팀 맥락을 이해하는 AI
1/ 혹시 이런 경험 있으신가요?
‘글은 잘 썼는데… 우리 팀 스타일은 아닌데?’
AI에게 기획안이나 이메일 작성을 맡겨본 적 있으시죠? 결과물은 논리적이고 훌륭합니다. 그런데 읽다 보면, 이런 생각이 듭니다.
- “우리 팀은 이런 표현 안 쓰는데…”
- “우리는 Go 언어를 쓰고 있는데, 왜 Java 이야기가 나오지?”
- “프로젝트의 히스토리를 모르니 엉뚱한 소리를 하네.”
결국 AI에게 우리 팀의 상황을 구구절절 설명하는 프롬프트를 작성하고, 나온 결과물을 다시 우리 식대로 고치게 됩니다. 그러다 보니 AI가 초안을 쓰는 시간보다, AI를 가르치고 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰는 아이러니한 상황이 이어집니다.
2/ 우리가 본 문제
AI를 위한, 높은 설명 비용
AI는 똑똑하지만, 우리 팀에게는 여전히 ‘낯선 외부인’입니다. 대부분의 AI는 이제 ‘일반적인 정답’을 잘 만듭니다. 하지만 우리가 실무에서 필요한 건 ‘교과서적인 정답’이 아니라 ‘지금 우리 프로젝트 상황에 맞는 판단’입니다. 팀마다 일하는 방식, 중요하게 보는 기준, 사용하는 용어와 문화가 모두 다르기 때문입니다.
아무리 성능 좋은 모델이라도 우리 팀의 내부 사정, 어제 회의 내용, 선호하는 기술 스택을 알 수 없습니다. 그래서 사용자는 일을 시킬 때마다 매번 AI에게 ‘상황 설명’을 해야 했습니다. 이는 결국 높은 설명 비용과 수정 비용을 발생시킵니다.
이제 필요한 건 똑똑한 외부인이 아닙니다.
말하지 않아도 맥락을 꿰뚫고 있는 ‘눈치 빠른 동료’입니다.
3/ 우리의 해답
AI를 도구가 아닌 팀원으로
저희는 이 문제에 이렇게 접근했습니다. “무작정 더 똑똑한 AI를 만드는 것보다, AI에게 누구와 일하고 있는지를 알게 하자.” 그래서 저희는 Riido를 두 개의 AI 계층으로 설계했습니다.
1️⃣ Riido 범용 AI - 프로젝트 관리의 기본기
애자일부터 Riido가 정의한 프로젝트 관리 방법론, 3계층 구조, 표준 문서 양식 등에 대한 지식을 학습했습니다. “기획안 작성”을 요청하면, 실무 수준의 구조를 갖춘 초안을 즉시 내놓습니다.
2️⃣ 워크스페이스 특화 AI - 맥락을 이해하는 AI
여기에 ‘우리 팀의 기억’을 더했습니다. AI가 워크스페이스 내의 실제 데이터, 히스토리, 규칙을 스스로 수집하고 학습합니다.
- 맥락(Context) 수집: 팀원 구성, 최근 활동, 댓글 대화 패턴을 읽어 현재 프로젝트의 상황을 파악합니다.
- 메모리(Memory): 팀이 선호하는 문서 스타일, 자주 쓰는 기술 용어, 특유의 말투를 기억합니다. 이 기억은 팀의 문서 양식이 되고, 언어가 되며, 팀 고유의 도메인 지식이 됩니다.
이제 AI는 낯선 외부인이 아닙니다. 우리 팀의 히스토리를 꿰뚫고 있는 가장 든든한 팀원이며, “우리 팀이라면 어떻게 할지”를 스스로 판단합니다.
4/ 이 변화가 여러분에게 주는 것
설명은 줄이고, 실행은 즉시
- 설명 비용 없이 시작
“우리 팀은 몇 명이고, Go 언어를 쓰고…” 구구절절 설명하지 않아도 됩니다. Riido AI는 이미 알고 있습니다. - 수정이 필요 없는 ‘우리 팀’ 결과물
AI가 작성한 글이 남의 글처럼 느껴지지 않습니다. 이제 사용자는 결과물을 고치는 사람이 아니라, 판단하고 결정하는 ‘의사결정권자’가 됩니다. - 쓸수록 똑똑해지는 성장형 AI
별도의 학습 과정이 필요 없습니다. 그저 뤼이도를 사용하기만 하세요. 데이터가 쌓일수록 AI의 기억도 정교해지고, 시간이 갈수록 대체 불가능한 전문가로 성장합니다.
우리 팀을 이해하는 AI 사용해 보기
5/ 다음 예고
Deploy Week는 이번 주 내내 이어집니다. 오늘은 그 두 번째 날입니다.
뤼이도는 이제 우리 팀을 완벽히 이해하는 뇌(Brain)를 갖추었습니다. 내일은 이 똑똑한 뇌를 활용해, 가장 번거로웠던 작업을 해소해 주는 기능이 공개됩니다.