Grok Bot은 단순한 채팅형 AI가 아니라, 각자 컴퓨터와 장기 기억을 가진 AI 동료들의 팀을 만드는 것을 목표로 한다. Roman Ugarte는 소수의 독립 팀이 한 달 만에 내부 프로토타입을 만들고, 이후 3주 만에 대중 출시까지 이른 과정을 설명하며, 성공의 핵심으로 클라우드 우선 구조, 봇마다 독립된 컴퓨터를 주는 방식, 기능을 과감히 덜어내는 제품 철학을 꼽는다.
또한 Cursor와 Grok Bot이 치열한 AI 시장에서 빠르게 성장한 배경에는, 미래의 해자를 미리 설계하려 하기보다 지금 사람들이 집착할 만큼 유용한 제품을 만들고 계속 현실에 맞춰 스스로를 재발명하는 문화가 있다고 말한다.

1. 채팅 AI를 넘어선 'AI 동료 팀'의 비전

인터뷰는 Grok Bot의 아주 단순하지만 큰 비전에서 시작한다. Roman은 사람들이 업무와 개인 생활에서 도움을 받을 수 있도록, 여러 AI 봇으로 구성된 팀을 갖게 하는 것이 최종 목표라고 설명한다.

"Grok Bot의 궁극적인 비전은 믿을 수 없을 만큼 단순합니다. 여러분의 일과 삶을 도와주는 AI 봇 팀을 갖는 것이죠."

진행자 Lenny는 출시 3주 만에 Grok Bot 커뮤니티 밋업에 수백 명이 모여 입석밖에 없었던 경험을 이야기하며, 이 제품이 이미 AI 업계의 소음을 뚫고 특별한 반응을 얻고 있다고 평가한다. 그 자신도 매일 약 15개의 봇을 쓰고 있으며, 기존에 Codex나 Cowork로 처리하던 여러 작업을 빠르게 Grok Bot으로 옮겼다고 말한다.

"AI 세계에서 소음을 뚫고 나오는 건 정말 어렵습니다. 그런데 Grok Bot은 지금 가장 뜨거운 AI 제품입니다."

Lenny가 인상 깊었던 초기 경험도 소개된다. 단지 "내 최신 팟캐스트 에피소드를 홍보할 트윗을 써줘"라고 입력했을 뿐인데, Grok Bot은 최신 에피소드가 무엇인지 스스로 파악하고 적절한 홍보 문구까지 만들었다. 사용자가 매번 맥락을 일일이 복사하고 설명하지 않아도 되는 경험이 제품의 첫인상을 바꿨다.

Roman은 특히 비개발 업무에서 처음으로 AI에 일을 진짜로 위임할 수 있다는 감각을 받았다고 말한다.

"AI에게 일을 맡기고, 그동안 계속 생각하지 않아도 되고, 돌아오면 일이 끝나 있는 경험이었습니다."

2. 소수의 격리된 팀이 한 달 만에 만든 첫 제품

Grok Bot은 기존 제품에 기능을 덧붙여 만든 결과물이 아니라, 거의 백지에서 시작한 프로젝트였다. SpaceXAI는 개발자와 엔지니어를 위한 제품을 만들어 온 경험이 있었지만, 그 다음 질문은 분명했다. 지식 노동자 전체를 위한 에이전트 제품은 어떤 모습이어야 할까?

이를 위해 회사는 극소수의 인원을 따로 떼어냈다. 이들은 실제로 사무실의 다른 공간에 앉고, 비공개 Slack 채널에서 일하며, 약 한 달 동안 오직 하나의 목표에 집중했다. 바로 훌륭한 지식 노동용 AI 에이전트 제품을 만드는 일이었다.

"정말 소수의 팀이었어요. 한 달 정도 동굴로 들어가듯 떨어져 나와서, 회사의 나머지 구성원에게 에이전트를 가져다줄 훌륭한 지식 노동 제품을 만드는 데만 집중했습니다."

첫 코드가 작성된 뒤 내부에서 사용할 수 있는 기능적 프로토타입이 나오기까지는 약 한 달밖에 걸리지 않았다. Roman은 이것이 큰 조직이었다면 불가능했을 것이라고 본다. 매일 수많은 작은 결정을 빠르게 내려야 했고, 많은 결정은 기존 제품 경험으로는 쉽게 답할 수 없는 것들이었기 때문이다.

큰 팀이라면 6개월이나 12개월짜리 장기 비전과 이해관계 조율에 시간을 썼겠지만, 이 팀은 작고 독립적이었기에 "지금 무엇을 만들고, 무엇을 버릴 것인가"를 빠르게 결정할 수 있었다.

내부 공개 뒤 반응은 예상보다 훨씬 강했다. 평소 ChatGPT 같은 채팅 인터페이스를 쓰던 직원들까지 Grok Bot을 일상 업무의 주요 도구로 바꾸기 시작했다. 팀은 이 반응을 제품의 현실 검증으로 받아들였다.

"우리가 만든 제품이니 우리가 좋아하는 건 당연할 수 있습니다. 하지만 사람들이 다른 내부·외부 도구를 버리고 Grok Bot을 주된 작업 도구로 쓸 것인지는 완전히 다른 시험이었죠."

내부 반응을 확인하자 팀은 곧장 전 세계 사용자를 위한 출시 준비로 전환했다. 내부 베타 뒤 약 3주 만에 공개 출시가 이루어졌다는 속도는, 이들이 얼마나 작고 집중된 방식으로 움직였는지를 보여준다.

3. Cursor에 넣지 않고 별도 제품으로 만든 이유

Grok Bot의 가장 중요한 초기 선택 중 하나는, 이미 성공한 개발 도구인 Cursor 안에 지식 노동 기능을 넣지 않고 완전히 별도 제품으로 출발한 것이다. 당시에는 전혀 당연한 선택이 아니었고, 내부 토론도 많았다.

Cursor 같은 코딩 에이전트는 이미 비개발 작업에도 어느 정도 쓸 수 있었다. 하지만 Roman은 그 방식에는 여러 작은 마찰이 있었다고 설명한다. 비기술 사용자에게는 제품 자체가 위압적으로 느껴질 수 있고, '코딩 도구'라는 브랜드 인식도 남아 있다. 여러 용도를 하나의 화면과 탭에 계속 추가하다 보면, 사용자는 하나의 일관된 제품이 아니라 여러 조직과 제품 전략이 억지로 붙은 느낌을 받을 수 있다.

"새로운 형태가 나올 때마다 탭을 하나씩 추가하면 제품이 복잡해집니다. 사용자는 이것이 '일이 이루어져야 하는 방식'에 대한 하나의 일관된 비전이 아니라, 서로 다른 세 가지 비전이 한 화면을 공유하는 것처럼 느낄 수 있어요."

그는 이를 회사의 조직도를 제품에 그대로 옮겨 놓는, 이른바 '조직도를 출시하는' 문제에 비유한다. 그래서 팀은 기존 제품의 관성을 피하고, 지식 노동을 위한 경험을 처음부터 다시 설계하기로 했다. 모든 화면 요소를 통제하고, 봇 중심의 단순하면서도 강력한 경험을 만들기 위해서였다.

이 선택은 결국 새 출발의 자유를 제공했다. 이전 제품에 이미 있던 기술 요소나 에이전트 개념은 참고하되, 기존 패러다임에 맞추려고 애쓰지 않아도 되었기 때문이다. Roman은 많은 경쟁사 역시 같은 기회를 보고 있지만, 기존 제품과 투자, 사용자 기대가 쌓여 있을수록 완전히 새 제품을 만드는 일은 고통스럽다고 말한다.

4. 초기 사용자 200~300명을 직접 온보딩한 이유

Grok Bot 팀은 초기 사용자 200~300명을 직접 화상 통화로 온보딩했다. 작은 팀으로서는 매우 큰 시간 투자였지만, Roman은 이것이 제품 개발의 방해가 아니라 제품을 성공시키기 위한 핵심 과정이었다고 본다.

초기 온보딩은 매끄럽지 않았다. 컴퓨터가 제대로 실행되지 않거나, 사용자가 제품 흐름을 이해하지 못해 혼란스러운 경우도 있었다. 하지만 핵심 팀이 그 불편함을 직접 보면서, 문제를 다음 날 바로 해결해야 할 이유가 생겼다.

"온보딩 중에 사용자가 엄청 혼란스러워하면, 끝나자마자 '이건 절대 다시 일어나면 안 된다. 내일 또 다른 사용자를 온보딩해야 하니 오늘 해결해야 한다'고 생각하게 됩니다."

약 2주 동안 진행된 이 과정은 단순히 버그를 찾는 데 그치지 않았다. 팀은 사람들이 어떤 방식으로 봇을 조직하고 실제로 일을 맡기는지 관찰할 수 있었다.

내부에서는 처음에 사람들이 대체로 5~10개의 봇을 만들고, 각 봇에 서로 다른 업무 영역을 맡기는 방식이 나타났다. 예를 들면 조사, 일정 관리, 콘텐츠 작성, 고객 대응처럼 각기 다른 업무 레인을 봇으로 나누는 식이었다. 그런데 시간이 지나자 일부 사용자는 특정 개인 비서 봇을 다른 봇들을 관리하는 '비서실장(Chief of Staff)' 역할로 승진시켰다.

"사람들이 자신의 개인 비서 봇을 비서실장으로 승진시키고, 그 비서실장이 다른 봇들에게 업무를 분배하며 팀을 관리하게 했습니다."

봇에게 승진 사실을 알리자 "급여 인상도 있나요?", "토큰 예산도 늘어나나요?"라고 묻는 재미있는 사례도 있었다. 하지만 팀은 이런 사용 패턴을 즉시 제품의 정답으로 강요하지 않았다. 처음부터 "비서실장 봇을 이렇게 만들어라"라고 가르치면 사용자가 스스로 발견할 수 있는 다른 패턴을 막을 수 있기 때문이다.

외부 사용자들이 별다른 유도 없이도 같은 패턴에 도달하는지를 확인한 뒤에야, 팀은 그 흐름을 제품에서 약간 더 장려하기 시작했다. 이 과정은 제품 철학의 중요한 원칙을 보여준다. 내부의 가설을 사용자에게 밀어붙이지 말고, 실제 사용 속에서 검증하라는 것이다.

또한 초기 사용자 그룹은 AI 업계의 유명 인사나 파워 유저만으로 구성되지 않았다. 팀은 친구를 통해 알게 된 커피숍 사장 같은, 회사가 이전에는 잘 만나지 못했던 사람도 참여시켰다. 이 사용자는 Shopify 연동 문제나 상품 카피 작성 방식에 대해 깊이 있는 피드백을 주었다.

Roman은 이 경험을 통해 Grok Bot이 개발자 전용 제품이 아니라, 오히려 비개발자에게 더 강력할 수 있는 범용 도구라는 점을 확인했다고 말한다.

"우리는 실리콘밸리 AI 버블 안에 살고 있습니다. 그곳은 미래를 밀어붙이기에는 좋지만, 이 제품이 대중과 일반 기업 고객에게 유용해지려면 의식적으로 그 버블 밖으로 나가야 합니다."

5. 내부 작동을 감추고, 불필요한 기능을 과감히 없애다

초기 베타에서 공개 출시까지 3주 동안 가장 큰 변화 중 하나는 새 기능을 대량으로 추가한 것이 아니라, 오히려 기능과 화면을 없앤 것, 즉 '언시핑(unshipping)'이었다.

초기 제품에는 디버깅을 위해 모델의 내부 추론, 저장된 메모리, 관찰 도구 등 개발자 친화적 정보가 많이 노출되어 있었다. 제품을 만드는 팀에게는 유용했지만, 일반 사용자에게는 꼭 필요하지 않은 요소였다. 그래서 팀은 사용자가 정말 봐야 하는 것과 보지 않아도 되는 것을 공격적으로 구분했다.

Roman은 사람이 동료에게 일을 시킬 때를 예로 든다. 동료가 어떤 버튼을 눌렀는지, 어느 웹사이트를 몇 초 동안 봤는지 초 단위 보고를 요구하지 않듯이, 봇에게도 그런 세세한 실행 로그를 요구할 필요는 없다는 것이다.

"동료에게 '매초 어떤 버튼을 누르는지, 어떤 사이트에 들어가는지 알려 달라'고 하지 않잖아요. 봇에게도 그걸 요구하는 건 너무 과하고, 오히려 부담스럽습니다."

그래서 Grok Bot은 사용자가 일을 요청하면, 봇이 알아서 작업을 시작하고 필요할 때만 중간 업데이트를 준다. 사용자는 봇이 활성 상태라는 표시를 볼 뿐, 모든 도구 호출이나 클릭 과정을 들여다보지 않는다. 사용자들은 대략적인 할 일 목록이나 우선순위는 보고 싶어 했지만, 긴 추론 텍스트와 세부 실행 로그를 원하지는 않았다. 이는 팀의 방향이 맞다는 확인이 되었다.

또한 팀은 기능의 가치를 평가할 때 "Grok Bot이 이제 무엇을 가졌는가"가 아니라 "Grok Bot이 이제 무엇을 할 수 있는가"로 질문을 바꿨다.

"기존 소프트웨어식 표현은 'Grok Bot에 이제 무엇이 있다'입니다. 새 버튼, 새 드롭다운, 새 연동 기능 같은 것이죠. 하지만 우리는 'Grok Bot이 이제 무엇을 할 수 있는가'로 바꾸려고 합니다."

이 차이는 상당히 크다. 새 화면 요소나 설정 메뉴를 늘리는 것이 목표가 아니라, 봇이 사용자를 대신해 더 중요한 일을 안정적으로 해내도록 능력을 부여하는 것이 목표가 된다. Roman은 "가능한 한 많은 픽셀을 없애자"고 말한다. 사용자가 직접 조작할 인터페이스를 늘리기보다, 봇이 뒤에서 처리하면 되는 일을 숨기는 것이다.

자동화도 같은 철학으로 설계했다. 다른 제품에서는 사용자가 사이드바에서 플러스 버튼을 누르고, 트리거와 동작을 고르고, 설정을 저장해야 한다. Grok Bot은 자연어로 "매일 오전 8시에 나에게 이걸 알려줘"라고 말하면 그 자체로 자동화가 생성되는 방향을 택했다.

"자동화를 만드는 인터페이스를 사용자가 절대 볼 필요가 없게 해야 합니다."

실제로 플랫폼 내 자동화의 약 99%가 이런 자연어 방식으로 생성된다고 한다.

6. 성공을 만든 두 가지 결정: 클라우드와 독립된 컴퓨터

Lenny는 다른 AI 제품으로도 기술적으로는 Grok Bot과 비슷한 일을 할 수 있을 텐데, 왜 Grok Bot이 유난히 강한 경험을 만들었는지 묻는다. Roman은 결정적이었던 초기 선택 두 가지를 제시한다.

첫 번째는 처리 환경을 전부 클라우드에 둔 것이다. 사용자가 "이 작업은 내 컴퓨터에서 실행되는가?", "컴퓨터를 켜 둬야 하는가?", "휴대폰에서 시작하면 집의 노트북과 연결되어 있어야 하는가?" 같은 문제를 고민하지 않도록 만들었다.

"사용자는 로컬과 클라우드를 생각하면 안 됩니다. 작업이 어디서 실행되는지, 컴퓨터를 켜 둬야 하는지를 고민하지 않아야 합니다."

클라우드에 존재하는 봇은 사용자 기기와 분리된, 지속적으로 존재하는 동료가 된다. 휴대폰에서 작업을 시작해도 되고, 나중에는 메시지를 보내거나 전화를 걸어도 봇이 실제 업무를 수행할 수 있게 된다. 어떤 기기에서 접속하든 같은 상태와 기억을 이어 갈 수 있다.

두 번째는 각 봇에게 자신만의 컴퓨터를 준 것이다. 많은 업무 도구는 API나 MCP 같은 연결 방식을 제공하지 않거나, 제공하더라도 불안정하다. 하지만 사람은 일할 때 API를 호출하지 않고, 화면의 픽셀을 보고 클릭하며, 입력창에 내용을 쓰고, 웹사이트에 로그인한다. 따라서 AI 봇도 그런 기본 능력이 필요하다.

Roman은 인간 동료를 채용하고도 자기 노트북을 영구적으로 함께 쓰게 한다고 상상해 보라고 말한다.

"새 동료에게 '첫날이니 내 옆에 앉으세요. 당신 전용 노트북은 없습니다. 앞으로 계속 이 노트북을 같이 씁시다. 서로 계정 정보도 공유하고요'라고 말한다면 이상하겠죠."

이 비유는 Grok Bot이 말하는 '동료다운 AI'의 핵심을 잘 보여 준다. 봇은 단순히 사용자의 화면을 잠시 조작하는 기능이 아니라, 독립적인 작업 공간과 권한을 갖고 일을 수행하는 존재다.

이 구조는 세일즈 팀에서 특히 큰 효과를 냈다. Salesforce처럼 세일즈 팀이 많이 쓰지만 API·MCP 연결만으로는 매끄럽게 자동화하기 어려운 도구에서, 봇이 화면을 직접 다룰 수 있었기 때문이다. 마우스가 특정 버튼을 정확히 누르지 못하는 것처럼 작아 보이는 문제 하나를 해결할 때마다, 이전까지 막혀 있던 업무 흐름 전체가 열렸다.

"대시보드 숫자가 조금 좋아지는 것보다 훨씬 직접적이었습니다. 백엔드 개선 하나를 배포하면, 다음 날 세일즈 팀에서 '지난 일주일 동안 실패하던 업무가 드디어 된다'는 반응이 쏟아졌습니다."

7. 장기 기억을 가진 봇과 '항상 켜진 비서실장'

Grok Bot의 또 다른 핵심은 봇을 일회성 대화 세션으로 보지 않는다는 점이다. 일반적인 AI 채팅은 작업마다 새 대화를 열고, 필요한 맥락을 다시 붙여 넣어야 한다. Roman은 이것이 인간의 업무 구조와 잘 맞지 않는다고 본다.

대신 Grok Bot에서는 역할과 업무 영역에 따라 봇을 만든다. 각 봇은 과거 상호작용을 기억하고, 시간이 지날수록 사용자의 방식과 맥락을 더 잘 이해한다.

"이것은 개별적인 일회성 세션이 아닙니다. 오래 살아 있는 에이전트이고, 시간이 갈수록 더 똑똑해집니다."

각 봇은 API와 MCP뿐 아니라 독립된 컴퓨터에도 접근할 수 있다. 이 구조 덕분에 봇이 봇을 실행하는 방식도 가능해진다. Roman은 자신의 QA 테스트 봇 안에 Grok Bot을 설치해, 새 데스크톱 앱 버전이 나올 때마다 여러 핵심 업무 흐름을 반복 테스트하고 결과를 Notion 문서에 기록하게 한다고 소개한다.

"AI 채팅창에 여러 연결을 붙인 것이 아니라, 컴퓨터를 가진 동료라고 생각하기 시작하면 AI에게 맡길 수 있다고 생각하는 일의 상한선이 높아집니다."

또 하나의 강력한 사용 패턴은 Grok Bot을 인포보어(infovore), 즉 엄청난 양의 정보를 먹고 소화하는 존재로 사용하는 것이다. Slack, 이메일, X의 언급, 내부 QA 정보, 개인 메시지 등 정보의 흐름을 봇에 연결하고, 정말 중요한 것만 알려 달라고 맡기는 방식이다.

초기 단계에서는 Slack과 이메일을 읽고 일일 요약을 보내는 정도일 수 있다. 하지만 Roman은 자신의 봇이 Grok Bot 관련 X 언급 전체를 추적하고, 내부 맥락 및 QA 봇과 연결되며, 받은 피드백에 따라 사람에게 직접 연락할 수 있도록 구성했다고 말한다.

"내가 집중해야 할 중요한 일을 지켜 주면서도, 내 주의를 끌 만한 일이 생기는지 계속 살피는 '항상 켜진 비서실장' 같은 존재가 될 수 있습니다."

일부 사용자는 정말 긴급한 일이 발생했을 때만 봇이 자신을 호출하도록 설정하기도 한다. 물론 이는 오탐이 거의 없을 정도로 봇을 신뢰해야 가능한 방식이다. Roman은 앞으로 AI의 다음 변화는 사용자가 먼저 봇을 찾는 것이 아니라, 봇이 필요한 순간에 더 능동적으로 사람에게 다가오는 것이라고 본다.

8. '동료 관점'으로 제품을 설계하는 법

Roman은 Grok Bot 팀이 제품 의사결정을 할 때 'colleague-pilled', 즉 동료 관점에 깊이 몰입하자는 표현을 쓴다고 말한다. SaaS 제품의 기능 설계 문제로만 보지 말고, "이 상황에서 인간 동료와 일한다면 무엇을 기대할까?"를 묻는 방식이다.

"우리는 SaaS 제품을 만들고 있다고 생각하기보다, 유용한 AI 동료를 만들고 있다고 생각하려 합니다."

제품팀 내부에서 두 선택지가 모두 그럴듯해 보일 때가 있다. 이때 기술 회사 특유의 복잡한 맥락에서 잠시 벗어나, 인간 동료라면 어떻게 행동하는 것이 자연스러운지를 생각하면 답이 명확해지는 경우가 많다고 한다.

"인간 동료에게 정확히 무엇을 원할지 물어보면, 대개 답이 놀랄 만큼 분명해집니다. 그 답이 나오면 이제 그냥 만들면 됩니다."

음성 인터페이스가 한 사례다. 사람들은 Slack에서 텍스트로 대화하다가도, 맥락을 빨리 맞춰야 하면 5분짜리 짧은 허들(huddle)을 열고 화면을 공유한다. 말로 빠르게 설명하고, 필요한 것을 보여 주고, 끝나면 다시 비동기 방식으로 일한다. Roman은 AI와의 협업에도 이런 자연스러운 경험이 필요하다고 본다.

또한 그는 미래의 강력한 도구가 과거의 Photoshop처럼 수많은 정밀 조절 장치를 갖춘 '조종석' 형태일 필요는 없다고 말한다. 미래의 파워 툴은 사용자가 의도를 전달하고 적절히 방향만 잡으면, AI가 복잡한 설정과 조작을 대신 추상화하는 제품이 될 가능성이 크다.

업무용과 개인용 AI를 분리할지에 대해서는, 사람과 기업 모두 개인정보 및 업무 맥락의 분리를 원할 것이므로 어느 정도 구분은 필요하다고 본다. 하지만 제품 형태 자체는 결국 하나의 일관된 방향으로 갈 수 있다고 예상한다. 업무와 개인 생활 모두에서 반복적이고 저레버리지인 일을 위임하고, 사람은 더 중요한 판단과 창의적인 일에 집중한다는 문제 구조가 본질적으로 비슷하기 때문이다.

9. 개인의 '와우'에서 기업의 핵심 업무로

Grok Bot의 시장 진출 전략은 Cursor가 AI 코딩 시장에서 경험한 확산 경로를 참고한다. 초기에는 개인 사용자와 얼리어답터가 제품의 한계를 밀어붙이고, 개인 프로젝트에서 큰 생산성 향상을 경험한다. 그리고 회사로 돌아가 기존의 느린 도구를 더 이상 참기 어렵다고 느끼면서 조직 도입을 요구하게 된다.

"미래를 경험한 사람은 회사에 돌아와 이렇게 말합니다. '이전 방식으로는 더 이상 일할 수 없습니다. 지금은 당밀 속을 걷는 것 같아요. 이건 바뀌어야 합니다.'"

지식 노동에서도 비슷한 일이 일어날 것이라고 Roman은 예상한다. 사람들은 집에서 로봇청소기를 관리하거나, 전기차 충전 요금을 협상하거나, 일상 정보를 정리하는 재미있는 개인 사례로 제품의 가능성을 먼저 체감할 수 있다. 그러나 다음 단계는 기업과 팀에서 봇이 실제로 경제적 가치가 있는 업무를 수행하는 것이다.

채용팀의 사례가 대표적이다. 전통적인 채용 자동화라면 수많은 이력서를 정리하고 분류하는 업무를 떠올리기 쉽다. 하지만 Cursor의 채용 철학은 더 적극적이다. 현재 구직 중인 사람만 찾는 것이 아니라, 회사의 중요한 문제를 해결할 수 있는 세계 최고의 인재를 찾아 직접 설득하는 것이다.

Grok Bot은 학회 웹사이트를 매일 방문해 새 논문 PDF를 내려받고, 공저자 이름을 추출하며, 기존 목록에 없는 인물을 스프레드시트에 추가하고, 회사 내부에 해당 인물과 연결된 사람이 있는지 찾아 소개를 요청하는 식의 상시 후보 발굴 업무를 수행할 수 있다.

"AI는 이런 작업에 초인적인 능력을 보입니다. 채용팀은 거대한 목록을 손으로 만드는 대신, 훌륭한 후보와 대화하고 설득하는 데 집중할 수 있습니다."

Roman은 기업용 사용 사례에서는 개인 봇 하나를 넘어서, 봇이 복잡한 회사 시스템·조직의 역사·팀의 공동 맥락 안에서 어떻게 일할지를 해결해야 한다고 말한다. 조직 전체에서 기억이 어떻게 작동해야 하는지도 아직 풀어야 할 과제다.

10. SpaceXAI의 세 축과 실용적 AI 지향점

Roman은 SpaceXAI가 크게 세 가지 축으로 움직인다고 정리한다.

1. 코딩 제품: Cursor와 Grok Build처럼 개발자 및 엔지니어링 조직을 위한 전문 도구다. Grok Bot이 PR 병합, QA 같은 개발 인접 업무를 처리할 수는 있지만, 실제 프로덕션 소프트웨어를 만드는 일에는 개발자에게 최적화된 별도 작업 공간이 계속 필요하다고 본다.

2. 일반 지식 노동: Grok Bot이 이 축의 핵심이다. 기업과 개인이 AI 동료에게 실제 업무를 위임하고, 여러 작업 환경에서 자연스럽게 활용하도록 만드는 것이 목표다.

3. 범용 모델 개발: 세계 최고 수준의 모델을 훈련하되, 막연한 초지능 경쟁 자체보다 유용한 AI를 만들겠다는 실용적 관점을 강조한다.

"우리의 목표는 막연한 초지능이나 추상적인 이상을 쫓는 것이 아니라, 실제로 유용한 AI를 만드는 것입니다."

이런 방향은 제품과 모델 모두에서 적용된다. Roman은 모델 훈련에 참여하는 사람들 역시 응용 문제를 해결해 온 엔지니어링 중심 인력이라는 점이 회사의 차별점이라고 설명한다.

11. 90%와 100%의 차이, 그리고 스타트업처럼 움직이는 문화

Roman이 X에 올린 문장 중 하나는 이 인터뷰의 핵심 메시지를 압축한다.

"일의 100%를 해내는 AI는 90%까지 해주는 AI와 범주적으로 다르게 느껴집니다."

그는 90% 신뢰할 수 있는 동료에게 일을 맡기는 상황을 떠올려 보라고 말한다. 결국 사용자는 그 일이 제대로 끝날지 계속 생각하게 되고, 중간에 개입하거나 수정할 준비를 해야 한다. 이것은 실제로는 90%의 업무 완료가 아니라, 여전히 사용자가 일을 떠안고 있는 상태다.

반면, 충분한 맥락을 넘긴 뒤 "당신이 알아서 해낼 거라 믿는다"고 맡길 수 있는 동료는 완전히 다르다.

"그건 90% 완료가 아닙니다. 여전히 당신이 그 일을 하고 있는 셈이죠. 반대로 동료에게 맥락을 주고 '알아서 해내세요'라고 던질 수 있다면, 그건 다른 범주의 경험입니다."

Grok Bot이 추구하는 것은 바로 이런 '노룩 패스'의 경험이다. 일을 준 뒤 계속 지켜보지 않아도 되고, 돌아왔을 때 결과물을 신뢰할 수 있는 상태다.

Lenny는 Grok Bot 팀이 피드백을 받은 다음 날 무료 코드 배포를 결정하거나, 이틀 내 템플릿 마켓플레이스를 출시하는 등의 속도를 보며 놀랐다고 말한다. Roman은 그 비결이 회사 규모가 아니라 조직이 유지해 온 스타트업의 감각에 있다고 답한다.

Cursor는 직원 15명 수준에서 1,000명 이상으로 성장했고, 이제 더 큰 SpaceXAI 조직의 일부가 됐다. 그럼에도 Roman은 여전히 모든 사람이 빠르게 움직이고 서로의 실행력을 깊이 신뢰하는 분위기가 유지되고 있다고 말한다.

"스타트업을 정의하는 것은 인원수나 투자 단계가 아닙니다. 약간 혼란스럽고, 약간 정리되지 않았지만, 짧은 시간 안에 한 방향으로 엄청난 영향을 만들 수 있는 그 에너지입니다."

이 문화의 핵심은 명확한 비전, 높은 신뢰, 그리고 권한 위임이다. 구성원은 누군가의 허락을 기다리기보다 필요한 일을 발견하면 자원을 끌어와 해결해야 한다.

12. Cursor가 경쟁 속에서 이긴 방식과 두 가지 핵심 가치

Lenny는 Cursor가 OpenAI, Anthropic, Microsoft 등 거대한 경쟁자와 맞서며 살아남은 것이 겉으로 보기에는 놀라운 일이라고 말한다. Cursor는 모델 제공자 위에 구축된 제품이면서도, 가장 치열한 AI 코딩 시장에서 지속적으로 성장했다.

Roman은 그 답의 상당 부분이 문화에 있다고 말한다. 회사는 한 번도 "우리가 이겼다"고 생각하지 않았고, AI 능력이 빠르게 변하는 만큼 제품도 계속 다시 만들어야 한다고 믿었다.

"2년 전의 순간에 맞았던 제품은 오늘의 순간에는 완전히 다릅니다. 회사가 6개월마다, 요즘은 그보다 더 짧은 주기로 스스로를 재창조하지 못한다면 우리는 질 겁니다."

이들은 AI 코딩 시장이 처음부터 경쟁적이었다는 점도 강조한다. 과거에는 Microsoft와 수십 개의 회사가 경쟁자였지만, 그중 상당수는 지금 최전선에 있지 않다. 단지 자원이 부족해서가 아니라, 시장과 모델 능력의 변화에 맞춰 빠르게 바꾸지 못했기 때문이라고 본다.

Roman이 반복해서 언급하는 핵심 가치는 두 가지다.

제품을 삭제하라

첫 번째는 "제품을 삭제하라"는 태도다. 모델이 아직 충분히 똑똑하지 않을 때는 사용자가 직접 설정하고 조작할 수 있도록 각종 보조 장치와 화면 요소를 만든다. 그러나 모델이 발전하면 그 장치들은 더 이상 필요하지 않을 수 있다. 이때 과감히 없애야 제품은 단순하면서도 강력해진다.

"과거 Cursor와 미래의 Grok Bot을 돌아보면, 새 기능이 추가된 것보다 많은 것이 사라진 것을 보게 될 겁니다."

그냥 그 일을 하라

두 번째는 "그냥 그 일을 하라"는 가치다. 해야 할 일이 보이면 승인을 기다리지 말고 해결하라는 뜻이다.

"허락을 구하는 문화가 아닙니다. 무언가 해야 한다고 생각하면, 직접 고치고 필요한 자원을 끌어와서 해내야 합니다."

이 원칙은 조직의 속도뿐 아니라, 구성원이 제품과 회사의 결과에 주인의식을 갖게 만드는 기반이 된다.

13. 해자는 계획하는 것이 아니라 발견하는 것

AI 창업자들이 가장 많이 하는 고민 중 하나는 '해자(moat)', 즉 경쟁사가 쉽게 따라올 수 없는 지속적 우위다. Lenny는 Cursor의 해자로 사용자 데이터 피드백 루프와 탁월한 사용자 경험을 언급한다.

하지만 Roman은 Cursor가 처음부터 해자를 전략 도표로 설계하며 시작했다면 지금의 결과를 만들기 어려웠을 것이라고 말한다. 너무 먼 미래를 예측하려 하기보다, 지금은 불가능하지만 몇 달 뒤 모델 발전으로 가능해질 일을 앞당겨 사용자에게 제공하는 데 집중해야 한다는 것이다.

"해자를 거꾸로 설계하거나 전략 다이어그램에서 출발했다면, 이런 제품과 결과는 나오지 않았을 겁니다."

Cursor는 모델이 3개월이나 6개월 뒤 더 똑똑해질 것을 내다보고, 아직 부족한 부분은 엔지니어링과 제품 설계로 보완해 사용자에게 미리 제공하려고 했다. 시간이 지나 모델 자체가 그 기능을 기본적으로 잘 해내게 되면, 기존 보완 장치를 삭제하고 다시 다음 미래의 문제를 앞당겼다.

"지금은 불가능한 것을 어떻게 가능하게 만들 것인가에 집중해야 합니다. 사용자는 그 일을 하기 위해 찾아올 것이고, 그 과정에서 유통의 우위와 데이터의 우위는 따라옵니다."

Lenny는 이를 "사람들이 집착할 제품을 만들고, 해자 문제를 지나치게 먼저 고민하지 말라"는 뜻으로 정리한다. Roman도 동의하며, 해자는 많은 경우 계획되는 것이 아니라 발견되는 것이라고 덧붙인다.

14. 신규 사용자와 파워 사용자를 위한 Grok Bot 활용법

Roman은 복잡한 '해킹 팁'이나 숨은 설정을 강조하고 싶지 않다고 말한다. 제품 철학상 사용자는 수많은 비밀 기능과 노브를 알아야 할 필요가 없어야 한다. 해야 할 일은 맥락을 제공하고, 봇에게 일을 맡기는 것이다.

처음 사용하는 사람에게는 우선 봇이 성공하는 데 필요한 도구와 정보를 연결하라고 조언한다. 사람이 새 동료를 채용했을 때 Slack, 이메일, 문서, 회사 기록 등에 접근할 수 있어야 하는 것과 같다.

그 다음에는 봇에게 바로 일을 시키기 어려워도, 먼저 이런 질문을 할 수 있다.

"내 Slack과 이메일을 살펴보고, 내 업무에서 덜어낼 수 있는 일 다섯 가지와 그것을 처리하기 위해 필요한 조건을 제안해줘."

Roman 자신도 이 질문으로 다섯 가지 제안을 받았고, 그중 두 가지가 즉시 유용해서 해당 업무를 맡을 봇을 바로 만들었다고 한다. 중요한 점은 단순한 이메일 초안 작성이 아니라, 실제로 상당한 양의 업무 덩어리를 맡길 수 있었다는 것이다.

파워 유저에게는 여러 봇이 만든 결과물을 읽기 쉬운 한 장소에 모으라고 권한다. 예를 들어 각 봇의 결과가 하나의 데이터베이스나 문서 저장소에 쌓이도록 하고, 매일 읽을 수 있는 정기 다이제스트를 만들면 봇들이 만든 산출물을 훨씬 효율적으로 관리할 수 있다.

"봇들이 만든 결과물을 한곳에 쓰게 하세요. 그러면 많은 출력물을 훨씬 쉽게 정리하고 읽을 수 있습니다."

15. 번개 질문과 마무리

마지막으로 Roman은 자신이 자주 추천하는 책으로 커트 보니것의 《고양이 요람》, 그리고 스티븐 프레스필드의 《예술가의 전쟁》을 꼽는다. 특히 《예술가의 전쟁》은 창작을 가로막는 저항을 다루는 짧은 책으로, 한두 페이지씩 다시 읽기에도 좋다고 말한다.

영화와 TV 프로그램으로는 매년 다시 보는 《카사블랑카》, 그리고 어린 시절 가족과 보던 탐정 드라마 《몽크》를 소개한다. 《카사블랑카》에는 자신의 성과 같은 'Ugarte'라는 인물이 등장한다는 개인적인 이유도 있다.

가장 흥미로운 AI 제품 분야로는 시맨틱 검색을 꼽았고, 특히 Exa를 좋아한다고 답한다. 일반 검색과 달리 의미를 기준으로 인터넷이나 특이한 데이터셋을 탐색하는 경험에 큰 재미를 느낀다고 한다. 삶의 좌우명에 가까운 글로는 짧은 시 〈Desiderata〉를 언급하며, 십 대부터 이사할 때마다 문에 붙여 두고 읽어 왔다고 말한다.

인터뷰 끝에서 Roman은 Grok Bot이 여전히 극초기 단계에 있으며, 출시 후 사용자들이 보내는 피드백이 실제 제품 개발로 직접 이어지고 있다고 강조한다.

"우리는 아직 정말 초반입니다. 초기 사용자들이 보내는 피드백이 우리가 무엇을 만들고 어떻게 만들지를 직접 바꾸고 있습니다."

결국 이 대화가 보여 주는 핵심은 단순하다. Grok Bot은 AI에 기능을 더 많이 넣으려는 제품이 아니라, AI가 인간 동료처럼 믿고 맡길 수 있는 일을 하게 만드는 제품을 지향한다. 이를 위해 팀은 불필요한 화면과 설정을 줄이고, 각 봇에 기억과 독립된 컴퓨터를 주며, 사용자가 직접 조작하는 도구가 아니라 스스로 업무를 수행하는 동료 팀을 만들려 하고 있다.