같은 Codex, 같은 모델, 같은 날짜. 그런데 출력 토큰 점유율은 OpenAI 사내 99.8%, 외부 조직 63.3%, 개인 16.5%다. 모델 역량이 유일한 변수였다면 이 격차는 존재할 수 없다. 격차가 있다는 사실 자체가 병목의 위치를 알려준다 — 파일과 시스템에 대한 접근 권한, 관리자의 기대, 검토 프로세스의 유무. 논문이 “조직 보완재(organizational complements)“라고 부르는 것들이다.
근거
가장 인상적인 건 OpenAI 사내 비기술 직군의 궤적이다. 2026년 1월 법무·리크루팅의 Codex 사용은 사실상 0이었다. 4월 초에 20%에 도달했고, 그다음 한 달 만에 75%로 뛰었다. 모델이 그 한 달 사이에 극적으로 좋아진 게 아니다. 사내 교육 세션과 피드백 루프가 돌기 시작한 시기와 겹친다. 확산 곡선의 급전을 만든 건 역량이 아니라 맥락이었다.
논문은 이를 전기화에 빗댄다. David(1990)의 관찰대로, 공장들이 중앙 증기기관을 중앙 전기모터로 갈아끼우기만 했을 때는 생산성이 오르지 않았다. 작은 모터로 동력을 분산시키고 공장 배치와 작업 순서를 다시 짠 뒤에야 올랐고, 그 재설계에는 수십 년이 걸렸다.
에이전틱 AI는 단순히 기존 업무에 투입되는 더 싼 입력이 아니다. 그 가치는 조직이 위임과 검증을 중심으로 워크플로, 책임, 리뷰 프로세스를 재설계할 수 있느냐에 달려 있다.
다만 하나 다른 점이 있다. 전기화는 물리적 설비를 다시 지어야 했지만, 에이전틱 워크플로의 실험 비용은 거의 0에 가깝다. 그래서 이 전환은 훨씬 빠를 수 있다 — 조직이 재설계를 시도할 마음이 있다면. 도구를 사주는 것과 일하는 방식을 바꾸는 것은 전혀 다른 결정이고, 후자만이 숫자를 움직인다.
연결된 생각
- 20260809-open-the-gate-on-blast-radius-not-confidence — 리뷰 병목을 없애는 대신 레인별로 분해하는 구체적 설계
- 20260806-internal-ai-lab — 조직 보완재를 실제로 갖추는 방법론
- 20260806-agentic-delegation-measurement — 이 격차를 포착하는 측정 축
- 20260605-intention-and-agentic-organization — 조직 설계 관점에서 본 에이전틱 전환