ENSAPIA Engineering(구: Cocone Engineering)은 ‘디지털 월드’와 AI를 결합하여 새로운 서비스 경험을 창출하는 데 도전하고 있습니다.

그 특징은 AI를 단순한 업무 효율화를 위한 도구로만 보지 않고, 사업 전략이나 개발 프로세스, 조직 문화 자체에 녹여내는 것. 전략 수립부터 개발 환경, 서비스 구현에 이르기까지 모든 과정을 AI를 전제로 재검토하여, 엔지니어가 정형화된 업무에서 해방되어 보다 본질적인 설계와 탐구에 집중할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다

이러한 노력을 “AI Centric”이라고 부릅니다. 하지만 왜 AI를 단순히 “사용”하는 것뿐만 아니라 “중심에 두어야” 했을까요?

이번에는 Head of AX Division으로서 이 변혁을 주도하는 훈제와, 개발 현장에서 AI 활용을 실천하는 오가와에게, AI 도입의 이상만으로는 설명할 수 없는 현장의 현실에 대해 인터뷰했습니다.

▍왜 AI Centric을 내걸었는가

—— “AI를 사용한다”가 아니라, “AI 중심의 조직(AI Centric)”으로 만들겠다고 생각한 결정적인 이유는 무엇이었나요?

훈제: AI라고 하면 아무래도 ‘편리한 도구’로 인식되기 쉽습니다. 하지만 도구로서만 활용한다면 조직 전체의 생산성 향상은 기대하기 어렵습니다. 역사를 되돌아보면 증기기관이나 전기는 단순한 신기술 중 하나로 도입된 것이 아닙니다. 사회와 산업의 모습 그 자체를 바꾸는 ‘중심’에 두었기에 비로소 큰 혁신을 일으킬 수 있었습니다.

AI의 가치를 극대화하기 위해서는 일부 업무에 도구로 도입하는 것뿐만 아니라, 조직의 중심에 두는 편이 생산성을 더욱 높일 수 있고, 혁신과 확산을 기대할 수 있다고 생각했기 때문입니다. 전략, 프로세스, 문화를 모두 AI를 전제로 재검토하는 것. 그 생각이 바로 우리가 내세우는 ‘AI Centric 조직’입니다.

—— 타사들도 AI 활용을 추진하는 가운데, ENSAPIA만의 차별점은 어디에 있다고 생각하십니까?

훈제: 타사와 비교하는 일은 그리 많지 않았지만, 실패 사례를 수집하는 데는 꽤 공을 들였습니다. 그중에서 AI를 도입할 때 ‘조직 문화까지 바꿔도 좋다’는 회사 차원의 사고방식이 타사와 가장 다르다고 느꼈습니다. 많은 기업이 기존의 프로세스나 문화를 전제로 AI를 활용하려 합니다. 반면 우리는 본격적으로 AI를 전제로 업무 방식이나 의사결정 구조까지 재검토해 왔습니다. 그 결과, AI 활용은 조직 전체에 스며들어 업계 내에서도 선진적인 수준까지 문화로 정착했다고 느낍니다.

▍실제로 AI 도입은 어떻게 시작되었나요?

—— AI 활용을 본격화함에 있어, 가장 먼저 한 일은 무엇이었나요?

훈제: 사실 ENSAPIA 그룹은 생성형 AI 붐 이전부터 AI에 투자해 온 역사가 있습니다. 강화 학습이나 기계 학습, 신경망 등의 연구 개발에 힘쓰며, 서울의 AI 팀이 지식을 공유하는 모임도 정기적으로 개최했습니다.

또한, 그동안에도 기계 학습 등을 활용하며 아이템이나 테마 생성 등 창의성을 높이는 노력을 진행해 왔습니다. 그 덕분에 AI 자체에 대한 이해나 관심은 비교적 높았다고 생각합니다.

반면, 당시에는 ChatGPT를 일부 엔지니어가 사용하는 정도였을 뿐, 조직 전체에서 활용하고 있는 상태는 아니었습니다. 그래서 가장 먼저 착수한 것은 GitHub Copilot이나 Cursor 등의 도구를 도입해, 우선 엔지니어들이 일상적으로 AI를 사용할 수 있는 환경을 조성하는 것이었습니다.

새로운 기술은 실제로 접해 보기 전까지는 심리적인 장벽이 있습니다. 그렇기에 우선은 사용해 보는 것을 당연하게 만드는 것. 이를 위한 환경 조성 및 확산 활동에 힘을 쏟았습니다.

—— 당시 실제로는 어떤 업무부터 AI를 도입했나요?

훈제: 처음에는 조직과 개인 모두에서 사람이 하지 않아도 될 것 같은 업무부터 AI를 활용했습니다. 예를 들어 분석이나 그래프 작성, 자료 요약 · 정리, 데이터 가공 등입니다. 이러한 업무는 전문적인 판단이 필요한 상황이 비교적 적어 AI에 맡기기 쉬운 영역이었습니다. 또한, 설령 잘되지 않더라도 사람이 확인 · 수정하기 쉽고 복구 가능한 범위였기 때문에, 우선은 그런 저위험 업무부터 도입하는 것이 좋다고 생각했습니다.

—— AI 도입 초기, 현장에서 가장 혼란스러웠던 점은 무엇이었나요?

오가와: 처음에는 GitHub Copilot의 자동 완성 기능만 있던 시절이라, “생각만큼 편리하지 않다”, “이것만으로는 개발에 큰 변화가 없다”는 인상이었습니다. 그 후 GPT를 사용할 수 있게 되었지만, 복사 및 붙여넣기를 반복하다 보니 효율이 떨어졌고, AI를 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 차이가 생기기 시작했습니다.

그 후 Claude Code나 Cursor 같은 코딩 에이전트가 등장하면서 AI 사용 자체는 단숨에 확산되었습니다. 하지만 이번에는 “사용법을 모르겠다.” “어떻게 써야 효과적인가”가 새로운 과제가 되었습니다. GPT와 똑같이 사용할 수 없는 경우도 있어, 사람마다 AI 사용 경험의 차이가 뚜렷하게 드러났습니다. 그래서 단순히 도구를 도입하는 것뿐만 아니라, 팀으로서 어떻게 AI 활용 노하우를 공유하고 전원의 수준을 높여 나갈지에 대해 고민했죠.

—— 초창기에 AI에 너무 큰 기대를 했다가 실패한 적이 있나요?

오가와: 막연한 지시를 내렸더니 애매한 답변이 돌아온 적이 있습니다(웃음). 당시에는 “AI를 쓰면 일단 속도가 빨라지겠지”라고 생각해서, 제가 의도한 바를 파악해 원하는 대로 결과를 내줄 것이라고 지나치게 기대했었습니다.

하지만 실제로는 기대했던 결과가 나오지 않아 수정과 재작업을 반복한 결과, 오히려 시간이 더 걸리기도 했습니다. 그런 실패를 겪으면서 AI에도 적절한 사용법이 있고, 그에 익숙해져야 한다는 것을 느꼈습니다.

▍AI 도입의 현실

—— 조직에 AI를 도입하고 나서 “가장 달라진 점”은 무엇인가요?

훈제: 가장 달라진 점은 “엔지니어들이 예전보다 더 적극적이 되었다”는 것입니다. 도전을 두려워하는 조직에서 조금씩 벗어나, 한 사람 한 사람이 생각하는 깊이와 시야의 폭이 넓어졌다고 느낍니다.

예전에는 무언가 새로운 일에 도전하려고 해도 “지식이 없으니 어려울 것 같다”며 보수적으로 변하는 경우가 있었습니다. 하지만 지금은 AI와 아이디어를 주고받으며 정리하고 대상을 깊이 이해할 수 있습니다. 사람과의 소통과 달리 시간이나 공수의 제약도 없어서, 납득할 때까지 몇 번이고 대화할 수 있죠.

그 결과, 예전이라면 주저했을 법한 일이라도 “일단 해보자”, “할 수 있을 것 같다”고 긍정적으로 생각하는 사람이 늘어났습니다.

한편으로는 “AI가 있다면 더 잘할 수 있지 않을까”라는 새로운 압박감이 생겨나는 측면도 있네요.

오가와: 제가 느끼는 가장 큰 변화는, 지금까지 우리 스스로 처리하던 정형화된 업무를 해결하는 도구를 엔지니어 스스로 적극적으로 개발하고 활용하게 되었다는 점입니다.

그 결과, 엔지니어는 단순 작업에 시간을 쓰기보다는 설계나 과제 해결 등, 더 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

—— ‘코드를 작성하는 일’ 자체는 어떻게 변했다고 느끼시나요?

훈제: 예전에는 어떻게 코드를 작성하느냐가 중요했습니다. 하지만 지금은 문제를 어떻게 분석하고, 어떤 과정을 거쳐 해결에 도달하느냐가 더 중요해졌습니다.

AI가 코드를 작성해 주는 시대이기에, 자신이 생각하는 설계나 의도를 얼마나 정확하게 전달할 것인가, 그리고 AI가 스스로 실수를 인지하면서도 설정된 목표를 향해 나아갈 수 있도록 워크플로우를 설계하는 것이 중요해졌습니다.

오가와: 저는 지금 전혀 코드를 쓰지 않게 되었습니다. 지금은 여러 AI가 서로 작성한 코드를 검토하게 한 뒤, 가장 적합한 것을 채택하는 방식으로 바뀌었습니다.

또한 무언가를 조사할 때도, 우선 AI와 설계 상담을 하는 경우가 늘었습니다. 예전처럼 검색 엔진으로 찾아보며 진행하는 일은 확실히 많이 줄었습니다. 평소 사용하는 도구도 바뀌었고, 코드를 세세하게 추적하기 위해 IDE와 마주하는 시간도 예전보다 줄었습니다.

▍조직과 문화: ‘AI를 사용하는 조직’이 아닌 ‘AI를 전제로 한 조직’으로 만드는 어려움

—— AI 도구를 배포하는 것만으로는 AI Centric한 조직이 될 수 없다고 생각합니다. 무엇이 가장 어려웠나요?

훈제: 지금도 남아 있는 과제입니다만, AI를 도구로 도입하면 어쩔 수 없이 ‘이건 못 해’, ‘AI니까 무리겠지’라며 할 수 없는 일에만 시선이 쏠리게 됩니다.

반면, AI를 전제로 한 조직에서는 ‘왜 AI는 그게 서툴까’, ‘왜 그 문제는 어려운가’를 생각하는 것이 중요해집니다. AI의 한계를 이해한 뒤, 문제를 분해하거나 접근 방식을 고안하여 해결할 수 없는지 고민하는 것이죠.

즉, ‘AI로는 할 수 없다’는 생각에서 멈추는 것이 아니라, ‘어떻게 하면 AI로 실현할 수 있을까’를 고민하는 문화를 만드는 것. 그것이 AI 중심 조직으로의 변화이자, 가장 어려운 부분이었다고 생각합니다.

—— 조직에 AI를 도입하는 과정에서 가장 바꿔야 했던 ‘문화’는 무엇이었나요?

훈제: 여러 가지가 있지만, AI 활용 능력이나 AI 성숙도를 평가 제도에 반영하는 것이 가장 어려웠습니다. 반발이나 불만도 있었고, ‘왜 그렇게 해야만 하는지’, ‘왜 피할 수 없는지’를 현장에 계속 설득하는 것이 힘들었습니다.

오가와: 팀 내에서 바꿔야 했던 문화로는 개발 환경 정비가 있네요. 코딩 에이전트를 도입하려면 적절한 개발 환경 정비가 필요합니다. 제 팀은 당시 별로 정리가 되어 있지 않아서, 테스트가 거의 없는 레거시 환경 그대로 AI 에이전트에게 맡기면 위험했습니다. 그래서 사람이 책임지고 확인해야 할 부분을 정리하면서, 자동 오류 체크나 테스트 환경, CI 구축 등의 ‘가드레일’을 마련해 나갔습니다. 단순히 AI를 도입하는 것뿐만 아니라, 안전하게 활용할 수 있는 시스템을 팀 차원에서 만들어가는 문화로 바꿔나갈 필요가 있었습니다.

—— AI Evangelist나 해커톤, 평가 제도 등 시스템 측면에서 신경 쓰고 있는 점은 무엇인가요?

훈제: 회사 차원에서 본격적으로 AI를 도입한 지 아직 1년도 채 되지 않았습니다. 그래서 지금은 평가 KPI에 AI를 설정하는 데 주력하고 있습니다. 아직 운영을 시작한 지 얼마 되지 않아 평가 기준과 실제 업무 사이에 괴리가 생기기도 하지만, 조직 차원에서 앞으로 가장 크게 변화해 나갈 부분이라고 생각합니다.

또한 ‘AI Evangelist’나 ‘해커톤’ 제도는 AI를 재미있게 활용하기 위한 접근 방식입니다. AI를 전제로 생각함으로써, 지금까지와는 다른 방식으로 과제를 해결하는 것입니다. ‘AI라면 이런 것도 할 수 있겠다’는 새로운 발상을 이끌어내는 것이 목적입니다.

▍AI 도입에 따른 장벽과 전환점

—— AI 도입으로 인해 새롭게 발생한 과제나 부담은 있었나요?

훈제: 가장 큰 것은 ‘일이 늘어난다’는 점입니다. AI 덕분에 업무 사이클이 매우 짧아졌습니다. 지금까지는 답장이나 확인에 시간이 걸리던 일도, 지금은 즉시 반응이 돌아옵니다. 그만큼 속도는 빨라지지만, 판단해야 할 횟수도 늘어나는 것이죠.

AI로 인해 작업 시간은 단축되더라도, 의사결정의 양 자체는 오히려 늘어나고 있습니다. 앞으로는 코드를 작성하는 것 이상으로, 무엇을 해결해야 할지 생각하고 적절한 판단을 내리는 능력이 중요해질 것이라고 생각합니다.

또한 조직 차원에서도 아직 발전 단계에 있습니다. AI를 적극적으로 활용하는 구성원은 늘어나고 있지만, 진정한 의미의 AI Centric 조직이란 AI에 익숙하지 않은 사람이 입사해도 자연스럽게 AI를 활용할 수 있는 상태라고 생각합니다. 개인 차원의 변화를 조직 전체의 변화로 이어가는 것이 앞으로의 큰 과제네요.

오가와: 사실, 지금 막 지쳐가고 있습니다(웃음). 사생활에서도 재미있어서 AI를 사용할 정도라, 스스로 피로를 자초하는 부분도 있지만요.

AI 덕분에 할 수 있는 일이 폭발적으로 늘었고, 다시 만들기도 쉬워졌습니다. 그만큼 AI 토큰도 시간도 대량으로 사용하게 되죠. 응답이 매우 빨라서 판단 횟수가 늘어나 뇌가 피로해지고 있습니다. 예전보다 작업은 효율화되었을 텐데도, ‘시간이 부족하다’고 느낄 때도 있네요.

훈제: 자주 듣는 이야기가 ‘AI를 도입했더니 오히려 야근이 늘었다’는 겁니다. AI는 응답이 빠르고 집중하기도 쉽습니다. 게다가 여러 AI를 동시에 활용하면 업무 밀도가 점점 높아져서, 24시간 내내 업무에만 집중하게 되는 상황이 됩니다.

그래서 우리는 효율화만큼이나 “천천히 생각할 시간”도 중요하게 여기며, “AI 디톡스 데이”와 같은 활동을 추진하고 있습니다.

또한, 자신이 오랫동안 쌓아온 지식이나 경험보다 AI가 더 뛰어나다고 느껴져, “자신의 가치가 부정당했다”고 받아들이는 경우도 있습니다. 실제로, 그런 “AI에 대한 패배감”을 느끼고 있는 직원들로 인해 어려움을 겪고 있다는 이야기를 타사에서 들은 적도 있습니다.

게다가 AI 활용을 조직 전체로 확대해 나가는 데 있어서는 컴플라이언스와 거버넌스도 중요한 과제입니다. AI는 편리하기 때문에 “어디까지 사용해도 되는지”, “어떤 데이터를 다루어도 되는지”와 같은 규칙을 명확히 할 필요가 있습니다. 우리는 이용을 제한하는 것보다 안전하게 최대한 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것을 중시하고 있습니다.

—— ‘AI Centric’이라는 도전을 앞으로 어떻게 진화시켜 나가고 싶으신가요?

훈제: 우선 AI Centric 개발 체제로 만들어낸 서비스를 통해 고객에게 가치를 전달하는 것입니다. 성공 사례를 하나하나 쌓아 올리고, 이를 다른 서비스에도 확대해 나가는 것이죠. 그렇게 함으로써 시행착오의 주기를 단축하고, 더 빠르게 가치를 전달할 수 있게 될 것이라고 생각합니다. 그것이 바로 진화의 모습입니다.

오가와: 실제로 서비스와 서비스에 대한 AI 활용도 진전되고 있어, 사용자 경험 향상으로 이어지기 시작했습니다.

예를 들어, 『포켓코로』의 ‘Chumie(추미)’나, 2026년 3월에 출시된 『포켓코로 유니버스』의 ‘AI 아이템 메이커 기능’ 등은 그 대표적인 예입니다.

저희 스스로도 예상하지 못했던 반응을 얻기도 하며, AI를 어떻게 서비스에 접목해야 할지 그 형태가 조금씩 보이기 시작했습니다.

▍앞으로를 향해

—— AI 시대에 ENSAPIA Engineering에서 일하는 매력은 어디에 있다고 생각하시나요?

훈제: 회사 전체가 AI를 중심으로 한 변혁을 추진하고 있다는 점입니다. 그 과정에서 엔지니어 스스로도 AI를 마음껏 활용하며, 새로운 개발 방식을 추구할 수 있습니다.

특히 엔터테인먼트 분야에서 이 정도로 본격적으로 AI 활용을 추진하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. AI 없이는 성립되지 않는 개발 환경이나 시스템을 만드는 경험을 할 수 있다는 점이 매우 흥미롭다고 생각합니다.

—— 현재 조직에 잘 맞는 사람은 어떤 사람일까요?

훈제: 우선, 문제를 분해해서 생각할 수 있는 사람입니다. 그리고 AI가 내놓은 답변에 대해 주인의식을 갖는 자세가 중요합니다.

가끔 “AI가 그렇게 말했기 때문입니다”라고 대답하는 사람이 있지만, 결국 그 결과를 채택한 것은 본인입니다. AI의 답변을 맹신하는 것이 아니라, 왜 그렇게 되었는지 이해하고 스스로 검증할 수 있는 사람이 잘 맞습니다.

오가와： 여러 AI를 사용하는 것을 즐겁게 생각하며 개발할 수 있는 사람이나, 다양한 AI를 사용하는 데 주저함이 없는 사람이 적합하다고 생각합니다.

저희 회사에서는 여러 AI 도구를 이용할 수 있지만, 현재 Claude Code가 가장 인기가 많습니다. 다만, 하나의 도구에 의존하기보다는 다양한 AI를 시도해 보며 각각의 특징을 이해하고 적절히 구분해 사용하는 것이 중요합니다.

새로운 도구나 기술에 대한 호기심이 있고, AI와 함께 엔지니어링을 즐길 수 있는 사람에게는 매우 흥미로운 환경이라고 생각합니다.

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