Notion은 팀과 에이전트가 함께 협업하는 AI 워크스페이스로, 개인부터 Fortune 100대 기업에 이르기까지 수백만 명의 사람들이 사용하고 있습니다. Claude는 제품 전반에서 AI 기능을 구동하며, 사용자의 글쓰기, 검색, 데이터 입력 자동화를 지원합니다. 이제 Notion은 Claude Managed Agents를 활용한 에이전트 오케스트레이션도 구축하고 있습니다. 이를 통해 팀은 코딩부터 고객용 결과물 제작에 이르는 실제 업무를 작업 보드에서 바로 위임할 수 있습니다.
Notion은 Claude와 함께
- Osaka Gas와 같은 대기업이 정보 검색에 소요되는 시간을 35% 단축합니다.
- 프롬프트 캐싱을 통해 비용은 90%, 지연 시간은 최대 85% 줄였습니다.
- Remote 같은 고객이 하루 300건의 쿼리를 수행하는 데 소요되는 시간을 검색당 약 10분 단축합니다.
- dbt Labs 같은 기업이 추가 AI 도구를 사용할 필요가 없어 연간 35,000달러 이상의 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
- 팀은 단일 작업 보드에서 30개 이상의 에이전트 작업을 동시에 시작하고, 그 결과를 적절한 담당자에게 전달해 검토하도록 할 수 있습니다.
- 기술팀과 비기술팀을 위해 코드, PowerPoint, PDF, 웹사이트 등 다양한 형식의 아티팩트 제작을 지원합니다.
과제
정보 검색에서 실제 업무 수행으로
Notion 사용자는 회의 메모, 프로젝트 문서, 프로세스 가이드, 제품 사양 등 방대한 양의 지식을 만들어 냅니다. 첫 번째 과제는 이 모든 지식을 쉽게 찾을 수 있게 만드는 것이었습니다. 고객 지원팀은 문제 해결 단계가 필요하고, 신입 영업 사원에게는 Salesforce 프로세스가 필요하며, 제품 디자이너에게는 브랜드 가이드라인이 필요합니다. Claude를 도입하기 전에는 이러한 질문에 답하려면 여러 페이지를 직접 검색하거나, 어디를 찾아봐야 하는지 아는 동료의 답을 기다려야 했습니다.
"우리는 지식 업무에서 소모적인 작업을 자동화하고, 사람들이 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있도록 하고자 합니다."라고 Notion의 공동 창업자이자 AI 부문을 이끄는 Simon Last는 말했습니다.
그러나 AI 에이전트가 실제 업무 결과물을 만들어 낼 수 있게 되면서 두 번째 과제가 나타났습니다. 대부분의 에이전트 상호작용은 한 사람이 한 대의 컴퓨터에서 하나의 에이전트와 작업하는 일대일 방식입니다. 에이전트가 무엇을 만들어 내는지 확인하기 어렵고, 승인 워크플로우도 없으며, 동료가 작업에 참여해 함께 수정하고 반복 개선할 방법도 없습니다. "사람들은 고객 지원부터 코딩에 이르기까지, 업무의 각 영역마다 매우 강력한 에이전트를 만들고 있습니다."라고 Notion의 제품 관리자 Eric Liu는 말했습니다. "이 모든 것을 Notion 안으로 가져오면 어떨까요?"
해결 방법
에이전트 워크플로우에 Claude를 선택한 이유
Notion은 AI 기능에 사용할 모델을 평가할 때, 제품 기준에 부합하는 품질을 갖춘 모델을 찾았습니다. Last의 팀은 여러 제공업체의 모델을 테스트한 결과, 가장 중요하게 여긴 추론 능력, 지시 이행, 어조 측면에서 Claude Opus가 지속적으로 우위를 보인다는 점을 확인했습니다.
Last는 "Claude는 응답의 느낌과 분위기가 특히 중요한 여러 사용 사례를 지원합니다."라고 말했습니다. "Claude의 모델 품질은 매우 인상적이었습니다. 특히 글쓰기와 편집처럼 Anthropic 모델이 더 잘 처리하는 특정 작업을 원클릭 스킬로 확장하려던 상황이었기 때문이었습니다. 최종적으로 모든 면에서 Claude가 가장 뛰어나다고 판단했습니다."
Notion이 에이전트 워크플로우로 영역을 확장하면서, Claude의 강점은 이 분야에서도 그대로 유효했습니다. Notion의 AI 리드 엔지니어인 Sarah Sachs는 "Opus 4.6은 사용자가 실제로 원하는 것이 무엇인지 파악하고, 첫 번째 시도부터 공유 가능한 콘텐츠를 만들어 내는 데 탁월하다는 것을 확인했습니다."라고 말했습니다. "여기에 속도, 토큰 효율성, 그리고 놀라울 정도로 저렴한 비용까지 더해져, 이번에 처음으로 Opus를 Notion Agent에 도입하게 되었습니다."
"장시간 실행되는 세션을 처리하고, 메모리를 관리하며, 지속적으로 고품질 결과물을 제공할 수 있는 Claude Managed Agents를 통합해 이를 구현했습니다."
결과
Notion, Claude Managed Agents 기반의 에이전트 오케스트레이션 구축
Notion 고객들은 Notion 워크스페이스에 에이전트를 자연스럽게 통합해 구축하는 것이 필요하다는 점을 보여 주었습니다. 에이전트가 칸반 보드에서 작업하는 모습을 보여 준 데모가 큰 화제를 모은 후, 고객들은 웹훅과 맞춤형 서버를 조합해 Claude를 Notion 내에서 실행할 수 있도록 자체 통합을 구축하기 시작했습니다. Liu는 "고객들은 Notion 내에서 에이전트를 자연스럽게 사용할 수 있다면 번거로운 과정도 기꺼이 감수했고, 그중에서도 가장 원한 것은 Claude였습니다."라고 말했습니다.
Claude Managed Agents를 통해 Notion은 이러한 경험을 제품 안에 기본적으로 통합된 형태로 제공할 수 있게 되었습니다. "우리는 Notion이 팀과 에이전트가 함께 일하고 실제 업무를 처리하기에 가장 좋은 공간이 되기를 바랍니다"라고 Liu는 말합니다. "장시간 실행되는 세션을 처리하고, 메모리를 관리하며, 지속적으로 고품질 결과물을 제공할 수 있는 Claude Managed Agents를 통합해 이를 구현했습니다. 이제 사용자는 Notion을 벗어나지 않고도 코딩부터 슬라이드, 스프레드시트 생성에 이르기까지 정해진 답이 없는 복잡한 작업을 위임할 수 있습니다."
그 결과, 팀이 작업을 생성하고 이를 "시작 준비" 상태로 옮기면 Notion이 Claude 세션을 호출하는 워크플로우가 구현되었습니다. Claude는 연결된 페이지, 디자인 시스템, API 문서, 제품 요구 사항 문서에서 컨텍스트를 파악해 작업에 착수합니다. 엔지니어링 팀의 경우, 이를 프로토타이핑에 활용할 수 있습니다. 제품 관리자가 회의 내용을 기록하고, Notion이 이를 실행 항목으로 정리하며, Claude가 코드를 작성합니다. 비기술 팀의 경우, Claude는 프레젠테이션, 브랜드 전략 자료, 샘플 웹사이트와 같은 고객용 결과물을 생성합니다.
"우리 에이전트는 Notion을 사용하는 데는 능숙하지만, 코딩에 최적화되어 있지 않습니다. 반면 Claude는 코딩에 매우 뛰어납니다."라고 Liu는 설명합니다. "그리고 Notion 페이지 이외에도 수많은 파일이 있습니다. Claude는 이런 다양한 아티팩트를 폭넓게 생성하는 데 매우 뛰어납니다."
이 워크플로우는 한 번에 하나의 작업만 수행하는 방식이 아닙니다. Liu는 프로토타입 작업 30개를 한꺼번에 시작한 뒤 자리를 비웠다가 돌아왔을 때, 모든 작업이 끝나 있었다고 설명했습니다. 그는 "기존에는 혼자 하던 작업이 이제는 함께 협업하는 계기가 되었습니다."라고 말했습니다. 완료된 작업은 Notion의 공유 Skills 데이터베이스에도 다시 반영됩니다. Claude는 완료된 작업에서 얻은 교훈을 파악하고, 향후 세션에 활용할 Skill을 업데이트하므로, 별도의 수동 유지 관리 없이도 시간이 지날수록 에이전트 성능이 향상됩니다.
Claude, 수백만 명의 사용자를 위한 AI 기능을 지원
에이전트 워크플로우와 함께, Claude는 Notion 사용자가 매일 사용하는 AI 기능을 계속 지원하고 있습니다. AI Writer는 사용자가 콘텐츠를 작성하고 다듬을 수 있도록 지원하고, Autofill은 데이터베이스 필드를 자동으로 채웁니다. Enterprise Search를 통해 사용자는 워크스페이스 내의 모든 내용에 대해 질문하고, 전체 지식 기반과 연결된 앱에서 답변을 얻을 수 있습니다.
Last는 "우리는 문서 작성 지원 기능을 포함해 플랫폼 전반에 검색 시스템을 통합했습니다."라고 설명했습니다. “이를 통해 사용자는 문서 초안을 작성하거나 특정 질문을 할 때 워크스페이스 전체에서 관련 정보를 즉시 불러올 수 있습니다.”
엔터프라이즈 규모에서의 성과도 상당했습니다. Osaka Gas는 정보 검색에 소요되는 시간이 35% 감소한 것으로 추산합니다. Remote는 매일 300건의 쿼리에서 검색 건당 약 10분을 절약하고 있습니다. dbt Labs와 같은 기업의 경우, 포괄적인 기능 덕분에 별도의 AI 도구를 사용할 필요가 없어졌으며, 그 결과 연간 35,000달러 이상을 절감했습니다. 인프라 측면에서는 프롬프트 캐싱을 활용해 Notion 비용은 90%, 지연 시간은 최대 85%까지 줄였습니다. Last는 "프롬프트 캐싱을 통해 품질은 그대로 유지하면서 Notion AI를 더 빠르고 저렴하게 제공할 수 있습니다"라고 말했습니다. "그 결과 고객에게 더 신속하게 반응하는 사용자 경험을 지원할 수 있습니다."
AI 어시스턴트는 특히 온보딩에서 중요한 가치를 입증했습니다. Last는 “새로운 직원이 입사하면 하루에 10~20번씩 사용합니다.”라고 말했습니다. “처음 몇 주 동안 놀랍도록 유용하다는 피드백을 지속적으로 받고 있습니다.”
미래 전망
Notion은 작업 보드, 수정 제안, 버전 기록처럼 사람들 간의 협업을 관리하는 데 쓰이던 바로 그 도구들을 에이전트와 함께 일하는 인터페이스로도 활용할 수 있는 워크스페이스를 구축해 나가고 있습니다. Liu는 "승인 흐름, 수정 제안처럼 사람들이 이미 이해하고 있는 모든 요소가 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 사람들이 에이전트와 자연스럽게 협업할 수 있도록 연결해 주는 역할을 합니다." Claude의 기능이 발전함에 따라 Notion은 더 폭넓은 데이터 소스와 추가 커넥터, 그리고 기술 및 비기술 업무 전반으로 확장되는 더욱 깊이 있는 에이전트 워크플로우를 지원할 계획입니다. Liu는 "우리는 사람과 에이전트가 만나 함께 업무를 수행하는 공간이 되고자 합니다."라고 덧붙였습니다.
"고객들은 Notion 내에서 에이전트를 자연스럽게 사용할 수 있다면 번거로운 과정도 기꺼이 감수했고, 그중에서도 가장 원한 것은 Claude였습니다."
