AI 기반 리더십 시스템, 마이리얼트립 T&A실의 혁신
마이리얼트립 T&A실은 AI 기반 매니지먼트 시스템인 T&A Control Tower를 도입하여 리더의 업무 효율성을 증대함
AI(Claude) 기반 분석을 통해 회의록, KPI, Slack 이슈를 자동 분류하고, 리더가 개입할 Top 3 이슈를 선정
주간 액션 트래커(Action Tracker)와 월말 착지 예측(Monthly Landing Prediction) 기능을 통해 놓치는 이슈를 줄이고, 의사결정 시간을 단축
강규 실장은 AI를 '똑똑한 비서'가 아닌 '매일 아침 브리핑을 준비해주는 파트너'로 정의하며, 리더십의 시스템화를 강조
기술 스택은 Python, Claude API, Wiki API, BigQuery, Google Sheets, GitHub, Vercel 등으로 구성되었으며, 코드 작성 없이 기존 도구들을 연결
AI 기반 정보 수집 및 분석 파이프라인
T&A Control Tower는 5단계 파이프라인으로 구성되어, 매일 오전 10시에 자동 실행된다.
데이터 수집(Data Collection): Wiki 회의록, KPI, FP&A 시트, Slack 이슈 등 4가지 소스에서 데이터를 동시에 수집
AI 분석(AI Analysis): Claude를 활용하여 KPI 변동 계산, 이슈 긴급도 분류, 토픽 키 부여, Top 3 우선순위 선정
자동화된 조직 및 인사 반영(Automated Organization & HR Reflection): 조직도, 현원, 채용 진행 건, TO 정보 자동 갱신
Slack 자동 알림(Slack Automation): 즉시 조치 항목 감지 시 강규 실장 및 해당 팀장에게 Slack DM 전송
상태 관리 및 배포(Status Management & Deployment): 액션 트래커를 통해 신규, 진행 중, 이월, 해결 상태 관리, Vercel을 통한 자동 배포
Claude를 활용한 이슈 분류 및 우선순위 선정
강규 실장의 1년간의 경험을 바탕으로, AI는 이슈의 긴급도를 3단계로 분류한다. 즉시 조치, 금주 확인, 참고 항목으로 구분하여 리더의 의사결정을 돕는다.
긴급도 기준 명확화: 매출 급감, 확정률 저하, 파트너 이탈 등 즉시 조치 항목 정의
자동 분류 시스템: 매주 30~40개의 이슈를 자동으로 분류하여 리더의 시간 절약
오버라이드 기능: 리더는 AI가 분류한 결과를 확인하고, 필요시 우선순위를 조정
AI는 정보 수집과 패턴 분류에 강점을 보이며, 리더는 맥락 판단과 우선순위 조정에 집중하도록 역할을 분담한다.
주간 액션 트래커와 월말 착지 예측
T&A Control Tower는 주간 액션 트래커와 월말 착지 예측 기능을 제공하여, 리더의 의사결정을 지원한다.
주간 액션 트래커(Weekly Action Tracker): AI가 회의록에서 추출한 이슈에 토픽 키를 부여하고, 지속 기간을 표시하여 이슈의 장기화 방지
월말 착지 예측(Monthly Landing Prediction): 당월 실적과 목표를 비교하여 목표 달성 위험 여부를 실시간으로 시각화
의사결정 지원: 리더는 트래커를 통해 이슈의 진행 상황을 한눈에 파악하고, 월말 목표 달성 가능성을 예측하여 전략적 의사결정 가능
이러한 기능들은 리더가 놓치는 이슈를 줄이고, 데이터 기반 의사결정(Data-driven Decision Making)을 가능하게 한다.
기술 스택 및 시스템 아키텍처
T&A Control Tower는 Python과 Claude API를 중심으로, 다양한 사내외 도구를 연결하여 구축되었다.
핵심 기술: Python, Claude API, Wiki API, BigQuery, Google Sheets, GitHub, Vercel
데이터 흐름: Wiki, KPI, FP&A, Slack 데이터를 수집하여 Claude로 분석, Slack 알림 및 GitHub 배포
바이브코딩(Vibe Coding): 기존 도구들을 연결하여 시스템을 구축, 코드 작성 없이 1년치 감각을 시스템화
강규 실장은 코드 작성 없이 기존 도구들을 연결하여 AI 기반 시스템을 구축, 유지보수성(Maintainability)을 높였다.
AI Native 리더십의 가치
강규 실장은 AI Native로 일하는 방식을 'AI에게 일을 시키는 것'이 아닌, '리더십의 시스템화'로 정의한다.
리더십 시스템화: 매일 반복되는 의사결정 구조를 설계하고, AI가 그 위에서 실행하도록 함
시간 절약: 현황 파악에 소요되는 시간을 40분에서 1분으로 단축
리더 공백 최소화: 휴가, 출장 중에도 최신 현황 공유 가능
의사결정 집중: AI가 정보 수집 및 정리를 담당하고, 리더는 판단과 액션에 집중
결과적으로, AI Native 리더십은 조직의 투명성(Transparency)을 높이고, 지속 가능한 리더십(Sustainable Leadership)을 가능하게 한다.
