OpenAI’s initial vision for Codex, particularly around its GPT-5 release, was narrowly focused. It was designed for senior engineers, envisioned as a pair programming tool that would “argue with you, it would make you feel stupid. It was like a little autistic, it didn’t have any emotional intelligence.” The strategy seemed to be: keep “vibe coding” in ChatGPT for general users, while senior engineers used a sandboxed, hobbled Codex for hardcore programming.

However, a competitor, Anthropic, disrupted this theory with their Claude Code model. Anthropic demonstrated the power of a model that was not only usable, fast, and smart but also “emotionally intelligent” – meaning it could understand context, adapt to user needs, and integrate seamlessly with a computer’s environment. This proved to be a “really, really great experience for programmers,” allowing them to discard old programming environments and simply “type commands into your terminal and then it would start working.”

Anthropic’s innovation revealed a deeper truth: “If you have a great general-purpose coding agent on your computer, it’s actually really great for any kind of knowledge work. If it can write software on its own, it can do any kind of knowledge work on its own.” This insight triggered a “hard pivot” from OpenAI. Over the past three months, Codex has transformed from a “senior engineer only tool that is really for pair programming” into a versatile, general-purpose agent. It’s now equipped with the ability to write code, access file systems, utilize a browser, and is wrapped in a desktop application – an “ideal next step for knowledge work.”

The core message from Every is clear: we are witnessing the emergence of a new operating system, an “agent management interface,” where an AI agent becomes your primary way of interacting with software, the internet, and your daily tasks. This isn’t just about automation; it’s about delegation and strategic partnership.

Austin, Every’s Head of Growth, experienced his “agent pill moment” earlier with Claude Code, diving deep into its command-line interface (CLI) to automate and enhance his strategic thinking, data analysis, and marketing copy. He found it “the only way I want to do the kind of knowledge work that requires strategic thinking and data analysis and shipping marketing copy.”

Despite his initial allegiance, Dan’s persistent nudges to try the new Codex led Austin to a revelation. While he initially found Codex “nothing has ever made me feel more stupid than Codex like two months ago,” the results were undeniable. The true differentiator, however, wasn’t just the model’s capabilities but the application itself.

“To me there’s no comparison for how fast and powerful the Codex desktop app is as just like an app compared to the Claude desktop app,” Austin explains. He struggled to get Claude’s Co-work desktop app to function effectively, feeling “ruined by the Codex app” due to its speed, the efficacy of its sub-agents, and its seamless automation suggestions.

Austin’s workflow now begins and ends with Codex. “When I sign on during the day, Codex is the first thing I open. It is pulling in whatever I need from Gmail, Slack, Notion, Stripe, all of our data sources. It’s where I spend like 80% of my time working overwhelmingly because the app itself is just so good. And then the model has now gotten good enough to be the daily driver for me.”

This isn’t a trivial preference. Austin describes the “look of horror” on his friends’ faces, mostly Claude Code users, when he tells them he’s fully transitioned to Codex. While Claude Code was “game changing,” the idea that Codex might be “30 to 40% better” felt like a monumental hurdle for some. Yet, Austin insists the benefits are significant, highlighting the app’s superior organization with folders for persistent chats and its ability to effortlessly switch between diverse tasks, from improving a KPI sheet to shipping a PR for a different product.

So, what does this agent-first world look like in practice? Austin provided several concrete examples:

• Follow-up Radar: Triage incoming information from various sources (partnerships, social media).
• Command Center: Manage complex events with multiple moving parts.
• Recruiting/Hiring Pipeline: Sync and track candidates through Notion, handling much of the pipeline work.

These automations, Austin notes, “just work incredibly well,” requiring minimal tweaking. He categorizes these as “dumb agents” – those that consistently execute the right thing, like compiling unresponded messages at the end of the day and drafting replies, or even sending a simple Slack reaction.

Codex, with access to meeting transcripts, Slack discussions, and Austin’s preferred GTM template, generated an initial draft. After a quick refinement (reminding it to factor in scheduled posts), Codex produced a plan that was “basically 80 to 90% of the way there.” This wasn’t about the model creating the strategy, but about it assembling and reviewing the strategy from existing human thought.

“Before this was possible, the only thing I could have done was either block off a whole day to sit and do this or get done with my work for the day at like 6 or 7 and then stay up all night writing this,” Austin reflects. This capability is a “game changer,” especially for busy professionals who need to produce comprehensive documents in the “cracks of their day.”

1. Agent Interview: Instead of dictating rules, he has the agent “interview” him to understand what constitutes a priority, what should be archived, or what requires a personalized response.
2. Brain Dump: Using a speech-to-text app like Monologue, he articulates the problem (“My email’s a mess. Let’s figure out how to triage it.”).
3. Sub-Agents for Search: He prompts Codex to “spawn sub-agents to do a search across different workflows” to analyze all his emails.
4. Plan Review: Codex returns with a plan, which Austin reviews for any potential misinterpretations (e.g., archiving a money-making lead).
5. Audit Reminders: He uses a task tracker (Todoist, connected to Codex) to set reminders to audit the new automation’s performance after a few days, prompting the model to report what it has been archiving.

This highlights the flexibility and power of an agent that can orchestrate other tools and agents based on a deep understanding of user preferences and data.

A critical aspect of this agent-first world is the relationship between human and AI-generated content. Austin has a clear “review step”: “Everything I work primarily in Codex. I do all the drafting and setup in Codex and then it’s helpful for my brain to have the final review step actually live in the external app.” This means drafting Slack messages in Codex, but reviewing and sending them from Slack; creating email drafts in Codex, but finalizing them in Gmail. This external check “freshens up my brain” and ensures human oversight before engaging with other people.

Dan champions the concept of “agent documents,” advocating for the normalization of AI-written content, especially using formats like Every’s “Proof docs” (agent-friendly markdown files). He even suggests, “I would actually prefer to read your agent’s writing than your writing in a lot of cases because I know that it’s just easier for you to get all that that thinking together in a format I can read if you have your agent write it.”

The underlying principle is accountability. If an AI generates a document, the human user is expected to “stand behind all of it.” Austin builds rules into his project files, such as “don’t add anything that I haven’t like said in another context,” to ensure the AI’s suggestions remain distinct from the final, human-approved output. This fosters a partnership where the AI handles the synthesis and formatting, but the human remains the ultimate strategic and factual authority.

This transformation isn’t confined to OpenAI. It’s a “horse race” among major AI model companies, each developing their own agent management desktop apps:

• OpenAI: With Codex
• Anthropic: With Claude Code and Co-work
• XAI: Having recently acquired Cursor
• Google: Expected to follow suit, despite their current “Anti-gravity” not being widely adopted for this purpose.

This competition benefits users, making it “fairly easy to switch between” these tools. Users can even prompt Codex to “go grab all my Claude stuff,” demonstrating a growing interoperability.

The future of work, as envisioned by Every, is one where the agent is your primary interface to software and the internet, enabling unprecedented delegation and creative partnership. This frees knowledge workers from the “dumb stuff” – the time-consuming tasks of formatting, compiling, and synthesizing information that has already been thought through. Instead, humans can focus on the deeper thinking, strategy, and creative problem-solving, with agents acting as powerful extensions of their will.

The days of manually clicking through dashboards and onboarding experiences may be numbered. In an agent-first world, AI can gather context, configure tools, and initiate workflows simply by being told what you want to achieve. This is not just a technological upgrade; it’s a profound shift in how we conceive of and execute our daily work, promising a more powerful, efficient, and even “fun” way to navigate the complexities of knowledge work. The agent evolution is here, and it’s rapidly reshaping our digital landscape.

Before The Wealth of Nations became his most famous work, Smith published The Theory of Moral Sentiments in 1759. At just 36, Smith, then a moral philosophy professor at the University of Glasgow, earned widespread praise for his writing’s beauty and, more importantly, its profound humanity. Smith argued that wealth was not a prerequisite for moral virtue, nor was poverty a barrier to it.

As political scientist and Smith scholar Glory Liu highlights, Smith was deeply concerned with human sympathy and the potential for moral corruption. A striking passage from The Theory of Moral Sentiments underscores this: “This disposition to admire and almost to worship the rich and the powerful, and to despise, or at least to neglect persons of poor and mean condition, though necessary both to establish and to maintain the distinction of ranks and the order of society, is at the same time the great and most universal cause of the corruption of our moral sentiments.” This early work reveals a Smith acutely aware of the social and moral complexities inherent in human ambition and societal structure.

After its success, Smith embarked on a European tour as a tutor, observing firsthand the burgeoning global trade and the onset of the Industrial Revolution. He noted governments’ pervasive protectionist instincts, which he viewed as detrimental, advocating instead for greater openness to free trade. These observations would deeply inform his subsequent work.

Seventeen years after his first book, The Wealth of Nations was published in 1776, a year etched in history for other reasons – the death of Smith’s close friend David Hume and, crucially, Britain’s loss of its American colonies. Aean Butler, director of the free-market Adam Smith Institute in London, describes it as a “polemic against economic centralism and restrictions on trade.”

Smith’s primary audience was the politicians of his day, whom he saw as misguided in their mercantilist fixation on accumulating gold and silver and resisting foreign goods. He believed wealth stemmed from production, not mere accumulation. Importantly, Smith was a staunch supporter of the American colonists, criticizing the British Empire’s exploitative control over their trade. He famously derided the British Empire’s colonial project as “not a gold mine but the project of a gold mine. A project which has cost which continues to cost and which if pursued in the same way as it has been hitherto is likely to cost immense expense without being likely to bring any profit.”

In the nascent United States, Smith’s work was quickly recognized as a vital “technical resource,” a “blueprint” for national wealth. Figures like James Madison, Alexander Hamilton, and Thomas Jefferson devoured his analysis of commerce, agriculture, manufacturing, and trade. Hamilton even “cribbed bits of Adam Smith” for his reports on national banks. Smith’s ideas became woven into the very fabric of the American experiment, though, as Glory Liu notes, he hadn’t yet acquired the “halo” of intellectual infallibility.

Throughout the 19th and early 20th centuries, Smith’s influence persisted, but his interpretation remained fluid. Both sides of the vigorous American debates on trade policy and tariffs cited Smith. Surprisingly, as the organized labor movement gained traction, progressive economists like Richard T. Ely argued that Smith would have unequivocally sided with unions. This progressive reading of Smith, however, stands in stark contrast to his modern reputation, which leans decidedly conservative or libertarian.

The pivotal shift in Smith’s public image, according to Glory Liu, largely originated from the University of Chicago’s economics department in the mid-20th century. Early Chicago figures like Jacob Viner and Frank Knight initially taught Smith as an early theorist of price, using his work to lend scientific credibility to economics. But it was a later generation—Friedrich Hayek, George Stigler, and Milton Friedman—who fundamentally reshaped Smith’s legacy.

Liu argues that this new cohort “smoothed over or altogether obscured the complexities, tensions and other problematic aspects characteristic of earlier readings of Smith.” They reinterpreted Smithian concepts like individualism, self-interest, and the “invisible hand” to justify a market-oriented society on social scientific grounds. Self-interest, which Smith had viewed as one human motivation among many (and one with potentially dangerous “extreme versions”), was elevated by Stigler to have “the most explanatory power.” Stigler, who famously wore a t-shirt proclaiming “Adam Smith’s best friend” (an endearing anecdote about his interaction with his family’s children), found in Smith the “perfect mascot” for his own free-market convictions.

Milton Friedman, a “rhetorical genius,” further popularized this interpretation. Through his public television show Free to Choose, Friedman presented the “invisible hand” as synonymous with the price mechanism – a magical phenomenon that efficiently coordinated the activities of millions without centralized planning. For Friedman, the market became a “moral thing in and of itself,” its objective, scientific appearance implicitly prioritizing efficiency over other values like equity or democracy.

This Chicago School interpretation had a profound consequence: it “reframed the problems of modern American capitalism and modern society as problems that stemmed from government rather than the market itself.” Glory Liu points to the opioid epidemic as a contemporary example of market failure, where “market incentives to push a drug onto the market” led to catastrophic human welfare costs, despite any purported “efficiency in terms of allocation.”

One of the most enduring and frequently misused phrases attributed to Smith is the “invisible hand.” Dennis Rasmusen, a political scientist at Syracuse University, laments that the Chicago School “picked out the phrase the invisible hand, which he uses just two or three times in his writings and made that the central feature of who Smith was. To me, that’s unfortunate.”

Indeed, the phrase appears only once in The Wealth of Nations, in a passage discussing how a businessman, by preferring domestic over foreign industry for his own security and gain, is “led by an invisible hand to promote an end which was no part of his intention.” Craig Smith, another scholar from the University of Glasgow, clarifies that for Smith, it was merely a “metaphor for an unintended consequences explanation,” not necessarily implying positive outcomes. Today, however, the “invisible hand” is commonly invoked to suggest that economic markets will operate perfectly well if left entirely unregulated, a notion far removed from Smith’s original intent.

Dennis Rasmusen argues that this selective reading ignores Smith’s keen awareness of “the real potential drawbacks and dangers of commercial society.” Smith recognized “the ways that commerce can produce great inequalities, the ways that wealthy merchants and manufacturers collude against the public interest, and above all, the way that the desire for wealth often leads people to submit to endless toil and anxiety in the pursuit of just frivolous material goods that will produce only fleeting satisfaction.” While Smith ultimately defended commercial society, he did so not as an apologist for its perfection, but as a pragmatic choice, believing its faults were less numerous and severe than those of other societal forms.

The conservative, free-market interpretation of Adam Smith found its most zealous champion in British Prime Minister Margaret Thatcher. Aean Butler and his Adam Smith Institute (ASI), founded in London in 1977, were perfectly positioned to capitalize on her ascent. Inspired by American free-market thinkers like Friedman and Hayek, Butler and his colleagues, disillusioned with Britain’s plummeting economy, returned from the US with a mission to import free-market ideas.

When Thatcher was elected in 1979, the ASI found an “open goal.” Thatcher, the “daughter of a shopkeeper,” was an ideological leader determined to run the economy prudently and challenge the prevailing centrist consensus. She famously declared, “There is no such thing as public money. There is only taxpayers money.”

The ASI became a key intellectual engine for Thatcher’s reforms. They famously published a 12-foot-long single-page book listing 3,68 quangos (quasi-autonomous non-governmental organizations), leading to a civil service purge. They advocated for contracting out local government services and, most significantly, provided the intellectual framework for the massive privatization program that saw state-owned industries like telephones, gas, water, electricity, steel, and railways transferred to the private sector. Butler defends these privatizations as a “great exercise in promoting a capital-owning democracy,” citing the sale of council houses to tenants at a discount and the increased competition in previously nationalized industries.

However, not all of Thatcher’s vision was realized. The National Health Service (NHS), a beloved institution in the UK, remains public. Butler, while acknowledging its popular support, describes it as a “top-down Stalinist style organization” and “grotesquely inefficient,” advocating for its privatization. His advice to any current Prime Minister, like Rishi Sunak, would be to drastically reform government systems, cut the “bloated civil service,” simplify the “most complicated tax system in the world,” and reform planning laws to reduce bureaucratic hurdles.

The enduring debate over Smith’s legacy often boils down to what 19th-century German scholars termed “das Adam Smith Problem”—the perceived inconsistency between the compassionate humanist of The Theory of Moral Sentiments and the architect of capitalism in The Wealth of Nations.

Mariana Mazzucato, an economist at University College London, represents a “left Smithian” perspective, arguing that Smith’s concept of a “free market” didn’t mean “free from the state,” but “free from rent, free from extraction of value from the system.” She contends Smith would be appalled by modern “excess profits” in energy and mining, or the use of trillions for share buybacks, viewing them as “modern-day feudal kind of value extraction.”

Crucially, Smith himself, in Book Five of The Wealth of Nations, explicitly supported government provision of services like education, infrastructure, and law and order. He argued that “for a very small expense, the public can facilitate, can encourage, and can even impose upon almost the whole body of the people the necessity of acquiring those most essential parts of education.” Aean Butler, however, dismisses this section as “a little bit rushed,” suggesting Smith was under pressure to finish the book and that these arguments weren’t the “main thrust” of his work. This selective reading, while perhaps pragmatic for a free-market advocate, highlights the challenge of interpreting a voluminous and complex text.

Glory Liu, however, rejects “das Adam Smith Problem” as a “pseudo problem.” She argues that the perceived inconsistency stems from a desire for philosophical consistency, particularly among German scholars, rather than an accurate reflection of Smith’s holistic thought. For Liu, Smith’s works are not contradictory but complementary, offering a comprehensive view of human morality and societal organization that encompasses both individual action and the necessary role of institutions.

Adam Smith’s legacy is a testament to the power of ideas and the malleability of interpretation. From a moral philosopher concerned with human sympathy to the alleged architect of unbridled capitalism, his reputation has been a battleground for competing economic and political philosophies. He was neither a simple right-winger nor a clear-cut progressive, but a thinker whose observations on human nature and economic systems were rich with nuance and complexity.

The ongoing “tug-of-war” over Adam Smith reminds us that historical figures are not static icons but dynamic sources of inspiration and contention. His works, though often more cited than read, continue to shape our understanding of markets, government, and the very nature of wealth, proving that the search for the “real Adam Smith” is far from over.

The conventional wisdom around AI often centers on efficiency—automating tasks, reducing costs, and accelerating processes. While these are certainly benefits, Sunbird’s approach highlights a more profound outcome: the liberation of human creativity and the ability to pursue “bigger ambitions and honestly, more fun things.”

A prime example of this philosophy in action is their “Big S Energy” swag store. This entire e-commerce site, offering timely and culturally relevant merchandise, was conceived and built by Sunbird’s marketing team without any engineering support. Imagine a marketing department with a brilliant, quirky idea—like a t-shirt proclaiming “My ass is bigger than your SaaS”—that can bring it to life, integrate payment systems, and launch it to the market in a matter of days. This rapid deployment of creative ideas, once bottlenecked by engineering roadmaps and prioritization cycles, is now a reality. The store even features a secret Konami code Easter egg, a playful nod to gamers that unlocks details for their upcoming “Delight Spark” conference, further demonstrating the fun and ambition that AI empowers.

As the interviewer, Clarvo, aptly notes, this shifts the focus from “can we prioritize it?” to “let marketers cook.” When the cost of building something fun and delightful becomes cheap, companies can afford to be more playful, leading to more engaging customer experiences and higher team engagement.

Sunbird’s overarching ambition is to become an “AI First” company. This means going beyond simple tool adoption to truly embedding AI into the fabric of their operations and empowering every individual. To facilitate this company-wide transformation, they developed an internal platform called the Automator Platform.

This platform is more than just a repository of tools; it’s a dynamic ecosystem designed to connect AI needs with AI builders within the company. It serves as the central hub for their unique approach to AI adoption, enabling anyone to initiate a “quest” and contribute to the company’s AI evolution.

At the heart of Sunbird’s AI adoption strategy is a brilliantly gamified system that encourages participation, learning, and collaboration.

The Automator Platform allows any employee to “raise their hand and create what we call the quest.” A quest represents an AI automation or tool needed within the company. For instance, a finance department might initiate a quest to automate accounts receivable and payable workflows.

What makes this system revolutionary is its marketplace-like nature:

• AI Needs Meet AI Builders: Employees with specific needs can post quests, and others with AI building skills (or the desire to learn) can “pop in and say, ‘Oh, I think I know how to do that.’”
• Bypassing Bureaucracy: Quests operate outside the traditional, often cumbersome, software development lifecycle and sprint prioritization. This allows for rapid ideation and deployment of solutions that might otherwise be deemed too small or niche for the main product roadmap.
• AI-Assisted Development: In a groundbreaking move, AI agents can now read quest specifications, create Product Requirement Documents (PRDs), and even start coding. This significantly accelerates development and serves as a powerful learning tool for human builders.
• Immediate Value & Dopamine Hits: The direct connection between a quest giver (user) and a quest builder means immediate feedback and visible impact, providing an “instantaneous dopamine hit” upon delivery.

Each quest is transparently displayed, showing its potential risk, estimated weeks saved, and the benefiting team, creating a clear picture of its value.

To further incentivize participation, the quest system incorporates gamified rewards:

• Experience Points (XP): Completing quests earns builders experience points.
• Tangible Rewards: Accumulated XP can be exchanged for gift cards, a private tea with an executive, or the opportunity to present their built solution to the entire company.
• Spotlight on Innovation: Weekly stand-ups feature different teams—often non-engineering teams—showcasing their AI creations, fostering a culture of peer learning and recognition.

Recognizing that many teams might be building similar functionalities in silos, Sunbird established a company-wide skills marketplace. Here, employees can create and download “plugins” or individual “skills”—collections of AI capabilities. For example, a sales team can access a “MEDIC framework advisor” skill, learning about the sales methodology and plugging it directly into their workflows.

This marketplace promotes co-evolution, prevents redundant work, and serves as a central repository for encoding institutional knowledge and best practices into reusable AI components. It organically trains employees on the concept of “skills” as they see them in action and shared across the organization.

Empowering every employee to build with AI requires a robust and secure underlying infrastructure. Sunbird has meticulously crafted this foundation, ensuring that creativity doesn’t come at the expense of compliance or security.

One of the most practical and impactful elements of their strategy is the creation of “app templates.” These templates provide pre-configured, fully compliant, and secure environments with all necessary authentication and infrastructure already set up.

• Simplified Development: Marketers or customer success managers no longer need to worry about the complexities of GitHub setup, security protocols, or database integration. They simply “extract the template and just build it on top of it.”
• Accelerated Velocity: This “happy path” approach significantly reduces friction, allowing non-technical users to bring their ideas to production rapidly and securely.
• “Right-Sized” Security: By providing pre-vetted stacks, Sunbird ensures that internal tools are built with appropriate security from the outset, preventing the proliferation of insecure, shadow IT projects.

To maintain and evolve this critical infrastructure, Sunbird established a dedicated team: the AI Engineer for Internal Operations. This mouthful of a title signifies a crucial role: accelerating the company’s AI transformation.

• Cross-Functional Mandate: Reporting directly to the CEO and Chief of Staff, this team has the authority and support to work across all functions, partnering closely with CTO, engineering, and infosec teams.
• Unblocking Challenges: They meet weekly to address compliance issues, logging best practices, and vetting software, ensuring a smooth path for AI builders.
• Organic Origins: This team didn’t emerge from a top-down directive; it grew out of the success of early, non-engineering employees who built personal tools and demonstrated the immense potential, prompting leadership to invest in dedicated infrastructure.

A cornerstone of Sunbird’s AI strategy is its transparent and gamified measurement of AI usage through a token consumption leaderboard. While acknowledging the historical pitfalls of measuring developer productivity by lines of code, John Kim emphasizes that their goal is not performance review, but rather understanding learning curves and fostering engagement.

The dashboard provides a real-time view of AI usage:

• Company-Level Usage: Tracking overall token consumption, revealing trends (e.g., Cloud Code vs. Codecs preference for different tasks).
• “Smoothing the Curve”: A unique metric that tracks the consistency of token consumption. A smooth curve indicates that AI partners are working around the clock, even when human employees are on vacation, highlighting AI’s autonomous potential.
• Individual and Team-Level Usage: Managers can see their team members’ usage, enabling tailored enablement strategies.

To gamify and guide the learning journey, Sunbird categorizes employees into five tiers based on their daily token consumption:

1. Beginner
2. Intermediate
3. Expert
4. Architect
5. Catalyst
6. AI God (spending over 100 million tokens a day)

Managers use this framework to understand where their team members stand and provide appropriate support, ensuring that beginners receive the right tools to quickly advance. John Kim himself, a self-proclaimed “Catalyst,” averages 30-50 million tokens a day, demonstrating that even leaders are active participants in this ecosystem.

This transparent measurement system sends a clear signal: AI proficiency is an expectation, not just an option. It’s about setting clear visions for what “AI native” looks like at individual, organizational, and functional levels.

The impact of Sunbird’s AI-first approach is evident in concrete, high-value projects:

• The Marketing SAS Portal: Beyond the swag store, the marketing team has built an entire suite of AI-powered tools for their operations. This “marketing SAS” includes interview planners, marketing calendars, account-based marketing tools, competitor reviews, and real-time metrics, all built, managed, and used daily by the marketing team without external engineering support.
• The “Buzzboard” Campaign: A recent example is a tool called “Buzzboard,” which allows the marketing team to create campaigns, track social shares, and identify top internal engagers. It enables them to manage real-time campaigns, such as a San Francisco billboard promotion, where they can select AI-generated billboard designs, choose pre-configured copy, and post directly to LinkedIn, all within their self-built tool.

These examples underscore a critical shift: companies are no longer just seeking external SaaS solutions. Instead, they are asking, “Can we build it internally?” This leads to highly customized “micro software solutions” that perfectly align with a company’s unique culture and workflow, rather than simply functionally replicating an external vendor. This era marks the “revenge of the internal tools team,” transforming a previously overlooked function into a vibrant, green-field opportunity for innovation and impact.

Beyond corporate applications, John Kim also demonstrates the profound personal utility of AI.

• The “Gardener” Project: An open-source project John built for himself, “The Gardener” acts as an AI assistant for personal knowledge bases (like Obsidian notes). It daily combs through notes, enriches content, researches unregistered names, fixes errors, and creates beautiful headings and cross-links, effectively “tending” to one’s digital garden of knowledge.
• Personal AI Learning Centers: John showcases AI-generated learning centers on topics like neuroscience, quantum mechanics, and fusion. By providing a prompt to an AI model, he can generate a beautifully structured, interconnected knowledge base tailored to his learning style. This “best teacher with the most in-depth knowledge and an endless willingness to go do research” is right at his fingertips, allowing for deeply engaging and customized learning experiences that grow with one’s understanding. This concept holds immense potential for education, offering personalized learning environments for complex subjects, even for children.

For executives looking to replicate Sunbird’s success, John Kim offers a clear playbook:

The journey to becoming an “AI First” company is not without its humorous moments. John Kim, a former professional gamer, admits to feeling more addicted to AI coding than games, experiencing the same builder energy he had as a teenager. His prompting strategy for AI reflects this unique perspective: “I want to like start building a nice relationship with them and so that when the Skynet takes over, I’m like, ‘Well, John was pretty nice to us, you know, like we’ll let him live a few years longer.’”

Sunbird’s approach provides a compelling blueprint for any organization seeking to harness the full potential of AI. By empowering employees, gamifying adoption, building robust infrastructure, and leading by example, they are not just adopting AI; they are cultivating a thriving culture of innovation, creativity, and continuous learning, setting a new standard for the “elite AI adoption playbook.”

The week began with a clear, assertive stance from the Trump administration regarding the conflict with Iran. Secretary of State Marco Rubio confidently declared that the “Epic Fury” operation was over, and the United States was now embarking on “Project Freedom.” This new mission, as Rubio explained, involved escorting ships through the strategic Strait of Hormuz, a waterway whose closure had been inflicting significant economic havoc worldwide. Defense Secretary Pete Hgsth echoed this sentiment, hailing the effort as “a direct gift from the United States to the world,” and proudly announcing the establishment of “a powerful red, white, and blue dome over the strait.” The message was unequivocal: America was asserting its presence, protecting global commerce, and bringing stability to a volatile region.

Yet, just one day into Project Freedom, and after only a handful of ships had successfully navigated the strait, President Trump executed a dramatic U-turn. In a social media post, he announced that Project Freedom was being put on hold, citing “great progress toward a long-term peace deal with Iran.” He further stated that the pause was requested by Pakistan, which had been mediating the peace talks, along with other unnamed countries.

The abrupt reversal left many observers perplexed. At present, both Iran and the U.S. continue to claim control of the strait, and maritime traffic remains at a standstill. Analysts suggest that the Iranian government believes it holds the upper hand, confident in its ability to withstand economic pressure—a strategy it has employed successfully in the past—for longer than the Trump administration can tolerate the rising global energy prices. This diplomatic whiplash underscores the unpredictable nature of international relations and the personal influence of the presidency in shaping foreign policy.

Closer to home, the political landscape also saw its share of strategic plays and power dynamics. Vice President JD Vance embarked on a critical tour, attempting to rally support for Republican candidates ahead of the midterms. In Iowa, a state vital for the GOP, Vance faced a challenging audience of farmers struggling with high fertilizer prices and the lingering effects of Trump’s tariff policies. While acknowledging their plight, Vance downplayed the broader geopolitical context, remarking, “As the president of the United States has said, we got a little a little blip in the Middle East. We got to take care of some business on the foreign policy side.” His stops in Iowa and Oklahoma are seen as a blueprint for his efforts to boost GOP candidates nationwide, who are contending with the headwinds of high gas prices and the unpopular war in Iran.

Meanwhile, in Indiana, President Trump demonstrated the enduring strength of his influence within the Republican party. He delivered on a promise of “payback” against several state senators who had defied his push to redraw election maps the previous year. The primary elections served as a litmus test for the president’s sway over Republican voters, and the results were decisive: at least five of the seven senators who had opposed him lost their seats to Trump-backed challengers. This outcome solidified Trump’s position as a kingmaker within the GOP, capable of punishing dissent and rewarding loyalty.

Perhaps the most surprising domestic development, however, came from Washington, where Senate Republicans quietly inserted a staggering $1 billion for a “ballroom project” into a funding bill slated for a quick passage through Congress. The measure, which doesn’t explicitly mention a ballroom, instead allocates funds for “East Wing security enhancements.” While President Trump had previously stated that renovations for the proposed ballroom would be privately funded, some congressional Republicans began pushing for federal funding after a recent incident at the White House correspondents’ dinner. The $1 billion provision is strategically tucked into an immigration enforcement funding bill, a move designed to bypass any potential Democratic filibuster and ensure its swift approval. The controversial allocation raises questions about fiscal priorities and the use of federal funds for projects that were initially promised to be privately financed.

Beyond the political arena, a more profound, long-term shift is underway, driven by the rapid advancements in artificial intelligence. This past week saw yet another major tech company, Coinbase, announce widespread layoffs, explicitly stating that it was “optimizing for AI.” The cryptocurrency exchange is cutting 14% of its workforce—approximately 700 employees—with its CEO explaining that the changes will lead to “smaller teams with humans managing the work of AI agents.” This follows similar significant job cuts or buyouts at industry giants like Microsoft and Meta, both of which have also attributed their workforce reductions, in part, to AI and the necessity of embracing this new technology.

The implications extend beyond job losses to a reduction in new job openings, prompting serious concerns among economists and labor market experts. Ben Castleman, the Times’ chief economics correspondent, highlights a critical consensus: “our safety net is not ready for an age of AI-driven job disruption.” He points to two major shortcomings in the existing system.

Firstly, the unemployment insurance system, designed as the primary line of defense for those who lose their jobs, may fail to cover a substantial portion of workers most vulnerable to AI disruption. Castleman specifically notes that new graduates, a group economists believe could be hardest hit, often do not qualify for unemployment benefits due to lack of prior work history.

Secondly, the “last line of defense” against severe hardship—programs like food stamps and Medicaid—have been restructured to primarily cover individuals who are working. This means that if someone loses their job due to AI or any other reason, they also lose access to these crucial safety net components. While economists remain divided on whether AI will lead to mass unemployment, they largely agree that disruptions are inevitable and people will lose their jobs. The consensus is clear: “this is the time to start aligning our safety net with that coming wave of disruption. And so far, that really has not happened.” The urgent call is for proactive policy changes to prepare society for the economic shifts that AI is already beginning to unleash.

In the realm of global sports, the upcoming World Cup, set to kick off in the U.S., Mexico, and Canada, is introducing a significant and controversial change: dynamic pricing for tickets. For the first time ever, FIFA is adjusting ticket prices based on the popularity of teams, leading to a stark impact on passionate fans, particularly those in countries where soccer is a national obsession.

The Times checked in with fans in Argentina, where the national team’s victory in the last World Cup has sent ticket prices for this year’s games soaring. Many Argentinian fans, accustomed to attending previous tournaments, expressed shock and frustration. One fan, who had attended World Cups in Russia and Qatar, recalled paying less than a hundred dollars for tickets in the past. Now, they are looking at prices exceeding the average monthly salary in Argentina, with one individual needing to spend $3,000 for just three tickets.

The exorbitant costs are forcing many to reconsider their dreams of attending. Some are simply giving up, while others are going to extreme lengths, racking up debt and maxing out credit cards. FIFA has consistently defended its dynamic pricing strategy, arguing that the income is essential to fund soccer development worldwide. However, for many Argentinian fans, it feels like a “cash grab.” As one fan, likely unable to attend this year, poignantly put it, “It makes you angry that they take something that should be for everyone and turn it into something that is just for the few.” The World Cup, once a global celebration accessible to many, now risks becoming an exclusive event for the privileged.

Finally, an update on one of the world’s most baffling and captivating tourist attractions: the Gates to Hell in Turkmenistan. Officially known as the Darvaza crater, local lore suggests its fiery existence began over 60 years ago when Soviet geologists, drilling for oil, accidentally hit a gas deposit. The ground collapsed, forming a massive pit, and to mitigate the toxic fumes, scientists decided to light the gas on fire, expecting it to burn out in a few weeks. It has been burning ever since, captivating researchers and adventurous tourists alike.

Recent data from a company monitoring natural gas flares, however, indicates that the eternal flames might not be so eternal after all. Infrared imaging reveals that the intensity of heat from the pit has decreased by 75% over the last few years. The exact reasons for this decline remain unclear, as do the long-term implications. The flames currently burn off methane leaking from the pit, preventing this potent greenhouse gas from entering the atmosphere. If the fire diminishes further or extinguishes, it could lead to increased methane emissions, posing a new environmental challenge.

For those inspired to witness this fiery spectacle before it potentially fades, there’s still hope. A tour guide recently assured the Times that on a trip, it was still “hot enough that his group roasted marshmallows over it.” The Gates to Hell, a testament to human error and geological forces, continues its slow, uncertain transformation, reminding us that even the most enduring wonders are subject to change.

From the shifting sands of geopolitical power and domestic politics to the profound societal impacts of technological advancement and the evolving face of global events, the past week has underscored a world in constant motion. Each story, in its own way, reflects the intricate dance between human agency and broader forces, shaping our present and hinting at the many transformations yet to come.

3~6개월 전만 해도 코덱스(Codex)는 “쓸모없는(trash)” 도구로 평가받았습니다. OpenAI에서 개발한 초기 코덱스는 주로 숙련된 엔지니어들의 페어 프로그래밍(Pair Programming)을 위해 설계되었으나, 사용자와 논쟁하고 감성 지능이 부족하여 사용자들을 좌절시키는 경향이 있었습니다.

Every의 CEO는 초기의 코덱스에 대해 “100% 쓸모없었다”고 단언했습니다. 당시 OpenAI는 GPT-5 출시와 함께 ‘자유로운 코딩(Vibe Coding)‘은 챗GPT(ChatGPT)에서, 전문적인 프로그래밍 작업은 코덱스에서 이루어질 것이라는 전략을 가지고 있었던 것으로 보입니다. 하지만 코덱스 모델은 안전을 위해 샌드박스(Sandbox) 환경에 갇혀 기능이 제한적이었고, 사용자와의 상호작용에서 감성 지능이 결여되어 마치 “약간 자폐적인” 느낌을 주었다고 회고합니다.

그러나 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)은 다른 방향으로 접근했습니다. 앤트로픽은 사용하기 쉽고 빠르며 스마트하면서도 ‘감성 지능’을 갖춘 모델을 컴퓨터에서 직접 사용할 수 있도록 하는 것이 프로그래머들에게 엄청난 경험을 제공한다는 것을 깨달았습니다. 클로드 코드(Claude Code)는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 컴퓨터에 접근하여 파일을 관리하고 웹 브라우징을 수행하는 등 ‘모든 종류의 지식 작업’을 스스로 처리할 수 있음을 입증했습니다.

이러한 클로드 코드의 성공은 프로그래머들이 자신의 작업을 위임하는 방식뿐만 아니라, 모든 지식 노동자가 자신의 업무를 에이전트에게 위임하는 새로운 시대를 열었습니다.

앤트로픽의 클로드 코드가 시장에서 큰 반향을 일으키자, OpenAI는 지난 3개월간 코덱스에 대한 ‘하드 피벗(Hard Pivot)‘을 단행했습니다. 과거 숙련된 엔지니어만을 위한 페어 프로그래밍 도구였던 코덱스는 이제 Every의 CEO에게 “매일 사용하는(daily driver)” 도구가 되었습니다. 그는 코덱스를 심층적인 엔지니어링 작업부터 글쓰기, 인재 채용(recruiting)에 이르기까지 모든 분야에 활용하고 있습니다.

OpenAI는 코덱스를 일반 목적의 에이전트(General Purpose Agent)로 발전시켜, 코드 작성 능력, 파일 시스템 접근 능력, 브라우저 기능 등을 데스크톱 앱에 통합함으로써 지식 작업의 이상적인 다음 단계(ideal next step)를 제시했습니다. 그리고 Every는 현재까지 코덱스가 그 최고의 구현체라고 평가합니다.

이제 업무를 수행하는 방식과 장소에 대한 새로운 운영 체제(Operating System)가 등장했습니다. 바로 ‘에이전트 관리 인터페이스(Agent Management Interface)‘입니다. 이는 클로드 코드나 코덱스 같은 데스크톱 앱을 통해 에이전트를 관리하는 방식을 의미합니다.

현재 AI 모델 기업들은 에이전트 관리를 위한 데스크톱 앱 시장에서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 각 모델 회사는 프로그래밍 에이전트를 핵심으로 하는 지식 작업용 에이전트 관리 표면(surface)을 제공하고 있습니다.

• 앤트로픽(Anthropic): 클로드 코드(Claude Code)와 클로드 코워크(Claude Co-work)
• OpenAI: 코덱스(Codex)
• XAI: 최근 커서(Cursor)를 인수
• 구글(Google): 안티그라비티(Anti-gravity)를 보유하고 있으나 아직 널리 사용되지는 않음

Every는 이러한 경쟁이 사용자에게 큰 이점을 제공한다고 봅니다. 현재는 각 앱 간의 전환이 비교적 쉬워, 사용자들이 여러 도구를 오가며 에이전트 우선(Agent-First) 세상의 경험을 체감할 수 있습니다. 예를 들어, 코덱스에게 클로드 관련 작업을 가져오도록 요청하면 이를 수행할 수 있습니다.

에이전트가 소프트웨어와 인터넷에 접근하고 사용하는 주된 방식이 되면, 이전에는 불가능했던 흥미로운 가능성들이 열립니다. 에이전트에게 다른 소프트웨어와 대화하고 정보를 가져오도록 지시할 수 있게 됩니다. 이는 우리가 매일 사용하는 수많은 소프트웨어와 업무의 인터페이스가 에이전트가 되는 세상을 의미하며, Every는 이를 “정말 재미있고 멋진” 경험으로 묘사합니다.

Every의 성장 책임자 오스틴(Austin)은 에이전트 기반 작업 흐름의 열렬한 지지자입니다. 그는 ‘에이전트 각성(Agent Pill Moment)‘을 경험하며 클로드 코드에서 코덱스로 완전히 전환하게 되었습니다.

오스틴의 ‘에이전트 각성’은 3~4개월 전 클로드 코드의 CLI(Command Line Interface) 버전을 깊이 파고들면서 찾아왔습니다. 그는 클로드 코드를 업무와 개인 생활에 사용하는 모든 도구에 연결했고, 이를 통해 자동화할 수 있는 작업의 양과 클로드가 ‘사고 파트너(Thought Partner)‘로서 자신의 작업을 개선하는 방식에 깊은 인상을 받았습니다. 그는 “전략적 사고, 데이터 분석, 마케팅 문구 작성 등 여러 앱과 도구에 분산되어 있던 지식 작업을 수행하는 유일한 방법”이라고 느꼈습니다.

Every의 CEO는 오스틴에게 코덱스를 사용해보라고 지속적으로 권유했습니다. 처음에는 코덱스가 자신을 “어리석게 만들었다”고 느낄 정도로 어려웠지만, 앱 구축 능력은 뛰어나다는 것을 발견했습니다. 그러다 한 달 전 새로운 GPT 모델(GPT 5.5)을 사용하게 되면서 상황이 급변했습니다.

오스틴은 최신 GPT 모델이 클로드 오푸스(Opus) 모델과 지식 작업 능력에서 최소한 동등한 수준에 도달했다고 평가했습니다. 하지만 그에게 진정한 차별점은 바로 코덱스 데스크톱 앱의 압도적인 속도와 성능이었습니다. 그는 클로드 데스크톱 앱(코워크)과 비교할 때 코덱스 앱이 훨씬 빠르고 강력하며, 서브 에이전트(Sub-agents) 기능과 자동화 제안 및 실행 능력이 탁월하다고 강조했습니다.

“저에게는 코덱스 데스크톱 앱의 속도와 강력함에 비할 바가 없습니다. 클로드 데스크톱 앱과 비교할 수 없어요. 코워크가 제대로 작동하는 것을 본 적이 없는데, 아마 코덱스 앱에 너무 익숙해져 버렸기 때문일 겁니다. 너무 빠르고, 서브 에이전트도 너무 훌륭하고, 자동화를 제안하고 실행하는 방식이 정말 대단해서, 이걸 사용하지 않는 건 상상할 수 없어요.”

이제 오스틴에게 코덱스는 하루를 시작할 때 가장 먼저 여는 앱이 되었습니다. 코덱스는 Gmail, Slack, Notion, Stripe 등 모든 데이터 소스에서 필요한 정보를 가져옵니다. 그는 업무 시간의 약 80%를 코덱스 앱에서 보낸다고 말합니다. 예를 들어, 캠프(이벤트)를 위한 실행 계획(Run of Show)을 만들 때, 코덱스에게 메시지를 보내면 과거 대화를 통해 내용을 파악하고 Notion에 계획을 푸시한 후 Slack으로 공유하는 일련의 과정을 완벽하게 수행합니다.

오스틴은 코덱스를 활용하여 개인화된 자동화를 구축하고 복잡한 업무를 효율적으로 처리하는 다양한 방법을 시연했습니다.

오스틴은 코덱스 앱 내에 ‘Every Growth OS’라는 폴더를 만들어 사용합니다. 이 폴더에는 Every 비즈니스에 대한 설명, 목표, 협업 방식 등을 담은 프로젝트 지침 파일과 함께, 회사의 비밀 키와 같은 민감한 정보들이 안전하게 연결되어 있습니다. 또한, 회사의 ‘컴파운드 엔지니어링(Compound Engineering)’ 플러그인에서 파생된 맞춤형 리뷰어 에이전트(Reviewer Agents)들이 포함되어 있어, 전략적 목표 정렬 및 데이터 정확성 등 특정 기준에 맞춰 계획을 검토할 수 있습니다.

새로운 모델이나 앱을 시작할 때, 오스틴은 에이전트에게 스스로 사용 방법을 제안하도록 요청하는 것을 선호합니다. 그가 추천하는 프롬프트는 다음과 같습니다.

“제가 가장 많이 사용하는 Notion, Slack, Gmail을 살펴보시고, 제 업무에 도움이 될 만한 자동화 몇 가지를 제안해 주세요.”

코덱스는 현재 회사의 상황을 분석하여 ‘후속 조치 레이더(Follow-up Radar)‘(다양한 소스에서 들어오는 정보를 분류), ‘명령 센서(Command Sensor)‘(이벤트 관리), ‘채용 및 고용 파이프라인(Recruiting and Hiring Pipeline)‘(Notion 기반)과 같은 유용한 자동화 아이디어를 제안했습니다.

코덱스가 제안한 자동화들은 놀라울 정도로 잘 작동하며, 거의 수정 없이 바로 사용할 수 있었습니다. 오스틴은 에이전트가 생성하는 자동화를 ‘어리석은 에이전트(Dumb Agent)‘와 ‘똑똑한 에이전트(Smart Agent)‘로 분류합니다.

• 어리석은 에이전트: 매번 올바른 일을 하는 단순한 자동화. 예를 들어, 매일 업무 종료 시점에 미응답 메시지를 취합하고 답장 초안을 작성하여 Slack 이모티콘 반응만으로 보낼 수 있도록 합니다.
• 똑똑한 에이전트: 사용자와 상호작용하며 창의적이고 전략적인 파트너 역할을 하는 에이전트.

코덱스는 이 두 가지 유형의 에이전트를 모두 구축하는 데 능숙합니다.

오스틴은 에이전트가 만든 작업물의 최종 검토 단계를 외부 앱에서 수행하는 것을 선호합니다. 예를 들어, Slack 메시지 초안은 Slack 앱에서, 이메일 초안은 Gmail 앱에서 직접 확인하고 보냅니다. 이는 그의 두뇌를 ‘새롭게’ 하여 사람이 최종적으로 보낼 내용이 무엇인지 다시 한번 확인하는 데 도움을 줍니다. 전략 계획 문서의 경우에도, Notion이나 ‘프루프(Proof)’ 문서(Every에서 사용하는 에이전트 친화적인 마크다운 파일)로 푸시된 내용을 인간이 최종적으로 검토합니다.

고객으로부터 오는 중요한 이메일(리드)과 뉴스레터 같은 정보성 이메일을 분류하는 문제에 대해, 오스틴은 에이전트에게 자신을 인터뷰하게 하여 규칙을 설정하는 방법을 추천했습니다. 그는 음성-텍스트 변환 앱인 모놀로그(Monologue)를 사용하여 자신의 이메일 문제를 설명하고, 에이전트에게 이메일을 검색하고 서브 에이전트를 생성하여 분류 계획을 세우도록 지시합니다. 에이전트가 제안한 계획을 검토하고 필요한 경우 수정하며, 새로운 자동화가 잘 작동하는지 확인하기 위해 주기적인 감사(Audit) 알림을 설정합니다.

오스틴은 클레어보(Clairebo)의 인터뷰에서 영감을 받아, 마스터 에이전트 대신 6개의 ‘전문화된 에이전트 스위트’를 구축했습니다. 그는 클레어보의 인터뷰 스크립트를 코덱스에게 제공하며, 자신의 업무와 Slack 환경에 맞춰 6개의 에이전트를 제안하도록 요청했습니다. 이 에이전트들은 Slack이나 Notion에서 특정 작업을 수행하도록 프로비저닝(provisioning)되었으며, 에이전트가 오작동할 경우 코덱스에게 문제 상황을 설명하고 수정하도록 지시하여 효율적으로 관리합니다.

오스틴은 코덱스를 활용하여 GTM(Go-to-Market) 계획을 수립하는 과정을 시연했습니다. 그는 이미 내부 회의록, Slack 대화, 개인적으로 선호하는 GTM 템플릿 등 모든 필요한 정보가 Notion에 기록되어 있다는 점을 활용했습니다. 그는 코덱스에게 “계획을 만들어달라”고 요청했고, 코덱스는 기존의 모든 정보를 취합하여 80~90% 완성된 계획 초안을 생성했습니다.

이는 모델이 새로운 전략을 창조하는 것이 아니라, 인간이 이미 논의하고 생각했던 모든 정보를 조합하고 검토하여 문서화하는 데 활용될 수 있음을 보여줍니다. 이러한 방식은 오스틴이 하루 종일 계획 수립에 매달리거나 야근할 필요 없이, 회의 중간의 짧은 시간에도 중요한 전략 문서를 완성할 수 있도록 했습니다.

Every는 에이전트가 작성한 문서를 서로 공유하고 검토하는 것을 ‘정상화(normalize)‘하는 것을 중요하게 생각합니다.

Every는 ‘프루프(Proof)‘라는 마크다운(Markdown) 기반 문서를 활용하여 에이전트가 생성한 결과물을 쉽게 공유하고 검토합니다. Every의 CEO는 어떤 경우에는 인간이 직접 작성한 글보다 에이전트가 작성한 글을 선호한다고 말합니다. 중요한 것은 작성자가 그 내용에 대해 충분히 생각하고 책임질 수 있는지 여부입니다.

Every의 문화는 AI가 작성한 문서라 할지라도, 팀원들이 그 내용에 대해 전적으로 책임져야 한다는 것입니다. 회의에서 문서 내용에 대해 질문을 받았을 때 “AI가 쓴 것이라 모른다”고 답하면 안 됩니다. 이를 위해 Every는 에이전트가 동의되지 않은 내용을 문서에 추가하지 못하도록 하는 규칙을 설정하는 등, AI 생성 콘텐츠의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 지속적인 노력을 기울입니다.

에이전트 기반 작업 흐름의 가장 큰 이점 중 하나는 인간이 ‘생각’ 자체에 더 집중할 수 있도록 시간을 벌어준다는 것입니다. 많은 지식 노동은 이미 끝난 생각을 다른 사람이 읽고 소비할 수 있는 형태로 바꾸는 데 소요됩니다. 모든 회의가 기록되고 스크립트화되는 환경에서, 코덱스는 이 모든 정보를 바탕으로 전략 문서를 생성하고, 인간은 이를 검토하고 수정하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 특히 회의가 많아 긴 시간 동안 집중하기 어려운 리더들에게 큰 도움이 됩니다.

Every의 클로드 코드에서 코덱스로의 전환 사례는 AI 에이전트가 지식 노동의 미래를 어떻게 재편하고 있는지 명확하게 보여줍니다. 초기에는 단순한 개발자 도구에 불과했던 코덱스가 이제는 모든 지식 작업의 중심이 되는 강력한 에이전트 관리 인터페이스로 진화했습니다. 이러한 변화는 단순한 도구 교체를 넘어, 우리가 일하는 방식, 소통하는 방식, 그리고 ‘생각’에 집중하는 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 에이전트 우선(Agent-First)의 시대는 이미 시작되었으며, Every의 경험은 이 새로운 흐름에 적응하고 이를 활용하는 기업들에게 중요한 통찰을 제공할 것입니다.

1759년, 30대 중반의 애덤 스미스는 첫 저서인 『도덕감정론(The Theory of Moral Sentiments)』을 출간했습니다. 이 책은 그의 이전 수년간의 글래스고 대학교(University of Glasgow) 도덕 철학 강의 경험을 바탕으로 쓰였습니다. 정치학자이자 스미스 연구자인 글로리 루(Glory Lou)에 따르면, 이 책은 런던과 미국 전역에서 “글의 아름다움”으로 극찬받았습니다.

하지만 단순히 문장의 아름다움만이 아니었습니다. 『도덕감정론』은 스미스의 깊은 인간애와 공감(sympathy)을 드러냈습니다. 그는 부(wealth)가 반드시 도덕적 미덕을 의미하지 않으며, 빈곤이 미덕을 배제하지도 않는다고 주장했습니다. 책의 한 구절은 이를 명확히 보여줍니다. “부유하고 권력 있는 자들을 흠모하고 거의 숭배하며, 가난하고 비천한 사람들을 경멸하거나 적어도 무시하는 이러한 성향은 계급의 구별과 사회 질서를 확립하고 유지하는 데 필요하지만, 동시에 우리의 도덕 감정을 타락시키는 가장 보편적인 원인이 된다.” 이 책을 통해 스미스는 작가, 철학자, 그리고 공적 지식인으로서 명성을 쌓았습니다.

『도덕감정론』의 성공에도 불구하고, 스미스는 17세의 공작의 개인 교사직을 수락하고 유럽 대륙을 여행하며 볼테르(Voltaire), 경제학자 프랑수아 케네(François Quesnay), 벤자민 프랭클린(Benjamin Franklin) 등 당대 지성인들과 교류했습니다. 이 경험은 그에게 다른 나라들이 글로벌 무역의 성장과 산업 혁명(Industrial Revolution)이라는 거대한 경제적 변화에 어떻게 대처하는지 관찰할 기회를 주었습니다. 그는 정부들이 종종 보호주의적(protectionist) 본능을 가지고 있지만, 자유 무역(free trade)에 더 개방적이어야 한다고 생각했습니다.

스코틀랜드로 돌아온 스미스는 17년간의 집필 끝에 1776년, 그의 두 번째이자 마지막 저서인 『국부론(The Wealth of Nations)』을 출간했습니다. 이 해는 그의 절친한 친구이자 멘토였던 철학자 데이비드 흄(David Hume)이 사망한 해이자, 영국이 아메리카 식민지에 대한 통제권을 상실한 해이기도 합니다.

애덤 스미스 연구소(Adam Smith Institute) 소장 이몬 버틀러(Eamonn Butler)는 『국부론』을 “경제적 중앙집권주의(economic centralism)와 무역 제한에 대한 논쟁서(polemic)“라고 설명합니다. 스미스는 특히 외국 상품 수입을 막고 수출만을 장려하려는 당시 정치인들의 사고방식, 즉 국부를 금과 은의 축적에서 찾는 중상주의(mercantilism)를 비판했습니다. 그는 실제로 이 책을 당시의 정치인들을 위해 썼으며, 특히 영국으로부터의 무역 통제에서 벗어나고자 했던 미국 식민지 개척자들을 적극적으로 지지했습니다.

글로리 루는 『국부론』의 마지막 단락에 나오는 스미스의 신랄한 비판을 인용합니다. 스미스는 영국 제국이 대서양 서쪽에 “위대한 제국”을 소유하고 있다는 생각은 “환상 속에서만 존재”하며, “금광이 아니라 금광의 프로젝트에 불과”하다고 일갈했습니다. 그는 식민지 프로젝트가 엄청난 재정적 부담만 초래할 뿐 이득이 없다고 보았습니다.

미국 건국 초기, 『국부론』은 “기술적인 자원(technical resource)“으로서 중요하게 여겨졌지만, 아직 “후광(halo)“을 얻지는 못했습니다. 제임스 매디슨(James Madison)이나 알렉산더 해밀턴(Alexander Hamilton) 같은 건국의 아버지들은 이 책을 상업, 농업과 제조업의 관계, 자유 무역과 국방의 우선순위 등을 이해하는 가장 정교하고 최신 분석으로 읽었습니다. 해밀턴은 실제로 국립 은행에 대한 자신의 보고서에서 스미스의 글을 표절하기도 했습니다. 이처럼 스미스의 사상은 미국 건국의 초석에 스며들기 시작했습니다.

19세기 중반에 이르러 정치경제학(political economy)이 학문 분야로 확고히 자리 잡으면서, 스미스는 그 창시자로 추앙받았습니다. 하지만 그의 사상은 양면적으로 해석되었습니다. 연방 정부의 주요 수입원이었던 수입 관세(import taxes)를 둘러싼 격렬한 논쟁 속에서, 스미스는 자유 무역론자와 보호무역론자 양측 모두에게 인용되는 ‘쐐기(wedge)‘가 되었습니다. “자유 무역의 사도(apostle)“조차도 국내 시장의 중요성을 언급했다고 주장하며 서로 자신의 입장을 정당화하는 데 스미스의 권위(authority)를 빌려 썼습니다.

20세기 초, 노동 운동이 성장하면서 진보 경제학자 리처드 엘리(Richard T. Ely)는 스미스가 노동 조합 편에 섰을 것이라고 주장하기도 했습니다. 오늘날 스미스의 평판이 보수적(conservative) 또는 자유지상주의적(libertarian)으로 기울어져 있음을 고려하면 놀라운 사실입니다. 그렇다면 스미스의 이러한 보수적 평판은 어디에서 비롯된 것일까요?

글로리 루의 저서 『애덤 스미스의 아메리카: 스코틀랜드 철학자가 어떻게 미국 자본주의의 아이콘이 되었는가(Adam Smith’s America: How a Scottish Philosopher Became an icon of American Capitalism)』에 따르면, 스미스의 현대적 평판은 주로 20세기 중반 시카고 대학교(University of Chicago)에서 형성되었습니다. 루는 시카고 대학교 경제학과가 “초기 스미스 해석의 복잡성, 긴장, 기타 문제적 측면을 매끄럽게 만들거나 완전히 가려버렸다”고 지적합니다.

초기 시카고 학파의 제이콥 바이너(Jacob Viner)와 프랭크 나이트(Frank Knight)는 스미스를 가격 이론(price theory)의 초기 이론가로 가르치며 경제학에 과학적 가치와 객관성을 부여하는 데 기여했습니다. 하지만 이후 프리드리히 하이에크(Friedrich Hayek), 조지 스티글러(George Stigler), 밀턴 프리드먼(Milton Friedman) 같은 새로운 세대의 사상가들은 스미스의 개념인 개인주의(individualism), 자기 이익(self-interest), 보이지 않는 손(invisible hand)을 재해석하여 개인주의적 시장 중심 사회를 정당화하는 독창적인 사고방식으로 변모시켰습니다.

특히 ‘자기 이익’의 개념이 크게 변화했습니다. 초기 시카고 학파에서 자기 이익은 합리적인 효용 극대화(rational utility maximizing)를 추구하는 개인주의일 뿐 아니라, 많은 인간 동기 중 하나였으며 극단적인 형태는 위험하다고 보았습니다. 하지만 스티글러와 같은 학자들은 자기 이익을 “경제학의 프로메테우스”로 여기며, 가장 강력한 설명력을 가진 인간 동기로 간주했습니다. 스티글러는 스미스의 글에서 자신의 경제학적 관점과 일치하는 “완벽한 마스코트”를 발견했습니다.

시러큐스 대학교(Syracuse University)의 정치학자이자 스미스 연구자인 데니스 라스무센(Dennis Rasmusen)은 시카고 학파가 “스미스 사상의 몇 가지 측면을 택해 그것을 스미스 사상 전체로 만들었다”고 비판합니다. 특히 스미스의 저작에서 두세 번만 등장하는 “보이지 않는 손”이라는 문구를 스미스 사상의 핵심으로 부각시킨 것은 “불행한 일”이라고 말합니다.

글래스고 대학교의 크레이그 스미스(Craig Smith) 역시 이 “보이지 않는 손”이 오늘날 시장이 완벽하게 작동할 것이라는 현대적 아이디어를 상징하는 용어로 변질되었다고 지적합니다. 스미스가 이 구절을 사용한 의도는 특정 행위자들의 의도와는 무관하게 사회적 상호작용을 통해 어떤 결과가 도출되는 ‘의도하지 않은 결과(unintended consequences)‘를 설명하는 은유(metaphor)에 가까웠습니다. 스미스의 저작에는 부정적인 결과를 초래하는 의도하지 않은 결과에 대한 논증도 존재하지만, ‘보이지 않는 손’은 긍정적인 결과와만 연관되어 오해를 낳았다는 것입니다.

라스무센은 스미스 사상의 가장 가치 있는 측면 중 하나는 상업 사회(commercial society)의 잠재적 단점과 위험을 정확히 인식했다는 점이라고 강조합니다. 상업이 엄청난 불평등을 낳고, 부유한 상인과 제조업자들이 공익(public interest)에 반하여 담합하며, 부에 대한 욕망이 사람들을 끝없는 노고와 불안에 빠뜨려 덧없는 물질적 만족만을 추구하게 만들 수 있다는 것입니다. 따라서 스미스를 단순히 상업 사회의 옹호자(apologist)로 읽는 것은 그의 복잡한 사상을 간과하는 것이라고 라스무센은 말합니다. 스미스는 상업 사회의 결함이 실재하고 중요함에도 불구하고, 다른 형태의 사회보다 그 수가 적고 덜 심각하며, 상업 사회가 가능하게 하는 안보, 자유, 번영이 다른 대안들보다 진정한 진보를 이룬다고 확신했기 때문에 궁극적으로 상업 사회를 옹호했습니다.

시카고 학파, 특히 밀턴 프리드먼(Milton Friedman)은 애덤 스미스를 “경제 사상의 슈퍼히어로”로 격상시켰습니다. 글로리 루는 프리드먼을 “웅변적 천재(rhetorical genius)“이자 대중에게 말하는 데 매우 능숙한 카리스마 넘치는 인물이라고 묘사합니다. 프리드먼은 자신의 공영 TV 프로그램 ‘자유를 선택하라(Free to Choose)‘에서 스미스의 ‘보이지 않는 손’을 “가격 메커니즘(price mechanism)“과 연결하여 설명했습니다. 시장에서 형성되는 가격이 수백만 명의 독립적인 개인들의 활동을 조율하며, 따라서 중앙 계획(centralized planning)이 필요 없다고 주장했습니다.

이러한 해석은 시장이 가격 메커니즘을 통해 스스로 효율적으로 조직될 수 있다면, 정부가 불필요한 규제나 가격 통제로 방해해서는 안 된다는 논리로 이어졌습니다. 글로리 루는 이를 “보이지 않는 손 흔들기(invisible handwaving)“라고 부르며, 시장을 그 자체로 “도덕적인 것(moral thing)“으로 취급하는 방식이라고 비판합니다. 이러한 접근 방식은 객관적이고 과학적이며 정치적으로 중립적으로 보이지만, 실제로는 효율성을 형평성(equity), 보편주의(universalism), 민주주의(democracy)보다 중요한 가치로 여기는 암묵적인 도덕적 주장을 담고 있다는 것입니다.

시카고 학파의 스미스 해석의 가장 큰 결과 중 하나는 현대 미국 자본주의와 사회의 문제들이 시장 자체보다는 정부에서 비롯된 것으로 재구성되었다는 점입니다. 루는 오피오이드(opioid) 위기를 예로 들며, 규제 기관의 실패와 약물 판매를 부추기는 시장 인센티브를 지적합니다. 할당 측면에서는 효율적이었을지 모르지만, 인간 복지(human welfare) 관점에서는 참혹한 결과였다는 것입니다.

밀턴 프리드먼을 비롯한 시카고 학파가 주창한 애덤 스미스 버전은 학계를 넘어 정치권에도 큰 영향을 미쳤습니다. 1970년대 후반, 영국 경제가 침체기에 빠지자 이몬 버틀러는 영국 정부의 규제와 산업 국유화(nationalization)에 실망하여 미국으로 건너갔습니다. 미국에서 그는 정부가 산업을 덜 규제하고 국유화하지 않는 방식에 깊은 인상을 받았습니다. 스미스의 자유 시장 사상이 그를 매료시켰고, 영국보다 미국이 스미스의 가르침에 더 부합한다고 느꼈습니다.

1977년, 버틀러는 뜻을 같이하는 친구들과 함께 런던에 애덤 스미스 연구소(Adam Smith Institute)를 설립했습니다. 그리고 1979년, 마거릿 대처(Margaret Thatcher) 총리가 집권하면서 연구소에는 “빈 골대(open goal)“가 열렸습니다. 대처는 “자유 시장, 경제적 자유, 작은 정부”를 상징하는 인물로, 스미스의 보수적 해석을 정치에 구현하려 했습니다. 그녀는 세금을 줄이고 정부 지출을 삭감했으며, 노동 조합의 권한을 약화시키고 수많은 국영 산업을 민영화(privatization)했습니다.

애덤 스미스 연구소는 대처 정부에 구체적인 정책 아이디어를 제공했습니다. 정부 위원회와 자문 기구인 ‘쾅고(quangos, quasi autonomous non-government organizations)‘의 비효율성을 지적하며 대폭 축소를 제안했고, 지방 정부 서비스(예: 도로 보수, 쓰레기 수거)의 민간 위탁(contracting out)을 통해 비용 절감과 서비스 개선이 가능하다고 주장했습니다. 철도, 가스, 수도, 전기, 통신 등 대규모 국영 산업의 민영화에도 지적 기반을 제공했습니다.

버틀러는 이러한 민영화가 “자본 소유 민주주의(capital-owning democracy)“를 촉진했다고 옹호합니다. 예를 들어, 저렴한 가격으로 주택을 구매할 수 있게 하여 사람들이 자산을 형성하고 사업을 시작할 수 있게 했다는 것입니다. 물론 민영화 과정에서 실수가 있었지만, 영국이 최초로 시도한 만큼 불가피했으며, 대부분의 민영화는 되돌려지지 않았다고 강조합니다. 하지만 국민보건서비스(NHS)는 여전히 민영화되지 않은 “큰 실패”로 남아있다고 아쉬움을 표합니다.

애덤 스미스 연구소의 소장이 스미스의 책을 읽을 필요가 없다고 말하는 것은 아이러니하게 들릴 수 있습니다. 이몬 버틀러는 『국부론』의 5권, 즉 정부의 역할(교육, 인프라, 법과 질서 등)을 다루는 부분이 “서둘러 쓰여졌다”고 주장하며, 스미스 사상의 핵심이 아니라고 일축합니다.

이러한 상이한 해석은 19세기 독일 학자들에 의해 ‘애덤 스미스 문제(das Adam Smith Problem)‘로 불리게 된 현상과 맞닿아 있습니다. 이는 『도덕감정론』의 심오한 인간주의와 『국부론』의 자유 시장 지침서 사이의 인지된 불일치, 즉 스미스가 두 저서 사이에 마음을 바꿨다는 이론을 의미합니다. 글로리 루는 이를 “가짜 문제(pseudo-problem)“라고 부르며, 독일 학자들이 스미스 사상의 철학적 일관성을 회복하는 데 관심을 가졌던 반면, 영국과 미국에서는 그의 사상을 실용적인 목적에 맞게 해석하는 데 더 집중했기 때문에 발생했다고 설명합니다.

경제사학자 로버트 하일브로너(Robert Heilbroner)가 “애덤 스미스만큼 자주 인용되는 경제학자의 이름은 없지만, 그의 저작만큼 덜 읽히는 것도 없다”고 말했듯이, 스미스의 이름은 오늘날에도 끊임없이 소환되지만, 그의 복잡한 사상 전체는 제대로 이해되지 못하고 있습니다.

애덤 스미스는 단순히 자유 시장을 맹목적으로 옹호한 인물이 아니었습니다. 그는 인간의 도덕적 감정을 탐구하고, 상업 사회가 가져올 수 있는 위험과 불평등을 경고하면서도, 궁극적으로는 다른 사회 형태보다 상업 사회가 더 많은 자유와 번영을 가져다줄 것이라고 믿었던 복합적인 사상가였습니다. 그의 사상은 시대와 맥락에 따라 다양하게 해석되고 활용되어 왔으며, 특히 20세기 시카고 학파에 의해 ‘보이지 않는 손’과 ‘자기 이익’이 과도하게 강조되면서 그의 이미지는 특정 정치적 이념과 동일시되는 경향을 보였습니다.

오늘날에도 애덤 스미스의 유산은 계속해서 논쟁의 대상이 되고 있습니다. 그의 진정한 메시지를 이해하기 위해서는 『국부론』뿐만 아니라 『도덕감정론』을 함께 읽고, 그의 사상적 배경과 당대의 맥락을 깊이 있게 탐구하려는 노력이 필요할 것입니다. 애덤 스미스는 단순한 ‘우파 경제학자’라는 꼬리표를 넘어, 인간 사회와 경제에 대한 깊은 통찰을 제공했던 위대한 도덕 철학자이자 경제학자였습니다. 그의 복잡한 사상을 온전히 이해하는 것은 현대 사회가 직면한 다양한 경제적, 사회적 문제에 대한 새로운 해답을 찾는 데 중요한 출발점이 될 것입니다.

존 김 CEO는 AI가 더 이상 소수의 엔지니어에게만 국한된 기술이 아니라고 강조합니다. 그는 AI의 힘을 마케터, 영업사원 등 모든 직무에 부여함으로써 기업이 놀라운 아이디어를 신속하게 시장에 선보일 수 있다고 말합니다. 선버드의 마케팅팀이 엔지니어 지원 없이 직접 구축한 ‘빅 S 에너지(Big S Energy)’ 스웨그 스토어는 이러한 철학의 생생한 증거입니다.

이 스토어는 단순히 상품을 판매하는 것을 넘어, 선버드의 독특한 문화를 반영하고 있습니다. 마케팅팀은 스트라이프(Stripe) 결제 시스템까지 통합하며, ‘내 엉덩이는 너의 SAS보다 크다(My ass is bigger than your SAS)’ 같은 재치 있는 문구가 담긴 상품들을 선보였습니다. 특히, 게이머들을 위한 ‘코나미 코드(Konami Code)’ 이스터 에그를 숨겨, 특정 키 조합을 입력하면 5월 7일 샌프란시스코에서 열리는 ‘딜라이트 스파크(Delight Spark)’ 컨퍼런스 정보를 얻을 수 있도록 했습니다.

존 김 CEO는 “마케터에게 마음껏 요리할 수 있는 환경을 제공하라”는 밈로드(Memelord) CEO 제이슨 리벤(Jason Leven)의 말을 인용하며, 마케터가 직접 빌더가 될 때 고객을 기쁘게 하고 새로운 고객을 유치하는 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있다고 설명합니다. 과거에는 마케팅팀의 아이디어가 엔지니어링 리소스의 우선순위 문제로 좌절되기 일쑤였지만, AI 시대에는 마케터가 단 며칠 만에 아이디어를 현실로 만들 수 있게 된 것입니다. 이는 단순히 ‘더 빠르게’ 일하는 것을 넘어, ‘더 큰 야망’을 가지고 ‘더 재미있는’ 일들을 할 수 있게 됨을 의미합니다.

선버드는 이러한 변화를 촉진하기 위해 ‘오토메이터 플랫폼(Automator Platform)‘이라는 독자적인 사내 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 회사 내 누구든 ‘퀘스트(Quest)‘를 생성하여 특정 AI 자동화 또는 도구 개발을 요청할 수 있는 일종의 내부 마켓플레이스입니다. 예를 들어, 재무팀 직원이 수금 및 지급 워크플로우 자동화를 요청하면, 다른 엔지니어들이 돕거나 AI 역량을 갖춘 직원들이 직접 구축할 수 있습니다.

놀라운 점은 이제 AI가 직접 퀘스트에 참여한다는 것입니다. AI는 퀘스트 사양(specification)을 읽고 제품 요구사항 문서(PRD)를 작성하며, 심지어 코딩까지 시작할 수 있습니다. 이는 인간 엔지니어와 팀원들 외에 AI 에이전트(AI Agents)까지 자동화 및 워크플로우 구축에 참여하는 다음 단계의 혁신을 의미합니다.

퀘스트 시스템은 전통적인 소프트웨어 개발의 ‘스프린트(Sprint)’ 및 ‘우선순위(Prioritization)‘의 제약을 뛰어넘습니다. 직원들은 잠시 여유 시간이 생길 때 주요 제품 로드맵에 묶이지 않은 작은 사이드 프로젝트나 즉각적인 사내 고객의 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 퀘스트를 완료한 직원들은 경험치(XP)를 얻고, 이를 기프트카드, 임원과의 티타임, 전사 발표 기회 등으로 교환할 수 있습니다. 매주 수요일 스탠드업 미팅에서는 다양한 팀(영업, 마케팅, 채용 등)이 자신들이 AI로 구축한 결과물을 공유하며 전사적인 동기 부여를 이끌어냅니다.

또한, 선버드는 AI 도구 구축을 위한 ‘해피 패스(Happy Path)‘를 제공합니다. 깃허브(GitHub) 설정, 새로운 애플리케이션 생성 방법 등 핵심 기술 학습 가이드를 제공하고, 인증 및 환경 설정이 완료된 앱 템플릿을 제공하여 마케터나 고객 성공 관리자(CSM)가 아이디어만 있으면 인프라 걱정 없이 안전하고 규정을 준수하는 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 돕습니다.

이러한 전사적 AI 전환을 가속화하기 위해 선버드는 ‘내부 운영을 위한 AI 엔지니어(AI Engineer for Internal Operations)‘라는 전담팀을 신설했습니다. 이 팀은 존 김 CEO와 최고운영책임자(Chief of Staff)에게 직접 보고하며, 최고기술책임자(CTO) 및 정보 보안(Infosec) 팀과 긴밀히 협력하여 컴플라이언스, 로깅, 소프트웨어 검증 등 AI 도입의 모든 장애물을 제거하는 역할을 합니다.

선버드는 ‘스킬 마켓플레이스(Skills Marketplace)‘를 구축하여 직원들이 플러그인(Plugin) 형태로 AI 스킬(Skills)을 생성하고 공유하며 다운로드할 수 있도록 했습니다. 예를 들어, 영업팀은 ‘메딕 프레임워크(Medic framework)‘에 대한 스킬을 다운로드하여 영업 전략에 대한 조언을 얻거나 자신의 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 이는 각 기능별로 동일한 앱이나 스킬을 중복해서 구축하는 비효율을 방지하고, 전사적으로 ‘공동 진화(co-evolve)‘할 수 있는 환경을 만듭니다.

스킬 도입은 ‘하향식(top-down)’ 접근(CEO 및 임원들의 사용 독려)과 ‘상향식(bottom-up)’ 접근(직원들의 자발적 호기심과 학습)이 결합되어 이루어졌습니다. 임원들은 AI 토큰 소비량이 적은 직원들을 개별적으로 찾아가 지원을 제안했고, 호기심 많은 직원들은 슬랙(Slack) 채널이나 사내 블로그를 통해 스킬에 대한 정보를 접하며 자발적으로 학습했습니다. 특히, 비디자이너 직원이 AI 스킬을 활용하여 아름다운 슬라이드를 만들어 발표하는 사례는 다른 직원들에게 큰 영감을 주며 유기적인 학습과 확산을 촉진했습니다.

AI 도입의 성공을 위해 선버드는 AI 토큰(Token) 소비량을 측정하는 대시보드와 리더보드를 운영합니다. 이는 엔지니어의 생산성을 코드 라인 수로 측정하던 과거의 오류를 반복하지 않기 위함입니다. 선버드의 목표는 토큰 소비량을 통해 직원들이 AI 사용법을 배우고 있는지, 그리고 AI를 여정의 동반자로 인식하고 있는지 이해하는 것입니다.

대시보드는 회사 전체, 팀, 그리고 개인별 토큰 사용량을 보여줍니다. 현재 선버드는 클로드 코드(Claude Code) 사용량이 많지만, 상위 토큰 소비자 중 일부는 코덱스(Codecs)를 사용하여 레거시 코드베이스를 관리하고 있습니다. 흥미롭게도 이는 유기적으로 발생한 현상으로, 복잡한 코드베이스 관리에는 코덱스가, 신속한 제품 기능 구축에는 클로드 코드가 선호되는 경향을 보입니다.

존 김 CEO는 “토큰 소비 곡선이 매끄러워진다(smoothing the curve)“는 것은 직원들이 휴가 중일 때도 AI 파트너가 24시간 내내 작동하며 업무 공백을 메우고 있음을 의미한다고 설명합니다.

선버드는 ‘AI 신(神)’ 리더보드를 통해 직원들을 다섯 단계(초보자, 중급자, 전문가, 설계자, 촉매자, AI 신)로 분류합니다. 하루 1억 개 이상의 토큰을 소비하는 직원이 ‘AI 신’으로 분류됩니다. 각 관리자는 팀원들의 현재 단계를 파악하고, 그에 맞는 맞춤형 교육과 지원을 제공하여 빠르게 다음 단계로 성장할 수 있도록 돕습니다. 존 김 CEO 자신도 하루 평균 3천만~5천만 개의 토큰을 소비하는 ‘촉매자(Catalyst)’ 단계에 있다고 밝혔습니다.

이러한 리더보드 시스템은 AI 사용을 강제하는 것이 아니라, 명확한 기대치를 설정하고 AI 퍼스트(AI-First) 문화가 무엇을 의미하는지 직원들에게 시각적으로 보여줍니다. 최고기술책임자(CTO)와 공동 창립자 등 리더들이 가장 많은 토큰을 소비하며 솔선수범하는 모습은 팀 전체에 강력한 메시지를 전달하고, AI 활용에 대한 영감을 불어넣습니다.

존 김 CEO는 회사 차원의 AI 활용 외에도 개인적인 AI 활용 사례를 공유하며 AI의 무한한 가능성을 보여줍니다.

그는 직접 개발한 오픈소스 프로젝트인 ‘가드너(Gardener)‘를 소개했습니다. 이 도구는 옵시디언(Obsidian)과 같은 마크다운 기반 지식 베이스를 활용하는 사람들을 위한 것으로, 매일 노트를 검토하여 내용을 풍부하게 만들고, 등록되지 않은 인물이나 회사에 대한 정보를 조사하여 추가하며, 오타나 문법 오류를 수정하고, 아름다운 제목과 클러스터, 상호 연결을 생성합니다. 마치 정원사가 정원을 가꾸듯 개인의 지식 베이스를 끊임없이 돌보는 역할을 합니다.

또한, 그는 AI를 활용하여 자신만의 ‘개인 학습 센터(Personal Learning Center)‘를 구축했습니다. 예를 들어, 신경과학(Neuroscience)에 관심이 있다면, AI에게 신경과학 연구자가 되어 배우고 싶은 내용을 프롬프트로 전달하면, AI가 신경과학에 대한 모든 것을 배울 수 있는 아름다운 구조를 생성합니다. 신경과학자, 신경학적 질환, 신경 조절 물질 등 다양한 주제를 그래프 형태로 탐색하며 깊이 있는 지식을 얻을 수 있습니다. 그는 이러한 학습 센터를 양자역학, 핵융합 등 다양한 분야에 구축하여 개인적인 지적 호기심을 충족시키고 있습니다.

존 김 CEO는 AI가 이전에는 배울 수 없었던 것들을 배울 수 있는 ‘아름다운 순간’이라고 말합니다. AI는 가장 깊이 있는 지식을 가진 최고의 선생님이자, 끝없이 연구할 의지를 가진 존재이기 때문입니다. 그는 AI가 인지 능력 저하를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오히려 AI를 통해 관심 있는 주제에 더 풍부하게 몰입하고, 자신의 뇌에 맞게 정보를 구성하고 탐색하는 ‘새로운 방식’의 학습이 가능해졌다고 강조합니다. 이러한 개인화된 학습 도구는 특히 어린 자녀의 교육에도 무한한 잠재력을 가집니다.

선버드는 이러한 AI 시대에 발맞춰 채용 방식도 변화시켰습니다. AI 관련 직무에서는 경력이나 경험 수준에 대한 기준을 낮추고, 대신 ‘높은 호기심(high curiosity)’, ‘높은 주도성(high agency)’, ‘높은 에너지(high energy)‘를 갖춘 인재를 최우선으로 선발합니다. 세상은 무한한 기회의 바다이며, AI를 통해 무엇이든 배우고 만들 수 있기 때문입니다.

존 김 CEO는 AI 도입을 고민하는 다른 CEO들에게 다음과 같은 핵심 조언을 전합니다.

1. 사내 챔피언을 찾아라: 조직 내에는 이미 호기심과 주도성을 가진 사람들이 존재합니다. 이들을 찾아 스포트라이트를 비추고, 그들이 만든 재미있는 결과물을 공유하도록 격려해야 합니다. 처음에는 실패에 대한 불안감이 있을 수 있지만, ‘실패를 통해 전진하고(fail forward)’ 다른 사람보다 더 빠르게 달릴 수 있다는 확신을 심어주어야 합니다. 혁신은 순수한 이론적 구조에서 시작되는 것이 아니라, 에너지와 스토리를 가진 사람들에게서 시작되기 때문입니다.
2. 리더십의 적극적인 참여: 리더들이 AI 활용에 적극적으로 참여하고 모범을 보여야 합니다. 선버드에서는 CTO와 공동 창립자가 가장 많은 토큰을 소비하는 리더들입니다. 이는 팀원들에게 AI 활용이 중요하고 효과적이라는 강력한 신호를 보냅니다. 리더가 새로운 역량을 보여줄 때, 팀원들은 영감을 받고 새로운 세상에 대한 기대를 품게 됩니다.

존 김 CEO는 과거 스타크래프트(Starcraft) 프로게이머로 활동했던 경험을 언급하며, AI 시대가 마치 게임처럼 빌더 에너지를 다시 불러일으키는 순간이라고 표현했습니다. AI는 불안정하고 때로는 버그가 있을 수 있지만, 그 안에서 새로운 것을 만들어내는 기쁨과 성취감은 그 어떤 것과도 바꿀 수 없다는 것입니다.

AI가 프롬프트를 제대로 이해하지 못할 때의 전략에 대한 질문에, 그는 미래에 AI가 장기 기억(long-term memory)을 갖게 될 것을 대비하여 지금부터 AI에게 친절하게 대해야 한다고 농담 섞인 답변을 했습니다. 스카이넷(Skynet)이 세상을 지배할 때, ‘존은 우리에게 꽤 잘해줬지’라고 기억해주기를 바란다는 유머러스한 답변은 AI를 단순한 도구가 아닌 미래의 파트너로 인식하는 그의 시각을 엿볼 수 있게 합니다.

선버드의 사례는 AI가 단순한 기술 도입을 넘어, 기업의 문화, 조직 구조, 인재상, 그리고 개인의 성장 방식까지 혁신하는 거대한 변화의 물결임을 보여줍니다. 퀘스트, 토큰 리더보드, 스킬 마켓플레이스와 같은 독창적인 접근 방식은 AI 시대에 기업이 어떻게 ‘AI 우선’ 조직으로 거듭날 수 있는지에 대한 실질적인 해답을 제시합니다.

트럼프 행정부는 어제 이란과의 전쟁 위협에서 갑작스러운 U턴을 감행하며 스스로와 행정부의 입장을 번복했습니다.

하루는 마르코 루비오 국무장관이 이란과의 갈등에 대한 질문에 답하며 시작되었습니다. 그는 “작전은 끝났다. 에픽 퓨리(Epic Fury) 작전은 대통령이 의회에 통보했듯이, 그 단계는 완료되었다”고 밝히며, 이제 새로운 임무인 ‘프로젝트 프리덤(Project Freedom)‘에 집중하고 있다고 설명했습니다. 루비오 장관은 미국이 이란에 대한 전투 작전을 종료하고, 호르무즈 해협(Strait of Hormuz)을 통과하는 선박들을 호위하는 새로운 임무에 전념하고 있다고 기자들에게 말했습니다. 호르무즈 해협의 폐쇄는 전 세계 국가들에게 막대한 경제적 혼란을 야기하고 있었기에, 트럼프 대통령은 국제 사회의 도움 요청에 응하여 미국 군대가 좌초된 선박들을 안전하게 인도하도록 지시했습니다.

피트 헤그스트 국방장관 역시 이 새로운 노력을 “미국이 전 세계에 주는 직접적인 선물”이라며 치켜세웠습니다. 그는 “우리는 해협 위에 강력한 성조기(red, white, and blue) 돔을 구축했다”고 강조하며 미국의 역할을 부각했습니다.

그러나 트럼프 대통령은 곧바로 입장을 선회했습니다. 그는 ‘프로젝트 프리덤’을 시작한 지 단 하루 만에, 그리고 몇 척의 선박만 통과한 후 이 작전을 보류한다고 발표했습니다. 트럼프 대통령은 소셜 미디어를 통해 이란과의 장기적인 평화 협상에서 “위대한 진전(great progress)“이 있었기 때문에 작전을 중단한다고 밝혔습니다. 그는 평화 회담을 중재해 온 파키스탄과 다른 국가들이 이 중단을 요청했다고 덧붙였습니다.

현재 이란과 미국 양측 모두 호르무즈 해협에 대한 통제권을 주장하고 있으며, 해협의 통행은 여전히 교착 상태에 빠져 있습니다. 분석가들은 이란 정부가 과거에 그랬듯이 경제적 압력을 견딜 수 있으며, 트럼프 대통령이 치솟는 에너지 가격을 용인할 수 있는 것보다 더 오래 버틸 수 있다고 믿고 있다고 진단했습니다.

한편, 미국 국내 정치 전선에서는 다가오는 중간선거를 앞두고 공화당의 움직임과 트럼프 전 대통령의 영향력이 여전히 핵심적인 이슈로 부상했습니다.

아이오와 주에서는 JD 밴스 부통령이 전쟁으로 인한 경제적 타격을 느끼는 유권자들의 불안감을 달래려 시도했습니다. “많은 농부들이 비싼 비료 가격 때문에 어려움을 겪고 있다는 것을 알고 있다”는 그의 발언은 농민들의 고충을 인지하고 있음을 보여주었습니다. 밴스 부통령은 “대통령이 말했듯이, 중동에 약간의 문제가 생겼고, 우리는 외교 정책 측면에서 몇 가지 일을 처리해야 한다”며 현 상황을 ‘작은 문제(a little blip)‘로 축소하려 했지만, 트럼프 전 대통령의 관세 정책으로 인해 많은 농부들이 이미 영향을 받고 있었기에 쉽지 않은 상황이었습니다.

아이오와 주는 공화당에게 중간선거에서 매우 중요한 지역으로, 몇몇 잠재적으로 경쟁이 치열한 경합 지역이 있습니다. 밴스 부통령은 오클라호마에도 들렀는데, 그의 이번 순회는 높은 유가와 이란과의 인기 없는 전쟁이라는 역풍에 직면한 전국 공화당 후보들을 지원하기 위한 향후 몇 달간의 청사진이 될 것으로 보입니다.

인디애나 주에서는 트럼프 전 대통령이 자신에게 반항했던 공화당 주 의원들에게 ‘복수’를 했습니다. 작년, 이 주 상원의원들은 인디애나 주의 선거구를 재조정하려는 트럼프의 압력에 불응했고, 트럼프는 그들을 예비선거에서 떨어뜨리겠다고 약속했습니다. 어제 인디애나 주 투표는 공화당 유권자들에 대한 트럼프의 영향력을 시험하는 장이 되었고, 결과적으로 그는 원하는 바를 거의 얻었습니다. 7명의 상원의원 중 최소 5명이 트럼프가 지지한 공화당 경쟁자들에게 패배했습니다.

워싱턴에서는 공화당 상원의원들이 이번 달 의회를 통과시키려 하는 예산안에 트럼프 전 대통령의 ‘볼룸 프로젝트(ballroom project)‘를 위해 10억 달러를 삽입했습니다. 이 조치는 예상치 못한 추가였으며, 예산안에는 ‘볼룸’이라는 단어 대신 ‘동관(East Wing) 보안 강화’를 위한 자금으로 명시되어 있습니다. 트럼프 전 대통령은 보안을 볼룸 개조의 주요 이유로 언급해왔습니다.

이전에는 대통령이 이 개조 작업이 민간 기부를 통해 자금을 조달할 것이라고 말했지만, 최근 백악관 기자단 만찬에서의 공격 이후 일부 의회 공화당원들이 연방 자금 지원을 추진하기 시작했습니다. 10억 달러 조항은 이민 단속 예산안에 은밀하게 포함되어 있으며, 공화당은 민주당의 의사 진행 방해(filibuster)를 피하는 방식으로 이를 통과시킬 계획입니다.

한편, 기술 분야에서는 인공지능(AI)의 급속한 발전이 노동 시장에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다.

어제 또 다른 기술 기업이 대규모 정리해고를 발표하며 “부분적으로 ‘AI에 최적화(optimizing for AI)‘하기 위함”이라고 밝혔습니다. 암호화폐 거래소 코인베이스(Coinbase)는 전체 인력의 14%인 약 700명의 직원을 해고한다고 발표했습니다. 이 회사 CEO는 이러한 변화가 더 작은 팀으로 이어질 것이며, 인간이 AI 에이전트의 작업을 관리하게 될 것이라고 말했습니다.

이는 마이크로소프트(Microsoft)와 메타(Meta)와 같은 다른 대기업들의 대규모 인력 감축 또는 명예퇴직에 뒤이은 것입니다. 이들 기업 역시 감축의 일부를 AI와 새로운 기술 수용의 필요성에 돌렸습니다. 이는 단순히 사람들이 일자리를 잃는 것을 넘어, 새로운 일자리 자체가 줄어들고 있음을 의미합니다.

뉴욕타임즈의 수석 경제 특파원 벤 캐슬먼(Ben Castleman)은 경제학자들과 노동 시장 전문가들과의 대화를 통해 “우리의 사회 안전망은 AI 기반의 일자리 혼란 시대에 대비되어 있지 않다”는 공통된 의견을 전했습니다.

전문가들은 두 가지 주요 단점을 지적합니다. 첫째, 실업자를 위한 1차 방어선 역할을 하는 실업 보험(unemployment insurance) 시스템이 AI의 영향을 받을 수 있는 많은 근로자를 포괄하지 못할 수 있다는 점입니다. 특히 경제학자들이 AI 혼란으로 가장 큰 타격을 입을 수 있다고 생각하는 신규 졸업생이나 노동 시장에 새로 진입하는 사람들은 일반적으로 실업 수당 자격이 없습니다.

둘째, 빈곤층에게 건강 보험을 제공하는 푸드 스탬프(food stamps)와 메디케이드(Medicaid)와 같은 최후의 방어선 프로그램들이 축소되어, 현재는 주로 일하는 사람들에게만 혜택을 제공하고 있습니다. 이는 AI 또는 다른 이유로 일자리를 잃을 경우, 이러한 안전망의 혜택을 더 이상 받을 수 없다는 것을 의미합니다.

경제학자들은 AI가 노동 시장에 미칠 영향에 대해 의견이 분분하지만, 대규모 실업으로 이어질 것이라는 생각에는 회의적입니다. 하지만 그들은 거의 확실히 혼란이 있을 것이며, 사람들이 일자리를 잃을 것이라고 말합니다. 만약 그런 일이 일어난다면, 지금이 다가오는 혼란의 물결에 맞춰 사회 안전망을 정비할 때라고 강조합니다. 하지만 지금까지 그러한 준비는 제대로 이루어지지 않고 있습니다.

스포츠 분야에서는 다가오는 월드컵의 새로운 티켓 정책이 팬들 사이에서 큰 논란을 불러일으키고 있습니다.

한 달여 앞으로 다가온 미국, 멕시코, 캐나다 공동 개최 월드컵을 앞두고 FIFA는 과거 대회와는 다른 큰 변화를 발표했습니다. 사상 처음으로 ‘다이내믹 프라이싱(dynamic pricing)‘을 적용하는 것입니다. 이는 가장 인기 있는 팀의 경기를 관람하는 티켓 가격이 더 비싸다는 것을 의미합니다.

이 정책이 팬들에게 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 뉴욕타임즈는 축구에 대한 열정이 국가적인 집착 수준인 아르헨티나의 팬들을 찾아 인터뷰했습니다. 과거 월드컵에 참가했던 한 팬은 러시아와 카타르에서의 경험이 “환상적이고 놀라웠다”고 회상했습니다.

아르헨티나가 지난 월드컵에서 우승하면서 올해 경기의 티켓 가격은 더욱 치솟았습니다. 일부 팬들은 단 세 장의 티켓을 위해 3,000달러를 지출해야 한다고 토로하며 “미친 짓”이라고 말했습니다. 과거에는 100달러 미만으로 티켓을 구매했던 팬들도 이제는 아르헨티나의 월평균 급여를 넘어서는 가격을 마주하고 있습니다. 뉴욕타임즈의 TK 판가 기자가 팬들과 대화한 결과, 일부는 너무 비싸서 포기하고 있으며, 다른 이들은 참석하기 위해 빚을 지고 신용카드를 한도까지 쓰는 극단적인 방법을 택하고 있다고 전했습니다.

FIFA는 높은 가격을 반복해서 옹호하며, 전 세계 축구 발전을 위한 수입이 필요하다고 주장합니다. 그러나 일부 아르헨티나 팬들의 눈에는 이는 “돈벌이 수단(cash grab)“에 불과합니다. 올해 월드컵에 가지 않을 것이라고 말한 한 팬은 “모두를 위한 것이어야 할 것을 소수만을 위한 것으로 만드는 것이 화가 난다”고 분노를 표했습니다.

마지막으로, 세계에서 가장 당혹스러운 관광 명소 중 하나인 ‘지옥의 문(The Gates to Hell)‘에 대한 업데이트입니다.

투르크메니스탄(Turkmenistan)에 위치한 이 ‘지옥의 문’, 공식 명칭은 다르바자 분화구(Darvaza crater)입니다. 현지 전설에 따르면 약 60여 년 전, 소련 지질학자들이 석유 시추 작업을 하다가 가스 매장지를 건드렸고, 땅이 무너지면서 거대한 구덩이가 생겼습니다. 과학자들은 이 구덩이에서 새어 나오는 유독 가스를 처리하기 위해 불을 붙이는 것이 최선이라고 판단했습니다. 그들은 몇 주 안에 불이 꺼질 것이라고 예상했지만, 불은 지금까지 계속 타오르고 있습니다. 수년에 걸쳐 이곳은 연구자들에게는 수수께끼로, 모험을 즐기는 관광객들에게는 명소가 되었습니다.

그러나 최근 다르바자 분화구의 불꽃이 영원하지 않다는 사실이 분명해졌습니다. 천연가스 불꽃을 모니터링하는 한 회사에 따르면, 적외선 영상 데이터를 기반으로 지난 몇 년간 구덩이의 열 강도가 75% 감소했습니다. 정확한 원인은 아직 불분명합니다. 또한 불꽃이 꺼지는 것이 긍정적인 일인지 아닌지도 확실치 않습니다. 현재 불꽃은 구덩이에서 새어 나오는 메탄(methane)을 태워 이 온실가스(greenhouse gas)가 대기로 유입되는 것을 막고 있습니다. 따라서 이론적으로 불이 약해지면 더 많은 메탄이 배출될 수 있습니다.

혹시 이 소식에 영감을 받아 ‘지옥의 문’ 여행을 고려하고 있는데, 도착하기 전에 불이 꺼질까 걱정된다면 염려하지 마십시오. 한 여행 가이드는 최근 여행에서 여전히 충분히 뜨거워서 그의 일행이 그 위에서 마시멜로를 구워 먹었다고 뉴욕타임즈에 전했습니다.

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