F1 팀 윌리엄스, 애자일리티의 AI 힘으로 생산성 혁명
포뮬러 원(F1) 경기는 말하자면 인간과 기계의 경계에서 최첨단 기술이 어떻게 작동하는지를 보여주는 극한 스포츠입니다. 0.1 초의 차이가 승패를 나누는 종목이라는 점에서, 팀워크와 기술력이 얼마나 중요한지 우리는 쉽게 짐작할 수 있습니다. 그런데 최근 이 스포츠계의 최전선에 있는 팀들이 사용하는 도구나 방식에 주목한 적이 있으신가요? 바로 IT 솔루션 기업 ‘애자일리티 (Atlassian)’와 함께한 성공 사례입니다.
기술 저널리스트 매거진 테크래다르의 보도를 바탕으로, F1 팀 윌리엄스 (Williams F1) 와 파트너십을 맺은 애자일리티가 어떻게 팀의 생산성과 협업 방식을 혁신했는지 깊게 살펴봤습니다. 단순히 스폰서를 받은 것이 아니라, 기술적인 파트너십을 통해 서로를 돕는 관계였습니다. 애자일리티의 앤드루 보야지 (Andrew Boyagi) 고객 CTO 와 실버스톤에서 만난 이야기를 중심으로 정리해봤습니다.
2024 년에는 전체 순위 9 위였던 윌리엄스 팀이 2025 년 시즌에는 5 위까지 올라왔습니다. 이는 단순한 경기력 향상이 아니라, 팀 내 업무 프로세스의 최적화를 통해 가능했던 결과입니다. 물론 2026 년 초기에는 약간의 불리함을 겪기도 했으나, 팀 내부의 협업 효율성은 꾸준히 개선되고 있다고 합니다.
가장 핵심적인 변화는 바로 AI 도구의 도입입니다. 애자일리티의 AI 기능인 ‘로보 (Rovo)’를 도입한 결과, 팀원들 중 63% 가 “더 많은 시간을 전략적·혁신적인 일에만 집중할 수 있다”고 답했습니다. 반복적이고 저단위 가치의 업무를 AI 에게 위임하면서, 핵심 인력은 고난도 문제 해결에 집중할 수 있게 된 것입니다.
특히 트랙과 공장에서 발생하는 문제 보고 시에는 중복 로그가 쌓이지 않도록 ‘Fault Management’ 도구를 이용하고 있습니다. 같은 문제라도 여러 번 보고되면 공장에서의 작업 시간 낭비가 발생하는데, AI 가 이를 관리하여 불필요한 소모를 막은 것입니다.
차량 세팅 준비 과정에서 윌리엄스 팀은 매 경기를 전 세계 이동하며 빈 гара지를 최신 연구소로 변신시켰습니다. 과거에는 손으로 체크리스트를 작성하거나 메모장 필기 등 수작업으로 진행했으나, 지금은 애자일리티의 Jira 와 Rovo 를 활용해 업무를 자동화했습니다. 카테고리별 업무가 자동으로 팝업되어 누가 무엇을 진행하는지 모두 가시화되므로, 중요한 일을 놓치지 않을 수 있게 된 것입니다.
애디일리티 팀은 2025 년 10 월부터 2026 년 3 월까지 데이터를 수집해 분석한 결과, 팀원 92% 가 자신의 업무가 조직의 우선순위에 부응한다고 답했습니다. 또한 지식 정보의 신뢰도가 5 개월 동안 200% 뛰어나다는 것이 확인되었습니다. 이는 문서화에 대한 신뢰가 높아지면서, 필요한 정보가 필요할 때 바로 찾아내고 사용할 수 있게 되었다는 뜻입니다.
F1 경기는 수많은 시뮬레이션과 실험을 통해 데이터를 분석합니다. 이전에는 팀마다 엑셀이나 이메일로 결과를 공유했지만, 지금은 모든 시뮬레이션 데이터가 Jira 에 관리되고, 분석 결과는 Confluence 에 기록됩니다. 로보가 이 정보를 자동으로 인덱싱하여, 엔지니어들이 복잡한 질문을 던지면 즉시 배경과 맥락을 포함한 답을 받을 수 있게 되었습니다.
엔지니어링 디렉터 맷 하먼 (Matt Harman) 역시 이 시스템이 협업에 필수적이라며, 기술 도구와 방법론을 통해 전체 팀이 협력할 수 있는 환경을 구축해야 한다고 강조했습니다. 결국 F1 의 성패는 운도 중요하지만, 좋은 기술과 우수한 팀워크를 기반으로 한 협업 효율성이 승리를 끌어내는데 결정적인 역할을 하고 있습니다.
비즈니스 조직을 운영하는 여러분들에게서도 F1 팀의 사례가 시사하는 바가 큽니다. 반복적인 업무는 자동화하고, 팀 전체가 공유하는 지식 시스템으로 전환하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 디지털 전환 시대, 우리는 단순한 도구를 도입하는 것을 넘어, 이를 통해 팀의 마인드셋과 협업 문화를 어떻게 변화시킬 수 있는지에 주목해야 합니다. 윌리엄스 팀의 성공 여부와는 별개로, IT 도구를 활용하여 업무의 효율성과 생산성을 높이는 방법론은 모든 산업에 공통적으로 적용 가능한 귀중한 교훈을 담고 있습니다.
이 글은 Latest from TechRadar의 기사를 바탕으로 작성되었습니다.
