MONDAY BRIEFING
AI 협업과 업무 주도의 차이
Anthropic 연구개발 자동화 지표로 보는 AI 협업과 업무 주도의 차이
AI가 다음 AI를 만드는 일, 어디까지 왔을까요?
9월 17일 Anthropic이 흥미로운 수치를 공개했습니다. 2026년 8월 기준, 자사 AI 연구개발 업무의 26%를 Claude가 ‘주도’한다는 겁니다.
그런데 이걸 “AI가 혼자 다음 모델을 만든다”로 읽으면 중요한 부분을 놓칩니다. 👀
이번 발표는 AI의 업무 참여를 단계별로 구분했습니다.
- 협업: 사람이 구체적으로 이끌면서 AI가 상당 부분을 수행
- 주도: 사람이 큰 목표를 주면 AI가 대부분의 과정을 수행하고, 사람은 감독
- 완전 자율: 사람의 개입 없이 업무를 수행
Anthropic의 자체 측정에서는 ‘협업 이상’이 90%를 넘었지만, 완전 자율에 해당하는 연구개발 업무는 없었습니다. 26%는 그중 ‘주도’ 단계입니다.
이 차이를 우리 업무에 대입해보면 더 선명합니다.
매출 보고서를 만든다고 해보겠습니다. 사람이 파일을 골라주고, 계산할 항목을 알려주고, 오류가 날 때마다 다음 행동을 지시한다면 ‘협업’에 가깝습니다.
반면 “이번 달 매출이 줄어든 이유를 분석해줘”라고 맡겼을 때, AI가 허용된 자료를 찾아 비교하고, 이상한 수치를 재확인하고, 근거를 갖춘 초안을 가져온다면 ‘주도’에 가까워집니다. 위 단계 구분을 설명하기 위한 가상의 예시입니다.
사람이 사라진 게 아니라, 사람이 개입하는 위치가 달라지는 거죠.
다만 숫자는 신중하게 읽어야 합니다. 26%는 직원 대체율이나 인건비 절감률이 아닙니다. 업무별 자동화 수준을 평가하고, 사람의 투입 시간을 근사한 가중치를 적용한 지표입니다. 평가에도 Claude를 활용했고, 회사 간 공통 측정법이 부족하다는 한계도 밝혔습니다.
저는 이번 발표에서 “얼마나 많이 AI를 쓰는가”보다 “어디까지 맡길 수 있는가”를 구분하기 시작했다는 점이 눈에 들어옵니다.
AI가 작성한 문장이 많아져도, 사람이 매 단계에서 다음 할 일을 알려줘야 한다면 업무를 위임한 정도는 아직 작을 수 있습니다.
반대로 중간 과정을 맡기더라도 최종 판단은 사람이 할 수 있습니다. 자율성을 높이는 것과 책임을 넘기는 것은 같은 일이 아니니까요.