How RingCentral builds AI-native work from engineering to ops
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💡 한 줄 요약
링센트럴은 전 직원에게 챗지피티 워크와 코덱스를 자유롭게 활용하게 함으로써 인공지능 실험을 제품 개발 가속과 프로그램 운영 인프라로 확장했다.
📌 핵심 요약
- 연간 매출 26억 달러 이상과 전 세계 수천 명의 직원을 보유한 링센트럴은 엔지니어링 경험과 관계없이 모든 직원이 인공지능으로 제품과 인프라를 만들 수 있는 업무 방식을 추진하고 있다.
- 최고경영자실이 후원한 인공지능 네이티브 챌린지는 참가자들에게 챗지피티 워크와 코덱스를 제공하고, 정해진 작업 방식이나 별도 제약 없이 완전한 종단 간 프로젝트를 구축하도록 했다.
- 참가자들은 기획과 구현뿐 아니라 시험, 문서화, 지속적 통합·배포, 반복 개선까지 전체 개발 주기를 수행했으며, 비기술 직군과 경영진을 포함한 수천 명이 실제 작동하는 프로젝트를 완성했다.
- 링센트럴은 같은 코덱스 기반 접근법을 인공지능 리셉셔니스트, 인공지능 가상 비서, 인공지능 대화 전문가 개발에 적용하면서도 요구사항, 사업 맥락, 아키텍처, 시험과 검증은 사람이 담당하도록 했다.
- 프로그램 관리 조직은 챗지피티 워크로 여러 시스템의 이슈를 통합해 상태 보고와 알림을 자동화했고, 수동 조정을 줄여 더 많은 프로젝트를 높은 정확도로 관리할 수 있게 되었다.
🧩 주요 포인트
- 작업 방식을 제한하지 않은 전사적 프로젝트 참여는 인공지능 활용 교육을 넘어 비기술 직군까지 실제 제작 역량을 갖추게 했다.
- 인공지능이 개발 주기 전체를 빠르게 처리하되 사람이 요구사항과 구조적 판단 및 검증을 맡는 구조는 엔지니어 대체보다 역량 증폭에 초점을 둔다.
- 프로젝트 정보를 통합하고 차단 요인·담당자·후속 조치를 미리 도출하는 운영 방식은 회의 중심의 수동 조정을 실행 중심의 프로그램 관리로 전환했다.
🧠 상세 정리
1. 전 직원으로 확장한 인공지능 네이티브 업무
링센트럴은 약 30년 동안 비즈니스 커뮤니케이션 분야에서 성장해 연간 매출 26억 달러 이상, 전 세계 수천 명의 직원을 둔 기업이 되었다. 현재 회사는 모든 직원에게 챗지피티 워크와 코덱스를 실험할 여지를 주는 방식으로 인공지능 네이티브 업무를 확대하고 있다. 엔지니어링 경험이 없는 사람도 제품이나 인프라를 직접 만들 수 있게 하여 아이디어가 실제 기능으로 출시되기까지의 거리를 줄이는 것이 목표다. 키라 마카곤 사장은 이런 환경에서는 회사 전체가 제품 조직처럼 움직이며, 인공지능 리셉셔니스트·가상 비서·대화 전문가를 포함한 제품이 더 빠르게 개선된다고 설명했다.
2. 인공지능 네이티브 챌린지의 설계와 참여 결과
전사적인 인공지능 활용 역량을 높이기 위해 최고경영자실은 인공지능 네이티브 챌린지를 후원했다. 참가자 모두에게 챗지피티 워크와 코덱스를 제공하고, 정해진 작업 방식이나 별도 제약 없이 완전한 종단 간 프로젝트를 만들도록 했다. 참가 범위는 코딩에 머물지 않고 기획, 구현, 시험, 문서화, 지속적 통합·배포, 반복 개선까지 전체 개발 주기를 포함했다. 거의 모든 참가자가 실제로 작동하는 저장소를 만들었고, 비기술 직군과 경영진을 포함한 수천 명의 직원이 기능하는 프로젝트를 완성했다.
3. 제품 개발 가속과 인간의 역할
링센트럴은 이 챌린지를 일회성 교육이 아니라 고객용 제품을 더 빠르게 만드는 내부 전략의 작동 사례로 본다. 같은 코덱스 기반 방식을 링센트럴 인공지능 리셉셔니스트, 인공지능 가상 비서, 인공지능 대화 전문가의 개발에도 적용해 아이디어에서 고객 기능 출시까지의 간격을 줄이고 있다. 프로젝트를 이끈 엔지니어링 리더는 인공지능 네이티브 개발의 핵심을 엔지니어 대체가 아니라 역량 증폭으로 규정했다. 인공지능은 개발 주기 전반을 가속하지만, 사람은 제품 요구사항과 사업 맥락을 제시하고 아키텍처를 결정한다. 모든 결과를 시험하고 검증하는 책임도 사람이 계속 맡는다.
4. 프로그램 관리 업무의 운영 체계화
챌린지에서 확산된 방식은 비엔지니어링 부서인 프로그램 관리 조직의 일상 업무로도 이어졌다. 이 조직은 챗지피티 워크를 이용해 흩어진 메모와 대화 기록을 상태 추적, 보고, 출시 거버넌스, 지식 이전을 아우르는 인공지능 기반 흐름으로 바꾸었다. 대표 사례는 지라, 구글 시트, 고객관계관리 시스템 등 여러 출처에 기록된 이슈를 모아 알림을 생성하는 자동 상태 보고다. 그 결과 회의에서 변경 사항부터 다시 묻기보다 차단 요인, 담당자, 후속 조치를 이미 정리한 상태로 논의를 시작할 수 있다. 바니트 세스는 프로젝트 맥락을 한곳에 모으고 이를 행동과 실행으로 전환하는 점을 핵심 효용으로 설명했다.
5. 실험에서 회사 운영 인프라로의 확장
처음에는 수천 명의 직원에게 자유로운 실험을 허용한 시도였지만, 그 결과는 프로그램 관리 조직이 실제 프로그램을 운영하는 기반으로 발전했다. 수동 조정 업무가 줄어들면서 이 조직은 더 높은 정확도로 더 많은 프로젝트를 다룰 수 있게 되었다. 엔지니어링에서는 종단 간 개발과 제품 출시 가속으로, 운영에서는 맥락 통합과 자동 보고로 같은 접근법이 구체화되었다. 원문이 제시하는 공통 결론은 직원의 인공지능 실험 공간이 개인 역량만 키우는 데 그치지 않고 회사가 의존하는 업무 인프라까지 형성한다는 것이다.
🧾 핵심 주장 / 시사점
- 인공지능 활용 역량은 도구 사용법만 교육하는 방식보다 실제 종단 간 결과물을 만들게 할 때 개발과 운영 절차 전반으로 확산될 수 있다.
- 링센트럴의 사례에서 인공지능이 속도를 담당하고 사람이 맥락·설계·검증을 담당하는 역할 분담은 빠른 실행과 결과 통제를 함께 유지하는 기반이다.
- 자유로운 사내 실험이 반복 가능한 상태 보고와 프로그램 관리 흐름으로 정착하면서, 개인의 생산성 향상이 조직 차원의 운영 역량으로 연결되었다.
✅ 액션 아이템
- 링센트럴은 챗지피티 워크와 코덱스를 전 직원에게 열어 인공지능으로 제품과 인프라를 만드는 실험을 확장한다.
- 최고경영자실이 후원한 인공지능 네이티브 챌린지에서 참가자들에게 코덱스를 제공해 종단 간 프로젝트를 구축하도록 한다.
- 프로그램 관리 조직은 챗지피티 워크로 여러 시스템의 이슈를 통합해 상태 보고와 알림을 자동화해 수동 조정을 줄인다.
❓ 열린 질문
- 수천 명 참가자와 경영진이 만든 종단 간 프로젝트에서 비기술 직군이 요구사항을 어디까지 맡아야 할까?
- 인공지능 리셉셔니스트·인공지능 가상 비서·인공지능 대화 전문가에서 아키텍처와 시험·검증을 누가 담당하는 것이 적절한가?
- 프로그램 관리 조직의 상태 보고와 알림 자동화가 정확도를 높였다고 판단할 기준은 어떤 지표로 정할까?
