Reduce Layers and Increase Spans of Control: Amex가 AI 도입 전에 관리 단계를 먼저 줄이는 이유
American Express가 2026년 3분기 실적과 함께 전 세계 인력 약 5%를 줄인다고 밝혔습니다. CFO는 자동화와 AI를 쓰기 전에 관리 단계를 줄이고 관리 범위를 넓히는 것이 먼저라고 설명했습니다. 공시와 실적 발표 내용으로 사실을 확인하고, 우리 조직에서 같은 순서를 밟을 때의 진단 지표와 8주 일정을 붙였습니다.
Fold Subagents into the Main Agent Loop: 서브에이전트를 하나의 루프로 합쳐 품질과 속도를 높이는 법
팀마다 만든 서브에이전트 위에 orchestrator를 얹는 대신, 하나의 에이전트 루프가 skills와 tool search로 필요한 것만 불러 쓰게 바꾸면 품질·비용·지연이 함께 나아지는 경우가 많다는 Anthropic의 모범 사례. eval부터 만드는 6주 이행안을 붙였습니다.
30 Months on the Exponential: AI가 통째로 맡는 일이 4분에서 17시간이 된 30개월
Co-Intelligence(2024)에서 Co-Existence(2026)까지 30개월 동안 AI가 한 번의 지시로 끝내는 일의 길이가 4분에서 17시간으로 늘었고, 선두 모델은 스무 번 바뀌었습니다. 이 추세를 기업 계획의 가정으로 옮기는 법과, 사람이 루프 밖에서 에이전트를 부리는 Conjurer 방식을 정리했습니다.
The Leaner Sales Org: AI 시대 영업팀은 작아지고 1인당 할당량은 몇 배가 된다
Fireworks AI와 Granola에서 영업팀을 만든 Bardia Shahali가 말하는 AI 시대 영업 조직: 인프라와 애플리케이션 레이어에서 팀 구성이 어떻게 갈리고, 왜 보상 계획을 분기마다 다시 짜며, 팀을 어디까지 줄여도 되는지 정리했습니다. 우리 영업 조직의 1인당 생산성을 재는 모델과 6주 점검 일정을 붙였습니다.
From Hierarchy to Intelligence: 잭 도시가 블록에서 중간 관리층을 AI로 대체하는 설계
블록은 직원 40%를 줄이고, 관리자가 하던 정보 전달을 회사 전체의 world model과 intelligence layer에 맡기려 합니다. 피라미드 대신 원형 조직의 작동 방식과, 사업부 하나에서 시험하는 12주 실행안을 정리했습니다.
Systems thinkers, not specialists: 넷플릭스 CPTO가 말하는 AI 시대에 뽑는 사람과 일하는 방식
AI로 직군 경계가 흐려진 지금, 넷플릭스는 좁은 전문가보다 시스템 전체를 보는 사람을 더 뽑고, 공통 paved path와 guardrails로 AI 산출물의 품질을 지킵니다. 8주 도입안을 붙였습니다.