드림팀 봇들의 '회의'가 시작됐다
월요일 아침, 스프레드시트를 켰을 때 뭔가 이상했다. 햄스터즈 봇이 정리하는 작업 순서가 달라져 있었다. 처음엔 버그인 줄 알았다. Claude Code로 로그를 확인해보니, 더 흥미로운 일이 일어나고 있었다.
봇들이 서로 주고받는 데이터 흐름 속에서 자동으로 우선순위를 재구성하고 있었던 것이다. 퍼피즈 봇이 처리하는 항목들의 '패턴'을 학습한 햄스터즈가 준비 순서를 바꾼 것 같았다.
봇들이 개발자의 지시 없이 일하는 방식을 '개선'하기 시작했다는 건, 시스템이 충분히 안정적이라는 신호일 수도 있다는 생각이 들었다.
문제인가, 발전인가
B2B 비즈니스에서 자동화는 예측 가능성이 생명이다. 갑자기 봇들이 스스로 규칙을 바꾼다는 건, 표면적으로는 위험해 보인다.
하지만 자세히 들어다보니, 봇들이 한 일은 다음과 같았다.
1. 지난 3주간의 작업 데이터를 분석
2. 피크 시간대 발견
3. 그 시간대에 맞춰 처리 순서 자동 조정
결과적으로 윈도우 디바이스에서 돌아가는 메인 프로세스의 로드가 20% 감소했다.
'자동화의 자동화'를 어떻게 관리할까
이 경험이 남긴 가장 큰 교훈은, 비개발자도 봇들의 '자가 학습' 영역을 설정하고 모니터링해야 한다는 것이었다. 우리는 다음 세 가지 규칙을 정했다.
규칙 1: 변화 기록
• 봇이 변경한 모든 우선순위 변화를 별도 시트에 자동 기록
• 매주 리뷰해서 의도하지 않은 변화는 롤백
규칙 2: 범위 제한
• 봇이 조정할 수 있는 건 "처리 순서"뿐
• 데이터 값 자체나 필터 조건은 절대 변경 금지
규칙 3: 슬랙 알림
• 자동 조정이 일어날 때마다 팀에 알림
• 30초 안에 수정 명령을 내릴 수 있도록 설정
작은 팀, 큰 배움
드림팀 운영하면서 배운 게 많다. 초기엔 봇들을 단순한 '일꾼'으로 생각했다. 하지만 충분한 데이터와 시간이 주어지면, 자동화 시스템도 '경험'을 쌓는다는 걸 깨달았다.
비개발자이기 때문에 오히려 이런 변화를 객관적으로 볼 수 있었던 것 같다. 코드 구조에 얽매이지 않고, "이게 우리 팀에 도움이 되나"라는 단순한 질문으로 봤을 때, 봇들의 '자발적 개선'은 충분히 환영할 가치가 있었다.
다음 목표는 이 자가 최적화 기능을 더 안전하고 명확하게 확장하는 것이다. 비개발자 리더라도, 자동화 시스템이 어디까지 '진화'할 수 있는지 함께 테스트하고 배울 수 있다는 걸 증명하고 싶다.