ENSAPIA Engineering은 도쿄, 후쿠오카, 서울, 부산의 4개 거점을 연결하여 전 세계에 제품을 제공하는 개발 조직입니다. 우리는 현재 AI를 편리한 도구로 도입하는 단계를 넘어, 문제 정의 · 품질 설계 · 의사 결정 · 서비스 성장까지 엔지니어가 담당하는 ‘Product Engineering 조직’으로의 전환을 추진하고 있습니다.

이는 정해진 방식에 사람을 끼워 맞추는 시도가 아닙니다. AI를 활용한 개발 방식을 현장에서 시행착오를 거치며 구체화해 나가는 도전입니다.

이번 기사에서는 ENSAPIA Engineering을 이끄는 홍기와 AI Transformation Division을 담당하는 훈제가 조직 변혁의 배경, 엔지니어에게 기대하는 역할, 그리고 시니어 엔지니어가 우리 회사에서 주도할 수 있는 바에 대해 이야기합니다.

조직의 ‘통합’에서 성과를 창출하는 ‘실천’ 단계로

ENSAPIA Engineering은 현재 어떤 단계에 있습니까?

홍기: 저희는 지금 ‘통합’에서 ‘실행’으로 넘어가는 단계에 있습니다.

이전 사명인 Cocone Engineering이 도쿄·후쿠오카·서울·부산의 4개 거점을 하나로 연결하는 ‘통합’을 상징했다면, ENSAPIA Engineering은 그 조직이 성과를 수치로 증명하는 ‘실행’을 의미하는 이름입니다. 조직을 하나로 통합하는 것만으로 끝낼 생각은 없습니다.

우리는 3년 내에 DAU※ 1,000만 명, 10년 내에 DAU 1억 명이라는 사업 목표를 세웠습니다. 그 실현을 기술로 뒷받침하는 엔진이 바로 ENSAPIA Engineering입니다.

개발 조직으로서 2026년 말까지 ‘코딩만 하는 개발자가 없는’ Product Engineering 조직으로의 전환을 목표로 하고 있습니다.

※DAU(Daily Active Users): 하루에 한 번 이상 서비스를 이용한 고유 사용자 수.

왜 지금 개발 조직 자체를 바꿔야 할까요?

홍기: 이는 단순한 업무 개선이 아니라, 생존과 직결된 전환이라고 생각합니다.

AI가 코드를 작성하는 시대에, 사람의 가치는 ‘무엇을 만들지 정의하는 것’, ‘어떤 가치를 전달할지 판단하는 것’, ‘품질에 책임을 지는 것’과 같은 더 상류 단계의 의사결정으로 이동하고 있습니다.

AI를 기존 개발 프로세스에 추가하는 것만으로는 이러한 변화에 대응할 수 없습니다. 프로세스 자체를 AI를 전제로 재설계해야 합니다.

개인의 성공을 ‘팀 전체가 활용할 수 있는 시스템’으로

현재 가장 큰 병목 현상은 무엇입니까?

홍기: 기술 그 자체보다, 개인의 성공을 ‘팀 전체가 활용할 수 있는 시스템’으로 완전히 전환하지 못한 점입니다.

AI를 능숙하게 다루는 개인은 늘어났습니다. 하지만 그 성과나 노하우가 팀 전체에서 활용될 수 있는 상태라고는 할 수 없습니다.

AI로 인해 구현 속도가 빨라질수록, 품질 확인이 마지막 QA 공정에 집중되기도 합니다. 기존 서비스에서는 레거시 코드나 기존 기능에 미치는 영향 확인 등도 새로운 시도를 추진하는 데 있어 과제가 됩니다.

필요한 것은 일부 우수한 인재에 의한 성공이 아닙니다. 속도 · 품질 · 의사결정을 누구나 재현할 수 있는 조직의 시스템으로 바꾸는 것입니다.

훈제: 현장의 과제를 한마디로 표현하자면, ‘개발 프로세스의 불투명성과 개인 의존성’입니다.

팀마다 개발 방식이 다르고, 의사결정의 배경이나 실패를 통해 얻은 통찰이 충분히 공유되지 않으면 조직은 같은 문제를 반복하게 됩니다. 개인의 경험과 판단을 투명한 워크플로우와 공통된 기준으로 승화시키는 것. 그것이 AI Transformation Division의 역할입니다.

AI를 활용할수록 사람의 판단력과 책임이 중요해집니다

AI 활용에 있어 양보할 수 없는 방침이 있습니까?

홍기: 세 가지가 있습니다.

첫 번째는 사람이 목적과 판단에 책임을 지고, AI에게는 잘하는 작업을 맡기는 것입니다.

우리는 이를 ‘Don’t Use AI, Let AI Build’라고 표현합니다. AI에 이용당하는 것이 아니라, 사람이 AI를 주도하여 더 가치 있는 업무로 전환한다는 사고방식입니다.

두 번째는 ‘Developer-owned Quality’입니다. 품질을 마지막에 QA가 보장하는 것이 아니라, 설계 · 구현 · 검토 · 테스트에 이르기까지 개발 팀이 주체적으로 책임집니다.

세 번째는, AI 활용을 일부 선진 팀만의 전유물로 만들지 않는 것입니다. 효과가 있었던 방법을 공유하여 조직 전체에서 활용할 수 있도록 해 나갈 것입니다.

훈제: 당초에는 AI에 회의적인 멤버들도 있었습니다. 중요한 것은 AI를 사용하는 것 자체를 목적으로 삼는 것이 아니라, AI를 전제로 할 때 사람이 본질적인 업무에 집중할 수 있다는 점을 현장에서 실감할 수 있는 환경을 조성하는 것이라고 생각합니다.

방침이 명확해진 이후로는 ‘AI가 할 수 없는 일’을 찾는 것보다 ‘AI를 전제로 어떻게 개발할 것인가’를 고민하는 구성원이 늘어났습니다. 중요한 것은 AI가 생성한 코드의 양이 아닙니다. 엔지니어가 본질적인 과제에 집중할 수 있는 환경을 조성하고, 제품의 가치와 품질을 높이는 것입니다.

기술 부채가 아닌, 제품의 근본적인 과제를 바라보기

Product Engineer에게는 어떤 관점이 요구되나요?

훈제: 기술적으로 올바른 개선이 반드시 제품에 최적인 것은 아닙니다.

예를 들어, 편도만 운행하는 지방 철도의 1량 편성에 이용자가 늘었다고 해서, 그대로 2량, 3량으로 증편한다고 가정해 봅시다. 수송 능력은 올라가겠지만, 그것만으로 근본적인 문제를 해결했다고 말할 수 있을까요? 정말로 필요한 것은 노선 자체를 재검토하는 것일 수도 있고, 다른 이동 수단일 수도 있습니다.

기술 부채도 마찬가지입니다. 코드를 깔끔하게 정리하거나 시스템을 확장하는 것 자체를 목적으로 삼지 말고, “애초에 이 기능이 정말 필요한가”, “사업 성과로 이어지는 더 근본적인 해결 방법은 없는가”까지 깊이 파고들어 생각해야 합니다. 그것이 앞으로의 Product Engineer에게 필요한 관점입니다.

AI 시대, 시니어 엔지니어의 가치는 어디에 있을까요?

홍기: 성공 확률을 높이는 제안과 의사결정에 있습니다.

지시받은 대로 사양에 맞춰 만드는 것뿐이라면, AI가 더 빠르게 실행할 수 있게 될 것입니다. 그렇기 때문에 사람에게는 우선순위 판단, 품질과 속도의 절충, 위험 발견, 조직을 초월한 합의 형성이 요구됩니다.

저는 항상 ‘속도 × 품질 × 방향’을 염두에 둡니다. 빠르고 높은 품질로 만들어도 방향이 틀리면 사업 성과로 이어지지 않습니다. 이 세 가지를 모두 충족시키는 제안이야말로 시니어 엔지니어가 창출할 수 있는 큰 가치입니다.

AI를 사용하는 개인이 아닌, AI를 전제로 일하는 팀으로

이미 변화의 조짐이 보이나요?

홍기: 신규 서비스의 AI-centric 팀에서는 개발 프로세스의 전제에 AI를 접목함으로써 생산성이 대폭 개선되는 것을 확인할 수 있었습니다.

중요한 것은 특정 수치뿐만이 아닙니다. 효과적인 진행 방식과 개선 방법이 보이기 시작했다는 점입니다.

‘AI를 잘 활용하는 개인’보다 ‘AI를 전제로 일하는 팀’이 결과를 만들어 냅니다. 이 발견을 기존 서비스를 포함한 조직 전체로 확대해 나갈 것입니다.

훈제: 어떤 신규 서비스에서는 영향 범위가 작은 결함을 AI로 자동 수정하는 시스템을 도입했습니다. 사람이 한 건씩 대응하던 작업을 AI에 맡김으로써, 엔지니어들은 더 복잡하고 본질적인 과제에 집중할 수 있게 되었습니다.

다음으로 필요한 것은 AI 활용의 효과를 데이터로 가시화하는 것입니다. 개발 프로세스에 소요되는 시간, 품질, 출시 후의 결과를 측정하여 사실에 근거해 개선과 조직 설계를 추진합니다.

정해진 방법을 따르는 것이 아니라, 더 나은 개발 방식을 만들어 나갑니다.

시니어 엔지니어에게는 어떤 역할이 기대되고 있나요?

홍기: 우리가 원하는 것은 정해진 로드맵을 구현하는 데 그치는 사람이 아닙니다.

저는 시니어 여부를 단순히 알고 있는 기술의 양만으로 판단하지 않습니다. 모호한 상황에서 해결해야 할 문제를 정의하고, 필요한 인력을 참여시키며, 결과가 나올 때까지 일을 추진해 나갈 수 있는지를 중시합니다.

어떤 과제를 해결해야 할지, 어떤 품질 기준을 가져야 할지, AI와 사람의 역할을 어떻게 설계할지. 제품 · 기술 · 조직을 아우르며 관계자들과 논의하며 의사결정을 내릴 수 있는 인재를 찾고 있습니다.

ENSAPIA Engineering의 개발 방식은 아직 개선 중인 단계입니다.

신규 서비스에서 발견된 성공 사례를 기존 서비스에도 적용하고, ‘Developer-owned Quality’를 문화로 정착시키며, 데이터에 기반한 의사결정을 조직에 뿌리내리게 하는 것. 이러한 개선과 노력을 주도적으로 이끌어 나갈 여지가 있습니다.

직함이나 담당 영역의 경계에 얽매이지 않고, 제품의 성공에 필요한 것을 제안하며, 주변을 이끌어 가고, 결과까지 책임을 지는 것. 그런 시니어 엔지니어에게 있어, 지금의 ENSAPIA Engineering은 큰 도전을 펼칠 수 있는 단계입니다.

AI 시대의 제품 개발을 함께 설계해 나갑시다

마지막으로, 독자 여러분께 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.

홍기: “행동하는 사람만이 방향을 바꿀 수 있습니다.”

완벽한 방법론이 완성되기를 기다리기보다, 먼저 시도하고, 결과를 확인하며, 얻은 통찰을 팀과 공유해 나가는 것이 중요합니다.

이러한 전환은 경영진의 선언만으로는 완성되지 않습니다. 한 사람 한 사람의 행동과 제안을 통해 비로소 구체화됩니다.

훈제: AI가 아무리 똑똑해져도, 제품 개발의 중심은 사람입니다. AI를 단순한 도구가 아닌 파트너로 여기고, 사람만이 할 수 있는 문제 발견과 의사 결정에 집중합니다. 우리는 그 개발 스타일을 진심으로 만들어 나가고자 합니다.

엔터테인먼트 업계에는 AI 활용에 신중한 기업도 적지 않습니다. 그럼에도 우리가 AI를 중심으로 한 조직 변혁을 추진하는 것은, 단순한 도구의 진화가 아니라 제품 개발 방식 그 자체가 바뀌는 패러다임 전환이라고 생각하기 때문입니다. 그 전환을 제품이 성공해 나가는 과정과 함께 경험할 수 있다는 점이, ENSAPIA Engineering에서 일하는 큰 매력이라고 생각합니다.

우리가 만나고 싶은 분은 ‘기술의 깊이뿐만 아니라 제품의 성공에 책임을 지고 싶은 분’, ‘정해진 답을 실행하는 데 그치지 않고, 더 나은 개발 방식을 스스로 고민하고 제안하고 싶은 분’입니다.

ENSAPIA Engineering은 지금 Product Engineering 조직으로 진화하는 전환점에 서 있습니다.

이 변화를 밖에서 지켜보기만 하는 것이 아니라, 그 중심에서 주도해 나가고 싶은 분과의 만남을 기대하고 있습니다.

ENSAPIA Engineering에서는 기술의 힘으로 아직 보지 못한 디지털 월드의 체험을 만들어갈 동료를 모집하고 있습니다.

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