Anthropic 제품팀이 다른 어떤 팀보다 빠르게 움직이는 방법 | Cat Wu (Claude Code 제품 책임자)

이 영상은 Anthropic의 Claude Code 및 Cowork 제품 책임자인 Cat Wu와 함께 Anthropic 제품팀이 어떻게 남들보다 빠르게 제품을 출시하는지, AI 시대에 제품 관리자(PM)에게 필요한 새로운 역량은 무엇인지에 대해 깊이 있는 이야기를 나눕니다. Cat Wu는 AI 기술의 빠른 발전 속도에 맞춰 제품 개발의 속도와 방향을 조절하는 Anthropic의 독특한 접근 방식과, 인간의 판단력과 AI의 잠재력을 결합하여 혁신을 이루는 방법을 설명합니다. 이 요약은 Anthropic의 빠른 성장 비결, PM 역할의 변화, 그리고 Claude Code와 Cowork를 활용하는 실제 사례를 자세히 다룹니다.

1. Anthropic 제품팀의 빠른 성장 비결과 PM 역할의 변화

Anthropic의 Cat Wu는 Lenny's Podcast에 출연하여 Anthropic 제품팀이 어떻게 다른 회사들보다 훨씬 빠르게 제품을 출시할 수 있는지 설명했습니다. 그녀는 Anthropic의 제품팀이 AI 기술의 빠른 발전 속도에 맞춰 제품 개발의 타임라인을 6개월에서 1개월, 심지어 1주일 또는 1일로 단축했다고 강조합니다. 이러한 빠른 속도 덕분에 제품 관리자(PM)의 역할도 크게 변화하고 있다고 합니다.

Cat Wu는 수백 명의 PM들을 인터뷰하면서 많은 이들이 AI 시대의 PM 역할을 잘못 이해하고 있다고 지적했습니다. 이전에는 기술 변화가 느려 6~12개월 단위로 계획을 세우고, 코드 개발 비용이 비쌌기 때문에 기능 출시 전에 다른 팀과의 조율에 많은 시간을 할애했습니다. 하지만 이제는 AI 덕분에 엔지니어링 속도가 엄청나게 빨라졌고, 모델의 기능 또한 빠르게 향상되고 있어 PM은 멀티 분기 로드맵을 조정하는 대신, 어떻게 하면 가장 빠르게 제품을 출시하고 사용자 피드백을 받을 수 있을지에 집중해야 한다고 말합니다.

"PM의 역할은 많이 변하고 있습니다. 정말 빠르게 변하고 있습니다. AI 네이티브 제품을 구축하는 데 가장 중요한 것은 빠른 반복입니다. 매주 기능을 출시할 수 있는 방법을 찾아야 합니다."

Anthropic은 다음과 같은 방법을 통해 빠른 제품 출시를 가능하게 합니다:

명확한 목표 설정: LLM은 너무 일반적이기 때문에 누구를 위한 제품인지, 어떤 문제를 해결할 것인지, 핵심 사용 사례가 무엇인지 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "전문 개발자가 엔터프라이즈 환경에서 '권한 프롬프트 0개'를 안전하게 달성하도록 돕는다"는 목표는 많은 잠재적 접근 방식을 배제하고 명확한 방향을 제시합니다.
반복 가능한 출시 프로세스: Claude Code는 거의 모든 기능을 연구 미리 보기(Research Preview)로 출시하여 사용자들이 초기 아이디어에 대한 피드백을 줄 수 있도록 합니다. 이는 제품팀의 부담을 줄이고 1~2주 안에 기능을 출시할 수 있게 합니다.
긴밀한 협업 프레임워크: 엔지니어링, 마케팅, 문서팀 간에 긴밀한 프로세스를 구축하여 기능이 준비되면 빠르게 출시할 수 있도록 합니다. 엔지니어는 기능을 Evergreen Launch Room에 게시하고, 마케팅 및 문서팀이 다음 날 발표 준비를 완료합니다.

Cat Wu는 PRD(Product Requirements Document)와 로드맵이 Anthropic에서 어떻게 발전했는지도 설명했습니다.

엄격한 측정 지표: 매주 팀 전체가 측정 지표를 검토하여 비즈니스의 모든 측면을 깊이 이해하고, 목표와 진행 상황, 그리고 목표 달성에 영향을 미치는 요인들을 파악합니다.
팀 원칙: 핵심 사용자, 그들이 왜 핵심 사용자인지 등을 포함하는 팀 원칙 목록을 통해 모든 팀원이 비즈니스와 우선순위를 이해하고 PM이나 다른 이해관계자의 방해 없이 스스로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
PRD의 역할: 모든 기능에 PRD를 작성하는 것은 아니지만, 특히 모호한 기능의 경우 목표, 매력적인 사용 사례, 해결해야 할 문제 등을 담은 한 페이지짜리 PRD를 작성하는 것이 도움이 됩니다. 또한, 몇 달이 걸리는 인프라 관련 프로젝트에는 여전히 PRD를 작성한다고 합니다.

2. Mythos 모델과 Anthropic의 출시 속도 및 PM팀 구조

Anthropic은 Mythos라는 매우 강력한 모델을 출시했으며, 이는 Anthropic의 빠른 제품 출시 속도에 기여했지만 전부는 아니라고 Cat Wu는 말합니다. 그들은 이미 몇 분기 전부터 빠르게 움직이고 있었으며, 이는 모델을 내부적으로 활용하는 것뿐만 아니라 "프로세스와 팀의 기대치"에 크게 기인합니다. Anthropic은 모든 사람이 아이디어를 내고, 일주일 내에 심지어 하루 만에 세상에 내놓을 수 있도록 권한을 부여하고자 한다고 합니다.

"우리는 처리 과정을 매우 간소화했습니다. 우리는 모든 장벽을 제거하여 물건을 출하하고 싶습니다. 우리는 팀의 모든 사람이 아이디어를 내고, 일주일 안에, 때로는 하루 만에 세상에 내놓을 수 있도록 권한을 부여받았다고 느끼도록 하고 싶습니다."

최근 Claude Code의 소스 코드가 유출된 사건에 대해서는 "인적 오류"의 결과였다고 밝혔습니다. 두 번의 인간 검토 단계를 거쳤음에도 발생했으며, Anthropic은 이러한 일이 재발하지 않도록 프로세스를 강화했다고 설명했습니다.

OpenClaw와의 통합 정책 변경에 대한 질문에는, Claude에 대한 수요가 많아 인프라 확장 및 토큰 효율성 개선에 노력하고 있다고 답했습니다. OpenClaw와 같은 타사 제품들은 Anthropic의 퍼스트파티 제품과 다른 사용 패턴을 보이며, 이에 따라 퍼스트파티 제품과 API의 우선순위를 높일 수밖에 없었다고 설명했습니다. Cat Wu는 이는 어려운 결정이었지만, 모든 사용자에게 구독과 함께 일부 크레딧을 제공함으로써 전환을 원활하게 하려고 노력했다고 덧붙였습니다.

Anthropic의 PM 팀은 대략 30~40명 규모로, 다음과 같이 구성됩니다:

연구 PM 팀: 고객 피드백을 모델 연구팀에 전달하고 모델 출시를 관리합니다.
클라우드 개발자 플랫폼 팀: Claude Code가 구축된 API를 유지 관리하고 관리형 에이전트와 같은 기능을 출시합니다.
클라우드 코드 팀: Claude Code와 Cowork 제품을 담당합니다.
엔터프라이즈 팀: Claude Code와 Cowork가 엔터프라이즈 고객에게 더 쉽게 채택될 수 있도록 비용 관리, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 보안 제어 등을 담당합니다.
성장 팀: 제품군 전반의 성장을 책임집니다.

3. 엔지니어와 PM 역할의 융합 및 제품 취향의 중요성

Cat Wu는 AI 시대에 모든 직무의 경계가 허물어지고 있다고 설명했습니다. PM이 엔지니어링 작업을 하고, 엔지니어가 PM 작업을 하며, 디자이너가 PM 역할을 수행하고 코드까지 작성하는 상황이 벌어지고 있다는 것입니다. 그녀는 이러한 변화에 대해 Anthropic에서는 "뛰어난 제품 감각을 가진 엔지니어를 채용하는 데 집중한다"고 말했습니다. 이는 제품 출시 과정에서 발생하는 간접비를 줄이고, 팀의 엔지니어들이 사용자 피드백을 직접 받아 제품을 출시할 수 있도록 하기 위함입니다.

"저는 모든 역할이 합쳐지고 있다고 생각합니다. PM은 일부 엔지니어링 작업을 하고, 엔지니어는 PM 작업을 하며, 디자이너는 PM 역할을 수행하고 코드까지 작성합니다. 뛰어난 제품 감각을 가진 엔지니어를 훨씬 더 많이 고용하거나, 엔지니어링 채용은 그대로 유지하고 PM을 훨씬 더 많이 고용하여 일부 작업 지도를 돕거나 할 수 있습니다."

Cat Wu는 엔지니어 출신이며, Anthropic PM 팀의 거의 모든 구성원이 엔지니어 출신이거나 직접 코드를 작성한다고 밝혔습니다. 이는 팀과의 신뢰를 구축하고 빠르게 움직이는 데 도움이 된다고 합니다.

그녀는 "제품 취향(Product Taste)"이 가장 중요한 기술이라고 강조했습니다. 코드를 작성하는 비용이 저렴해짐에 따라 "무엇을 작성할지 결정하는 것"이 훨씬 더 가치 있어진다는 것입니다.

"코드를 작성하는 비용이 훨씬 저렴해짐에 따라, 무엇을 작성할지 결정하는 것이 더 가치 있게 됩니다. 이 기능에 어떤 UX가 적합할까요? 사용자가 경험할 수 있는 가장 즐거운 방법은 무엇일까요? 우리는 수만 건의 GitHub 이슈를 받고 있으며, 이 중 어떤 것을 구축할 가치가 있고, 어떻게 올바른 방법으로 구축할지 판단하는 데 많은 세심함과 취향이 필요합니다."

엔지니어링 배경은 앞으로 몇 달 동안 특히 유용할 것이라고 덧붙였습니다. 엔지니어링 배경이 있는 사람은 무언가를 구축하는 데 얼마나 어려운지 더 잘 이해할 수 있기 때문에 우선순위 설정에 도움이 된다는 설명입니다. Cat Wu는 기술 환경이 빠르게 변화하므로 몇 달 이상 예측하기 어렵다고 언급하며, "최초 원칙 사고(first principles thinking)"와 다양한 역할을 소화할 수 있는 "낮은 자존감(low ego)"을 가진 인재가 중요하다고 강조했습니다.

AI 시대에도 인간의 두뇌가 계속 유용할 영역으로는 다음을 꼽았습니다:

무엇을 할지 선택: 시장의 흐름을 파악하고 무엇을 우선순위로 둘지 결정하는 능력.
제품의 품질 판단: 구축한 것이 좋고 올바른지 판단하고, 초기 버전을 출시하는 능력.
상식(Common Sense)과 공감(EQ): AI 모델은 아직 모든 이해관계자, 그들의 관계, 선호도 등을 완전히 이해하지 못하며, 이러한 암묵적인 상식과 EQ는 여전히 매우 중요합니다.

4. 혼돈 속에서 정신 건강을 유지하는 법과 Anthropic의 문화

Cat Wu는 Anthropic의 빠른 변화와 끊임없는 혼돈 속에서 정신 건강을 유지하는 방법에 대해서도 이야기했습니다. 그녀는 팀이 "혼돈을 즐기는(lean into the chaos)" 사람들로 가득하다고 말하며, 모든 도전을 미소로 맞이하고 스트레스를 받으면 번아웃될 것이라는 점을 인식한다고 설명했습니다. Anthropic은 도전을 보고 "힘들겠지만 해결할 생각에 설렌다"고 말할 수 있는 사람들을 찾습니다.

"우리 팀은 혼돈을 즐기는 사람들로 가득합니다. 그래서 우리는 모든 도전을 미소로 맞이하려고 노력합니다. 왜냐하면 항상 많은 일이 일어나고 있기 때문입니다. 항상 많은 위험과 까다로운 상황이 있습니다. 그래서 어떤 일에 너무 스트레스를 받으면 번아웃될 것입니다."

그녀는 또한 팀원들이 "어젯밤의 P0보다 오늘의 P0000이 더 크다"는 것을 인지하고, 충분히 잘 자고, 다음에 좋은 결정을 내릴 수 있도록 시간을 잔인하게 우선순위화하며, 어떤 것들은 포기할 줄 알아야 한다고 강조했습니다. 예를 들어, 버그가 있는 기능을 출시하는 것은 전통적인 PM에게는 상상할 수 없는 일이지만, Anthropic에서는 빠르게 피드백을 받고 다음 릴리스에서 수정할 수 있음을 알기에 받아들인다고 말했습니다.

"하지만 우리가 출시하는 제품 중에는 제가 바라는 만큼 완벽하지 않은 것도 있습니다. 하지만 우리의 최우선 목표는 전문 개발자들을 지원하는 것입니다. 그리고 제품이 핵심 사용 사례를 막지 않는 한, 성공적이지 않아도 괜찮습니다. 왜냐하면 우리는 피드백을 듣고 다음 릴리스에서 수정할 것이기 때문입니다. 버그가 있는 기능을 출시하는 것은 밤잠을 설치게 할 일이었을 텐데, 이제는 빠른 피드백을 받고 다음 릴리스에서 수정할 것이라는 것을 알기에 받아들일 수 있게 되었습니다."

Anthropic은 빠른 출시 속도 때문에 "제품 일관성을 희생한다"고 인정했습니다. 과거에는 코드를 작성하는 비용이 비쌌기 때문에 제품군 전체를 신중하게 계획하고 각 제품의 사용 사례와 통합 방식을 정의했지만, AI의 빠른 발전 속도와 테스트해야 할 아이디어가 많아지면서 기능들이 겹치는 경우도 생긴다고 합니다. 이는 새로운 사용자에게는 혼란을 줄 수 있지만, Anthropic은 이를 "많은 기능을 출시하는 대가"라고 생각하며, 사용자에게 핵심 기능과 모범 사례를 이해시키는 데 더 많은 노력이 필요하다고 덧붙였습니다.

Cat Wu는 사용자들이 빠르게 변화하는 AI 생태계를 따라잡기 위해 매일 트위터를 확인해야 하는 부담을 느끼고 있다고 언급하며, "사용자들이 제품을 열면 도구가 스스로 교육하거나 원하는 것을 가르쳐주어 편안함을 느끼도록" 하는 것이 목표라고 말했습니다. 최근 출시된 /powerup 명령어가 이러한 노력의 일환으로, 제품의 핵심 기능과 사용법을 안내하여 사용자들이 느끼는 혼란을 줄여줍니다.

5. Anthropic 성공의 비결: 미션 정렬과 집중

Cat Wu는 Anthropic의 놀라운 성공 비결로 두 가지를 꼽았습니다. 첫 번째는 바로 "통합된 미션(unifying mission)"입니다.

"두 가지 가장 중요한 것은 첫째, 이 통합된 미션입니다. 이것이 얼마나 중요한지 설명하기 어렵습니다. 우리는 인류 전체에 안전한 AGI를 가져다주는 것을 가장 중요하게 생각하는 사람들을 고용합니다. 그리고 이것은 실제로 우리가 전체 제품군이 무엇에 집중해야 하는지에 대한 결정에서 자주 언급하는 것입니다."

Anthropic은 안전한 AGI를 인류 전체에 제공한다는 미션을 모든 의사 결정의 최우선 순위에 둡니다. 이 미션이 개별 제품 라인보다 위에 있기 때문에, 조직 전체가 빠르고 통일된 방식으로 결정을 내리고 실행할 수 있다고 합니다. 만약 두 가지 상충되는 우선순위가 있다면, Anthropic의 미션에 무엇이 더 중요한지 논의하여 결정하고, 모든 팀원이 그 결정에 따릅니다. 이는 때때로 Claude Code와 같은 개별 제품의 출시를 연기하는 것을 의미하기도 합니다.

두 번째 성공 비결은 "집중(focus)"입니다. Cat Wu는 미션이 팀이 자신들의 목표와 핵심 결과 지표(KR)를 희생하더라도 Anthropic 전체의 목표와 KR을 위해 기꺼이 희생하게 만든다고 설명했습니다.

"미션은 팀이 자신의 목표와 KR을 희생하더라도 Anthropic의 목표와 KR을 위해 기꺼이 희생하게 만든다는 의미입니다. 그리고 사람들은 이러한 트레이드오프를 기꺼이 받아들입니다. 예를 들어, Claude Code가 실패했지만 Anthropic이 성공한다면 저는 매우 행복할 것입니다. 그리고 우리 팀 전체는 그러한 사고의 흐름을 따르는 결정을 기꺼이 내립니다."

OpenClaw 정책 변경 또한 Anthropic의 미션인 사용자 수 확대를 위한 결정의 일환이라고 설명했습니다. Anthropic은 퍼스트파티 제품과 API를 통해 사용자에게 더 많이 도달하는 것을 우선시하며, 이는 때때로 타사 제품에 대한 지원을 희생하는 결과를 낳는다는 것입니다.

6. Claude Code, Desktop, Cowork 활용법과 PM의 AI 스택

Cat Wu는 Claude Code, Desktop, Cowork를 언제 어떻게 사용해야 하는지 명확하게 설명했습니다.

Claude Code (CLI): 터미널에서 단발성 코딩 작업을 시작할 때 주로 사용하며, 최신 기능이 가장 먼저 출시되는 가장 강력한 도구입니다.
Claude Code (Desktop): 프런트엔드 작업이나 웹 앱 구축 시 미리보기 기능을 활용할 때 유용합니다. 비기술적인 사용자에게는 터미널보다 더 직관적인 그래픽 인터페이스를 제공하며, 모든 작업(CLI, 웹, 모바일 세션)을 한눈에 볼 수 있는 원스톱 제어판 역할도 합니다.
Claude Code (Web & Mobile): 노트북 없이 이동 중에도 작업을 시작할 수 있도록 해줍니다.
Cowork: 코드가 아닌 결과물을 생성하는 모든 작업에 사용됩니다. Slack, Gmail, Google Drive 등을 연동하여 컨텍스트를 제공하면, Cowork는 이메일 정리, 슬라이드 덱 제작, 문서 작성 등 다양한 비코딩 작업을 효율적으로 처리합니다.

Cat Wu는 Cowork를 활용하여 밤사이에 20페이지짜리 발표 자료를 만들었던 경험을 공유했습니다. 그녀는 Cowork에 자신의 Google 캘린더, Slack, Gmail, Google Drive를 연결하여 필요한 모든 정보를 제공합니다. 그리고 원하는 이야기의 흐름과 기존 발표 자료를 제공하면, Cowork가 관련 정보를 수집하고 디자인 시스템을 활용하여 고품질의 발표 자료 초안을 만들어준다고 합니다.

"Cowork에게 제가 전달하고 싶은 이야기를 말했습니다. 그리고 Cowork는 실제로 한 시간 동안 작업했습니다. 우리가 출시한 것을 보기 위해 트위터를 검색하고, Evergreen Launch Room을 검색하고, 우리 팀이 Claude Code를 통해 얻은 가장 많은 가치를 보여주는 데모를 게시하는 Claude Code announce 채널을 검색했습니다. 그리고 이 모든 것을 종합하여 오늘 아침에 제가 본 20페이지짜리 슬라이드 덱을 만들었습니다."

Cat Wu는 이러한 과정을 통해 PM의 역할이 여전히 중요하다고 강조합니다. Claude는 훌륭한 브레인스토밍 파트너이자 방대한 정보를 빠르게 합성하여 모든 가능성을 제시하지만, 최종 제품에 무엇이 포함되어야 하는지에 대한 최종 결정은 PM의 역할이라는 것입니다.

그녀의 개인적인 PM 테크 스택은 주로 Claude Code, Cowork, 그리고 Anthropic의 핵심 OS인 Slack으로 구성됩니다. 그녀는 Cowork의 한계를 시험하고 모델이 왜 특정 실수를 저지르는지 이해하는 데 많은 시간을 할애합니다. Anthropic 내부에서는 Claude Code 덕분에 개인화된 업무 소프트웨어 개발이 활성화되어, 직원들이 자신의 특정 사용 사례에 맞는 커스텀 앱을 만들고 있다고 합니다. 예를 들어, 영업팀의 한 직원은 반복적인 발표 자료를 만드는 대신 고객 정보를 자동으로 끌어와 맞춤형 발표 자료를 생성하는 웹 앱을 구축하여 효율성을 극대화했습니다.

Anthropic에서 토큰 사용량이 가장 많은 팀은 엔지니어링 팀이지만, 두 번째로 토큰을 많이 사용하는 팀은 응용 AI(Applied AI) 팀이라고 합니다. 이 팀은 고객이 Anthropic의 API를 채택하도록 돕고, 고객을 위한 프로토타입을 제작하며, 고객 커뮤니케이션과 기록 관리를 담당하기 때문에 Cowork와 Claude Code를 모두 많이 사용합니다. 이들은 Cowork를 활용하여 고객 미팅 전에 관련 정보를 요약하고, 질문에 대한 답변을 찾으며, 자체 워크플로를 구축하여 팀원들과 공유합니다.

Cat Wu는 모델이 발전할수록 "토큰당 지식 노동자 비용"이 증가한다고 언급하며, 사람들이 모델에 더 많은 작업을 위임하고 더 많은 시간을 AI 도구에서 보내기 때문이라고 설명했습니다. Anthropic은 내부 팀이 가능한 한 빠르게 개발할 수 있도록 권한을 부여하고, 토큰 사용을 책임감 있게 하도록 신뢰한다고 덧붙였습니다.

7. AI 시대 PM에게 필요한 새로운 역량과 제품 비전

AI 시대에 PM에게 필요한 새로운 역량에 대해 Cat Wu는 "한 달 후 제품이 어떤 모습이어야 할지 정의할 수 있는 능력"을 가장 어려운 기술로 꼽았습니다. 모델의 능력과 사용자 행동 변화가 불확실한 상황에서, 최고의 PM은 사용자들이 기존 제품의 한계를 어떻게 '남용'하고 있는지 파악하여 패턴을 보고, 명확한 방향을 설정하며, 모델의 능력이 기대보다 좋거나 나쁠 경우 경로를 변경할 수 있어야 한다고 말했습니다.

"가장 어려운 기술은 한 달 후에 제품이 어떤 모습이어야 할지 정의할 수 있는 능력입니다. 해당 기간 동안 모델의 기능과 사용자 행동 변화에 대한 불확실성이 많습니다. 하지만 최고의 PM은 사용자들이 기존 제품의 한계를 어떻게 '남용'하는지에 따라 패턴을 볼 수 있으며, 방향을 설정하고 꾸준히 실행하며, 모델 기능이 원래 예상했던 것보다 훨씬 좋거나 나쁠 경우 경로를 변경할 수 있습니다."

그녀는 "AGI에 너무 심취하는 것(AGI pilled)"의 어려움을 지적했습니다. 모델이 모든 것을 할 수 있는 미래를 상상하기는 쉽지만, 현재 모델의 한계 내에서 최대 역량을 끌어내는 방법, 사용자를 올바른 경로로 안내하고 모델의 강점을 활용하며 약점을 보완하는 방법을 파악하는 것이 진정한 도전이라고 합니다.

이러한 기술을 개발하는 방법으로는 다음을 제시했습니다:

모델과 많은 시간 대화하고 사용하기: 모델이 예상치 못한 행동을 할 때, 모델에게 스스로의 행동을 성찰하도록 요청하여 왜 그렇게 했는지 물어보는 것이 중요합니다. 이는 시스템 프롬프트의 문제점이나 모델의 추론 과정을 이해하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
정확한 피드백을 주는 사용자를 식별: 모델에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 피드백을 줄 수 있는 소수의 사용자를 찾는 것이 중요합니다. Anthropic 팀원들 또한 새로운 모델을 테스트할 때 서로의 피드백을 공유하며 모델의 강점과 약점을 파악합니다.
평가(Evals) 구축: 유용성을 위해 수백 개의 평가를 만들 필요는 없으며, 10개의 훌륭한 평가만으로도 팀이 목표를 정량화하고 진행 상황 및 부족한 부분을 파악하는 데 중요하다고 강조했습니다. 그녀는 평가가 과소평가된 PM의 역량이라고 말하며, PM은 제품 정의가 필요한 기능에 대해 평가를 직접 구축하여 목표와 성공률, 그리고 개선점을 파악한다고 설명했습니다.

Cat Wu는 Claude의 "캐릭터(character)와 성격(personality)"이 Claude의 성공에 매우 중요하다고 역설했습니다. Claude의 캐릭터를 형성하는 Amanda와 같은 사람들이 모호한 역할을 수행하며, Claude가 어떤 존재여야 하는지에 대한 강한 신념을 가지고 있다고 합니다. 사용자들은 Claude의 "밝고 유쾌하면서도 매우 유능한" 모습과 "겸손하고(low ego) 긍정적인(positive)" 태도를 좋아한다고 합니다. 문제가 발생했을 때 "정말 죄송합니다. 알려주셔서 감사합니다. 고치겠습니다"라고 말하거나, 어려운 작업에 대해 "괜찮습니다. 이렇게 시작해 봅시다. 제가 시작해 드릴까요?"라고 말하는 Claude의 모습은 훌륭한 동료의 자질과 같다고 설명합니다.

새로운 모델의 출시는 종종 제품 변경으로 이어지는데, 이는 예상과 달리 "더 이상 필요하지 않은 기능을 제거하는 것"을 의미하기도 합니다. 초기 모델의 한계를 보완하기 위해 추가했던 기능(예: 해야 할 일 목록)이 모델이 스마트해지면서 스스로 처리하게 되면 제거되는 것입니다.

"새로운 모델이 가져오는 변화의 대부분은 더 이상 필요 없는 기능을 제거하는 것입니다. 종종 우리는 모델의 한계를 보 보완하기 위해 제품에 기능을 추가합니다. 왜냐하면 모델이 자연스럽게 스스로 그 작업을 수행하지 않기 때문입니다. 이에 대한 고전적인 예시는 할 일 목록입니다."

반면, 새로운 모델은 완전히 새로운 기능을 가능하게 하기도 합니다. 예를 들어, 코드 리뷰 제품은 과거 모델로는 정확도가 충분하지 않아 출시하지 못했지만, 최근 모델인 Opus 45, 46, Sonnet 4.6을 통해 신뢰할 수 있는 코드 리뷰를 제공할 수 있게 되었고, 현재는 PR 병합 전에 의존하는 수준이 되었다고 합니다. 이는 Cat Wu가 말한 "아직 완벽하게 작동하지 않는 제품을 먼저 만들어두고, 새로운 모델이 그 격차를 메울 때까지 기다리는 전략"의 좋은 예시입니다.

Claude Code와 Cowork의 비전은 개별 작업의 성공률을 높이는 것에서 시작하여, 모델이 똑똑해지면 동시에 여러 작업을 처리하고, 궁극적으로는 수백 개의 클라우드 작업을 동시에 실행하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 원격에서 작업을 관리하고, 인간이 검토해야 할 중요한 작업을 식별하며, 에이전트가 작업 완료를 정확하게 검증하고, 사용자 피드백을 통해 지속적으로 학습하여 개선되는 인프라를 구축하는 것이 Anthropic의 비전입니다.

8. AI 시대에 번창하기 위한 조언

Cat Wu는 AI 시대에 성공하기 위한 조언으로 다음을 제시했습니다:

반복적인 수동 작업을 AI에 위임: AI는 지루한 작업을 대신 처리하고, 사용자의 선호도를 학습하여 자동화할 수 있습니다. 이는 사용자가 창의적인 부분에 집중하고 더 많은 일을 할 수 있게 해줍니다.
자동화를 100% 성공률로 끌어올리기: 90~95%의 정확도로 작동하는 자동화는 진정한 자동화가 아니며, 최종 5~10%를 위해 시간과 노력을 투자하여 완전히 신뢰할 수 있는 자동화를 구축해야 합니다.
실제로 매일 사용하는 앱 구축: 프로토타입이나 한 번만 사용하는 앱보다는 매일 사용하는 앱을 구축하여 AI의 실제 가치를 경험하고 지속적으로 학습해야 합니다.
커스터마이징에 과도하게 매몰되지 않기: 워크플로 커스터마이징은 즐거울 수 있지만, 핵심 목표에서 벗어나지 않도록 균형을 유지하는 것이 중요합니다.

"AI는 모든 사람에게 이전보다 훨씬 더 많은 레버리지를 제공합니다. 그래서 저는 여러분이 수동 작업을 여러 번 하고 있다는 것을 깨달을 때마다, Claude Code, Cowork 또는 다른 AI 도구를 사용하여 자동화하는 방법을 생각해 보라고 권하고 싶습니다."

그녀는 또한 2024년 세대의 AI 제품이 채팅 기반이었던 반면, Claude Code 세대의 제품은 "액션 기반(action-based)"이라는 점을 강조했습니다. Claude가 사용자를 대신하여 직접 행동할 수 있을 때 진정한 '아하' 모멘트가 찾아온다고 설명하며, 이는 AI의 진정한 힘을 보여주는 것이라고 덧붙였습니다.

9. 번개 라운드

추천 도서:

"How Asia Works": 경제 발전과 성공적인 경제를 만드는 정책 및 정부에 대한 이야기.
"The Technology Trap": 산업혁명과 컴퓨터 혁명이 노동자들에게 미친 영향에 대한 역사적 고찰.
"Paper Menagerie": 성장, AI, 자기 발견에 대한 단편 소설집.

최근 감명 깊었던 영화/TV 쇼:

"Drive to Survive": F1 엔지니어링 목표에 대한 순수한 열정이 인상 깊었음.
"Free Solo": Alex Honnold의 로프 없이 엘 캐피탄 등반 이야기. 극한의 집중력과 순수한 성취가 감동적이었음. (Cat Wu 본인도 클라이머)

최근 발견한 최애 제품:

Waymo: 자율주행 택시. 운전자가 없어 워크콜을 하거나 생산성을 높일 수 있는 점을 높이 평가. 30분의 시간 절약 효과.

인생 좌우명:

"Just do things (그냥 해)": 최초 원칙 사고를 바탕으로 옳은 행동 방침을 명확히 하고, 망설이지 말고 실행하며 실수에서 배우는 것을 강조. 이는 직무 경계가 모호한 AI 시대에 특히 중요한 자세.

가장 좋아하는 Claude의 "생각하는 단어":

Manifesting (현실화 중): 목표를 현실로 만드는 과정에 대한 긍정적인 의미.

AGI 시대에 하고 싶은 일:

세상을 함께 이끌어가는 것: AGI가 사회 전반에 확산되는 데 시간이 걸릴 것이므로, 이 전환을 돕는 데 집중.
암벽 등반: 프랑스 퐁텐블로와 같은 곳에서 암벽 등반을 즐기고 싶음.
독서 및 학습: 물리학, 로봇 공학, 하드웨어, 항공 우주 등 아직 모르는 분야에 대해 깊이 있게 배우고 싶음.

결론

Anthropic의 Cat Wu와의 대화는 AI 시대에 기업이 어떻게 빠르게 혁신하고, PM의 역할이 어떻게 변화하며, 개인이 어떻게 번창할 수 있는지에 대한 귀중한 통찰을 제공했습니다. Anthropic의 성공은 명확한 미션 정렬, 빠른 실행 속도, 그리고 제품 취향과 상식을 겸비한 다재다능한 인재 확보에 있음을 알 수 있습니다. 특히, AI 모델의 발전에 맞춰 제품을 유연하게 조정하고, '아직 작동하지 않는 제품을 미리 구축하여' 미래를 준비하는 전략은 인상 깊었습니다.

AI가 반복적인 작업을 자동화하여 인간에게 창의적인 영역에 집중할 기회를 제공하는 만큼, 개인은 이러한 도구를 적극적으로 활용하고, 자동화의 완성도를 100%까지 끌어올리며, 실제로 매일 사용하는 앱을 구축하여 AI의 가치를 극대화해야 할 것입니다. Cat Wu의 "그냥 해"라는 좌우명처럼, AI 시대에는 적극적인 행동과 끊임없는 학습이 성공의 열쇠임을 다시 한번 깨닫게 됩니다.