숫자로 보는 임팩트
10개 팀 사례에서 언급된 구체적 수치들.
시간 절약
| 팀 | Before | After | 개선 |
|---|---|---|---|
| 보안 | 인프라 디버깅 10-15분 수동 스캔 | ~5분 | 3배 속도 |
| 추론 | ML 개념 리서치 1시간 Google | 10-20분 | 80% 감소 |
| 마케팅 | 광고 소재 제작 2시간 | 15분 | 8배 속도 |
| 디자인 | GA 메시징 프로젝트 1주일 왕복 | 30분 콜 2회 | 수 주 → 수 시간 |
| 보안 | 크로스팀 기여 수 주 | 수 일 | 대폭 단축 |
| 데이터사이언스 | 반복 리팩토링 수동 | — | 2-4배 빠름 |
산출량 증가
| 팀 | 지표 | 수치 |
|---|---|---|
| 마케팅 | 크리에이티브 변형 | 수동 복사-붙여넣기 → 0.5초/배치, 10배 산출 |
| 마케팅 | 광고 생성 | 수동 → 수백 개를 수 분에 (서브에이전트 2개) |
| 데이터사이언스 | 앱 구축 | JS/TS 미경험자가 5,000줄 TypeScript 앱 완성 |
| 프로덕트 | Vim 모드 | 70% 에이전트 자율 구현 |
워크플로우 전환
| 팀 | 전환 |
|---|---|
| 디자인 | Figma + Claude Code가 80% 시간 차지하는 주력 도구로 |
| 데이터사이언스 | 일회용 Jupyter 노트북 → 영구 재사용 React 대시보드 |
| 인프라 | 전통적 데이터 카탈로그 → 에이전트 기반 코드베이스 탐색 |
| 보안 | ”설계→코드→리팩→테스트포기” → TDD 워크플로우 |
역할 확장
| 기존 역할 | 새로 가능해진 것 |
|---|---|
| 재무팀 (코딩 경험 0) | 복잡한 데이터 워크플로우 독립 실행 |
| 마케터 (비기술 1인) | 엔지니어 리소스 필요 업무를 직접 처리 |
| 디자이너 | 대규모 상태 관리 변경, 프론트엔드 직접 구현 |
| 법무팀 | 전화 트리 프로토타입 직접 구축 |
| 데이터 사이언티스트 | JS/TS 모르면서 풀스택 앱 구축 |
솔직한 한계
| 팀 | 한계 |
|---|---|
| RL | 첫 시도 성공률 약 1/3 — 나머지는 가이드 필요 |
| RL | 문서화 시 이상한 위치에 코멘트, 의문스러운 코드 구조 |
| RL | 디버깅 결과 혼합적 — 때로 성공, 때로 실패 |
| 데이터사이언스 | 복잡한 솔루션을 선호하는 경향 → “심플하게” 중단 필요 |
| 디자인 | 초기 셋업(레포 접근, 권한)이 비개발자에겐 장벽 |