AI로 코딩이 10배 빨라졌다면, 왜 조직의 속도는 그대로일까

무엇이 들어 있나요?

목록은 종류별로 나뉘어 있어 필요한 걸 찾기 쉬운 구조입니다. 데이터베이스, 검색, 파일 관리, 커뮤니케이션(슬랙·이메일 등), 금융, 지도, 개발 도구 등 스물다섯 갈래쯤 되는 것 같고요. 각 갈래 안에 서버가 여럿 있고, 어떤 일을 해주는지 한 줄 설명이 붙어 있습니다. 한국 서비스용 서버도 있습니다. 네이버 검색(블로그·뉴스·쇼핑), 한국 도서관 정보(정보나루), 한국어 맞춤법·글자 수 세기 같은 게 올라와 있어 내 프로젝트에 필요한 MCP를 찾아볼 수 있죠.

어떻게 쓰나요?

목록은 GitHub에 올라와 있으며, 한국어 번역 페이지도 있어 보기 좋습니다. 쓰는 순서는 어렵지 않은데요. 먼저 이 목록에서 붙이고 싶은 도구를 찾습니다. AI가 내 노션을 정리해줬으면 싶으면 노션 서버를, 데이터베이스를 조회하게 하고 싶으면 데이터베이스 서버를 고릅니다. 그다음 그 서버의 안내를 따라 내가 쓰는 AI 도구(클로드, 커서 등)에 연결하면 됩니다.

한 가지 알아둘 점은, 여기 올라온 서버가 다 공식이거나 검증된 건 아니라는 거예요. 개인이 만들어 올린 것도 많습니다. 그래서 회사 데이터나 계정을 다루는 서버라면, 믿을 만한 곳에서 만든 건지 확인하고 사용해야 합니다. 참고로 공식 표시는 목록에서 어느 정도 구분할 수 있습니다.

누구에게 좋을까요?

• AI에게 특정 도구나 서비스를 연결해 일을 맡기고 싶은 사람. 원하는 걸 종류별로 빠르게 찾을 수 있어요.
• MCP가 뭔지 궁금했던 사람. 목록 앞부분의 설명과 예시를 보면 감이 잡힙니다.
• 한국 서비스(네이버, 카카오 등)를 AI에 연결하고 싶은 사람. 한국 서버가 있는지 여기서 확인해볼 수 있어요.
• 다만 아직 AI에 도구를 붙여본 적이 없다면, 목록부터 뒤지기보다 클로드나 커서에서 MCP 연결하는 법을 먼저 익히는 게 순서예요. 이 목록은 그다음에 뭘 붙일까를 찾는 자리에 가깝습니다.

2. 참고할 것: 같은 주에 나온 세 회사(앤트로픽/구글/오픈AI)의 발표

9월 초 며칠 사이에 앤트로픽, 구글, 오픈AI가 나란히 새 소식을 공개했는데요. 세 기업의 발표를 간단하게 짚어보겠습니다.

앤트로픽: 저희 성능은 올리고 값은 내렸어요

앤트로픽이 새 모델 Fable 5.1을 공개했습니다. 새 모델이 나오면 보통 이전보다 강력해진 성능을 어필하는 쪽이었는데, 이번엔 값을 내린 게 눈에 띕니다. 앤트로픽도 이제 성능만큼이나, 사람들이 부담 없이 쓸 수 있는지를 신경 쓰는 모습이에요.

• 성능이 올랐습니다. 앤트로픽 발표에 따르면 코딩과 오래 걸리는 작업에서 이전 Fable 5보다 나아졌고, 한 투자회사에서는 몇 년 동안 아무도 원인을 못 찾던 희귀한 오류를 Fable 5.1이 처음으로 찾아냈다고 합니다.
• 값을 내렸습니다. AI가 이미 처리한 내용을 다시 읽어들일 때 드는 비용을 75% 낮췄는데, 이 덕분에 보통 작업은 25%쯤, 길게 이어지는 작업은 최대 45%까지 저렴해진다고 합니다.

(수치는 앤트로픽 발표 기준)

구글: 저희는 영상 다 안 보고 필요한 데만 볼 거예요

구글은 Gemini가 영상을 보는 방식을 바꿨습니다. 예전엔 영상을 처음부터 끝까지 훑어서 답을 찾았는데, 이제는 물어본 것과 관련된 부분만 골라서 봅니다. 두 시간짜리 영상에서 특정 장면을 물으면, 전체를 다 돌려보지 않고 그 대목만 찾아보는 거죠.

• 처리량이 최대 88% 줄었습니다.
• 비용도 최대 66% 줄었고요.
• 그런데 정확도는 오히려 최대 7% 올랐습니다.
• 최신 제미나이 플래시 모델(Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite)에 적용됩니다.

(수치는 구글 발표 기준. 긴 영상일수록 효과가 크다고 함)

저렴하게 만들면 어느 정도 품질이 떨어지기 마련인데, 구글의 소식에선 비용이 줄면서 정확도까지 올랐다는 게 눈에 띕니다. 이렇게 되면 할 수 있는 일도 늘어나죠. 예로는 두 시간짜리 강의에서 특정 대목이 언제 나오는지 콕 집어 찾거나, 영상 속에 특정 물체가 몇 번 등장하는지 세는 게 가능해질 겁니다. 지금은 개발자용 도구(Gemini API)에서 쓸 수 있고, 앞으로 제미나이 앱과 유튜브에도 순차적으로 들어간다고 합니다. (유튜브에서 영상 내용을 물어보면 답해주는 기능에 이 기술이 쓰일 예정)

오픈AI: 저희 모델이 강력해진 만큼 조심해서 내놓을게요

오픈AI는 곧 내놓을 모델 Astra 이야기를 꺼냈습니다. 원문의 글은 우리의 새 모델이 얼마나 강력한지에 대한 자랑하기보다, 그 능력이 위험하게 쓰이지 않도록 조심해서 내놓겠다는 이야기에 가깝습니다.

• Astra는 사람이 일일이 시키지 않아도 시스템의 허점을 스스로 찾아낼 정도로 보안 능력이 올랐습니다. 오픈AI는 자사 기준으로 처음 위험 수위가 가장 높은 등급에 이른 모델이라고 밝혔죠.
• 얼마 전 오픈AI는 허깅페이스에서 자사 모델이 얽힌 보안 사고를 겪었는데, 그때 배운 걸 이번 안전장치에 반영했다고 합니다.
• 이런 능력이 나쁜 손에 들어가면 문제가 되니, 안전장치를 단단히 걸고 처음엔 검증된 일부에게만 열기로 했습니다.

3. 적용해볼 것: 코딩이 10배 빨라져도 회사는 왜 그만큼 빨라지지 않을까

AI로 코딩이 빨라졌다는 이야기는 많이 들어보셨을 겁니다. 그런데 개인이 10배 빨라지면 회사도 10배 빨라질까요? 유명 투자사 베서머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners)가 여러 회사를 들여다보고 내놓은 자료가 이 질문을 다룹니다. 결론부터 말하면, 그렇지 않더라는 거예요.

이 자료를 만든 사람들이 관찰한 건 이렇습니다. 어떤 회사는 AI로 코드 짜는 속도를 거의 10배로 끌어올렸는데, 정작 아이디어가 실제 결과물로 나오기까지 전체 속도는 50%도 채 빨라지지 않았다고 합니다. 개인은 빨라졌는데 회사는 그만큼 빨라지지 않은 거죠.

왜 이런 일이 생길까요?

이 자료는 쉬운 비유로 설명해요. 낡은 세단을 스포츠카로 바꿨다고 해볼게요. 차는 당연히 빨라졌습니다. 그런데 200미터마다 빨간불이 있는 도심 길을 달리면, 도착 시간은 별로 안 줄어들죠. 신호등마다 멈춰야 하니까요.

회사도 비슷합니다. 개발 속도는 빨라졌는데, 회사가 일하는 방식은 그대로예요. 기획을 확정하는 회의, 여러 단계의 검토, 승인을 기다리는 시간, 몇 주씩 걸리는 계획 주기. 이런 게 예전 속도에 맞춰져 있어서, 코드를 아무리 빨리 짜도 그 앞뒤에서 막히게 되죠. 그래서 이 자료는 개발 도구를 새로 들이는 것보다, 그 도구에 맞게 일하는 방식을 손보는 게 더 중요하다고 말합니다.

자료에는 실제로 일하는 방식을 바꾼 회사들의 이야기도 나옵니다. 어떤 10년 된 소프트웨어 회사는 10월에 일주일 동안 개발을 아예 멈추고, 모든 개발자에게 클로드 코드로 고객 관리 시스템을 처음부터 끝까지 만들어보라는 과제를 냈어요. 직접 코드를 짜던 사람들에게, 일주일 내내 AI에게 시켜서 만드는 걸 강제로 경험시킨 거죠. 다들 말도 안 된다고 했지만 결국 다 만들어냈고, 이 경험을 계기로 개발자들이 AI에게 맡기는 방식에 익숙해지면서 지금은 새로 짜는 코드의 98%를 AI가 쓴다고 합니다.

개인의 일도 달라집니다

이 자료에서 프로덕트 메이커가 가져갈 만한 대목은, 개인이 일하는 방식이 어떻게 바뀌는가입니다.

예전에 개발자의 일은 코드를 직접 쓰는 것이었습니다. 그런데 AI에게 일을 맡기게 되면서, 일의 성격이 여러 AI를 동시에 지휘하는 쪽으로 바뀌고 있죠. 작업 서너 개를 동시에 돌려놓고, 각각 잘 가고 있는지 살피고, 방향을 잡아주는 겁니다. 직접 만드는 사람에서, 여러 AI에게 일을 나눠주고 그 결과를 챙기는 사람으로 바뀌어가는 셈이죠. 그러면서 한 사람이 다루는 일의 폭도 꽤나 넓어졌습니다. 예전엔 프론트엔드 담당, 백엔드 담당이 나뉘어 있었지만, 이제는 AI가 옆에서 거들면서 한 사람이 여러 영역을 오갈 수도 있게 됐죠.

이렇게 일하다 보면 새로운 문제가 하나 드러납니다. AI 덕분에 코드를 빨리 만드는 건 이제 어렵지 않은데, 그 결과가 맞는지 확인하는 데는 오히려 시간이 걸립니다. 생각해보면 당연한 얘기죠. 우리가 만드는 속도는 빨라졌어도, 확인하는 속도는 그대로니까요. 그래서 이 자료는 앞으로 잘하는 사람을 가르는 건 빨리 만드는 능력보다 맞는지 확인하는 능력이라고 봅니다.

여기서 말하는 확인은 결과물을 눈으로 훑어보는 정도가 아니라, 맞는지 자동으로 걸러주는 장치를 미리 만들어두는 걸 뜻합니다. 예를 들어 테스트를 촘촘히 짜두면 AI가 만든 코드가 그 테스트를 통과하는지로 옳고 그름이 갈리죠. AI에게도 결과만 내놓지 말고 스스로 점검한 근거까지 함께 내놓게 시키면, 사람이 일일이 다 뜯어보지 않아도 됩니다. 이렇게 확인이 빠르게 되는 구조를 먼저 갖춰둬야, AI에게 더 많이 맡길 수 있습니다.

이 자료는 여기서 바이브 코딩과 진짜 엔지니어링을 구분합니다. AI가 내놓는 대로 받아 쓰기만 하는 건 바이브 코딩인데, 잠깐 쓰고 버릴 거면 괜찮지만 실제 서비스로 키우려는 순간 벽에 부딪힙니다. 내가 짚어보지 않은 걸 나중에 고치거나 운영할 수 없으니까요. 그래서 AI에 일을 맡기더라도, 큰 그림과 방향은 사람이 쥐고 있어야 합니다. 물론 코드 한 줄씩 다 읽으라는 게 아니라, AI와 계획을 함께 검토하고 이게 내가 의도한 결과가 맞는지 확인하는 방식으로요.

처음엔 느리다가, 어느 순간 빨라질 겁니다

한 가지 더 짚어둘 게 있습니다. 이렇게 일하는 방식이 처음부터 빠른 건 아니라는 점입니다.

이 자료를 쓴 사람도 처음엔 AI에 맡기는 게 직접 짜는 것보다 오히려 느리게 느껴졌다고 하죠. 모든 걸 일일이 설명해야 하고, AI가 구조를 잘못 이해하거나 엉뚱한 걸 골라 뭔가를 망가뜨리기도 했다고요. 그런데 그렇게 고쳐나가는 과정은 새 팀원을 가르치는 것과 비슷합니다. 테스트 하나, 규칙 하나, 정리된 문서 하나. 이런 것들이 쌓이면서 AI가 이 프로젝트를 점점 더 잘 이해하게 돼죠. 지금 당장은 내가 직접 하는 게 빠르지만, 어느 순간부터 흐름이 바뀝니다. 다른 제품에서 본 기능을 스크린샷으로 보내거나, 떠오른 아이디어를 몇 문장으로 설명하면, AI가 이미 이 프로젝트의 구조와 방식을 알고 있어서 알아서 계획하고 만들고 검증까지 해내죠. 이 자료는 이를 ‘AI를 무작정 믿는 게 아니라, 그동안 쌓아둔 맥락과 규칙과 수백 번의 수정을 믿는 것’라고 표현합니다. 처음의 더딤은 실패가 아니라, 나중에 빨라지기 위한 밑작업인 셈입니다.

적용해볼 수 있는 것

• 지금 AI로 하는 일 중에, 결과가 맞는지 매번 눈으로 확인하는 게 있다면, 그중 하나를 자동으로 걸러낼 방법으로 바꿔보세요. 개발이면 테스트를, 문서 작업이면 체크리스트를 만들어두는 식으로요.
• 내 일에서 막히는 지점이 어디인지 한번 찾아보세요. AI로 빨리 만들어놓고도 그다음에 막힌다면, 손봐야 할 건 만드는 속도가 아니라 그 지점일 수 있습니다.
• 한 번에 하나씩 하던 일을 두세 개 동시에 맡겨보고, 그걸 챙기는 연습을 해보세요.

다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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