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title: "리그가 2주 치 작업을 3시간에 끝냈다"
author: "VibeTimes"
published: "2026-09-03T23:04:51.960Z"
section: "technology"
tags: ["AX", "AI전환", "리그", "HSP", "GRUPPE", "클라르나", "개발", "생산성", "에이전트"]
language: "ja"
url: "https://vibetimes.co.kr/ja/news/cmtm4ufhb2u0gp75y2x2b95r3"
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# 리그가 2주 치 작업을 3시간에 끝냈다

디지털 헬스케어 회사 리그(League)는 2주 치 작업을 3시간에 끝낸다고 밝혔다. 이 숫자의 출처는 Anthropic이 공개한 자사 고객사례에 실린 리그 최고기술책임자(CTO) 댄 갈페린의 발언으로, 제3자 검증된 수치가 아니며 측정 방법도 제시되지 않았다. 그런데도 이 사례를 버릴 수 없는 이유가 하나 있다. 규제 산업인 의료에서 보안 심사를 수 주에서 15분으로 줄였다는, 구조를 따져볼 수 있는 형태로 숫자를 공개했기 때문이다.

## 계약에서 전사 가동까지 하루가 걸린 회사

리그는 북미 건강보험사에 회원 앱과 케어 프로그램을 공급하는 회사다. 2026년 3월 Claude Enterprise 전사 계약을 맺었고 금요일에 서명해 월요일에 전 직원이 쓰기 시작했다. 48시간 제품 행사를 거쳐 4개월 만에 개발 주기(기획~코드 병합)를 절반으로 줄였다고 사례집은 적는다. 도구 비교 입찰(bake-off)은 생략했다. 데이터·AI 엔지니어링 상임부사장 조던 크리스텐슨은 "모델이 너무 빨리 바뀌어 입찰이 끝나는 순간 결론이 틀려진다"고 이유를 들었다. 나머지 숫자: Claude 사용률 80%에서 98%, AI 작성 코드 비중 70%에서 98%, 엔지니어별 주간 코드 병합 2~3배, 재무팀이 스스로 자동화한 프로세스 60개 이상.

## 가장 센 숫자는 속도가 아니라 심사 쪽에 있다

개발 속도보다 눈에 띄는 건 보안팀이다. 외부 벤더 위험 평가가 수 주 걸리다 15분으로 줄었고, 최근 53건 중 49건을 Claude가 안전으로 판정한 뒤 사람이 승인했다. 남은 4건은 AI가 안전 판정을 내리지 못했다는 뜻으로 읽힌다. 환자 데이터는 Claude가 접근할 수 없는 별도 환경에 격리했고 보안 기반은 한 분기 안에 구축했다. "3시간" 같은 속도 주장과 달리 이쪽은 걸러낸 건수와 승인 주체가 공개돼 있어 덜 무너진다.

## 벤더 사례집의 숫자를 나란히 놓으면

회사

붙인 업무

지표

변화

출처

리그(League)

제품 개발(기획~코드 병합)

개발 주기

4개월 만에 절반

Anthropic 고객사례

리그(League)

보안팀 벤더 위험 평가

평가 소요 시간

수 주→15분(53건 중 49건 AI 판정 후 사람 승인)

Anthropic 고객사례

HSP GRUPPE

세무·법률 자문 전 직군

주간 절감 시간

응답자 63.5%가 주 2시간 이상(2026년 2~7월)

OpenAI 고객사례

클라르나(Klarna)

고객 상담

상담 인력

AI가 700명 몫 처리 발표(2024.2) 뒤 2025.5 사람 재고용

OpenAI 고객사례·블룸버그

표의 숫자는 전부 벤더가 공개한 자사 고객사례 기준이다. 클라르나 행이 특별하다. 2024년 2월 AI 어시스턴트가 상담 인력 700명 몫의 대화를 처리한다고 발표한 뒤, 2025년 5월 블룸버그 보도로 사람 상담원 재고용에 나선 것이 확인됐다. 발표와 철회 사이에 15개월이 있었다.

## 반론: 종이 위의 무결점과 밤 11시의 사람

r/AI\_Agents의 실패담은 이 숫자들에 그림자를 드리운다. 한 자동화 사업자는 고객사의 공급업체 발주 에이전트가 서류상 4개월째 완벽하게 돈다지만 실제로는 주 두 번씩 사소한 오류에 걸려 본인이 밤 11시에 90초씩 수동 수정한다고 털어놨다. 익명 커뮤니티 발언이므로 사실로 받아칠 수는 없지만, 사례집의 "완벽한 가동"이 어떻게 만들어지는지를 보여준다. 규제 산업 에이전트 도입을 심사해온 한 실무자는 망한 파일럿이 단 하나도 모델 지능 부족으로 죽지 않았다고 썼다. 시연은 깔끔한 API를 쓰지만 현장은 2011년형 레거시라 에이전트 로직은 3주인데 통합은 7개월이 걸린다는 것. 리그의 금요일 계약·월요일 전사 가동은 클라우드 네이티브 회사에서만 가능한 속도라는 반증이다.

## 한국이 같은 걸 하려면

리그의 전제를 한국 의료·금융은 그대로 갖추기 어렵다. 환자 데이터를 AI 접근 불가 환경에 두고 내부 업무에만 쓴 설계는 국내에서도 같은 역할을 하되 개인정보 보호와 클라우드 심의 규정이 훨씬 느리게 작동한다. 독일 세무법인 네트워크 HSP GRUPPE의 교훈은 도구가 아니라 조직이다. 월간 AI 포럼으로 성공 사례를 전사에 퍼뜨려 6개월간 주간 활성 사용률 84%(755명)를 유지했고, 파트너 한 명은 부동산 투자 분석을 9시간에서 2시간으로 줄였다. 한국 기업의 첫 질문은 늘 어떤 모델을 사느냐인데, 리그는 답을 이미 줬다. 비기술 배경의 AX 총괄이 이끌고 승인 권한은 현장에 둔 조직 설계가 도구보다 먼저다.

## 남는 것

2주를 3시간에라는 주장은 당분간 검증할 수 없다. 검증 가능한 건 구조다. 53건 중 4건을 걸러내고 사람이 서명하는 보안 심사, AI가 초안을 쓰고 사람이 병합하는 코드. 클라르나가 700명 몫의 숫자를 철회하고 사람을 다시 뽑은 것도 같은 맥락이다. 속도의 숫자는 철회될 수 있지만 승인 구조는 남는다. 어느 쪽에 예산을 붙일지는 숫자의 크기가 아니라 철회 가능성으로 정해진다.

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_분석 근거: Anthropic 고객사례(League), OpenAI 고객사례(HSP GRUPPE·Klarna), Bloomberg 보도(2025년 5월 8일), r/AI\_Agents. 공개 자료에 근거한 분석입니다._