Merge builds product and business tools with OpenAI technology

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 요약

Merge는 OpenAI 기술을 고객용 제품 개발과 내부 업무에 활용하며, AI의 추론·초안 작성과 Merge의 시스템 연결 기능을 결합하고 사람이 검토와 최종 결정을 맡는다.

📌 핵심 요약

• Merge는 고객 데이터 통합용 Merge Unified, AI 에이전트의 안전한 도구 접근을 위한 Merge Agent Handler, 모델 라우팅·비용 제어용 Merge Gateway를 제공하며, Merge for Workforce로 직원의 모델·도구·업무 시스템 접근을 관리한다.
• CEO 겸 공동창업자 Shensi Ding은 Codex로 Merge for Workforce의 설정 화면 구현안을 검토했고, 팀은 GPT‑6 Astra를 제품 개발·테스트·마케팅에 활용한다. 제품 결정과 구현 변경은 Merge 팀이, 검증과 출시는 엔지니어가 담당한다. Ding은 Merge를 통한 도구 호출 성공률이 99.9%로, 공개 MCP 서버의 약 60%보다 높다고 주장했다.
• 고객·잠재 고객 대상 임원 만찬을 준비하는 dinner bot은 참석 후보 탐색, 초대 이력 확인, 연락 초안 작성, 참석자 현황 관리 등을 지원한다. 모델이 추론과 초안을, Merge 커넥터가 업무 시스템 접근을 맡으며, Ding은 결과를 검토하고 관계 맥락을 반영해 초대 명단을 조정한다.
• Merge는 2026년 10월, 직전 3개월 동안 동일한 만찬 준비 업무를 비교한 결과 회사 전체에서 수십 시간이 들던 작업이 행사당 약 30분으로 줄었다고 보고했다. 개최 횟수는 Q2 8회에서 Q3 16회로 늘었고 Q4에는 30회 초과를 계획했지만, 행사 진행·관계 형성·현장 물류는 여전히 사람이 맡는다.
• 영업 리더 Charlie Lynch는 거래 승인·매출 전망 업데이트·갱신 통화 후속 조치에 재사용 가능한 AI 워크플로를 만들었고, 마케팅팀도 GPT‑6 Astra를 활용했다. Ding은 경영진의 직접 사용, 고객 의존도가 낮은 제품에서의 실험, 직원의 도구 선택권과 매일 학습·시험할 시간을 강조했다.

🧩 주요 포인트

1. 제품군의 연결·접근 관리 기능이 고객용 소프트웨어와 사내 업무를 함께 지원 → Merge의 제품 역량이 내부 AI 활용의 기반으로도 작동한다.
2. Codex의 코드 검토와 dinner bot의 준비 업무 지원에 사람의 검증·관계 판단을 결합 → 자동화 범위가 넓어져도 제품 출시와 고객 관계에 관한 최종 책임은 사람에게 남는다.
3. 만찬 준비 시간이 수십 시간에서 약 30분으로 감소했다는 보고와 비개발 직군의 AI 워크플로 제작 → 반복 업무를 줄이고 더 많은 직원이 직접 업무 도구를 만드는 활용 방식이 나타난다.

🧠 상세 정리

1. 고객용 제품과 사내 업무를 연결하는 제품군

Merge는 고객 데이터를 동기화하고 AI 에이전트가 여러 업무 시스템에서 작업을 수행하도록 지원하는 연결형 소프트웨어·AI 제품을 제공한다. Merge Unified는 고객 데이터 통합을, Merge Agent Handler는 AI 에이전트의 안전한 도구 접근을 담당한다. Merge Gateway는 모델 라우팅과 비용 제어를 제공하며, Merge for Workforce는 이러한 기능을 기업 내부로 가져와 직원이 사용할 모델·도구·업무 시스템의 접근을 관리한다. 이 제품군은 고객에게 제공하는 소프트웨어와 조직 내부의 AI 기반 업무를 함께 지원한다. Merge 자체도 OpenAI 기술을 제품 개발뿐 아니라 영업 업데이트 준비와 고객 만찬 기획 등 회사 운영에 폭넓게 사용한다.

2. 제품 개발에서의 코드 검토와 사람의 책임

Merge는 AI 제품에 커넥터를 추가하는 도구를 출시하면서 신뢰성을 우선순위로 삼았다. Shensi Ding은 Merge를 통한 도구 호출 성공률이 99.9%이며 공개 MCP 서버는 약 60%라고 주장했지만, 본문에는 이 비교의 구체적인 측정 조건이 제시되지 않는다. Ding은 GPT‑6 Astra가 빠르고 코드 검토 성능이 더 좋았으며, 여러 지시를 계속 수행하고 명시하지 않은 부분도 상식으로 보완한다고 평가했다. 직접적인 활용 사례로는 Codex를 통한 Merge for Workforce의 새 프로비저닝 탭 구현안 검토가 소개된다. 팀은 설정 혼란을 줄이기 위해 ‘Add tool pack’을 별도로 열리는 더 명확한 링크로 만드는 방안을 논의했다. Codex는 코드 검토 의견을 제공했으며, 제품 결정과 구현 변경은 Merge 팀이 맡고 엔지니어가 검증과 출시를 책임졌다.

3. dinner bot의 업무 흐름과 검토 지점

Merge는 고객과 잠재 고객을 위한 임원 만찬을 열어 관계를 형성하고 후속 제품 대화의 기회를 만든다. 댈러스 만찬에서는 개최 도시와 초대하려는 사람들의 유형을 출발점으로 삼아, 봇이 CRM과 Apollo에서 참석 후보를 찾고 과거 초대 및 응답 이력을 확인했다. 봇은 Ding의 이메일을 통한 연락 준비를 돕고 참석자 현황을 관리했으며, 좌석 배치를 제안하고 영업·고객 성공 담당자가 손님별 맥락을 추가할 수 있는 캘린더 메모도 만들었다. 이 과정에서 모델은 추론과 초안 작성을 맡고 Merge 커넥터는 업무 시스템 접근을 제공한다. Ding은 결과를 검토하고 어색한 표현을 고치며, 봇에게 없는 관계 정보를 바탕으로 초대 명단을 조정한다. Ding의 설명에 따르면 GPT‑6 Astra 기반 봇은 Salesforce, Gong, Google Sheets, Gmail에 연결되어 참석자를 추천하고 본인을 대신해 이메일을 보내기도 한다.

4. 만찬 준비 시간 단축과 성과 해석의 범위

Merge는 2026년 10월, 초대 명단과 연락 준비 및 참석자 현황 관리에 들던 시간이 회사 전체 기준 수십 시간에서 행사당 약 30분으로 줄었다고 보고했다. 이 비교는 직전 3개월 동안 동일한 준비 업무를 대상으로 측정한 결과이며, 만찬 운영 전체에 필요한 시간을 뜻하지 않는다. 행사 진행과 관계 형성, 현장 물류는 계속 팀이 담당한다. Merge가 개최한 임원 만찬은 Q2 8회에서 Q3 16회로 증가했고, Q4에는 30회를 넘게 열 계획이라고 밝혔다. 댈러스 만찬 이후에는 초대에 대한 긍정적인 반응과 후속 데모 기회가 있었다고 팀이 전했다. 다만 본문은 이러한 반응이나 기회의 규모를 수치로 제시하지 않으며, 개최 횟수 증가가 전적으로 AI 활용 때문이라고 입증하지도 않는다.

5. 비개발 직군이 만드는 반복 업무용 AI 도구

Ding은 AI 활용이 특히 엔지니어링 직군이 아닌 팀원들에게 유용했으며, 이제 이들도 직접 무언가를 만들 수 있다고 설명한다. 영업 리더십 팀의 Charlie Lynch는 거래 승인, 매출 전망 업데이트, 갱신 통화 이후의 다음 조치를 위한 재사용 가능한 AI 워크플로를 구축했다. 그는 업데이트나 의사결정 때마다 맥락을 반복해서 모으는 대신 워크플로로 자료를 준비하고, 제안을 검토한 뒤 다음 행동을 결정한다. 소셜 미디어팀은 ChatGPT의 GPT‑6 Astra로 회사가 반응할 만한 게시물을 찾는다. 마케팅팀은 Merge의 Gateway Evaluations 출시 메시지를 명확히 하는 데도 이를 사용했다. 이 사례들은 AI 활용이 코드 작성에만 머물지 않고, 영업 판단을 위한 준비와 대외 커뮤니케이션 업무로 확장되고 있음을 보여준다.

6. 경영진의 사용과 실험을 장려하는 운영 방식

Ding은 경영진의 AI 활용 역량이 조직의 AI 숙련도 상한을 결정한다는 관점에서 리더가 직접 도구를 사용해야 한다고 강조한다. 또한 자신과 공동창업자는 고객이 아직 코드베이스에 의존하지 않는 새 제품에서 AI를 실험했으며, 부담이 적을수록 더 많이 배우게 된다고 설명한다. Merge는 직원마다 선호하는 AI 도구를 선택하도록 허용하고, 매일 학습과 시험에 시간을 쓰도록 장려한다. 성과로 이어지지 않는 탐색이나 실수를 할 자유도 이러한 실험 문화에 포함된다. Ding은 원하는 일을 AI에 말하면 수행할 수 있다는 강한 기대를 표현하며, 회사는 OpenAI 기술을 통해 팀이 만들 수 있는 범위를 계속 넓히겠다고 밝혔다. 이는 앞으로의 활용에 대한 포부이며, 본문에 제시된 실제 사례에서는 사람의 검토와 판단이 함께 이루어진다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• Merge 사례에서는 업무 시스템 연결 기능과 모델의 추론·초안 작성이 결합될 때, AI가 실제 업무 준비를 수행하는 도구로 확장된다.
• 만찬 준비 시간 단축은 특정 준비 업무에 관한 성과이므로, 사람이 계속 담당하는 행사 진행·관계 형성·현장 물류와 구분해 해석해야 한다.
• 비개발 직군의 도구 제작 사례와 직원의 선택권은 조직 내 AI 활용 확대의 한 방식을 보여주지만, 경영진의 평가와 개별 사례를 모든 업무의 성과로 일반화할 수는 없다.

✅ 액션 아이템

• Merge for Workforce의 모델·도구·업무 시스템 접근 관리 기능을 사내 AI 활용에 적용할 수 있는지 검토.
• Codex 코드 검토와 dinner bot 활용에서 사람의 검증·최종 결정 및 관계 판단 역할을 유지.
• 만찬 준비의 수십 시간→약 30분 절감 효과를 동일한 준비 업무 범위로 해석하고, 행사 진행·관계 형성·현장 물류와 구분.

❓ 열린 질문

• Merge가 주장한 도구 호출 성공률 99.9%와 공개 MCP 서버의 약 60%는 어떤 조건에서 비교한 수치인가?
• 만찬 준비 시간이 행사당 약 30분으로 줄어든 상황에서 Q4 30회 초과 개최 계획에 필요한 행사 진행·관계 형성·현장 물류는 어떻게 감당할 것인가?
• Charlie Lynch의 재사용 가능한 AI 워크플로는 거래 승인·매출 전망 업데이트·갱신 통화 후속 조치 각각에서 어떤 효과를 냈는가?