AI 에이전트에게 일을 맡겼더니, 제일 중요한 건 Kanban이었다

채팅창은 작업 큐가 아니다

AI 에이전트에게 한두 가지를 부탁할 때는 채팅창으로 충분합니다. 하지만 리서치, 코드 수정, 뉴스레터 분석, 자동화 모니터링처럼 작업이 늘어나면 채팅창은 금방 한계에 부딪힙니다.

무엇이 진행 중인지, 무엇이 실패했는지, 어떤 작업이 사람의 판단을 기다리는지 분리해서 봐야 합니다. 이때 필요한 것이 Kanban입니다.

AI 에이전트 Kanban의 핵심 상태

• triage: 아직 정리되지 않은 요청
• ready: 실행해도 되는 작업
• running: worker가 처리 중인 작업
• blocked: 권한, 정보, 판단, 승인 때문에 멈춘 작업
• done: 결과와 검증이 끝난 작업

blocked는 실패가 아니라 안전장치다

좋은 AI 에이전트는 모르는 상태에서 밀어붙이지 않습니다. 결제, 환불, 외부 발송, 삭제, 배포처럼 되돌리기 어려운 행동은 blocked로 멈춰야 합니다. 사람이 판단을 남기면 그때 다시 이어갑니다.

사람은 어디에 개입해야 하나

• 목표가 모호할 때 범위를 좁힌다.
• 외부 side effect가 있을 때 승인한다.
• 여러 대안 중 브랜드/사업 판단이 필요할 때 선택한다.
• 실패가 반복될 때 기준을 바꾼다.
• 잘 작동한 절차를 skill이나 runbook으로 남긴다.

Kanban이 있어야 팀 플레이가 가능하다

AI 에이전트를 혼자 쓰더라도 Kanban은 유용합니다. 하지만 진짜 가치는 팀에서 나옵니다. 비개발자도 카드 단위로 일을 요청하고, 개발자나 에이전트가 작업을 수행하고, 대표는 blocked 카드만 보며 판단할 수 있습니다.

내가 추천하는 작은 시작

1. 반복되는 업무 하나를 고릅니다.
2. 완료 조건을 한 줄로 씁니다.
3. 실패했을 때 멈출 조건을 정합니다.
4. 결과물을 어디에 남길지 정합니다.
5. 첫 3번은 사람이 꼼꼼히 검수합니다.

AI 에이전트 운영의 목표는 사람이 사라지는 것이 아닙니다. 사람이 사소한 반복에서 빠져나와 판단과 설계에 집중하는 것입니다. 그래서 Kanban은 생산성 도구가 아니라 리더십 도구에 가깝습니다.