10월 암스테르담에서 Atlassian Team ’26 Europe이 열렸습니다. 오픈소스컨설팅은 키노트와 주요 발표를 정리해 11월 5일 리캡 웨비나를 진행했습니다. 이 글에서는 웨비나의 핵심 내용과 저희가 데모 사이트에서 직접 써 본 결과를 짧게 소개합니다. 발표자료와 다시보기 영상은 글 아래에서 확인하실 수 있습니다.
같은 AI를 써도 성과는 맥락, 협업, 신뢰에서 갈립니다
이제 AI를 쓰지 않는 팀은 드뭅니다. 그런데 개인이 아낀 시간이 팀이나 조직의 성과로 이어지는 경우는 많지 않습니다. Atlassian은 이번 행사에서 이 문제의 답을 “싱글 플레이어에서 멀티플레이어로”라는 말로 정리했습니다. 사람과 AI 에이전트가 같은 규칙과 정보를 바탕으로 한 흐름 안에서 일하자는 뜻입니다. 웨비나에서는 이 내용을 Context, Collaboration, Confidence 세 가지로 나눠 살펴봤습니다.
1. Context: 모델은 빌릴 수 있지만, 우리 회사의 업무 방식은 빌릴 수 없습니다
Teamwork Graph는 Atlassian 제품과 연결된 도구에 흩어진 정보를 하나로 잇는 데이터 계층입니다. 지식, 업무, 사람, 커뮤니케이션, 코드, 자산, 데이터의 일곱 가지 정보를 연결하고, AI는 이 정보를 바탕으로 답하고 일합니다.
다만 AI가 참고하는 정보가 정리돼 있지 않으면 결과도 좋을 수 없습니다. 도입 전에 권한 설정, 문서가 최신 상태인지, 데이터가 어디에 있는지를 먼저 점검하는 것이 좋습니다.
2. Collaboration: 에이전트를 팀원처럼
Rovo: Atlassian의 AI 기능 전반을 가리키는 이름입니다. 검색, 채팅, 에이전트 기능이 여기에 포함됩니다.
Atlassian MCP: Claude나 ChatGPT처럼 이미 쓰고 있는 외부 AI 도구에서 Jira·Confluence 정보를 불러와 쓸 수 있게 해 줍니다.
AMP(Agentic Multiplayer Protocol): 여러 에이전트와 사람이 한 작업을 함께 진행하기 위한 연결 방식입니다.
Rovo Desktop: 브라우저 밖 데스크톱에서 Rovo를 쓸 수 있는 앱입니다.
긴 작업은 에이전트에게 맡기고, 계획을 승인하거나 결과를 검토하는 결정은 사람이 하는 구조입니다.
3. Confidence: 에이전트가 한 일이 보여야 맡길 수 있습니다
에이전트에게도 사람처럼 계정과 권한을 따로 주고, 무슨 일을 했는지 기록으로 남깁니다. 성과는 Insights에서 숫자로 확인합니다.
비용 관리도 이제 운영의 일부입니다. 12월 3일부터 Atlassian에 사용량 기반 과금(UBP)이 적용됩니다. 지금 내고 있는 요금은 그대로이고, 12월 3일 전까지는 추가 과금이 없습니다. 관리자가 항목별로 사용 한도를 정해 두면 비용을 미리 통제할 수 있습니다.
