세상에 없던 직무를 만들어가기
Summary
"문서 교정은 끝났다" 토스가 테크니컬 라이팅을 '지식 인프라'로 바꾸는 법
AI 시대의 새로운 SSoT: 코드 뒤에 숨겨진 맥락까지 시스템으로 자산화하는 전략
토스의 테크니컬 라이팅 챕터가 단순한 문서 작성을 넘어 어떻게 조직의 지식 지능을 높이는 시스템 설계자로 진화했는지 소개합니다. AI가 이해할 수 있는 지식 구조를 설계하고, 문서가 개발자의 작업 환경으로 직접 찾아가는 자동화 여정을 통해 생산성을 극대화하는 노하우를 담고 있습니다.
- 01단순 문서 작성을 넘어선 '지식 시스템(Knowledge System)'으로의 직무 확장
- 02IDE 및 메신저 내에서 문서를 검색해주는 AI 챗봇 '박씨' 도입 사례
- 03코드(결과)와 맥락(이유)을 결합하여 진정한 의미의 SSoT 구축
- 04AI 워크플로를 통한 테크니컬 라이팅의 자동화 및 품질 평준화
- 05조직의 지식 생산 및 관리를 돕는 사내 지식 플랫폼 '토독' 개발
RECOMMENDATION
팀 내 지식 파편화로 고통받는 매니저나, 사내 암묵지를 AI 자산으로 전환하고 싶은 플랫폼 엔지니어에게 이 아티클의 '시스템적 접근법'을 강력 추천합니다.
The Problem
조직 규모가 커짐에 따라 코드의 결정 배경이나 맥락 같은 암묵지가 유실되고, 커뮤니케이션 비용이 급증하는 문제가 발생함. 특히 AI를 업무에 활용할 때 조직만의 고유한 맥락 정보가 부족하여 발생하는 한계를 극복해야 했음.
The Solution
테크니컬 라이터의 역할을 '문서를 쓰는 사람'에서 '지식 시스템을 설계하는 사람'으로 재정의하고, 사내 지식 플랫폼 '토독'과 AI 챗봇 '박씨'를 구축함. 사람이 직접 쓰지 않아도 지식이 쌓이도록 AI 워크플로와 자동화 시스템을 도입하여 지식의 선순환 구조를 만듦.
The Result
문서화가 기피 대상에서 조직 전체가 원하는 시스템으로 인식 변화가 일어났으며, 각 조직별 맞춤형 지식 시스템 구축을 통해 생산성 하방을 방어함. 지식 챕터가 1명에서 3명으로 확장되고 직무의 외연이 시스템 설계자로 넓어지는 성과를 거둠.
Trade-off
전통적인 글쓰기 중심의 테크니컬 라이팅 비중이 줄어들고 시스템 설계 및 제품 관리 역량이 강조됨에 따라 직무 정체성의 급격한 변화가 필요함. 궁극적으로는 라이터가 직접 개입하지 않는 구조를 목표로 하므로 해당 직군이 사라지는 도전을 감수해야 함.
Key Concepts
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