팀이 너무 커졌을 때

• 전문가 중심의 대형 팀은 내부 의존성, 전달 오류, 병목, 책임 분산 등으로 인해 생산성과 협업 효율이 급격히 저하됨
• 일일 스탠드업 미팅에서 대부분의 내용이 불필요하거나 지루해지는 등, 팀 규모 증가와 전문화가 소통 단절과 무관심을 불러일으킴
• 기술별(프론트/백엔드) 분리, 임시 피처팀, 외부 컨설턴트 활용 등 여러 실험이 있었으나, 결국 범용적 역할(제너럴리스트)로 전환이 가장 실질적 효과를 냄
• 모브 프로그래밍 등 집단 협업은 지식 공유와 자기주도성, 책임감, 동기 부여를 촉진하며, 단일 분야 고집보다 결과 중심의 협업과 성장에 유리함
• 단, 범용화의 부작용(전문성 저하, 번아웃 위험)도 존재하며, 지속적인 실험과 문화적 개선이 필수적임

팀이 너무 클 때의 문제

• 14명 규모의 대형 팀에서 시작된 문제: 스탠드업에서 대부분의 대화가 불필요하며, 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 문제와 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
  • 모브 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 문화가 더 중요
• 스페셜리스트 모델의 단점(병목, 소통 단절, 페이크 워크, 맥락 단절)을 제너럴리스트와 집단 협업으로 해소 가능
• 궁극적으로는 목표, 인력, 예산, 제품 특성에 따라 최적화된 모델이 달라질 수 있음
• 핵심은 열린 실험, 피드백, 지속적 개선의 문화