Harry Stebbings는 인터뷰 오프닝부터 단호하게 정리한다. "역사상 가장 빠르게 성장한 엔터프라이즈 회사." Legora는 리걸테크 AI 플랫폼으로, 단 18개월 만에 $100M ARR을 돌파했다. 이 회사의 CTO가 Jacob Eriksson이다. 본인 표현으로는 "이 정도 규모의 회사를 운영해 본 적이 처음"이다.
그는 그것을 약점이 아니라 오히려 자산이라고 말한다. "2026년에 엔지니어링 조직을 만드는 건 2024년과는 완전히 다른 일"이기 때문이다. 과거 경험에서 오는 관성 없이, 매주 바뀌는 환경에서 "되는 걸 빠르게 반복"하는 게 그가 채택한 방법이다.
Jacob은 소프트웨어 개발을 3단계로 나눈다. (1) 제품 작업 — 무엇을 만들 것인가, (2) 코드 작성, (3) 리뷰·머지. "지난 100년 동안 병목은 (2)였다. 빨리 코드 쓰는 사람이 이기는 게임이었다. 그런데 그게 이제 거의 공짜가 됐다."
그래서 병목은 (1)과 (3)으로 이동했다. 그는 PM이 고객과의 인터뷰·합성·전략 결정에 더 많은 시간을 써야 하고, 리뷰는 사람의 손에서 떼어내야 한다고 본다. 사내에서는 Claude Code와 Cursor가 거의 1·2위로 박빙이고(차이 2%p), 일부는 Pi 같은 다른 하네스도 쓴다. "정책은 자유다, 결과만 내라."
"엔지니어는 코드 타자수에서 시스템 설계자로 진화한다." 코드 줄 단위 검토는 사라지고, 엔지니어는 한 단계 위 — 시스템 아키텍처·안정성·보안 경계·재사용 — 의 의사결정에 집중한다. 그 아래에서 AI 에이전트들이 실제 코드를 만든다.
두 명의 최상위 "코딩 기여자"가 누구냐는 질문에 그는 답한다. "Claude와 Cursor — 사람 엔지니어 1위와 2%p 차이로 박빙이고, 다음 엔지니어보다 압도적으로 위. 50% 훨씬 이상." 즉, Legora 코드베이스의 절반 이상이 이미 AI 발(發)이다.
그는 현재의 AI 코드 리뷰가 "유아기(nascent phase)"라고 솔직하게 말한다. 보안 리뷰 봇, 아키텍처 리뷰 봇 등 특화된 리뷰어들이 코더 에이전트와 "서로 싸우다가 결론에 도달하는" 풍경이 펼쳐진다. 그러나 그는 "창업하려면 리뷰 문제를 풀라"고 모든 이벤트에서 말하고 다닌다.
리뷰의 본질은 라인 수가 아니라 시스템 아키텍처·디자인 안정성·보안 경계에 미치는 영향이다. 이게 안 바뀌면 "그냥 에이전트를 풀어줘도 된다." 전략적 트레이드오프가 있을 때만 사람이 끼어든다. 보안 문제는 별개로, 현재 모든 사람 PR은 여전히 100% 사람이 본다 — "AI 코드는 위협자도 동시에 효율적이 됐기 때문에" 방어가 부족하다.
AI가 생성한 코드 비중이 50%를 훌쩍 넘는 상황에서, Jacob은 "위협 행위자도 똑같이 효율화됐다 — 우리가 아직 방어 측에서 거기까지 따라가지 못했다"고 인정. 최근에도 한 벤더 보안 사고로 자체 키를 대규모 로테이션해야 했다.
코드베이스가 커지고 에이전트 수가 늘면서 Legora가 마주한 진짜 문제는 "어떻게 기계적으로 시스템 행동을 강제할 것인가"다. 커스텀 규칙(custom rules)을 만들어 에이전트가 특정 패턴을 시도하면 "이건 안 됨"이라고 차단한다. 그는 모든 대형 엔터프라이즈가 결국 "에이전트 가드레일을 세팅하는 내부 엔지니어" 같은 역할을 가질 거라고 본다.
이걸 그는 "메타 엔지니어링"이라고 부른다. 과거의 Developer Experience 팀이 사람 개발자의 생산성을 끌어올린 것처럼, 이제는 에이전트의 생산성을 위한 팀이 필요하다. 각 엔지니어가 동시에 10개의 백그라운드 코딩 에이전트를 돌릴 수 있는 자체 도구를 만들었고, 자동 리뷰·CI 대기·자동 통과 후에만 사람에게 올리는 흐름까지 갖췄다.
인시던트 대응 사례도 인상적이다. 사고가 발생하면 SRE 에이전트가 로그·메트릭·텔레메트리를 다 훑고 거의 자동으로 포스트모템을 작성한다. "엔지니어들이 한밤중에 깰 필요가 줄었고, 깨더라도 무장이 잘 돼 있다."
Legora 내부에서는 거의 모든 부서가 "바이브 코딩"으로 자기 도구를 만든다. 캐나다에서 스웨덴으로 이주해 오는 직원을 위한 이주 가이드 앱(하루 만에 제작), 고객 발표용 데모 사이트, 내부 인에이블먼트 도구 등.
그는 한 단계 더 나간다. "HR 시스템, ATS, 페이롤 시스템 — 우리가 직접 vibe code할 수 있다." 한 상장사 CEO의 사례를 든다. 그 회사의 비서실장이 3주 휴가를 내고 Workday를 사실상 대체할 자체 시스템을 vibe code로 만들어 실제로 교체했다고.
두 축으로 판단: (1) 표면적(surface area) — 얼마나 넓은 기능이 필요한가, (2) 깊이 — 얼마나 복잡한 로직이 숨어 있는가. 표면적이 좁고 깊이가 깊다면 사라 — 너무 비싸다. 표면적이 넓지만 깊이가 얕고, 자사에 맞는 커스텀이 많이 필요하다면 → 직접 만들어라. "툴은 늘 어딘가에 있지만 정확히 맞는 건 거의 없다. 이제 그게 너무 싸게 만들어진다."
"PM과 엔지니어링이 한 사람으로 합쳐진다"는 주장에 그는 부분적으로 동의한다. 하지만 리걸 같은 복잡한 엔터프라이즈 도메인에서는 그 말이 비효율적이라고 본다. 이유는 단순하다 — 진짜 병목이 "고객 인터뷰·합성·전략" 쪽으로 옮겨갔으니, PM이 코드에 시간 50%를 쓰면 가장 중요한 것을 잃는다.
다만 PM이 "일부 vibe coding"으로 고해상도 프로토타입을 만들어 핸드오프 비용을 줄이는 것은 환영. 디자인은 어떤가? "기능 단위 디자인 회의는 줄여도 된다. 다만 디자인 언어·내비게이션·계층·취향(taste)을 정하는 윗단의 디자인은 더 중요해진다." Figma는 "스토리지" 용도로 계속 사용 중이지만, 그 자리는 다른 것에 의해 대체될 수 있다고 본다.
"테이스트가 차별점"이라는 실리콘밸리 클리셰에 대해서도 그는 한 발 물러서 정의한다. "테이스트는 의견이다. 'AI에 그냥 풀어주면' 결국 모두가 회색으로 수렴한다. 'X를 안 한다'고 명확히 말할 수 있는 회사가 가장자리(edges)를 갖는다."
Legora가 동시에 운용하는 모델 수는 "15개는 아니고 10개 정도". OpenAI와 Anthropic을 주로 오가며, 각 태스크마다 지연시간(latency)·성능(performance)을 평가하고 라우팅한다. 비용은 "결국엔 중요해지지만 지금은 두 번째." 성능이 살짝 부족하면 라우터는 다른 모델로 보낸다.
"성능 vs 지연 중 하나만 고른다면?" 그는 "거의 언제나 성능"이라고 답한다. "변호사라면 더 좋은 답을 위해 2초 더, 아니 1시간 더 기다린다." Legora 제품의 가치는 모델 자체보다 리걸 특화 프리미티브, 엔터프라이즈 기능, 모델 라우팅에서 나오기 때문에, 모델 하나를 떼어내도 사람들은 Legora를 산다.
"오픈소스가 황금기다." 로컬 트랜스크립션, 비행기에서 코딩용 로컬 Qwen 등 온디바이스가 빠르게 현실. 다만 그는 "미국과 유럽발 좋은 오픈소스 모델이 더 필요하다"고 본다. 게임이론적으로 듀오폴리·모노폴리는 위험. 유럽의 모델 경쟁력은? "있어야 하는데, 아직 없다." Cursor가 xAI(Grok)에 인수된 건 "독립이었으면 더 멋진 스토리였을 텐데, 산업이 수직 통합되는 건 아쉽다." Cognition·Factory처럼 모델 독립적인 코딩 에이전트가 더 유리하다고 본다.
가장 솔직한 인정. "하이어링에서 가장 마음을 바꿨다. 너무 적게 뽑았다." 한 슬라이드에 "300명의 스파르타와 페르시아 군대"를 그리며 "엔지니어 20명에서 멈추자"고 했던 자신을 회고하며 웃는다. 현재 80명, 그가 잠정적으로 베팅한 2027년 말 270명("틀린 숫자일 것" 단서를 단 채).
핵심은 "A급 270명을 못 뽑느니, B급으로 채워서 숫자를 맞추는 게 더 나쁘다". B급이 들어오는 순간 A급이 떠나기 때문. 인수합병으로 5~8명의 소규모 A급 팀을 통째로 데려오는 방식을 적극 활용 — "이미 서로 같이 일하고 싶어 하는 사람들 묶음을 받는 게 가장 빠르다."
그는 "리모트 vs 온사이트"에 명확하다. "PM·디자이너·엔지니어가 같이 앉아 있으면 핸드오프 자체가 사라진다. 일주일이면 만든다." 줌으로 흩어지면 문서 작성·세 번의 리뷰·코멘트 정리 등으로 일주일이 사라진다. 또한 유럽 vs 미국 채용 차이: 미국은 더 위험을 감수하고 거래적, 유럽은 리스크 회피적이지만 한 번 합류하면 충성도가 높다. 지분(equity)의 가치는 유럽에서 처음부터 교육해야 한다.
제목으로 돌아온다. "토큰 사용량 리더보드를 만들고 인사평가에 반영하라"는 조언이 유행 중인데, Jacob은 그게 정확히 "토큰 맥싱(token maxing)"을 부른다고 본다. 사람들이 잘 보이려고 토큰을 그냥 태운다. "그건 가장 멍청한 방식이다."
해커톤·데모 데이·동료 시연을 통해 "효율"을 보상하라. AI 사용 자체가 아니라 아웃풋 증가를 인사평가의 척도로. 토큰은 수단일 뿐. CFO/CEO가 따져야 할 핵심 질문은 "이 토큰 지출이 우리에게 20% 효율 증가를 줄까? 그렇다면 기회비용이 토큰 비용을 압도한다."
"개발자 연봉의 몇 %를 AI 툴링에 쓸 의향이 있는가?" 그의 답은 사실상 "무한대에 가깝다. 단지 기회비용의 문제." Legora는 경쟁이 심한 환경이고, 안 하는 비용이 너무 크기 때문에 토큰 비용을 압도한다는 논리. 단 이 답은 회사마다 다르다 — 기회비용이 낮은 환경에선 토큰 예산이 엄격해야 한다.
마지막으로 그는 "엔터프라이즈에 Cursor가 살아남는 이유"로 토큰 관리 기능을 든다. Codex·Claude Code 외에 중립 3자로서 오픈소스 싼 모델로 라우팅, 모델별 사용량 한도 같은 토큰 최적화를 제공할 수 있다. 단, xAI에 인수된 지금 그 중립성은 깨졌다.