“4년 걸린 일을 3개월에”…아임웹이 안팎으로 AI 쓰는 법

요즘 링 SNS에는 “클로드로 웹사이트를 만들었다”는 글이 꽤 많다. 결제 모듈도 붙였다,라거나 뭐도 된다더라, 라는 글을 자주 볼 수 있다. 그런 글을 볼 때마다 궁금했다. 그럼 노코드 웹빌더로 시작한 아임웹 같은 회사는 어떻게 되는 걸까? 마침 아임웹의 AI 활용법에 대해 물어볼 자리가 생겨, 지난 7일 서울 강남구에 위치한 아임웹 사무실에 방문했다. 인터뷰 당사자인 김형섭 아임웹 최고기술책임자(CTO)는 1999년 한국 정보올림피아드에서 동상을 받아 대학을 골라갈 정도였던 개발 영재다. 커넥트웨이브가 인수한 플레이오토의 창업자이기도 하다. 그래서 심도 있는 답을 기대했다. 그런데 정작 돌아온 답은 싱거웠다. “전자레인지가 생겼다고 셰프가 사라졌나요?” 웹사이트를 만드는 것과 이를 통해 사업을 굴리는 건 다른 문제라는 의미다. 지금 아임웹이 이전보다 고도화된 커머스 중심 수요를 품어내고 있다는 점에서 그의 말을 주목할 만하다. 코드 없이 웹사이트를 만들어주는 노코드 웹빌더로 이름을 알린 과거와 달리, 아임웹의 현재는 100만개 사이트에서 마케팅과 주문, 결제, CS까지 돌아가는 누적 거래액 7조원 규모 이커머스 중심 자사몰 기업에 가깝다. 코딩 없이 웹사이트가 필요한 이들 다수가 커머스를 원하기 때문이다. 아임웹은 자사 운영과 이용자(웹사이트 운영자)의 사업 운영 양쪽에 AI를 적극 활용한다. ‘아임웹’이라는 서비스와 시스템 내부를 탄탄하게 쌓아 거대한 트래픽에 끄떡없는 환경을 만들어 가는 한편, 아임웹 이용자들도 보다 쉽게 쓸 수 있도록 한다. 아임웹 개발조직이 AI를 받아들이고, 밖으로 선보이기까지를 주도한 김 CTO의 이야기를 조금 더 들어봤다. GPT 없는 세상에서, AI가 전기가 된 지금까지 먼저 숫자부터 보자. 김 CTO 합류 이후 아임웹은 오래된 시스템(레거시)을 걷어내는 리팩토링 작업을 4년간 해왔다. 그렇게 진행한 게 40%다. 그런데 AI를 중심으로 마이그레이션을 추진하자, 최근 3개월 동안 10%가 더 걷혔다. 기간이 10분의 1 이하로 단축된 셈이다. AI를 활용해 신제품 출시에 필요한 시간도 크게 짧아졌다. 예전엔 제품 하나를 내는 데 한 스쿼드의 엔지니어 네댓명이 붙어 6개월~1년까지도 걸렸다면, 지금은 한 명이 4주 만에 하나의 제품을 배포한다. 또 배포 이후 문제가 생겼을 때 되돌리는 시간은 15분에서 1분으로 줄었다. 이제 AI 문화가 잘 자리 잡았다는 자랑으로도 들리지만, 과거로 돌아가보면 회사의 사정은 반대였다. 김 CTO가 합류할 당시, 아임웹은 잘 크고 있었지만 “지속 가능한 인프라”와 “슈퍼 개발자”가 필요한 상황이었다. 이에 앞서 ‘당연함에 대한 저항(Contrarian)’ 등 철학과 내부 협업 문화를 고도화하던 중 AI가 등장했다. 개개인의 역량을 올릴 수 있는 기회가 적시에 나타난 것이다. 그런데 AI가 나타났다고, 모두가 두 팔 벌려 반긴 건 아니다. 오히려 AI가 뚝딱 내놓는 작업물을 껄끄러워 하는 이들도 많았다. 김 CTO는 “”AI를 써도 된다”고 확실하게 말하며 심리적 안정감을 제공했다”며 “AI 비용을 지불하고, 통일된 하네스를 구축해나가면서 AI가 자리잡았다”고 말했다. 쿼리 한 번에 50번 읽는 사람들이 AI를 믿기까지 특히 김 CTO가 강조한 건 조직 내 AI에 대한 신뢰를 쌓아온 방식이다. 그는 “인프라 엔지니어는 원래 보수적인 직군”이라며, “데이터베이스 관리자(DBA)는 쿼리 하나를 실행하기 전에 50번을 다시 읽는다는 말이 있을 정도”라고 말했다. 아임웹 인프라 조직의 AI 활용법은 AI를 의심하는 데에서 출발했다. AI가 하는 말은 일단 반대하고 보고, “아닌 것 같은데”를 반복하며 크로스 체크하는 식이다. 또 네 곳의 AI오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 프로바이더 네 곳의 AI를 붙여놓고 서로 검증하며, “자기들끼리 싸움을 붙”였다. 그리고 최종 판단은 사람이 한다. 이 방식으로 인프라 엔지니어들이 AI와 일하는 감각을 익히는 데 걸린 시간은 6개월 정도다. 이후 인프라 감시 체계도 다시 만들었다. 예전의 장애 대응은 추측 기반이었다. ‘이런 패턴이면 여기가 문제’라는 경험에서 장애를 찾았지만, 틀리면 해결에 걸리는 시간이 길어지며 문제만 커졌다. 아임웹은 인프라를 위해 일종의 MRI를 만들었다. 김 CTO는 “사람이 몸이 아픈데 어디가 아픈지 모르면 일단 다 찍어보듯, 인프라 전체의 가시성을 확보했다”고 설명했다. 먼저 모든 트래픽의 흐름과 구간별 리소스를 다 기록했다. 여기서 쌓인 방대한 데이터에서 이상 패턴을 찾는 일은 AI에 맡겼다. 그는 “엔지니어는 AI가 끄집어낸 부위만 수술하면 된다”며 “효율 향상과 더불어 안정성이 강화돼, 같은 문제가 다시 나오지 않게 됐다”고 말했다. 배포 체계도 중급 이하 업무를 당일 처리하는 수준에 이르렀다. 배포 전 검증을 통과해 나간 코드라도, AI가 배포 직후부터 초 단위로 지표를 모니터링하다가 이상 신호가 감지되면 사람 허락 없이 즉시 롤백한다. 문제 발견부터 복구까지 15분 걸리던 일이 1분으로 줄었고, 지금 최종 목표는 15초다. 김 CTO는 “아임웹이 서비스 가동률 99.98%를 목표로 잡고 이를 초과 달성 중”이라고 자부했다. 2년 내로 중급 이하 작업의 100% 자동화를 목표로 하고 있다. 지금의 자동화에는 사람의 최초 지시와 최종 확인이 남아 있지만, 2년 뒤에는 그것마저 없앤다는 계획이다. 고객이 “어드민에 상품 컬러 하나를 추가해달라”고 요청하면, AI가 타당성을 판단하고 테스트와 배포까지 마치는 시나리오다. 100만개 사이트가 걸린 리팩토링, AI가 밤을 새웠다 오래된 구조를 뒤엎는 데도 AI를 활용했다. 아임웹은 올해 들어 AI로 3개월 만에 리팩토링 작업의 10%를 진행했다. 김 CTO는 “리팩토링이 지난 4년간 40%에 머물렀던 이유는 기술력이 아니라 구조에 있다”고 설명했다. 옛 시스템을 새 언어로 다시 만드는 것 자체는 어렵지 않지만, 그 결과물이 이미 쌓여 있는 데이터 위에서 이전과 한 치의 차이도 없이 돌아가야 하기 때문이다. 김 CTO는 “100만개 사이트의 요구사항이 조금이라도 틀어지면 큰일 나는 상황이라 엄두가 안 났다…