어떻게? 없앨 수 있는 구조를 처음부터 만들어야 한다. "기존 구조에서 조금씩 없애보자"는 이도저도 안 된다. 그건 AI 네이티브 팀이 아니다.어떻게? 없앨 수 있는 구조를 처음부터 만들어야 한다. "기존 구조에서 조금씩 없애보자"는 이도저도 안 된다. 그건 AI 네이티브 팀이 아니다.
4편까지 쓰면서 AI네이티브 팀, 방향은 잡혔다. 기존 방식을 내려놓아야 한다는 건 확실하다. 근데 확실한 것과 잘하는 건 다르다. 더 잘하려면 공부해야 한다. 내가 하는 말에 내가 먼저 확신이 있어야 하니까. 그래서 다른 조직들은 실제로 어떻게 움직이고 있는지, 하나씩 알아보기로 했다. 첫 번째는 Lovable이라는 회사다.
이 회사가 뭐 하는 곳인가?
AI로 앱을 만들어주는 서비스다. 코딩을 모르는 사람이 말로 설명하면 AI가 풀스택 웹앱을 만들어준다. 바이브코딩이라는 말을 들어본 적 있다면, 그 한가운데에 있는 회사다.
누가 만들었는가?
Anton Osika. CERN에서 입자물리학을 하던 사람이다. 그러다 AI 쪽으로 넘어와서 Sana Labs의 1호 엔지니어, Depict.ai 공동창업을 거쳐 2023년에 Lovable을 만들었다.
왜 만들었는가?
"세계 인구의 0.5%만 코딩할 수 있다. 나머지 99.5%는 아이디어가 있어도 만들 수가 없다." 개발자를 더 생산적으로 만드는 건 이미 많은 사람이 하고 있었다. 이 사람은 방향을 아예 틀었다. 코딩을 모르는 사람이 직접 만들 수 있게 하겠다고. (출처: Lenny's Podcast / Building Lovable: $10M ARR in 60 days with 15 people, 2025.3)
그래서 얼마나 컸는가?
런칭 8일 만에 ARR $1M(한화 약 14억). 2개월에 $10M(약 140억). 8개월에 $100M(약 1,400억). 1년 안에 $200M(약 2,800억). 2026년 2월 기준 추정 ARR $400M(약 5,600억).
그걸 몇 명이서 했는가?
15명으로 시작해서 $17M(약 238억)을 만들었다. 35명일 때 $80M(약 1,120억). 100명일 때 $200M(약 2,800억). 1인당 연매출 $200만(약 28억) 이상. 숫자만 보면 말이 안 된다. (출처: Sacra / Lovable Revenue, Funding & Growth Rate)
이 사람들 업무강도는 어떤가? (추구미)
이게 궁금했다. 35명으로 $80M(약 1,120억)이면 사람이 녹아내리는 거 아닌가.
결론부터 말하면, 강도는 확실히 높다. 대신 결이 다르다.
CEO인 Anton Osika는 실리콘밸리의 허슬 문화에 오히려 반대한다. TechCrunch 인터뷰에서 회사 성장 숫자보다 유럽식 일하는 문화 이야기를 더 하고 싶어했을 정도다. "팀원 대부분이 아이가 있고, 미션 드리븐하다. 그게 가장 중요하다."
그래서! 실제 업무 강도는 어떤가?
Sequoia 팟캐스트에서 Anton 본인이 자기 조직을 "chronically online" 문화라고 표현했다. 항상 온라인 상태, 항상 반응 가능. 그리고 이걸 "이기려면 필요하다"고 인정하면서도, 동시에 "이 때문에 채용 후보자를 잃기도 한다"고 솔직하게 말했다. (출처: Sequoia / Scaling AI Rocketships, 2025.12) 난 이 말에 100% 동의한다.
Elena Verna(Growth 리더)는 10일 휴가를 다녀왔더니 돌아와서 다시 온보딩하는 기분이었다고 했다. "새로운 사람이 너무 많고, 모든 게 바뀌어 있었다." 8개월 동안 매달 완전히 다른 회사 같다고. (출처: Superinterviews 2026.2)
그런데 그 Elena가 매일 1시간 헬스장을 간다. 비협상이다. 캘린더에 블록되어 있고 팀이 알고 있다. 오전 6시에 운동하고, 가족 시간을 지킨다. (출처: Elena Verna / Thoughts on Work-Life Balance / Medium — The New AI Growth Playbook 2025.12)
기존 회사에서의 강도는 미팅, 핸드오프, 승인 대기, 문서 작성 조정 작업에서 오는 피로. Lovable의 강도는 직접 만들고, 직접 출시하고, 직접 책임지는 데서 오는 밀도다. 조정 작업, 피로, 쓸데없는 감정 소모 등이 없으니까 시간이 확보되고 이게 곧 리소스, 성과로 이어지는 것이다. 상상만 해도 너무 완벽하다. Elena가 매일 헬스장 1시간을 비협상으로 지킬 수 있는 이유도 이거다. 26개 미팅이 없으니까 1시간이 생기는 거다.
대신, 모든 사람을 위한 환경은 아니다. Elena가 올린 Growth Engineer 채용 공고에 이렇게 적혀 있다. "This is not a safe role. If you want clean dashboards and predictable experiments, this will feel chaotic." (이건 안전한 자리가 아닙니다. 깔끔한 대시보드와 예측 가능한 실험을 원하는 사람이라면, 여기는 카오스처럼 느껴질 겁니다.)
채용 기준도 명확하다. "fire in their belly"가 있는 사람. 일을 취미이자 열정으로 보는 사람. AI 네이티브 신입이나 전직 창업자처럼 매뉴얼 없이 움직이는 사람을 뽑는다.
그럼 비결이 뭔가?
여기서부터가 내가 진짜 공부하고 싶었던 부분이다. PM은 몇 명인가? 0명. PM이 없다. 엔지니어가 PM 역할을 겸한다. 그게 가능한가? 나도 처음엔 그 생각을 했다. 그런데 Elena Verna의 글을 읽으면 이해가 될 수 있다.
Elena Verna가 누군가?
SurveyMonkey에서 8년, Miro, Dropbox, Amplitude까지 거친 Growth 리더다. 이 사람이 원래 은퇴하려고 했다. 그런데 Lovable을 직접 써보다가 마음이 바뀌어서 입사했다. 입사 5주 만에 글을 하나 썼는데, 제목이 "The Rise of the AI-Native Employee." (출처: Elena Verna / The Rise of the AI-Native Employee, 2025.6)
뭐라고 했는가? "AI 네이티브라고 하면 다들 제품이 AI인 걸 떠올린다. 그건 반쪽짜리다. 진짜 변화는 사람이 AI 네이티브인 것이다."
AI 네이티브 직원이 뭔가? "AI를 사용하는 사람"이 아니라 "AI를 기본값으로 쓰는 사람."
이 한 줄이 나한테는 꽤 오래 남았다. 많은 조직이 "우리도 AI 쓰고 있어요"라고 말한다. 그런데 AI를 쓰는 것과 AI가 기본값인 것은 전혀 다른 이야기다. Lovable을 공부하면서 계속 돌아온 질문이 이거였다. 우리 조직은 AI를 "쓰고" 있는가, 아니면 AI가 "기본값"인가.
그래서 기존 회사와 뭐가 다른가?
Elena가 기존 조직의 일하는 방식을 이렇게 묘사했다. 아이디어가 있다. 문서를 쓴다. 아무도 안 읽는다. 미팅이 26개 잡힌다. 디자인팀에 요청하면 티켓을 만들어야한다. 예산 요청하면 재무팀과 ROI 대화가 시작된다. 개발팀에 부탁하면 이번 스프린트에는 자리가 없다. 기다린다. 기술 부채가 발견된다. 8개월이 추가된다. 결국 원래 비전과 전혀 다른 것이 나온다.
Elena는 이걸 하나의 단어로 불렀다. "Dependency Drag." (출처: Elena Verna / The Rise of the AI-Native Employee, 2025.6)
Dependency Drag가 뭔가?
전문화가 되는 것, 좋은 거라고 우리는 배웠다. 맞다, 좋다. 그런데 전문화가 깊어질수록 핸드오프가 늘어난다. 핸드오프가 늘어나면 그걸 관리할 매니저가 필요해진다. 속도가 느려진다. 어쩔 수 없는 병목이 생긴다. 그리고 이게 대부분의 회사에서 벌어지고 있는 일이다.
Lovable에서는 이걸 어떻게 풀었는가? 뭔가 만들고 싶으면 AI로 만든다. 끝. 인력 요청 없음. 프로젝트 브리프 없음. 핸드오프 없음. 마케팅 페이지도, 해커톤 신청폼도, 크레딧 지급 도구도, 인플루언서 관리 도구도 전부 자기 제품인 Lovable으로 직접 빌드한다. Elena 본인도 입사해서 직접 만들고 있다.
이 속도에 대가는 없는가?
물론 이 속도에 대가가 없는 건 아니다. Lovable으로 만든 앱들에서 보안 취약점이 반복적으로 발견되고 있고, "빠르게 만들 수 있다"와 "안전하게 만들 수 있다"는 아직 같은 문장이 아니다. (출처: The Register 2026.2 / TNW 2026.4 / Cybernews 2025.11)
그리고 하나 더 걸리는 게 있다. 각자가 AI로 만들고 배포하면, 처음엔 빠르다. 그런데 쌓이면? 이 사람이 만든 도구, 저 사람이 만든 도구, 전부 다른 구조. 아무도 전체를 모르고, 고치는 것보다 새로 만드는 게 빠른 상태가 된다. 기존 조직의 코드 리뷰와 아키텍처 회의가 느린 건 맞지만, 코드가 한 방향으로 정리되게 해주는 역할도 했다. 그걸 없앤 대가가 뭔지는 아직 아무도 모른다. Lovable도 최근에 Spotify, Google, Meta 출신의 시니어 엔지니어링 리더를 영입했다. 35명일 때는 괜찮았던 것이 146명이 되면 안 괜찮아진다는 걸 알고 있는 것 같다. 하지만 외부에 노출된 답을 찾기가 어려워 나같이 이런 구조를 꿈꾸는 사람들이면 진짜 Lovable은 이 문제를 어떻게 해결하고 있는가 궁금해 죽을 것이다. 누군가 안다면 알려주면 좋겠다.
그럼 조직에서 뭐가 달라지는가?
첫째, 오너십이 진짜가 된다. 네가 만들었으면 네가 책임진다. "리더십이 스코프를 바꿨다"는 핑계가 없다.
둘째, 자율성이 열린다. 5개 팀을 설득하고 다닐 필요가 없다. 그냥 간다.
셋째, 신뢰가 기본 구조가 된다. "이거 괜찮나요?" 물어보고 승인받아야 다음으로 넘어가는 조직에서는 이 속도가 불가능하다. 각자가 판단하고, 그 판단을 서로 믿는 게 전제가 되어야 한다.
넷째, 속도 자체가 해자가 된다. 한 사람이 빠른 게 아니라 회사 전체가 이 속도로 움직인다. 그게 문화적 중력이 된다. 그리고 고객이 그걸 느낀다.
실패하면 어떻게 하는가? 이 속도로 움직이면 실패 비용이 폭락한다. 빠르게 만들 수 있으면 빠르게 실패할 수 있고, 빠르게 실패하면 빠르게 배운다. 대담한 배팅이 가능해지고, 이것도 분석해봐야 하고, 저것도 데이터 더 봐야 하고, 리스크도 따져봐야 하고…" 하다가 결국 실행을 못 하는 상황보다 빠르게 실행을 해보고 판단을 해볼 수 있는 것이다. 머릿속으로 계산하고 잴 시간에 해보라는 뜻으로 보인다 나는.
그럼 누가, 무엇이 사라지는가?
이 질문을 피할 수 없다. 디자인팀, 개발팀, 마케팅팀 사이에서 일정 맞추고, 회의 잡고, 진행 상황 정리하는 것, 이 혼란을 관리하기 위해서만 존재하는 역할. 그리고 본인의 전문 분야 없이 팀 사이에서 조정만 하는 매니저는 사라질 것이라고 했다.
그리고 이렇게 덧붙였다. "사람을 대체하는 게 아니라 군살(bloat)을 대체하는 것이다." AI가 디자이너를 대체한다, 개발자를 대체한다" 이런 이야기가 아니다. 디자이너와 개발자 사이에서 왔다 갔다 하느라 생긴 조정 작업, 그게 사라지는 거다. 전문성을 가진 사람은 남고, 전문성 없이 그 사이를 이어주기만 하던 역할이 없어진다. (출처: Elena Verna / The Rise of the AI-Native Employee, 2025.6)
기존 회사에서도 이렇게 바꿀 수 있는가?
Elena은 근데 쉽지 않고 대답했다. 중앙에 AI 조직을 만든다고 조직이 바뀌지 않는다. 누군가 AI로 뭔가를 만들려고 하면 이런 질문들이 날아온다. "이거까지 알고 있어?" "이부분은 너의 영역이 아니야." "프로세스 따랐어?" 이 질문들이 결국 AI로 일하는 문화를 만드는것을 막는다.
그리고 이건 문서화하거나 명령할 수 있는 게 아니다. 직접 보고 경험해야 바뀐다. 백날 문서를 쓰지말고 일단 행동하면서 부시고 다시 일하는 방식을 만드는게 맞다. 더 빠르다도 아니고 이게 맞다 라는 확신이 들었다.
정리해보자, Lovable이 말하는 AI네이티브란?
AI를 도구로 쓰는 게 아니라, 기본값으로 쓴다.
만들기 전에 요청하는 게 아니라, 만들고 나서 공유한다.
승인을 기다리는 게 아니라, 판단하고 실행한다.
팀 사이를 조정하는 게 아니라, 한 사람이 끝까지 한다.
프로세스를 따르는 게 아니라, 결과로 증명한다.
공부하면서 든 생각
Lovable을 공부하고 나서 계속 걸리는 게 하나 있다.
요즘 많은 조직이 "AI 네이티브"를 말한다. 그런데 그 다음 문장이 항상 이렇다. "그래서 각 팀의 R&R을 재정립하겠습니다."
이게 모순이라는 걸 아는 사람이 별로 없다.
AI 네이티브의 핵심은 dependency drag를 없애는 거다. 팀 사이의 핸드오프, 승인, 조정, 이걸 없애야 속도가 나는 건데, R&R을 다시 정리한다는 건 그 경계를 더 선명하게 긋겠다는 뜻이다. 경계를 선명하게 그으면 핸드오프는 더 늘어난다. 핸드오프가 늘어나면 조정 비용이 올라간다. 결국 dependency drag가 더 심해진다. 그니까 핸드오프를 없애라는 것이다. 어떻게? 없앨 수 있는 구조를 처음부터 만들어야 한다. "기존 구조에서 조금씩 없애보자"는 이도저도 안 된다. 그건 AI 네이티브 팀이 아니다.
Lovable에는 PM이 0명이다. 엔지니어가 만들고, 출시하고, 책임진다. 경계가 없으니까 핸드오프가 없고, 핸드오프가 없으니까 빠르다. Elena가 매일 헬스장 1시간을 갈 수 있는 이유도 26개 미팅이 없기 때문이다.
AI 네이티브를 말하면서 R&R부터 정리하는 건, 다이어트를 하겠다면서 먼저 뷔페 예약을 하는 것과 비슷하다. 하려면 제대로 해야 한다.
참고: 이 모든 정보는 클로드와 대화하며 리서치 하였고, 저의 견해를 입혀 작성되었습니다.