일맛 · 일맛 리뷰·관점 | 협업 도구
Jira 티켓을 정리하던 AI가 일의 맥락까지 이해한다면
Jira와 Confluence를 오가는 수고에서 Rovo와 Dia로 이어진 이야기. 협업 도구가 잘 관리하는 일과 AI에 맡기고 싶은 일을 돌아봅니다.
2025년 11월 공개한 Jira 영상을 글로 정리했습니다. 당시의 평가와 AI 협업에 대한 기대를 담았습니다.
버그 리포트도 Jira 티켓, 기능 추가도 Jira 티켓. 영상에서는 점심 메뉴까지 티켓으로 정할 것 같은 회사의 풍경으로 이야기를 시작했습니다. 사람 이름보다 티켓 번호가 먼저 나오는 팀이라면 웃으면서도 조금 뜨끔할 이야기입니다.
업무를 관리하려고 쓰는 도구인데, 도구를 관리하는 일도 만만치 않습니다. 그래도 많은 팀이 계속 쓰는 데에는 이유가 있습니다. Jira에서 좋게 본 것은 여러 사람이 나눠 맡은 일을 하나의 프로젝트로 연결하는 힘이었습니다.
오늘 할 일과 그 일을 하는 이유
팀이 함께 계획을 세우고, 각자 맡은 일을 진행하고, 결과를 확인하는 과정에는 공통의 화면이 필요합니다. Jira의 이슈와 프로젝트, 스프린트는 그 흐름을 정리하는 방법이었습니다.
여기에 Confluence가 함께 들어오면 기획 문서와 회의 기록, 요구사항을 실행할 업무와 연결할 수 있습니다. 기획에서 실행으로, 다시 회고와 다음 기획으로 이어지는 구조입니다.
영상에서는 Jira가 오늘 무엇을 해야 하는지 보여준다면, Confluence는 그 일을 왜 해야 하는지 설명하는 곳이라고 비유했습니다. 할 일의 목록만큼이나 배경을 함께 남기는 일이 중요하다고 봤습니다.
그런데 이 구조에도 수고가 따릅니다. 정보를 찾으려고 화면을 오가고, 내 티켓을 끝내는 데만 집중하다 보면 팀 전체의 맥락을 놓칠 수 있습니다. 검색을 위해 JQL 같은 별도 문법을 익혀야 하는 부담도 이야기했습니다.
도구를 연결하는 것에서 맥락을 찾는 것으로
영상 중간에는 Trello처럼 더 직관적인 협업 도구를 함께 가져가는 전략도 살펴봤습니다. 개발팀과 다른 부서가 편하게 쓰는 도구가 다를 수 있기 때문입니다. 다만 도구가 늘어난다고 정보가 저절로 하나로 모이는 것은 아니라고 느꼈습니다.
이 지점에서 관심이 간 것이 Rovo였습니다. 정보를 찾고, 대화로 맥락을 이해하고, 에이전트와 작업을 이어가는 접근입니다. Atlassian은 Team ’24에서 여러 도구에 흩어진 정보를 찾는 검색, 대화, 업무를 돕는 에이전트를 소개했습니다. 공식 발표는 2024년 5월 1일자로, 영상에서 언급한 월을 바로잡았습니다. Atlassian의 Team ’24 발표
제가 기대한 것은 검색창 하나가 더 생기는 일이 아니었습니다. 지금 진행하는 일에 필요한 정보를 찾고, 그 내용을 이해한 상태에서 다음 작업으로 넘어가는 흐름이었습니다. 티켓과 문서를 사람이 계속 번갈아 해석하는 수고가 줄어들면 좋겠다고 생각했습니다.
브라우저까지 이어진 업무 공간
후반부에는 Dia 이야기를 했습니다. 저희도 당시 Dia로 YouTube 내용을 요약하며 써보고 있었습니다. 업무 도구 하나의 변화보다, 여러 도구를 띄워두는 브라우저가 달라지는 점이 흥미로웠습니다.
Atlassian은 2025년 9월 Dia와 Arc를 만든 The Browser Company의 인수 계약을 발표하며, 앱과 탭 사이의 업무 맥락을 연결하는 브라우저를 비전으로 제시했습니다. 당시 발표의 미래 방향이며, 모든 연동이 이미 완성됐다는 의미는 아닙니다. Atlassian의 인수 계약 발표
메일을 읽고, 문서를 보고, Jira에 할 일을 만드는 과정을 떠올려보면 브라우저는 이미 업무의 많은 부분이 일어나는 공간입니다. 저는 그 안에서 AI가 문맥을 이어받는다면 협업 도구를 쓰는 방식도 달라질 수 있다고 봤습니다.
AI에게 어디까지 맡기고 싶을까요
영상의 마지막에는 조금 묘한 상상도 했습니다. 지금은 사람이 Jira에 업무를 넣는데, 앞으로는 AI가 사람에게 할 일을 나눠주는 장면이 생길 수도 있겠다는 생각이었습니다.
편할 것 같으면서도 마냥 반갑지만은 않았습니다. 반복적인 정리와 검색은 맡기고 싶지만, 무엇이 중요한 일인지 판단하는 과정까지 어떻게 바뀔지는 더 지켜보고 싶었습니다.
Jira 이야기를 통해 돌아본 것도 이 질문이었습니다. AI 기능이 얼마나 많아졌는지보다, 우리가 일하면서 어디에서 시간을 잃고 무엇을 계속 직접 판단하고 싶은지. 그 경계를 생각하는 데에서 다음 협업 방식이 시작될 것 같습니다.