AI 에이전트 도입에서 흔한 착각은 먼저 “쓸만한 시나리오”를 찾아야 한다는 생각이다. 조쉬 김의 경험은 순서가 반대임을 보여준다. 헤르메스를 하루종일 써도 유용한 시나리오가 잘 보이지 않는 이유는 상상력이 부족해서가 아니라, 에이전트가 조직의 대화, 회의, 지식, 실행 기록을 아직 충분히 먹지 못했기 때문이다.
이 관점은 제품 기획에도 중요하다. 유스케이스는 회의실에서 발명되는 것이 아니라, 데이터가 연결된 뒤 병목이 눈에 보이기 시작하면서 발견된다. 슬랙 메시지와 회의록은 현재 상태를 알려주고, 노션 DB는 과거의 판단과 지식을 제공하며, ERP는 실제 실행의 제약을 드러낸다. 이 셋이 붙으면 에이전트가 “무엇을 할 수 있는가”가 아니라 “지금 무엇을 해야 하는가”를 말할 수 있다.
근거
원문은 헤르메스의 기본 셋업을 슬랙, 회의록, 직원 역할 학습, 노션 DB, ERP 연동 순서로 제시한다. 이는 기능 목록이 아니라 유스케이스가 발생하기 위한 데이터 조건의 목록이다.
하루종일 사용해봐도 진짜 엄청 유용하게 쓰일만한 시나리오 발굴하는게 생각보다 어렵다.
그것들을 셀프로 만드는 사내 ERP 및 자동화 프로그램과 연동하면 이제 마법이 펼쳐지기 시작한다.
연결된 생각
- 20260623-operational-context-fabric — 유스케이스가 생겨나는 운영 맥락층의 구조다.
- 20260522-ai-agent-value-data-integration — 에이전트 가치가 데이터 연동 깊이에 비례한다는 기존 인사이트다.
- 20260522-no-data-no-ai-native-company — 데이터 없는 AI 네이티브 전환이 공허하다는 명제다.
출처
- 📎 클리핑: 20260623-josh-kims-post