Stripe 직원 83%가 매주 쓰는 AI가 있음.
코딩용이 아님.
영업, 재무, 기술지원 담당자가 쓰는 사내 에이전트 Kai임.
4월에 내놨는데 2주 만에 회사 대부분이 쓰기 시작했음.
진짜 숫자는 영업 쪽에서 나왔음.
[댓글 @coredash.team]
Kai 전에는 이랬음.
Knowledge AI Platform. 지식 업무용 AI 플랫폼이라는 뜻임.
그 전에도 노코드 에이전트 빌더가 있었음.
에이전트가 4,000개 넘게 만들어졌음.
근데 품질이 제각각이었고 관리가 안 됐음.
코딩 에이전트를 비개발자한테 주는 건 보안 위험이자 지원 부담이었음.
그래서 처음부터 다시 만든 게 Kai임.
[댓글 @coredash.team]
성과는 이렇게 나왔음.
영업 담당자가 Kai를 쓴 주와 안 쓴 주를 비교함.
영업 활동 2배.
새 영업 기회 17% 증가.
매출 기회 26% 증가.
성사된 딜 39% 증가.
많이 쓰는 사람은 같은 동기 중 적게 쓰는 사람보다 80% 더 큰 금액을 성사시켰음.
행정 업무에서 매출 업무로 옮겨간 시간은 연 2만 5천 시간임.
[댓글 @coredash.team]
구조를 보면 이유가 보임.
웹앱, 슬랙, 크롬 확장 어디서든 같은 Kai를 부름.
에이전트 스튜디오에서 각 팀 담당자가 스킬과 에이전트를 직접 만들고 테스트하고 모니터링함.
연결된 스킬과 도구는 1,000개가 넘음.
대화 한 번에 수백 턴이 오가고, 가장 긴 세션은 932턴이었음.
원칙도 분명했음.
"서로 관련 없는 두 고객의 데이터를 한 분석에 섞으면 안 된다."
격리를 로그인 권한이 아니라 작업 단위로 걸었음.
[댓글 @coredash.team]
정리하면 이럼.
사내 AI 도입의 승부처는 모델이 아니었음.
전문성을 중앙에 모으지 않고 각 팀이 스킬로 퍼뜨리게 한 것.
직원이 이미 일하는 도구 안으로 들어간 것.
새로 입사한 영업 인력은 'Kai 네이티브'로 불리고, 동료보다 2.7배 더 씀.
출처: Stripe Engineering Blog "Meet Stripe's Knowledge AI Platform"
/
stripe.dev
Meet Stripe's Knowledge AI Platform
