아사나, 결과를 제공하는 새로운 협업 에이전트 ‘AI 팀메이츠’ 출시

아사나, 에이전트가 자율적으로 기능할 뿐만 아니라 인간과 함께 협업하고 섬세한 작업을 실행하는 능력이 AI 기반 팀워크의 비결이라 믿어

아사나 ‘AI 팀메이츠’, 단순한 작업을 넘어 복잡한 워크플로까지 자동화를 확장해 팀 속도와 작업 품질 향상

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Asana

2025-09-26 11:00

런던, 영국--(Business Wire / 뉴스와이어)--인간과 AI의 협업을 위한 선도적인 업무 관리 플랫폼인 아사나(Asana, Inc.)(뉴욕증권거래소: ASAN)가 25일(현지 시간) 조직 전반의 모든 업무 컨텍스트와 업무 수행 방식을 이해하는 협업 에이전트인 ‘AI 팀메이츠(AI Teammates)’를 출시한다고 발표했다. AI 팀메이츠를 활용하면 단일 에이전트로 여러 팀을 동시에 지원하면서 사람의 피드백을 통해 지속적으로 개선하고 적응함으로써 회사 전체에서 협업 작업의 속도와 품질을 높일 수 있다.

연구에 따르면 자율 에이전트는 기본 작업의 70%에서 실패한다[1]. 아사나는 직장에서 에이전트의 효율성에 대한 이 광범위한 우려에 대응하고 있다. 문제는 AI의 성능이나 역량이 아니라 에이전트가 일반적으로 개별 사용자를 지원하고 있으며, 인간 상호작용을 통해 적응하고 학습하며 복잡한 워크플로에서 작업을 실행할 수 있는 효과적인 팀원이 되는 데 필요한 컨텍스트, 체크포인트, 제어 기능이 없다는 것이다.

아사나의 최고경영자 댄 로저스(Dan Rogers)는 “모두가 자율 에이전트를 만들고 있지만 자율성은 잘못된 목표”라며 “업무는 매우 미묘하여 기업 워크플로는 여러 팀과 여러 데이터 포인트를 포함하며 조직의 모든 수준에 영향을 미친다. 에이전트는 회사의 운영 프레임워크나 누가 언제, 어떻게, 왜, 무엇을 하는지에 대한 ‘청사진’에 접근할 수 있는 경우에만 사람과 효과적으로 협업할 수 있다. 당사의 워크 그래프(Work Graph®) 데이터 모델은 AI 팀메이츠에 풍부한 컨텍스트, 프로세스 및 데이터 내역을 제공한다”고 말했다.

이어 “중요한 점은 우리의 접근 방식은 관리자 가시성과 사용량 제한에 손쉽게 액세스할 수 있어 에이전트가 데이터에 접근하고 리소스를 사용하는 방식을 인간이 제어할 수 있다는 것이다. 이를 통해 AI 팀메이츠 도입이 빠르고 광범위하게 이루어지더라도 AI 비용을 예측 가능하게 유지할 수 있다”고 덧붙였다.

AI 팀메이츠는 아사나의 기존 AI 기능을 확장한다. 여기에는 대량의 반복적이고 일상적인 작업을 처리하는 AI 기반 워크플로를 위한 노코드 빌더인 ‘AI 스튜디오(AI Studio)’가 포함된다.

AI 팀메이츠를 차별화하는 요소

AI 팀메이츠는 세 가지 중요한 기능을 통해 인간과 AI 간의 진정한 협업을 위해 구축되었다.

· 컨텍스트: 프롬프트뿐만 아니라 비즈니스를 이해.
아사나 워크 그래프(Work Graph®)를 통해 AI 팀메이츠에 팀 목표, 워크플로, 조직 구조에 대한 포괄적인 컨텍스트를 제공할 수 있다. 팀 전체에 대한 메모리를 통해 조직적 지식을 구축하고 팀의 업무 방식에 지속적으로 적응하며, 프로젝트와 상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 동시에 비즈니스 목표에 맞춰 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다.

· 체크포인트: 투명성 및 어카운터빌리티 내장
팀 워크플로와 별도로 작동하는 다른 에이전트들과 달리 AI 팀메이츠는 아사나의 업무 관리 플랫폼 내에서 작동하므로 투명성과 어카운터빌리티(accountability)가 보장된다. 에이전트는 단계별 접근 방식을 보여주고, 팀으로부터 피드백을 받고, 입력을 기반으로 반복 작업을 수행한다. 사용자와 관리자는 인간 팀원과 마찬가지로 AI 팀메이츠가 어떻게 작동하고, 어디에 참여하고, 어떤 결과를 가져오는지 확인할 수 있다. 핵심은 AI가 다른 모든 사람이 사용하는 것과 동일한 구조로 작동하도록 하는 것이다.

· 제어: 불량 자동화에 대한 팀 거버넌스
AI 팀메이츠는 엔터프라이즈급 거버넌스를 갖추고 있다. 팀은 데이터 액세스, 사용자 권한, 운영 매개변수 및 크레딧 소비에 대한 제어권을 유지한다. 이를 통해 AI가 신뢰성을 희생하거나 예측할 수 없는 비용을 발생시키지 않고도 조직적 보호 범위 내에서 작동할 수 있다.

협업 AI의 실제 활용: 부서별 실질적 결과

AI 팀메이츠는 아사나 고객을 위한 미션 크리티컬 기능 전반에 걸쳐 신속하게 결과와 영향을 제공한다.

· 마케팅 - AI 팀메이츠는 캠페인 브리핑을 작성하고, 결과를 추적하고, ROI를 보고하는 캠페인 전략가 역할을 할 수 있다. 또한 크리에이티브 파트너 역할을 맡아 콘텐츠 초안 작성, 다각적인 브레인스토밍, 브랜드 가이드라인에 따른 자산 검토 등을 통해 크리에이티브 개발을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있다.

· IT - AI 팀메이츠는 IT 티켓팅 전문가 역할을 맡아 IT 티켓을 자동으로 분류하고 라우팅하여 서비스 요청을 처리할 수 있다. 또한 문제를 해결하고, 반복되는 문제의 패턴과 추세를 파악하고, 해결책을 메모리에 저장하여 지식 기반을 최신 상태로 유지할 수 있다.

· 제품 및 엔지니어링 - AI 팀메이츠는 버그 조사관이 되어 버그 보고서를 해석하고, 중복을 통합하고, 심각도를 평가하는 첫 번째 방어선 역할을 할 수 있다. 또한 스프린트 가속기 역할을 맡아 스토리 진행 상황을 추적하고, 위험 항목을 표시하고, 스프린트 결과를 요약할 수도 있다.

· 운영 및 PMO - AI 팀메이츠는 다부서 출시를 추적하고, 종속성을 모니터링하고, 리스크를 포착하는 출시 내비게이터 역할을 할 수 있다. 에이전트는 인사이트 애널리스트의 역할을 맡아 상세한 프로젝트 데이터를 경영진에 맞춰 간결한 보고서로 압축할 수도 있다.

로저스는 “가장 설레는 건 고객들이 AI 팀메이츠를 통해 얼마나 빨리 가치를 찾아내고 있는가 하는 점”이라며 “모든 산업 분야의 팀이 유의미한 업무를 위임하는 새로운 방법을 발견하고 있으며, 무엇이 가능한지 확인되면서 사용 사례도 계속 확장되고 있다. 자율성에 그치지 않고 인간과 AI의 협업을 완벽하게 마스터하는 조직은 경쟁에서 앞서 나갈 것이다. 이러한 조직은 더 빠르게 움직이고, 더욱 야심찬 목표를 달성하며, 복제하기 어려운 경쟁 우위를 창출할 것이다. 우리는 이 모든 것을 가능하게 하는 플랫폼이 되어 기쁘다”고 말했다.

글로벌 기업, 자율성보다 협업을 선택

로라 콜(Laura Kohl) 모닝스타(Morningstar) CIO는 “아사나 AI 팀메이츠는 업무 데이터 내에서 조직적 지식을 안전하게 활용하여 중요한 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 데이터 기반 통찰력을 생성하도록 지원한다. 한 사용 사례에서는 몇 주 분량의 복잡한 연구를 단 몇 시간 만에 완료했다. 이를 통해 팀의 운영 방식이 발전하고 대규모로 성과를 낼 수 있는 능력이 향상된다”고 말했다.

출시 일정

AI 팀메이츠는 현재 베타 버전으로 제공되고 있으며, 2027회계연도 1분기에 정식 출시될 예정이다.

아사나 소개

아사나(Asana)는 인간 + AI 협업을 위한 선도적인 업무 관리 플랫폼이다. 액센츄어(Accenture), 아마존(Amazon), 앤트로픽(Anthropic), 스즈키(Suzuki) 등 17만 곳이 넘는 고객이 아사나를 활용하여 팀을 정렬하고 조직적 영향력을 가속화하고 있다. 아사나는 전략적 이니셔티브, 다부서 프로그램 또는 전사적 목표를 관리하려는 조직이 모든 단계에서 팀과 협력하는 AI를 통해 계획을 실행으로 전환하고 복잡성을 명확하게 파악하도록 지원한다. 웹사이트: www.asana.com

[1] 더에이전트컴퍼니: 실제 업무에 대한 LLM 에이전트 벤치마킹(TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks), 카네기 멜론 대학교, 2025년 9월 10일.

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웹사이트: https://asana.com/