# 팀이 너무 커졌을 때

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=21308](https://news.hada.io/topic?id=21308)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/21308.md](https://news.hada.io/topic/21308.md)
- Type: news
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-06-06T09:51:01+09:00
- Updated: 2025-06-06T09:51:01+09:00
- Original source: [blog.alexewerlof.com](https://blog.alexewerlof.com/p/when-a-team-is-too-big)
- Points: 18
- Comments: 4

## Summary

전문가 중심의 **대형 팀**은 내부 의존성, 전달 오류, 병목, 책임 분산 등으로 인해 **생산성과 협업 효율이 급격히 저하**됩니다. 기술별(프론트/백엔드) 분리, 임시 피처팀, 외부 컨설턴트 활용 등 여러 실험을 해봤지만, 결국 **범용적 역할(제너럴리스트)로 전환**이 지식 공유, 책임 분산 감소, 병목 해소, 더 빠른 전달/고품질 실현등 가장 실질적 효과를 냈습니다. 단, **범용화의 부작용**(전문성 저하, 번아웃 위험)도 존재하며, **지속적인 실험과 문화적 개선**이 필수적입니다.

## Topic Body

- **전문가 중심의 대형 팀**은 내부 의존성, 전달 오류, 병목, 책임 분산 등으로 인해 **생산성과 협업 효율이 급격히 저하**됨  
- **일일 스탠드업 미팅**에서 대부분의 내용이 불필요하거나 지루해지는 등, **팀 규모 증가와 전문화**가 소통 단절과 무관심을 불러일으킴  
- **기술별(프론트/백엔드) 분리, 임시 피처팀, 외부 컨설턴트 활용** 등 여러 실험이 있었으나, 결국 **범용적 역할(제너럴리스트)로 전환**이 가장 실질적 효과를 냄  
- **Mob프로그래밍** 등 집단 협업은 지식 공유와 자기주도성, 책임감, 동기 부여를 촉진하며, **단일 분야 고집보다 결과 중심의 협업과 성장**에 유리함  
- 단, **범용화의 부작용**(전문성 저하, 번아웃 위험)도 존재하며, **지속적인 실험과 문화적 개선**이 필수적임  
  
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### 팀이 너무 클 때의 문제  
  
- 14명 규모의 대형 팀에서 시작된 문제: **스탠드업에서 대부분의 대화가 불필요**하며, 업무 전달 누락과 비공식 작업 발생 빈번  
- **비동기 스탠드업(Slack 등)** 으로 전환해도 핵심적인 대화와 협업 기회가 사라지고 단순 보고서로 변질  
  
### 다양한 분할/운영 실험  
  
- **기술별(Task Force) 분리**: 프론트엔드/백엔드로 나눴으나, 즉시 **상호 의존성 문제**와 추가 스탠드업 참여로 시간 증가  
- **임시 피처팀**: 특정 기능 구현에 따라 인력 임시 재배치, 유지보수/자원 관리 이슈 발생  
- **외부 컨설턴트 투입**: 이미 팀이 큰데도 비효율, 상위 경영진의 자원 활용 압박  
  
### 최종적으로 효과적이었던 해법  
  
- **스페셜리스트 대신 제너럴리스트(범용가) 모델** 도입  
  - 프론트엔드, 백엔드, QA, DevOps 등 역할 분리 없이 한 목표/제품을 중심으로 전체 스킬셋을 나눠 가짐  
  - **지식 공유, 책임 분산 감소, 병목 해소, 더 빠른 전달/고품질** 실현  
  - **Mob 프로그래밍** 등 집단 협업으로 소통/자율성/소유권 강화  
  
### 왜 제너럴리스트가 효과적이었나  
  
- **공통 맥락과 목적**: 새로운 분야라도 동일 제품/목표를 기준으로 학습 곡선 완화  
- **한정된 필요**: 특정 도구(CI/CD 등)만 익혀도 충분, 깊은 전문성보다 생산성·유지보수성을 중시  
- **동기 부여 3요소(자율성, 숙련, 목적)** 를 모두 충족, 팀의 주인의식과 성장 지원  
- **Egalitarian 문화**: 평등한 접근권, 자율적 지식 습득, 권한과 책임 분산, 집단 학습  
- **책임의 3요소(지식, 권한, 책임)** 가 명확, 소유권 기반의 빠르고 높은 품질의 결과 도출  
  
### 부작용 및 한계  
  
- **전문가의 이탈**: 범용화가 모든 사람에게 맞지 않음, 특정 인력의 번아웃·리소스 과열 발생  
- **전문성의 깊이 부족**: 다양한 스택을 얕게 다루는 만큼, 한 분야의 깊은 숙련은 저해될 수 있음  
  
### 결론 및 교훈  
  
- **일률적 해법은 없으며, 실험과 개선의 문화**가 더 중요  
- 스페셜리스트 모델의 단점(병목, 소통 단절, 페이크 워크, 맥락 단절)을 **제너럴리스트와 집단 협업**으로 해소 가능  
- 궁극적으로는 **목표, 인력, 예산, 제품 특성**에 따라 최적화된 모델이 달라질 수 있음  
- 핵심은 **열린 실험, 피드백, 지속적 개선의 문화**

## Comments



### Comment 39801

- Author: codemasterkimc
- Created: 2025-06-06T14:20:08+09:00
- Points: 2

저는 제너럴리스트지만, 실무에서 느낀 건 이렇습니다.  
쓸모 있는 건 제너럴리스트지만, 진짜 '가치'를 인정받는 건 스페셜리스트더라고요.  
같은 대학, 같은 학점을 나와도 결국 스페셜리스트들이 2~3배 더 높은 보수를 받는 현실입니다.

### Comment 39878

- Author: kandk
- Created: 2025-06-09T13:45:22+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 39801
- Depth: 1

저도 비슷한 생각입니다.  
근데 제 생각엔 sw기준으로 미국 딥테크 아닌이상 스페셜리스트는 진짜 스페셜 하지 않는것같습니다.

### Comment 39853

- Author: roxie
- Created: 2025-06-09T00:06:54+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 39801
- Depth: 1

혹시 예시를 부탁드려도 될까요! 실질적으로 스페셜리스트라 불린다는게 어느 정도의 '스페셜'인지 궁금해서요...

### Comment 39892

- Author: codemasterkimc
- Created: 2025-06-09T23:36:52+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 39853
- Depth: 2

HR 기준으로는 대기업 혹은 중견기업에서 3년 정도 경력을 요구하는 것 같고, 제 기준의 ‘스페셜리스트’는 백엔드 관점에서 LLM을 활용해 누구나 쉽게 사용할 수 있고 고가용성까지 고려된 구조를 설계할 수 있는지를 봅니다.  
예를 들면, 저는 제너럴리스트지만 국내 어떤 서비스든 1억 명 이상 트래픽을 초등학생도 이해할 수 있을 만큼 단순하게 설계할 수 있어요.  
근데 또 제너럴리스트라서 대기업 서류는 잘립니다 ㅋㅋㅋ