“사람은 적지만 해야 할 일은 많다. 그래서 역할보다 책임이 중요하다.”
요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 소규모 팀에서도 모델 개발부터 배포까지 자체적으로 해보려는 시도가 많아졌다. 그런데 기술 자체보다 더 자주 부딪히는 문제는 따로 있다.
바로 “협업”이다.
이런 질문에 명확히 답하지 못하면, 작은 팀일수록 병목과 오해가 발생한다.
그래서 이번 글에서는 가상의 스타트업의 예시를 통해 소규모 AI 팀에서의 역할 분담을 어떻게 현실적으로 적용할 수 있는지 정리해보자.
가상의 스타트업이 있다.
이 팀은 10명 규모로 AI 기반 콘텐츠 추천 서비스를 개발 중이다. 구성은 아래와 같다.
이름 직무 주력 분야
리아 | 기획/PM | 서비스 기획, 일정 관리 |
지민 | 백엔드 개발자 | API 설계, DB, 통합 배포 |
태호 | 데이터 엔지니어 | 크롤링, 데이터 정제 |
수연 | ML 엔지니어 | 모델 구조 설계 |
현수 | ML 엔지니어 | 성능 개선, 실험 자동화 |
보라 | 프론트 개발자 | UI 구현 |
민석 | 디자이너 | 화면 설계 및 프로토타입 |
지원 | QA 담당자 | 사용자 테스트, 오류 피드백 |
정우 | DevOps | 서버 배포, 유지관리 |
예진 | 문서화 담당 | Notion 관리, 발표자료 작성 |
역할 그룹 주요 담당자 설명
문제 정의 | 리아 + 전원 | 아이디어 도출 및 기능 설계 |
데이터 처리 | 태호 | 크롤링, 정제, 필터링 |
모델 개발 | 수연, 현수 | 수연은 모델 구조, 현수는 실험 로직 |
API/서버 | 지민, 정우 | API와 배포 자동화 |
UI/UX | 민석, 보라 | 디자인-구현 연계 |
QA/피드백 | 지원 + 팀 | 테스트 케이스 및 사용자 인터뷰 |
문서화 | 예진 + 전원 | 작업 로그, 회의록, 발표자료 정리 |
1. 역할은 “고정된 직책”이 아니라 “책임의 흐름”이다
→ 꼭 한 사람이 전담할 필요는 없다. 누가 챙기고 있는지가 중요하다.
2. 중첩 역할은 당연한 일이다
→ ML 엔지니어가 발표도 준비하고, 디자이너가 QA도 같이 볼 수 있다.
3. 문서화는 전원이 책임지는 구조가 가장 효율적이다
→ 예진이 문서를 정리하지만, 내용은 모두가 기입한다. 회의록도 작성자만 정해놓고, 내용은 모두 협업한다.
작은 팀일수록 “역할은 나눴는데 왜 자꾸 일이 겹치지?”라는 말이 자주 나온다. 이는 ‘역할’과 ‘책임’이 다르다는 사실을 모호하게 인식하고 있기 때문이다.
구분 의미 예시 느낌
역할 | 맡은 활동이나 기능 | “프론트엔드를 맡는다”, “회의록을 쓴다” | 유연하고 가벼움 |
책임 | 결과에 대한 의무감 | “회의 내용을 끝까지 정리한다”, “기한 내 배포를 완료한다” | 무게감 있고 결과 중심 |
‘회의록을 쓰는 역할’을 맡았더라도, 회의가 끝나고 아무도 정리하지 않으면 결국 책임진 사람이 문서를 남긴다.
즉, 작업의 흐름을 끝까지 챙기는 사람이 실제로 책임을 지는 사람이라고 할수 있다.
책임이라는 단어는 언뜻 보기에 너무 무겁게 느껴질수 있다. 팀에서는 누구에게 ‘책임을 넘기는 것’이 아니라, 누가 끝까지 신경 쓸 수 있는지에 따라 책임을 유연하게 정하는 것이 중요하다.
이렇게 역할과 책임을 유연하게 설정하면, 책임이라는 단어가 무겁게 느껴지지 않으면서도 실제 작업 흐름을 놓치지 않게 된다.
작은 팀일수록 “역할 분담”이 사치처럼 느껴지기도 한다. 하지만 책임 소재가 명확하지 않으면, 소통 비용이 오히려 커진다.
"역할이 있어야 일의 흐름이 보인다"는 사실을 기억하자. 지금 팀의 규모가 작다고 해서 협업의 원칙까지 작아질 필요는 없다.