From Memo to Movement: Shopify 를 읽고

https://www.firstround.com/ai/shopify

From Memo to Movement: Shopify’s Cultural Adoption of AI | First Round

 

The non-obvious insights,  tactics and workflows Shopify used to bring an ambitious memo to life.

CEO Tobi Lutke declared reflexive AI usage a baseline expectation at Shopify.

"AI will only grow in importance."
"Stagnation is almost certain, and stagnation is slow-motion failure. If you're not climbing, you're sliding."

3가지 non-obvious insights led to the specific tactics and workflows 에 대한 이야기.

1. let anyone use the expensive models

다른 회사들이 베이직 모델 쓸수 있게 해주고 파워풀한 모델은 기술팀에만 쓸수있게해준반면 쇼피파이는 모든사람이 모든모델 쓸수있게 해줌. 어디서 고부가가치 유스케이스가 나올지 모르기 때문!
커서를 쓰는 가장 두드러진 그룹은 엔지니어링이 아니라 support and revenue였다.

tactics
1-1. 윗선에서 먼저 다 AI 도입이 가장 중요한 문제인거에 동의해야함. 법률팀 포함임. security and privacy관련도.
21년에 깃헙 코파일럿 도입하려 했을 떄도 법률팀에게 한 말이 이거 할건데 어떻게 안전하게 할 수 있을까를 물어봄. 다른 회사들은 법률팀 반대에 부딪힘...
1-2. AI도구에 무제한 예산.
얼마나 쓰든 최신 대용량 모델을 쓰든 위축되게 하기 싫었다고 말함.
가치있는 업무 완수 하느라 커서 토큰 많이 쓴 사람 상위권에 나타나는걸 자랑스러워한 CTO~
*at odds with: 삐걱거리다
1-3. one AI interface and MCPs for everything.
internal LLM proxy에서 다양한 모델과 인터랙트하고 모델 바꿔끼는것도 한군데서 다 할수있음.
커서나 프록시에 MCP 요청만 하면 됨.
AI사용위해 필요한 원 스탑 숍임.
LLM Proxy에서 open AI, 구글, Azure AI, Cohere, Groq, Hugging Face, Anthropic 모두 사용 가능함.

MCP everything. syas Thawar.

사례) 웹사이트 퍼포먼스 벤치마킹 사용함.
merchants들한테 쇼피파이 영업하려면 인간이 site audits 통해서 데이터 모아야 했는데, 이제는 기술 무관 영업 대표가 커서를 사용해서 상세한 퍼포먼스 비교를 자동생성하는 툴을 만들어냄. prospect 웹사이트에서 데이터 가져와서 쇼피파이 벤치마크랑 비교해주고 내부 문서 활용해서 말할 거리도 제공해줌.
내가 어떻게 세일즈 하는지 다시 생각해볼 기회를 제공해준다는 장점.

사례)
옛날엔 이메일 가서 이메일 하고 세일즈포스 가서 업무 하고 등등. 지금은 그냥 커서가 그의 홈페이지임. 나 오늘 뭐해? 말하면 여기서 다 해결 가능.
피쳐를 만드는 대신 인프라 만드는데 더 오래 시간을 씀. LLM proxy, MCP server, 사람들이 재사용가능한 시스템으로 만듦. 누가 슬랙 MCP 만들면 모두가 사용할수있음.

2. make AI show its work, not hide it.

AI 쓰면 disengage your brain or cognitively disassociates you from the work being done.ㅣ라고 생각하는데. 오히려 디테일 보여줄 수 있고. get you even more engaged 되게 할 수 있음.

tactic
2-1. context engineering humans
더 좋은 프롬프트만이 아니라, 컨텍스트 엔지니어링을 조직적으로 해야함.
프로젝트 챔피언들이 한 주의 업데이트 작성.
AI들이 슬랙이며 깃헙이랑 문서랑 코멘트에서 끌어와서 업데이트 씀.
AI들이 쓴걸 챔피언들에게 준 다음 잘못된거나 불명확한거 고치게 함. 그리고 그 정보로 AI들이 다시 새로운 업데이트를 쓴다. 그러면 실제 파이널 업데이트에 얼만큼이 인간이 쓴거고 AI가 쓴건지 본다. 그렇게 AI 발전하고 인간이 해야할 일에 집중할수있음.
AI가 쓴 업데이트의 절반이 수정없이 통과됨. 컨텍스트를 AI들이 잘 소화한다는 뜻.

세계에서 가장 큰 루비온레일즈 어플 중 하나가 쇼피파이임.
오픈소스 AI 오케스트레이션 프레임웨크 Roast를 쇼피파이에서 만들었음.

3. Foster a beginner's mindset (and hire more beginners)
프로토타이밍에 더 집중 중.
엔트리레벨 사람들 더 많이 고용.
AI centaurs. ,obile-native.

tactics.
3-1 prototype more to find the best path forward
문제를 알아내는 유일한 방법은 많은걸 트라이해보는것뿐임.
엄청 많은 나쁜 솔루션과 얼마 안되는 좋은게 있음.

워크플로우: AI in performance reviews.
누가 페어프로그래밍 하는지. 인터뷰 하는지. 코파일럿 스는지. 엔지니어링 활동 대시보드를 사용함.
페어프로그래밍 할수록 좋음.
이제 그 대시보드는 커서, 클로드 코드, LLM proxy 누가 쓴느지 보여줌.

4. the pursuit of discovering 'process power'
non-obvious value is you discover that your process should be done in a different order or with different assumptions.

쇼피파이... 

대단하넹...