"AI 못 쓰면 채용 안 해" - Shopify, Zapier CEO가 전 직원에게 보낸 메모가 말하는 것

TLDR

• Shopify CEO: "신규 채용 요청 전, AI가 할 수 없다는 것을 먼저 증명하라"
• Zapier CEO: GPT-4 출시 직후 "Code Red" 선언, 48시간 내 의사결정 체계로 전환
• AI 도입 성공의 진짜 지표는 "AI-First냐 AI-Native냐" 용어 논쟁이 아닌 직원당 매출(Revenue per Employee)
• 2025년, AI 활용은 성과 평가에 반영되는 기본 기대치가 됨
• 그로스마케팅팀이 개발팀 없이 AI로 자동화할 수 있는 실전 사례들

1. 두 CEO의 메모가 충격적인 이유

2025년 4월, 테크 업계에 두 개의 내부 메모가 공개되며 파장을 일으켰습니다.

Shopify CEO Tobi Lütke의 메모

AI 사용은 이제 Shopify에서 선택이 아닙니다. 기본 기대치입니다.

Lütke는 1,300자에 달하는 메모에서 명확한 방침을 제시했습니다:

• 채용 전 AI 증명 의무: 새로운 인력이나 리소스를 요청하기 전, "AI가 이 일을 할 수 없는 이유"를 먼저 증명해야 합니다
• 성과 평가 반영: AI 활용 능력이 직원 평가의 일부가 됩니다
• Multiplier 효과: AI는 10X 직원을 100X 팀으로 만드는 승수입니다

그는 이렇게 경고했습니다: 정체는 느린 실패입니다(Stagnation is slow-motion failure).

이것은 단순한 효율화 이야기가 아닙니다. AI 시대에 레버리지를 만드는 방법에서 다뤘듯이, AI를 활용하는 직원과 그렇지 않은 직원의 생산성 격차는 기하급수적으로 벌어지고 있습니다.

Zapier CEO의 "Code Red" 선언

Zapier CEO는 GPT-4가 API 문서를 읽고 코드를 작성할 수 있다는 사실에 위기감을 느꼈습니다. 이는 "복잡한 통합을 쉽게 만든다"는 Zapier의 핵심 가치를 정면으로 위협하는 것이었습니다.

그의 대응은 즉각적이었습니다:

• 48시간 응답 체계: 리소스 요청에 48시간 내 답변
• 완벽보다 속도: "Fast-shipping prioritized over perfection"
• 소규모 집중 팀: 대규모 조율 대신 작고 빠른 팀 구성
• 전사 해커톤 2주 앞당김: 긴급성을 행동으로 보여줌

2. 용어 논쟁은 그만: 진짜 지표는 '직원당 매출'

"AI-First", "AI-Native", "AI-Accelerated"...

업계에서는 어떤 용어가 맞는지 논쟁이 한창입니다. 하지만 GAI Insights의 Paul Baier는 이런 논쟁이 시간 낭비라고 지적합니다.

진짜 AI-Native 조직의 정의

AI-Native 기업이란, 이사회와 리더십 팀이 AI를 활용해 생산성, 속도, 업무 품질을 조직 전반에서 높이겠다는 완전한 의지를 가진 기업이다.

측정 가능한 지표로 판단하라

핵심은 매출 성장과 인원 증가를 분리(Decoupling)하는 것입니다. McKinsey의 AI 생산성 연구에 따르면, 생성형 AI는 마케팅과 영업 분야에서 연간 4,630억 달러의 생산성 향상 잠재력을 가지고 있습니다.

3. AI-Native 조직의 4가지 원칙

Paul Baier가 제시한 AI 리더십 강령(AI Leadership Credo)입니다:

원칙 1: 문화적 통합

AI는 "있으면 좋은 도구"가 아닌 핵심 인프라입니다. 선택적 활용이 아니라 기본 작동 방식이어야 합니다.

원칙 2: 일상적 기대

모든 직원은 품질, 속도, 인사이트 향상을 위해 매일 AI를 사용할 것으로 기대됩니다.

Shopify가 성과 평가에 AI 활용을 반영하겠다고 한 이유입니다.

원칙 3: 데이터 기반 의사결정

투명하고 윤리적인 AI 배포, 그러나 최종 가드레일은 항상 사람입니다. Harvard Business Review가 강조하듯, AI는 의사결정을 "대체"하는 것이 아니라 "증강"해야 합니다.

원칙 4: 역량 증폭

AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 역량을 배가시킵니다. Lütke가 말한 "10X를 100X로" 만드는 것이 바로 이것입니다.

4. 실전 사례: Zapier의 ABM 자동화

말로만 AI-First를 외치는 것이 아닙니다. Zapier가 실제로 구현한 워크플로우를 보겠습니다.

Target Account Engagement Alert & Rep Outreach Kit

문제: 잠재고객이 백서를 다운로드했는데, 영업팀이 3일 후에야 연락한다면?

해결책: 1. 타겟 어카운트가 콘텐츠 다운로드 2. 즉시 담당 영업에게 알림 3. AI가 해당 리드 리서치 + 맞춤 이메일 초안 자동 생성 4. 영업은 리서치/이메일 작성 대신 대화에 집중

결과: Buyer intent가 뜨거울 때 즉시 대응, 전환율 향상

이것이 "AI-Native"의 실체입니다. 용어가 아니라 워크플로우의 재설계입니다. 리드 수집을 자동화하는 방법에서 비슷한 자동화를 n8n으로 구현해 구독자 3배 성장을 달성한 사례를 소개한 바 있습니다.

5. 그로스마케팅팀의 AI Augmentation: 개발팀 없이 가능한 것들

"AI-First는 알겠는데, 우리 팀은 개발자가 없어요."

이 말을 자주 듣습니다. 하지만 2025년 현재, 개발팀 없이도 그로스마케팅팀이 직접 AI 자동화를 구현할 수 있습니다. 실제로 저희가 클라이언트와 함께 구현했거나 직접 사용 중인 사례들입니다.

사례 1: Meta 광고 3년치 데이터 분석 자동화

Meta Ads MCP로 3년치 광고 데이터를 분석한 이야기에서 자세히 다뤘습니다.

Before: 광고 데이터 분석을 위해 CSV 다운로드 → 엑셀 피벗 → 리포트 작성에 반나절 After: MCP(Model Context Protocol)로 Claude가 직접 광고 계정 접근 → 자연어로 질문하면 즉시 분석

핵심은 "반복 업무는 무조건 자동화"입니다. 분석에 쓸 시간을 전략적 질문에 투자할 수 있게 됩니다.

사례 2: Meta 카탈로그 오버레이 자동화 (퍼포먼스 62% 향상)

Meta 카탈로그 광고 최적화 가이드에서 상세히 설명했습니다.

문제: 카탈로그 광고에 가격 태그, 할인율 오버레이를 넣고 싶은데 비싼 SaaS 도구가 필요 해결책: - Google Sheets + Apps Script로 상품 데이터 자동 업데이트 - Canva API 또는 자체 스크립트로 이미지 오버레이 자동 생성 - Meta 카탈로그에 자동 업로드

결과: 별도 개발 없이 62% 퍼포먼스 향상, 비싼 SaaS 구독료 절약

사례 3: 브레이즈 CRM 성과 분석 자동화

브레이즈 중/고수로 가는 방법에서 다룬 것처럼, 브레이즈는 강력하지만 배우기 어려운 마테크입니다.

현재 구현 중인 것: - Braze API → BigQuery 자동 동기화 (BigQuery to Braze 연동 가이드 참고) - MCP로 Claude가 Braze 캠페인 성과 직접 조회 - "지난주 푸시 캠페인 중 CTR 상위 3개와 그 특징 분석해줘" 같은 자연어 분석

사례 4: 카카오모먼트 리포팅 시간 50% 단축

카카오모먼트, 네이버 검색광고 등 수동 작업이 많은 광고 채널의 공통 문제: - 대시보드 UI가 느림 - 데이터 다운로드 → 정제 → 리포트 작성이 반복 작업 - API 문서가 복잡해서 개발자에게 요청하면 몇 주 걸림

해결책: - n8n + 각 채널 API로 데이터 자동 수집 - Google Sheets 또는 Looker Studio로 대시보드 자동 업데이트 - 주간 리포트 Slack 자동 전송

결과: 리포팅에 쓰던 시간 50% 단축. 아직 블로그로 정리하진 않았지만, 클라이언트와 함께 실제로 구현한 사례입니다.

사례 5: 블로그 포스팅 완전 자동화 (2시간 → 30분)

Claude Skills로 블로그 작성 시간을 단축한 방법에서 공개했습니다.

구조: - Claude Projects에 브랜드 가이드, 과거 포스팅 스타일 학습 - MCP로 SEO 키워드 리서치 자동화 - Skills로 리서치 → 초안 → 검토 워크플로우 표준화

결과: 포스팅 하나에 2시간 걸리던 작업이 30분으로 단축

사례 6: 뉴스레터 AI 요약 + Slack 커뮤니티

뉴스레터 AI 요약 Slack 커뮤니티에서 실험 중인 프로젝트입니다.

문제: Lenny's Newsletter 같은 양질의 콘텐츠가 너무 길어서 다 읽기 어려움 해결책: - Gmail → Apps Script → Gemini 2.5 Flash로 자동 요약 - n8n으로 Slack 채널에 자동 포스팅 - PM/그로스 담당자들이 함께 토론

사례 7: 카카오 플친 커머스 캐러셀 추천 아이템 자동화

문제: 카카오톡 채널 친구에게 보내는 커머스 캐러셀, 매번 수동으로 상품 선정 해결책: - 추천 시스템 로직을 Google Sheets 또는 BigQuery로 구현 (추천 시스템 가이드 참고) - 유저별 맞춤 상품 자동 선정 - 카카오 API로 자동 발송

6. 비개발자가 AI Augmentation을 시작하는 방법

시작하기 쉬운 것부터

비개발자 PM이 Claude Code로 시스템을 만든 이야기에서 강조했듯이, 문제 해결 마인드셋이 코딩 스킬보다 중요합니다.

리텐션과 함께하는 옵션

1. 인하우스 담당자가 직접 구현: 저희가 가이드하고, 담당자가 직접 만들어 내재화
2. 리텐션이 개발하고 납품: 개발 리소스 없이 자동화 시스템 구축
3. 최상급 프리랜서 개발자 협업: 복잡한 구현이 필요한 경우

저희 기본 환경이 "개발자 없는 팀"이기 때문에, 비개발자 그로스 마케터에게 AI Augmentation을 적용하는 데 강점이 있습니다.

7. 왜 지금인가?

Shopify CEO의 경고를 다시 떠올려봅니다:

정체는 느린 실패입니다.

Modern Growth Stack 2025 컨퍼런스의 주제가 Lead with Data, Win with AI인 이유가 있습니다. 경쟁사가 AI로 GTM 속도를 2배로 올리는 동안, 우리는 "AI 도입을 검토 중"이라면 이미 뒤처지고 있는 것입니다.

MIT Sloan의 연구에 따르면, AI를 전사적으로 도입한 기업은 그렇지 않은 기업 대비 3배 빠른 의사결정을 합니다.

AI-First냐 AI-Native냐는 중요하지 않습니다. 직원당 매출이 오르고 있느냐, 아니냐가 중요합니다.

그리고 그 변화는 3년 후가 아니라 지금 90일 안에 시작되어야 합니다.

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References (External)

• Shopify CEO Tobi Lütke AI Memo - Marketing AI Institute
• Shopify CEO declares AI non-optional - Digital Commerce 360
• Forget AI-First vs. AI-Native. The Real Metric Is Revenue Per Employee - GAI Insights
• Zapier Target Account Engagement Template
• The Economic Potential of Generative AI - McKinsey
• How to Train Generative AI Using Your Company's Data - Harvard Business Review
• The AI-Powered Organization - MIT Sloan
• Modern Growth Stack 2025