AI 워크플로 확산…아틀라시안, ‘거버넌스·통합’이 승부처로 본다

인공지능(AI)이 기업 업무에 ‘덧붙는’ 도구를 넘어, 일하는 방식 자체에 스며드는 흐름이 빨라지고 있다. 개별 자동화를 넘어 워크플로 중심으로 AI를 심는 구조가 확산되면서, 기업 운영의 핵심도 시스템 도입보다 ‘실행 구조 재편’으로 옮겨가는 모습이다.

아틀라시안은 이런 변화의 전면에 서 있는 기업으로 꼽힌다. 이 회사는 AI 에이전트와 애플리케이션, 조직 내 축적된 지식을 하나의 운영 레이어로 연결해 팀 간 협업과 실행을 더 단순하고 일관되게 만드는 데 초점을 맞추고 있다. 마이크 캐넌브룩스(Mike Cannon-Brookes) 아틀라시안 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 “뭔가 고장 나 있거나 불필요하게 복잡하다면 불평만 하지 말고 고쳐야 한다”며 “10년 뒤 돌아보면 지금의 방식이 ‘말도 안 되게 비효율적이었다’고 보게 될 것”이라고 말했다.

미국 캘리포니아주 애너하임에서 열리는 ‘아틀라시안 팀’ 행사도 이런 흐름을 보여준다. 이번 행사에서는 기업들이 독립형 시스템에 의존하는 대신, AI가 녹아든 프로세스를 중심으로 운영 체계를 재구성하는 사례가 집중 조명되고 있다. 특히 대규모 조직이 AI를 실무에 붙일 때 마주하는 거버넌스와 통합 문제도 핵심 의제로 떠올랐다.

AI 확산할수록 ‘거버넌스’가 핵심

업계에서는 AI 워크플로가 확산할수록 거버넌스가 선택이 아니라 필수 조건이 된다고 본다. AI가 소프트웨어 개발과 업무 처리 전반에 스며들면, 의사결정 책임과 감독 체계, 통제 범위를 처음부터 설계해야 하기 때문이다.

폴 나샤와티(Paul Nashawaty) 더큐브리서치 수석 애널리스트는 “AI가 소프트웨어 수명주기 전반에 내재화될수록 거버넌스는 ‘옵션’이 아니라 기반이 된다”며 “조직은 도입 첫날부터 명확한 안전장치와 책임 구조를 세워야 한다”고 진단했다.

이는 플랫폼 설계 방식에도 변화를 주고 있다. 데이터와 맥락, 실행 기능을 따로 두는 대신 하나의 환경에서 묶어 관리하려는 수요가 커지고 있어서다. 아틀라시안 역시 파편화된 업무 환경을 줄이고, 팀이 공통된 시스템 안에서 협업과 전달 체계를 지속적으로 이어갈 수 있도록 하는 데 방점을 찍고 있다.

캐넌브룩스는 “창의성은 희소한 자원이 아니라 ‘역량’의 문제”라며 더 많은 사람이 무언가를 만들 수 있게 될수록, 그것이 실제로 의미 있고 사용자 삶에 긍정적 영향을 주도록 설계와 문화가 더 중요해진다고 강조했다.

확장성 좌우하는 건 파트너십과 통합 능력

AI 워크플로가 실제 현장에서 확장되기 위해서는 인프라 파트너십도 중요해지고 있다. 조직들은 AI 에이전트를 업무 흐름에 직접 심되, 운영 통제력은 유지하는 방식을 원한다. 단순히 AI를 붙이는 수준이 아니라, 현업이 통찰을 곧바로 실행으로 옮길 수 있는 구조를 요구하는 것이다.

자밀 발리아니(Jamil Valliani) 아틀라시안 AI 제품 총괄은 구글 클라우드와의 협업을 언급하며 “양사는 핵심 업무 수행에 필요한 인프라와 AI 에이전트를 공동 설계하고 있다”고 설명했다. 이어 “아틀라시안의 AI 기반 업무 시스템과 ‘로보’를 구글 클라우드의 AI 스택과 결합해, 고객이 더 다양한 선택지와 강력한 에이전트형 워크플로를 활용할 수 있도록 하고 있다”고 말했다.

다만 현장에서는 통합 복잡성이 가장 큰 걸림돌로 지목된다. 모델과 툴, 시스템이 늘어날수록 각각을 연결하는 인터페이스와 데이터 흐름도 함께 복잡해지기 때문이다. 새로운 기능을 추가할 때마다 또 다른 사일로가 생기거나 운영 병목이 생길 위험도 커진다.

나샤와티는 “AI 레이어를 하나 추가할 때마다 통합 복잡성은 커진다”며 “모델이 많아질수록 API도 늘어나고, 결국 상호운용성 관리를 최우선 과제로 다뤄야 하는 압박이 생긴다”고 짚었다.

결국 AI 워크플로 경쟁의 승부처는 ‘얼마나 똑똑한 모델을 쓰느냐’보다, 이를 실제 업무에 무리 없이 녹여내는 운영 체계를 갖췄느냐에 달렸다는 해석이 나온다. 기업들이 AI를 실험 단계에서 실행 레이어로 옮기고 있는 만큼, 앞으로는 거버넌스와 통합 역량, 플랫폼 설계 능력이 성패를 가를 가능성이 크다.