세일즈 매니저도 없고, 마케터도 없고, 시간도 없었어요. 그래서 Claude Code로 AI 팀을 만들었습니다.
자회사의 매출과 영업이익을 높이는 일을 혼자 담당하는 PMI Manager가, 코드 한 줄 없이 에이전트를 만들어 2개월 만에 수주 3억을 만들어낸 이야기를 소개합니다.
안녕하세요, AX솔루션팀 최영준입니다! 👋
저는 자회사의 매출과 영업이익을 높이는 PMI Manager인데요. 세일즈 매니저도, 전담 마케터도 따로 없다 보니 혼자 감당해야 하는 일이 꽤 많았어요.
그 한계를 Claude Code로 돌파한 이야기를 해보려 해요.
Claude Code, ChatGPT랑 뭐가 달라요?
많이들 물어보시더라고요. 한 줄로 정리하면 이렇습니다.
ChatGPT는 최저가 비행기를 검색해줘요. Claude Code는 검색하고 예약까지 해줘요.
대화와 정보 검색에 최적화된 생성형 AI와 달리, Claude Code는 요청을 직접 실행하는 Agentic AI예요. 비개발자에게 이 차이는 생각보다 훨씬 크더라고요.
그리고 저는 이 도구로 이런 성과를 만들었어요.
- 영업제안서 작성: 2주 → 1일
- 요구사항정의서 작성: 1개월 → 7일
- MVP 개발: 4개월 → 3일
핵심은 딱 세 가지예요
복잡하게 생각할 필요 없어요. 제가 모든 에이전트를 만들 때 쓰는 개념은 세 가지뿐이에요.
- WHY + WHAT + HOW로 질문하기 기획은 내가, 실행은 Claude Code가 해요. "왜 필요한지, 뭘 만들건지, 어떻게 할지" 방향만 던져주면 Claude Code가 구체적인 방법을 설계해줘요.
- Orchestrator 구조 (AI 팀장) AI도 혼자 다 하면 느려요. Orchestrator가 일을 받아서 여러 Sub Agent에게 나눠주는 팀장 역할을 해요. 업무가 복잡할수록 이 구조가 빛을 발하더라고요.
- Claude.md (AI 직원 매뉴얼) 에이전트가 참고할 규칙과 맥락을 파일로 저장해두는 거예요. 담당자에게 인수인계 문서 쓰듯, AI에게도 "이 일은 이렇게 해"라고 한 번 적어두면 매번 설명 안 해도 돼요.
이 세 가지로 저는 네 개의 에이전트를 만들었어요.
사례 1. 세일즈 에이전트 — 2개월 만에 수주 3억
세일즈 매니저가 없었어요. 위시켓(외주 매칭 플랫폼)에 올라오는 공고를 혼자 뒤지고, 분석하고, 제안서 쓰고, 제출하는 과정을 다 해야 했는데 도저히 시간이 안 됐어요.
그래서 Claude Code에 이렇게 요청했어요.
"세일즈 매니저가 없고 시간도 부족해서 혼자 세일즈 기회를 잡을 수 있는 세일즈 에이전트를 만들어줘. 위시켓 공고 수집 → 요구사항 분석 → 레퍼런스 매칭 → 제안서 작성 → 제출 순서로 진행하고, 각 단계를 Sub Agent로 나눠서 Orchestrator 구조로 관리하고, Sub Agent별로 claude.md를 만들어줘."
그러자 5개의 Sub Agent가 만들어졌어요.
- 크롤러 에이전트: 매일 위시켓에서 3천만 원 이상 공고 수집
- 분석 에이전트: 고객 요구사항 PDF 분석
- 레퍼런스 에이전트: 자회사 유사 프로젝트 매칭
- 제안서 에이전트: 템플릿 기반 초안 작성 → Google Drive 저장
- 제출 에이전트: 승인 후 자동 제출
각 에이전트는 자신의 업무 매뉴얼(claude.md)도 스스로 작성했어요. 크롤러는 필터 기준과 슬랙 알림 방식을, 제안서 에이전트는 템플릿 경로와 포함 항목을 각자 파일로 정리하는 식으로요.
결과: 2개월 동안 30개 리드 확보, 수주액 3억 원.
사례 2. 발표 장표 제작 에이전트
RFP(제안요청서)가 올 때마다 발표 자료 만드는 게 너무 오래 걸렸어요. 디자인 감각도 없는데 매번 처음부터 만들려니 진이 빠졌죠.
같은 구조로 에이전트를 만들었어요.
RFP 분석 → 목차 설계 → 콘텐츠 작성 → 디자인 → 검토.
이제 RFP가 오면 에이전트에게 넘기고, 저는 최종 검토만 해요.
사례 3. 맥킨지 프레임워크 에이전트
전략 문서를 써야 하는데 어떤 프레임워크를 써야 할지 막막했어요. 맥킨지 방식이라는 건 들어봤는데, 직접 적용하기엔 너무 어렵더라고요.
전략 문서를 입력하면 MECE 원칙, 3C/7S/SWOT 등 맥킨지 프레임워크로 분석하고 부족한 부분을 짚어주는 에이전트를 만들었어요. 이제 문서 쓰면 "이 부분은 So What이 없어요"라고 바로 피드백이 와요.
사례 4. 구글 검색광고 자동화 에이전트
매일 아침 광고 성과 확인하고, 성과 낮은 키워드는 끄고, 좋은 건 예산 올리는 루틴이 있었어요. 키워드가 너무 많아지면서 혼자 관리하는 게 한계였고, 전담 마케터도 없었죠.
키워드 성과를 Grade A~D로 자동 분류하고, 조치를 추천해주고, 승인하면 Google Ads API로 자동 적용하는 에이전트를 만들었어요. 그 아침 루틴은 이제 없어졌어요.
시작하려면 이것만 기억하세요
에이전트를 만들기 전에 스스로한테 먼저 물어봐야 해요.
"이 일, 말로만 설명해도 누군가 똑같이 할 수 있을까?"
'그렇다'면 에이전트로 만들 수 있어요. 내 머릿속에도 매뉴얼이 없는 일을 에이전트에게 시키면 만들지 않은 것보다 못한 결과가 나오거든요.
반복적이고, 머릿속에 매뉴얼이 잡혀있는 일부터 에이전트화 해보세요.
WHY → WHAT → HOW → Orchestrator → Claude.md
이 흐름만 기억하면, 개발자가 아니어도 AI 팀을 만들 수 있어요.
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