freee는 '정보의 바다'에서 어떻게 빠져나왔나 askAny 모델과 AI 시대의 지식 기반

신무라 씨는 먼저 급성장 중인 스타트업에 공통된 과제를 설명했다. 사람이 늘면 정보도 필연적으로 늘어난다. 그러나 한 사람이 다룰 수 있는 정보량에는 한계가 있기 때문에, 조직이 커져도 지식은 개인이 관리할 수 있는 범위 안에서만 관리된다. 여기에 원격 근무가 더해지면 사람과 사람의 접점이 줄고, 커뮤니케이션이 약해지면서 정보의 흐름도 가늘어진다.

신무라 씨가 특히 강조한 것은 AI와의 관계다. 많은 스타트업이 AI를 이용해 정보를 모으려 하지만, 정보가 그저 존재하는 것만으로는 부족하며 컨텍스트(맥락)가 없으면 AI는 이를 제대로 다루지 못한다. 신무라 씨에 따르면, AI 활용을 목표로 하면서도 성과에 이르지 못하는 기업은 그 앞 단계인 지식 관리가 제대로 되지 않고 있는 것이 아닐까 하는 것이 아틀라시안 측의 견해라고 한다. 진행자인 이이지마 씨는 성장기에는 부장급 핵심 인물이 잇따라 채용되고, 각자가 자신의 방식을 들여오는 것도 배경에 있지 않겠느냐고 덧붙였다.

freee에서는 2022년 이후 입사한 직원이 전체의 약 70%를 차지한다. 이나무라 씨 자신도 2022년 4월에 입사했으며, 그 무렵과 비교하면 직원 수가 몇 배로 늘었다고 한다.

입사한 사람이 "어디에 어떤 정보가 있는지 모르겠다", "누구에게 무엇을 물어봐야 할지 모르겠다"고 느끼는 상태는 다반사였고, 이나무라 씨는 말 그대로 '정보의 바다에 빠지는' 상황이 곳곳에서 벌어지고 있었다고 회상한다. 자료를 찾을 수 없어 처음부터 새로 만들어 버리는, 이른바 '바퀴의 재발명'도 일어나기 쉬웠다.

이나무라 씨가 위기감을 느낀 것은, 이대로 성장이 계속되면 검색에 드는 비용과 사람들의 고민을 해결하는 비용이 조직 확대에 비례해 늘어난다는 점이었다. 그렇게 되면 사업 속도가 떨어지고 비용도 불어난다. 이는 IT 부서가 해결하면 끝나는 문제가 아니라 전사적인 과제라는 분위기가 사내에서 높아지기 시작한 것이 이 시기였다고 한다.

이나무라 씨가 입사한 2022년 무렵, 팀을 넘나드는 질문이나 업무 요청은 주로 구글 폼이나 사내 SNS로 이뤄졌다. SNS에는 팀별로 그룹이 있어 그곳에 질문이나 요청을 올리는 방식이었다. 하지만 그래서는 누구에게 무엇을 물어야 할지 알 수 없다. 그래서 경리, 노무, IT 부서 같은 백오피스에 대한 문의를 한곳으로 모아, 우선 '떠넘기기'를 없애자는 취지로 시작한 서비스가 'askAny'다.

출범 방식에는 freee가 중시하는 가치 기준 중 하나인 '아웃풋→사고'가 반영되어 있었다. 이나무라 씨의 설명에 따르면, 고민만 하다가 출시를 망설이기보다 먼저 아웃풋을 내면 좋은 피드백도 나쁜 피드백도 얻을 수 있고, 결과적으로 짧은 기간에 좋은 것을 만들 수 있다는 사고방식이다. askAny도 우선 기존 도구로 운영을 시작했다. 사내 SNS로 각 팀의 문의를 받아 적절한 팀에 배분하면서, 스프레드시트에 Q&A를 축적해 나갔다.

출범 자체는 순조로웠지만, 스프레드시트에 쌓이는 Q&A는 어디까지나 askAny 팀 내부용 지식에 머물렀다. 사내에 공개해 직원들이 그것을 보고 스스로 해결하는 단계까지는 이르지 못했다. 운영 방식 자체는 좋다고 판단할 수 있었기 때문에, 더 확장할 수 있는 도구를 도입하기로 하고 약 3개월 만에 전환을 결정했다고 한다.

이이지마 씨의 질문을 받아, 신무라 씨는 이런 즉흥적인 도구 도입의 전형적인 모습과 그 리스크를 설명했다. 각 팀은 이전부터 쓰던 도구나, 팀 내에서 그 도구에 밝은 사람이 들여온 도구로 운영을 시작하기 쉽다. 조직이 급격히 커지면서 팀이 잇따라 늘어나는 국면에서는 각 팀이 독자적인 문화를 하루빨리 세우는 데 집중하기 때문에 더더욱 그렇게 되기 쉽다.

그러나 그 결과 도구에 쌓이는 지식은 제각각이 되어 전사적으로 활용할 수 없다. 팀 단위로 도입한 도구는 플랫폼으로 유지할 수 없게 되기도 하고, 과거 데이터를 쓸 수 없게 되는 사태도 생긴다고 신무라 씨는 말한다. 도입 이유로는 비용이나 도구에 대한 익숙함 등이 있지만, 신무라 씨가 가장 큰 원인으로 꼽은 것은 전사적으로 지식 관리를 어떻게 진행할지 설계하는 사람이 없다는 점이었다. 설계가 없으면 도구는 개별화되고, 데이터는 분산되며, 앞서 말한 것처럼 AI로 활용하려 할 때 맥락이 사라진다. 지식을 활용해 성장해 나가려는 기업에게 개별 도구의 난립은 리스크가 크다는 것이 신무라 씨의 견해다.

본격적인 도구 선정에 앞서 이나무라 씨가 당시 안고 있던 과제는 크게 두 가지였다. 하나는 질문, 문의, 업무 요청을 스마트하게 처리하는 것. 다른 하나는 그 대응 과정에서 생긴 지식을 지식 베이스로 축적해 사내에서 효과적으로 활용할 수 있게 하는 것이다.

아틀라시안 제품을 선택한 결정적 요인으로 이나무라 씨는 '스몰 스타트가 가능할 것', '스케일러빌리티(확장성)가 있을 것', '저렴하게 시작할 수 있을 것' 세 가지를 꼽았다.

저비용이라는 점에서는 Jira Service Management의 라이선스 체계가 컸다. 라이선스가 필요한 것은 티켓을 실제로 처리하는 구성원뿐이고, 일반 직원은 사실상 무료로 이용할 수 있다. 당시 이미 직원 수는 상당했지만 티켓 처리 담당자는 십수 명 정도였기 때문에, 그 인원분의 라이선스 비용만으로 시작할 수 있었다고 한다. 여기에 Confluence를 조합해 문서를 축적해 나가면, 직원이 질문하기 전에 스스로 지식을 찾아 자체 해결할 수 있다. 이 점에도 매력을 느꼈다고 이나무라 씨는 말한다.

확장성에 대해서는, 사내 SNS를 통한 대응은 플로형이라 대응 이력이 흘러가 버리는 문제가 있었다. 지식도 대응 이력도 제대로 쌓이지 않는다. 티켓화하면 Q&A나 작업 이력이 데이터베이스로 축적되어, 데이터를 보면서 집계·분석·개선을 할 수 있다. 이것이 이후의 이용 확대, 즉 스케일러빌리티 실현으로 이어진다고 판단했다. 이이지마 씨도 저렴하게 시작해 나중까지 계속 쓸 수 있는지는 자신을 포함한 많은 경영자가 신경 쓰는 부분이라며 고개를 끄덕였다.

신무라 씨는 다시 한번 제품군을 소개했다. 아틀라시안 제품의 콘셉트는 팀의 역량을 최대한 끌어내는 데 있다. 여기서 말하는 팀은 프로젝트나 부서 같은 작은 단위뿐 아니라, 기업 전체를 하나의 큰 팀으로 보는 것이라고 한다.

주력 제품 중 Jira는 태스크 관리와 업무 프로세스 구현을, Confluence는 지식의 관리와 공유를 담당한다. 그 밖에도 Jira Service Management, 경영을 지원하는 제품, 소프트웨어 개발을 지원하는 제품 등이 있다. 신무라 씨에 따르면, 이들을 조합하면 지식을 '누구의 일인지', '어느 조직인지'와 연결할 수 있다. 이를 통해 정보에 맥락을 부여하고, AI로 활용할 수 있는 지식 관리의 토대를 만드는 것을 지원할 수 있다고 한다.

스케일러빌리티에 대해 신무라 씨는 몇 명 규모의 조직부터 수만 명 규모의 기업까지 커버할 수 있다고 설명했다. 사용자 수에 대한 대응뿐 아니라, 기업의 성장에 맞춰 사용자 관리나 보안 대응 같은 기능을 추가해 나갈 수 있다는 점도 특징으로 꼽았다.

이나무라 씨는 Jira Service Management와 Confluence를 조합해 askAny를 진화시킨 것이 2023년 5월 무렵이었다고 설명하며 화면에 그래프를 보여줬다.

도입 전에는 사내 SNS로 대응하고 있었다. 문의를 한곳으로 모았기 때문에 건수(그래프의 주황색과 빨간색 합계)는 한동안 계속 증가했다. 5월에 Jira Service Management를 도입하자 파란색 그래프가 우상향으로 뻗어 나간다. 파란색은 Confluence에 축적된 지식이 열람된 건수다. 이나무라 씨에 따르면, 지식이 열람되면서 자체 해결률이 높아지고 실제 티켓 건수가 줄었다는 것이 이 데이터로 뒷받침되었다고 한다.

freee에서는 지식을 축적해 자체 해결률을 높이고, 사내에서 오가는 질문과 문의를 줄이는 구조를 'askAny 모델'이라고 이름 붙였다. 원래는 '누구에게 물어야 할지 모르겠다', '떠넘기기'에 대처하는 데서 시작된 활동이었지만, 이 성과가 사내에 알려지자 이용이 확산됐다. 이전에는 자기 부서에서 문의에 대응하던 경리나 보안 등의 팀이 askAny에 맡기는 것이 아니라, 직접 Jira Service Management를 사용하고 Confluence에 의식적으로 지식을 정리하게 되었다고 한다.

이이지마 씨는 사전에 ChatGPT에 물어봤더니 아틀라시안 제품은 엔지니어용이라는 취지의 답변이 나왔다며, 실제 사용성을 물었다.

이나무라 씨는 지식을 쌓으면 자신들의 업무가 편해진다는 점은 사내에 확실히 전달되었다고 하면서, 솔직한 소감도 밝혔다. 이나무라 씨 자신도 freee 입사 전에는 아틀라시안 제품을 써 본 적이 없었고, 도입 단계에서는 진입 장벽을 느꼈다고 한다. 기능이 많아 어디까지 익혀야 할지 모르겠다는 목소리도 사내에 있었다.

한편 실제로 사용해 보며 새삼 실감한 것은 제품 간 연계가 쉽다는 점이었다고 한다. 티켓 관리, 프로젝트 관리, 지식 관리 도구는 각각 수없이 많지만, 하나로 모든 것이 완결되는 도구는 그리 많지 않다고 이나무라 씨는 생각한다. 아틀라시안 제품은 조합하면 마치 하나의 도구처럼 관리하고 이용할 수 있다는 점이 매력이라고 한다. freee는 '스몰 비즈니스를 세계의 주인공으로.'를 미션으로 내걸고, 누구나 경영할 수 있는 '통합형 경영 플랫폼'을 비전으로 삼고 있다. 다양한 도구가 저절로 연결되어 사용하는 사람의 업무가 편해지는 것을 지향한다는 점에서 아틀라시안과 공감하는 부분이 있다고 이나무라 씨는 말했다.

도입을 성공시키는 포인트에 대해 신무라 씨는 도구는 도입한 시점이 출발점이라고 말했다. 도구를 업무 프로세스에 녹여 넣고, 조직으로서 잘 활용하는 단계까지 끌고 가야 한다. 신무라 씨에 따르면, 도구를 잘 활용하고 있는 고객사에서는 추진 팀이 현장 팀과 동행하고 있다. 도구 사용법을 가르치는 데 그치지 않고, 어떻게 활용할지, 어떤 방식으로 일하면 도구가 살아나는지, 도구의 성과를 어떻게 업무로 되돌릴지를 함께 고민한다고 한다.

잘 활용하는 조직과 그렇지 못한 조직의 차이를 묻는 질문에도 신무라 씨는 이 동행을 중시했다. 나아가 추진 측에서 현장으로의 일방통행이 아니라, 도구를 사용해 일하는 방식을 구현하는 과정에서 나오는 과제를 끌어올려 개선까지 함께 해 나가는 것, 그리고 그 과정에서 어렵게 얻은 노하우를 전사로 확산해 나갈 수 있는 것이 잘 활용하는 상태에 이르는 열쇠라고 말했다.

freee에서는 지식 관리가 전사 OKR에도 포함되었다. 이나무라 씨에 따르면, 2022년부터 2023년 무렵에 걸쳐 분위기가 고조되는 가운데 Confluence는 2023년 5월에 도입되었다. 다만 당시에는 아직 전사 도구가 아니었고, 조직마다 각기 다른 지식 관리 도구를 사용하고 있었다.

이나무라 씨는 "도구의 분단은 커뮤니케이션의 분단이 된다"고 생각했고, 지식 관리 도구를 하나로 통합하는 방침이 정해졌다. Confluence의 전사 도입을 결정한 것은 2024년 초다. 그 효과가 보이기 시작하면서 '작년 7월'부터 시작된 전사 연간 OKR에 '지식 관리'라는 키워드가 들어갔다. 구체적인 목표로 사내에서 오가는 '사람이 대응하는 문의의 절반 감축'과 '바퀴의 재발명 제로화'가 전사에 제시되었고, 경영진의 메시지가 되었다고 한다. 이이지마 씨는 OKR에까지 포함시키는 각오가 도구의 효과를 극대화하는 데 중요할 것이라고 받아들였다.

다만 이나무라 씨는 전사 OKR에 들어갔다고 해서 모두가 자연스럽게 사용하는 것은 아니라며 웃었고, 꾸준한 활용 촉진이 필요했다고 회상했다.

기본적인 활동으로는 기본 조작에 관한 전사 설명회를 열었다. 입사자마다 사용 경험 유무에 차이가 있기 때문에, 새로 들어온 사람을 위한 연수에서 사용법과 사내 규칙·가이드라인을 전달했다. 다 같이 써 보자는 이벤트도 개최했다.

하지만 그것만으로는 '쓸 수 있는 상태'가 될 뿐이다. 이나무라 씨가 중시한 것은 사용함으로써 얼마나 편리해지는지를 체감하게 하는 것이었다. Confluence 정비와 병행해 사내에서는 AI 챗봇 개발도 진행하고 있었다. 최종적으로 현재 운영되는 형태는 Confluence를 대상으로 질문하는 구조로 되어 있다. Confluence를 쓰면 쓸수록 챗봇도 성장하기 때문에, 사용하는 이점을 알기 쉽게 보여줄 수 있었다고 한다.

또 하나의 어려움은 기존 자료의 이전이다. 그때까지 구글 드라이브 등 여기저기 흩어져 있던 매뉴얼과 지식을 Confluence로 모으는 데는 큰 노력이 든다. 각 팀이 자율적으로 진행하도록 했지만, 끝까지 해내지 못하는 팀도 있었다. 그래서 이나무라 씨의 팀이 이전을 대행하는 구조와 체계를 만들어, 요청 기반으로 정비를 맡았다. 이나무라 씨는 이것도 '동행'의 하나로 꼽았다.

향후 전망에 대해 이나무라 씨는 기반을 만들고 활용하는 단계까지는 상당히 진척되었다는 실감이 있다고 말했다. 사내 AI 챗봇은 쓰면 쓸수록 성장해 편리해진다는 실감이 직원들 사이에 퍼졌고, 현재는 월 약 1만 건의 질문에 대응하고 있다고 한다. 전사 OKR로 내건 문의 절반 감축도 실현했다.

다만 이나무라 씨에 따르면, 현재의 지식 기반은 원래 존재하던 매뉴얼과 규칙을 일원화한 단계에 불과하다. 다음 한 수는 개인에게 머물러 있는 하이퍼포머의 스킬이나 베스트 프랙티스 같은 암묵지를 형식지로 만들어 이용 가능한 상태로 만드는 것이다. 그것이 직원의 성장으로 이어지고 고객에게 도움이 된다고 이나무라 씨는 생각한다. 이를 위해 AI를 활용하고 싶다고 한다. 지금까지는 사람이 직접 지식을 쓰고, 쌓고, 활용했지만, 일을 하는 과정에서 자연스럽게 지식이 쌓이고 AI가 그때그때의 과제에 맞는 프랙티스를 제공해 준다. 그런 일이 실현 가능해지고 있다고 이나무라 씨는 보고 있으며, 거기에 도전해 나가겠다고 말했다.

정보 기반의 중요성을 느끼면서도 손을 대지 못하고 있는 스타트업을 향해, 이나무라 씨는 자신이 말하기엔 주제넘다고 전제하면서 두 가지를 꼽았다. 하나는 우선 스몰 스타트로 시작하고, 거기서 얻은 지식을 바탕으로 곧바로 다음 한 수를 생각해 행동하는 것. 다른 하나는 AI와의 관계다. AI가 이만큼 확산되고 앞으로 더 성장한다 해도, AI가 모든 것을 해결해 주는 것은 아니다. 자사 고유의 지식과 프랙티스야말로 AI 시대이기에 더욱 경쟁 우위의 원천이 된다고 이나무라 씨는 생각한다. 그래서 지식 기반 구축은 빠를수록 좋으며, 지금 혼란스러운 상황이 있다면 바로 착수하기를 권하고 싶다고 말했다.

신무라 씨는 아틀라시안이 앞으로 지향하는 모습으로, 도구 제공에 그치지 않고 고객의 일하는 방식 전체의 개선을 지원하는 플랫폼으로 성장해 나가는 것을 꼽았다. 그 배경에 있는 것이 '시스템 오브 워크'라는 사고방식이다. 신무라 씨의 설명에 따르면, 이는 테크놀로지 주도형 회사가 어떻게 일해야 하는지에 대한 아틀라시안의 철학으로, 테크놀로지 팀과 비즈니스 팀이 얼마나 잘 협업하고 회사 전체로서 시장에 얼마나 임팩트를 남길 수 있는지를 지원하는 것이라고 한다. 프로젝트나 부서 단위의 성과가 아니라 조직 전체의 성과를 뒷받침하는 통합 플랫폼으로 진화하고 싶다고 신무라 씨는 말했다.

마무리하며 이나무라 씨는 기반 구축이 투자 측면에서 뒤로 밀리기 쉽다고 지적했다. 비즈니스에서는 만드는 것, 파는 것에 대한 투자가 앞서지만, 그 결과 기반이 소홀해져 사업 속도가 떨어지는 일이 자주 있다. AI로 인해 기반에 대한 투자 효과가 지금 매우 높아지고 있으니, 기반 구축에도 같은 만큼 힘을 쏟아 주었으면 한다고 말했다.

신무라 씨는 지식 기반이 처음에는 스타트업에게 큰 비용으로 느껴질 수 있다고 하면서도, AI가 당연해지는 사회에서는 단순히 역량을 키우기 위한 투자가 아니라 없어서는 안 될 플랫폼이 된다고 말했다. 아틀라시안은 10명 정도의 작은 규모라면 무상 라이선스도 제공하고 있다며, 처음부터 크게 투자하지 않더라도 작게 시도해 성공 경험을 쌓고 점차 넓혀 나가기를 당부했다. 그렇게 해 두면 조직이 커진 뒤에 큰 비용을 들여 정보를 다시 정리하고 다시 통합할 필요가 없어지지 않겠느냐는 것이 신무라 씨의 맺음말이었다.