AI 에이전트2026-05-01·8분 읽기

비개발자가 9일 만에 도구 만든 시대

코드 한 줄 못 쓰던 PM이 AI와 9일 만에 측정 도구를 완성했습니다. 이 변화가 한국 중소기업에 의미하는 것은 무엇일까요?

황관희 · 5years+ 대표READ MORE ↓

코드 한 줄 못 쓰던 PM이 9일 만에 만든 것

최근 한 대형 IT 기업의 기술 PM이 흥미로운 기록을 남겼습니다. 사내 생산성을 측정하고 싶었지만 마땅한 도구가 없자, AI와 사내 가이드 문서를 붙들고 직접 측정 도구를 만들어버린 것입니다. 걸린 시간은 정확히 9일.

예전이라면 기획서를 쓰고 개발팀에 넘기고, 우선순위 회의를 거쳐 분기 로드맵에 들어가고, 또 몇 달을 기다려야 했을 일입니다. 이제는 PM 한 사람이 AI와 함께 서버까지 띄워서 마무리합니다.

이 기록에서 가장 주목할 부분은 "코드를 짰다"가 아니라 "도구를 완성했다"는 점입니다. AI 협업의 본질이 바뀌었다는 신호입니다. 단순 자동완성이 아니라, 모호한 비즈니스 요구를 받아 작동하는 시스템까지 끌고 가는 동반자가 된 것입니다.

같은 시기 Anthropic의 Claude Code 책임자가 던진 "코딩이 해결된 다음에는 무엇이 오는가"라는 질문이 더 이상 추상적이지 않습니다. 이미 현장에서 답이 나오기 시작했습니다.

지금까지 사내 도구는 개발팀의 영역이었습니다. 부족한 인력, 우선순위 경쟁, 기술 부채 사이에서 비개발 부서의 요구는 늘 후순위였습니다. 그런데 그 벽이 무너지고 있습니다.

마케팅 팀이 직접 캠페인 분석 대시보드를, 인사 팀이 직접 온보딩 자동화 봇을, 영업 팀이 직접 리드 스코어링 시스템을 만들 수 있는 시대입니다. 자세한 접근법은 서비스 안내에서 살펴볼 수 있습니다.

대기업은 이미 사내에 개발 인력이 충분합니다. 진짜 변화는 직원 50명, 200명 규모의 한국 중소기업에서 일어납니다. 항상 "사람이 없어서 못한다"는 답을 들어왔던 영역들이, 이제는 한 명의 똑똑한 실무자와 AI 조합으로 풀립니다.

실제로 저희가 도와드린 한 D2C 브랜드는 재고 알림 시스템을 운영팀이 2주 만에 자체 구축했습니다. 외주 견적이 4천만 원이었던 작업입니다.

다만 모든 회사가 자동으로 이 변화의 혜택을 받지는 못합니다. AI 도구가 효과를 내려면 조직 차원의 준비가 필요합니다. 사내 데이터 접근 권한 체계, 실패해도 괜찮은 실험 문화, 비개발자가 만든 시스템을 운영으로 이행시키는 가벼운 거버넌스.

이 세 가지가 빠진 회사에서는 9일이 9개월이 됩니다. 포트폴리오에서 비슷한 사례를 확인하실 수 있습니다.

가장 자주 듣는 "사람 없어서 못한다" 요청 3가지를 적어보세요 — 그 중 한 개는 이번 분기 안에 비개발자 + AI 조합으로 충분히 시도할 수 있습니다.
실패해도 괜찮은 실험 예산을 분리하세요 — 월 100만 원이라도 좋습니다. AI 구독료, 클라우드 비용, 외부 API를 한도 내에서 결재 없이 쓰게 하세요.
비개발 부서에 "AI 동반자" 한 명을 지정하세요 — 모두가 잘할 필요는 없습니다. 부서당 한 명이 빠르게 익숙해지면 그 사람이 동료 두 명에게 전파합니다.

내부 도구라면 충분히 가능합니다. 다만 외부 고객 데이터를 다루거나 결제·인증과 연결되는 시스템이라면 개발팀의 보안 검토를 거치는 절차가 필요합니다. 위험이 낮은 사내 업무부터 시작해 점진적으로 범위를 넓히는 방식을 권장합니다.

한 번에 회사 전체를 바꾸려 하지 마세요. 가장 답답한 한 가지 업무를 가진 한 명의 직원과 함께 작은 시도를 해보는 것이 출발입니다. 5years+에서는 첫 30일 동안 함께 작업하며 사내에 노하우가 남도록 돕고 있습니다.

현재 주요 AI 도구의 월 구독료는 1인당 5만~30만 원 수준입니다. 외주 개발 한 건의 비용으로 5명이 1년을 사용할 수 있습니다. ROI 측면에서는 이미 비교 대상이 아닙니다.