마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가

마이리얼트립의 시작점이자, 지금도 가장 큰 조직이 T&A실입니다. 10개 팀, 약 60명이 전 세계 100개 이상 도시를 운영합니다. 그 조직의 실장 최강규님이 직접 만든 AI Native 매니지먼트 시스템, T&A Control Tower를 소개합니다.

Control Tower는 매일 오전 10시에 자동으로 돕니다. Wiki 주간회의록, KPI, FP&A 시트, Slack 이슈를 한꺼번에 읽고, Claude가 이슈를 긴급도별로 분류하고, 실장이 개입해야 할 Top 3를 뽑아 올립니다. 강규님은 직접 코드를 쓰지 않았습니다. 이미 쓰고 있던 사내 도구들을 AI로 이어 붙인 것이 전부입니다.

이 글에서는 강규님이 왜 이 시스템을 만들게 됐는지, 어떻게 작동하는지, 조직의 일하는 방식이 무엇이 달라졌는지 정리해 소개합니다. 그리고 강규님이 1년간 10개 팀을 매니징하며 내린 결론 하나 — “리더십도 시스템이 되어야 한다”는 이야기를 함께 나눕니다.

10탭을 열고 나면, 오전이 끝나 있었습니다

보통 강규님의 월요일 오전은 Wiki 탭 10개로 시작됩니다.

이 지역 CVR이 왜 떨어졌는지, 여기는 확정률이 어디서 무너지고 있는지, 저 지역은 연동사 취소율 이슈가 아직 해결되지 않았는지. 회의록을 하나씩 열어 읽고, FP&A 시트로 넘어가 숫자를 확인하고, Slack을 훑었습니다. 그러다 보면 어느새 오전이 훌쩍 지나 있었습니다.

이건 강규님 한 사람만의 문제가 아니었습니다. 각 팀장들도 매주 주간 리더회의를 위해 회의록을 한 번 더 요약해야 했습니다. 팀 내부 위클리를 돌리고, 그걸 다시 리더 회의용으로 정리하고, 공유했습니다. 팀장에게는 이중 부담이었습니다. 리더 회의에서는 10개 팀이 돌아가며 현황을 공유하다 보면 어느새 2시간이 넘었다고 합니다. 중요한 의사결정보다 현황 공유에 시간이 잡아먹히는 구조였습니다.

더 큰 문제는 놓침이었습니다. 10개 회의록을 다 읽어도, “이번 주 강규님이 진짜 개입할 건 뭔지”를 판단하는 데 또 시간이 걸렸습니다. 어떤 주는 연동사 취소 이슈를 놓쳤고, 어떤 주는 확정률 급락을 뒤늦게 알았다고 합니다. 팀이 많을수록, 도시가 많을수록 리더의 관심은 유한한데 챙겨야 할 것은 무한했습니다.

그리고 한 가지가 더 있었습니다. 리더가 한 명의 머리 안에서 돌고 있는 구조 자체가 위험했습니다. 강규님이 휴가를 가거나 출장 중이면 이 모든 현황 파악이 멈췄습니다. 누군가 T&A 이슈를 물을 때도, 강규님의 머릿속에만 있는 정보로는 한계가 있었습니다. 강규님은 그때의 고민을 이렇게 회상합니다.

“10개 팀의 회의록을 다 읽어도 ‘이번 주 내가 진짜 개입할 건 뭐지’를 판단하는 데 또 시간이 걸렸습니다. 팀이 많을수록 놓침은 늘어나고요. 그러다 깨달았어요. 리더십도 시스템이 되어야 한다고요. 제가 하루 공백이 생겨도, 누구든 접속하면 최신 현황을 볼 수 있는 구조가 필요했습니다. AI가 정보 수집과 정리를 하고, 저는 판단과 액션에만 집중하면 어떨까? 이 질문에서 T&A Control Tower가 시작됐습니다.”

1년치 감각을 코드 없이 파이프라인으로 옮기다

Control Tower는 5단계 파이프라인으로 돕니다. 매일 오전 10시, 아무도 출근하지 않아도 자동으로 시작합니다.

1단계는 데이터 수집입니다.

Wiki에서 10개 팀 주간회의록을 한꺼번에 긁어오고, BI 도구에서 팀별 실시간 KPI(GMV, CM, 확정률, CVR)를 가져오고, Google Sheets의 FP&A 시트에서 월간 목표 대비 실적을 읽고, 각 팀 Slack 방의 데일리 이슈를 트래킹합니다. 네 개의 소스가 동시에 들어옵니다.

2단계는 Claude의 AI 분석입니다.

팀별 KPI를 구조화해 전주 대비 변동을 계산하고, 이슈를 긴급도 3단계로 자동 분류하고, 각 이슈에 토픽 키를 부여해 주간 단위로 추적 가능하게 만듭니다. “강규님이 이번 주 개입해야 하는가?”를 판단해 태깅하고, 10개 팀의 요약에서 Top 3 우선순위를 뽑아냅니다.

이 단계의 핵심은 긴급도 3단계 기준입니다. 즉시 조치는 매출 X% 이상 급감, 확정률 X% 이하, 파트너 이탈, 법무·계약 기한 임박 같은 항목입니다. 예를 들면 “ㅇㅇ 확정률 0%, 고객 불편 지속” 같은 이슈가 여기 들어갑니다. 금주 확인은 월 목표 70% 미달, 수수료 재협상 결정, 채용 최종 의사결정 같은 항목입니다. “목표 수익 달성률 69.9%, 추가 액션 필요” 같은 것들입니다. 참고 항목은 프로모션 진행 상황, 일반 프로젝트 진척, 도시별 지표 변동입니다. “ㅇㅇ 프로모션 GMV 121% 달성” 같은 것들이 여기 들어갑니다.

이 기준은 강규님이 1년간 10개 팀을 보면서 쌓은 감각을 명문화한 것입니다. 매주 30번 넘게 반복했던 “이 이슈가 긴급한가?”라는 판단을 한 번 문서로 정리하자, AI가 대신 분류하기 시작했습니다. 매주 30~40개 항목을 Claude가 자동으로 나누고, 강규님은 즉시 조치와 금주 확인만 먼저 봅니다.

“1년치 감각을 한 번만 문서로 정리했더니, AI가 대신 분류해주기 시작했습니다. 저는 분류된 결과 중 즉시 조치와 금주 확인만 먼저 봐요. 리더는 분류된 결과를 확인하거나, 필요하면 오버라이드하면 됩니다.”

3단계는 조직과 인사의 자동 반영입니다.

10개 팀 조직도, 현원, 채용 진행 건, TO가 클릭 한 번이면 전체가 보입니다. 각 팀 회의록에서 구성원의 휴가, 출장, 팸투어 일정을 AI가 자동 추출해 팀 카드에 올립니다. 팀장에게 따로 묻지 않아도, 캘린더를 뒤지지 않아도 됩니다.

4단계는 Slack 자동 알림입니다.

파이프라인이 즉시 조치 항목을 감지하는 순간, 강규님과 해당 팀장의 Slack DM으로 자동 전송합니다. 화면이 열리기를 기다리지 않습니다.

5단계는 상태 관리와 배포입니다.

액션 트래커가 신규·진행 중·이월·해결 상태를 자동 관리하고, 매주 화요일에 리셋됩니다. 파이프라인은 JSON 데이터를 생성해 GitHub에 push하고, 그 순간 Vercel이 자동 배포합니다. 경영진도, 대표도, 동료 실장도 같은 링크 하나로 같은 화면을 봅니다.

특히 두 가지 기능이 강규님이 가장 유용하게 쓰는 장치라고 합니다. 주간 액션 트래커와 월말 착지 예측입니다.

주간 액션 트래커는 AI가 매일 회의록에서 뽑아낸 이슈에 토픽 키를 붙입니다. [지역]::확정률, [지역]::수요급락 같은 식입니다. 같은 이슈가 이번 주 내내 회의록에 등장하면 시스템이 자동으로 “D+3일째 지속 중”이라고 표시해 줍니다. 지난주에 있었는데 이번 주에도 해결 안 된 이슈는 “이월 2주째” 배지가 붙습니다. 이슈가 얼마나 오래 방치됐는지 한 눈에 보입니다.

월말 착지 예측은 FP&A 시트에서 매일 당월 실적과 목표를 가져와 “이 페이스면 이번 달 목표수익이 얼마에 착지하는지”를 자동 계산합니다. 경과일 대비 달성률이 위험 수준이면 빨간색으로 즉시 표시합니다.

기술 스택은 단순합니다. Python과 Claude API를 중심에 두고, Wiki API, BigQuery, 구글 시트, GitHub, Vercel을 묶은 것이 전부입니다. 그런데 강규님은 이 모든 것을 직접 코드로 치지 않았습니다. 1년간 쌓인 강규님의 감각이 파이프라인 안으로 옮겨간 결과물을, 바이브코딩으로 조립했습니다.

월요일 아침, 브리핑이 이미 올라와 있습니다

Before와 After는 분명합니다.

이전의 월요일 오전은 이랬다고 합니다. 출근해 Wiki 10탭을 엽니다. 팀별 회의록을 하나씩 읽습니다. FP&A 시트로 넘어갑니다. Slack을 훑습니다. 머릿속에 “이번 주 챙길 것”을 정리합니다. 그리고 리더 회의에 들어가면, 10개 팀이 돌아가며 현황을 공유하다 2시간이 후딱 지납니다.

지금 강규님의 월요일 오전은 다릅니다.

출근하면 브리핑이 이미 올라와 있습니다. “이번 주 챙겨야 할 것”이 숫자로 보입니다. 어떤 주는 리더 확인 필요 17건 중 처리 완료 12건이라는 식으로 표시됩니다. 2주째 미처리된 이슈에는 “이월” 배지가 붙어서 놓치기 어렵습니다. 현황 파악에 40분이 걸리던 일이 1분이면 끝납니다.

리더 회의도 달라졌습니다. 2시간 넘게 걸리던 회의가 1시간 이내로 줄었다고 합니다. 현황은 이미 같은 화면에서 다 같이 보고 들어가기 때문에, 회의는 진짜 의사결정에 쓰입니다. 팀장들도 리더 회의용 자료를 따로 만들 필요가 없어졌습니다. 팀 내부 위클리 하나만 제대로 쓰면 Control Tower가 알아서 읽어갑니다.

가장 크게 달라진 건 리더 공백입니다. 강규님은 이 점을 가장 크게 꼽았습니다.

“제가 휴가를 가도, 출장 중이어도 누구든 링크만 열면 최신 현황을 봅니다. 그게 가장 크게 달라진 점이에요. 경영진이 T&A 이슈를 물으면 저는 화면 하나만 공유하면 돼요. 리더가 한 명의 머리 안에서 벗어나기 시작한 거죠.”

AI Native는 AI에게 일을 시키는 게 아닙니다

Control Tower를 만들면서 강규님이 분명히 한 가지가 있습니다. AI Native로 일한다는 건, AI에게 일을 시키는 게 아니라는 점입니다. 자신이 매일 반복하는 의사결정의 구조를 설계하고, AI가 그 구조 위에서 실행하게 하는 일이라는 것입니다.

“이 이슈가 긴급한가?”라는 판단을 강규님은 매주 30번씩 했습니다. 그 판단 기준을 한 번 명문화하자 — “매출 X% 이상 급감, 확정률 X% 이하, 파트너 이탈은 즉시 조치” — AI가 대신 분류할 수 있었다고 합니다. 리더는 분류된 결과를 확인하거나 오버라이드만 하면 됩니다.

이 작업을 거치며 경계가 뚜렷해졌습니다. AI가 잘하는 것은 수집과 정리, 패턴 분류입니다. 리더가 잘하는 것은 맥락 판단, 우선순위 조정, 사람과의 대화입니다. 이 둘을 섞어두면 아무것도 제대로 안 됩니다. 분리해서 각자 잘하는 걸 맡기면, 리더에게는 가장 중요한 30%의 일만 남습니다.

그리고 강규님이 Control Tower를 통해 얻은 가장 큰 가치는 시간이 아니라고 했습니다. 주당 3~4시간을 아낀 것도 분명한 변화지만, 그보다 놓치는 이슈 0건, 리더 공백에도 끊기지 않는 현황 공유가 더 큰 의미라는 것입니다.

“AI Native로 일한다는 건, AI에게 일을 시키는 게 아닙니다. 제가 매일 반복하는 의사결정의 구조를 설계하고, AI가 그 구조 위에서 실행하게 하는 거예요. 리더십이 개인의 머릿속에만 있으면 그게 조직의 한계가 됩니다. 리더십의 시스템화 — 이게 AI Native 리더의 진짜 가치라고 생각해요.”

더 나은 의사결정을 위한 리더의 파트너, 그다음은

T&A Control Tower는 아직 진화 중입니다.

월말 착지 예측은 더 정교해지고 있고, 시즌 캘린더와 파트너 헬스맵도 준비 중이라고 합니다. 10개 팀, 60명, 100개 도시라는 조건이 바뀌지 않는 한, 시스템도 함께 확장되어야 한다는 생각입니다.

강규님은 Control Tower가 자신에게 어떤 의미인지를 이렇게 정리했습니다.

“10개 팀을 매니징하는 실장에게 AI는 ‘똑똑한 비서’가 아니라, ‘매일 아침 브리핑을 준비해주는 파트너’에 가깝습니다. 정보를 먼저 정리해두고, 판단 포인트를 골라두고, 제가 결정만 내리면 되도록 길을 깔아두는 존재죠.”

리더십은 시스템이 될 수 있고, 시스템이 되어야 합니다. 매일 반복하는 정보 수집과 판단이 있는 조직이라면, T&A Control Tower의 시도는 하나의 힌트가 됩니다.