내 AI 에이전트는 세션당 488회 응답했지만, 아무것도 배포하지 못했다.

(dev.to)

AI 에이전트의 높은 활동성이 반드시 비즈니스 성과로 이어지지 않는다는 사실을 통해, 지표 설정 시 '활동량(Motion)'이라는 함정에 빠져 실제 가치 창동인 '결과(Outcome)'를 놓칠 수 있는 위험성을 경고한다.

이 글의 핵심 포인트

1Claude Code 사용 결과, 32일 동안 295개 세션 진행
2세션당 중간값은 488회의 어시스턴트 응답 기록
3전체 세션의 85%가 100회 이상의 응답을 생성하며 높은 활동성 보임
4높은 활동성에도 불구하고 실제 매출(Sales)은 0건 기록
5성과 측정을 위해 '활동량'이 아닌 '결과물(Publish, Sell 등)' 중심의 레저 도입 필요

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 에이전트 도입 시 '작동 여부'라는 잘못된 지표에 매몰되어 자원만 낭비할 수 있는 위험을 보여준다. 생산성 지표가 실제 비즈니스 임팩트로 전환되지 않는 '허수 성과'의 문제를 직시하게 한다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

Claude Code와 같은 자율형 AI 에이전트 기술이 발전하면서, 인간의 개입 없이 스스로 작업을 수행하는 자동화 시스템 구축에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 과정에서 에이전트의 '유휴 상태 방지'가 핵심 과제로 떠오르고 있다.

업계에 어떤 영향을 주나?

개발 및 운영 프로세스에서 커밋 수나 코드 라인 수 같은 내부 지점 대신, 배포와 사용자 반응 같은 외부 지표 중심의 AI 워크플로우 설계가 중요해질 것이다. 에이전트 기반 자동화 도구들의 가치 평가 기준이 변화할 수 있다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

AI 도입을 서두르는 국내 스타트업들은 단순한 '자동화율'이나 '작업 처리량' 증대에 집중하기보다, 실제 고객 가치와 매출로 연결되는 '아웃풋 레저(Outcome Ledger)' 중심의 KPI 설정을 우선시해야 한다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 에이전트가 생성하는 방대한 양의 작업물은 창업자에게 마치 거대한 진보가 일어나고 있다는 착각을 불러일으키기 쉽다. 에이전트의 활동량(Motion)은 API 호출과 컴퓨팅 자원이라는 비용을 발생시키지만, 가치(Outcome)는 외부 시장의 반응이 있어야만 완성된다. 따라서 창업자는 에이전트가 '얼마나 열심히 일하는가'가 아니라 '얼마나 많은 유의미한 결정을 내리고 시장에 노출했는가'를 추적하는 시스템을 구축해야 한다.

물론 반론도 가능하다. 초기 단계에서는 충분한 'Motion'이 축적되어야 비로소 'Outcome'을 위한 재료가 만들어진다. 아무런 움직임 없는 완벽한 전략보다, 일단 실행하며 데이터를 쌓는 것이 중요하다는 논리다. 그러나 이 글의 핵심은 무작동적인 움직임이 아니라, 움직임이 결과로 전환되지 않는 '무의미한 루프'를 경계하라는 것이다. 따라서 에이전트 활용 시 반드시 '결과물 중심의 검증 단계(Outcome Ledger)'를 워크플로우에 강제로 삽입하는 설계가 필요하다.

원문 보기 →