Anthropic, 에이전트 중심 조직으로

1. 왜 이 사례인가

2021년에 설립된 Anthropic은 Claude 모델을 개발하는 기업입니다. 2026년 10월 16일, The Anthropic Institute의 경제학 연구팀은 회사를 하나의 사례 연구로 다룬 기술 보고서인 How employment is changing at Anthropic을 발표했습니다. 저자들은 Anthropic을 AI 중심으로 대대적인 조직 개편을 단행한 조직으로 설명하며, 이곳의 모습이 향후 다른 일터가 마주할 미래를 미리 보여주는 것은 아닌지 질문을 던집니다. 보고서의 데이터는 사내 인사 기록, AI 사용 로그, 산출물 지표, 직원 설문조사, Slack 및 일정 데이터 패턴, 채용 평가표, 직원 17명과의 인터뷰를 기반으로 합니다.

또 다른 사내 게시물인 Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs는 2026년 8월 기준 연구 개발 영역을 다룹니다. Claude가 사내 AI 연구 개발을 얼마나 주도하고 있는지, 그리고 동시 실행되는 약 3만 개의 에이전트를 어떻게 모니터링하는지 설명합니다. 세 번째 게시물인 How AI is transforming work at Anthropic(2025-12-02)은 2025년 8월 엔지니어들을 대상으로 진행한 설문조사 결과를 담고 있어 비교의 출발점을 제공합니다.

이 사례는 세 가지 점에서 주목할 만합니다. 첫째, 변화가 엔지니어링을 넘어 영업, 법무, 재무, 채용, 임원 비서, 콘텐츠 작성 등 전 직무로 확산되었으며 보고서가 직무별 사례를 제시한다는 점입니다. 둘째, 에이전트가 대부분의 업무 시간을 차지할 때 사람에게 어떤 일(대기, 검토, 지침 작성, 모니터링)이 일어나는지 수치로 보여줍니다. 셋째, 에이전트 작업 실행 전과 실행 후에 무엇을 확인하고 몇 건의 사례가 사람에게 전달되는지를 포함해 에이전트를 감독하는 방식을 공개했습니다.

세 자료 모두 Anthropic이 자사에 대해 직접 작성한 것입니다. 생산성 관련 결과는 상관관계에 기반하며, 저자들은 자사의 상황이 특수하여 일반화하기 어려울 수 있다고 덧붙였습니다.

2. Problem

보고서는 특정 비즈니스 문제 하나만을 다루지 않습니다. 회사가 빠르게 성장하는 과정에서 자체 개발한 제품이 직원들의 일하는 방식을 어떻게 바꾸었는지를 서술합니다. 보고서는 “Anthropic은 빠르게 확장했습니다”라고 명시합니다.

2025년 12월 설문조사는 2025년 8월 당시의 상황을 보여줍니다. 엔지니어와 연구원들은 업무의 약 60%에서 Claude를 활용하고 있으며, 스스로 체감하는 생산성 향상이 약 50%에 달한다고 답했습니다. 하지만 “대부분의 직원이 Claude를 자주 사용하면서도 업무를 ‘완전 위임’할 수 있는 비중은 0~20%에 불과하다고 답했습니다.” 직원들은 “쉽게 검증할 수 있는” 업무, “위험 부담이 적은” 업무, 혹은 단순 반복 작업 위주로 위임했습니다. 한 엔지니어는 자신의 기준을 다음과 같이 표현했습니다. “그 일을 하고 싶은 마음이 클수록 Claude를 쓰지 않을 확률이 높습니다.” 모델이 발전함에 따라 “이 경계가 계속해서 재조정되고 있다”는 설문 결과도 있었으나, 기획이나 “취향”이 반영되는 결정은 대부분 사람이 직접 맡았습니다.

이 설문조사는 이미 변화의 방향성을 뚜렷하게 보여주었습니다. 2025년 2월에서 8월 사이 Claude Code 트랜스크립트당 연속 도구 호출 횟수는 9.8회에서 21.2회로 증가했고, “사람의 입력 횟수는 33% 감소했습니다.” 한 응답자는 자신의 업무가 “새로운 코드를 처음부터 작성하기보다 코드를 검토하고 수정하는 역할로 70% 이상 전환되었다”고 평가했습니다. 응답자들은 전문 기술 퇴화, 역량이 약화된 상태에서 AI를 감독해야 하는 문제, 주니어 직원에 대한 멘토링 감소 등을 우려했습니다.

2026년에 이르러 질문은 에이전트를 도입할 것인가에서 에이전트가 대부분의 작업 시간을 처리할 때 사람이 어떻게 일해야 하는가로 옮겨갔습니다. 2026년 10월 보고서는 이러한 제약 조건을 직설적으로 명시합니다. “사람의 주의력은 지속적인 병목 지점입니다.”

확인된 사실: Anthropic의 “빠른 확장”; 2025년 8월 엔지니어 및 연구원 132명 설문조사(업무의 약 60%에 Claude 활용, 자체 추정 생산성 향상 약 50%, “완전 위임” 0~20%); 쉽게 검증 가능하거나 위험 부담이 적거나 단순한 업무의 위임; 기획 및 “취향” 관련 결정은 사람이 유지; 트랜스크립트당 도구 호출 9.8 → 21.2회 및 사람의 입력 33% 감소(2025년 2~8월); 기술 유지 및 멘토링에 대한 우려; 2026년 10월 보고서에서 사람의 주의력을 병목 지점으로 명시.

3. Solution

3.1 엔지니어링을 넘어 전 직무로 확산된 에이전트

10월 보고서는 직원 인터뷰와 사내 데이터를 바탕으로 직무별 구체적인 사례를 소개합니다.

* 엔지니어링: “엔지니어 1인당 코드 커밋 수가 가장 가파르게 증가하여 6개월 전 속도의 5배에 달했습니다.” 엔지니어들은 “에이전트의 리더이자 관리자가 되었다고 설명했습니다.” 보고서에 사용된 대리지표에 따르면 에이전트가 작성한 코드와 사람이 작성한 코드 사이에 “이후 제거되거나 되돌려진 코드 라인 비율의 차이는 없었습니다.”

* 영업: 한 영업 담당자(AE)는 자동화가 “이전 업무의 약 20%를 대체하고 있다”고 밝혔습니다. 또 다른 담당자는 자동화 덕분에 “기존보다 30% 더 많은 고객과 대화할 수 있게 되었다”고 전했습니다.

* 법무: 한 변호사는 “위험과 기회를 탐색하고” 인입되는 질문을 분류하며 대외 공개 문안을 초벌 검토하는 “Claude 자동화 시스템을 구축했습니다.” 보고서는 고객사의 에이전트가 문서를 쉽게 찾을 수 있도록 지원하는 방향으로도 법무 업무가 이동하고 있다고 덧붙였습니다.

* 채용: 한 채용 담당자는 후보자 발굴과 추적에 Claude를 활용하면서 “시간을 확보해 노후화된 면접 질문을 개편하고 더 많은 지원자를 직접 만날 수 있게 되었습니다.”

* 재무: 구매 요청을 검토하는 에이전트를 개발한 한 재무 관리자는 동료들에게 “많은 시간이 걸리는 작업을 찾아내 다른 일에 집중할 수 있도록 돕는 것이 목적”이라고 설명했습니다.

* 임원 비서: 한 비서는 일정 조율과 이메일 분류를 위한 에이전트를 만들었습니다. 이 비서는 “Claude가 아주 기본적인 초급 행정 업무를 덜어주는 단계를 이미 지났다고 생각합니다”라며, 이제는 “비서실장” 업무에 가까운 영역으로 이동했다고 밝혔습니다.

* 콘텐츠: “2026년 봄, 팀은 에이전트가 설득력 있는 제품 콘텐츠를 작성하도록 효과적으로 유도하는 컨텍스트 그래프를 개발했습니다.” 이후 작성자들은 에이전트 프롬프트 작성과 모델 평가 업무로 역할을 전환했습니다.

* 코딩을 시작한 비개발 직군: 비기술 직군의 코딩 에이전트 사용 세션은 2025년 8월 월 2회에서 2026년 5월 월 90회로 증가했습니다.

3.2 연구 및 엔지니어링: Claude가 업무의 4분의 1을 “주도”

측정 관련 게시물은 Epoch AI가 정의한 자동화 단계를 바탕으로 시제품 형태의 “Anthropic R&D Automation Index”를 제시합니다. “AL3에서 AI는 ‘협업’합니다. 사람의 긴밀한 지시 아래 큰 단위의 작업을 수행할 수 있습니다.” “AL4에서 AI는 ‘주도’합니다. 사람이 감독하는 동안 개괄적인 프롬프트만으로 대부분의 작업을 처음부터 끝까지 완료할 수 있습니다.” AL5 단계에서 AI는 완전 자율로 동작합니다.

게시물은 야간 데이터 파이프라인 장애 사례로 각 단계를 설명합니다. AL3에서는 “엔지니어가 실행 실패 로그를 Claude에 가져와” 복구 작업을 긴밀하게 지시합니다. AL4에서는 “엔지니어가 지속적으로 지켜볼 필요가 없습니다.” Claude가 스스로 원인을 조사하고 수정하며 테스트를 진행합니다. 다만 “Claude가 수정 사항을 직접 배포하지는 않으므로” 엔지니어가 결과 보고서를 검토한 뒤 배포합니다. 엔지니어가 문제를 직접 전달할 필요조차 없는 AL5는 “아직 도달하지 못한 단계”입니다.

2026년 8월 기준 “Claude는 Anthropic AI R&D 업무의 26%를 ‘주도’”하고 있으며, 이는 2026년 2월 1% 미만에서 크게 늘어난 수치입니다. 연구 업무의 90% 이상이 AL3 이상에서 수행됩니다. 측정 대상 업무 중 AL5 단계에 도달한 영역은 없습니다.

이 등급을 매기는 평가 과정 자체도 에이전트로 운영됩니다. 2026년 7월 매주 모델 R&D 부서 직원의 20%를 표본 추출한 뒤, Claude 연구 에이전트가 Slack과 내부 문서를 참조하여 해당 직원들이 수행한 업무를 정리했습니다. 이를 통해 약 15,000개의 작업이 추출되었고, Claude는 이를 542개 노드로 구성된 트리 구조로 묶었습니다. 각 노드에 대해 한 Claude 에이전트가 작업 방식을 조사하고, 별도의 판정용 Claude 에이전트가 자동화 수준을 매겼습니다.

3.3 약 3만 개 에이전트의 감독 체계

측정 게시물에 따르면 사내에서 가장 많이 사용되는 플랫폼 기준으로 “Anthropic에서 한 시점에 연구 및 엔지니어링 작업을 수행하는 에이전트는 약 3만 개”에 달합니다. “이 측정치는 해당 플랫폼만을 대상으로 합니다.”

감독은 두 단계 레이어로 이루어집니다.

* 온라인 모니터는 모든 작업이 실행되기 직전에 점검합니다. 이 시스템은 에이전트가 사내 시스템 밖으로 모델 가중치를 유출하는 것과 같이 “신속하게 발생하며 되돌릴 수 없는 피해를 방지하도록 설계”되었습니다. “이러한 에이전트 작업의 100%가 실행 전 온라인 모니터를 거치며 대개 수초 이내에 처리됩니다.” 2026년 8월 한 달간 10억 건 이상의 결정이 분석되었고, “그중 0.002%(약 4만 7,000건 중 1건)가 차단되었습니다.” 차단된 작업에 대해서는 “사람이 일주일 이내에 검토를 완료합니다.”

* 오프라인 모니터는 “사후에 에이전트 활동 기록을 읽습니다.” 정렬 불일치(misalignment) 징후처럼 “서서히 나타나며 사후에 되돌릴 수 있는 위험한 행동”을 추적합니다. “모니터는 주당 약 10만 건의 트랜스크립트를 플래그로 지정”하여 다중 분류기를 거치게 하며, “가장 우선순위가 높은 플래그(주당 약 50건)를 선별해 사람의 검토로 전달합니다.” 게시물은 또한 “모니터가 추가 검토를 위해 트랜스크립트 1,000건당 대략 1~2건을 플래그로 지정한다”고 밝혔습니다. 플래그가 지정된 활동은 안전장치를 개선하는 데 활용되며, 중대하고 급박한 위험이 발견될 경우 배포의 위험 요소를 중단하도록 설계되어 있습니다.

모니터링 시스템 외에도 두 가지 주요 설계 원칙이 적용되었습니다. Anthropic은 “에이전트에게 개별 정체성을 부여하는 것이 중요하다”는 점을 확인했습니다. 에이전트가 다른 에이전트의 입력을 “자신의 생각으로 받아들이지 않고 검증해야 할 주장으로 취급”하게 만들어 “상관관계에 따른 연쇄 행동 위험을 낮출 수 있기 때문”입니다. 또한 “에이전트들은 비공개 통로가 아닌 공유된 공개 메시지 시스템을 통해 소통”하여 감사 가능한 기록을 남기도록 했습니다. 외부 평가 기관인 METR이 이 오프라인 모니터링 플랫폼에 대한 레드팀 테스트를 수행했습니다.

3.4 사람의 새로운 역할: 메타 업무, 지침, 그리고 가시적 채널<