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페이블 5 복귀와 소넷 5 등장, 앤트로픽의 대반격

앤트로픽이 한꺼번에 많은 걸 내놨습니다.

효율적인 기본 모델 소넷 5(Sonnet 5), 연구용 프로그램 클로드 사이언스(Claude Science), 그리고 최상위 모델 페이블 5(Fable 5)의 복귀까지.

최근 GPT-5.5와 Codex의 공격과 이어진 페이블 5의 수출 제한 통제로 앤트로픽의 위상이 흔들린다는 얘기가 돌던 참이었는데요. 이번 묶음 발표가 그 반격의 시작이 될 수 있을까요?

<출처: 앤트로픽>

“가장 에이전트다운” 소넷 5

앤트로픽은 소넷 5를 “가장 에이전트다운 소넷”이라 부릅니다. 브라우저·터미널 같은 도구를 쓰고 계획을 세워 자율로 실행하는 능력을 앞세웠죠. 성능은 상위 모델 오퍼스 4.8(Opus 4.8)에 근접한다고 설명합니다.

벤치마크로 이를 뒷받침합니다. SWE-bench Pro에서 소넷 5는 63.2%를 기록했습니다. 이전 소넷 4.6이 58.1%, 오퍼스 4.8이 69.2%입니다. 코딩 벤치만 놓으면 오퍼스 4.8이 여전히 앞서고 이전 소넷보다는 확실히 올라온 중간입니다. 한편 지식 업무 역량을 재는 GDPval-AA v2에서는 소넷 5가 오퍼스 4.8을 살짝 넘겼습니다. 즉, 에이전트를 위한 작업에 있어서는 좀 더 나을 수도 있다는 뜻입니다.

<출처: 앤트로픽>

소넷 5는 이미 클로드 무료·프로 버전의 기본 모델로 들어가 있습니다. API·Claude Code·Cursor·VS Code·GitHub Copilot에서 바로 쓸 수 있고요. 웬만한 에이전트 작업이나 반복 코딩에 바로 써볼 수 있습니다.

새 토크나이저 + 안전

가격이 눈여겨볼 대목입니다. 우선 8월 31일까지는, 도입가로 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러를 받고 9월 1일부터 3달러·15달러로 올라 소넷 4.6과 같아진다고 합니다. 오퍼스 4.8보다 조금 아쉬운데, 훨씬 싼 거죠.

다만, 변수는 있습니다. 소넷 5는 새 토크나이저를 쓴다고 하는데요, 그래서 같은 텍스트를 이전보다 1.0~1.35배 더 잘게 쪼갤 예정입니다. 영어 기준으로 1.4배, 파이썬 코드로는 1.28배 토큰이 더 많이 들어간다고 합니다. 결국 토큰당 단가를 낮춰도 같은 작업에 드는 토큰 수가 늘면 태스크 단위 실제 비용은 드라마틱하게 줄어들지 않을 수도 있습니다.

안전 쪽 특징도 하나 있습니다. 앤트로픽은 소넷 5를 “사이버보안 작업을 의도적으로 학습시키지 않았다”고 밝혔습니다. 이쪽 능력은 분명히 오퍼스 모델보다 훨씬 낮고, 세이프가드도 기본으로 켜져 있습니다. 아무래도 페이블 5 정지 사태를 겪어서 이런 조치가 들어간 듯합니다.

어쨌든 늘 새로운 모델이 나올 때마다 우리는 “더 좋은 거”를 외칩니다. 반면 소넷 5는 “더 나은 작업”을 보장하지는 않습니다. 게다가 그 더 좋은 거를 이미 맛본 상태였으니까요.

일단 좋은데, 눈은 페이블 5 복구 소식을 찾게 됩니다. 그리고 실제로, 그 일이 벌어졌습니다.

그래서 복귀합니다, 페이블 5

어쩌면 소넷 5보다 더 큰 소식은 이쪽입니다. 6월 30일 저녁, 미 상무부가 페이블 5와 미토스 5(Mythos 5)에 걸었던 수출 통제를 풀었습니다. 앤트로픽은 공식 X 계정으로 통지를 받았다고 알리며 현지 시각으로 7월 1일부터 접근을 순차 복원한다고 밝혔습니다.

<출처: 앤트로픽 X>

페이블 5는 입력 100만당 토큰당 10달러, 출력 50달러짜리 최상위 모델입니다. 소넷 5 보다(2달러·10달러) 딱 5배 비싸네요. 대신 돈값을 합니다. 성능이 최상위 권으로 알려졌고, 실제로 체험했을 때도 전반적인 성능이 확실히 오퍼스 4.8보다 뛰어났죠.

정지에서 해제까지 18일

다만 문제는 6월 12일 미 정부가 수출 통제로 전 세계 접근을 정지시켰다는 겁니다. 보안 위협이 이유였죠.

자세한 내용은 앤트로픽 페이블 5(Fable 5) 차단 사건의 전말

그렇게 이번 복구까지 18일이 걸렸습니다. 6월 26일 미토스 5가 미국 핵심 인프라 방어 조직에 먼저 부분 복귀했다는 소식이 있었는데, 비로소 두 모델 모두 풀린 겁니다.

한편 경쟁사인 오픈AI의 최신 모델인 GPT-5.6 Sol은 여전히 제한 공개(limited preview) 상태입니다. 미국 정부가 승인한 20개 기업만 접근할 수 있는 것으로 알려졌죠. 그 사이에 앤트로픽이 달릴 모양입니다.

자세한 내용은 GPT-5.6 ‘제한 공개’ 사건의 전말

모델 경쟁 바깥의 승부수, 클로드 사이언스

지금까지는 결국 모델의 이야기였는데요, 클로드 코드가 나오고서야 이 모델을 제대로 쓸 수 있었듯, 결국 중요한 건 프로그램일지도 모릅니다. 그런 맥락에서 눈여겨 볼 발표도 있습니다.

과학자·제약 연구자를 위한 AI 워크벤치 클로드 사이언스(Claude Science)입니다. 모델을 과학과 제약 연구에 최적화된 상태로 돌리도록 돕는 워크플로 레이어입니다.

<출처: 앤트로픽>

여기에는 필요한 연구 영역에 맞춰 60개가 넘는 스킬과 커넥터가 미리 세팅되어 있으며, UniProt·PDB·ChEMBL 같은 과학 DB에 바로 연결할 수 있습니다. 3D 단백질 구조나 게놈 트랙을 네이티브로 돌리고, 탑재된 리뷰어 에이전트가 인용과 계산을 검증해 감사 가능한 산출물을 남깁니다. 연구자가 DB와 파이프라인, 도구 사이를 오가며 쓰던 품을 줄여주는 서비스입니다.

산업 운영 레이어라는 베팅

결국 모델의 다음은 특정 산업의 운영 레이어를 누가 가져갈지에 달려 있습니다. 실제로 앤트로픽은 클로드 코드로 소프트웨어 개발에서 매우 큰 파이를 차지했고, 이를 과학 연구에서 재현하려는 시도로 보입니다. 모델 성능 벤치마크 싸움 바깥으로 판을 넓히는 셈입니다.

그런 맥락에서 산업 지원 프로그램도 같이 열렸습니다. ‘AI for Science’ 크레딧 프로그램은 프로젝트당 최대 3만 달러를 최대 50개 프로젝트에 지원합니다. 2천 달러 수준의 컴퓨터 자원도 함께요. 지원 마감은 7월 15일, 선정 통보는 7월 31일입니다. 프로젝트 기간은 9월 1일부터 12월 1일까지며, 초기 사용자로 앨런 연구소(Allen Institute)·매니폴드 바이오(Manifold Bio)·UCSF 뇌종양센터 연구자 등이 있습니다.

마치며

세 가지 발표가 하루에 올라온 게 우연은 아닐 겁니다.

가장 범용적으로 쓰이는 안전한 모델 소넷 5를 출시했고, 가장 강력한 모델 페이블 5를 되찾았으며, 클로드 사이언스로 산업 운영 레이어로 확장도 했습니다. 마침 경쟁 상대 GPT-5.6 정식 출시가 미뤄진 시점이니까요. 앤트로픽이 왕좌를 되찾을 타이밍으로 읽어도 무리는 아닙니다.

저는 소넷 5부터 기본 모델에 붙여 며칠 굴려볼 생각입니다. 도입가가 끝나는 8월 말 전에 새 토크나이저가 토큰을 얼마나 먹는지 봐야 할 것 같습니다. 페이블 5는 7월 1일 제대로 복귀했는지 확인한 다음, 어떤 작업에 무슨 모델을 먹힐지 고민해야겠네요. 여러분도 깨달은 것이 있으면 알려 주세요.

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좋은 AI 툴을 써도 우리 팀만 느린 이유

만약 여러분의 팀이 AI 툴 도입을 결정하고 예산을 집행했는데, 팀의 속도가 달라진 것 같지 않다면 어떨까요? 가장 먼저 의심해야 할 건 도구의 성능이 아니라 ‘작업 기반’입니다. 이번 글에서 중점적으로 다뤄볼 이야기는 두 가지입니다. AI 시대의 협업 효율은 도구의 정교함이 아니라 작업 기반의 선택에 의해 결정된다는 것, 그리고 프로덕트 메이커가 가장 먼저 의심해야 할 것은 가장 익숙하고 당연해 보이는 작업 도구와 프로세스라는 것입니다.

이 글에서 자주 등장하는 '작업 기반'의 개념은 디자인과 개발이 공통으로 참조하는 SSOT(Single Source of Truth)가 위치하는 곳을 의미합니다. 피그마 캔버스도 작업 기반이 될 수 있고, 마크다운/HTML/CSS 같은 코드 파일도 작업 기반이 될 수 있죠. 단, 여기서 핵심은 "그 자리에 무엇을 두어야 하는가?"입니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

AI 시대의 협업 효율은 도구의 정교함보다 SSOT(Single Source of Truth)가 위치한 작업 기반의 선택에 의해 결정됩니다.
피그마 중심 워크플로우는 필연적으로 디자인·개발 사이의 병목 지점을 만들지만, 마크다운·HTML·CSS 같은 코드 기반은 의도와 구현의 어긋남을 줄입니다.
새로운 도구를 더 붙이기 전에 디자인 시스템을 코드 친화적 기반에 정의해보는 실험이 작업 기반 자체를 바꾸는 출발점이 될 수 있습니다.

피그마 MCP를 도입했는데 왜 빨라진 느낌이 없을까?

많은 팀이 비슷한 코드 자동완성을 넘어 협업 프로세스에도 AI 도구를 붙이고 있습니다. 피그마 MCP(Model Context Protocol)를 연결해 시안을 코드로 변환하는 시도가 그 대표적인 경우입니다. 그런데 이상하게도 결과는 기대에 못 미칩니다. 부분 부분은 빨라지는데, 태스크 하나를 처음부터 끝까지 끌고 가는 E2E(End-to-End) 체감으로는 큰 차이가 없기 때문이죠.

시안에서 코드를 추출하면 결과를 다시 사람이 손봐야 하고, 디자이너가 시안을 수정하면 그 변경을 코드 쪽에 어떻게 흘려보낼지 매번 새롭게 협의해야 합니다. AI 도구가 늘어날수록 협업의 병목 지점은 오히려 더 많아지는 구조죠.

이런 상황에서 우리가 던져야 할 질문은 "어떤 도구를 더 붙일까?"가 아닙니다. 다리(Bridge)를 더 튼튼하게 만드는 동안, 정작 강의 위치를 바꿔야 하는 게 아닌지 의심해야 합니다.

프론트엔드 코드 디자인을 HTML로, 다시 피그마로 변환할 때

<출처: 작가, ChatGPT로 생성>

이 구조적 문제가 잘 드러나는 사례가 있는데요. 만약 급한 일정으로 개발자가 와이어프레임 없이 코드로 화면을 먼저 만든 상황을 가정해 보겠습니다. 피그마 캔버스 없이 실물 구현체가 먼저 나온 상황입니다. AI로 개발자들의 코드 작업 속도가 기하급수적으로 빨라지면서, 현업에서는 이런 상황이 더 자주 발생합니다.

이제 디자이너는 화면을 보고 디테일을 다듬고 싶어 합니다. 하지만 디자이너는 피그마에서 작업하길 원하죠. 선택지는 둘입니다. 앱 스크린샷을 피그마에 올리거나(당연하게도 비트맵이라 컴포넌트로 분해되지 않습니다), 코드를 HTML 목업으로 변환하고, 그 HTML을 다시 파싱(Parsing)해서 피그마 위에 컴포넌트 형태로 복원하거나죠. 후자를 택해도 역해석은 완벽하지 않습니다.

한 가지 흥미로운 점은 피그마는 outline과 border를 구분하지 않는다는 점입니다. Dev Mode는 stroke를 항상 border로 출력하기 때문에, 포커스 링처럼 outline이어야 할 요소가 border로 구현되고, 버튼 높이가 달라지는 식의 오차가 생깁니다. 디자이너에게는 어차피 테두리지만, 개발자에게는 레이아웃이 틀어지는 문제인데요. 디자인-개발 협업 도구를 자처하는 피그마가 그동안 개발자들을 고생시켜 온 이슈 중 하나입니다.

<출처: 피그마 공식 포럼, 캡처>

이런 어긋남이 쌓이면서 일부 컴포넌트는 형태만 비슷한 박스로 바뀌고, 디자이너는 그 어긋난 캔버스 위에서 다시 디자인해야 합니다. 개발자는 그 결과를 받아 다시 코드에 반영합니다. 일이 끝나고 보면, 두 사람 모두 본업이 아닌 일에 가장 많은 시간을 쓰고 있었습니다. 한 사람은 정확하지도 않은 역파싱 도구를 만들고, 다른 한 사람은 실물 스크린샷 위에 디자인을 다시 그리고 있습니다.

이 상황은 처음부터 양쪽이 코드 기반 위에서 일하기로 합의했다면 일어나지 않았을 일이죠. 이처럼 SSOT(Single Source of Truth)를 어디에 둘지 정하지 못한 결과, 양쪽이 그 원본을 매번 새로 만드느라 시간을 소비합니다.

'피그마 없이'의 정확한 의미

사실 해결의 방향은 단순합니다. 디자인 작업의 기준점을 피그마 캔버스에서 빼내고, 그 자리에 마크다운(Markdown), HTML, CSS를 두는 것이죠. 코드가 해석할 수 있는 일관되고 범용적인 규칙 기반으로 옮긴다는 뜻입니다.

다만, 디자이너가 프론트엔드 코드를 직접 짜야 한다는 뜻은 아닙니다. 여기서 말하는 "코드베이스(Codebase)"는 배포되는 자바스크립트나 컴포넌트 코드를 의미하지 않습니다. 디자인 시스템과 의도가 코드가 읽을 수 있는 형태로 정의되는 작업 기반을 가리키는 표현입니다.

작업은 이런 식으로 진행됩니다. "이 디자인 시스템을 DESIGN.md로 정리해줘", "Primary Color 변경을 md 문서에 반영해줘"와 같은 자연어 요청을 디자이너가 던지면, AI가 그것을 구조화된 규칙으로 바꾸고, 결과가 HTML/CSS로 즉시 렌더링되어 시안 역할을 합니다. 특정 도구를 고집할 필요는 없습니다. 자연어 의도를 코드 친화적인 기반으로 옮길 수 있는 환경이라면, 어떤 조합이든 같은 효과를 낼 수 있죠. 중요한 것은 도구의 이름이 아니라 작업 기반의 선택입니다.

캔버스 기반 워크플로우의 고질적인 문제는 따로 있는데요. 디자이너가 피그마에 시안을 그릴 때, 호버(Hover) 상태, 에러 상태, 빈 화면, 로딩 처리 같은 영역은 미처 그리지 못한 채 개발에 넘어오는 일이 반복됩니다. 미완성은 별도 코멘트로 표시되지 않은 채 개발자에게 도착하고, 코멘트가 없으면 빈자리는 그대로 코드가 됩니다. 없는 부분을 완성해 나가는 부담이 개발자에게 암묵적으로 넘어오는 거죠.

이 문제가 캔버스 기반에서 반복되는 이유는 구조 때문입니다. 피그마 캔버스는 화면의 '완성된 순간'만 담기에 최적화되어 있습니다. 하지만 코드는 완성된 순간이 아니라, 캔버스를 구조화해서 바라봅니다. 그렇기에 빌드 단계나 렌더링 결과처럼 어긋남을 즉시 렌더링 오류로 드러내죠. 반면, 피그마 캔버스는 구조화 누락이 있어도, 사람의 눈이 알아채기 전까지는 수면 위로 올라오지 않습니다.

핵심은 작업 기반의 엄격함이죠. 코드 기반 위에서는 어긋남이 즉시 드러나지만, 캔버스 위에서는 어긋남이 누적돼도 사람이 알아채기 전까지 보이지 않습니다. 그래서 AI와 잘 협업하려면, 코드가 필요합니다.

디자이너만의 이야기는 아닌 이유

이런 마찰은 사실 디자이너와 개발자만의 이야기가 아닙니다. 기획자는 노션(Notion)에 요구사항을 정리하고, 팀 리더는 지라(Jira)같은 도구로 일정을 관리합니다. 각자의 도구가 따로 있어서, 그 도구들 사이를 AI가 오가며 맥락을 잃게 됩니다.

그래서 AI에 "이 스프린트의 요구사항을 바탕으로 코드를 짜줘"라고 요청할 때, 요구사항이 노션(Notion)에, 디자인이 피그마에, 코드가 깃헙(GitHub)에 흩어져 있고, 그 데이터 양식이 모두 다르다면 어떨까요? AI는 매번 세 곳을 연결하는 통역사가 되어야 합니다. 통역이 늘어날수록 오차도 누적됩니다.

반면, 요구사항이 Spec.md로, 디자인 시스템이 DESIGN.md로 정리되어 있다면, AI는 하나의 기반 위에서 모든 맥락을 읽습니다. 기획자가 스펙 문서를 수정하면 그 변경이 곧바로 개발자의 컨텍스트가 됩니다. 별도의 전달 과정이 필요없죠. 이렇듯 코드 기반으로의 전환은 디자이너에게만 요구되는 변화가 아닙니다. 팀의 모든 작업이 AI가 읽을 수 있는 하나의 기반 위에 올라올 때, 비로소 AI는 협업의 중심에 설 수 있으니까요.

작업 기반을 바꾸면 ‘무엇’이 달라질까?

<출처: 작가, ChatGPT로 생성>

코드 기반으로 전환했을 때 가장 먼저 체감되는 변화는 바로 속도입니다.

캔버스 기반에서는 화면 하나를 만드는 데 며칠이 걸리는 사이클이 반복됩니다. 시안을 받고, 빈 부분을 묻고, 다시 받고, 코드로 옮기고, 디자이너가 QA(Quality Assurance)에서 디테일을 잡아주면 다시 수정하죠. 그런데 코드 기반에서는 같은 작업이 몇 시간 안에 끝납니다. 디자이너가 의도를 마크다운으로 정리하면 그것이 곧 시안이자 명세이고, 코드는 그 명세를 직접 참조하기 때문입니다. 사람의 손을 거치며 모호해지는 지점이 줄어듭니다.

자잘한 디자인 QA도 구조적으로 빨라집니다. AI에게 "패딩(padding) 4px만 늘려줘" 같은 요청을 했을 때 토큰(Token) 한 줄을 고치는 일이 됩니다. 기존에는 디자이너가 피그마에서 변경한 뒤 개발자가 코드 곳곳에 같은 값을 손으로 반영해야 했다면, 이제는 명세 한 줄을 바꾸는 것만으로 전역 테마 설정까지 일관되게 적용됩니다. 디자인 디테일이 구현 단계에서 누락되는 일도 거의 없고요. 원본이 한곳에 있고, 그 원본을 사람도 AI도 같이 보는 구조이기 때문입니다.

어려운 점: 피그마는 도구가 아니라 사고방식이다

이 전환 과정에서 가장 큰 저항은 디자이너의 적응입니다. 이 어려움은 기술적 문제가 아니죠.

터미널 화면을 처음 마주하는 디자이너의 반응은 대체로 비슷합니다. 검은 화면, 알 수 없는 명령어, 렌더링되지 않은 마크다운 텍스트의 기호들까지, "이건 개발자가 할 일이죠."라는 반응이 자연스럽게 나옵니다. HTML로 렌더링된 결과를 옆에 띄워도 어렵습니다. "텍스트 기반 규칙을 수정하고, 반영된 화면을 확인한다"는 사이클 자체가 너무 낯설기 때문입니다.

이 어려움은 단순한 학습 곡선이 아닙니다. 디자이너에게 피그마는 도구가 아니라, 사고의 방식이기 때문입니다. 화면 위에 요소를 놓아보고, 옆에 두어보고, 색을 입혀보고, 다시 빼보는 동작 자체가 디자이너의 사고 과정입니다. 그 과정을 텍스트 편집으로 옮기라는 것은 도구를 바꾸자는 제안이 아니라, 마치 작업 방식 자체를 만들어보자는 제안이죠. 그러니 그 무게를 처음부터 충분히 고려하고, 접근하는 것이 중요합니다.

이러한 저항을 줄이는 데 효과적인 접근은 두 가지입니다.

실효성을 직접 체감시키는 것. 며칠이 걸리던 QA가 몇 분 만에 반영되는 경험을 하거나, 의도한 디테일이 구현에서 누락되지 않는 것을 확인하면 새로운 기반에 대한 저항감이 떨어집니다.
시대적 맥락을 함께 공유하는 것. 이 방향이 특정 팀의 선택이 아니라, 업계 전체가 머지않아 마주할 흐름이라는 점을 함께 짚어갑니다.

도구를 강제하는 일보다는 변화의 방향을 함께 바라보는 일이 아무래도 다른 무게로 다가오지 않을까요?

새로운 패러다임을 맞이하는 자세

그렇다면 우리가 적극적으로 취해야 할 자세는 무엇일까요?

첫째, AI 시대의 협업은 도구가 아니라 작업 기반이 결정합니다. AI 도구를 더 정교하게 붙이는 일과 작업 기반 자체를 코드 쪽으로 옮기는 일은 같은 작업이 아닙니다. 피그마 MCP를 정교하게 다듬는 데 쓰는 시간 대부분은 결국 다리를 다듬는 작업입니다. 다리가 정교해진다고 강의 위치가 바뀌지는 않듯, 작업 기반 자체를 옮기는 시도에 시간을 써야 합니다.

둘째, 가장 익숙한 도구를 가장 먼저 의심해야 합니다. 피그마는 분명 좋은 도구입니다. 디자이너에게도, 개발자에게도 오랫동안 신뢰받아 온 환경이죠. 협업의 표준으로 자리 잡은 데는 분명 이유가 있습니다. 다만 "원래 이렇게 하는 거니까"라고 받아들이는 작업 방식 중에는 특정 시대의 제약이 만들어낸 것도 많습니다. 패러다임이 바뀔 때, 이 둘을 구분해 내는 일이 중요해 질겁니다.

<출처: 작가, ChatGPT로 생성>

마치며: 우리 팀에서 해볼 수 있는 작은 시도들

우리가 영화를 볼 때를 생각해 볼게요. 아무리 훌륭한 번역가가 열심히 자막을 달아도, 원어로 봐야만 그 영화를 온전히 이해할 수 있을 겁니다. 자막은 결국 번역자의 해석을 한 번 거친 결과물이기 때문입니다. 그런데 이제 원어로 봐야 할 이유가 생겼습니다. AI는 강력한 작업 도구이고, AI를 제대로 활용하려면, 결국 AI가 가장 잘 이해하는 언어인 ‘코드’로 작업하는 것이 유리하니까요. 그런데도 아직 많은 팀이 여전히 더 나은 자막을 붙이는 데 집중하고 있습니다. 피그마와 코드 사이에, Notion과 GitHub 사이에 더 정교한 번역 도구를 끼워 넣으면서요.

이 글의 결론을 단순화한다면 "피그마를 버리자" 가 될 수도 있죠. 하지만 그런 단순한 결론은 아닙니다. 피그마는 여전히 좋은 도구고, 당장 기존에 쓰던 도구들을 한 번에 옮기는 것이 모든 팀에게 최선도 아닐 거고요.

다만 프로덕트 메이커라면 한 번쯤 점검해 볼 만한 질문은 있습니다. “지금 팀의 작업이 하나의 기반 안에서 일어나고 있는가, 아니면 서로 다른 기반 위에서 일어나고 있는가?” 우리가 겪고 있는 병목이, 초기 인터넷 시대에 수신한 이메일을 출력해서 손으로 답장을 쓰고, 그 답장을 다시 스캔해서 이메일로 보내던 것과 같은 성격의 일은 아닌지 생각해 봐야 합니다.

AI 툴을 도입했는데도 협업이 빨라진 것 같지 않다면, 도구의 성능을 의심하기 전에 작업 기반의 정합성을 점검해 보세요. 당장 해볼 수 있는 작은 시도는 새로운 도구를 더 붙이기 전, 디자인 시스템을 마크다운 같은 코드 친화적 기반에 정의해 보는 겁니다. 그 작은 실험이 작업 기반 자체를 바꾸는 결정으로 이어질지, 아니면 기존 워크플로우의 보완 정도에서 끝날지는 팀마다 다를 거예요. 다만 그 실험을 해보지 않는다면, 답을 영영 알 수 없다는 것만큼은 분명하니까요.

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코딩 말고 일: Repo를 세컨 브레인으로 1년 굴린 이야기

지난 5월 27일과 6월 10일, 요즘IT는 '클코나잇 2' 웨비나를 개최했습니다. 지난해 진행한 클코나잇 시즌 1에 이어, 이번 웨비나에서는 개발자와 비개발자를 포함한 다양한 직군의 실무자들이 클로드 코드(Claude Code)를 업무에 활용한 경험을 공유했는데요. 참가자들은 "고수의 경험을 나눠 받을 수 있는 기회", "찐 실무자의 현장감 넘치는 사례", "다음에 또 오고 싶은 웨비나" 등의 반응을 보였습니다. 이번 글에서는 아쉽게도 참석하지 못한 분들을 위해, 웨비나의 핵심 내용만 모아 콘텐츠로 정리했습니다.

클코나잇 2 웨비나의 첫 번째 발표였던 '코딩 말고 일: Repo를 세컨 브레인으로 1년 굴린 이야기'입니다. 발표 자료는 요즘IT 디스코드에서 다운로드 받을 수 있습니다.

안녕하세요. 저는 라인플러스에서 라인 플래닛(LINE Planet)이라는 음성·화상 SDK(Software Development Kit)를 담당하고 있습니다. 오늘 제가 이야기드릴 주제는 'Not Coding, Just Work'입니다.

작년 12월에 있었던 클코나잇 1에서 제가 이런 말을 한 적이 있습니다. "저는 코딩을 하지 않고 클로드 코드를 씁니다"라고 했는데요. 이번 발표에서는 그 사이 여러 가지가 업그레이드된 부분이 있어서, 그 후기를 들려드리고자 합니다.

"기억보다 기록을", 그리고 조직장이 건넨 레포지토리 하나

피터 드러커가 이런 말을 했습니다. “기억보다는 기록을(Memory fades. Write it down.).”

저는 예전부터 프로덕트 매니저로 일하다 보니, 여러 상황을 잘 기억해야 하는 일이 많았습니다. 그래서 기록하는 서비스들을 애용해 왔죠. 그런데 기록하는 것과 기억하는 것은 좀 다릅니다. 지금까지는 클로드 코드를 코딩할 때만 썼는데, 오늘 드리는 이야기는 이걸 '나의 기억력을 보강하기 위한 용도'로 바꿔서 생각해 봤다는 점입니다.

여러분도 1년 전에 썼던 메모, 혹은 몇 개월 전에 썼던 메모를 열어 보면 이걸 어떤 맥락에서 썼는지, 기억하지 못하는 경우가 많을 거예요. 저는 이런 걸 '죽은 문서(Dead Documents)'라고 부릅니다. 그때는 힘이 있던 문서지만, 나중에 열면 맥락을 잃어버리는 문서들이죠. 이 문제를 해소하려고 새로운 메모 도구가 나올 때마다 다 써 봤습니다. 노션, 베어, 옵시디언, 애플 노트, 카카오 메모, 에버노트까지요. 그래도 문서는 계속 죽었습니다.

이걸 보완할 방법이 없을까? 고민하던 차에 저희 조직장이 내부 저장소 하나를 건네주셨습니다. "이걸 쓰면 주간 보고 쓸 때 딸깍만 하면 됩니다."라고요. 그 레포지토리를 받고, 그때부터 그걸 기초로 제 업무 공간을 만들기 시작했습니다.

비개발자도 어렵게 생각하지 말 것

본격적으로 어떻게 만들었는지 말씀드리기 전에, 비개발자 분들을 위해 최소한의 개념만 짚고 가겠습니다. 저처럼 개발자가 아닌 분들도 너무 어렵게 생각하지 마세요. 딱 이 정도만 알고 있으면 돼요.

핵심은 레포지토리, 커밋, 푸시, 풀인데요. 되게 어려운 말처럼 느껴지지만, 쉽게 생각하면 금방 이해할 수 있습니다.

레포지토리(Repository): 그냥 폴더라고 생각하시면 됩니다. 이 폴더 안에 여러 파일을 놓는데, 개발이라면 코드 파일이 될 수도 있고 HTML이나 MD(마크다운) 파일이 될 수도 있죠. 여러 가지 파일이 쌓이는 공간입니다.
커밋(Commit): 저장되는 시점, 즉 '세이브한다'고 보시면 됩니다. 이 시점까지 저장한다는 개념입니다.
푸시(Push): 원격 저장소에 올린다는 개념인데, 쉽게 말해 구글 드라이브에 올린다고 생각하시면 됩니다. 깃(Git)이라는 공간을 구글 드라이브라고 본다면, 거기에 올리는 거죠.
풀(Pull): 반대로 구글 드라이브에 있는 문서를 내 로컬 PC로 다운받는다는 개념입니다.

이 정도만 알면 비엔지니어도 깃이나 깃허브(GitHub)를 가지고 나만의 업무 공간을, 그리고 그 공간을 잘 이해하는 어시스턴트를 쓸 수 있습니다.

처음으로 스킬을 만들다: 복사-붙여넣기가 사라졌다

그 레포지토리를 기점으로, 저는 처음으로 스킬(Skill)을 만들었습니다. 과정은 먼저 개인 PAT(Personal Access Token, 개인 접근 토큰)를 발급받고, 클로드 코드에서 그 PAT로 사내 위키를 직접 읽게 한 다음, 그 안에서 바로 문서를 생성하도록 했습니다.

이 과정이 어떻게 바뀌었는지 좀 더 풀어 말씀드릴게요. 그전에 일하던 방식은 이랬습니다. 사내 지식 저장소가 위키였기 때문에, 위키에서 필요한 문서를 검색하거나 작성하고, AI를 활용하려면 본문을 복사해서 클로드 채팅이나 AI 채팅에 붙여 넣고, 피드백을 받아 나온 결과물을 다시 사람 손으로 위키에 업데이트하는 식이었습니다. 채팅으로 갔다가 다시 위키로 가는 '손 전환'이 여러 번 있었던 거죠.

바뀐 방식에서는 그 전환 과정이 사라졌습니다. 위키를 준비하고 클로드 코드와 토론하면 즉시 위키 문서가 만들어지고, 맥락이 그대로 유지됩니다. 사실 MCP가 사내에 제공되긴 했는데, 그때는 설정이 좀 불편했습니다. 그리고 PAT는 토큰 수명(lifetime)이 더 유연했습니다. 그래서 스킬을 직접 만든 거죠. 한마디로 "클로드 코드 안에서 생각하고, 클로드 코드 안에서 결과물을 냈다"고 보시면 됩니다.

스킬이냐 MCP냐가 아니라, '효능감'이 있는지

작년 12월 첫 번째 클코나잇 발표 때는 스킬을 썼다고 말씀드렸는데요. 당시 MCP도 추천해 달라는 질문을 받았지만, 그 당시엔 잘 쓰지 않았습니다. 그런데 지금은 MCP(Model Context Protocol)를 더 많이 쓰고 있죠. 앞서 말씀드렸듯 예전엔 MCP 설정 난이도가 조금 높았는데, 지금은 많이 낮아졌거든요. 그래서 MCP가 더 편하다고 말씀드리는 겁니다.

주변의 비개발자 분들에게도 처음 AI 세팅을 할 때, MCP가 지원하지 않는 영역이 아니라면 스킬은 나중에 만들어도 된다고 말씀드립니다. 그래도 저는 스킬을 계속 만들고 있긴 합니다. MCP로 안 되는 부분은 스킬로 만들어야 하니까요.

그래서 MCP가 좋냐, 스킬이 좋냐를 따질 필요는 없습니다. 클로드 코드 안에서 쓸 수 있는 도구가 있다면, 그 도구가 나한테 효능감이 있냐 없냐로 보시면 됩니다.

클로드 코드로 어떤 일을 하나요?

저는 코딩이 아니라 '워크', 즉 클로드 코드로 '일'을 한다고 말씀드렸는데, 어떤 일을 하는지 좀 더 구체적으로 말씀드릴게요.

회의 준비부터 회의록 정리까지: 회의 루프

가장 간단한 건 회의 준비가 달라진 겁니다. 예전엔 채팅 UI를 왔다 갔다 하며 업데이트한 내용을 손으로 옮겼습니다. 시간도 많이 들고, 정리하며 다시 쓰는 과정도 번거로웠죠. 구글 미트(Google Meet)이나 줌에서 회의하는 것 자체는 똑같지만, 회의하고 정리하는 과정이 달라졌습니다.

회의 전(BEFORE)에는 위키를 준비하고, 클로드 코드와 토론하며 위키 문서를 만듭니다. 회의(DURING)는 구글 미트로 진행하고요. 회의가 끝나면(AFTER) 구글 드라이브에 저장된 회의록을 MCP로 읽어옵니다. 그다음 후속 정리(FU) 단계에서 전문 용어 오인식을 필터링하고 후속 사항을 다시 정리하죠.

여기서 레포지토리를 만들어 둔 게 도움이 됩니다. 구글 회의록은 STT(Speech-to-Text)를 기반으로 만들어지는데, 한글 인식이 제대로 안 될 때가 많습니다. 주로 전문 용어나 사람 이름이 잘못 인식되죠. 그래서 특정 용어는 이렇게 변환해서 인식해 달라고 미리 일러둡니다. 저의 경우, 라인플러스의 모회사가 LY인데 항상 'Li'로 인식이 돼요. 그래서 클로드의 작업 메모리에 넣어 두고, 'Li'로 인식되는 것들은 'LY'로 바꿔서 인식해 줘"라고 해 두면, 제가 따로 수정할 필요 없이 정리가 됩니다.

그리고 이 모든 과정이 위클리 로그(weekly log)에 자동으로 기록(LOG)됩니다. 그래서 "이번 주 할 일 있어?"라고 물으면, 클로드 코드가 위클리 로그를 기준으로 답을 해 주죠(TASK).

슬랙으로 들어오는 기술 문의 대응: 글로벌 대응 루프

업무할 땐 슬랙을 쓰고 있는데, 해외 법인들이 있다 보니 태국어, 중국어(번체), 영어, 베트남어로 메시지가 옵니다. 저는 외국어를 못하지만, 걱정은 안 합니다. 다만 저에게는 제품 관련 문의나 테크니컬 서포트 문의가 많이 들어와서, 내부 지식을 기반으로 찾아야 하는 경우가 많죠.

그래서 질문이 들어오면 슬랙 스레드 URL을 복사해 클로드 코드에 주입합니다. 자주 묻는 케이스에 대비해, 로컬 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)도 만들어 봤어요. 서비스 도메인 지식을 담은 건데, PAT가 있으니 사내 위키를 로컬로 전부 내려받아 내부 로컬 DB로 만든 거죠. 이걸 바탕으로 1차 답변을 생성합니다.

다만 제가 이 서비스를 오래 담당하다 보니, '느낌이 싸한' 답변이 나올 때가 있어요. 그럴 땐 엔지니어에게 크로스체크를 받습니다. 그 답변을 다시 클로드 코드에 주입해 최종 답변 초안을 만들고, 리터치한 다음 발송하죠. 이 과정 역시 위클리 로그에 자동으로 기록됩니다. 그래서 동일하거나 유사한 문의가 다시 와도, 제 기억엔 없더라도 클로드 코드가 이 작업 폴더 안에서 기억하고 있기 때문에, 그 케이스를 꺼내 대응할 수 있습니다.

음성·화상 SDK 시장 리서치 자동화

제가 앞서 음성·화상 SDK를 다룬다고 말씀드렸는데요. 이 분야 시장 리서치를 하면 주로 data.ai나 센서타워(Sensor Tower) 같은 사이트를 봅니다. 지금 저희는 회사에서 센서타워를 제공하고 있어요. 센서타워에서는 예전엔 웹 UI에서 '어떤 앱이 최근에 이 SDK를 탑재했다'는 정보를 검색할 수 있었습니다. 그래서 웹 UI를 검색하고, 그걸 다시 스프레드시트로 옮겨 정리하는 과정을 거쳤죠.

지금은 클로드 코드 안에서 센서타워 API를 기반으로, "이번 주 신규로 음성·화상 SDK가 탑재된 앱들을 위키로 정리해 줘" 이 한마디면 됩니다. 제가 만들어 둔 스킬이 구동되면서 신규로 SDK가 탑재된 앱들이 추출되고, 그 회사 정보, 그리고 그 회사의 의사 결정권자(챔피언) 연락처 같은 것들을 구글 검색 등으로 찾아, 위키 안에 자동으로 넣어 주는 결과물을 줍니다.

심플하면서도 강력해진 부분이 많습니다. 업무 시간이 절약된 것도 있지만, 결과물 자체가 저에게 효용이 좋았고, 유관 부서들과 커뮤니케이션할 때 도움이 되는 자료를 많이 인풋할 수 있었다는 점을 말씀드리고 싶습니다.

코딩을 안 하고도 사내 토큰 사용량 상위권에 오르다

그러다 보니 사내에서 AI 토큰 사용량 순위를 조사한 적이 있는데요. 임직원이 수천 명인데, 제가 그 순위에서 15위 안에 들었습니다. 전 비개발자고, 코딩을 안 하고도 토큰을 이만큼 쓸 수 있구나 싶었죠. 물론 토큰을 많이 쓰는 게 일을 잘한다는 뜻은 아닙니다. 단지 코딩이 아닌 곳에도 이만큼의 토큰을 쓰면서 할 수 있구나 정도로 생각해 주시면 좋겠습니다.

예상 못한 결과: 성공은 다시 쓰고, 실패는 자산이 된다

앞서 세 가지 사례를 말씀드렸는데, 저는 대부분의 일을 클로드 코드로 시작해서 클로드 코드로 끝냅니다. 그러다 보니 예상하지 못한 결과도 나왔습니다.

첫째, 비개발자 PM인 제가 npm 패키지를 만들었습니다. 음성·화상 SDK는 프론트가 없는 서비스라, 엔지니어 분들이 이 서비스를 이해하는 데 기술 문서가 제일 중요합니다. 그런데 요새는 사람이 기술 문서를 잘 안 보고 AI가 보다 보니, AI에게 어떻게 잘 주입할까 고민하게 됐죠. 그때 MCP 서버를 한참 공부하던 시기였는데, 제가 서버를 만들 순 없으니 npm 패키지로 배포하는 방법을 택해 본 겁니다.

둘째, 지금 보고 계신 이 발표 자료도 클로드 코드로 만들었습니다. 이 슬라이드까지요. 클로드 코드의 PPTX 스킬을 그대로 쓴 건 아니고, 스킬을 '깎는다'고 하죠. 커스터마이즈를 많이 했습니다.

셋째, 실패 경험이 자산이 됐습니다. 실패하면 그 내용을 Git Issue로 쌓아 둡니다. 그리고 모델이 업그레이드되면 그 이슈를 다시 꺼내 봅니다. 그때는 안 됐던 게 지금은 되기도 하니까요. 그래서 내부 폴더 안에 성공과 실패에 대한 지식과 결과물을 계속 쌓는 과정을 반복했습니다.

이 이야기는 결국 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 말한 ‘LLM 위키’ 개념과도 연결됩니다. 위키는 지속적으로 축적되는 산출물이고, 상호 참조와 모순이 이미 정리되어 있다는 거죠. 그리고 이제 문서는 사람이 아니라 LLM이 읽습니다. 저는 문서를 읽는다기보다, 지금 당장 해야 할 급한 일을 하는 거고, AI가 그 일을 도와주면서 기록을 남기고, 결국 그 기록이 제가 일을 더 잘하도록 도와주는 거라고 봅니다. 그래서 카파시가 이야기한 위키 개념을 더 보강해 나가는 과정에 있습니다.

오늘 바로 시작하는 세 단계

이렇게 말씀드리면 '내가 해볼 수 있을까? 내 일도 이렇게 할 수 있을까?' 하는 생각이 들 수 있습니다. 현대그룹 정주영 회장의 "해봤어?"라는 말처럼, 해본 것과 해보지 않은 것은 큰 차이가 있다고 생각합니다. 그래서 꼭 한번 해보시길 추천드립니다.

어떻게 해야 할지 모르겠다는 분들을 위해, 환경을 그대로 카피하는 방법을 세 단계로 정리했습니다.

클로드 코드를 엽니다. 채팅창 위 폴더 선택 메뉴에서 새 폴더(llm-wiki) 하나를 지정합니다.
이 링크로 들어가 주소를 붙여넣습니다.
한 마디만 던집니다. "나도 이거 세팅해줘."

이 링크를 넣으면 제가 만들어 둔 세컨 브레인 레포지토리의 스켈레톤을 그대로 카피해 옵니다. 시작되면 첫 질문이 메모리와 위클리 로그를 만들면서, 그 안에서 작업 기록이 쌓여가는 구조라고 보시면 됩니다.

제가 일하는 방식: VS Code, 바이패스 퍼미션, 경로 주입

저는 VS Code를 이용합니다. 많은 분들이 터미널로 쓰거나 CLI 도구 등 다양한 도구를 쓰시더라고요. 제가 VS Code를 쓴다고 하면 "왜 쓰세요?"라는 질문을 많이 주셔서 말씀드리면, 저는 터미널이 익숙하지 않습니다. 엔지니어가 아니라서 그런지, 좌측에 폴더가 보이는 게 굉장히 심리적 안정감을 주더라고요. 뭐가 추가됐고, 삭제됐고, 업데이트됐는지 보이는 그 안정감이 도움이 됩니다.

VS Code 작업 화면: 좌측 파일 트리에서 추가·삭제·수정 내역이 보이는 구조

그리고 클로드 코드 익스텐션을 깔면, 터미널을 여러 개 띄워 멀티 세션을 만들 수도 있지만, VS Code에서 익스텐션을 쓰면 그 세션을 계속 반복해서 사용할 수 있습니다. 물론 반복 사용은 여러 번 압축하게 되면 안 좋은 점도 있지만, 그 정도로 쓰는 것보다 효능감이 더 높기 때문인데요. 압축을 자주 하더라도 주제별 세션으로 분기해서 필요한 업무에 맞춰 세션(탭)을 바꿔 가며, 쓰는 게 더 편리했습니다.

또 제가 코딩하는 게 적다 보니 퍼미션 체크하는 게 되게 귀찮습니다. 그래서 물론 코딩을 하실 때는 조심해서 쓰셔야겠지만, 저는 바이패스 퍼미션(bypass permissions)을 한 번만 설정해 두고 씁니다. 물론 코딩할 때는 종종 오토 모드(auto mode)나 다른 모드를 쓰고요.

마지막으로 경로를 써서 주입하는 걸 자주 합니다. 로컬에 파일이 있으면 그 파일을 어태치해서 하는 경우도 있지만, 폴더를 통째로 다뤄야 할 경우엔 경로를 보내는 게 효율적이더라고요. 그래서 제 작업 레포지토리에서는 경로로 주입해서 다른 레포지토리에 있는 걸 핸들링하는 식으로 쓰고 있습니다. 이렇게 해도 일하는 데 큰 무리가 없었는데, '이런 식으로 일을 하는구나' 정도로 참고하시면 좋을 것 같습니다.

결국 에이전트는 '조련'하는 것입니다

많은 분들이 스킬을 깎는다, 에이전트를 깎는다고 표현하는데, 저는 '조련한다'고 생각합니다. 에이전트가 시간이 지날수록, 내 업무 패턴과 스타일에 맞춰 조련되고 있다고 보시면 됩니다.

대신 에이전트는 항상 실수할 수 있습니다. 뭔가 이상하다 싶으면, 먼저 제가 내린 지침을 따랐는지 확인합니다. 헛소리를 할 때도 있는데, 헛소리하는 것까지는 이해할 수 있죠. 다만 그럴 땐 왜 헛소리를 했는지 분석하고 재발 방지 조치를 합니다. 저희가 장애가 나면 재발 방지 대책을 세우잖아요. 그것도 일이라고 생각합니다.

다른 분들의 발표를 보면서 따라 할 부분이 많겠지만, 참고는 해도 일하는 사람마다 스타일이 다 다릅니다. 그래서 결국 나만의 지침을 만들어가는 게 맞습니다. 저도 작년 11월부터 지금까지 지침을 계속 추가하고 수정해 왔습니다. 이렇게 다마고치처럼 조련하다 보면, 같은 클로드 코드라도 나한테 최적화된, 든든한 조력자를 만나실 수 있을 겁니다.

▶ 발표 영상 유튜브에서 보기

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AI 에이전트는 왜 서로 통신해야 할까? A2A의 모든 것

요즘 “에이전트 에코시스템(Agent Ecosystem)”에서 가장 먼저 보이는 것은 바로 A2A(Agent-to-Agent)가 아닐까 싶습니다. 이미 지금도 하나의 에이전트가 파일을 읽고, API를 호출하며, 다양한 도구를 활용해 사용자 대신 작업도 척척 수행합니다. 그런데 왜 굳이 에이전트끼리 다시 통신해야 할까요? 2026년 시장의 관심은 “하나의 에이전트가 얼마나 똑똑한가”를 넘어, “서로 다른 에이전트가 어떻게 만나고, 일을 나누며, 상태를 주고받고, 결과를 검증하는가”로 옮겨가고 있습니다.

A2A Protocol v1.0은 에이전트 간 통신을 위한 production-ready open standard로 발표됐습니다. 이 표준은 서로 다른 프레임워크, 언어, 벤더로 개발된 에이전트들이 같은 방식으로 서로를 탐색하고, 수행 가능한 작업을 확인하며, 일을 분배하고, 상태와 결과를 안전하게 주고받을 수 있도록 돕습니다. 구체적으로는 기능 탐색(Capability discovery), 모달리티 협상(Modality negotiation), 협업 작업 관리(Collaborative task management), 보안 정보 교환(Secure information exchange) 등을 다룹니다.

MCP(Model Context Protocol)의 2026 로드맵 역시 이와 매우 비슷한 방향성을 보여주고 있습니다. 도구를 연결하는 수준을 넘어, 더 많은 연결을 안정적으로 처리하고(Transport scalability), 에이전트 간 통신과 기업용 관리 체계를 갖추는 방향(Agent communication, Governance maturation, Enterprise readiness)으로 빠르게 확장되는 중입니다.

여기에 시장의 니즈도 맞물리고 있는데요. 유명 엑셀러레이터 와이콤비네이터(Y Combinator)는 2026년 Summer RFS(Requests for Startups)의 “Software for Agents” 세션을 통해, 인터넷의 다음 거대한 사용자 집단은 인간이 아니라, 바로 'AI 에이전트'일 수 있다고 말했습니다.

지금의 에이전트들은 사람이 쓰도록 설계된 소프트웨어 위에서 굳이 버튼을 누르고 브라우저를 탐색하며 일합니다. 당연히 느리고, 불안정하며, 화면 구조가 조금만 바뀌어도 깨지기 쉽습니다. 이러한 UI 기반의 접근은 외부 변동에 취약할 수밖에 없습니다. YC는 에이전트에게 진짜 필요한 것은 폼이나 대시보드 같은 인간용 '시각적 인터페이스'가 아니라, API, MCP, CLI, 그리고 기계가 즉시 해석할 수 있는 '구조화된 문서'라고 분석합니다.

이번 글에서는 현시점에서 에이전트 간 통신(A2A)의 중요성과 에이전트 에코시스템의 미래를 한 번 더 짚어보고자 합니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

Agent-to-Agent 통신은 “챗봇끼리 대화하는 기능”이 아니라, 서로 다른 실행 주체가 일을 나누기 위한 프로토콜입니다.
MCP는 Agent가 도구와 데이터를 쓰는 계층이고, A2A는 Agent가 다른 Agent에게 일을 맡기는 계층입니다.
Agent Card는 Agent 세계의 명함 & 계약서. 누가 제공하고, 무엇을 할 수 있고, 어떻게 호출해야 하는지를 설명합니다.
YC가 말한 Software for Agents는 이 흐름을 제품 관점으로 확장. 앞으로의 소프트웨어는 사람만 아니라, Agent도 직접 사용할 수 있어야 합니다.

에이전트끼리 통신한다는 건 무엇을 바꾸나

1) 챗봇끼리 대화하는 기능이 아니다

에이전트(Agent)끼리 통신한다는 말은 에이전트들이 서로 자연어로 대화하는 것을 뜻하지 않습니다. 더 정확히는 서로 다른 에이전트가 자신의 역할과 기능(Capability)을 노출하고, 이를 발견한 다른 에이전트가 특정 작업을 위임하며, 해당 작업의 상태와 결과물을 표준화된 방식으로 주고받는 아키텍처에 가깝습니다.

예를 들면, 아래와 같습니다.

사용자 요청
  -> Orchestrator Agent
  -> Agent Card를 보고 적절한 Remote Agent 발견
  -> Task 생성
  -> Remote Agent가 작업 수행
  -> 상태 업데이트 / 결과물(Artifact) 반환
  -> Orchestrator Agent가 결과 검증 후 사용자에게 전달

<출처:작가, ChatGPT 생성>

여기서 중요한 것은 “대화”보다 “작업 단위(Task Unit)”입니다. 실제 시스템에서는 한 번의 메시지를 주고받는 것보다, 작업 수명 주기(Task Lifecycle)를 관리하는 일이 훨씬 더 중요합니다. 하나의 작업이 생성되고, 진행되며, 때로 실패하거나 취소되고, 최종 결과물이 만들어져 다시 다른 에이전트에게 전달되는 전 과정을 추적해야 하기 때문입니다.

이러한 관점에서 에이전트 간 통신(Agent-to-Agent)은 단순한 메시지 전달이 아니라, 작업 위임(Task delegation)에 가깝습니다. 즉, “누가 누구에게 어떤 일을 맡겼고, 지금 어디까지 진행되었으며, 어떤 결과물이 남았는가”를 다루는 구조입니다.

A2A 프로토콜(Agent2Agent)이란? <출처: IBM>

2) Agent Card는 명함이자 계약서

A2A 공식 문서에서 에이전트 간 협업의 출발점은 서로를 발견하고 각자의 역할과 기능(Capabilities)을 명확히 이해하는 것입니다. 이를 위해 A2A는 'Agent Card'라는 JSON 기반의 “자기 설명 문서”를 정의하여 사용합니다. Agent Card 안에는 에이전트의 인증 방식, 요구사항, 서비스 엔드포인트(Service endpoint), 지원하는 기능 목록(Supported capabilities) 등이 명시됩니다. (참고로 인증 토큰이나 키 같은 민감한 자격 증명(Credential) 정보는 안전을 위해 HTTP 헤더 등 외부 인증 흐름을 통해 처리됩니다.)

간단히 보면 이런 느낌입니다.

{
  "name": "Invoice Review Agent",
  "url": "https://agent.example.com/a2a",
  "description": "세금계산서와 발주서를 대조하는 Agent",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true
  },
  "securitySchemes": {
    "oauth2": {}
  }
}

이 카드가 있어야만 다른 에이전트가 “이 에이전트가 누구인지”, “무엇을 할 수 있는지”, “어떻게 호출해야 하는지”, 그리고 “어떤 인증이 필요한지”를 파악할 수 있습니다. 그래서 Agent Card는 단순한 프로필이 아니라, 에이전트 세계의 명함이자 계약서에 가깝습니다.

A2A v1.0 표준에서 'Signed Agent Cards(서명된 에이전트 카드)'의 개념이 중요해진 이유도 여기에 있습니다. 에이전트들이 서로를 직접 발견하고 호출하는 구조에서는 “이 에이전트가 정말 그 에이전트가 맞는가?”가 출발점이 되기 때문입니다.

3) 메시지가 아니라 작업 수명주기가 중요하다

A2A의 핵심 구성 요소를 보면 이러한 관점이 더욱 분명해집니다. A2A 프로토콜에는 Agent Card, A2A Client, A2A Server, Task, Message, Artifact, Streaming, Push Notification 같은 개념들이 등장합니다.

각각의 이름은 조금 다르지만, 결국 묻는 말은 비슷합니다.

어떤 에이전트를 호출할 수 있는가?
어떤 작업을 맡길 수 있는가?
작업은 지금 어떤 상태인가?
중간 결과를 받을 수 있는가?
최종 결과물은 어떤 결과물(artifact)로 남는가?
오래 걸리는 작업은 어떻게 알림을 받을 것인가?

<출처:작가, ChatGPT 생성>

리서치, 문서 검토, 코드 수정, ERP 입력, 외부 시스템 조회 같은 작업은 한 번에 끝나지 않습니다. 작업마다 진행 상태가 있고, 중간 결과물이 도출되며, 때로는 실패나 취소가 발생하고, 최종 결과물이 남습니다. 그래서 A2A에서 중요한 것은 에이전트 내부를 공유하는 것이 아닙니다. 외부에서 호출 가능한 역할/기능(capability)과 작업 수명 주기(Task Lifecycle)를 표준화하는 것입니다.

Agent 에코시스템은 어떤 계층으로 나뉘나

1) MCP와 A2A는 경쟁 관계가 아니다

이름만 보면 둘 다 에이전트 시대의 프로토콜처럼 보이지만, 실제로 두 기술이 담당하는 계층은 다릅니다. A2A 공식 문서에서는 MCP와 A2A의 역할을 명확히 구분하여 정의합니다. MCP(Model Context Protocol)는 에이전트가 데이터베이스, API, 툴, 외부 리소스 등 다양한 하위 도구와 상호작용하는 방식을 표준화하는 역할을 맡습니다.

반면, A2A는 각각 독립된 에이전트들이 서로를 발견하고, 협업 조건을 협상하며, 공유 작업(Shared task)을 나누고, 진행 상황과 복잡한 결과물(Conversational context, Complex data)을 안전하게 주고받을 수 있도록 지원하는 애플리케이션 레벨 프로토콜(Application-level protocol)입니다.

<출처:작가, ChatGPT 생성>

예를 들어, 문서 검토 에이전트가 사내 데이터베이스(DB)와 파일 저장소를 조회한다면 그 연결은 MCP 계층에 가깝습니다. 반대로 이 문서 검토 에이전트가 별도의 법무 에이전트에게 법적 검토를 맡기고, 다시 회계 에이전트에게 금액 검증을 요청한다면 그 흐름은 A2A 계층에 해당합니다.

즉, MCP는 에이전트가 다양한 하위 도구(Tool)를 자유롭게 사용하도록 지원하는 규격이며, A2A는 에이전트가 다른 에이전트에게 작업을 믿고 맡길 수 있도록 연결하는 상위 규격입니다.

2) ACP와 표준화 흐름

2026년 Agent 통신 논의에서는 ACP(Agent Communication Protocol)도 함께 볼 필요가 있습니다. IBM Research에 따르면, ACP는 서로 다른 환경에서 만들어진 AI Agent들이 함께 소통할 수 있도록 만든 공개 표준입니다. Agent 생태계가 여러 규격으로 흩어지는 문제를 줄이기 위해 등장했고, 지금은 Linux Foundation 아래에서 A2A에 통합됐습니다.

Linux Foundation은 2026년 4월 A2A Protocol이 150개 이상의 조직 지원을 확보했고, Google, Microsoft, AWS 플랫폼과 통합됐는데요. 여러 산업에서 production deployment가 진행 중이라고 발표했습니다. 이 발표에서 A2A는 서로 다른 환경의 에이전트들이 내부 메모리를 공유하지 않고도, 서로 하위 작업을 위임하고, 복잡한 워크플로를 조정할 수 있게 한다고 밝혔습니다.

Agent 통신 표준의 본질은 특정 프로토콜 이름이 아닙니다. 서로 다른 Agent 생태계를 연결할 공통 계층을 만드는 데 있습니다.

3) YC의 Software for Agents

여기서 YC의 Software for Agents 관점이 자연스럽게 이어집니다. 지금까지 소프트웨어는 사람을 최종 사용자로 가정했습니다. 화면, 메뉴, 버튼, 폼, 대시보드가 중심이었죠.

하지만 에이전트가 중요한 사용자가 되면 소프트웨어의 표면이 달라집니다. 에이전트는 예쁜 화면을 볼 필요가 없습니다. 대신 API, MCP, CLI, 기계를 위한 문서(machine-readable documentation), 프로그래밍 가능한 인증/권한(programmable auth), 감사 로그(audit log)가 필요합니다.

이 말은 기존 제품에 “AI 버튼 하나”를 붙이는 것과 다릅니다. YC가 말하듯, Agent-first software는 처음부터 에이전트를 1급 사용자로 놓고 설계된 소프트웨어에 가깝습니다. 에이전트가 직접 발견하고, 가입하고, 인증하고, 권한을 얻고, 기능을 호출하고, 결과물을 회수할 수 있어야 합니다. 이 관점에서 MCP와 A2A는 단순한 개발자용 프로토콜이 아닙니다. 사람용 UI 위에서 에이전트가 억지로 클릭하는 세계에서, 에이전트가 직접 읽고 호출할 수 있는 세계로 넘어가기 위한 기반 인터페이스에 가깝습니다.

그래서 에이전트 에코시스템이란 “에이전트가 많아지는 현상”보단 에이전트와 소프트웨어가 서로 읽고, 부르고, 검증할 수 있는 환경을 뜻합니다.

연결이 늘어나면 무엇이 어려워지나

1) JSON은 통하지만 의미는 안 통할 수 있다

에이전트끼리 같은 JSON schema를 쓴다고 해서 진짜 협업이 되는 것은 아닙니다. 메시지는 오가지만, 의미가 어긋날 수 있습니다.

“Beyond Message Passing”은 에이전트 간 통신을 세 단계로 나누어 설명합니다. 첫째, 실제로 연결이 되는가. 둘째, 서로 같은 형식의 메시지를 주고받을 수 있는가. 셋째, 같은 말을 같은 의미로 이해할 수 있는가입니다.

지금 많은 프로토콜은 연결 방식, 실시간 응답, 데이터 형식, 작업 상태 관리에서는 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 에이전트끼리 애매한 부분을 되묻고, 맥락을 맞추고, 결과가 맞는지 검증하는 능력은 아직 부족하다고 봅니다.

다시 말해, 에이전트 통신에는 최소 세 계층이 있습니다.

<출처: 작가, ChatGPT 생성>

Transport-level interoperability: HTTP, SSE, webhook, gRPC 등으로 연결되는가
Syntax-level interoperability: Message, Task, Artifact schema가 맞는가
Semantic-level interoperability: 같은 의도와 맥락으로 이해하고 검증할 수 있는가

문제는 세 번째입니다. 같은 포맷을 쓴다고 해서 같은 의미를 이해하는 것은 아닙니다.

예를 들어, 한 에이전트가 “검토 완료”라고 말했을 때, 그것이 형식 검토를 뜻하는지, 법적 리스크 검토를 뜻하는지, 최종 승인까지 포함하는지 명확하지 않으면, 워크플로는 쉽게 어긋나죠. 결국 의미 정렬은 여전히 application logic, prompt, wrapper, orchestration layer로 밀려나는 경우가 많은데요. 그래서 진짜 상호운용성은 메시지 포맷이 아니라, semantic alignment에서 결정됩니다.

2) 에이전트가 연결될수록 보안 위험도 커진다

에이전트 간 통신은 capability를 연결하지만, 동시에 보안 리스크가 커질 수 있습니다.

“Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols”는 MCP, A2A, Agora, ANP 같은 Agent communication protocol이 tool, service, agent 간 통신 방식을 바꾸고 있지만, 이들 프로토콜의 security principles는 아직 충분히 연구되지 않았고, protocol-centric risk assessment framework도 부족하다고 분석합니다.

Agent-to-Agent 구조에서 특히 중요한 위험은 아래와 같습니다.

위조된 Agent Card
신뢰할 수 없는 remote agent 호출
권한 없는 task delegation
prompt injection의 Agent 간 전파
tool poisoning
webhook abuse
cross-agent data leakage
wrong-provider tool execution
audit trail 누락
authorization propagation 실패

특히 권한 전파는 어렵습니다. 사용자가 에이전트 A에게 요청했고, 에이전트 A가 에이전트 B에게 일을 넘기고, 에이전트 B가 다시 어떤 툴을 호출한다면, 그 작업은 누구의 권한으로 실행되어야 할까요? 사용자의 권한인지, 에이전트 A의 권한인지, 에이전트 B의 권한인지, 아니면 별도의 delegated authorization인지 정해야 합니다.

뻔한 얘기지만 에이전트 간 연결을 허용하려면, 에이전트를 믿는 게 아니라“Agent Card 검증 → 호출 권한 검증 → tool 실행 전 승인/차단 → 결과·권한·감사 로그 추적”을 호출마다 강제해야 합니다.

A2A 공식 스펙도 에이전트 간 통신을 일반 엔터프라이즈 애플리케이션처럼 다루며, 인증 정보는 A2A JSON-RPC 본문이 아니라, HTTP header/gRPC metadata 등 바인딩별 헤더·메타데이터에서 처리해야 한다고 봅니다. 또한 A2A Server는 매 요청을 인증해야 하고, authorization은 인증된 client/user identity, 요청 skill, action, data policy, OAuth scope 기준으로 서버 측에서 판단해야 하며, least privilege를 적용해야 한다고 명시합니다.

사실 이는 A2A에만 해당하지 않습니다. "클로드 코드 소스 유출에서 배우는 에이전트 구조”에서도 언급됐지만, 에이전트 내부에서도 조심해야 할 포인트입니다.

3) Multi-Agent는 목표가 아니라 선택지

에이전트끼리 통신할 수 있다고 해서 무조건 Multi-Agent 구조가 좋은 것은 아닙니다.

“Single-Agent LLMs Outperform Multi-Agent Systems on Multi-Hop Reasoning Under Equal Thinking Token Budgets”는 동일한 reasoning-token budget 조건에서 single-agent system이 multi-agent system과 같거나, 더 나은 성능을 낼 수 있다고 말합니다. 이 논문에선 multi-agent benchmark에서 성능 향상이 실제 구조적 이점인지, 단순히 더 많은 test-time computation을 사용한 결과인지 구분해야 한다고 지적했는데요.

Multi-Agent는 멋있어 보이지만, 공짜가 아닙니다. 에이전트가 늘어날수록 handoff가 생기고, context가 잘리고, latency가 늘고, 디버깅 자체도 힘들어집니다.

Multi-Agent가 유리한 경우는 비교적 분명합니다.

도메인 전문성이 명확히 나뉘는 경우
에이전트별 권한 경계가 다른 경우
외부 조직 또는 벤더 에이전트와 협업해야 하는 경우
한 에이전트의 결과를 다른 에이전트가 검증해야 하는 경우
long-running task를 여러 실행 주체로 나눠야 하는 경우

반대로 단일 에이전트가 더 나은 경우도 있습니다.

작업이 짧고 단순한 경우
context를 하나로 유지해야 하는 경우
latency가 중요한 경우
에이전트 간 통신 비용이 결과 품질 향상보다 큰 경우
debugging과 observability 부담이 큰 경우

결국 Multi-Agent는 목표가 아니라 선택지입니다. 에이전트 간 통신은 협업 능력을 높이지만, latency, cost, security, debugging complexity도 함께 늘어납니다.

4) 프로덕션에서는 통신보다 운영이 더 어렵다

Agent-to-Agent 시스템은 프로토콜만 붙인다고 운영되지 않습니다. 프로덕션 환경에서는 다음 요소가 같이 설계되어야 합니다.

어떤 에이전트가 어떤 에이전트를 호출했는가
어떤 task ID와 trace ID로 연결되는가
중간 상태는 어떻게 기록되는가
결과물(artifact) lineage는 어떻게 추적되는가
실패 원인은 어디에 남는가
어떤에이전트를 호출할 수 있는가
어떤 capability는 human approval이 필요한가
tenant isolation은 어떻게 보장하는가
민감 데이터는 어떤 에이전트에게 전달 가능한가
timeout, retry, cancellation, fallback은 어떻게 처리하는가
에이전트별 호출 비용과 long-running task budget은 어떻게 관리하는가

<출처:작가, ChatGPT 생성>

AAIF의 “From Workflow Orchestration to Agentic Orchestration”은 에이전트 시스템이 workflow 안에서 구조화되어야 한다고 설명합니다. 단순히 에이전트가 알아서 움직이게 두는 것이 아니라, 어떤 판단을 했고, 어떤 tool을 호출했고, 왜 다른 경로로 넘겼고, 어떤 결과를 냈는지가 실행 이력으로 남아야 한다는 뜻입니다.

그래야 문제를 추적하고, 디버깅하고, 권한과 책임을 관리할 수 있습니다. 또한 실행 주체의 identity와 permission도 workflow 상태와 함께 유지되어야 한다고 강조했고요.

마치며

Agent-to-Agent 통신은 단순히 에이전트끼리 메시지를 주고받는 기능이 아닙니다. 에이전트가 하나의 앱 안에서만 움직이는 자동화 기능을 넘어, 서로 다른 시스템, 조직, 회사의 소프트웨어를 가로질러 일을 수행하는 구조로 바뀌고 있다는 뜻입니다. A2A는 에이전트끼리 서로를 찾고, 일을 맡기고, 결과물을 주고받고, 오래 걸리는 작업의 상태를 확인하는 과정을 표준화하려고 합니다.

또한 MCP는 에이전트가 도구, 데이터, API와 연결되는 계층을 담당합니다. ACP가 A2A에 통합되고, AAIF 같은 조직에서 관련 논의가 이어지는 흐름은 Agent 통신 생태계가 더 개방적이고, 서로 연결 가능한 방향으로 가고 있음을 보여줍니다.

다만 아직 해결되지 않은 문제도 많습니다. 메시지 형식이 같다고 해서 같은 의미로 이해하는 것은 아닙니다. Agent Card가 있다고 해서 그 에이전트를 바로 믿을 수 있는 것도 아닙니다. 여러 에이전트를 연결한다고 해서 항상 하나의 에이전트보다 더 나은 것도 아닙니다. 에이전트 간 통신이 늘어날수록 지연 시간, 비용, 보안 경계, 권한 전달, 실행 추적, 감사 가능성은 더 복잡해지기 때문이죠.

결국 앞으로의 에이전트 설계는 “얼마나 똑똑한가”를 넘어, “얼마나 안전하게 연결되고 운영될 수 있는가”를 중심으로 고도화될 것 같습니다.

P.S 더 자세한 내용이 궁금하시다면, 지난 5월에 공개된 “구글 2026년 AI에이전트 트랜드 리포트”를 읽어보셔도 좋습니다.

<출처>

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15살의 진로를 완전히 바꿔버린 바이브 코딩 경험기

[바이브코더스] 코딩 없이 앱 만든 15세 바이브 코더, 윤여준 님 인터뷰

“AI만으로 앱을 만들 수 있다고?”

우연히 보게 된 AI 도구 광고 한 편에 이끌려 무작정 ‘바이브 코딩’에 뛰어든 중학생이 있습니다. 개발 언어도, 서버도, API도 전혀 몰랐지만, 오직 AI만을 통해 비즈니스 협업 툴 ‘Wayver’를 직접 만든 윤여준 님입니다. 그렇게 만든 앱을 글로벌 커뮤니티 ‘레딧(Reddit)’에 올려 피드백을 받았는데요. SaaS 업계 고수들의 조언을 통해 중요한 깨달음을 얻기도 했습니다. AI는 코딩을 대신해 줄 수는 있어도, 냉혹한 시장의 검증까지 대신해 주지는 않는다는 사실이었죠.

첫 프로젝트는 비록 쓴맛으로 끝났지만, 그는 도전을 멈추지 않았습니다. 오히려 “사용자에게 너무 아부하지 않는 AI”라는 두 번째 앱 ‘Ennous AI’를 만들고 있죠. 코딩은 몰라도 맨땅에 헤딩하며, 스스로 만드는 재미를 알아버린 15세 바이브 코더. 오늘은 윤여준 님과의 이야기를 통해, 다가올 미래 세대의 ‘바이브 코더’들은 과연 어떤 모습일지 함께 상상해 보고자 합니다.

<출처: 윤여준(사진 제공), 편집(요즘IT)>

Part 1. 중학생, 바이브 코딩을 만나다

Q. 안녕하세요, 요즘IT 독자분들을 위해 간단한 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 현재 중학교 3학년인 윤여준이라고 합니다. 코딩을 정식으로 배운 적은 한 번도 없지만, AI와 함께 머릿속 아이디어를 실제 프로덕트로 구현하는 ‘바이브 코더(Vibe Coder)’입니다. 아무것도 모르는 상태로 시작했지만, 지금은 첫 앱 ‘Wayver’를 만든 경험을 통해 두 번째 앱 ‘Ennous AI’도 열심히 만들고 있습니다.

협업 툴 ‘Wayver’의 핀 정보 인스펙터 화면 <출처: 윤여준>

Q. 처음 앱을 만들어야겠다고 다짐하게 된 계기는 무엇인가요?

학교에서 모둠 활동을 하거나, 온라인에서 마음 맞는 친구들이랑 뭔가 만들 때마다 소통이나 역할 분담이 늘 답답했어요. 아이디어는 활발하게 나오는데, 정작 “누가, 언제까지, 무엇을 해야 하는지” 알기가 힘들었어요. 카카오톡 같은 메신저는 대화가 금방 위로 밀려나서 잊혀버리고, 노션(Notion) 같은 툴은 친구들이 잘 몰라서 안 쓰려고 하더라고요.

그래서 ‘우리끼리 딱 필요한 기능만 있는 협업 공간이 있으면 어떨까?’라는 생각에서 시작했습니다. 마침 그때 노코드 AI 코딩 툴인 ‘Base44’의 광고를 보고 바이브 코딩이라는 개념을 막 알게 됐거든요. 그래서 ‘밑져야 본전’이라는 마음으로 무작정 AI에게 프롬프트를 입력해 본 게 저의 첫 번째 앱 ‘Wayver’의 시작이었어요.

Q. 개발을 배운 적이 없다고 하셨는데, 혼자서 어떻게 학습했나요?

처음엔 엄청 막막했어요. 코딩 언어는 물론이고, 백엔드나 API 같은 기본 개념조차 없었으니까요. 첫 프롬프트도 그냥 “할 일 관리 툴 만들어줘”라는 단순한 한 문장이었습니다. 그런데 막상 시작해 보니 신기하고 재밌었어요. 5분밖에 안 지났는데, 꽤 그럴싸하게 작동하는 웹 앱이 나타났거든요.

그러다가 에러가 났을 땐 에러 메시지를 그대로 복사해서 “이거 왜 안 돼? 원인을 찾아서 고쳐줘”라고 했어요. 개발은 어렵다라는 생각이 점점 줄어들었죠. 그렇게 앱을 만들면서 자연스럽게 SaaS, 데이터베이스(DB), API 같은 IT 용어와 개념을 찾아보고 익히게 됐습니다. Firebase나 Vercel 같은 실무 인프라 사용법, 나중엔 PMF(제품-시장 적합성)나 리드(잠재 고객) 같은 비즈니스 용어도 자연스럽게 알게 됐고요.

Part 2. 불편함에서 시작된 ‘Wayver’ 구축기

Q. 앱을 통해 어떤 문제를, 어떻게 해결하고 싶었나요?

제가 느낀 가장 큰 불편함은 ‘제대로 이뤄지지 않는 역할 분담과 정보가 정리되지 않는 점’이었어요. 저희끼리 얘기할 땐 좋은 아이디어가 많은데, 정작 내일까지 누가 무엇을 할지 정리하지 않고 끝났거든요. 그래서 할 일과 각자의 책임을 한눈에 볼 수 있게 정리하고, 각 작업에 담당자와 상태를 연결해야 한다고 느꼈어요.

그 결과 넓은 캔버스 위에 ‘칸반 보드’를 합쳤어요. 업무를 캔버스 위에 ‘핀’으로 고정하고 담당자를 지정한 다음, 오랫동안 진전이 없는 핀은 맥박이 뛰듯 ‘펄스(Pulse) 효과’도 줬어요. 또 친구들이 맥락을 빠르게 파악할 수 있게, 캔버스 안에서 직접 화면과 목소리를 녹화해 지시사항을 남기는 ‘워크스루(Walkthrough)’ 기능도 넣었습니다.

워크스루 재생, 프로젝트 목록 화면 <출처: 윤여준 님>

Q. 앱을 만들 때 어떤 도구를 사용했나요?

메인 도구로는 ‘Google AI Studio’를 사용했어요. 원래 구글이 제미나이(Gemini) 모델을 테스트해 보라고 만든 개발자용 사이트인데, 누구나 바이브 코딩 환경으로 활용할 수 있더라고요. 특히 무료 요금제인데도 최신 모델을 넉넉한 한도로 호출할 수 있어서 좋았어요. 또 제미나이가 에러일 때나, 코드가 꼬일 때는 클로드(Claude)를 서브로 활용했어요. 구축한 코드는 Vercel로 배포하고, 데이터베이스와 사용자 인증(Auth)은 구글 Firebase를 연동했습니다.

Q. 개발은 어떤 방식으로 진행하셨어요?

개발은 오직 대화형으로만 진행했어요. 제 머릿속 UI와 기능을 먼저 글로 풀어 썼죠. AI에게 “너는 지금부터 10년 차 시니어 프론트엔드 개발자야. 내 기획을 React 기반으로 완벽하게 구현해 줘”라고 페르소나를 부여했어요. 그리고 처음부터 크게 요구하지 않고, “먼저 로그인 화면을 만들어”, “그다음은 빈 캔버스를 띄워”, “이제 DB를 연결해”처럼 작은 단위로 쪼개 단계별로 진행했습니다.

Google AI Studio 작업 화면 <출처: 윤여준 님>

Part 3. 바이브 코딩으로 앱을 만든다는 것

Q. 주로 어떤 기능을 기획하고 실제로 구현했나요?

우선 가장 먼저 마우스로 부드럽게 이동하고 확대·축소할 수 있는 ‘무한 캔버스’를 만들었는데요. 그 위에 ‘칸반 보드’ 로직을 얹었어요. 캔버스가 너무 넓어 길을 잃지 않도록, 하단에 현재 위치와 핀 분포를 보여주는 ‘미니맵’도 추가했죠. 이후 캔버스 위에 ‘핀’을 꽂아 업무를 생성하는 기능, 핀별 개별 채팅 스레드, 업무 상태 변경 로그, 담당자 지정 같은 필수 협업 기능을 차례로 붙였습니다.

또 차별화된 기능으로 ‘워크스루’ 영상 기능은 캔버스 화면을 녹화하면서, 마우스 움직임을 ‘고스트 커서’로 표현하도록 구현했어요. 이 데이터를 Firebase에 프레임 단위로 저장해 팀원들이 재생할 수 있게 만들었죠. 또 캔버스 활용도를 높이려고, Figma나 Google Drive 같은 외부 링크를 삽입하면 브랜드 색상과 아이콘으로 예쁘게 임베드되도록 했어요. 마지막으로 방치된 업무를 경고하는 ‘펄스 효과’와 구글 계정 기반 SSO 로그인까지 연동한 뒤, Vercel에 올려 실제 서비스로 배포했습니다.

Q. 바이브 코딩을 하면서 가장 어려운 점은 뭐였나요?

아마도 바이브 코더들이 가장 많이 좌절하는 지점은 바로 내부 상태 관리가 복잡해지거나, 데이터베이스 연동이 얽히기 시작하는 등의 문제 같아요. AI가 전체 문맥(Context)을 잊어버리거든요. 엉뚱한 코드를 뱉거나, 무한 에러 루프에 빠지는데요. 코드를 직접 읽을 줄 모르니까 정말 막막해졌어요.

처음에는 단순히 에러 메시지만 계속 복사해 붙여넣으며 AI를 다그쳤죠. 그런데 절대 해결되지 않더라고요. 그래서 접근 방식을 완전히 바꿨어요. “이 코드 고쳐줘”라고 명령하는 대신, “지금 이 에러가 발생하는 근본적인 아키텍처의 문제가 뭐야? 우리가 놓치고 있는 데이터 흐름이나 로직을 처음부터 단계별로 다시 설명해 봐”라고 역질문을 던졌죠.

그렇게 AI와 대화하며 로직 자체를 뜯어고치고, 구조를 재설계했어요. “그럼 변경된 로직에 맞춰 코드를 다시 짜줘”라고 요청했더니, 드디어 막히던 벽이 뚫렸죠. 코딩 문법은 몰라도, 프로그램이 돌아가는 논리는 이해해야 한다는 걸 그때 깨달았어요.

Part 4. 바이브 코딩의 한계점

Q. 직접 만든 앱을 해외 커뮤니티에 공개하셨는데요. 반응은 어땠나요?

처음엔 앱을 만든 것만으로도 좋았는데, 친구들과 쓰다 보니 다른 사람들의 반응도 궁금해졌어요. 실제로 이 앱이 ‘팔릴 수도 있을까?’라는 생각도 들었어요. 그래서 설레는 마음으로 레딧(Reddit)의 SideProject, SaaS 등 해외 개발자·창업자들이 모인 곳에 공유해 봤어요. 감사하게도 많은 분이 관심을 가져주셨고요. 특히 “단순한 텍스트 리스트가 아니라 무한 캔버스에 칸반을 합친 아이디어가 신선하다”, “원격 근무 팀이 겪는 소통의 부재와 맥락 상실이라는 진짜 문제를 잘 짚었다”는 긍정적인 피드백을 받았어요.

하지만 제 마음을 움직인 피드백은 따로 있었어요. SaaS 업계에서 20년째 일한다는 한 전문가분의 댓글이었는데요. “아이디어는 참신하다. 하지만 지금 상태라면 잘 만든 ‘지라(Jira) 플러그인’ 정도밖에 되지 못한다. 유저가 기존 툴을 버리고 이 앱을 독립적으로 쓰며 ‘돈을 낼 가치’가 있는지 스스로 증명해 보아라”라는 조언이었습니다.

그 댓글을 본 순간 머리가 멍해졌어요. 슬랙이나 피그마에 이미 익숙한 글로벌 팀에게 “왜 굳이 새 툴을 써야 하는지” 설득할 방법이 없었거든요. 제가 아직 어리기도 하지만, 비즈니스의 세계는 냉정하다는 걸 처음 마주했던 순간입니다.

윤여준 님이 레딧에서 받은 댓글 <출처: 레딧, 캡처본>

Q. 이런 피드백을 통해 가장 크게 배운 점은 무엇인가요?

사실 바이브 코더들은 명령한 대로 화면이 예쁘게 나오고, 기능이 작동하는 데서 엄청난 도파민을 느끼거든요. 저도 그랬고요. 하지만 진짜 어려운 일은 앱을 완성한 이후라고 생각해요. “유저가 지갑을 열 만큼 가치(PMF)가 있는가?”, “이 앱을 어떻게 마케팅할 것인가?”라는 질문에 답하지 못하면, 코드에 오류가 없어도 결국 예쁜 장난감에 그치고 만다는 것을 알게 됐어요. 결국 잘 작동하는 앱을 만드는 것도 중요하지만, “누군가 정말 돈을 지불할 만큼 진짜 문제를 풀고 있는가”를 고민해야 한다는 걸 깨달았습니다.

Part 5. 10대 바이브 코더로서의 새 도전

Q. 또 새롭게 만들고 있는 앱이 있나요?

우선 첫 실패의 교훈을 바탕으로, ‘Ennous AI’를 만들고 있는데요. 벌써 90% 이상 완성했어요. 요즘 챗GPT나 클로드 같은 거대 AI 서비스들은 유저의 기분을 맞추려고 ‘예스맨(Yes-Man)’이 되잖아요. 저는 이런 과한 동조가 별로였거든요. 실제로 레딧에서 예스맨 AI를 비판하는 글도 봤고요. 그래서 Ennous AI는 “당신에게 아부하지 않는 단 하나의 지적 스파링 파트너”로 기획했어요. 사용자가 과거 발언과 앞뒤가 안 맞는 주장을 펼치면, AI가 대화를 멈추고 논리적 모순을 짚어줍니다.

또 ‘디베이트(끝장 토론) 모드’를 통해 유저의 사업 계획이나 아이디어를 날카롭게 비판하며 생각을 단단하게 단련시켜 주고요. 이번엔 단순한 AI Wrapper가 아니에요. 값비싼 AI 모델의 API 호출 원가를 방어하기 위해 ‘3-Layer 컨텍스트 캐싱’이라는 백엔드 최적화 구조를 직접 설계했고, 똑똑한 AI를 부를수록 크레딧이 차감되는 ‘시냅스(Synapse)’라는 종량제 수익 모델까지 계산했습니다.

제미나이뿐 아니라, 오픈라우터(OpenRouter)에서 클로드 등 외부 모델을 호출하고, 웹 검색이 필요할 땐 Serper나 퍼플렉시티 Sonar API를 쓰도록 했습니다.

Ennous AI 랜딩 페이지와 모순 감지 모달(Thought Contradiction) <출처: 윤여준 님>

Q. 학업도 중요한 시기인데 앱을 만들 시간이 부족하진 않나요?

아직 제가 중3이다 보니 수업과 학원, 시험 준비로 시간은 많이 부족해요. 그런데 ‘바이브 코더’여서 가능하기도 합니다. 만약 제가 C언어나 파이썬 문법을 처음부터 공부하고, 에러를 잡는 데 하루 종일 매달렸다면 절대 불가능했을 거예요.

저는 주말마다 컴퓨터를 켜서 1~2시간 동안 AI에게 명확한 디렉팅을 주고, 순식간에 화면과 기능을 구현합니다. 개발과 구현 속도가 빠르기 때문에, 학업에 큰 지장을 주지 않으면서도 실제 작동하는 프로덕트를 만들 수 있어요. 제한된 시간을 최대한 잘 배분하려고 노력 중입니다.

Q. 바이브 코딩 경험이 여준 님의 진로를 결정하는 데 어떤 영향을 줬나요? 앞으로 해보고 싶은 일이 있다면요?

원래 제 장래 희망은 기자였고, 실제로 청소년 기자로 활동하고 있어요. 그런데 바이브 코딩에 빠져들면서 진로를 다시 생각하게 됐습니다. 프로덕트를 기획하고 비즈니스 모델을 설계해, 세상에 가치를 만드는 창업자이자, 프로덕트 매니저의 길을 걷고 싶어요.

AI가 나오면서 이제 코딩은 누구나 할 수 있는 시대가 됐잖아요. 결국 기술은 문제를 해결하는 도구일 뿐이고, 진짜 중요한 실력은 ‘사람들이 돈을 낼 만큼 간절하게 필요로 하는 문제를 찾아내는 눈’이랑 ‘그걸 매력적인 서비스로 기획하는 능력’이라는 걸 깨달았어요. 그래서 회사들이 일할 때 겪는 비효율적인 문제나, 소통의 답답함을 완전 뿌리 뽑아줄 수 있는 멋진 B2B 비즈니스를 만들어 보고 싶습니다.

마치며

지금까지 10대 바이브 코더 윤여준 님의 솔직한 이야기를 들어봤는데요. 특히 인상적이었던 건 단순히 바이브 코딩을 경험하는 데서 그치지 않고 현업 실무자들이 실제로 마주하는 고민까지 직접 부딪혀 봤다는 점입니다. 또 레딧에서 받은 실무자들의 피드백을 받아들이고, 다음 프로젝트의 출발점으로 삼은 단단한 태도도 감명깊었습니다.

이제 바이브 코딩이라는 경험은 한 10대의 진로를 바꿀 만큼 강력한 계기가 됐는데요. 어쩌면 AI가 가장 크게 바꾸는 것은 개발 방식이 아니라, 누군가의 가능성과 선택지 자체일지도 모릅니다.

지금, 여러분이 가장 먼저 세상에 내놓고 싶은 아이디어는 무엇인가요?

<참고 링크>

Wayver 앱: https://wayver-5.vercel.app/
Wayver 랜딩페이지: https://wayver.vercel.app

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GPT-5.6 ‘제한 공개’ 사건의 전말

GPT-5.6이 나왔습니다. 세계에서 가장 강력한 모델입니다. 다만 아무나 쓸 수는 없습니다.

오픈AI는 6월 26일 GPT-5.6 시리즈를 정식 공개했습니다. Sol·Terra·Luna로 이어지는 3단 라인업에 새로운 추론 방식까지 갖췄죠. 그런데 정식 출시라는 말이 무색합니다. 미국 정부가 오픈AI에 출시를 “단계적으로 진행하라”고 요청했기 때문입니다. 즉, 지금까지처럼 처음부터 누구나 쓸 수 있게 하지 말라는 겁니다. 오픈AI는 정부의 요청을 받아 한 곳씩 사용 고객을 승인하는 ‘제한 공개’ 구조로 방향을 틀었습니다.

불과 2주 전에는 앤트로픽의 페이블5가 수출 통제 지시로 막혔습니다. 미국 정부가 손댄 최신 모델이 벌써 두 번째인 거죠. 무슨 일이 벌어졌고, 우리가 뭘 알아야 하는지 정리해 봅니다.

> 앤트로픽 페이블 5 차단 사건의 전말

<출처: 핵심 이미지는 오픈AI, Gemini로 재구성>

역대급 GPT-5.6의 등장과 ‘제한 공개’

차례대로 보겠습니다. 우선 GPT-5.6의 특징과 성능부터 보고, 어떤 흐름으로 ‘제한 공개’가 결정되었는지 보죠.

1. 3단 구조의 모델 라인업

GPT-5.6은 한 개 모델이 아니라 세 등급으로 나왔습니다. 최상위 플래그십 Sol(솔), 일상 업무용 Terra(테라), 빠르고 저렴한 Luna(루나)죠.
앤트로픽의 Opus-Sonnet-Haiku 등급 구분이 떠오릅니다. GPT라는 이름보다는 ‘솔’이라는 명칭이 더 쉽게 다가옵니다. 컨셉은 우주네요.
가격은 토큰 100만 개 기준으로 Sol이 입력 5달러·출력 30달러, Terra가 2.5달러·15달러, Luna가 1달러·6달러입니다. Terra는 직전 GPT-5.5와 유사한 성능이라고 하는데, 두 배가량 저렴해졌습니다.

2. 성능은 역대급이라는 평가

오픈AI가 공개한 벤치마크에서 최상위 Sol은 코딩 평가(Terminal-Bench 2.1, Ultra mode 기준)에서 91.9%를 기록했습니다. 클로드 미토스5(88%)와 페이블5(83.4%), 기존 GPT-5.5(83.4%)를 모두 앞선 수치죠.
복잡한 작업을 끝까지 수행하는 벤치마크(Agent's Last Exam, Code mode 기준)에서는 50.9%로, 지금까지 50%를 넘긴 유일한 모델이 됐습니다. 보안 평가(ExploitBench)에서도 미토스 프리뷰와 맞먹는 성능을 3분의 1 수준의 토큰만으로 냈고요. “역대급 모델”이라는 얘기가 나올 만합니다.

3. 그러나 최고 모델 Sol은 아무나 못 쓴다

문제는 이 좋은 모델을 ‘아무나’ 쓸 수 없다는 데 있습니다. GPT-5.6은 limited preview, 그러니까 제한 공개로 나왔거든요. 미국 정부가 한 곳씩 승인한 약 20개 ‘신뢰 파트너’ 기업만 접근할 수 있습니다.
그마저도 챗GPT에는 안 들어갑니다. API와 코딩 도구 Codex로만 열렸어요. 개인 사용자가 신청해서 받을 수 있는 경로는 아예 없습니다.
오픈AI가 일반 공개 시점을 밝히긴 했습니다. “앞으로 몇 주 안”이라고만 했을 뿐, 구체적인 날짜는 내놓지 않았습니다.

4. 미국 정부의 ‘사전 승인’ 요청

이 제한 공개는 미국 정부 요청으로 인한 결과입니다. 6월 24일, 상무장관 하워드 러트닉이 오픈AI 샘 올트먼에게 “다른 기관의 승인 없이는 모델을 출시하지 말라”고 요구했다고 합니다.
오픈AI는 “출시 전에 정부에 우리 계획과 모델 성능을 미리 보여줬고, 정부 요청에 따라 신뢰 파트너 소그룹부터 제한 공개를 시작했다”고 설명합니다. 누가 그 그룹에 들어갔는지 명단도 정부와 공유했고요. 물론, 아직 대중은 모릅니다.

5. 물론, 표준은 아니라고 하지만

오픈AI는 정부 요청을 따르면서도 분명히 선을 그었습니다.“이런 식의 정부 승인 절차가 장기적인 표준이 되어서는 안 된다고 본다. 이건 그 도구를 정말 필요로 하는 사용자와 개발자, 기업, 보안 담당자, 전 세계 파트너에게서 최고의 도구를 떼어 놓는 일”이라고 공식 입장을 냈죠.
이번 사전 승인은 실제 공개보다 하루 일찍 보도되었는데요. 이 보도에서는 올트먼이 오픈AI 직원들에게 보낸 메모에 “우리가 바라는 장기 방식은 아니다”라는 말을 썼다고 합니다. 사내 메모에 쓴 기조가 공식 입장으로도 확인된 셈입니다.

6. 페이블5 차단 사건으로부터 2주

이처럼 프론티어 모델의 사용에 미국 정부가 개입한 사건은 이번이 처음이 아닙니다. 지난 페이블/미토스 5 차단 사건이 있었죠.
다만, 모양새는 조금 다릅니다. 페이블5는 이미 나온 모델을 수출 통제를 써 강제로 끈 경우였습니다. 반면 GPT-5.6은 출시 전 단계에서 정부 승인을 진행했습니다. 미국 정부가 자국 AI 기업에 출시 전부터 제한을 요청한 첫 사례죠.
한편 6월 27일, 러트닉 상무장관은 앤트로픽의 미토스5를 일부 풀어 줬습니다. Annex A로 지정된 미국 핵심 인프라 기관 약 100곳과 그곳의 외국 국적 임직원, 미국 정부 기관·국립연구소는 별도 수출 허가 없이 미토스5를 다시 쓸 수 있게 됐죠. 페이블5는 여전히 막혀 있습니다.
다만 이건 “미국 기관에 한정한 해제”입니다. 모델 그 자체가 강력한 자산이 된 겁니다.

타임라인

중요한 사건들을 모은 타임라인은 대략 아래와 같습니다.

사건 관전 포인트 4가지

1. 최고의 모델 =/ 공공재

가장 중요한 건 분명합니다. 제일 좋은 AI 모델의 출시가 정부 제재로 막히거나 통제됐다는 것, 그리고 그 통제 주체가 미국 정부라는 것이죠.

페이블5 차단과 묘하게 다른 점도 있는데요. “출시 전”부터 국가가 개입했다는 겁니다. 게다가 '승인의 주체'가 정부인 것으로 알려진 것도 큰 차이입니다. 후속 대응이 아닌 선제적 관리이고, 이건 아예 국가적인 개입으로 이 '모델'이란 자산을 챙기겠다는 의지로도 볼 수 있습니다.

이는 즉, 모델이 그 자체로 권력이 되었다는 뜻입니다. 예전의 모델은 기업이 파는 상품에 가까웠습니다. 돈만 내면 누구나 쓰는 클라우드 서비스였죠. 하지만 이제는 단순한 상품이 아닙니다. 국가 수준의 ‘자산’이고, 누가 쓸지를 정부가 정합니다.

2. ‘보안 위협’은 진짜 이유일까?

미국 정부가 내세우는 명분은 사이버 보안입니다. 모델이 너무 똑똑해져서 악용되면 위험하다는 거죠. 그런데 이게 정말 진짜 이유일까요?

보안 업계 안에서 오히려 반대 목소리가 나왔습니다. 앨릭스 스타모스(전 페이스북 최고보안책임자)와 케이티 무수리스 루타시큐리티 CEO 등 사이버 보안 리더들이 페이블5 차단 관련해 백악관에 공개서한을 보냈는데요, 요지는 이랬습니다. AI는 이미 2025년부터 사람을 뛰어넘는 수준으로 취약점을 찾아내며 문제를 만들어 왔다는 거예요. 새삼스러운 능력이 아니라는 겁니다.

그들은 한발 더 나아가, 방어자가 AI에게 코드의 버그를 고치고 그 패치가 왜 중요한지 설명하게 하는 건 가드레일 우회가 아니라 정상적인 수비라고 짚었습니다. 미토스 같은 모델은 오히려 방어에 쓰이는 쪽이라는 거죠. AI를 활용한 공격과 방어는 이미 2025년부터 본격화됐습니다. 모델을 막는다고 갑자기 통제할 수 있는 단계가 아니라는 뜻입니다. AI는 진즉 보안 위협을 만들고 다녔다는 거죠.

On Transparent AI Cyber Protections <출처: freefable.org>

3. 진짜 이유와 그들이 처한 상황

이 모델들이 정말 위협인지를 판단하려면, 미국 정부와 모델 회사, 이들이 어떤 상황에 놓여 있는지부터 봐야 합니다. 크게 두 가지입니다.

첫째, 중국과의 지정학적 긴장입니다.

중국은 지금 미국의 뒤를 잇는 AI 강국입니다. 실제로 위의 보안 임원들 성명에서도 “중국의 모델들이 겨우 몇 달 정도 뒤져 있을 뿐이다”라고 했고요. AI가 모든 산업을 잠식하는 시점인 만큼, 미국에서도 이건 견제해야 할 요소입니다. 엔비디아의 반도체 판매 금지 정책에 이어 이번 모델 금지 정책 역시 비슷한 방향을 띱니다. 물론 이건 중국뿐만 아니라 “미국이 아닌 모든 곳”인 것이 차이라면 차이겠죠.

다만, 이게 정말 옳은 방식인지는 의문이 있습니다. 차단의 법적 근거가 되는 BIS 규칙은 비공개(closed weight) 모델만 통제합니다. 누구나 내려받아 직접 돌릴 수 있는 오픈웨이트 모델은 사실상 막을 방법이 없어요. 그러니 미국이 자국 모델을 막으면, 다른 사용자들이 중국 모델로 옮겨 가도록 등을 떠미는 셈이 될지도 모릅니다.

둘째, 앤트로픽과 오픈AI의 IPO가 코앞입니다.

오픈AI는 원래 연내 상장을 바라보고 있다고 알려져 있습니다. 당연히 GPT-5.6 지연은 기업 가치에 변수가 됩니다. 정부의 통제와 자본시장 일정이 맞물리면서, 두 회사가 정부와 어떤 관계를 맺느냐가 곧 기업 가치 문제가 돼 버린 거죠. 그런 점에서 정부와 척을 진 앤트로픽과 달리 오픈AI는 정부와 손을 잡은 것에 가깝습니다.

다만, 지금 확인한 여러 사건과 맞물려 두 기업의 IPO가 미뤄질 것이라는 전망도 나옵니다. 기업의 IPO가 우리 실무자에게는 먼 얘기처럼 들려도, 지금처럼 모델을 쓸 수 있는지에 영향을 끼친다면 남 일이 아닙니다. 이러한 전략이 어떤 결과로 돌아올지는 더 지켜볼 필요가 있습니다.

4. 행정명령과 어긋나는 조치, 그리고 다음 차

마지막으로 묘한 부분이 하나 있습니다. 백악관은 지난 6월 2일, 첨단 인공지능 혁신과 안보 증진을 위한 행정명령을 발표했습니다.

이 행정명령 제3조 C항에는 “강제적인 정부 라이선스나 사전심사, 허가 요건을 만드는 것으로 해석할 수 없다”는 표현이 있죠. 그런데 이번 조치는 고객을 한 명씩 승인하는 방식, 사실상의 사전심사입니다. 행정명령과 반대라는 겁니다.

Executive Order 14409 <출처: The White House>

게다가 어떤 모델이 통제 대상이 되는지(covered frontier model)의 기준은 NSA의 비공개 벤치마크에 위임돼 있습니다. 구체적인 기준이 공개돼 있지 않아요. 그래서 이들보다는 약간 밀리지만, 좋은 모델을 만들고 있는 기업들도 문제입니다. 제미나이를 만드는 구글도, 그록을 만드는 xAI도 바로 다음 타자가 된 겁니다.

다음 차례는 제미나이와 그록일까요? 아무도 모릅니다. 다만 구글은 제미나이 3.5 프로 모델을 6월 중으로 공개하겠다는 약속이 무색하게, 아무런 소식이 없습니다.

미국 말고 한국에 사는 우리는 무엇을 준비해야 하나

그럼 미국 정부의 입장에서 ‘외국인’인 한국의 실무자들한테는 어떤 영향이 있을까요?

단순합니다. 가장 좋은 모델을 못 쓸 확률이 갈수록 커집니다. Opus 4.8과 GPT-5.5가 최고인 지금의 상황이 어쩌면 길어질지도 모르겠습니다.

이처럼 국가 단위 정책과 규제가 국가나 기업보다 개인 단위에게 먼저 영향을 준다는 점이 좀 특이합니다. 한 사람 한 사람, 최신 모델로 일을 더 잘 해 보려던 개인들이 먼저 영향을 받게 된 거죠. 최신 모델이 나오면 생산성도 더 나아질 거라는, 한동안 익숙했던 관성을 내려놓아야 합니다. 다음 모델이 나오면 나아지겠지 하며 미뤄둔 계획을 다시 점검해 봐야겠네요.

그럼 뭘 할 수 있을까요? 지금이야말로 필요할 때 모델을 바꾸거나 검증할 수 있는 운영 구조를 갖췄는지 확인할 차례입니다. 본격적으로 엄청난 의존성에 묶이기 전에요. 지금처럼 단일 벤더의 API에 단일 모델로만 의존하면, 내가 통제할 수 없는 것들로부터 문제가 생길 가능성을 껴안게 됩니다.

그러니 대안 경로를 미리 알아보는 것이 좋겠습니다. 오픈소스 모델을 미리 테스트해 볼 수도 있고, 하위 모델로도 나은 결과를 내도록 하네스를 정비할 수도 있겠습니다. 거창한 대비라기보다, 어느 날 갑자기 쓰던 모델이 막혔을 때 다른 손을 쓸 수 있게 해 두는 준비입니다.

마치며

AI를 둘러싼 일들의 무서운 점은, “그럴 수도 있다”는 경고가 현실이 되기까지 걸리는 시간이 정말 짧다는 데 있습니다. 모델을 국가가 통제할지도 모른다는 말이 나온 지 얼마 되지도 않아 두 번이나 실제로 벌어졌으니까요.

이제 모델은 완벽한 전략 자산이 됐습니다. 누가 쓰고 누가 못 쓰는지, 언제 풀고 언제 막힐지 지구에서 가장 강력한 정부가 결정합니다. AI 거버넌스가 정책 전문가들만의 주제가 아니라, 매일 AI를 쓰는 사람 모두의 문제가 되는 시점이 다가오고 있습니다.

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AI 쓰는데 왜 생산성은 10%밖에 늘지 않을까?

AI 생산성 패러독스와 생산성의 정체

AI의 등장 후, 많은 분들이 AI 툴을 사용하고 있습니다. 그런데 어느 날 경영진으로부터 “그래, AI 도입했으니 얼마나 생산성이 높아졌는지 보고해.” 또는 “왜 도입한 만큼 성과가 안 나오는 거야?”라는 질문을 받았을 때 어떻게 대답하실 건가요?

실제로 우리의 생산성은 향상된 게 맞을까요? 느낌으론 그런 것 같은데 데이터로 말해보라고 하면 애매할 겁니다. 그럼 해외에선 다를까요? DX 2025 개발자 서베이에 의하면, 전 세계 12만 1천 명의 개발자를 조사한 결과, 92.6%가 AI 툴을 한 달에 한 번 이상 쓴다고 답했습니다. 그런데 그들이 얻은 생산성 향상은 약 10%이며, 이 숫자는 1년째 그 자리에 멈춰 있었죠.

또 다른 METR 조사에 따르면, 개발자들에게 “AI 덕분에 얼마나 빨라졌느냐”고 물었을 때 평균 20% 빨라졌다고 답했지만, 실제로 통제된 환경에서 측정해 보면19% 더 느려져있었다고 합니다. 그만큼 자기 인식과 측정값 사이에 괴리가 있는 겁니다.

그렇다면 정말 AI 툴을 쓴다고 생산성이 느는 게 아니라면, 격차는 어디서 벌어지는 걸까요? 이번 글에서는 이에 대한 통계와 사례를 살펴보고, 이 격차를 극복하는 사람들의 공통점을 알아보겠습니다.

AI를 매일 쓰는 사람도 부딪히는 4가지 한계

한계 1. 빠른데 안전하지 않다

2025년 12월, CodeRabbit이 GitHub 오픈소스 PR 470건을 분석한 보고서를 냈습니다. AI가 같이 작성한 PR 320건과 사람이 직접 쓴 PR 150건을 비교한 결과는 다소 충격적이었습니다. AI가 생성한 코드가 사람이 쓴 코드보다, 보안 취약점은 2.74배, 전체 이슈가 1.7배(PR당 10.83건 vs 6.45건)나 많았거든요.

속도가 빨라진 만큼 빈틈도 같이 늘어난 것이죠. 더 무서운 점은 빨리 만든 사람일수록 그 빈틈을 검토하지 않는다는 점입니다. 코드 한 줄 한 줄 이해하기보다, “일단 작동하니까 됐다”고 넘기는 경우가 많아진 거죠. 그렇게 AI에게 암묵적으로 의존하게 됩니다.

이러한 이슈는 보안뿐만 아니라, 다양한 카테고리에서 발생했습니다. 아래 표는 사람이 개발한 코드 대비 AI가 만든 코드에서 발생되는 이슈를 비교한 겁니다.

표면적으로는 “잘 돌아가는” 코드처럼 보여도 안을 들여다보면 예외 처리는 빠져 있고, 성능 최적화는 전혀 고려하지 않았습니다. 가독성은 3배나 떨어졌고요. AI는 “작동”을 우선시하지 “유지보수성”을 우선시하지 않는다는 사실이 데이터로 드러났습니다. 그 원인은 AI는 통계적 추론을 할 뿐 비즈니스 로직의 의미를 모릅니다. 따라서 표면적 정확성을 우선하기에 보호적 제어 흐름을 건너뛰고, 학습 데이터의 노후화 때문에 보안 패턴이 뒤떨어지게 된다는 것이죠.

한계 2. 작은 건 잘하는데 큰 건 무너진다

최상위 AI 에이전트들은 SWE-bench Verified에서 70%를 넘는 안정적인 점수를 받습니다. 1년 전 33%에서 빠르게 올라온 숫자죠. 그런데 실제 엔터프라이즈 코드베이스로 가져가면 성과가 떨어집니다.

그 이유는 “로컬 추론(local reasoning)”과 “글로벌 추론(global reasoning)”의 차이인데요. AI는 함수 하나, 모듈 하나는 똑똑하게 다룹니다. 그런데 수십 개 파일이 얽혀 있는 레거시 시스템 전체를 머릿속에 그리는 일은 못합니다. 부분은 보지만, 전체의 연결 구조를 못 읽는 거죠.

한 사례를 들어볼게요. 200줄짜리 함수 하나를 리팩토링해달라고 하면 AI는 매끄럽게 해냅니다. 그런데 결제 모듈에서 시작해, 인증·로깅·알림 시스템까지 30개 파일을 동시에 손봐야 하는 마이그레이션을 시키면, 일곱 번째 파일쯤부터 처음 잡은 맥락을 흘리기 시작합니다.

끝까지 가도 코드는 작동합니다. 다만 처음 의도와는 다르게 작동할 뿐이죠. 그리고 그 차이가 프로덕션에서는 이슈로 터져나옵니다. 코드 영역만 그런 건 아닙니다. 기획서 10~20장은 잘 다듬어 주지만, 그 이상 넘어가는 100페이지 분량의 비즈니스 전략을 일관되게 짜는 것에도 한계를 드러내죠.

한계 3. 에이전트가 임의적 판단으로 사고를 친다

2026년 5월, Docker가 발표한 보고서를 보면, 6개 주요 AI 툴(Amazon Kiro, Replit AI Agent, Google Antigravity IDE, Claude Code, Claude Cowork, Cursor)에서 최소 10건 이상의 boundary 사고가 보고됐습니다.

가장 회자된 사고를 보면, 2025년 12월 8일 한 개발자가 Claude Code에게 오래된 저장소의 패키지를 정리해 달라고 요청했고, 에이전트는 다음 명령어를 실행했습니다.

rm -rf tests/ patches/ plan/ ~/

사용자의 홈 디렉터리 전체를 통째로 지워버린 겁니다. 데스크톱, 문서, Keychain 인증 정보까지 전부 말이죠. 의도한 건 아니었지만, 권한 범위 안이었습니다.

이런 사고는 일회성 이슈가 아니라 구조적 위험이 됩니다. 그래서 저는 책 ‘AI 시대의 설계자들’에서 이 한계를 다루는 실전 가이드로 ‘AI 에이전트 통제의 6원칙’을 정리해 봤습니다.

<출처: 책 ‘AI 시대의 설계자들’>

예측 가능성:AI가 수행할 모든 단계를 사람의 통제 영역 내에서 사전에 시뮬레이션할 수 있을 때만 가동한다.
진단 및 검증: AI가 도출한 산출물 결과를 단계별로 사람의 눈으로 꼼꼼히 확인하고 교정한다.
스텝 바이 스텝: 한 번에 거대하고 복잡한 명령을 던져 꼬이게 하지 말고, 초소형 단위로 차근차근 전진한다.
폭주 방지: 에러가 발생하거나 헛소리 반복 조짐이 보이면 즉시 실행을 중단하고 컨텍스트 메모리를 초기화한다. (이런 폭주 현상이 생기지 않도록 적절한 제어장치인 하네스를 잘 구성해 두어야 합니다.)
지속적 통제: 시스템 전체의 비상 제어 권한은 언제나 사람의 손바닥 안에 둔다.
허가제: 중요 정보의 반출, 사내 인프라 연동 등 민감한 동작은 반드시 사람의 최종 승인(Approval) 절차를 거친다.

거창해 보이지만 한 줄로 압축하면, “일하기 전에 시뮬레이션, 하는 중에 차단, 한 뒤에 검증”입니다. 앞의 rm -rf ~/ 사고도 예측 가능성과 허가제만 지켜졌어도 막을 수 있었던 일이죠.

영국 AI 보안 연구소는 AI 모델이 사용자를 속이거나, 지시를 무시한 사례가 2025년 10월부터 2026년 3월까지 약 700건으로, 5배 늘었다고 보고했는데요. 자율성이 좋아질수록 사람이 챙겨야 할 항목이 늘어나는 구조라는 겁니다.

한계 2와 3을 합치면 결론이 분명해집니다. 에이전트에게 일을 맡길수록 사람이 확인하고 체크해야 하는 게 더 많아진다는 뜻입니다.

한계 4. AI 툴은 다 쓰는데 생산성은 늘지 않았다

다시 처음에 이야기한 내용을 살펴보면 92.6%가 AI 툴을 쓰고 있지만, 생산성은 10%에서 1년째 멈춰있습니다. 이걸 우리는 “AI 생산성 패러독스”라고 부릅니다. 개인은 빨라졌다고 느끼지만, 조직 단위 KPI에는 변화가 거의 없습니다. AI 툴 도입과 실제 업무의 생산력 사이에는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 깊은 단절이 있다는 뜻입니다.

왜 이런 일이 벌어질까요? 개발은 한 단계로 끝나지 않습니다. 기획 → 설계 → 코드 작성 → 코드 리뷰 → 테스트 → 배포처럼 여러 단계를 거치죠. 그런데 이 중 AI가 잘하는 ‘코드 작성’ 단계는 전체 개발 시간의 25~35%밖에 차지하지 않습니다. 나머지 65~75%는 여전히 사람이 책임져야 하는 다른 단계들이죠.

그러니 AI로 개발 단계를 두 배 빠르게 만들어도 전체 일정은 그만큼 줄지 않습니다. 오히려 작성이 빨라진 만큼 만들어지는 코드양이 늘어나고, 그게 다음 단계인 ‘코드 리뷰’에 쏟아져 부담을 폭증시킵니다. 즉, 진짜 시간이 걸리는 ‘병목’ 단계는 작성이 아니라 리뷰였던 겁니다. 병목이 아닌 다른 단계가 빨라져도 진짜 병목이 풀리지 않으니, 전체 속도는 그대로일 수밖에 없습니다.

<출처: 작가, AI로 생성>

실제로 AI를 많이 쓰는 팀은 PR을 98% 더 만들지만 PR 리뷰 시간은 91% 늘었고, 버그도 9% 증가했습니다. 결국 코드 작성 단계만 100% 가속해도, 시스템 전체 속도 향상은 최대 15~25%에 그친다는 계산이 나옵니다.

물론 예외도 있습니다. MIT·Princeton·Wharton·Microsoft가 함께한 현장 실험에서 숙련 개발자에게는 효과가 미미했지만, 주니어 개발자의 단순 과제에는 분명한 효과가 나타났습니다. AI 툴은 “생산성을 키워주는” 게 아니라, “부족한 부분을 메워주는” 방향으로 작동한다는 것이죠.

이 4가지 한계는 AI 모델이 좋아져도 사라지지 않습니다. 물론 어느 순간 특이점이 발생해서 극복할 수도 있겠죠. 하지만 AI의 구조적 특성에서 나오는 본질적 한계 때문에 쉽지 않을 겁니다. AI 모델이 두 배 좋아진다고 보안 취약점이 절반으로 줄지 않고, 컨텍스트 윈도우가 열 배 커진다고 글로벌 추론이 자동으로 가능해지지 않으며, 자율성이 더 좋아진다고 권한 사고가 줄어들지 않습니다. 이런 격차의 정체는 AI 툴의 성능이 아니라 그 AI 툴을 사용하는 사람의 자질에 있다는 뜻입니다.

그런데 이런 한계 앞에서, 어떤 사람들은 거기서 멈추고 어떤 사람들은 그 한계를 넘어갑니다. 그 차이는 무엇일까요?

한계를 넘는 사람의 공통점: 시스템 리터러시 3가지

“프롬프트 엔지니어링은 끝났다”

올해 부쩍 자주 들리는 말이 있습니다. 바로 “컨텍스트 엔지니어링이 프롬프트 엔지니어링을 대체한다.”는 말입니다. 2026년 3월에 발표된 State of Context Management Report에 따르면, IT·데이터 리더 82%가 “프롬프트만으로는 AI를 규모 있게 운영하기에 부족하다”고 답했고, 데이터팀의 95%가 2026년 안에 컨텍스트 엔지니어링 교육에 투자할 계획이라고 밝혔습니다.

같은 보고서에 더 흥미로운 모순도 보입니다. 보고서에선 이를 “신뢰 격차(Confidence Gap)”라고 하는데요.

서론에서 본 92% - 10% 패러독스와 정확히 같은 구조입니다. “준비됐다”는 자기 평가와 “안 된다”는 현장 경험 사이의 간극이 존재한다는 뜻이죠. 그런데 이런 간극을 줄이고, 코드 리뷰의 병목과 버그를 근본적으로 풀기 위해서는 AI 툴만 발전하면 되는 걸까요? 아닙니다. 시스템을 이해하고, 설계하고, 검증하는 사람에게도 또 다른 역량이 필요합니다. 정보가 어떻게 흐르고, 데이터 뒤에 무엇이 있는지, 무엇을 만들지 결정하는 이 메타 능력을 ‘시스템 리터러시(Systems Literacy)’라고 부릅니다.

1) 맥락을 설계하는 능력

신입 사원에게 아무런 설명 없이 “그거 처리해”라고만 말하면 어떻게 될까요? 아마 엉뚱한 결과가 나오거나 업무를 수행하지 못할 겁니다. AI도 똑같습니다. AI에게는 우리가 제공한 컨텍스트가 곧 “경험”입니다. AI에게 날것의 데이터를 주면 AI도 날것의 답이 돌아오죠. AI 비용을 아끼려고 인풋값을 제한적으로 주지 마세요. 오히려 원하는 품질이 떨어지는 것이 더 치명적인 결과를 초래합니다.

이 자질이 한계 3(에이전트 폭주)을 줄이고, 한계 2(큰 그림 못 봄)를 보완합니다. 에이전트가 멋대로 사고를 치는 건, 우리가 “어디까지 알아서 해도 되는지”의 맥락과 경계를 충분히 주지 않았기 때문인데요. AI가 전체를 못 본다면, 사람이 전체의 지도를 그려 제공해야 합니다. 앞으로 AI 시대에서 사람이 갖춰야 할 능력은 생각의 밀도를 높여 의도와 맥락을 설계할 줄 아는 능력입니다.

2) 표면 너머를 보는 능력

예를 들어, 월간 실적 보고에서 매출이 15% 하락했다고 합시다. AI에게 분석을 시키면 “마케팅 비용 20% 감소”, “신규 고객 유입 감소” 같은 표면적 상관관계를 잘 찾아 분석 보고서를 작성해 줍니다.

하지만 경험 있는 실무자는 여기서 멈추지 않습니다.

“이번 달 영업팀 에이스 두 명이 동시에 퇴사했고, 경쟁사가 공격적인 프로모션을 시작했잖아. 마케팅 비용 감소는 원인이 아니라, 예산 동결이라는 더 큰 의사결정의 결과야.”

증상은 매출 하락이지만, 원인은 조직과 시장이라는 전혀 다른 영역에 있었던 겁니다. AI는 데이터의 범위 안에서 분석합니다. “이 문제의 원인이 여기가 아니라 저기에 있을 수 있다”는 직관은 경험에서만 나옵니다. 우리에게 일어나는 일들이 모두 데이터로 저장되는 것은 아닙니다. 사람들 사이에서의 관계, 조직 문화, 조직 정치 등 수많은 변수들이 존재합니다. 이러한 변수를 AI는 알지 못합니다. 오직 사람만이 가질 수 있는 직관적 경험이기에, 데이터를 넘어 그 뒤에 숨겨진 맥락과 의도를 읽어낼 수 있어야 합니다.

3) 의사결정의 주도권

AI는 “정답”을 찾는 엔진일 뿐이고, 방향을 조작하는 핸들은 결국 사람의 몫입니다. 그 핸들은 구체적으로 세 가지 결정에서 작동합니다.

첫 번째, 무엇을 문제로 인식할 것인가 AI는 우리가 시킨 일을 수행할 뿐, 무엇이 진짜 문제인지 정의해 주지는 않습니다.

예를 들어, “고객 이탈률을 분석해줘”라고 시키면 5분 안에 정교한 통계와 차트가 쏟아집니다. 그런데 진짜 물어야 할 질문은 다른 곳에 있을 수도 있죠. “이 세그먼트의 고객을 우리가 계속 잡을 가치가 있는가? 차라리 단가 높은 다른 세그먼트로 이동하는 게 맞지 않나?” 같은 어떤 문제를 풀 것인가, 그 정의는 사람이 결정하는 영역입니다.

두 번째, 무엇을 개선할 것인가 한정된 시간과 자원으로 모든 걸 동시에 개선할 수는 없습니다. AI는 “여기에 무엇이 잘못됐다”고 알려줄 수 있어도, “그래서 무엇부터 손볼지”는 정해주지 않습니다. 우선순위는 비즈니스 맥락·조직 사정·시장 타이밍을 함께 봐야 내릴 수 있는 판단이고, 이건 앞에서 이야기한 데이터 너머에 있는 정보로만 가능합니다.

세 번째, AI가 준 답이 맞는가 가장 위험한 함정은 AI의 답을 그대로 받아들이는 겁니다. 보안 취약점 2.74배(한계 ①)와 생산성 정체(한계 ④)가 보여주듯, AI 답변은 검증 없이 그대로 쓸 수 있는 결과물이 아닙니다. 코드 한 줄, 분석 한 문장, 결정 한 가지 이 모든 과정에서 답이 맞는지 끝까지 책임지고 판단하는 건 결국 사람의 몫입니다.

이 세 가지 자질은 서로 연결되어, 하나의 시너지로 작동합니다. 맥락을 정확히 설계해야 표면 너머의 진짜 원인을 볼 수 있고, 그 토대 위에서 올바른 의사결정을 내릴 수 있습니다.

다시 정리하면 이렇습니다. “AI를 잘 쓰는 사람은 AI를 신뢰하는 사람이 아니라, AI를 검증하는 사람이다.”

마치며

AI 툴은 바뀌고, 새로운 무언가가 계속 나옵니다. 그런데 통계의 결과는 비슷합니다.

“AI 툴을 쓴다고 생산성이 저절로 늘지 않습니다.”

92%가 쓰는데 생산성 향상은 10%에 머물렀고, 본인은 빨라졌다고 느끼는데 측정하면 느려져 있고, 보안 취약점은 2.74배가 됐습니다. 모델이 좋아져도 이 격차는 자동으로 메워지지 않습니다. 격차를 메우는 건 AI 툴이 아니라 자질입니다. 맥락을 설계하고, 표면 너머를 보고, 무엇을 만들지 결정하는 힘이죠.

AI 툴은 변해도 사람이 가진 끈기와 감각은 변하지 않습니다. 어설프고 실패하더라도, 직접 부딪쳐보시길 바랍니다.

<참고>

[1] DX 2025 개발자 서베이

본문 인용: AI 툴 사용 92.6%, 생산성 향상 약 10% (1년째 정체), “6개 독립 연구의 천장 10%” 메타 분석

[2] CodeRabbit, “State of AI vs Human Code Generation Report”

본문 인용: 보안 취약점 2.74배, 전체 이슈 1.7배 (PR당 10.83건 vs 6.45건)

[3] Docker Blog, “AI Coding Agent Horror Stories: Security Risks Explained”

본문 인용: 6개 AI 툴(Amazon Kiro, Replit AI Agent, Google Antigravity IDE, Claude Code, Claude Cowork, Cursor)에서 10건+ boundary 사고 (2024-10 ~ 2026-02), 2025-12-08 홈 디렉터리 전체 삭제 사례

[4] DataHub, “State of Context Management Report 2026”

표본: 250 IT/데이터 리더

본문 인용: IT/데이터 리더 82%가 “프롬프트만으로는 부족”에 동의, 데이터팀 95%가 2026년 내 컨텍스트 엔지니어링 교육 투자 계획

[5] MIT Technology Review, “AI coding is now everywhere. But not everyone is convinced.”

본문 인용: METR 연구: 개발자 본인 인식 20% 빨라짐 vs 실측 19% 느려짐 (39%p 괴리), SWE-bench Verified 70%+ 안정 도달 (1년 전 33%에서 상승), Mike Judge 6주 자가 측정 21% 느려짐, MS·구글 임원 “신규 코드의 25% AI 생성” 발언

[6] 책《AI 시대의 설계자들》

본문 인용: AI 에이전트 통제의 6원칙, 시스템 리터러시

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"AI 도입하고 싶다" 한마디가 8억 견적서 되는 이유

이 글은 위시켓과 함께 브랜디드 콘텐츠로 작성했습니다

매출 1,000억 규모 유통·제조 기업의 AI 도입에 9개월, 8억 원.

제가 실제로 만난 한 대표님이 받아 든 견적입니다. 제 기준으로는 너무 느리고 비쌉니다. 하지만 견적서를 받아 든 쪽은 그걸 판단하기가 어렵습니다. 이 비용과 기간이 정말 필요한지, 원래 이 정도 가격인지, 들인 만큼 원하는 수준에 닿을 수 있는지, 기준 자체를 알기 어렵기 때문입니다. 물론 그만한 기간과 규모가 필요한 기업도 있습니다. 다만 그 대표님의 실제 필요는 9개월, 8억보다 훨씬 빠르고 저렴하게 풀 수 있는 것이었습니다.

그런데도 8억이라는 숫자가 나왔습니다. 왜일까요?

저는 위시켓 AIDP 사업부를 이끌며 기업들의 AI 도입을 돕고 있습니다. 삼정KPMG, 딜로이트, 메가존클라우드, 그리고 IT 아웃소싱 플랫폼인 위시켓을 거치며 IT B2B 시장을 여러 각도에서 겪어왔습니다.

이 글에서는 제가 현장에서 만난 AX 담당자, 대표들과의 대화, 그간의 IT 시장에 대한 저의 경험을 바탕으로 "AI를 도입하고 싶다"는 한마디가 왜 9개월, 8억 원짜리 견적서가 되는지, 그리고 한국 AX(AI 전환) 시장의 진짜 공백이 어디에 있는지 이야기해보려 합니다.

이홍주 위시켓 AIDP 사업부 리더 <출처: 위시켓 AIDP>

AX 5단계 프레임워크

저는 기업의 AX 준비 상태를 크게 다섯 단계로 봅니다.

첫 번째는 아직 종이 문서, 수기 결재, 구두 보고 중심으로 일이 돌아가는 단계입니다. 이 단계에서는 AI 도입을 생각하기에 앞서, 먼저 업무를 데이터로 남기는 일이 필요합니다. 업무가 기록되지 않으면 AI가 읽을 것도, 학습할 것도, 연결할 것도 없기 때문입니다.

두 번째는 엑셀과 담당자에게 업무가 의존하는 단계입니다. 많은 기업이 여기에 있습니다. 스프레드시트, 오래된 사내 시스템, 담당자의 기억이 함께 업무를 굴립니다. 겉으로는 시스템이 있는 것처럼 보이지만, 실제 판단은 특정 담당자의 머릿속에 남아 있는 경우가 많습니다. 정산 기준, 발주 예외, 거래처별 조건, 승인 흐름 같은 것들이 문서나 시스템이 아니라 사람에게 붙어 있는 상태입니다. 이들의 핵심 자산이 직원의 머릿속에만 있는 셈입니다. 이 단계에서는 무거운 전사 시스템이 아니라, 사람 머릿속에 있는 일의 흐름을 시스템으로 안전하게 옮겨오는 일이 먼저입니다.

세 번째는 AI 도구가 부서별로 흩어져 있는 단계입니다. 어떤 팀은 챗GPT(ChatGPT)를 쓰고, 어떤 팀은 클로드(Claude)를 쓰고, 또 다른 팀은 별도의 자동화 도구를 씁니다. 문제는 이 도구들이 사내 데이터와 제대로 연결되어 있지 않다는 점입니다. 개인의 생산성은 조금 올라갈 수 있지만, 회사 전체의 일하는 방식이 바뀌지는 않습니다. 이 단계에 있는 기업은 부서별로 흩어져 있는 단편적인 도구와 데이터를 하나의 통합 환경으로 모으고 정렬하는 게 중요합니다. 이를 통해 전사적인 시너지가 나는 것을 목표로 삼아야 합니다.

네 번째는 전사 차원의 AI 시스템이 운영되는 단계입니다. 사내 데이터와 권한, 프롬프트, 업무 기준이 어느 정도 통합되어 있고, AI가 특정 업무 흐름 안에서 반복적으로 활용됩니다. 이 단계에서는 단순히 도구를 쓰는 것을 넘어, 회사의 판단 기준과 업무 규칙을 AI가 이해할 수 있는 구조로 정리하는 일이 중요해집니다.

다섯 번째는AI가 회사의 의사결정과 운영 방식에 자연스럽게 녹아든 단계입니다. 이때 AI는 별도의 프로젝트나 도구가 아니라, 조직이 일하는 기본 방식의 일부가 됩니다. 새로운 기능을 한 번 도입하는 것보다, 계속해서 운영하고 개선하는 역량이 더 중요해집니다.

비 IT 기업 AX 5단계<출처: 작가, Napkin AI로 제작>

다섯 단계 모두 중요하지만, 대부분의 뼈아픈 실패는 2단계 회사를 4~5단계로 잘못 진단하고, 엉뚱한 처방을 밀어붙이는 데서 발생합니다. "AI를 도입하고 싶다"는 한마디를 그대로 받아들여 전사 AI 플랫폼을 설계하거나, 수십 페이지짜리 로드맵을 그려놓고, 정작 현장에서는 엑셀 하나 정리되지 않은 채 프로젝트가 표류하는 상황. 저는 이것을 AX 시장의 ‘오진’이라고 봅니다.

왜 오진이 발생하는지는 뒤에서 다루겠습니다. 먼저 2단계 현장의 실제 모습부터 보겠습니다.

우리가 현장에서 배운 것: AX 2단계의 현실

2단계 이야기를 좀 더 해야 합니다. 여기가 한국 AX 시장의 진짜 승부처이기 때문입니다.

2026년 5월 기준, 위시켓 AIDP가 6주간 진행한 AX 무료 진단 52건 중 37건, 약 70%가 2단계에 해당했습니다. 물론 무료 진단을 신청한 기업이라는 점에서 표본 편향이 있을 수 있습니다. 다만 이 데이터가 보여주는 흐름은 의미가 있습니다. 업종은 제조, 유통, 물류, 건설로 다양했지만 놀라울 만큼 일관된 공통점이 있었습니다.

이 기업들은 완전한 아날로그 상태가 아닙니다. 이미 엑셀을 쓰고 있고, 일부 사내 시스템도 있습니다. 정산, 발주, 재고, 승인, 고객 응대 같은 업무도 나름의 방식으로 돌아갑니다. 겉으로 보면 시스템이 있는 회사입니다.

그런데 안으로 들어가면 풍경이 완전히 달라집니다.

모든 시스템은 그저 기록용 장부일 뿐이고, 모든 비즈니스 맥락은 엑셀에, 카톡에, 담당자의 암묵지에 흩어져 있습니다.

한 유통 기업의 정산 업무를 예로 들겠습니다. 정산 기준 데이터는 엑셀 파일 여러 개에 나뉘어 있었습니다. 거래처별 예외 조건은 담당자의 카카오톡 대화방 어딘가에 있었습니다. 그리고 "이 건은 이번 달에 넣고, 저 건은 다음 달로 미루자" 같은 최종 판단은 10년 차 실무자의 경험과 감에 의존하고 있었습니다. 그 실무자가 휴가를 가면 정산이 멈춥니다. 퇴사하면 기준 자체가 사라집니다.

한 중견 제조 기업에서도 비슷한 풍경을 만났습니다. 생산 계획을 수립하는 핵심 로직은 ERP가 아니라 공장장의 30년 경험에 있었고, 자재 발주 기준은 구매 담당자의 엑셀 매크로에 의존하고 있었습니다.

이것이 처절한 현실입니다. ERP가 있어도, 그룹웨어가 있어도, 의사결정의 진짜 맥락은 시스템 바깥에 존재합니다. 업무 로직이 코드나 데이터베이스에 있는 것이 아니라, 특정 사람의 기억과 습관에 박혀 있습니다.

한국 비IT 기업의 진짜 시장은 바로 이 2단계에 있습니다. 이 2단계에 머물러 있는 기업들이 다음 5년 한국 IT 시장의 판도를 가를 핵심 변수입니다.

그런데 이 무대에 서 있는 플레이어가 거의 없습니다.

왜 8억짜리 견적이 존재하는가: 리스크를 회피하는 시장 구조

고객이 "AI를 도입하고 싶다"는 말에, 시장의 공급자들은 각자의 언어로 번역을 시작합니다.

SI는 '구축'으로 번역합니다. 요건을 정의하고, 시스템을 만들고, 납품합니다. 컨설팅 펌은 '로드맵'으로 번역합니다. 큰 방향을 잡고, 단계별 계획을 세우고, 보고서를 전달합니다. SaaS·AI 솔루션 업체는 '솔루션 도입'으로 번역합니다. 제품을 제안하고, 도입 일정을 잡고, 라이선스를 판매합니다.

각각의 번역이 틀린 것은 아닙니다. 물론 예외적인 플레이어도 있지만, 시장의 지배적 구조는 여전히 같은 방향을 가리킵니다.

한국의 전통적인 SI, 컨설팅 펌, AI 솔루션 업체는 각자의 영역에서 분명한 강점을 갖고 있습니다. 다만 그 사업 구조의 특성상, 고객의 혁신(Transformation)보다 자신의 리스크를 줄이는 방향으로 움직이기 쉽습니다.

SI 계약에서는 요건 정의서에 없는 일이 '추가 개발 범위'로 잡히는 경우가 많습니다. 컨설팅은 로드맵을 그려주되 실행의 책임은 대체로 고객에게 남습니다. SaaS는 제품이 풀 수 있는 범위 안에서 문제를 정의하다 보니, 제품 밖의 문제는 고객의 업무 프로세스 탓으로 돌아가기도 합니다.

<출처: 작가, Napkin AI로 제작>

이 구조에서 리스크는 어디로 갈까요? 고객에게 갑니다. 요건 정의의 정확성, 로드맵 실행의 역량, 솔루션에 맞춘 프로세스 재설계, 이러한 모든 불확실성을 고객이 짊어지게 됩니다.

그리고 2단계 기업에게 이 불확실성은 치명적입니다. 업무 기준이 엑셀과 사람 머릿속에 있는 회사가 정확한 요건 정의서를 어떻게 쓸 수 있을까요? 데이터 파이프라인이 없는 회사가 AI 로드맵을 어떻게 실행할까요?

리스크를 줄이는 데 초점을 둔 구조만으로는 2단계를 돌파하기 어렵습니다.

공급자도 이 사실을 압니다. 그래서 리스크를 가격에 녹입니다. 불확실한 현장, 정리되지 않은 데이터, 바뀔 수 있는 요건, 이 모든 것에 대한 보험료가 견적서에 쌓입니다. 현재 시장은 이러한 리스크 비용이 압도적으로 높고, 이를 통제할 역량은 부재합니다. 그 결과가 비IT 기업이 감당하기 어려운 ‘8억 원’이라는 숨 막히는 제안으로 돌아오는 것입니다.

2단계 기업에서 이런 불확실성이 높은 이유는 기술의 문제가 아니라, 비즈니스 맥락이 구조화되지 않았기 때문입니다. 업무 기준이 어디에 있는지, 예외 조건이 무엇인지, 의사결정이 어떤 흐름으로 이루어지는지가 가시화되지 않은 상태죠. 이것이 견적을 부풀리고, 프로젝트를 표류시키고, 결국 실패로 이끄는 근본 원인입니다. 따라서 2단계를 돌파하려면, 기술을 도입하기 전에 비즈니스 맥락을 가시화해야 합니다.

2단계를 돌파하려면: 맥락의 구조화, 데이터 루프, 그리고 현장

그렇다면 2단계를 어떻게 돌파할 수 있을까요? 저는 세 가지가 필요하다고 봅니다.

첫째, 사람 머릿속에만 있던 업무 규칙을 누구나 읽고 따를 수 있는 명시적 지식 체계로 만드는 작업이 필요합니다. 저희는 이를 '온톨로지구성'이라고 부릅니다. 한 유통 기업에서는 엑셀에서 '노란색 셀 = 수수료율 예외 적용'이라는 규칙이 있었습니다. 한 제조 기업에서는 '이 자재는 리드타임 3주, 저 자재는 긴급 발주 가능'이라는 기준을 갖고 있었죠. 이런 것들을 체계적으로 구조화하는 것입니다.

엑셀과 카톡과 담당자의 머릿속에 흩어져 있는 업무 기준, 예외 조건, 의사결정 로직을 끄집어내서 정리하는 작업입니다. "이 거래처는 월말 정산이고, 저 거래처는 건별 정산이며, 반품이 발생하면 이런 기준으로 처리한다"와 같은 담당자의 구체적인 맥락을 명시적인 지식 구조로 만드는 것입니다. 이것이 모든 것의 출발점입니다.

둘째, 데이터가 축적되면서 온톨로지가 다시 강화되는 피드백 루프를 만들어야 합니다.처음에 구성한 온톨로지는 완벽하지 않습니다. 현장에서 실제 데이터가 쌓이기 시작하면, 빠진 예외 조건이 드러나고, 잘못 정의된 기준이 보이고, 새로운 패턴이 나타납니다. 이 데이터가 다시 온톨로지를 수정하고, 수정된 온톨로지가 더 나은 데이터 수집을 이끕니다. 이 순환이 돌아가기 시작하면 비로소 AI가 작동할 수 있는 기반이 만들어집니다.

셋째, 이 모든 과정은 현장에서 일어나야 합니다. 이 과정은 결코 아름답지 않습니다. 깔끔한 보고서나 세련된 대시보드로 시작되지 않습니다. 담당자 옆에 앉아서 "이 엑셀에서 이 셀은 왜 노란색인가요?"를 묻는 데서 시작됩니다. 회의실이 아니라 현장에서, 슬라이드가 아니라 실제 업무 화면 앞에서, 직접 현장을 돌며 정리하고, 방향과 가설을 제시하고, 설득하고, 실현해야 합니다.

이것이 진짜 AX의 시작점입니다. AI 모델을 고르는 것이 아니라, 지금 이 회사의 업무가 어디까지 시스템화되어 있는지를 직접 보고, 맥락을 구조화하고, 작은 루프부터 돌려보는 것. 화려하지 않지만, 이 과정을 건너뛰면 어떤 AI 솔루션을 도입해도 현장에서 쓰이지 않는 도구로 남게 됩니다.

병목은 기술이 아니라 맥락이다

솔직히 말씀드리겠습니다. 위시켓도 처음부터 이 문제를 정확히 본 것은 아니었습니다.

AX라는 이름이 붙은 순간, 저희 역시 고객의 문제를 더 큰 시스템 구축 과제로 해석하려 했던 적이 있습니다. 저희도 처음에는 ‘AI 도입을 하고 싶다’는 고객의 말을 전사 시스템, 데이터 통합, AI 기능 개발의 문제로 받아들였습니다. 더 완성도 높은 시스템을 만들고, 더 많은 데이터를 연결하고, 더 큰 범위의 업무를 한 번에 바꾸는 것이 좋은 처방처럼 보였습니다.

하지만 실제 프로젝트를 들여다볼수록, 현장에 들어갈수록, 병목은 기술이 아니라 맥락에 있었습니다. 시스템이 없어서가 아니라, 시스템 바깥에 있는 업무의 진짜 로직을 아무도 구조화하지 않았기 때문이었습니다.

그래서 위시켓 AIDP는 실행 방식 자체를 바꿨습니다. 2주 단위 스프린트로 매 회차 성과를 확인하고, 다음 단계를 결정합니다. 요건 정의서를 완성한 뒤 실행에 들어가는 것이 아니라, 진단하면서 실행하고, 실행하면서 진단을 수정하는 순환 구조로 움직입니다. FDE(Field Delivery Engineer)가 고객 현장에 상주하며 실무자와 함께 작업합니다.

앞서 말한 유통 기업의 경우, AIDP 팀이 현장에 상주하며 엑셀 파일들의 정산 기준을 구조화했고, 담당자의 카카오톡에서 예외 조건들을 추출해 명시적인 업무 규칙으로 전환했습니다. 그 결과 특정 실무자에 의존하던 정산 프로세스가 팀 누구나 운영 가능한 시스템으로 바뀌었습니다. 제조 기업에서도 마찬가지였습니다. 공장장의 머릿속에만 있던 생산 계획 로직을 구조화하고, 구매 담당자의 엑셀 매크로를 시스템이 읽을 수 있는 발주 기준으로 전환했습니다.

2단계에서 3단계로 넘어가는 과정은 쉽지 않습니다. 하지만 진단에서 끝나지 않고 맥락의 구조화에서 데이터 루프 설계, 실행, 운영까지 그 지난한 과정을 고객과 함께 풀어내는 것이 저희가 현장에서 찾은 답입니다.

저희가 AX 시장의 오진을 이야기하는 것은 누군가를 비판하기 위해서가 아닙니다. 저희 역시 그 구조 안에 있었기 때문입니다. 그래서 그 구조를 너무 잘 알기 때문에, 그 문제를 함께 풀어보고 싶어서입니다. AX는 단순히 AI 기술을 도입하는 일이 아닙니다. 회사 안에 흩어져 있던 업무 흐름, 판단 기준, 암묵지를 시스템이 이해할 수 있는 형태로 옮기는 일입니다. 그 과정이 있어야 AI도 실제 업무 안에서 작동할 수 있습니다.

AX의 출발점은 AI가 아니라 진단이다

지금 국내에는 엑셀과 오래된 시스템에 기대 일하면서도, 이제는 AI로 다음 단계에 넘어가야 한다고 느끼는 2단계 기업이 수없이 많습니다. 한국에서 AI를 통한 성장의 향방은 결국 이 기업들에서 갈립니다. 이들의 AI 전환이 제대로 풀리느냐에 따라, 한국 시장의 다음 5년이 달라질 것입니다.

저희는 사람들이 더 스마트하게 일하는 세상을 꿈꿉니다. 처음에는 소프트웨어가 그 길을 열어준다고 생각했습니다. 그리고 이제는 AI의 발전으로, 더 나은 결과물을 더 똑똑하게 만들어내는 환경이 마련됐습니다. 위시켓 AIDP는 이 환경을 소수의 기업만 누리는 희소한 가치로 두려 하지 않습니다. 누구나 더 똑똑하게 일할 수 있는 업무 환경을 만드는 것, 그것이 저희가 일하는 이유입니다.

그 환경은 한꺼번에 큰 시스템을 들이는 데서 오지 않습니다. 지금 이 회사가 어디에 서 있는지 정확히 보는 데서 시작됩니다.좋은 프로젝트가 정확한 문제 정의에서 시작되듯, AX도 정확한 진단에서 시작됩니다. AI라는 말이 넓고 강력한 만큼 더 그렇습니다. 그래서 AX의 출발점은 AI가 아니라 진단입니다.

그 진단의 경험이 시장에 쌓일수록, 8억짜리 견적서 같은 일은 줄어듭니다. 기업은 자기 단계에 맞는 처방을 받고, 공급자는 불필요한 리스크 비용을 덜어냅니다. 위시켓이 현장에서 배운 것을 이렇게 글로 나누는 이유도 거기에 있습니다.

그 시작은 거창하지 않습니다. 지금 우리 회사가 어느 단계에 서 있는지, 그 질문에서부터 같이 출발하면 됩니다.

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동작하는 사이트와 사용자에게 닿는 사이트는 다른 문제다

저는 개인적으로 실생활의 불편을 해결해 보려고 작은 서비스를 하나 만들었습니다. 제가 직접 쓸 때는 기능도 잘 동작했고, 만족스러웠습니다. 문제는 그다음이었습니다. 서버는 성공을 뜻하는 200을 응답했지만, 저 말고 다른 사람들이 이 서비스를 만날 방법은 없었습니다. 그렇다면 "다른 사람도 이걸 쓰게 하려면 어떻게 해야 할까?" 그 질문을 붙들고, 제가 정리한 것들을 다뤄보고자 합니다.

이번 글에서 다루고 싶은 건 세 가지입니다.

첫째, 기능이 동작하는 것과 사용자가 그 기능을 발견하는 것은 완전히 다른 문제라는 점.
둘째, SEO(검색엔진 최적화)는 검색엔진을 위한 장식이 아니라, 제품이 외부에 자신을 설명하는 방식이라는 점.
셋째, 그 설명이 계속 바뀔 거라면 메타데이터도 한곳에서 관리해야 한다는 점.

기능이 동작한다는 말의 한계

도메인을 사고 배포를 마쳤을 때, 저는 프로젝트를 완성했다고 생각했습니다. 링크를 열면 화면이 떴고, 기능도 정상적으로 돌아갔으며, 보여준 친구들의 반응도 좋았으니까요.

개발자에게 배포는 완성입니다. 로컬에만 있던 결과물이 공개 주소를 갖고 누구나 접근할 수 있는 상태가 되는 순간이니까요. 하지만 사용자 입장에서 그 사이트는 아직 시작되지도 않았습니다. 검색되지 않고, 제대로 설명되지 않으며, 링크를 받아도 무엇을 하는 곳인지 드러나지 않는 페이지는 '없는 제품'에 가깝습니다. 누군가 직접 링크를 건네주지 않는 한, 사용자가 제품과 마주칠 경로 자체가 없기 때문입니다.

<출처: 작가, ChatGPT로 생성>

그래서 자연스럽게 SEO를 떠올렸습니다. SEO(Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화)는 검색엔진이 내 페이지를 잘 읽고, 알맞게 정리해서, 검색 결과에 제대로 노출할 수 있도록 돕는 작업입니다. 보통은 도메인을 등록하고 sitemap.xml로 사이트 구조를 알려주며, robots.txt로 크롤링 허용 범위를 설정하면 검색엔진에 페이지를 보여줄 수 있습니다.

처음에는 SEO를 배포 뒤에 덧붙이는 단순한 기술 작업쯤으로 생각했습니다. 제목과 설명 몇 줄 넣고 정적 리소스를 열어두면 끝나는 일처럼 여겼으니까요. 하지만 텅 빈 검색 결과를 마주하자, 문제가 완전히 달라 보였습니다. 막혀 있던 건 제품의 기능이 아니었습니다. 이미 만들어 놓은 서비스가 과연 무엇인지, 외부에 제대로 설명하지 못하고 있다는 점이 진짜 문제였습니다.

그제야 작업이 둘로 갈라져 보였습니다. 기능을 만드는 일, 그리고 만든 기능이 외부에서 발견되고 이해되게 만드는 일. 둘은 긴밀히 이어져 있지만 결코 같은 일은 아니었습니다. 좋은 기능을 만들면 언젠가 사용자가 생길지도 모릅니다. 하지만 그 '언젠가'라는 막연한 기대 사이에는 중요한 단계가 하나 비어 있습니다. 사용자는 제품을 먼저 인지해야 하고, 검색엔진은 페이지의 의도를 먼저 이해해야 한다는 사실입니다.

첫 SEO 작업을 메타 태그 추가로 시작하지 않은 이유

SEO를 구현하는 가장 빠른 길은 각 페이지에 메타 태그를 직접 붙이는 것이었습니다. 페이지마다 제목과 설명을 적고, 새로운 값이 필요해질 때마다 그 자리에 덧붙이면 되니까요. 작은 서비스에서는 보통 이 방식이 가장 빠르고 효율적으로 느껴집니다.

저는 그렇게 시작하지 않았습니다. 대신 페이지의 외부 표현을 담는 메타데이터 모델을 먼저 구축하고, 각 페이지가 그 모델을 통해 자신을 설명하도록 구조를 짰습니다. 판단 기준은 단순했습니다. 한 페이지에만 영향을 주는 값이면, 해당 페이지와 가까운 곳에 둡니다. 반면, 여러 페이지의 외부 표현을 한꺼번에 바꾸는 값이면 한곳에서 모아 관리합니다.

제목, 설명, 대표 URL, 언어 정보, 공유용 이미지 정보 등은 페이지마다 다르면서도, 서비스 전체의 정책이 바뀌면 함께 흔들리는 속성을 가집니다. 이러한 값들을 컨트롤러와 화면 곳곳에 흩어두면, 처음에는 멀쩡해 보이지만, 정책이 하나 추가될 때마다 모든 페이지의 코드를 다시 열어봐야 합니다. 특정 페이지에만 반영이 누락되는 에러가 생기기도 쉽고요.

그래서 첫 작업의 핵심은 메타 태그 몇 줄을 추가하는 게 아니라, “외부에 노출되는 제품 설명을 한곳에서 생성하자”는 아키텍처 관점의 설계 결정이었습니다. 각 페이지는 자신에게 필요한 메타데이터를 요청하고, 화면(View)은 전달받은 값을 그대로 표시할 뿐입니다. 즉, 제품의 '자기소개'를 만드는 책임과 역할을 한곳에 모은 것입니다.

물론 모든 프로젝트에 맞는 방식은 아닙니다. 코드 베이스가 아직 작았기에 가능한 선택이었고, 팀 규모가 크거나 시스템 구조가 복잡했다면, 컴포넌트 간에 더 명확한 경계가 필요했을 것입니다.

SEO를 단순히 검색엔진용 장식으로 바라보면 메타 태그 몇 줄을 붙이는 일이 되고, 제품의 자기소개로 바라보면 그 소개를 어디서 만들고 관리할지부터 고민하게 됩니다. 어쩌면 처음에 정해야 했던 건 메타 태그의 종류가 아니라, 이 제품이 자기 자신을 어디에서 말하게 할 것인가에 대한 근본적인 위치였는지도 모릅니다.

구글 서치 콘솔과 네이버 서치어드바이저를 고른 이유

페이지가 외부에 자기 자신을 설명할 표면을 갖췄어도, 검색엔진이 그 페이지의 존재를 모르면 검색 결과에 등장할 일은 없습니다. 그래서 메타데이터 설계 이후 다음 결정은 "어디에 내 사이트를 등록할 것인가"였습니다.

저는 구글 서치 콘솔(Google Search Console)과 네이버 서치어드바이저, 두 곳을 골랐습니다.

서치 콘솔은 구글 검색에 내 사이트를 등록하고, 사이트맵(sitemap.xml)을 제출하여 색인 상태와 검색 노출 데이터를 확인하는 도구입니다. 네이버 서치어드바이저는 네이버 검색을 대상으로 거의 같은 역할을 수행합니다. 두 도구 모두 무료이며, 사이트 소유권 확인과 사이트맵 제출이 기본 흐름입니다.

선택 기준은 단순했습니다. 국내 사용자를 타깃으로 삼는다면 네이버의 점유율을 무시하기 어렵고, 글로벌 노출이나 타 검색엔진과의 호환성을 고려하면 구글이 사실상 업계 표준에 가깝습니다. 특히 구글은 GA4(Google Analytics 4)와 연동하여 사용자의 유입 흐름과 활동 데이터를 한 번에 파악하기 좋다는 장점도 있습니다.

Google 애널리틱스 프로젝트 화면 <출처: 작가>

다른 검색엔진까지 챙기지 않은 것은, 들이는 시간 대비 추가로 확보할 수 있는 사용자가 얼마나 될지 확신이 없었기 때문입니다. 사이드 프로젝트 단계에서는 여러 검색엔진에 어설프게 걸쳐 두는 것보다, 주요 플랫폼 두 곳을 정확하게 정리하는 편이 훨씬 낫다고 판단했습니다.

<출처: 작가, Claude로 표 생성>

검색엔진 등록 자체보다 더 중요한 효과는 따로 있었습니다. 두 도구 모두 "내 페이지를 검색엔진이 현재 어떻게 바라보고 있는가"를 투명하게 보여줍니다. 그동안 막연하게 추측만 하던 부분이 처음으로 명확한 데이터가 되어 눈앞에 나타난 것입니다. 어떤 페이지가 색인되었는지, 어떤 검색어로 노출되는지, 혹은 어디에서 누락되고 있는지 말이죠.

결국 메타데이터를 한곳에 모은 결정도, 필요한 항목을 미리 잡아둔 결정도 모두 이 대시보드 화면 위에서 검증되는 구조였습니다.

6월 22일 기준, 7일 동안의 검색 노출량: Google Search Console <출처: 작가, 화면 캡처>

6월 22일 기준, 7일 동안의 검색 노출량: 네이버 서치어드바이저 <출처: 작가, 화면 캡처>

6월 22일 기준, 7일 동안의 검색 노출량: Being Webmaster <출처: 작가, 화면 캡처>

당장 쓰지 않을 항목을 미리 둔 이유

가장 망설인 건 따로 있었습니다. “당장 쓰지 않을 항목까지 모델에 넣을 것인가.”

필요할 때마다 추가하면 된다는 생각도 맞습니다. 작은 프로젝트에서 미래를 과하게 그리면 오버 엔지니어링(Over-engineering, 과잉 설계)이 되기 쉽고, 쓰지 않는 항목을 미리 만들어두는 건 자칫 자기만족으로 흐를 수 있으니까요.

그럼에도 몇 가지 항목은 미리 자리를 비워두었습니다. 대표 URL을 무엇으로 정의할지, 언어별 페이지를 어떻게 구분할지, 특정 페이지의 공유 정보를 어떻게 처리할지 같은 것들이었습니다. 이는 '있으면 좋은 기능'이라기보다는, 외부 노출을 본격적으로 다루기 시작하면 거의 반드시 마주치는 핵심 표현 방식에 가까웠습니다.

이 작업은 일반적인 기능 개발과는 성격이 다릅니다. 기능은 제품 방향에 따라 사라지거나 바뀌기도 합니다. 반면, 외부 표현은 한번 공개되면 검색엔진과 사용자에게 지속해서 영향을 줍니다. 그래서 저는 판단 기준을 '지금 화면에서 당장 쓰느냐'가 아니라, '나중에 여러 페이지에 동시에 영향을 줄 수 있는가'에 두었습니다.

시간이 흘러 외부 노출과 관련한 결정들이 실제로 추가되었을 때, 이 선택은 큰 도움이 되었습니다. 각 페이지의 처리 흐름을 전부 다시 손대는 대신, 기존 구조 안에서 값을 확장하고 생성 규칙만 조금 조정하면 됐기 때문입니다. 처음부터 완벽하게 설계했다는 뜻은 아닙니다. 다만 외부에 노출되는 정보는 화면 안쪽의 기능보다 변경 축이 훨씬 넓다는 것, 그리고 검색 결과·공유 화면·언어·검증 정책 등이 뒤늦게 따라붙는다는 사실만큼은 분명해졌습니다.

작은 서비스의 SEO라고 해서 처음부터 크게 만들 필요는 없습니다. 다만 이 질문만큼은 한 번쯤 던져볼 만합니다. "이 페이지가 외부에 보이는 방식을 바꾸고 싶을 때, 나는 과연 몇 군데의 코드를 고쳐야 하는가?" 만약 고쳐야 할 곳이 너무 많다면, 이제 메타데이터도 제품 설계의 중요한 일부로 바라볼 시점인지도 모릅니다.

프로젝트 화면 <출처: 작가 캡처>

기능을 더 붙이는 대신, 발견 가능성을 보기로 했다

사용자를 늘리고 싶을 때 가장 쉽게 선택하는 방법은 기능을 더 만드는 일입니다. 새로운 기능에는 앞으로 전진하는 감각이 있고, 작업한 흔적도 분명하게 남으니까요. 반대로 검색 노출을 손보는 일은 화면에 드러나는 변화가 적고, 핵심 기능이 달라지지도 않습니다. 그래서 우선순위에서 자꾸만 뒤로 밀립니다.

저 역시 그런 유혹을 느꼈습니다. 하지만 당시 마주한 진짜 문제는 기능의 개수가 아니었습니다. 최소한의 기능은 이미 돌아가고 있었고, 직접 써본 사람들의 반응도 나쁘지 않았습니다. 그런데도 유입이 전혀 없다면, 먼저 의심해야 할 곳은 기능이 아니라 '발견 경로'입니다. 사용자가 없는 제품에 기능을 계속 붙이는 건, 때로 당면한 문제를 뒤로 미루는 방식이 되기도 하니까요.

이러한 점검은 코드가 정상적으로 동작하는가와는 완전히 다른 축에 있습니다. “검색하면 나오는가?”, “검색 결과에서 무엇을 하는 서비스인지 명확히 알 수 있는가?”, “링크를 공유했을 때 최소한의 설명이 붙는가?” 제품이 시장에 발을 들이는 순간부터는, 결코 피할 수 없는 질문이기도 합니다.

배포된 사이드 프로젝트는 더 이상 컴퓨터 안의 실험실에 머물지 않습니다. 아무리 작아도 엄연히 시장에 놓인 하나의 제품입니다. 그 순간부터는 '내가 무엇을 만들었는가'보다 '외부에서 이 제품을 어떻게 이해하고 있는가'가 훨씬 더 중요한 질문이 됩니다. 저에게 SEO는 그 제품의 표면을 깨끗하게 정리하는 작업이었습니다. 검색엔진을 속이는 기술이 아니라, 제가 만든 제품을 일관된 언어로 정의하고 설명해 보는 일에 가까웠습니다.

‘동작하는 사이트’와 ‘사용자에게 닿는 사이트’는 전혀 다른 문제였습니다. 사이드 프로젝트를 배포하는 순간, 우리는 단순히 코드를 짜는 개발자에서 제품을 설명하고 유통하는 메이커의 역할까지 함께 부여받습니다.

다음 글에서는 이 표면을 실제로 어떻게 정리했는지, 메타데이터 모델을 어떤 형태로 설계했고, 어떤 필수 항목부터 채워 넣었는지 본격적으로 이어가 보려 합니다. 저처럼 "분명히 배포는 마쳤는데, 아무도 들어오지 않아요."라는 단계에서 멈춰 있는 분이 있다면, 다음 글로 넘어가기 전에 이 질문을 스스로에게 먼저 던져보면 좋겠습니다.

"내 제품은, 내가 없는 자리에서 자기 자신을 어떻게 설명하고 있을까요?"

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Claude Tag, 앤트로픽이 공개한 슬랙에 상주하는 AI 팀원

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: Figma Motion - 이제 Figma에서 디자인하고 모션 작업까지 한 번에
참고할 것: Claude Tag - 슬랙 채널에 상주하며 팀과 함께 일하는 AI 팀원
적용해볼 것: OpenAI Codex 백서 - AI한테 일 시키고 같은 설명 반복하지 않으려면

<출처: Figma>

1. 써볼 것: 이제 Figma에서 디자인하고 모션까지 한 번에

Figma Motion은 Figma가 Config 2026에서 공개한 새 기능입니다. 디자인 화면을 그리던 그 캔버스 안에서 모션까지 바로 만들 수 있게 해줍니다. 지금 오픈 베타이고, Figma가 공개한 체험 파일로 기능을 둘러볼 수 있습니다.

무슨 문제를 해결해 주나요?

지금까지 디자인에 모션을 입히는 일은 따로 떨어져 있었습니다. 디자인은 Figma에서 하고, 애니메이션은 애프터 이펙트나 별도 플러그인으로 옮겨가서 만들고, 다시 개발자에게 넘기는 식이었죠. 일러스트레이터 Adanna Onuekwusi는 일러스트 하나를 움직이려고 외부 도구와 브라우저 플러그인, Figma 사이를 계속 오갔다고 말합니다.

이렇게 도구를 오가면 두 군데서 문제가 생길 수 있습니다. 하나는 디자인과 모션 작업이 다른 파일에 흩어져서, 디자인을 고치면 모션을 또 손봐야 하는 상황입니다. 다른 하나는 모션을 다룰 줄 아는 사람이 없으면 일이 안 돌아간다는 점입니다. 그 사람이 자리를 비우면 작업이 멈춰버리니까요. Figma는 이걸 캔버스 안으로 들여와서, 디자인하던 자리에서 바로 모션을 붙일 수 있게 했습니다.

Motion 모드 <출처: Figma>

어떻게 쓰나요?

Design, Draw, Dev 모드 옆에 Motion 모드가 새로 생겼습니다. 프레임을 Motion 모드로 바꾸면 디자인 옆에 타임라인이 나타나고요.

타임라인에서 레이어를 드래그해 타이밍을 맞추고, 스크럽으로 특정 순간을 미리 보고, 위치·크기·회전·투명도를 각각 키프레임으로 잡습니다. 오토 키프레이밍을 켜면 작업하는 동안의 변화가 자동으로 기록됩니다.
처음이라면 프리셋(fade, move, scale)으로 빠르게 시작한 뒤 캔버스에서 다듬으면 됩니다. 여러 스타일을 쌓아 동시에 재생하거나 순서대로 이어붙일 수도 있고요.
타임라인에 시간 기반 코멘트를 달 수 있어서, 누구든 모션의 특정 순간을 짚어 리뷰에 참여할 수 있습니다.

모션을 한 번도 안 만들어본 사람은 Figma 에이전트에 원하는 걸 설명하면 됩니다. 그러면 컴포넌트와 토큰에 맞춰 실제 키프레임을 만들어줍니다. 이미 모션을 다루는 사람은 반복 작업을 에이전트에 맡기고 이징 곡선이나 타이밍 같은 디테일에 집중할 수 있고요.

모션을 디자인 시스템의 일부로 만들 수도 있습니다. 컴포넌트에 애니메이션을 한 번 입히면, 색이나 글꼴이 그러듯 그 모션이 모든 화면과 협업자 파일로 따라갑니다. 이징(easing)을 모션 변수로 만들어 페이지 단위로 모드를 바꾸면, 그 변수를 쓰는 애니메이션이 한꺼번에 바뀌고요. 매 스프린트마다 모션을 처음부터 다시 만들던 걸, 한 번 정해두고 어디서나 쓰는 방식으로 바꾸는 겁니다.

개발로 넘길 때도 끊기지 않습니다. Dev 모드의 Motion 탭에서 타임라인을 그대로 열어 모든 타이밍과 이징, 키프레임을 확인할 수 있고, CSS나 JSON, React 코드로 바로 복사할 수 있습니다. MCP도 호환돼서 애니메이션 프레임 링크를 코딩 에이전트에 그대로 넘길 수 있고요. MP4, GIF, SVG, WEBM으로 내보내는 것도 됩니다.

누구에게 좋을까요?

디자인과 개발 사이에서 모션이 자꾸 누락되거나 의도와 다르게 구현되는 걸 겪어본 사람
모션을 한 번도 안 만들어봤지만, 내 화면에 작은 인터랙션을 붙여보고 싶은 사람
팀 단위로 일관된 모션을 쌓아두고 재사용하고 싶은 디자인 시스템 담당자

플랜에 따라 쓸 수 있는 범위가 다릅니다. 오픈 베타이고, Starter 사용자는 제한된 익스포트로 써볼 수 있습니다. 모든 플랜의 Full seat 사용자는 모션 기본 기능과 익스포트를 쓸 수 있고, 전체 디자인 시스템 통합과 모션용 Figma 에이전트는 유료 플랜에서 제공됩니다. 이번 발표는 Config 2026에서 함께 공개된 여러 기능 중 Motion에 한정한 내용이라, code layers 같은 다른 발표와는 구분해서 보면 됩니다.

<출처: Anthropic, Introducing Claude Tag>

2. 참고할 것: 슬랙 채널에 상주하며 팀과 함께 일하는 AI 팀원

Claude Tag는 Anthropic(앤트로픽)이 6월 23일 공개한 Slack용 기능입니다. 채널 안에 상주하는 AI를 두고, 누구든 @Claude를 불러 일을 맡기는 방식이에요. 참고로 온라인에서 클로드 태그라는 말은 PR에 @claude를 다는 GitHub 방식이나 프롬프트에 넣는 태그 블록을 가리키기도 하는데, 여기서 다루는 건 이번에 나온 Slack 기능입니다.

지금까지 회사에서 AI를 쓰는 모습은 대개 이랬습니다. 각자 브라우저 탭을 따로 띄워 혼자 AI와 대화하고, 그 결과물을 복사해 슬랙이나 문서에 옮겨 붙였죠. AI가 한 일은 그 사람의 탭 안에만 남고, 팀이 함께 보던 업무 흐름과는 떨어져 있었습니다. Claude Tag는 그 자리를 팀이 이미 모여 일하는 슬랙 채널 안으로 옮깁니다.

기존 슬랙봇과 무엇이 다른가요?

Anthropic은 2025년 10월에 이미 Claude in Slack 앱을 내놨는데요. 이건 부른 사람하고만 대화를 주고받고, 기억하는 것도 채널의 최근 메시지 20개 정도에 그쳤습니다. 사실상 물어보면 답해주는 슬랙봇 느낌에 가까웠죠. Claude Tag는 여기서 네 가지가 달라졌습니다.

혼자 쓰지 않습니다. 채널마다 모두가 공유하는 하나의 Claude가 있습니다. 누가 무엇을 시켰고 지금 뭘 하고 있는지 팀 전체가 보고, 동료가 하던 작업을 이어받아 방향을 바꿀 수 있습니다.
시간이 지나며 맥락을 쌓습니다. 채널을 따라가며 업무 맥락을 익히기 때문에 매번 처음부터 설명할 필요가 줄어듭니다. 권한이 있으면 다른 채널이나 데이터에서도 정보를 모으는데, 비공개 채널의 내용은 보고하지 않습니다.
먼저 움직이기도 합니다. ambient 모드를 켜면 태그하지 않아도 채널을 지켜보다가 알 만한 정보를 먼저 알려주고, 답 없이 조용해진 스레드를 다시 챙깁니다.
비동기로 일합니다. 일을 맡겨두면 내가 다른 일을 하는 동안 스스로 일정을 잡아 몇 시간에서 며칠에 걸쳐 진행합니다.
민감한 건 @Claude에게 DM으로 보낼 수 있습니다. 이때는 채널 공유 신원이 아니라 내 개인 권한으로 비공개로 답하고요.

어떻게 통제하나요?

Claude Tag는 agent identity라는 방식으로 동작합니다. 채널 안의 Claude는 특정 사용자의 권한을 빌리는 게 아니라, 관리자가 만들어준 자기 계정으로 일하죠. 슬랙에는 Claude 앱으로 글을 쓰고, GitHub에는 Claude의 GitHub 앱으로 PR을 열고, 데이터 저장소에는 전용 계정으로 접근하는 식입니다. 그래서 누가 마지막으로 말을 걸었든, 모든 작업이 정해진 계정 하나에 기록으로 남습니다.

권한은 채널별로 나뉩니다. 법무 채널의 Claude는 엔지니어링 채널의 코드에 닿지 못하고, 비공개 채널에서 배운 건 다른 워크스페이스에 나타나지 않습니다. 관리자는 채널과 조직 단위로 토큰 사용 한도를 걸 수 있고, @Claude가 한 모든 일과 요청자를 로그로 확인할 수 있습니다. 공유되는 AI지만 권한은 철저히 나눠둔다는 게 설계의 핵심입니다.

<출처: Anthropic, Introducing Claude Tag>

무엇을 얻어가야 하나요?

앤트로픽은 사내에서 이미 Claude Tag를 핵심 업무에 쓰고 있다고 밝혔습니다. 회사 발표에 따르면 제품팀 코드의 약 65%가 내부 버전 Claude Tag로 만들어지고, 엔지니어링을 넘어 제품 지표 확인, 지원 티켓 처리, 버그 원인 분석까지 쓰인다고 하죠. 다만 이건 만든 앤트로픽이 자사 환경에서 낸 수치라, 그대로 받아들이기보다 한 회사가 깊이 신뢰를 쌓았을 때 어디까지 가능한지를 보여주는 사례 정도로 참고해보는 게 좋겠습니다.

지금 당장 써보긴 어려운 분이 많을 겁니다. 클로드 엔터프라이즈와 팀 고객 대상 베타이기 때문인데요. 기존 Claude in Slack 앱은 8월 3일 즈음 Claude Tag로 전환될 예정이라고 확인했습니다만, 정확한 일정은 쓰는 조직마다 다를 수 있으니 공식 안내로 확인하는 게 좋습니다.

당장 쓸 수 없더라도 앤트로픽이 가려는 방향은 눈여겨볼 만합니다. 클로드를 혼자 쓰는 도구가 아니라, 팀 채널에 상주하는 동료처럼 만들려는 거죠. 다만 이런 방식이 마냥 편하기만 한 건 아닙니다. 채널 맥락과 기억이 쌓일수록 그 AI를 다른 걸로 갈아타기 어려워진다는 지적이 있고요(VentureBeat). ambient 모드도 처음부터 켜기보다, 팀이 결과물을 믿을 만하다고 느낀 다음 먼저 나서는 알림이 도움이 되는 채널에서만 켜라는 조언이 있습니다(Lushbinary). 채널 기록을 읽고 연결된 도구까지 쓴다는 건 그만큼 권한을 많이 준다는 뜻이라, 채널마다 꼭 필요한 만큼만 열어주는 게 안전할 거고요.

Codex-maxxing for long-running work <출처: Open AI>

3. 적용해볼 것: AI한테 일 시키고 같은 설명 반복하지 않으려면

OpenAI(오픈AI)가 Codex 사용법을 정리한 백서를 냈습니다. 제목은 Codex-maxxing for long-running work로, 한 번의 프롬프트로 끝나는 작업이 아니라 며칠에 걸쳐 이어지는 일을 어떻게 굴리는지를 다룹니다. 크리에이터 Jason Liu가 Codex를 실제로 쓰는 방식을 따라가며 정리했고요. 이 백서는 Codex를 코드 짜는 도구로만 보지 말고, 작업을 계속 쌓아두고 이어가는 곳으로 쓰라고 말합니다. 여기서 뽑을 만한 건 특정 기능 자체보다, 어떤 AI 도구를 쓰든 옮겨 적용할 수 있는 작업 방식입니다.

무슨 문제를 해결하려 하나요?

AI한테 일을 시키는 방식은 대개 단발성입니다. 새 창을 열고, 배경을 설명하고, 결과를 받고, 그 창을 닫죠. 다음에 같은 일을 또 하려면 처음부터 다시 설명해야 하고요. 짧은 작업은 이래도 괜찮지만, 며칠씩 이어지는 일은 매번 맥락이 날아가서 같은 설명을 반복하게 됩니다. 백서는 이걸 단발 지시에서 계속 이어지는 흐름으로 바꾸자고 말합니다.

무엇을 어떻게 하라고 하나요? (백서가 정리한 방식)

백서에 담긴 패턴 중 프로덕트 메이커가 도구와 상관없이 가져갈 만한 것들을 추렸습니다.

일이 머무는 스레드를 하나 정해두기
중요한 작업은 매번 새 대화를 열지 말고, 고정해둔 스레드 하나를 그 일의 자리로 삼습니다. 거기에 맥락과 지난 결정, 아직 안 끝난 것들이 쌓이니까요. 다만 스레드가 길어질수록 쌓인 맥락을 매번 같이 처리해야 해서 그만큼 비용(토큰)이 더 든다는 점은 감안해야 합니다.
다듬지 않은 생각을 그대로 넣기
백서는 음성 입력을 권합니다. 말로 하면 어렴풋이 기억나는 이름이나 막연한 방향처럼, 타이핑하기엔 어색하지만 일이 실제로 시작되는 날것의 생각이 그대로 담기기 때문이라는 거예요. 회의나 통화 녹취도 같은 식으로 일의 출발 재료가 됩니다.
기억을 열어보고 고칠 수 있게 만들기
대화 안에만 맥락을 쌓으면 무엇이 기록됐는지 알기 어렵습니다. 백서는 사람·결정·미해결 과제 같은 걸 대화 밖 문서로 빼두고, 무엇이 바뀌었는지 직접 열어보고 고칠 수 있게 하라고 말합니다. 코드가 저장소에 쌓이는 것처럼, 일의 맥락은 이 문서에 쌓아두라는 거죠.
검증할 수 있는 목표를 주기
약한 목표는 이 계획을 구현해줘처럼 끝나지만, 강한 목표는 무엇이 됐을 때 끝인지를 함께 줍니다. 백서의 예시는 이렇습니다. 라이브러리를 옮기되 기존 API와 호환되게 하고, 원래 있던 테스트를 통과 기준으로 삼아라, 같은 테스트가 통과하고 차이가 문서로 남으면 그때 리뷰할 준비가 된 거다. AI가 스스로 됐는지 확인할 기준을 쥐여주는 셈입니다.
먼저 움직이게 하되 사람이 검토하기
일정에 맞춰 알아서 도는 작업을 걸어둘 수 있는데, 백서의 예시도 30분마다 메시지를 확인해 답장 초안까지만 쓰고 보내지는 말라는 식입니다. 멀리서 휴대폰으로 다음 단계만 승인하더라도, 그건 검토를 건너뛰는 게 아니라 일이 막히지 않게 다음 수를 풀어주는 것이라고 말합니다.

적용을 위해 실행해볼 수 있는 것

AI에게 큰 작업을 맡기기 전에, 무엇이 됐을 때 끝인지를 한 문장으로 먼저 적어보기. 그 문장만 보고 AI가 스스로 다 됐는지 확인할 수 있는지 따져보세요.
반복하는 일 하나를 골라, 매번 새 대화를 열지 말고 같은 자리에서 이어가기. 다음에 시작할 때 처음부터 다시 설명하는 시간이 줄어드는지 확인해보세요.
다음 회의나 통화가 끝나면, 정리된 문장 대신 떠오르는 대로 음성으로 풀어 AI에 넣어보기. 매끈하게 정리한 입력과 결과가 어떻게 다른지 비교해보세요.

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!

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시장에서 이기는 AI 프로덕트를 위한 지표와 운영법

<AI 프로덕트 매니지먼트 시리즈> ⑤

새로운 시대의 AI 프로덕트가 기존의 프로덕트와 무엇이 다른지를 다룹니다. PM의 관점에서 말하지만, AI 프로덕트를 다루는 모두 참고할 만한 이야기를 묶었습니다. 필자가 출간할 예정인 〈AI Product Management(가제)〉 책의 일부를 요즘IT 독자의 시선에 맞춰 재가공했습니다.

①AI는 왜 자꾸 틀리는가
②PM은 LLM을 어디까지 이해해야 할까?
③AI 기능은 프롬프트가 아니라 시스템으로 만든다
④ AI PRD는 무엇이 달라야 하는가
⑤ 시장에서 이기는 AI 프로덕트를 위한 지표와 운영법

1908년에 출시된 자동차인 포드 모델 T의 계기판을 본 적이 있으신가요? 이 계기판은 거의 비어 있습니다. 표준 패키지에는 전류계(ammeter, 전기가 충전되고 있는지 방전되고 있는지를 보여주는 계기) 하나만 달려 있으며, 우리가 당연하게 여기는 속도계조차 추가 비용을 내야 받는 옵션이었습니다. 연료 게이지는 아예 없었죠. 운전자는 막대기를 연료 탱크에 직접 꽂아서 기름이 얼마나 남았는지를 쟀습니다. 그때는 차량이라는 기계가 단순했기에 계기판도 단순했습니다.

포드 모델 T의 계기판 <출처: Placesjournal>

100년이 지난 지금, 테슬라 모델 Y의 운전석에 앉으면 16인치 화면이 운전자를 맞이합니다. 속도, 배터리 잔량, 추정 주행 거리, 회생 제동률, 자율주행 모드 상태, 충전소 위치, 에너지 효율 그래프, 실시간 카메라 영상 등등. 운전자는 한눈에 수십 개의 정보를 동시에 볼 수 있습니다. 차가 더 복잡해진 만큼, 봐야 할 지표도 폭발적으로 늘어난 것입니다.

AI 프로덕트의 KPI도 똑같은 진화의 길을 걷고 있습니다. 기존 SaaS의 KPI는 모델 T의 계기판처럼 단순했습니다. DAU, MAU, 전환율, 매출. 이 몇 가지만 봐도 프로덕트가 잘 굴러가는지 판단할 수 있었습니다.

문제는 지금이 전환기라는 데 있습니다. 마치 운전자가 모델 T의 계기판으로 테슬라를 몰려고 하는 상황처럼, 어디선가 과거의 지표 기준으로 프로덕트를 판단하는 상황이 펼쳐진 것입니다. “우리 챗봇 잘 동작하고 있어요?”라는 질문에 “DAU가 어제보다 5% 늘었어요”라고 답하는 식입니다. 그 답으로는 챗봇이 환각을 일으키고 있는지, 비용이 폭주하고 있는지, 답변 품질이 떨어지고 있는지를 전혀 알 수 없습니다.

AI 시대의 PM은 새 계기판을 만들어야 합니다. 그리고 그 계기판이 충분히 잘 만들어졌다면, 출시 후에는 그 계기판을 보면서 살아남기까지 해야 합니다. 이번 글에서는 두 가지를 함께 다룹니다. 전반부에서는 기존 KPI를 어떻게 다시 쓸지, AI 고유 지표는 무엇이 있는지를 봅니다. 후반부에서는 그 지표들을 갖고 출시된 AI 프로덕트가 어떻게 살아 움직이며, PM이 그 살아 움직임을 어떻게 추적하는지를 봅니다.

1. 기존 KPI가 깨지는 지점

기존 SaaS의 가장 흔한 KPI는 DAU(Daily Active Users, 일간 활성 사용자)입니다. 매일 얼마나 많은 사람이 우리 서비스를 쓰는가. 인스타그램, 카카오톡 같은 일상 앱은 매일 쓰는 게 정상이니까 이 지표가 자연스럽게 의미를 가졌습니다. 그런데 AI 프로덕트에서는 이 가정이 깨집니다.

ChatGPT를 한번 떠올려봅시다. 여러분은 ChatGPT를 매일 쓰시나요? 어떤 분은 그렇겠지만, 많은 사용자는 “필요할 때만” 씁니다. 일주일에 두세 번, 한 번 쓸 때는 깊게 30분씩. 이 패턴을 DAU로 측정하면 사용자들의 진짜 가치를 과소평가하게 됩니다. 그래서 OpenAI도 공식 지표를 WAU(Weekly Active Users, 주간 활성 사용자)로 옮겼습니다. “매일 쓰지는 않지만, 매주는 쓴다”가 AI 도구의 진짜 사용 패턴이라는 걸 인정한 것입니다.

이건 단순한 지표 변경이 아닙니다. AI 프로덕트가 기존 앱과 본질적으로 다른 사용 패턴을 만들어낸다는 사실을 받아들이는 일입니다. 기존 KPI를 그대로 쓰면, 우리는 잘못된 그림을 보기 쉽습니다. “DAU가 낮으니 이 기능은 실패다”라고 판단할 수도 있지만, 사실은 깊이 잘 쓰이고 있는 기능일 수 있다는 뜻입니다.

그래서 AI PM에게 가장 먼저 필요한 일은, 기존 KPI 중 무엇이 여전히 유효한지, 무엇은 다시 정의해야 하는지, 무엇은 아예 새로 만들어야 하는지를 한 번씩 다시 짚는 것입니다.

2. 기존 프레임워크를 AI 맥락에서 다시 쓰는 법: RICE의 진화

PM이라면 RICE 프레임워크를 들어보셨을 겁니다. 어떤 기능을 먼저 만들지 결정할 때 쓰는 우선순위 계산 도구입니다. Reach(영향 범위), Impact(임팩트), Confidence(확신), Effort(노력/공수) 네 가지를 본다고 해서, 개별 단어의 머리글자를 따 만든 이름입니다. 각 항목에 점수를 매겨서 곱하고 나누면 우선순위 점수가 나옵니다.

이 프레임워크 자체는 AI 시대에도 여전히 유효합니다. 그런데 각 항목의 의미가 미묘하게 달라집니다.

Reach는 기존엔 “이 피처를 보게 될 사용자 수”였습니다. 그러나 AI 프로덕트의 맥락에서는 “AI 기능이 실제로 트리거되는 빈도”로 보는 편이 더 정확합니다. 사용자가 100명이라도, 그중 5명만 AI 기능을 쓴다면 Reach는 100이 아니라 5입니다.

Impact는 “사용자 행동을 얼마나 바꾸는가”였습니다. AI 프로덕트에서는 한 겹 더 들어가야 합니다. “AI의 출력 품질이 비즈니스 결과로 이어지는가”가 낫습니다. 정확한 답을 줘도 사용자가 그것으로 행동을 바꾸지 않으면 Impact는 0입니다.

Confidence가 가장 흥미로운 변화를 겪습니다. 기존엔 “우리 팀이 이 피처가 효과 있을 것이라는 확신”이었습니다. AI 프로덕트에서는 여기에 한 겹이 더 붙습니다. 모델 자체의 확률적 불확실성을 따져보는 겁니다. 우리 인간은 이 기능이 잘 동작할 거라고 확신하지만, 모델이 매번 같은 품질로 답을 줄지는 다른 문제입니다. 그래서 AI에서의 Confidence는 “팀의 확신 × 모델의 일관성”으로 두 겹이 됩니다.

Effort는 기존엔 개발 공수였습니다. AI 프로덕트에서는 데이터 준비, 모델 학습 혹은 프롬프트 튜닝, Eval 셋 구축, 그리고 출시 후 모니터링 체계 구축까지 포함한 총 공수로 산정합니다. 코드 쓰는 시간이 아니라 “이 기능 전체를 운영 가능한 상태로 만드는” 데 드는 모든 노력입니다.

어떤 분들은 이걸 RICE-A(RICE with AI)라고 부르기도 합니다. 같은 프레임이지만 각 항목을 AI 맥락에 맞춰 다시 채우는 것이죠. 기존 SaaS 시대의 RICE 점수와 AI 시대의 RICE-A 점수 기반 측정은 같은 기능에 대해 다른 결론을 내릴 수 있습니다.

AI 특성을 반영한 RICE-A 우선순위 계산 공식 <출처: 작가>

3. AI 고유 지표: 기존엔 없었던 새 계기

DAU와 WAU, RICE-A의 탄생처럼 기존 지표를 다시 쓰는 것 외에, AI 프로덕트에는 기존에 아예 없었던 새 지표들 역시 등장합니다. 큰 카테고리로 세 가지가 있습니다.

첫째, 모델 품질 지표

환각률(Hallucination Rate)이 대표적입니다. AI가 사실과 다른 답을 내놓는 비율이죠. RAG 기반 시스템이라면 근거 충실도(Groundedness, 응답이 실제로 제공된 출처(검색된 문서)에 기반하고 있는가)가 핵심 지표가 됩니다. 그 외에 답변 적합도(Answer Relevancy, 응답이 사용자의 질문 의도에 부합하는가), 사실 일치도(Faithfulness, 응답이 주어진 출처 내용을 왜곡 없이 반영했는가) 등이 있습니다.

둘째, 운영·비용 지표

인터랙션 당 토큰 비용(Token Cost per Interaction)은 AI 프로덕트의 수익성을 좌우하는 핵심 지표입니다. 한편 응답 속도(Latency)는 P95로 측정해야 합니다. 평균값(P50)은 “느린 케이스”를 감추기 때문입니다. 즉, 100번 중 95번이 빠르더라도 5번이 5초씩 걸린다면, 그 5번을 만난 사용자는 “이 AI 느리다”고 기억합니다. P95는 그 “최악의 경험”을 측정하는 기준이 됩니다.

셋째, 신뢰·안전 지표

모델 드리프트(Model Drift, 시간이 지나면서 모델 성능이 변하는 정도), 사용자 개입률(Human Override Rate, 사용자가 AI 답을 무시하거나 수정하는 비율), 작업 완료율(Task Completion Rate, 에이전트가 주어진 작업을 끝내는 비율) 같은 것들을 볼 수 있습니다. 이 지표들은 “AI가 사용자에게 정말로 도움이 되고 있는가”를 답해줍니다. 정확도가 99%라도 사용자가 매번 답을 수정한다면, 그 기능은 실질적으로 실패한 것입니다.

이 새 지표들을 어떻게 묶어 볼 것인가도 AI PM이 해야할 새로운 일입니다. 고객 지원 챗봇이라면 해결률(Resolution Rate)이 가장 위에 오고, 그 아래에 사용자 개입률과 환각률이 받치는 구조가 자연스럽습니다. 코딩 어시스턴트라면 코드 채택률(Code Acceptance Rate, 생성된 코드를 사용자가 그대로 채택하는 비율)이 핵심 지표가 되고, 그 아래 지연 속도와 토큰 비용이 비용·성능 균형을 봅니다. 어떤 지표를 “우리 피처의 북극성(North Star)”으로 잡을지가 팀 전체의 방향을 결정합니다.

그와 함께 RAG 기반 시스템을 위한 RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment) 같은 평가 프레임워크도 등장하고 있습니다. 근거 충실도, 사실 일치도, 답변 적합도를 종합적으로 측정해주는 도구입니다. 무엇보다 중요한 건 이런 프레임워크가 등장한다는 것 자체가, AI 프로덕트의 측정이 “한두 개의 숫자”가 아니라 “여러 개의 신호를 종합한 판단”으로 바뀌고 있다는 신호라는 점입니다.

이 새 지표들은 AI 프로덕트가 출시될 때 PRD에 미리 명시되어 있어야 합니다. 4편에서 다룬 “AI PRD의 모니터링 계획” 항목이 바로 이걸 미리 정해두는 영역입니다. 출시 후에 “무엇을 측정할지” 고민하기 시작하면 늦습니다.

4. 출시 후 첫 72시간: 가장 많은 것이 드러나는 시간

새 계기판을 만들었으니 이제 운전을 시작합니다. 그런데 AI 프로덕트의 운전은 기존 SaaS의 운전과 결이 다릅니다. 기존 소프트웨어는 출시 후 큰 사고가 없으면 그대로 굴러갔습니다. 반면 AI 프로덕트는 출시 후가 더 바쁩니다. 모델은 살아 움직이고, 사용자는 우리가 예상 못한 입력을 던지고, 비용은 우리가 모르는 사이에 폭주합니다.

그래서 출시 후 첫 72시간이 특히 중요합니다. 이 짧은 시간에 가장 많은 것이 드러나기 때문입니다.

1. 첫 24시간은 “읽는 시간”입니다.

대시보드를 보기 전에 실제 대화를 직접 읽어야 합니다. 사용자가 어떤 질문을 던지는지, 어떤 답에 “좋아요”보다 “싫어요”를 누르는지. 숫자가 아니라 언어에서 먼저 패턴이 보입니다. 이 시기에 가장 값진 정보는 대시보드에 없습니다.

2. 24~48시간 사이에는 “비용”을 봅니다.

PRD에서 추정했던 토큰 비용과 실제 소비량을 비교합니다. 추정의 두 배가 나왔다면 즉시 엔지니어링팀에 알려야 합니다. 조용히 넘어가면 월말 청구서에서 충격을 받습니다.

3. 48~72시간 사이에는 “속도”를 봅니다.

응답 시간 P95가 특정 시간대나 입력 유형에서 급증하는 패턴이 있는지 확인합니다. 응답 품질의 분포에도 변화가 생기기 시작하는 시점이라, 이 흐름을 초기에 잡아두는 것이 이후 안정화의 출발점이 됩니다.

기존 소프트웨어 PM의 출시일은 “기능이 완성된 날”이었습니다. 그러나 AI 프로덕트의 PM에게 출시일은 “진짜 일이 시작된 첫째 날”입니다.

5. 4계층 모니터링: 하나의 대시보드로 보지 마라

AI 프로덕트의 모니터링은 하나의 대시보드로 다 볼 수 없습니다. 인프라가 멀쩡해도 품질이 무너질 수 있고, 품질이 괜찮아도 비용이 폭주할 수 있기 때문입니다. 각 영역이 독립적으로 문제를 일으키기 때문에, 네 가지 층에 시선을 두고 동시에 모든 것을 봐야 합니다.

1계층: 인프라

API 응답 시간, 오류율, 가용성. 기존 소프트웨어 모니터링과 가장 비슷한 영역입니다. 다만 위에서 말한 대로, P95 지연 속도가 P50보다 훨씬 중요합니다. 사용자가 경험하는 “최악의 순간”은 P95에 있습니다.

2계층: 비용

세션당 토큰 비용, 일간·월간 누적 비용, 비용 이상값. “얼마 썼나”를 넘어 “왜 갑자기 올랐나”를 추적할 수 있어야 합니다. 세션 단위, 기능 단위, 사용자 코호트 단위로 비용을 분해해서 봐야 이상값의 원인을 찾을 수 있습니다.

3계층: 품질

환각률, 근거 충실도, 사용자 개입률. 가장 다루기 어려운 영역입니다. 기술적 에러는 로그에 잡히지만, 환각은 잡히지 않습니다. 자동화 평가(LLM-as-judge)와 샘플링 기반 사람 평가를 병행해서 이 계층을 지속적으로 추적해야 합니다.

4계층: 사용자 경험

좋아요/나빠요 비율, 세션 이탈률, 재질문 비율, 명시적 피드백 텍스트. 가장 직접적인 신호입니다. 사용자가 같은 질문을 여러 번 다르게 바꿔서 다시 묻는다면, 그건 "처음 답이 충분하지 않았다"는 신호입니다. 이런 암묵적 신호를 포착하도록 로그를 설계해야 합니다.

AI 프로덕트 모니터링 4계층 <출처: 작가>

다시 한 번 강조하지만, PM은 이 네 계층을 동시에 봐야 합니다. 어느 한 계층만 보면 사각지대가 생깁니다. 특히 알림을 설계할 때에는 한 가지 원칙을 지키시기 바랍니다. “액션 없는 알림은 소음이다.” 알림이 울렸을 때 PM이나 엔지니어가 무엇을 할 수 있는지 정해져 있지 않다면, 그 알림은 의미가 없습니다. 처음 한 달은 알림을 일부러 적게 설정하고, 진짜 행동이 필요한 신호만 골라내는 게 좋습니다.

그리고 한 가지 더, AI 프로덕트의 모니터링에서 중요한 개념이 “옵저버빌리티(Observability)”입니다. 모니터링이 “지금 문제가 있는가”를 보여준다면, 옵저버빌리티는 “왜 그렇게 동작했는가”까지 추적할 수 있게 해줍니다. 사용자가 “답이 이상해요”라고 신고했을 때, 그 답이 어떤 입력에서 출발해서, 어떤 RAG 자료를 참조했고, 어떤 시스템 프롬프트와 결합되었으며, 모델이 어떤 토큰들을 거쳐 그 답에 도달했는지를 추적할 수 있어야 합니다. LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix 같은 도구들이 이런 추적 기능을 제공하므로, AI 프로덕트 운영의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.

6. 드리프트: 코드는 그대로인데 성능이 떨어진다

출시 후 몇 달이 지나면 어김없이 일어나는 일이 있습니다. 코드는 한 줄도 안 바꿨는데, AI 답변의 품질이 슬슬 떨어지기 시작하는 것입니다. “3개월 전에는 잘 답하던 챗봇이 요즘은 이상한 답을 한다”는 보고가 들어오기 시작합니다.

이를 “모델 드리프트(Model Drift)”라고 부릅니다. 원인은 다양합니다. 모델 제공사가 모델을 업데이트해서 동작이 미묘하게 달라졌을 수 있습니다. 또는, 사용자가 던지는 질문의 분포가 시간에 따라 변했을 수도 있습니다. 그도 아니면 회사의 정책이 바뀌었는데 모델이 학습한 정보는 그대로 남아 있을 수도 있습니다. 어쨌든 결과는 같습니다. “AI 기능은 가만히 둬도 성능이 변한다.”는 사실입니다.

드리프트의 또 다른 형태로 “컨텍스트 비대화(Context Bloat)”가 있습니다. 출시 초기에는 시스템 프롬프트가 깔끔하고 짧았는데, 시간이 지나면서 “이 케이스도 고쳐야 해”, “저 예외도 처리해야 해” 하며 프롬프트에 한 줄씩 추가되다 보면, 어느새 시스템 프롬프트가 수천 단어로 부풀어 오르는 현상입니다. 그 결과 비용이 늘고, 응답이 느려지고, 때로는 모델이 너무 많은 지시 사이에서 길을 잃습니다. PM이 정기적으로 시스템 프롬프트를 “가지치기”해야 하는 이유입니다.

이게 기존 소프트웨어와 AI 프로덕트의 가장 결정적인 차이입니다. 기존 소프트웨어는 배포하면 그대로 굴러갑니다. 그런데 AI 프로덕트는 배포 이후에도 살아 움직입니다. 그래서 PM은 출시 후에 더 바빠집니다. 정기적으로 Eval 셋을 다시 돌려서 점수가 떨어진 케이스가 없는지 확인해야 하고, 새로운 실패 패턴이 발견되면 Eval 셋에 추가해서 다음 버전부터는 잡아내야 합니다. 이것이 4편에서 다룬 “회귀 테스트”가 출시 후 프로덕트의 생존과 이어지는 포인트입니다.

드리프트가 감지됐을 때의 대응은 보통 네 가지 선택지가 있습니다. (1) 프롬프트를 손본다(가장 가볍지만, 회귀 테스트로 다른 케이스가 망가지지 않는지 꼭 확인해야 합니다), (2) RAG의 참조 자료를 업데이트한다, (3) 모델 자체를 다른 버전으로 바꾼다, (4) 일시적으로 해당 기능을 인간 담당자에게 넘긴다. 어느 선택지로 갈지는 드리프트의 원인과 비용에 따라 다르며, 이 의사결정이 AI PM의 일상 업무가 됩니다.

마치며: AI 프로덕트의 “운전자”는 PM이다

포드 모델 T의 운전자는 단순한 계기판으로 충분했습니다. 차가 단순했기 때문입니다. 그러나 요즘 테슬라의 운전자는 수십 개의 지표를 동시에 보면서 운전해야 합니다. 차가 복잡해진 만큼, 운전 자체가 더 정교한 일이 됐습니다.

AI 프로덕트의 PM도 마찬가지입니다. 기존 SaaS 시대에는 DAU·MAU·전환율 같은 지표 몇 개로 충분했습니다. 반면 AI 시대에는 환각률·근거 충실도·토큰 비용·P95 지연 속도·사용자 개입률이 동시에 떠 있는 계기판을 봅니다. 끝이 아닙니다. 출시 후에는 그 계기판을 매일 들여다보면서 4계층 모니터링을 운영하고, 드리프트가 감지되면 즉시 대응합니다.

지금까지 시리즈에서 짚어본 지식 모두가 하나의 그림으로 이어지는 겁니다. 1편에서 우리는 “AI는 확률 시스템이다”라는 큰 그림을 봤습니다. 4편에서는 그 시스템을 PRD에 어떻게 정의할지를 봤습니다. 그리고 오늘 5편에서, 그 시스템이 비로소 어떻게 측정되고 운영되는지를 봤습니다. AI 프로덕트는 PRD에서 정의되고, 출시 후에는 KPI로 측정되며, 4계층 모니터링과 드리프트 대응으로 살아남습니다.

결국 AI 시대의 PM은 “기능을 만드는 사람”이 아니라 “기능이 살아 움직이는 동안 운전대를 잡고 있는 사람”입니다. 운전대를 한 번 잡으면 내려놓을 수 없습니다. 6개월 후에도, 1년 후에도, 그 운전은 계속됩니다. 그리고 그 운전을 위해 필요한 것이 새 계기판이며, 운전 감각이며, 무엇보다 새로운 차원의 책임감입니다.

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손 코딩은 죽었는가?

코딩 에이전트의 성능이 폭발적으로 좋아지며, 이제는 코드를 몰라도 자연어로 말만 하면 인공지능(이하 AI)이 코드를 만들어 주는 시대가 왔다. 일찍이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 AI 기반 개발 방식을 바이브 코딩(Vibe Coding)이라고 말한 바 있다. 그러나 이제는 바이브 코딩을 넘어 AI가 능동적인 주체로 팀을 구성하고 스스로 목표를 설정해 계획을 세우며 코딩, 테스트, 디버깅까지 수행하는 에이전틱 코딩(Agentic Coding)이 성행하고 있다. 그렇게 AI 기반 개발 방식이 보편화됨에 따라 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링을 넘어 AI가 만들어 내는 코드를 적극적으로 통제하려는 하네스 엔지니어링도 빠르게 확산되고 있다.

요즘은 우스갯소리로 코딩 에이전트에 장애가 나면 퇴근해야 한다는 말이 있을 정도로 AI 기반 개발 방식이 대중화됐다. 사람이 직접 코드를 작성하지 않는 시대, 누군가는 손 코딩의 종말을 이야기한다.

정말로 손 코딩은 죽었는가?

인지적 부채를 앓거나 호소하는 사람들

1년 전쯤, 나는 어느 바이브 코딩 세미나에 참석한 적이 있다. 당시 행사장에 모인 많은 이들은 그 자체로 바이브 코딩에 대한 높은 관심과 열기를 보여 주는 듯했다. 발표자들 역시 하나같이 손 코딩과의 작별을 고하며, 어떻게 하면 바이브 코딩으로 더 나은 결과물을 잘 만들 수 있을지 말했다.

하지만 정작 내 관심을 끈 것은 바이브 코딩이 아니라 한 청중의 질문이었다.

AI로 코드를 만들고 있지만 코드가 어떻게 동작하는지 잘 모르겠고, 무언가 만들어내지만 내가 성장한다는 느낌이 들지 않는데 어떻게 해야 하나요?

비단 개발자만 이런 현상을 겪는 것이 아니다. 이탈리아 후마니타스대(Humanitas University) 연구진은 내시경에 AI를 적극 사용한 의료진을 분석했다. 그 결과, AI에 지속적으로 의존할 때 숙련된 의사의 독자적인 용종 발견 능력이 저하되는 ‘탈숙련화(deskilling)’ 현상을 발견했다. 결국 이는 AI를 적극적으로 활용하는 업계 전반에서 나타나는 현상인 셈이다.

하버드 비즈니스 리뷰의 한 글은 AI 도입과 그에 대한 과도한 의존으로 발생하는 인간의 심리적 부채를 말하고 있다. 앞서 세미나의 질문자나 AI 내시경을 사용한 의료진이 겪고 있는, 혹은 겪었던 것은 바로 ‘인지적 부채’이며, 이미 나는 ‘당신의 사고까지 AI에 외주화하지 마라’ 글에서 인지적 부채에 대한 문제를 다룬 바 있다. 요즘 내 주위에서는 너무나도 쉽게 (본인이 인지하든 인지하지 못하든) AI에 과도하게 의존하며 생긴 인지적 부채를 앓거나 호소하는 사람들을 만난다.

직접 경험의 종말

AI 기반 개발은 기술로 매개된 매끄러운 간접 경험을 우리에게 선사한다. 원하는 것을 말로 전달하고, 문제를 만나더라도 그 문제를 다시 AI에 전달하면 그만이다. 깊이 생각할 필요도 없다. 그저 원하는 것을 전달할 뿐이다.

이러한 구조에서는 흔히 ‘삽질’이라고 부르는 시행착오를 겪기 어렵다. 앞서 세미나의 질문자는 “성장한다는 느낌이 들지 않는다”라고 말했다. 성장은 학습과 불가분 관계에 있으며, 학습의 원천은 기술로 매개된 간접 경험이 아니라 직접 경험이다. 그래서 무언가를 배울 때 가장 빠르고 확실한 방법은 직접 해보고 실패해 보는 것이다. AI와 같은 기술로 매개된 간접 경험은 이처럼 가장 빠르고 확실한 학습 과정을 방해한다. 그 결과, 원하는 결과물은 만들어 낼 수 있을지 몰라도 만들어낸 것에 대해 명확히 설명하기 어렵다. 결국 스스로 성장하고 있다는 느낌도 들지 않는 것이다.

작년의 바이브 코딩 행사장으로 다시 돌아가 보자. 당시 발표자들은 인지적 부채를 겪지 않았을 가능성이 높다. 적게는 10년, 많게는 20년 가까운 경력으로 직접 개발한 경험도 매우 풍부했기 때문이다. AI 기반 개발이 보편화된 것은 불과 몇 년 전의 일이다. 그전까지 개발자들은 좋든 싫든 직접 코딩했으며, 그 과정에서 수많은 시행착오를 겪었고, 그러한 직접 경험은 ‘사전 지식’으로 쌓여 자신만의 심성 모형(Mental Model)을 만들었다.

따라서 이들은 AI 기반 개발 환경에서도 이미 머릿속에 자신만의 구현 방향이 존재하며, AI가 실제로 만들어 낸 코드를 보고 차이점을 쉽게 인지해 이를 취사 선택해 원하는 방향으로 만들 수 있다. 반면 AI 기반 개발 방식이 보편화된 시기에 개발을 시작한 사람들은 다르다. 이들은 압도적으로 기술에 의해 매개된 간접 경험이 많기에 인지적 부채에 더욱 취약한 것이다.

인지적 장애물

인지적 부채를 해결하는 방법 중 하나는 인지적 장애물(Cognitive friction)을 두는 것이다. 인지적 장애물의 핵심은 AI를 사용하기 전에 내 생각을 구체화하는 데 있다. 스스로 문제를 정의하고 가설을 세우거나, 내 생각에 대한 근거를 찾고, 그것을 바탕으로 AI와 대화하며 결과물을 만드는 것이다. 여기서 중요한 것은 단순히 AI에게 완성형 프롬프트로 “~을 만들어줘”라고 지시하는 것이 아니라, 사고의 주도권을 내가 쥔 채 AI와 협업한다는 점이다.

인지적 장애물에 대한 구체적인 사례가 있다면 이해하기 수월할 것이다. 나는 동작하는 코드를 만들기 전에 테스트 코드를 먼저 작성한다. 켄트 벡이 테스트 주도 개발(Test Driven Development, TDD)이라고 명명한 개발 방식이다. 이때 작성하는 테스트 코드는 AI에게 맡기지 않고 손으로 직접 만든다. 이 과정에서 풀어야 할 문제를 스스로 정의하고 가설을 세운다. 그리고 테스트 코드를 기준으로 AI와 대화하며 구체적인 코드를 함께 작성해 나간다.

AI와 함께 코드를 만들 때 나는 주로 AI에게 문제의 맥락(사용자 스토리, 데이터 크기 등)을 설명한다. 그리고 AI가 만든 코드를 보고 의도를 질문하거나 다시 내 생각을 제안한다. 내게 있어 테스트 코드를 직접 작성하는 것은 인지적 장애물을 두는 것과 같다.

또 다른 사례로는 얼마 전부터 나와 함께 일하게 된 동료와의 협업 방식을 들 수 있다. 동료는 AI가 대중화되던 시기에 개발을 시작했다. 주로 프론트엔드 개발을 해왔지만 백엔드 개발로 전환해야 했고, 심지어 처음 접하는 언어를 사용해야 했다. 나는 동료가 인지적 부채를 최소화하면서도 빠르게 새로운 것을 학습할 수 있을지 고민했고, 이렇게 제안했다.

세 번 작성하라.

구체적으로 우리(나와 동료)가 한 방식은 아래와 같다.

스스로 어떻게 구현할지 방안을 만든다.
함께 짝 프로그래밍하며 직접 코딩을 경험한다.
코드를 모두 지우고 AI에게 시킨다.

1번 과정에서 그는 자신의 생각을 구체화하며 시뮬레이션한다. 2번 과정에서는 직접 경험을 쌓는 동시에 짝 프로그래밍을 거치며 다른 사람의 문제 해결 방식을 경험한다. 1번과 2번 과정(인지적 장애물)을 거치면서 자신만의 동작하는 코드를 갖게 되고, 3번 과정에서 AI가 생성한 코드를 볼 때 선택지가 생긴다. AI가 만든 것을 받아들일지, 내가 만들었던 것을 선택할지, 그 순간의 선택이 나를 능동적인 존재로 만든다.

문제 푸는 방법을 보기 전에 풀어보라는 요청을 받고 문제와 씨름하고 난 후에는 해법을 더욱 잘 배우고 그 지식을 더 오래 기억할 수 있다.-<어떻게 공부할 것인가?>

코드는 꼭 보아야 하는 것인가

오픈클로 개발자는 코드를 읽지 않는다고 하는데, AI 기반 개발 환경에서 코드를 꼭 보고 이해할 필요가 있을까? AI가 생성한 코드를 볼지 말지는 각자가 처한 맥락에 따라 다르다.

예를 들어 내가 기획자나 디자이너라면 바이브 코딩으로 동작하는 소프트웨어를 만든 다음, 굳이 익숙하지 않은 코드를 보고 이해할 필요는 없을 것이다. 마찬가지로 아이디어가 시장에서 통할지 확인하기 위한 MVP(Minimum Viable Product)를 만들 때도 코드를 보고 이해할 필요는 없을 수 있다. 결국 각자가 처한 맥락에서 일의 목적과 목표에 따라 판단이 달라진다.

다만 내가 관찰한 인지적 부채를 겪는 개발자들은 주로 기술로 매개된 매끄러운 간접 경험에 원인이 있었다. 이러한 경험은 개발자와 코드 사이의 거리를 벌려 놓고, 그 사이를 스스로 메우지 못하는 데서 나온다. 켄트 벡은 Augmented Coding: Beyond the Vibes란 글에서 ‘증강 코딩(Augmented Coding)’을 말하며, 깔끔하고 제대로 동작하는 코드를 만들기 위해서는 코드 자체는 물론 코드의 복잡성, 테스트, 그리고 테스트 커버리지까지 신경 써야 한다고 주장한다.

<출처: Kent Beck, https://tidyfirst.substack.com/p/augmented-coding-beyond-the-vibes>

정체성이란 내가 나 자신에 대해, 내게 들려주는 이야기다. 나는 어떤 사람인가, 나는 무엇을 상징하는가, 나는 무엇을 잘하는가, 나는 무엇을 할 수 있는가에 관한 이야기다. 당신이 개발자라면, 그리고 깔끔하고 제대로 동작하는 코드를 만들고 싶다면, 그 코드가 내가 직접 만든 것이든 AI가 생성한 것이든 상관없이 보고 이해해야 한다.

학습을 위한 손 코딩

내가 어릴 적 무척 좋아했던 <신세기 사이버 포뮬러>는 미래의 레이싱을 다룬 만화영화로, 주인공 하야토는 AI인 아스라다와 함께 레이싱을 하며 성장한다. 어느 날 주인공은 한계에 부딪히고, 그 벽을 넘기 위해 AI의 지원을 모두 끄고 직접 레이싱 테크닉을 연습하는 장면이 나온다. 문제의 본질에 다가가기 위해 기술이 매개된 경험이 아니라 직접 경험을 쌓으려 했던 것이다.

만화영화의 상상력은 현실에서도 충분히 벌어질 수 있다. 나는 ‘안전한 패스워드 없는(Passwordless) 시스템을 향해’라는 글을 쓴 적이 있다. 그보다 앞서 나는 패스키(Passkey) 개념을 정확하게 이해하기 어려웠고, 아무리 문서를 읽어도 다른 사람에게 명확하게 설명하기 힘들어했다. 그래서 개념과 동작 방식을 학습하기 위해 직접 코딩을 했고, 글에 삽입한 순차도를 직접 그렸다. 그 결과 머릿속이 명확해졌을 뿐만 아니라 다른 사람에게도 정확하게 설명할 수 있었다. 이후 AI와 함께 운영하고 있던 서비스에 패스키를 적용했고, 그 과정에서 나오는 문제들 역시 어렵지 않게 해결할 수 있었다.

학습을 위한 글쓰기(Writing to Learn, WTL)라는 개념은 우리에게 직접 무언가를 생성하는 행위가 학습에 매우 효과적이라는 사실을 알려 준다. 그건 AI도 사람도 마찬가지다. AI도 동일한 문제를 다양하게 여러 번 생성하면 더 나은 결과를 만들어낸다.

누구나 직접 경험을 통한 학습이 필요한 이유다.

마치며

현대 소프트웨어 생태계는 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡해졌다. 따라서 모든 것을 세 번 작성하거나 손 코딩하며, 전부 이해하고 만든다는 것은 현실적이지 않다. 또한 AI가 폭발적으로 늘어난 복잡성을 소화할 수 있게 해주는 매개체라는 것도 엄연한 사실이다. 다만 특별히 중요해 보이는 것이 있다면, 그것과 관련된 직접 경험을 쌓아 인지적 부채를 줄이고 이해도를 높이는 것이 중요하다는 것 역시 엄연한 사실이다.

우리는 본능적으로 선형적 사고를 한다. 프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링, 이런 식으로 말이다. 하지만 현실은 복잡계이기에 선형적 사고는 오해를 만든다. 현실에서는 하네스 엔지니어링만 하지 않는다. 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링이 공존한다. 마찬가지로 바이브 코딩이나 에이전틱 코딩이 대세라고 해서 손 코딩이 사라지거나 그 가치가 없어지는 것은 아니다.

손 코딩은 과거의 위상 같지는 않겠지만, 앞으로도 그 고유의 역할을 가지고 공존할 것이다.

감사의 말

누군가는 글 제목을 보고 눈치챘을지 모르겠다. 이번 글의 제목은 ‘Is TDD Dead?’의 오마주다. 인연은 없지만 여전히 활발한 활동으로 영감으로 주는 켄트 벡에게 감사를 표한다. 마지막으로 실험(?)에 동참해 준 동료에게 감사를 전한다.

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AX에 꼭 필요한 '온톨로지', 회의록으로 시작하는 법 (feat. 티로)

이 글은 티로(더플레이토)와 함께 브랜디드 콘텐츠로 제작했습니다.

30만 명이 쓰는 서비스를 10명 남짓한 팀이 운영합니다. 코드의 95%를 사람이 아니라 AI가 짜죠. 에이전트가 사람 한 명과 함께 누적 200건이 넘는 B2B 거래를 처리하고, 유저가 올린 버그를 분석해 수정안을 만든 뒤 엔지니어를 호출해 검토를 요청합니다. AI 노트테이커 '티로(Tiro)'를 만드는 더플레이토 팀이 일하는 방식입니다.

AI 노트테이커 티로 화면 캡처 <출처: 더 플레이토>

이런 'AI 네이티브' 회사가 요즘 IT 업계 최전선에서 낯선 풍경은 아닙니다. 앤트로픽(Anthropic)은 프로덕션에 들어가는 코드의 80% 이상을 자사 AI가 작성한다고 밝혔고(2026년 5월 기준), 2025년 초 와이 컴비네이터(Y Combinator) 배치에서도 네 팀 중 한 팀꼴로 코드의 95%가량을 AI가 만들었다는 이야기가 나왔죠. 더플레이토도 그 흐름 위에 있습니다.

티로는 회의를 실시간으로 녹음해 그 자리에서 회의록으로 정리해주는 것이 기본 기능인 AI 노트테이커입니다. 이렇다 할 광고도, 아웃바운드 영업도 없이 입소문만으로 사용자를 모았습니다.

사람들이 먼저 알아본 건 그 정확도였습니다. 한 언론사의 노트테이킹 앱 테스트에서 스웨덴어와 영어가 뒤섞인 영상을 처음부터 끝까지 정확히 받아 적은 건 티로가 유일했고, 청각장애인 사용자가 “가장 정확도가 높다”는 리뷰를 남기기도 했죠. 보안도 일찍 챙겨, ISO 27001와 SOC2 Type2를 취득했습니다.

티로는 자신의 팀처럼 에이전트를 통해 같은 인원으로도 10배 이상의 일을 처리할 수 있는 상태를 AX로 정의하고, 이를 기업 고객에게 이식하고 있다는데요. 그 시작이 거창한 에이전트 기술이 아니라 '티로'로 만드는 '회의록'이라고 합니다. 작은 팀으로 큰 성과를 만드는 비결, 김상철 CTO에게 직접 물었습니다.

요즘IT와 인터뷰하고 있는 더플레이토 김상철 CTO <출처: 더 플레이토>

회의록은 어떻게 AX 자산이 되는가

왜 회의록이 AX의 출발점일까요. 그 실마리는 제품 이름에 있습니다.

'티로(Tiro)'는 기원전 로마에서 웅변가 키케로 곁을 지키며 그의 모든 말과 대화를 받아 적은 비서의 이름입니다. '세계 최초의 속기사'로 불리죠. 김상철 CTO가 숱한 후보 끝에 이 이름을 고른 이유도 거기 있었습니다. 키케로를 둘러싼 모든 맥락을 알고 있던 존재, 그게 이 팀이 만들고 싶은 제품의 모습이었으니까요. "추구해야 할 방향을 등대처럼 제시해 준 이름"이라고 그는 말합니다.

이 이름처럼, 티로가 지향하는 것은 사용자들의 모든 맥락을 아는 제품입니다. 이렇게 맥락을 강조하는 이유는, “좋든 싫든 모든 기업이 에이전트를 갖게 되는 미래”를 그리고 있기 때문입니다. 그 미래에 기업의 역량을 가르는 것은 에이전트의 품질입니다.

“에이전트가 어떤 맥락과 지식을 갖고 행동하고 판단하느냐가 그 품질을 좌우하고, 그 품질의 합이 회사의 AI 경쟁력이 됩니다." 김 CTO의 말입니다.

그는 두 에이전트를 예로 듭니다. 한쪽은 고객의 사용량이 줄자 "사용량을 더 권해보자"고 제안합니다. 다른 한쪽은 고객사와의 회의 내용을 뒤져 "이 회사가 지금 보안 인증 심사 중이라 잠깐 사용이 준 것"이라는 맥락을 읽고, 보안 검토를 돕는 제안을 내놓습니다. “둘 중 어느 쪽이 조직에 가치를 만들지는 분명합니다.”

그리고 이 맥락은 문서나 데이터베이스, 코드 곳곳에 흩어져 있는데, 그중에서도 회의와 대화에는 기존 시스템에 남기 어려운 의사결정의 배경과 예외, 현장의 표현이 담깁니다. 그리고 그 가운데 가장 쉽게 사라지는 게 바로 이 회의 맥락이고요.

"AX라는 게 결국, ‘회사 안에 흩어져 있는 여러 재료와 소스를 가지고 무슨 요리를 만들 거냐’라는 과제라고 봅니다. 그 재료가 바로 조직의 맥락이고요. 어떻게 활용할지는 그다음입니다. 그래서 저희는 일단 좋은 재료부터 제대로 모으자는 쪽을 택한 겁니다."

티로 화면 <출처: 더 플레이토>

여기서 중요한 건 ‘제대로’ 모은다는 것입니다. 제대로 모은다는 것이 무엇인지 설명하기 전에, 먼저 티로의 에이전트들이 어떻게 일하는지를 살펴보겠습니다. 이 모습은 티로가 팀 내부에서 회의록을 '제대로' 모았기에 가능한 것이고, 동시에 티로가 다른 기업에 이식하려는 AX의 이상적인 모습입니다. IT 업계 말로는 '온톨로지'를 갖춘 조직의 에이전트라고 할 수 있고요.

열 명이 30만 명을 감당하는 법

회의록을 '제대로' 모은다는 건 곧 '위키' 기능을 말합니다. 회의록을 그냥 쌓기만 하는 게 아니라, 회의록에 흩어진 개념과 인물, 관계를 자동으로 정리해 연결해 주는 기능인데요, 뒤에서 자세히 소개하겠습니다. 우선 이 위키가 작동했을 때 에이전트가 어떻게 일할 수 있는지를 살펴보면 그게 왜 중요한지도 알 수 있는데요.

티로에서는 팀원 한 명마다 에이전트가 하나씩 붙습니다. 각 팀원을 본뜬 ‘디지털 트윈’ 같은 존재죠. 이런 구조를 만든 건 '매크로하드(Macrohard)'라는 목표 때문입니다.

매크로하드는 일론 머스크가 자신의 AI 기업 xAI에서 진행 중인 프로젝트의 이름입니다. 마이크로소프트(Microsoft)를 뒤집어 '작은(Micro)'을 '큰(Macro)'으로, '부드러운(Soft)'을 '단단한(Hard)'으로 바꾼 농담 같은 이름이지만, 발상은 진지합니다. 소프트웨어 회사는 물리적 하드웨어를 직접 만들지 않으니, 수백 개의 AI 에이전트가 협업해 회사 하나를 통째로 대신하게 하는 것도 원칙적으로 가능하다는 구상이죠.

티로는 2026 초 이 발상을 팀 내부 목표로 삼았습니다. 사람이 일일이 손대지 않아도 회사가 알아서 돌아가게 만든다는 것이 목표죠.

각 에이전트는 단순히 일을 거드는 데 그치지 않습니다. 가령 '레오'라는 팀원에게는 '미오'라는 에이전트가 있는데, 미오의 목표는 레오의 일을 돕는 걸 넘어 레오처럼 생각하고 말하는 것입니다. 슬랙에서 레오가 호출되면 미오가 먼저 답하고, 레오가 직접 답한 내용과의 차이를 좁혀가며 말투와 판단을 맞춰가죠.

에이전트가 일하는 방식이 가장 잘 드러나는 것은 인바운드 B2B 세일즈 에이전트 ‘바린(Barin)’의 사례입니다. 바린은 티로가 그동안 200개 이상의 고객사와 소통한 맥락을 모두 알고 있습니다. 뒤에서 소개할 ‘위키’ 기능을 통해 회의록에 쌓여 정리된 고객의 맥락을 전부 파악해, 잠재고객의 문의가 들어오면 고객사의 특성과 문의 내용에 맞는 회신 메일을 작성합니다.

바린은 매주 모든 고객사의 사용량을 모니터링하며 고객이 이탈할 가능성을 진단한 뒤, 이탈할 위험이 보이는 고객사를 감지하면 그 고객사와의 소통 내역, 또 그 고객사와 유사한 사용 패턴을 보이는 고객사와의 소통 내역을 확인합니다. 이를 바탕으로 이탈 방지 계획을 만들죠. 또 보안 대응 에이전트 겨울(Gyeoul)과 함께 B2B 고객의 보안 관련 문의를 자동으로 검토하고 검토 보고서를 작성합니다. 이 과정에서 사람이 할 일은 이메일과 보고서를 검토하고 전송 버튼을 누르는 일밖에 없습니다.

더플레이토의 내 인바운드 B2B 세일즈 에이전트 <출처: 더플레이토>

도입부에서 소개한 버그 처리 에이전트도 같은 원리로 돌아갑니다. 버그 제보가 들어오면 에이전트가 로그와 사용 맥락을 스스로 뒤져 진단하고 수정안을 올린 뒤 담당 엔지니어를 부르는 식이죠.

더플레이토의 내부 CS 에이전트 <출처: 더플레이토>

에이전트가 이렇게 담당자처럼 일하도록, 티로는 두 가지를 마련해 뒀습니다. 하나는 반드시 지켜야 할 규칙을 하나의 저장소에 못 박아두고, 에이전트가 움직이기 전에 그 규칙에 어긋나지 않는지부터 확인하게 한 것. 다른 하나는 회의록에 정리된 조직의 맥락을 그때그때 읽어오게 한 것입니다. 그래서 에이전트는 제멋대로 굴지 않고, 사람 팀원이 그러듯 조직이 합의한 기준과 맥락 위에서 판단하죠. 티로가 10명 정도의 인원으로 30만 유저를 상대하는 배경입니다.

그런데 사실 그 ‘맥락’을 어떻게 읽어올 수 있느냐, 그게 에이전트를 구축할 때 항상 쉽지 않은 문제입니다. 이를 가능하게 하는 게 '온톨로지'인데요. 쉽게 말하면, 조직이 쓰는 개념과 관계를 한데 정리해 둔 것입니다. 에이전트는 그 위에서 조직의 언어로 상황을 이해하고 판단하고요. 티로가 '회의록을 제대로 모았던 것이 온톨로지의 출발점'이었다고 김CTO는 말합니다. 앞서 밝혔던 그 '위키'가 바로 이 일, 회의록을 정리해 그 출발점을 놓는 기능인 거죠.

AI 위키는 회의록을 어떻게 지식으로 정리하는가

이제 위키가 푸는 문제부터 짚어보죠. 회의록은 조직에서 가장 부지런히 쌓이는 기록이지만, 정작 다시 펼쳐 보는 일은 드뭅니다. 공들여 적어두고도 그대로 묻히는 셈이죠. 티로가 팀 내부에서 온톨로지로 풀어온 이 문제를, 위키는 다른 기업도 손쉽게 시작할 수 있게 해줍니다.

티로에서 회의록을 녹음해 기록하면 자동으로 박상무라는 사람의 위키페이지가 생기고, 그 페이지에서 박상무라는 사람의 인물 정보와 관련된 페이지, 관계도를 조회할 수 있다. 티로의 위키 기능은 회의록을 기반으로 이러한 위키 페이지를 자동으로 생성해 조직에서 사용되는 개념, 인물, 관계를 체계적으로 정리하고 연결해준다. <출처: 더플레이토>

위키는 이름 그대로, 조직의 지식을 한데 모아둔 위키피디아 같은 것이라고 보면 됩니다. 이 발상에 불을 지핀 건 AI 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 던진 'LLM 위키'라는 개념이라고 김 CTO는 말합니다. AI 에이전트가 흩어진 원본 자료를 읽어 개념별로 정리한 문서로 묶고 계속 갱신하게 함으로써, 물어볼 때마다 처음부터 뒤지는 대신 지식이 쌓이게 하자는 발상입니다.

작동 방식은 이렇습니다. 회의 기록이 끝나면 티로가 대화 전체를 처음부터 끝까지 훑습니다. 그러면서 핵심이 되는 개념들을 짚어냅니다. 예를 들어 요즘IT와 진행한 이 인터뷰를 기록했다면, ‘온톨로지’ ‘요즘IT’ ‘김상철’ ‘더 플레이토’ 같은 개념을 추출합니다.

개념을 추출할 때는 기존 위키에 유사한 개념이 있는지도 찾아봅니다. 예를 들어 티로는 가끔 ‘타로’처럼 잘못된 표현으로 기록되기도 하고, ‘tiro’처럼 영문으로 기록되기도 하는데, 이 세 가지가 같은 개념인지를 확인합니다. 그리고 같은 개념인 것이 확인되면 새 페이지를 계속해서 만들지 않고 기존에 있던 ‘티로’ 페이지에 새로 연결된 사항만 추가합니다.

그다음 그 개념들을 한 번 더 훑으며 서로의 관계를 살펴봅니다. 회의 참가자들이 같은 팀원인지, 누가 책임자인지, 어떤 사람이 앞서 추출한 개념과 연결되어 있는지 등 관계를 연결하기 시작합니다. 이 과정이 회의가 끝날 때마다 자동으로 반복되며 위키가 자라납니다. 물론 사람이 페이지를 보고 수정할 수도 있습니다.

그렇게 만들어진 페이지에는 네 가지가 담깁니다. 요즘IT가 티로와 진행한 이번 인터뷰로 예를 들어볼게요. 인터뷰를 녹음하고 ‘요즘IT’라는 개념을 추출해 요즘IT 페이지가 생깁니다. 이 페이지에는 이름과 별칭('요즈마이티' 'yozm'처럼 같은 뜻의 다른 표기), 그게 무엇인지에 대한 설명, 그 설명이 어떤 대화에서 나왔는지 보여주는 출처, 어떤 사람·프로젝트·개념과 이어지는지를 보여주는 관계죠. 네 가지 모두 관련된 새로운 회의가 끝날 때마다 갱신됩니다.

회의에 참가한 인물 정보를 자동으로 생성한 페이지 예시 화면. 인물에 대한 설명, 설명의 출처, 관련 페이지가 정렬되어 있어 ‘요즘IT’라는 개념의 정의와 관계도에 대해 구조적으로 이해할 수 있다. <출처: 더플레이토>

김 CTO는 이걸 '조직의 백과사전'이라 부릅니다. 사람만 펼쳐 보는 게 아닙니다. 에이전트도 똑같이 이 위키를 검색해, "요즘IT와 인터뷰한 사람은 누구였지?"라는 물음에 "김상철"이라고 답할 수 있게 됩니다. 에이전트가 바로 이 맥락 위에서 작동하는 셈이죠.

이렇게 정리한 위키가 곧바로 온톨로지가 되는 것은 아닙니다. 다만 조직에서 실제로 쓰이는 개념과 관계를 출처와 함께 보여주기 때문에, 온톨로지를 설계하기 전에 검토할 재료가 됩니다. 더플레이토는 이 단계를 ‘프리 온톨로지’라고 부릅니다.

프리 온톨로지란 무엇이고 왜 필요한가

맥락이 에이전트의 품질을 가른다는 말은, 규모가 큰 기업일수록 더 무겁게 다가옵니다. 수천 명이 일하는 조직에서 에이전트가 제대로 판단하려면, 그 조직이 쓰는 개념과 관계가 잘 정리돼 있어야 하니까요.

이렇게 모은 개념과 관계의 후보에 조직이 합의한 정의와 규칙, 실행 방식을 더하면 운영에 활용할 수 있는 온톨로지로 발전할 수 있습니다. 김 CTO는 “쉽게 말하면 조직의 ‘디지털 트윈’을 만드는 것”이라며 “데이터와 로직, 액션, 이 세 가지로 이뤄진, 살아 움직이는 세포 같은 것이 온톨로지”라고 말합니다.

‘창고’로 설명해본 온톨로지 뜻 <출처: 요즘IT, Napkin으로 제작>

“'창고'라는 개념으로 예를 들어볼게요. 우선 창고에 무엇이 있고, 창고의 이름이나 창고 안에 있는 것들의 이름, 담당자, 창고의 위치 등을 나타내는 정보가 있어야겠죠. 그게 데이터입니다. 그 위에 ‘로직’이란 레이어가 있습니다. ‘그 창고는 어떤 식으로 운영되는가’와 관련된 개념들이죠. 예를 들어, 창고가 비었다는 것은 무엇을 의미하는지, 창고가 불에 탔다는 것은 어떤 것인지 등을 정의하는 것입니다. 그다음엔 ‘액션’이라는 레이어가 있습니다. 창고가 비었다면, 불이 났다면 어떤 것을 해야 하는지를 나타내는 것이죠. 즉 조직이 쓰는 개념과 관계의 지도입니다. 이게 있으면 에이전트는 ‘창고가 비었다’는 신호를 감지했을 때 조직이 합의한 언어로 그 상태를 이해하고 행동을 실행합니다.”

데이터·로직·액션이라는 구조의 바탕에는 조직이 쓰는 개념의 의미와 관계를 명확히 하는 작업이 있습니다. 김 CTO는 이를 “조직 안에서 같은 단어를 같은 뜻으로 쓰자고 합의하는 것”이라고 쉽게 설명합니다.

이는 모든 부서가 한 가지 뜻만 쓰게 하는 일이라기보다, 같은 단어가 부서마다 다른 뜻으로 쓰일 때 그 차이까지 분명히 해두는 일에 가깝습니다. 같은 회사 안에서도 '매출'이나 '고객'의 범위를 부서마다 다르게 이해하는 일이 흔한데요. 영업팀과 재무팀이 '매출'을 서로 다른 기준으로 잡고 있다면, 에이전트에게 "이번 분기 매출"을 물어도 어느 쪽 숫자인지 알 수 없습니다.

이 작업에는 두 가지 어려움이 있습니다. 먼저 현장에서 실제로 쓰이는 언어와 맥락을 발견해야 합니다. 그다음 발견한 개념과 관계를 조직이 공식적으로 사용할 정의와 규칙으로 정리해야 합니다. 김 CTO는 특히 최종 정의를 맡은 사람이 현장의 맥락을 충분히 알기 어렵다는 점을 지적합니다.

“누군가 ‘우리 창고는 이렇게 정의한다’고 해야 해요. 그런데 문제는, 정작 그걸 정의해야 하는 리더들이 실무적인 맥락을 충분히 알지 못할 수 있다는 거예요. 창고를 정의해야 하는 리더는 정작 창고에 매일 가지는 않으니까요.”

바로 여기서 회의록의 가치가 드러납니다. 회의에는 실무자가 반복해서 사용하는 표현뿐 아니라, 그 표현이 쓰인 상황과 예외, 판단 근거가 함께 남기 때문입니다. 티로 위키는 이를 조직의 공식 정의로 곧장 확정하는 대신, 앞서 본 그 개념과 관계를 출처와 함께 정리해둡니다. 이후 조직이 공식적으로 단어의 정의와 규칙을 설계할 때 가장 먼저 검토할 재료가 되는 이것이 티로가 돕는 프리온톨로지이죠.

온톨로지와 프리 온톨로지 차이를 나타내는 인포그래픽 <출처: 더플레이토 블로그>

더플레이토는 여기서 한 걸음 더 나아가, 이 프리 온톨로지 위에 조직이 합의한 정의와 규칙을 얹어 온톨로지까지 갖춘 것입니다. 앞서 미오가 레오처럼 판단하고, 영업 에이전트가 고객사 맥락을 읽어낼 수 있었던 것도 그 덕분이고요. 티로가 위키 기능을 통해 제공하는 것은 그 앞 단계인 프리 온톨로지이고, 조직은 거기에 정의와 규칙을 더해 온톨로지로 완성할 수 있습니다.

김상철 CTO가 말하는 AX란
AI를 가장 잘 쓰는 법은 지식을 온톨로지로 저장해 에이전트에게 전달하는 것
다만 문제는 흩어진 지식들을 실제 업무와 기업의 맥락에 맞게 '올바르게' 적용하는 구조가 없다는 것
이를 위해 "지식"이 되기 전의 사실들을 '창고'에 해당하는 프리 온톨로지에 저장해야 함
그때 빛을 발하는 것이 팀 단위 맥락과 상황, 판단 근거를 잘 보존하는 '회의록'
그 회의록을 잘 관리하고 규칙에 맞게 저장하는 것이 온톨로지, 나아가 AX의 시작

AI가 다 해도 왜 ‘보안’과 ‘취향’은 사람의 몫인가

코드의 95%를 AI가 쓰고 에이전트가 사람의 일을 대신해도, 김 CTO가 끝까지 사람의 몫으로 남겨둔 자리가 있습니다. 가장 단호한 건 보안입니다. AI에 그토록 많은 일을 맡길 수 있는 것도, 역설적으로 보안의 기준만큼은 사람이 직접 엄격하게 세우기 때문입니다. 개발 환경과 고객 인프라를 완전히 분리해 AI가 무엇을 하든 치명적 사고로 번지지 않게 해두고, "그 가드레일을 정하는 일만큼은 사람이 해야 한다"는 원칙을 지킵니다.

“잘못된 기능은 배포한 뒤 고치면 되지만, 인프라나 데이터베이스는 단 한 번의 실수가 회사에 '사망 선고'가 될 수 있어요. 그래서 그 최종 판단은 사람이 전부 읽고 확인하고, 모든 결정은 로그로 남겨 되돌릴 수 있게 합니다.”

요즘IT와 인터뷰하고 있는 티로 김상철 CTO <출처: 더플레이토>

사람이 지켜야 할 또 하나의 영역은 '취향과 철학'입니다. "무엇이 좋은 제품이고 무엇이 아름다운가에 대한 판단은 외주화할 수 없는, 회사의 마지막 경쟁력입니다." 그래서 더플레이토 팀에선 결정을 내릴 때도 치열하게 부딪힙니다.

"'애플이 이렇게 했으니까'라는 이유는 잘 받아들여지지 않아요. '나는 이게 좋고, 그 이유는 이것'이라고 자기 판단을 말해야 하죠. 서로 다른 취향이 계속 충돌하고 논쟁하는 문화가 팀의 색깔을 또렷하게 만드는 것 같아요."

사람이 보안과 취향을 끝까지 놓지 않기에, 나머지를 에이전트에 맡길 수 있습니다. 에이전트가 그렇게 한 사람의 일을 점점 더 대신해갈수록 사용자의 모든 맥락을 아는, 키케로의 ‘티로’같은 ‘Chief of Staff’를 누구나 가질 수 있게 된다는 것입니다. 그 대상은 이미 개인을 넘어 조직으로 넓어지고 있고요. 김 CTO는 "국방이나 정부처럼 가장 민감한 곳에서도 쓸 수 있어야 진짜 가치"라며 실제로 그런 기관의 문의도 받고 있다고 말합니다.

언젠가 모든 기업이 자기 안에서 오간 모든 대화를 남기게 될 거라는 게 그의 믿음입니다. 그 대화가 흩어진 회의록으로 묻힐지, 조직의 언어로 다듬어진 자산이 될지가 차이를 만들 것이고요. 그리고 그 자산은 빨리 쌓을수록 격차가 복리로 벌어집니다. 1년 먼저 시작한 회사의 에이전트는 이미 조직의 역사를 알고 일하니까요. 조직이 기록을 자산화하고 스스로 언어를 통일하는 일. AX는 거기서부터 시작됩니다.

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K8s 운영을 AI 에이전트에 맡길 수 있을까?

작년만 해도 Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI 같은 CLI 기반 코딩 에이전트는 ‘코드 작성을 돕는 보조 도구’ 정도로 받아들여졌습니다. 이들의 성능은 주로 SWE-bench 같은 코딩 벤치마크 점수로 평가하는 것이 일반적이었습니다.

하지만 올해 들어 분위기가 달라졌습니다. 자동 승인 모드(--dangerously-skip-permissions, --yolo, --full-auto)가 보편화되며, 이제는 코드 작성뿐 아니라 실제 명령 실행까지 맡기는 사례가 늘고 있습니다. kubectl 명령을 직접 실행하거나, helm 차트를 교체하고, 운영자가 자리를 비운 사이 들어온 알람에 1차로 대응하는 일까지 시도할 수 있게 된 것입니다.

이러한 흐름은 한국에서도 빠르게 나타나고 있습니다. 일부 팀에서는 이미 사내 알람 봇에 LLM 에이전트를 연결해 장애를 우선 분류하고, 진단 초안까지 자동으로 생성하고 있습니다. 사람이 100% 결정하던 영역이 이제는 ‘사람과 에이전트가 함께 결정하는’ 방향으로 옮겨가고 있는 것입니다.

운영 자동화의 변화 <출처: 작가>

그렇다면 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다. 과연 이 도구들에게 K8s 운영을 맡겨도 정말로 괜찮을까요? 그렇다면 시장에서 쓰이는 것들 가운데 어떤 도구를 선택해야 할까요?

이를 확인하기 위해 Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI의 9개 모델 조합을 동일한 K8s 장애 상황 10개에 똑같이 투입해 보았습니다. 결론부터 말하면, 세 도구 모두 실무에 활용할 수 있었습니다. 다만 어떤 작업을 맡기느냐에 따라 더 적합한 모델은 분명히 달랐습니다. 꼭 비싸고 성능이 강력한 모델이 항상 운영 업무를 더 잘 수행하는 것도 아니었습니다. 이 글에서는 그 측정 결과를 정리해 보겠습니다.

실험 설계: 9개 에이전트 × 10개 K8s 장애

이번 실험에서는 세 가지 도구의 코딩 능력이 아니라 운영 능력을 보고 싶었습니다. 그래서 일반 코딩 벤치마크를 들고 오는 대신, 운영자가 실제로 겪을 법한 K8s 장애 시나리오 10개를 직접 만들었습니다.

시나리오

쉬운 시나리오(★)는 로그에 답이 거의 그대로 적혀 있습니다. 반면 어려운 시나리오(★★★★★)는 ‘고치지 않는 것’이 정답인 상황입니다. 예를 들어 ext-dep은 데이터베이스 호스트가 DNS에 등록되어 있지 않은 상황으로, K8s 안에서 할 수 있는 일이 없습니다. 이럴 때는 “DB 인프라 팀에 확인 요청이 필요하다”라고 정직하게 보고하는 에이전트가 만점을 받습니다. 임의로 환경변수를 고치는 에이전트는 오히려 감점을 줍니다.

*이렇게 만든 결과물은 AIOps Agent Benchmark 깃허브에 정리되어 있습니다.

9개 에이전트

세 브랜드의 도구에 영향을 미치는 가장 큰 요소는 결국 모델입니다. 이는 각각 세 티어로 나누어 비교했습니다.

또한, 공정을 기하기 위해 모든 에이전트는 같은 클러스터, 같은 프롬프트, 콜드 스타트 조건에서 실행했습니다. 실행 전마다 클러스터 스냅샷을 복원해 직전 실행의 영향이 남지 않도록 했고, 시나리오마다 사전 작성된 채점 기준에 따라 사람이 점수를 매겼습니다.

*측정 당시 최상위 모델을 적용하였는데, 이후로 출시된 Opus 4.8, Gemini-3.5-flash 등은 제외되었습니다.

9개 에이전트 매트릭스 <출처: 작가>

결과: 효율 티어 > 플래그십

곧바로 결과부터 함께 보겠습니다. 여러 차례 반복해 평균 낸 결과는 다음과 같습니다. (2026년 5월 측정 기준)

처리 효율 vs Ops_Score 점도표 <출처: 작가>

핵심만 보면 이렇습니다.

9개 중 1위는 효율 기준, Sonnet 4.6입니다. 모든 플래그십 모델보다 점수가 높았습니다.
브랜드별로 특징이 뚜렷하게 갈립니다. Claude는 품질과 안전 쪽, Gemini는 효율 쪽, Codex는 중간입니다.
Lite 티어에서는 의외로 Haiku가 아니라 Gemini Flash-Lite가 1위를 차지했습니다.

상위 티어 모델이 항상 좋은 것이 아니라는 사실, 그리고 같은 가격대 안에서도 브랜드별 성격이 다르다는 사실이 운영자 입장에서 꽤 흥미로운 발견이었습니다.

아울러 미리 짚어둘 점이 있습니다. 이번 순위는 한 차례만 측정한 값이 아닙니다. 약 2주에 걸쳐 같은 시나리오를 수십 번 반복해 돌린 결과를 평균 낸 것입니다. 다만 모델과 CLI는 빠르게 바뀌므로, “누가 1등인가”보다 “어떤 성격인가”에 무게를 두고 읽으시길 권합니다.

Claude vs. Gemini vs. Codex

수치만으로는 차이가 잘 와닿지 않습니다. 셋의 성격을 실제 운영 상황에 대입해 살펴보겠습니다.

Claude: 신중한 진단의

위험한 행동이 가장 적습니다. 그렇기에 품질×안전성 점수가 가장 높습니다. 진단할 때면 로그를 끝까지 확인하고, 근거 없이 환경변수를 변경하거나 파드를 강제 삭제하지 않습니다. 단점이라면 토큰 사용량이 많다는 것입니다. 같은 결과를 내는 데 다른 모델보다 토큰이 많이 소모되는 경우가 잦습니다. 비유하자면, 모든 환자에게 전체 패키지로 검진할 것을 권하는 의사입니다. 진단의 정확도는 높지만 비용도 같이 올라갑니다.

Gemini: 빠르고 가벼운

처리 효율 점수에서 항상 1위를 차지했습니다. 즉, 같은 작업을 가장 적은 토큰과 시간으로 완수합니다. 단점은 어려운 시나리오에서 안정성이 떨어진다는 것입니다. 가장 좋은 모델인 Gemini 2.5 Pro조차 높은 단계 합격률이 89%로 낮아지는데, 다른 두 브랜드 Flagship이 97~98%인 것과 대조됩니다. 이는 마치 응급실에서 분류를 잘하는 의사 같습니다. 빠른 판단이 강점이지만, 복잡한 환자가 들어오면 가끔 흔들립니다.

Codex: 사고할 줄 알지만 느린

품질과 안전성은 Claude에 견줄 만하지만, 효율이 가장 낮습니다. 동일한 작업 대비 토큰이 많이 소모되고 시간도 오래 걸립니다. 그리고 한 가지 운영적으로 까다로운 점이 있는데, 추론 강도 기본값이 가장 높게 설정되어 있어서 그대로 사용하면 Sonnet 같은 효율 티어와 공정하게 비교하기 어렵습니다. 추론 강도를 의도적으로 낮춰야 같은 급에서 비교가 가능합니다. 그러므로 모든 환자에게 정밀 검사를 처방하는 의사 정도로 느껴집니다. 정확도는 좋지만 대기 시간이 길고 비용도 높습니다.

세 브랜드의 운영 캐릭터 <출처: 작가>

운영 과제에서 발견한 의외의 행동들

벤치마크 점수표보다 더 흥미로웠던 것은, 운영 과제에서만 보이는 행동 패턴들이었습니다. 다른 코딩 벤치마크에서는 좀처럼 드러나지 않는 모습입니다.

1. 가장 비싼 모델의 가장 기본적인 실수

한 최상위 모델은 프롬프트(Context / Task / Rules 형식)를 실제 작업 지시가 아니라 “벤치마크 정의 문서”라고 오인했습니다. 결국 kubectl을 한 번도 실행하지 않은 채 28초 만에 종료했습니다. 정확도 점수는 0이었습니다.

흥미로운 것은, 같은 프롬프트를 하위 티어 모델은 정상적으로 처리했다는 점입니다. 모델이 더 똑똑할수록 “내가 평가받는 상황이구나”라고 인식하는 정도가 강해지는 것 같습니다. 이 인식이 어느 선을 넘으면, 일을 하는 대신 일의 본질을 의심하기 시작합니다.

이는 결국 운영 자동화 입장에서는 치명적입니다. 한가한 시간에 알람이 잘못 트리거됐을 때, 가장 비싼 모델이 “이건 실제 알람이 아닌 것 같다”고 판단하고 대응을 중단할 수 있다는 뜻이기 때문입니다.

2. CLI 안쪽 숨은 의존성이 망치는 결과

어떤 에이전트는 작업이 돌다 빈 결과 파일을 만들었습니다. 그러니 밖에서 보면 그냥 “에이전트가 실패한 것”으로만 보였습니다. 다만 그 과정을 보니 실제 원인은 모델이 아니라 CLI 구현 안쪽의 숨은 의존성에 있었습니다. 이 에이전트는 web search 도구가 내부적으로 보조 모델을 호출하는 구조였는데, 그 보조 모델에 접근할 수 없게 되자 세션 전체가 통째로 중단되었습니다.

도입을 검토할 때 우리는 보통 이 모델이 얼마나 잘하는지만 봅니다. 그러나 CLI라는 껍데기가 들고 있는 도구, 즉, 내부에서 호출하는 보조 모델이나 재시도 로직이 운영 안정성의 상당 부분을 결정합니다. 모델만 보고 벤더 선택을 끝내서는 안 된다는 점이 분명해졌습니다.

3. 비싼 모델이 ‘반드시’ 더 낫지는 않다

같은 Claude 브랜드 안에서 Opus 4.7과 Sonnet 4.6의 종합 점수는 통계적으로 거의 같았습니다. 다만 시나리오 난이도별로 보면 패턴이 갈립니다.

쉬운 시나리오에서는 Sonnet이 같은 품질을 더 적은 토큰과 시간으로 해냅니다.
어려운 시나리오(★★★★ 이상)에서는 Opus의 완수율이 한 단계 위입니다.

한국 SRE 팀의 평소 업무를 떠올려 보면, 일상적으로 처리하는 알람의 대다수는 ★~★★ 난이도입니다. 즉 Sonnet으로 충분하다는 뜻입니다. 반면 Opus는 “분기말 결산 직전에 동시에 발생하는 복합 장애”처럼 난도가 높은 상황에 한정해 사용하는 것이 합리적입니다. 매번 가장 비싼 모델을 사용하는 선택은 비용 면에서 효율이 떨어집니다.

‘한국 운영 팀’에 도입하기 전 체크할 다섯 가지

여기까지, 수치는 수치고, 실제로 도입하려면 한국 운영 환경 특유의 조건 역시 같이 봐야 합니다.

1. 자동 승인 모드를 받아들일 수 있는가?

이번 벤치마크의 모든 결과는 에이전트에게 사람의 확인 없이 kubectl을 실행할 수 있는 권한을 부여한 상태에서 측정했습니다. 따라서 사내 보안 정책상 자동 실행 자체를 허용하지 않는다면, 결과를 해석하는 방식도 달라집니다. 사람 승인 게이트를 추가하면 안전성은 높아지지만, 그만큼 효율 점수는 크게 낮아지는 트레이드오프가 발생합니다.

2. 사내 정책상 외부 LLM 호출이 가능한가?

세 CLI 모두 외부 API에 의존합니다. 즉, 사내망에서 외부 통신이 차단되어 있거나, 데이터의 외부 전송이 제한되는 환경이라면. 우회 게이트웨이나 사내 프록시를 거쳐야 합니다. 그 과정에서 응답 지연이 발생하며, 일부 CLI는 인증 구성이 복잡해져 운영 부담이 늘어날 수 있습니다.

3. 어느 시나리오부터 위임할 것인가?

처음부터 ★★★★★ 수준의 시나리오를 맡기는 것은 무리입니다. 우선 ★~★★ 수준의 시나리오부터 시작해 안정성을 검증한 뒤, 사람이 검토하는 비율을 단계적으로 줄여가는 게 안전합니다. 초기에는 에이전트가 진단하고, 사람이 사후 검토하는 ‘관찰 모드’로 운영하는 것이 가장 현실적입니다.

4. 휴먼 검토 게이트를 어디에 둘 것인가?

가장 흔한 위치는 실제 변경이 적용되기 직전입니다. 에이전트가 진단까지 마치고 kubectl apply나 helm upgrade 직전에 사람에게 최종 승인을 요청하는 구조입니다. 이 게이트의 형태가 도입 성공률을 좌우합니다.

5. 비용 모니터링을 함께 도입할 것인가?

자동 실행 환경을 운영하다 보면 토큰 사용량이 예상보다 빠르게 커집니다. 특히 Claude처럼 토큰을 많이 사용하는 브랜드는 월말 청구액이 예상을 크게 웃돌 수 있습니다. 도입과 동시에 사용량 알람을 설정하는 것이 좋습니다.

5가지 도입 체크리스트 <출처: 작가>

그래서 무엇을, 어떻게 골라야 할까?

세 가지 브랜드와 모델의 효율과 성능, 또 특성과 체크리스트를 고려했을 때, 상황별 추천을 단순화하면 이렇습니다.

추가 실험에서 발견할 것들

지금까지 기준으로 삼은 순위표는 약 2주 동안 동일한 10개 시나리오를 수십 차례 반복 측정한 뒤 평균을 낸 결과입니다. 다만, 순위표를 낸 후에도 약 사흘 동안 같은 조건으로 추가 측정을 진행하며 여러 차례 다시 실행해 보았습니다. 그 결과, 몇 가지 흥미로운 점을 확인할 수 있었습니다.

먼저 큰 흐름은 변하지 않았습니다.

브랜드별 성격(신중한 Claude, 빠른 Gemini, 사고하는 Codex)은 추가 측정에서도 일관됐습니다.
상위 티어가 항상 우위는 아니라는 점, 효율 티어도 충분히 경쟁력 있다는 점도 그대로였습니다.
어려운 시나리오일수록 모델 간 차이가 벌어지는 패턴도 안정적이었습니다.

반면 점수가 거의 비슷한 티어에서는 순위가 측정할 때마다 바뀌었습니다. 특히 0.01~0.02 수준의 근소한 차이로 갈리는 구간에서는 측정 때마다 1등 모델이 달라졌습니다. 이런 작업에는 단 한 번의 결과만으로 “이 모델이 최고다”라고 단정하기보다, 여러 차례 측정했을 때 나타나는 흐름을 함께 보는 편이 더 안전합니다.

한 가지 실용적인 발견도 있었습니다. 절대 점수와는 별개로, 반복 측정 시 편차가 가장 작았던 도구는 Codex였습니다. 다시 말해, 가장 예측 가능한 결과를 보여준 것입니다. 점수 자체는 Sonnet 같은 모델이 더 높게 나타나기도 했지만, Codex는 어느 회차에 실행하더라도 비슷한 결과를 냈습니다.

운영 자동화 관점에서 보면 강점이 다릅니다. 어떤 환경에서는 ‘한 번이라도 가장 높은 성과를 내는 모델’이 중요할 수 있습니다. 반대로 어떤 환경에서는 ‘매번 비슷한 결과를 내는 모델’이 더 다루기 쉽습니다. 결과 편차가 크면 사람이 언제 개입해야 하는지 판단하기 어려워지기 때문입니다. 그러니 순위표의 절대 점수만큼이나, 얼마나 일관되게 그 점수를 내는지도 함께 살펴봐야 합니다.

정리하면, 이 순위표는 약 2주간의 반복 측정을 바탕으로 정리한 결과이기 때문에 브랜드별 성격과 전반적인 흐름은 충분히 신뢰하고 활용할 수 있습니다. 다만 점수가 근소하게 갈리는 구간은 ‘순위가 자주 뒤바뀌는 접전 구간’으로 이해하는 것이 적절합니다. 따라서 도구를 선택할 때는 절대 점수뿐 아니라 결과의 일관성까지 함께 따져보시길 권합니다.

마치며

작년에는 Gateway API 7개 구현체를 비교한 글을 썼습니다. K8s 운영자가 새로 도입을 검토해야 할 도구를 정리한 글이었습니다. 반면, 올해는 그 도구를 다루는 AI를 비교했습니다. 1년 만에 운영자의 일이 다시 한 단계 추상화된 셈입니다. 작년에 필요한 일이 “어떤 Gateway를 고를 것인가”였는데, 올해는 “그 Gateway를 우리 대신 다룰 에이전트로 누구를 고를 것인가”로 바뀐 것이지요.

그런 맥락에서 지금이 에이전트 도입 적기인지를 물으면, 솔직히 답은 부분적으로 그렇다 입니다. ★~★★ 난이도 알람 1차 분류 정도는 충분히 맡길 수 있습니다. 단, 가장 비싼 모델이 무조건 답이 아니고, 자동 승인을 그대로 적용하기보다는 휴먼 게이트를 끼운 형태로 시작하는 게 안전합니다. 물론 1년 후에는 이 글의 결론도 달라질 가능성이 큽니다. 그러므로 언제든 자신의 환경에서 직접 측정해 보는 것이 가장 정확합니다. 이번 실험이 여러분의 생태계 확장에 도움이 되기를 바라겠습니다.

*전체 시나리오 정의와 측정 코드는 GitHub 저장소에, 점수 설계의 이유와 분석은 블로그에 정리해 두었습니다.

작가

조훈(CNCF 앰버서더)

쿠버네티스와 AI 네이티브 기술 전문가로, 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 글로벌 앰버서더이자 Kubestronaut이다. 쿠버네티스랩(kuberneteslab.dev)을 운영하며 인프라 자동화와 AI 네이티브 기술을 연구하고 공유하고 있다. ‘IT 인프라 엔지니어 그룹’ 운영진이자 오픈소스 컨트리뷰터로도 활동하고 있다. 맞춤형 기술 교육, 쿠버네티스 비용 최적화, AI 에이전트 비교 검증 등 다양한 PoC를 진행하고 있다. 『한 걸음 앞선 개발자가 지금 꼭 알아야 할 클로드 코드』, 『컨테이너 인프라 환경 구축을 위한 쿠버네티스/도커』 등을 집필했다.

심근우

LG유플러스 CTO부문에서 대고객 비즈니스 시스템의 DevOps를 담당하는 UcubeDAX팀의 팀장으로 일하고 있다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에 걸친 쿠버네티스 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해 노력하고 있으며, 특히 주니어 DevOps 엔지니어들의 육성에 큰 관심을 가지고 있다.

문성주

글로벌 소셜 플랫폼 기업에서 Site Reliability Engineer로 재직하며, 쿠버네티스 멀티 클러스터 관리와 데이터베이스 플랫폼 운영을 주도하고 있다. 또한 ISMS-P, GDPR, CCPA 등 글로벌 보안 규제에 부합하는 데이터 라이프사이클 파이프라인을 설계·운영한 실무 경험을 가지고 있으며, 쿠버네티스 오픈소스 프로젝트에도 기여하고 있다. 더불어 국내 주요 기업과 국가 기관의 클라우드 전환, 데이터 거버넌스 컨설팅, 보안 컴플라이언스 대응을 지원하고 있다.

이성민

미국 넷플릭스(Netflix) 사의 Data Platform Infrastructure 팀에서 사내 플랫폼 팀들과 데이터 사용자들을 어우르기 위한 가상화 및 도구들을 개발하는 일들을 하고 있다. 과거 컨테이너와 쿠버네티스에 큰 관심을 두고 ingress-nginx를 비롯한 오픈 소스에 참여했으며, 현재는 데이터 분야에 일하게 되면서 stateful 한 서비스들이 컨테이너화에서 겪는 어려움을 보다 근본적으로 해결하기 위한 많은 노력을 하고 있다.

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제가 정말 루프 엔지니어링까지 알아야 할까요?

'루프 엔지니어링(loop engineering)'이라는 말을 며칠 전에 처음 봤습니다. 또 새로운 게 나왔구나 싶었습니다. 컨텍스트 엔지니어링이란 말에 겨우 익숙해졌는데 하네스 엔지니어링이 나오고, 이번엔 ‘루프’라고 합니다.

한때는 프롬프트 엔지니어링이면 다 되었습니다. 그러다 컨텍스트 엔지니어링이란 단어가 AI 엔지니어링 쪽에서 유행어로 알려진 때가 2025년 6월입니다. 그다음 유행인 하네스 엔지니어링은 2025년 11월에서 2026년 2월 사이, 다시 루프가 나온 게 2026년 6월입니다. 프롬프트에서 시작해 1년 사이 유행이 세 번이나 바뀐 겁니다. 너무 피곤하더라고요.

이렇게 유행이 빠르게 바뀌다 보니 따라가는 게 버겁습니다. 게다가 정의조차 아직 명확하지 않아서 누구는 이렇다, 누구는 저렇다, 하는 말이 조금씩 다 다릅니다. 그래서 직접 정리해봤습니다. 적당히 느낌으로만 알던 네 단어를 한번 제대로 정리하고, 정말 다 알고 따라가야 하는지까지 확인해봤습니다.

<출처: 작가>

네 가지 AI 엔지니어링 트렌드

우선 각 엔지니어링의 뜻을 알아야 이걸 다 알고 따라가야 할지 말지도 판단할 수 있을 것 같습니다. 그래서 사전처럼 단어 뜻을 정리했습니다. 어떤 문제를 푸는지, 무엇을 하는지, 이해를 돕는 예시 순으로 찾았습니다.

1. 프롬프트 엔지니어링

모델이 아직 못 하는 일을 사람의 입력, 즉 '프롬프트'로 메우는 기법이자 그러한 방식을 연구하는 영역입니다. 'AI한테 말 잘 거는 법'으로 알려졌지만 실제 범위는 더 넓습니다.

푸는 문제:초기 모델의 약점인 지시를 잘 안 따르고, 추론이 약하고, 한 번에 보는 글이 짧고, 같은 질문에도 답이 들쭉날쭉한 것을 보완합니다.
하는 일: 약점을 프롬프트로 해소합니다. 예시를 몇 개 보여주거나(few-shot), 사고의 단계를 밟게 하거나(CoT), '차근차근 생각하자'라는 명령을 추가하거나(Zero-shot CoT), 생각과 행동을 번갈아 시킵니다(ReAct).
예시: 'Let's think step by step' 한 문장만 붙여도 한 수학 추론 벤치마크(MultiArith)에서 정답률이 17.7%에서 78.7%로 올랐습니다. 간단한 명령 구조만으로 매우 큰 성과를 얻을 수 있었죠.

요즘 프롬프트 엔지니어링이 끝났다는 말이 많았는데요. 사실 절반만 맞다고 봅니다. 여전히 프롬프트를 잘 입력하는 일은 중요합니다. 다만, 요즘 나오는 추론 모델이 스스로 단계를 밟아 나가며 사고를 한다거나, 알아서 그 구조를 설계할 수 있게 되었을 뿐이죠. 그래서 나머지 기법은 다음에 볼 컨텍스트 엔지니어링으로 옮겨갔습니다. 즉, 폐기된 게 아니라 이동한 것입니다.

2. 컨텍스트 엔지니어링

모델이 추론할 때마다 보는 '맥락' 전체를 관리하는 일입니다. 프롬프트가 입력할 문장을 다듬는 일이라면, 이쪽은 시스템 프롬프트·툴 설명·메모리·검색 자료·대화 기록을 한데 놓고 다룹니다.

푸는 문제: 컨텍스트 윈도우는 한정된 예산입니다. 꽤 커졌다지만 많이 채운다고 좋은 게 아니라, 오히려 성능이 떨어지기도 하거든요. 이렇게 입력이 길어질수록 정확도가 흐려지는 현상에는 context rot(컨텍스트 부패)이라는 이름까지 붙었습니다.
하는 일: 꼭 필요한 맥락만 효율적으로 받아가도록, 필요한 신호만 추리고(큐레이션), 길어지면 요약해 다시 시작하고(컴팩션), 필요할 때 그때그때 불러오고(적시 검색), 일을 나눠 맡기기도 합니다(서브에이전트).
예시: Claude Code의 CLAUDE.md 예시를 보면 컨텍스트 엔지니어링을 어떻게 수행하는지 확인할 수 있습니다. CLAUDE.md는 200줄 미만으로 짧게 쓰도록 권장하는데(길면 컨텍스트를 더 차지하고 지시 준수도가 떨어집니다), /compact 명령으로는 길어진 대화를 요약해 컨텍스트를 비우기도 합니다.

사실상 RAG(검색 증강 생성)처럼 크게 유행한 단어도 이 영역의 일부로 볼 수 있습니다. 모델이 알아야 하는 항목을 설계하는 일에 관한 용어로 잘 자리 잡았습니다.

<출처: Antrophic 블로그>

3. 하네스 엔지니어링

한마디로 '모델에 고삐를 채우는 일(harness=말에 채우는 마구)'이라고 할 수 있습니다. 에이전트를 둘러싼 코드·설정·실행 로직 전체 영역을 다룹니다.

푸는 문제: 모델 혼자서는 긴 작업을 끝까지 못 이어갑니다. 프런티어 모델도 마찬가지라, 모델을 둘러싼 구조가 결과를 좌우합니다.
하는 일: 툴, 검증 루프, 샌드박스, 메모리, 컨텍스트 관리를 짜 맞춰 모델이 일할 환경을 짜줍니다.
예시: 작게는 마크다운 파일 (미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto)가 자기 프로젝트 Ghostty에 둔 AGENTS.md), 크게는 모델을 그대로 두고 구조만 손봐 벤치마크 순위를 30위에서 5위로 끌어올린 실험(LangChain Terminal Bench)까지, 폭이 아주 넓습니다.

다만 다루는 범위가 넓은 만큼 정의도 다양합니다. 에이전트에게 규모가 크거나 오래 걸리는 작업을 시킬 발판으로 보는 쪽, 가드레일을 설계해 실수를 막는 일로 보는 쪽, 말 그대로 '모델 빼고 다'로 보는 쪽 등이 섞여 있어서, 말할 때 어느 쪽인지 밝혀야 혼란이 덜할 겁니다.

<출처: OpenAI Blog>

4. 루프 엔지니어링

프롬프트를 던지는 사람을, 아예 프롬프트를 던지는 시스템으로 대체하는 일입니다. 한 번 시키고 끝이 아니라, 목표만 정해두면 알아서 반복하게 만듭니다.

푸는 문제: 어떻게든 결국은 사람이 매번 붙어 프롬프트를 넣어야 하는 일을 병목으로 봅니다. 작업 단위를 통째로 위임하려는 시도입니다.
하는 일: 자동 재실행(Automations), 작업 충돌을 막는 워크트리(Worktrees), 설명을 반복하는 걸 막는 스킬(Skills), 외부 도구에 잇는 플러그인(Plugins), 작성자와 검증자를 나누는 서브에이전트(Sub-agents) 등으로 짭니다. 정해진 시간에 똑같이 실행되는 cron과 달리, 루프 안에서는 모델이 매번 다음 행동을 직접 고릅니다.
예시: 630줄짜리 스크립트가 밤새 50개 실험을 스스로 돌린 카파시(Karpathy)의 AutoResearch 정도가 있습니다. 카파시 스스로도 자기 코딩의 80%를 에이전트에 넘겼다고 합니다.

구글 크롬 엔지니어링 리드 애디 오스마니(Addy Osmani)가 쓴 글이나 오픈클로(OpenClaw)의 창시자인 피터 슈타인베르거(Peter Steinberger)의 트윗으로 유명해졌습니다. 이제 갓 나온 말이라 정의가 조금 달라질 가능성도 있습니다. 게다가 '루프'라는 표현 자체는 클로드 코드의 창시자 보리스 체르니(Boris Cherny)가 꾸준히 써왔기에, 어떤 작업 방식에 이름을 새로 붙인 쪽에 가깝습니다.

엔지니어링 트렌드는 왜 이렇게 빨리 바뀌었을까?

프롬프트 엔지니어링에서 하네스 엔지니어링, 그리고 루프 엔지니어링으로. 1년 사이 엔지니어링 트렌드는 왜 이렇게 빨리 바뀌었을까요? ‘왜’를 묻기 전에 우선 ‘어떻게’ 이렇게 빨라졌는지 먼저 이야기해보겠습니다.

첫째, 모델이 빨리 좋아졌습니다. 추론 모델이 단계 밟기를 안에서 처리하면서, 프롬프트로 메우던 일 일부가 사라졌습니다. 모델이 좋아질수록 사람이 메우던 자리가 한 칸씩 위로 옮겨갑니다.

둘째, 코딩 에이전트 도구가 그 환경을 마련했습니다. Claude Code, Codex, Cursor 같은 제품이 크게 성장했고, 아예 이러한 엔지니어링 요소를 누구나 적용할 공간이 됐습니다. 그래서 요즘 등장하는 트렌드는 사실상 전에 없던 것을 발명한 게 아니라, 이미 사람들이 이 도구를 쓰는 방식에 이름을 붙여 알아보게 만든 것에 가깝습니다.

셋째, 모델을 다루는 노하우가 쌓였습니다. 토큰을 어떻게 쓰고 아끼고 나눌지 사람들이 함께 익혔습니다. 컨텍스트 윈도우를 예산으로 보는 시각이 퍼졌고, 컴팩션이나 적절한 검색 같은 절약 패턴이 표준이 됐습니다. 요즘은 루프를 돌릴 토큰이 있느냐가 새 제약으로 떠오르기도 했습니다. 모델과 도구가 좋아진 만큼, 같은 토큰으로 더 많은 일을 시키는 요령도 늘었습니다.

정리하자면, 이제 누구나 정말 좋은 모델을 자기 엔지니어링 업무에 쓴다는 겁니다. 그래서 더 좋은 방식, 더 나은 환경을 위한 요구와 이를 위한 실험의 속도가 급격히 치솟았죠.

트렌드 교체의 본질

그러니 이러한 트렌드는 세대교체가 아닙니다. 문제가 바뀐 게 아니라, 같은 문제를 점점 큰 단위에서 풀어나갔을 뿐이죠.

사람이 처리하는 단위가 프롬프트 한 줄에서 전체 맥락으로, 다시 맥락에서 모델을 둘러싼 구조로, 이 구조에서 도는 루프로 한 칸씩 올라갔을 뿐입니다. 사라진 것은 없고, ‘줌아웃’됐을 뿐입니다.

그래서 이 변화를 깔끔하게 계단식으로 정리하면 안 됩니다. 이 세 가지 엔지니어링은 폭도 성격도 제각각이라, 같은 높이로 한 칸씩 높아진 계단이 아니기 때문입니다.

결국 남는 건 ‘AI에게 일을 더 잘 시키는 법’

엔지니어링의 발전 방향을 하나로 모으면, 모두 '모델이 어디서 부족한가'에서 출발합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 윈도우를 많이 채우면 성능이 떨어진다는 약점을, 하네스는 아무리 뛰어난 모델조차 단독 루프로는 부족하다는 한계에서 시작했습니다. 지금의 루프 엔지니어링은 '검증이 가장 큰 난제'라는 약점을 품고 있고요.

'모델 빼고 다'가 점점 중요해진다는 건, 모델이 좋아질수록 사람이 해야 하는 일이 더 높은 단위로 올라간다는 뜻입니다. 풀어야 할 문제니까 사람들이 관심을 가지는 거죠. 프롬프트가, 컨텍스트가, 하네스가, 루프가 나를 괴롭히니까 그 말에 관심을 기울인 것입니다. 이 괴로움을 걷어내면, 이것만 남습니다. ‘AI에게 일을 더 잘 시키는 법.’

앞서 깔끔한 계단이 아니라고 했는데, 카파시도 비슷한 말을 한 적이 있습니다. 발전은 계단처럼 한 칸씩 올라서는 게 아니라, 슬라이더를 왼쪽에서 오른쪽으로 천천히 미는 식으로 일어난다는 거죠. 단계를 탁탁 치고 올라온 게 아니라, 슬금슬금 '일을 AI에게 온전히 잘 맡기는 식'으로 진화해 왔다는 뜻입니다.

그럼, 제가 루프 엔지니어링까지 알아야 할까요?

트렌드는 어디까지 따라가야 할까

이제 이 글의 처음에서 던진 질문에 답해보겠습니다. 우리가 지금 루프 엔지니어링까지 알아야 하는 걸까요?

이 새로운 단어는 지금 사람들이 어려워하는 일을 가리킵니다. 그렇기 때문에 왜 이런 단어가 나왔는지는 알아두는 편이 좋다고 생각합니다. 용어를 모르면 대화나 도구 선택, 심지어 채용에서 밀리기 쉽습니다. 다만, 정의를 외우라는 말은 아닙니다. 왜 나왔는가, 즉 어떤 한계를 가리키려는 단어인지만 알아두면 됩니다.

그러려면 일단 써보는 것을 권합니다. 대부분 이러한 엔지니어링의 요소는 Claude Code와 Codex 안에 이미 다 있습니다. 자동 재실행은 hooks, 워크트리는 git worktree, 스킬은 SKILL.md, 플러그인(외부 도구 연결)은 MCP, 서브에이전트는 분리 호출 같은 걸로 들어가 있습니다.

실제로 굉장히 부정적인 사람들도 많습니다. 그런 회의론도 들어둘 만합니다. '몇 년 전부터 하던 일'이라는 개발자도 있고, 누군가는 '코딩 에이전트는 과대망상에 빠진 while 반복문일 뿐'이라고 합니다. 결국, 트렌드로 접할 게 아니라 직접 만져본 경험을 기준으로 삼는 편이 낫습니다.

어떤 능력을 길러야 할까: taste

이런 흐름속에서 요즘 사람들이 해야 할 ‘진짜 일’은 AI가 하지 못하는 나머지 일, 즉 검증하고 비용을 따지고 본질을 이해하는 쪽에 있습니다. 이걸 가리키는 유행어가 또 있습니다. (이제 그만!) taste입니다.

taste, 말 그대로 취향입니다. 안목, 판단력 같은 말로 번역해도 좋다고 생각합니다. 조금 두루뭉술한 단어지만, 결국 무엇이 더 좋은지 아는 능력이라고 볼 수 있습니다. 무엇이 좋은 코드인지, 무엇이 좋은 제품인지, 어떤 기능을 빼야 하는지, 어떤 결과물을 남겨야 하는지를 결정하는 능력이죠.

이런 유행에 휩쓸리지 않는 카파시도, 에이전트는 인턴 같은 존재이고 미감과 판단, taste, 감독은 사람 몫이라고 말했습니다. taste는 채점할 수 없으니 모델이 못 배우고, 그래서 사람이 하는 거죠.

결국 taste란 사람이 끝까지 넘기지 않는 '판단'의 역할을 대변하는 말입니다.

<출처: 작가>

마치며

전환기에는 늘 어려운 단어로 흐름을 주도하려는 시도가 따라옵니다. 이름이 붙으면 시장이 정렬되고, 거기서 유행과 일자리가 생기니 놓칠 수 없죠.

부정적으로 볼 것만은 아니라고 생각합니다. 언어는 늘 현상을 정의하고, 그렇기에 빠르게 변하는 현실을 단어가 따라잡기 마련입니다.

그럴 때일수록 중심을 잡아야 합니다. 트렌드에 휩쓸리면 남는 게 없고, 반대로 눈을 돌려버리는 것도 답은 아닙니다. 그러니 결국 저는 스스로 필요한 것을 좇아야 하지 않을까 생각합니다. 외면하지 않고, 휘둘리지도 않고, 직접 써보며 나만의 'AI와 함께 더 나은 결과를 만드는 일'에 최선을 다하는 겁니다.

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SaaS의 종말? AI 시대에 적합한 소프트웨어는 무엇일까

SaaS의 사용 방식이 바뀌고 있다

지난 10여 년 동안 기업용 소프트웨어의 중심에는 SaaS(Software as a Service)가 있었다. CRM은 영업 조직의 표준 도구가 되었고, ERP는 재무와 구매 흐름을 관리했으며, HRIS(Human Resources Information System)는 사람과 조직의 정보를 기록했다. 사용자는 브라우저에 로그인해 화면을 보고, 메뉴를 찾고, 버튼을 누르며 업무를 처리하면 됐다.

우리 회사도 다양한 SaaS를 오랜 기간동안 써왔다. 인사&평가 관리는 Workday, 전자 계약서 작성은 DocuSign, 회계 및 재무 처리는 SAP 등 이러한 SaaS는 기업에서 여러 분야의 필요한 각각의 영역을 전문적으로 대신해 주고, 기업이 본질적인 사업에 집중할 수 있도록 많은 도움을 주었다.

하지만 AI 에이전트가 등장하면서, SaaS를 사용하는 기업 및 고객은 조금씩 줄어들고 있다. 사용자는 더 이상 “CRM에 들어가서 고객 목록을 필터링해줘”라고 생각하지 않는다. 대신 “이번 분기 매출 리스크가 큰 고객을 찾아 대응안을 제안해줘”라고 말하고 싶어 한다. 원하는 것은 소프트웨어 사용 자체가 아니라 업무의 완료다.

섣불리 생각해서 이러한 변화가 곧 CRM, ERP, HRIS의 종말을 뜻한다고 속단할 수는 없다. a16z가 지적하듯이 이런 시스템 오브 레코드는 단순한 데이터베이스가 아니다. 그 안에는 회사의 공식 데이터, 승인 절차, 권한 구조, 예외 처리, 컴플라이언스 요구사항이 들어 있다. AI가 화면이라는 “머리”를 바꿀 수는 있어도, 기업 운영의 몸통까지 쉽게 대체하기는 어렵다.

따라서 AI 시대의 변화는 기존 SaaS가 사라지는 것이 아니라, 그 위에 새로운 추론과 실행 계층이 올라가는 것에 가깝다. 앞으로의 소프트웨어는 사람만 쓰는 도구가 아니라, 사람과 AI 에이전트가 함께 사용하는 업무 시스템이 되어야 한다.

그렇다면 에이전트가 잘 사용할 수 있는 SaaS를 만들려면 우리는 어떠한 부분을 신경 써야 할까? 이번 글에서는 이 주제에 대한 생각들을 이야기해 보고자 한다.

<출처: 픽사베이>

에이전트 친화적인 SaaS는 무엇이 달라야 하는가

에이전트 친화적인 SaaS란 사람이 쓰기에도 좋고, AI가 대신 쓰기에도 좋은 소프트웨어다. 여기서 중요한 점은 AI가 사람처럼 화면을 클릭하게 만드는 것이 최선은 아니라는 점이다. 화면은 사람에게는 편하지만 AI에게는 불안정하다. 버튼 위치가 바뀌거나 팝업이 뜨는 것만으로도 작업이 실패할 수 있다.

나의 경우, 이전에 자동으로 이메일을 보내는 에이전트 작업을 해본 경험이 있다. 이메일 앱에서 주소를 입력하고 필요한 정보(제목, 본문 등)를 입력해서 이메일을 발송해야 하는데, 브라우저 MCP가 엉뚱한 입력창에 값을 넣는다는지, 전송 버튼을 못 찾아서 시간을 허비한다든지 하는 사례가 있었다. 이러한 작업은 앞으로 이렇게 에이전트가 브라우저를 탐색해서 하는 것이 아니라, 메일 작성, 메일 전송 등의 작업을 수행하는 API를 찾아서 인증 후 요청하는 방식으로 처리해야 빠르고 깔끔하다는 것을 알게 되었다.

최근 SaaS-Bench 연구에서도 실제 SaaS 환경에서 AI 에이전트가 긴 업무 흐름을 끝까지 수행하는 데 여전히 어려움을 겪는다는 결과가 나왔다. 이는 AI가 부족해서라기보다, 현재의 SaaS가 에이전트가 안정적으로 이해하고 실행하기에는 너무 사람 중심으로 설계되어 있다는 뜻이기도 하다.

그렇다면 SaaS는 어떻게 바뀌어야 할까?

1) UI/UX: 작업 화면에서 감독 화면으로

전통적인 SaaS UI는 사용자가 직접 조작하는 것을 전제로 했다. 메뉴, 버튼, 입력 폼, 대시보드가 핵심이었다. 하지만 AI 시대의 UI는 사용자가 모든 것을 직접 클릭하는 공간이 아니라, AI가 무엇을 하려는지 이해하고 승인하는 공간이 되어야 한다.

예를 들어, AI 에이전트가 “이탈 가능성이 높은 고객을 선별하고 후속 메일 초안을 작성했다”고 하자. 좋은 UI라면 단순히 결과 목록만 보여줘서는 안 된다. 어떤 데이터를 근거로 판단했는지, 어떤 고객을 위험군으로 봤는지, 어떤 메일을 보내려는지, 실제 발송 전에 사람이 승인해야 하는 항목은 무엇인지 보여줘야 한다.

즉, UI는 “작업 도구”에서 “감독 도구”로 바뀌어야 한다. 사용자는 모든 필드를 직접 채우는 사람이 아니라, AI가 제안한 작업 계획을 검토하고 위험한 실행을 승인하는 사람이 된다.

이를 위해서는 AI의 작업 계획, 변경 전후 비교, 승인 단계, 실행 로그, 되돌리기 기능이 제품 경험의 일부가 되어야 한다. TechRadar가 최근 지적한 것처럼 기업 AI가 “개인 생산성 도구”에 머무르면 신뢰를 얻기 어렵다. 조직의 워크플로 안에서 투명하게 작동하고, 통제 지점이 있어야 실제 업무에 들어갈 수 있다.

2) 인증과 권한: AI에게도 별도의 신분증이 필요하다

AI 에이전트가 SaaS를 사용하려면 인증과 권한 설계가 훨씬 중요해진다. 가장 위험한 방식은 사용자의 계정을 AI에게 그대로 넘겨주는 것이다. 사용자가 관리자 권한을 가지고 있다고 해서, AI가 모든 관리자 작업을 자동으로 실행해도 된다는 뜻은 아니다.

예를 들어, 한 기술 스타트업의 CTO가 깃허브의 레포지토리를 삭제할 권한이 있다고 가정해 보자. 레포 삭제를 할 권한이 있지만, 그렇다고 마음대로 레포 삭제를 해도 된다는 뜻은 아니다. 사람은 이러한 판단을 할 수 있지만 에이전트는 이렇게 판단하지 못하고 “레포 삭제 권한이 있어? 그러면 삭제할게.” 라고 1초도 안 되는 순간에 판단 해 버릴지도 모른다.

AI에게는 별도의 정체성과 제한된 권한이 필요하다. OAuth는 비밀번호를 넘기지 않고 특정 작업만 허용하는 제한된 열쇠를 발급하는 방식이다. 예를 들어 AI에게 “고객 목록은 조회할 수 있지만 계약서는 다운로드할 수 없다”, “메일 초안은 만들 수 있지만 발송은 사람이 승인해야 한다” 같은 권한을 줄 수 있다.

RBAC(Rule Based Access Control), 즉 역할 기반 접근 제어도 더 세밀해져야 한다. 영업 지원 에이전트, 재무 검토 에이전트, 고객 응대 에이전트는 서로 다른 데이터와 실행 권한을 가져야 한다. 또한 로그에는 “김 대리가 했다”가 아니라 “김 대리의 요청을 받아 영업 분석 에이전트가 수행했다”는 식으로 남아야 한다.

Salesforce 측에서도 AI를 잘못 도입하면 데이터와 가드레일 부족으로 큰 위험이 생길 수 있다고 경고한 바 있다. 기업용 AI에서 핵심은 “AI가 얼마나 똑똑한가”만이 아니다. AI가 어떤 권한으로 무엇을 했는지 추적할 수 있는가, 위험한 작업을 사람이 승인할 수 있는가, 문제가 생겼을 때 복구할 수 있는가가 더 중요하다.

3) API 명세와 문서: AI가 읽을 수 있는 제품 설명서

에이전트 친화적인 SaaS에서 API는 부가 기능이 아니라 핵심 인터페이스다. 과거에는 API가 외부 개발자나 파트너를 위한 연동 수단이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 제품을 사용하는 주된 통로가 될 수 있다.

<출처: Magnific>

사람은 화면을 보며 문맥을 추론할 수 있다. 하지만 AI가 안정적으로 일하려면 API의 의미가 명확해야 한다. 어떤 API가 어떤 업무 목적을 갖는지, 어떤 권한이 필요한지, 호출하면 실제 상태가 바뀌는지, 실패했을 때 어떻게 재시도해야 하는지가 문서에 드러나야 한다.

예를 들어, PATCH /customers/{id}라는 API가 있다고 하자. 단순히 “고객 정보 수정”이라고 적는 것만으로는 부족하다. 어떤 필드를 바꿀 수 있는지, 고객에게 알림이 가는지, 감사 로그가 남는지, 되돌릴 수 있는지, 대량 수정 시 제한은 무엇인지까지 설명해야 한다.

에이전트를 만드는 개발자들은 그래서 필자도 그렇고 많은 경우에 실제로 동작하는 코드보다 그 코드를 검증하기 위한 테스트 코드, 그 코드를 설명하는 주석 코드를 훨씬 더 많이 적는 경향이 있다. 사람은 히스토리를 알면 이 맥락 안에서 이 로직이 무엇인지 알 수 있지만 에이전트는 이러한 내용을 최대한 자세하게 설명해 주어야 정확한 판단을 할 수 있기 때문이다.

AI 시대의 API 문서는 개발자를 위한 참고서가 아니라, AI가 읽는 제품 설명서에 가깝다. OpenAPI 같은 기계가 읽을 수 있는 명세는 기본이고, “견적서 생성”, “승인 요청”, “환불 검토”처럼 실제 업무 단위의 API가 필요하다. 단순 CRUD API만으로는 AI가 복잡한 업무를 안전하게 수행하기 어렵다.

4) 데이터와 업무 맥락: 진짜 해자는 화면이 아니라 운영 지식이다

AI가 화면 조작을 대신하면, 사용자가 특정 SaaS UI에 익숙해져 생기던 락인은 약해질 수 있다. 메뉴 위치나 버튼 사용법을 사람이 외울 필요가 줄어들기 때문이다. 그렇다면 무엇이 소프트웨어의 해자가 될까? 데이터, 권한, 워크플로, 컴플라이언스, 그리고 고객사의 운영 맥락이다.

Bain은 에이전트 AI가 SaaS를 없애기보다 SaaS 사이의 비싼 조정 업무를 자동화할 가능성이 크다고 본다. 예를 들어 ERP에서 데이터를 뽑고, 스프레드시트와 대조하고, 벤더 메일을 해석하고, 예외 상황을 판단해 담당자에게 넘기는 일이다. 이런 업무는 단일 SaaS 화면 안에서 끝나지 않는다. 여러 시스템, 사람, 규칙 사이를 오가야 한다.

따라서 AI 시대의 소프트웨어 회사는 “예쁜 화면”보다 “업무 맥락을 얼마나 잘 구조화했는가”로 경쟁하게 될 가능성이 크다. 고객사의 데이터가 무엇을 의미하는지, 어떤 승인 절차를 거쳐야 하는지, 어떤 예외가 중요한지, 어떤 작업은 자동화하면 안 되는지를 제품이 이해하고 있어야 한다.

5) 가격 모델: 좌석 수에서 결과 중심으로

AI 에이전트는 SaaS의 가격 모델도 바꾸고 있다. 전통적인 SaaS는 사용자가 많을수록 가치가 커진다고 보고 좌석 수 기준으로 과금했다. 하지만 AI가 여러 사람의 반복 업무를 대신한다면, 좌석 수만으로 가치를 설명하기 어려워진다.

Zendesk의 AI 상담 과금 모델은 이 변화를 잘 보여준다. Zendesk는 AI 에이전트가 고객 문의를 성공적으로 해결했을 때 과금하는 결과 기반 모델을 제시했다. 이는 소프트웨어가 “접근 권한”이 아니라 “완료된 업무”를 팔기 시작했다는 신호다.

Bain도 SaaS 기업들이 AI 시대에는 로그인 수가 아니라 결과에 맞춰 가격을 설계해야 한다고 말한다. 고객이 원하는 것은 더 많은 화면, 더 많은 기능, 더 많은 좌석이 아니다. 더 적은 시간, 더 적은 오류, 더 빠른 업무 완료다.

단순히 AI 기능을 붙이는 것만으로는 부족하다

AI 시대에 적합한 소프트웨어는 단순히 챗봇을 붙인 SaaS가 아니다. AI가 이해하고, 사용할 수 있고, 안전하게 실행할 수 있으며, 사람이 그 과정을 감독할 수 있는 소프트웨어다.

앞으로 소프트웨어 회사가 고민해야 할 방향은 다음과 같지 않을까 예상해 본다.

제품을 화면 중심이 아니라 업무 모델 중심으로 재설계해야 한다.
AI 에이전트가 사용할 수 있는 안정적인 API와 실행 계층을 제공해야 한다.
권한, 승인, 감사 로그, 복구 가능성을 기본값으로 만들어야 한다.
고객사의 데이터와 운영 맥락을 구조화해야 한다.
가격 모델을 좌석 수가 아니라 실제 업무 결과에 가깝게 바꿔야 한다.

AI 시대의 변화는 SaaS의 종말이라기보다 SaaS의 재정의에 가깝다. 기록하는 시스템에서 판단하고 실행하는 시스템으로, 클릭하는 도구에서 감독 가능한 업무 동료로, 사용자 수를 파는 제품에서 결과를 파는 제품으로 이동하는 것이다.

여러분이 만드는 혹은 사용하는 소프트웨어는 사람에게 초점이 맞춰져 있는가? 아니면 에이전트에게 초점이 맞춰져 있는가?

<참고>

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런던에서 만난 AI 시대 디자이너의 5가지 생존 전략

지난 4월, 런던에서 열린 AI × Design 세미나에 참석할 기회가 생겼다. 세미나의 주제는 현재 모든 디자이너가 고민하고 있는 ‘AI 시대, 디자이너는 어떻게 변화해야 할까?’였다. 최고의 트렌드 중심지로 꼽히는 쇼디치(Shoreditch)에서 열린 행사인 만큼, 다양한 도메인에서 활동하는 프로덕트 디자이너와 크리에이터는 물론 마케터, 소프트웨어 엔지니어 등 각 분야 전문가들이 참여했다. 참가자들은 함께 의견을 나누고 교류하며 시간을 보냈다.

세미나가 열린 쇼디치 브레인 스테이션(Brain Station) 현장 사진 <출처: 작가>

세미나의 주요 패널은 디자이너이자 코치, 투자자인 앤디 버드(Andy Budd)와 디지털 프로덕트 에이전시 창업자 하디 시두(Hardy Sidhu), 그리고 글로벌 디자인 커뮤니티 디자인X 창립자 프릿 싱(Preet Singh)까지 세 명이었다. 이들은 AI와 디자인이 만나는 교차점에서 어떤 변화가 일어나고 있는지에 대해 전문가의 시선으로 이야기를 나눴다.

런던에서 들은 대화를 바탕으로, 지금 주목할 만한 AI × Design의 핵심 키워드 다섯 가지를 정리해 보았다.

패널 소개 <출처: 디자인X>

AI x Design 주요 키워드 5가지

1. 직무의 변화: ‘디자이너’에서 ‘프로덕트 빌더로 진화

많은 스타트업이 이제 특정 직무를 담당하는 직원을 채용하는 대신, 소규모 팀을 이끌 수 있는 제품 리더를 채용하는 방안을 고려하고 있습니다.
A lot of Startups are now thinking about not hiring for functions but for product leaders that can do these with smaller teams

가장 먼저 화두에 오른 주제는 직무의 변화였다. AI 기술이 디자인, 개발, 기획 업무의 장벽을 낮추면서 직무 간 경계가 빠르게 무너지고 있다는 것이다. 과거에는 프로덕트 매니저, 디자이너, 엔지니어가 각자 명확한 역할을 맡았지만, 이제는 개인이 AI와 협업해 다른 영역의 업무까지 일정 수준 수행할 수 있게 되면서 나타난 변화다. 바이브 코딩 열풍과 함께 비개발 직무에서도 직접 프로토타입을 개발하려는 시도가 늘어난 점 역시 이러한 변화에 힘을 보태고 있다.

AI 시대, 직무의 확장 <출처: 작가>

이로 인해 기존에 유니콘으로 불리던 디발자나 개자니어(디자인을 할 수 있는 개발자, 개발을 할 수 있는 디자이너를 줄여서 일컫는 용어)를 넘어 한 사람이 디자인, 개발, 기획, 마케팅은 물론 회계, 운영, 영업까지 담당하는 진화가 일어나고 있다. AI 팀원과 함께 더 넓은 영역을 담당하는 새로운 형태의 유니콘이 나타나는 것이다. 그런 만큼 패널들은, 특히 스타트업 환경이라면 특정 직무만 수행하는 뾰족한 스페셜리스트보다 제품 전체를 구축하고 책임질 수 있는 ‘프로덕트 빌더’를 채용하려는 경향이 더욱 두드러지고 있다고 보았다.

물론 이는 전문성이 불필요하다는 의미는 아니었다. 오히려 “왜 이 제품을 만드는가?”, “사용자는 누구인가?”, “정말로 사용할 수 있는가?”와 같은 제품 디자인의 근본적인 원칙은 변하지 않는다. AI는 실행을 돕는 도구일 뿐이다. 전략적 사고와 비즈니스 가치를 연결하는 주체성, 즉 디자인 리더십은 앞으로도 인간이 담당해야 할 중요한 역할로 남을 것이라고 강조했다.

2. 워크플로우: 무마찰(Zero-friction)의 함정

엔지니어링과 디자인 팀이 창의성을 발휘할 틈도 없이 너무 빠른 속도로 일을 처리해야 하는 상황을 보고 있습니다. 실제로 그들이 가장 빨리 지쳐버리는 거죠.
I'm just seeing engineering and design teams having to kind of just crowd things at such a rate that there's no opportunity for creativity and actually what's happening is they're getting burnt out really quickly

디자이너 개인에게 기술 발전은 마냥 반가운 소식은 아니다. 오히려 AI가 가져온 극도의 효율성이 디자이너에게는 독이 될 수 있다. 패널들은 AI의 등장으로 디자인 팀이 더 빠르게 결과물을 만들어야 한다는 압박을 받고 있으며, 이러한 환경이 디자이너의 번아웃으로 이어지고 있다고 지적했다.

또한 기술 발전 속도가 지나치게 빠르다 보니, AI 도구 활용 측면에서 상대적으로 뒤처졌다는 압박감을 느끼는 디자이너도 많아지고 있다는 점을 문제로 꼽았다.

특히, 프로덕트 디자이너는 지금까지 피그마(Figma)와 같은 단일 도구 환경에 주로 머물렀는데, 피그마는 최근에야 AI 기능을 따라잡기 시작했다. 그럼에도 실제 디자이너들에게 요구되는 AI 도구 활용 수준과 시장의 기대치는 지나치게 높게 형성돼 있다. 현실과 기대치 사이에 괴리가 생기는 것이다. 그 결과 많은 디자이너가 앞으로 3~4개월 안에 2~3년 치 기술 발전을 따라잡아야 한다는 압박을 꾸준히 받는 상황에 놓여 있다.

패널들은 이러한 현상을 두고 지금이야말로 ‘깊이 있는 디자인 프로세스에 더욱 집중해야 할 시기’라고 말했다. AI 시대 이전에는 디자인 과정에 존재하던 물리적 제약이 오히려 디자이너에게 충분히 생각할 시간을 제공했다. 하지만 AI의 등장으로 아이디어를 구상하는 속도와 제품을 배포하는 속도의 간격이 크게 줄어들면서, 디자이너는 깊이 있는 숙고 대신 끊임없이 결과물을 만들어내고 결정을 내려야 하는 무마찰(zero-friction) 환경에 직면하게 된다. 그와 함께 리서치로 최적의 아이디어를 선택하던 과거와 달리 더 많은 아이디어를 빠르게 시도하는 방식이 늘어나고 있다.

패널들은 이를 ‘스파게티 던지기’라고 비유하기도 했다. 체스 게임처럼 신중하게 접근하기보다 포커나 블랙잭처럼 빠르게 시도하고 결과를 확인하는 방식이 만연해지고 있다는 의미다. 이러한 상황일수록 빠른 속도와 높은 효율성에만 매몰되지 말고, 의도적으로 ‘긍정적 마찰’을 만들어 깊이 있는 디자인을 수행해야 한다는 것이 그들의 의견이었다.

사실 이러한 문제는 과거에도 존재했다. 다만 AI가 등장하면서 더욱 두드러졌을 뿐이다. 예를 들어 AI는 해피 패스(Happy path, 이상적인 사용자 시나리오)를 설계하는 데는 능숙하지만, 예외적이고 복잡한 상황까지 충분히 다루지는 못한다. 따라서 완성도 높은 프로덕트를 만들기 위해서는 엣지 케이스(Edge case, 시스템이나 설계를 한계까지 밀어붙였을 때 발생할 수 있는 예외 상황)를 반드시 고려해야 한다. 결국 AI와 협업하는 디자인 프로세스에서는 인간이 디테일과 복잡성을 세심하게 챙기는 방향으로 개입해야 한다.

3. 리더십과 전략: 디자인 리더십의 골든타임, 6개월

지금 우리에게는 리더십을 발휘할 수 있는 기회가 있습니다. 이 기회를 통해 디자인 팀에서 AI가 어떻게 활용될지 정의할 수 있을 것입니다.
I think our role now I think we've got a short window of leadership. Now we have a short window which we can help define how AI works in our design teams.

ChatGPT가 출시된 지 얼마 지나, AI-UX 디자이너의 협업 방법에 대해 처음 글을 쓴 지도 어느덧 3년이 지났다. 하지만 패널들은 여전히 기업은 디자인 업무에 AI를 어떻게 통합할지 정의하는 초기 단계를 지나고 있으므로, 지금이야말로 디자이너가 목소리를 높일 수 있는 마지막 기회라고 이야기했다. 이는 소프트웨어 엔지니어나 기획자들이 이미 AI 도구를 업무 프로세스 전반에 깊이 활용하고 있는 것과 달리, 디자인 팀은 유독 ‘지켜보자’는 태도로 대응을 미루는 경우가 많다는 점을 고려한 의견이다. 이들은 이러한 상황이 지속될 경우 디자인 팀이 조직 내 영향력을 잃고, 단순한 ‘결과물 제작소’로 전락할 위험이 있다고 경고했다.

그렇다면 어떻게 해야 할까? 디자인 팀이 조직 안에서 다른 부서와 연결되는 일종의 API 역할을 할 수 있다. API(Application Programming Interface)는 서로 다른 소프트웨어가 원활하게 소통하고 데이터를 주고받을 수 있도록 돕는 중간 매개체를 의미한다. 이 개념을 조직에 적용하면, 디자인 팀은 개발과 기획 등 여러 부서가 원활하게 협업할 수 있도록 연결하는 가교 역할을 맡게 된다.

구체적으로는 변화하는 환경에 맞춰 팀의 툴 스택(tool stack)을 정의하고, 어떤 프로세스로 협업할지 설계하며, 새로운 가이드라인을 만들어 전반을 리드하는 역할이다. 그저 누군가 AI 전략을 가져오기를 기다리기 보다는 디자이너가 먼저 AI를 활용한 새로운 업무 방식을 제안하고 팀을 교육하는 등 변화를 주도해야 한다는 것이다. 패널들은 이러한 노력이야말로 디자이너가 조직 내 리더십을 지킬 방법이라고 강조했다.

4. 업의 본질: 이케아(IKEA)디자인 vs 장인 정신(Artisanal)디자인

지금 세상 디자인의 90%는 이케아 수준이라고 봅니다. 우리는 싸고 빠른 걸 원하죠. 결국 디자인과 대량 생산이 우선시될 겁니다. 사실, 아주 큰 회사에서 일한다면 그것만으로도 충분할 거예요.
(그러나) AI는 장인 정신의 부족함을 드러냈습니다. 어떤 것을 보면 이건 누가 만들었고, 이건 어떤 도구로 짜깁기한 건지 알 수 있어요. 창의성이 발휘된 부분을 알아볼 수 있게 됐죠. AI 때문에 진입 장벽이 다시 높아진 것 같아요.
I think we're in a world now where 90% of design is IKEA. We want it cheap. We want it fast. It will be designed and mass-produced. And actually, if you're working at a very, very large company, that's absolutely enough.
It's very AI has exposed the lack of craft as well. When I see something that I can tell this this was done by this this is all stitched together with some kind of tool. It's like I can see when there has been creativity applied and I think it's raised the barrier as well again.

디자인 시장이 앞으로 ‘효율 중심의 대량 생산 시장’과 ‘고부가가치의 장인 정신 시장’으로 극명하게 양극화될 것이라는 이야기도 오갔다. 역사를 돌이켜 보면, 디자인은 수공업에서 산업화로 넘어가는 과정을 거치며 대량 생산 체제로 변화해 왔다. 예를 들어 과거에는 카펫 한 장을 만드는 데 수개월이 걸리는 등 장인 정신이 중요했다면, 지금은 공장에서 비슷한 제품을 찍어내는 것이 일반적인 방식이 됐다. 패널들은 AI의 등장이 이러한 두 시장의 차이를 더욱 선명하게 만들 것이라고 전망했다.

효율 중심의 대량 생산 시장은 이케아(IKEA) 디자인에 비유된다. 그들은 곧 일반적인 서비스의 90%가 이미 구축된 디자인 시스템과 AI 자동화를 기반으로, 빠르고 저렴하게 생산되는 ‘이케아형 모델’로 발전할 것이라고 내다봤다. 이렇게 되면 주니어 디자이너가 담당하던 단순 작업은 AI로 대체될 가능성이 더욱 높아진다. 산업혁명 시기 직조기의 등장으로 수공업이 위축된 현상과도 닮아 있다. 이를 극복하려면 디자이너는 ‘직조기를 관리하는 사람’이 되어야 한다. 결국 AI를 이해하고, 에이전트를 관리하며, 업무를 지시하는 주체적인 의사결정자로 역할을 확장해야 한다는 의미다.

반면 AI가 디자인 대량 생산을 더욱 쉽게 만들수록 장인 정신에 가치를 두는 소비자도 더욱 뚜렷해질 것이라는 예측이 나왔다. 대부분 기업 서비스는 대량 생산만으로도 충분할 수 있지만, 때로는 AI가 만든 결과물이 어딘가 조악하다고 느껴질 수 있다. 이때는 인간의 섬세한 작업이 가진 가치가 더욱 부각된다. 이것이 바로 장인 정신 디자인 시장이 앞으로도 지속될 수 있는 기반이다. 또한, AI가 만든 결과물의 부족한 부분을 인간이 디테일하게 보완함으로써 전체적인 디자인 품질 기준을 더욱 높일 수 있다는 점도 강조됐다.

이러한 관점에서 패널들은 이케아 디자인과 장인 정신 디자인을 대립적으로 보기보다, 두 방식을 적절히 결합하는 접근이 필요하다고 보았다.

5. 미래 기술: 다크 디자인(Dark Design)과 에이전트의 시대

저는 디지털 기술이 인간의 개입이 거의 없는 '다크 개발', '다크 디자인' 방향으로 나아가고 있다고 생각합니다. 현재 플랫폼이 자동화에 필요한 만큼 충분히 발전하지 않았기 때문에 사람이 직접 개입하고 있지만, 수천, 수만 가지의 다변수 테스트는 사실상 설계자가 더 이상 최적의 솔루션을 고민할 필요가 없도록 만들어 줍니다.
I think that digital tech is moving towards dark development, dark design in the sense that there won't be any humans in the loop. They are doing this with humans at the moment because the platform isn't good enough to necessarily do it automatically. But those thousand thousands of multi-variant tests are effectively arguably doing a work design designers don't have to now think what is the right solution.

마지막으로 화면(UI) 중심의 디자인에서 경험 중심의 디자인으로 패러다임이 이동하고 있다는 점이 언급됐다. 미래의 디자인은 더 이상 사용자가 직접 보고 클릭하는 UI 중심이 아니라, 보이지 않는 곳에서 작동하는 경험 중심의 형태로 발전할 것이라는 의견이다. 패널들은 이를 ‘다크 디자인(Dark Design) 시대의 도래’라고 표현했다.

예를 들어 보이지 않는 곳에서 작동하는 넷플릭스(Netflix)의 추천 알고리즘이 개별 사용자의 경험을 형성하듯, 앞으로는 AI가 각 사용자에게 최적화된 인터페이스를 실시간으로 생성하는 시대가 올 수 있다는 것이다. 이처럼 인간 디자이너가 일일이 화면을 설계하지 않아도 시스템이 스스로 최적의 디자인을 ‘어둠 속에서’ 수행한다는 의미로 다크 디자인이라는 이름이 쓰인 것이다.

또한, AI가 생성하는 인터페이스는 반드시 시각적 사용자 인터페이스(VUI, Visual User Interface)일 필요도 없다. 사용자가 직접 웹사이트를 방문하지 않아도 AI 에이전트가 대신 정보를 찾고 구매를 대행하는 것이 가능해지고 있기 때문이다. 이에 따라 패널들은 검색 결과 클릭 감소 현상이 본격화될 것이며, 웹 디자인의 가치가 점차 낮아지는 이른바 ‘웹사이트의 종말’이 나타날 수 있다고 전망했다.

이렇게 되면 디자이너의 역할 역시 달라질 수밖에 없다. 앞으로 디자이너는 단순히 웹 화면을 그리는 사람이 아니라, 인간 사용자와 AI 에이전트 사이의 심리적 맥락과 신뢰를 설계하는 역할을 해야 한다. 다시 말해 디자인의 성과는 화면의 심미성보다, 에이전트와의 상호작용 아래 비즈니스 성장과 사용자 행동 변화를 얼마나 잘 이끌어냈는가로 평가될 가능성이 높다.

아울러 AI와의 상호작용이 늘어날수록 인간의 사회적 연결, 인간다운 가치, 그리고 각자의 고유한 특성으로부터의 단절이 더욱 뚜렷해질 수 있다는 점도 언급됐다. 그럴수록 깊은 공감 능력과 인간에 대한 이해가 더욱 중요한 역량이 될 것이다.

마치며

AI 시대로의 전환은 많은 사람에게 기회이자 혼란으로 다가온다. 디자이너에게도 마찬가지다. AI로 더 많은 일을 할 수 있다는 기대감과 함께, 끊임없이 변화에 적응하고 새로운 프로세스로 전환해야 한다는 피로감이 공존한다.

이러한 개인적·심리적 부담은 열등감이나 가면 증후군으로 이어질 수도 있다. 주변에서는 끊임없이 AI를 이야기하는데, 정작 나는 AI 기술을 충분히 이해하거나 활용하지 못하고 있다고 느끼며 하루빨리 따라잡아야 한다는 압박감은 누구나 한번쯤 느꼈을 것이다. 하지만 이런 두려움과 혼란을 부작용으로만 볼 필요는 없다. 오히려 앞으로 나아가기 위한 동력으로 활용해 볼 수도 있지 않을까? AI를 몰라서 두려운 만큼, 더 배우고 실천하는 계기로 삼는 것이다.

그런 맥락에서 이번 세미나는 디자이너가 앞으로 어디에 집중해야 하며, 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 가이드를 제시해줬다. 패널들은 AI 시대에는 경험이 풍부한 상위 계층이나 새로운 기술을 빠르게 익힌 계층은 살아남겠지만, 기존 경력에 안주하거나 새로운 기술 습득을 미룬 층은 위기를 맞을 수 있다고 경고했다. 그러므로 이번 글에서 소개한 다섯 가지 키워드는 지금 가장 필요한 방향성이자 실천 지침이 아닐까 싶다.

AI 시대에 나타나는 직무 변화와 워크플로우의 변화, 생존 전략, 그리고 디자인 시장의 미래까지 살펴 보니, 디자이너 역시 AI 리터러시와 적응력, 그리고 주체성을 키우는 방향으로 성장해야 한다는 메시지가 보인다. 런던에서 만난 다가올 AI 시대 디자이너의 핵심을 아래 그림으로 정리하며 글을 마친다.

디자이너 생존 전략 요약 <출처: 작가>

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개발자는 여전히 수학을 잘해야 할까요?

수학 때문에 개발을 망설이는 분들께 전하고 싶은 현실적인 이야기

개발 공부를 시작하려는 분들에게 자주 받는 질문이 있습니다.

“수학을 잘하지 못하는데 개발자가 될 수 있을까요?”
“문과 출신인데 프로그래밍을 배워도 괜찮을까요?”
“알고리즘 문제를 풀 때마다 막히는데, 계속 공부해도 될까요?”

저 역시 컴퓨터공학과를 다니면서 비슷한 고민을 했습니다. 이산수학, 자료구조, 알고리즘 수업을 들을 때마다 개발자는 원래 수학을 잘해야 하는 직업이 아닐까 생각했습니다. 복잡한 수식을 빠르게 이해하는 동기들을 보면 괜히 위축되기도 했습니다. 시험 문제가 잘 풀리지 않는 날에는 개발자로 일하는 미래가 조금 멀게 느껴지기도 했습니다.

그런데 한국과 일본에서 실제로 개발자로 일해보니, 학교에서 상상했던 개발자의 모습과 현장에서 필요한 능력은 조금 달랐습니다. 현업에서 제가 더 자주 마주친 것은 미적분 공식이 아니라 모호한 요구사항이었습니다. 선형대수보다 고객 문의를 더 많이 다뤘고, 복잡한 수식보다 예상하지 못한 오류의 원인을 찾는 데 더 많은 시간을 사용했습니다.

물론 수학은 중요합니다. 수학을 잘하면 문제를 구조적으로 바라보는 데 도움이 되고, 특정 개발 분야로 성장할 때도 분명한 강점이 됩니다. 다만 모든 개발자가 같은 수준의 수학을 필요로 하는 것은 아닙니다. 개발 분야와 담당 업무에 따라 필요한 수학의 깊이는 크게 달라집니다.

최근에는 인공지능(AI) 도구가 코드를 제안하는 수준을 넘어, 프로젝트를 분석하고 여러 파일을 수정하며 테스트까지 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이제 개발자는 코드를 얼마나 빠르게 입력하는지뿐만 아니라, 무엇을 만들어야 하는지 정의하고 결과물을 판단할 수 있어야 합니다.

그렇다면 지금 시대에도 수학은 여전히 중요할까요? 수학이 부족하다고 느끼는 사람은 개발자를 포기해야 할까요? 이번 글에서는 과거에는 왜 수학이 중요했는지, 지금의 개발 환경은 어떻게 달라졌는지, 그리고 수학이 약한 개발자는 무엇부터 준비하면 좋을지 현실적인 관점에서 이야기해 보겠습니다.

프로그래밍과 수학은 얼마나 가까운 관계일까요?

프로그래밍의 본질은 문제를 해결하는 과정입니다. 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고, 필요한 조건을 정리한 뒤, 컴퓨터가 이해할 수 있는 명령으로 바꾸는 일입니다. 이 과정은 수학 문제를 푸는 흐름과 닮아 있습니다.

쇼핑몰의 결제 금액을 계산하는 기능을 예로 들어보겠습니다. 상품 가격을 더하고, 쿠폰 할인 금액을 빼고, 배송비를 추가합니다. 특정 금액 이상을 구매하면 배송비를 무료로 처리할 수도 있습니다.

겉으로 보기에는 단순한 덧셈과 뺄셈입니다. 하지만 실제 서비스를 만들기 시작하면 고려해야 할 조건이 빠르게 늘어납니다.

<출처: 작가>

실무에서는 복잡한 공식을 외우는 능력보다, 이런 예외 상황을 빠짐없이 찾아내는 능력이 중요합니다. 배열을 정렬하는 알고리즘도 비슷합니다. 데이터를 비교하고, 위치를 바꾸고, 다시 비교하는 과정이 반복됩니다. 지도에서 가장 빠른 길을 찾는 기능도 거리와 조건을 비교하는 문제입니다.

프로그래밍과 수학은 분명 연결되어 있습니다. 하지만 이 관계를 “수학 문제를 빨리 풀어야 코딩도 잘한다”라고 단순하게 해석하면 곤란합니다. 개발자에게 필요한 것은 수학적 재능만이 아닙니다. 복잡한 문제를 정리하고, 해결 가능한 단위로 나누며, 결과를 하나씩 검증하는 사고방식이 더 중요합니다.

<출처: 작가>

과거의 프로그래밍에서는 왜 수학이 더 중요했을까요?

과거의 프로그래밍은 지금보다 컴퓨터와 가까운 작업이 많았습니다. 오늘날에는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 복잡한 처리를 대신해 줍니다. 하지만 저수준 프로그래밍 환경에서는 개발자가 메모리와 중앙처리장치(CPU)의 동작을 직접 이해해야 하는 경우가 많았습니다.

어셈블리 언어(Assembly Language)로 두 숫자를 더하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

<출처: 작가>

이 짧은 코드에서도 개발자는 값을 어느 레지스터에 불러올지, 어떤 값을 더할지, 결과를 어디에 저장할지 직접 지정해야 합니다. 저수준 개발에서는 이진법, 논리 연산, 메모리 주소, 자료형의 크기 같은 개념을 이해해야 했습니다. 작은 실수 하나가 예상하지 못한 오류로 이어질 수도 있었습니다.

그래픽스 분야에서는 벡터와 행렬이 중요했습니다. 게임 개발에서는 좌표와 물리 계산이 필요했고, 암호학에서는 수학적 원리를 이해해야 했습니다.

다만 한 가지는 구분해야 합니다. 과거의 개발자에게 필요했던 것이 모두 고급 수학은 아니었습니다. 컴퓨터 구조를 이해하는 능력, 논리적으로 사고하는 습관, 작은 차이를 놓치지 않는 집중력도 함께 중요했습니다. 그래서“과거에는 수학이 중요했고, 지금은 필요 없다”라고 단순하게 나누기는 어렵습니다. 개발 분야에 따라 필요한 능력이 달랐고, 지금도 마찬가지입니다.

<출처: 작가>

지금은 모든 것을 직접 만들지 않습니다

지금의 개발 환경은 과거와 크게 달라졌습니다. 웹 개발만 보더라도 리액트(React), 뷰(Vue), 넥스트제이에스(Next.js), 스프링부트(Spring Boot)처럼 잘 만들어진 라이브러리와 프레임워크가 존재합니다. 개발자는 모든 기능을 처음부터 구현하지 않아도 됩니다. 인증, 데이터베이스 연결, 화면 상태 관리, 서버 통신, 배포 자동화처럼 복잡한 기능도 검증된 라이브러리와 서비스를 활용해 빠르게 구성할 수 있습니다.

회원가입 기능을 예로 들어볼까요?

개발자는 입력값 검사, 비밀번호 암호화, 세션 관리, 이메일 인증, 오류 처리 같은 여러 요소를 고려해야 합니다. 지금은 프레임워크와 외부 서비스를 활용해 많은 부분을 효율적으로 구성할 수 있습니다. 그렇다고 개발자의 일이 단순해진 것은 아닙니다. 오히려 고민해야 할 대상이 달라졌습니다.

과거에는“어떻게 직접 구현할까?”를 먼저 고민했다면, 지금은 다음과 같은 질문을 더 자주 하게 됩니다.

<출처: 작가>

직접 모든 것을 만드는 시대에서, 적절한 도구를 선택하고 조합하는 시대로 이동한 것입니다.

레고 블록에 비유해 보겠습니다. 과거의 개발자는 블록 자체를 직접 깎아야 했습니다. 지금의 개발자는 이미 만들어진 수많은 블록 중에서 적절한 것을 골라 안정적인 구조물을 완성해야 합니다. 블록을 직접 만들지 않는다고 해서 쉬운 것은 아닙니다. 잘못된 블록을 선택하거나 연결 방식을 이해하지 못하면, 완성된 구조물은 금방 무너질 수 있습니다.

<출처: 작가>

수학이 중요한 분야는 분명히 존재합니다

“개발자에게 수학이 필요한가요?”라는 질문에 하나의 정답을 내리기 어려운 이유는 개발 분야가 매우 넓기 때문입니다.

웹 프론트엔드 개발자가 일반적인 화면을 구현할 때는 고급 미적분을 사용할 일이 많지 않습니다. 관리 시스템을 개발하는 백엔드 개발자도 매일 행렬 계산을 하지는 않습니다. 하지만 AI 모델을 설계하거나, 게임 엔진을 개발하거나, 암호화 알고리즘을 연구하는 개발자는 이야기가 달라집니다. 수학을 이해하지 못하면 문제의 원리 자체를 파악하기 어려울 수 있습니다.

<출처: 작가>

이를 축구에 비유해 볼까요? 메시처럼 드리블, 패스, 골 결정력까지 다양한 능력을 높은 수준으로 갖춘 선수는 극히 드뭅니다. 하지만 모든 선수가 메시처럼 뛰어야만 팀에 기여할 수 있는 것은 아닙니다. 인자기는 뛰어난 위치 선정 능력으로 골을 만들어냈고, 솔샤르는 결정적인 순간에 기회를 놓치지 않는 집중력으로 팀에 기여했습니다. 각자 가진 강점은 달랐지만, 그 강점을 제대로 활용했기 때문에 오래 기억되는 선수가 될 수 있었습니다.

개발자도 마찬가지입니다. 모든 개발자가 복잡한 알고리즘을 직접 설계하거나, 고급 수학을 자유자재로 다룰 필요는 없습니다. 고객의 요구사항을 정확하게 이해하는 개발자도 필요하고, 장애 원인을 빠르게 찾아내는 개발자도 필요합니다.

팀원이 읽기 쉬운 코드를 작성하거나, 새로운 기술을 빠르게 익혀 프로젝트에 적용하는 능력도 충분히 중요한 강점입니다. 수학적 직관이 부족하다고 해서 미리 낙담할 필요는 없습니다. 자신의 강점을 발견하고, 부족한 부분은 조금씩 보완해 나가면 됩니다.

<출처: 작가>

현업에서 더 자주 마주친 것은 따로 있었습니다

한국과 일본에서 웹 개발자로 일하면서, 복잡한 수식을 직접 사용할 일은 생각보다 많지 않았습니다. 대신 고객이 원하는 기능을 정확하게 이해해야 했습니다. 이미 작성된 코드를 읽고 오류의 원인을 찾아야 했고, 예상하지 못한 장애가 발생하면 로그를 분석해야 했습니다. 팀원에게 문제 상황을 설명하는 일도 중요했습니다.

특히 일본 개발 현장에서는 보고·연락·상담을 의미하는 호렌소(報連相)를 중요하게 생각했습니다. 문제가 발생했을 때 혼자 끌어안기보다, 현재 상황과 예상되는 위험을 정리해 공유해야 했습니다. 개발 실력이 뛰어나더라도 설명이 부족하면 팀 전체의 일정이 흔들릴 수 있습니다. 반대로 아직 경험이 많지 않은 개발자라도 문제를 빠르게 공유하고, 필요한 도움을 정확하게 요청하면 프로젝트에 큰 기여를 할 수 있습니다.

제가 현장에서 중요하다고 느낀 능력은 다음과 같습니다.

<출처: 작가>

흥미로운 점은 이러한 능력도 넓은 의미에서는 수학적 사고와 연결된다는 것입니다. 복잡한 문제를 나누고, 가설을 세우고, 하나씩 검증하는 방식은 수학 문제를 푸는 과정과 닮았습니다. 다만 중요한 것은 빠른 암산이나 어려운 공식이 아닙니다. 문제를 끝까지 포기하지 않고, 구조적으로 바라보는 태도입니다.

<출처: 작가>

AI 에이전트가 코드를 만드는 시대에는 무엇이 달라질까요?

챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini)같은 생성형 AI 서비스가 등장한 이후, 개발 환경은 빠르게 바뀌었습니다. 최근에는 여기서 한 단계 더 나아가고 있습니다. 단순히 질문에 답하거나 코드 일부를 자동으로 완성해 주는 수준을 넘어, 프로젝트 구조를 파악하고 여러 파일을 수정하며, 테스트까지 수행하는 AI 에이전트가 등장하고 있습니다.

클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 구글 안티그래비티(Google Antigravity), 커서(Cursor)같은 도구가 대표적인 사례입니다. 예전에는 개발자가 오류 메시지를 검색하고, 관련 파일을 직접 찾은 뒤, 하나씩 수정하고 테스트해야 했습니다. 이제는 AI 에이전트에게 요구사항을 전달하면 관련 코드를 분석하고, 수정 방향을 제안하며, 일부 작업은 직접 수행하기도 합니다.

개발자가 코드를 작성하는 방식 자체가 달라지고 있는 것입니다. 저 역시 개발 과정에서 AI 도구를 활용하고 있습니다. 이전에는 검색 결과를 여러 페이지에 걸쳐 확인해야 했던 문제도, AI를 활용하면 필요한 방향을 빠르게 좁힐 수 있습니다.

그렇다면 기본기를 공부할 필요도 줄어든 걸까요? 오히려 반대에 가깝다고 생각합니다. AI는 그럴듯한 코드를 빠르게 만들어줍니다. 하지만 결과가 항상 정확한 것은 아닙니다. 작은 기능에서는 잘 동작하던 코드가 실제 운영 환경에서는 느려질 수도 있고, 보안상 위험한 방식이 포함될 수도 있습니다.

AI가 작성한 코드가 왜 동작하는지 이해하지 못하면 수정하기 어렵습니다. 오류가 발생해도 어디부터 확인해야 할지 판단하기 어렵습니다. 내비게이션이 길을 알려준다고 해서 운전자가 교통 표지판을 몰라도 되는 것은 아닙니다. AI 시대의 개발도 비슷합니다.

도구가 좋아질수록 개발자는 더 빠르게 이동할 수 있습니다. 하지만 어디로 가야 하는지 판단하고, 위험한 길을 피하며, 결과에 책임지는 일은 여전히 개발자의 몫입니다.

<출처: 작가>

수학이 약한 개발자는 무엇부터 공부하면 좋을까요?

수학에 자신이 없다고 해서 갑자기 미적분 교재부터 펼칠 필요는 없습니다. 먼저 자신이 일하고 싶은 분야에서 실제로 필요한 개념을 정리하는 것이 좋습니다. 웹 개발을 목표로 한다면, 고급 수학보다 프로그래밍의 기본 구조와 데이터 흐름을 먼저 이해하는 편이 효과적입니다.

1단계: 조건과 반복을 익혀봅니다

조건문과 반복문은 프로그래밍의 가장 기본적인 도구입니다. 단순한 문법처럼 보이지만, 대부분의 비즈니스 로직은 이 조합에서 시작됩니다. 쇼핑몰의 쿠폰 적용, 회원 등급에 따른 혜택, 예약 가능 시간 확인 같은 기능도 결국 조건을 나누고 반복적으로 데이터를 확인하는 과정입니다.

2단계: 자료구조와 알고리즘의 기초를 이해합니다

모든 알고리즘 문제를 빠르게 풀 필요는 없습니다. 배열, 객체, 스택, 큐, 정렬, 탐색같은 기본 개념부터 익혀도 충분합니다. 중요한 것은 정답을 외우는 것이 아니라, 어떤 상황에서 어떤 구조를 선택하는지 이해하는 것입니다.

3단계: 작은 프로젝트를 직접 완성해 봅니다

공부한 내용을 실제 기능으로 만들어보면 부족한 부분이 선명하게 보입니다. 회원가입, 게시판, 일정 관리처럼 작은 프로젝트라도 좋습니다. 데이터를 저장하고, 오류를 처리하고, 화면에 결과를 보여주는 흐름을 경험해 보는 것이 중요합니다.

4단계: 필요한 수학은 그때 다시 공부합니다

데이터 분석이 필요해지면 통계를 공부하고, 그래픽스를 다루게 되면 벡터와 행렬을 공부하면 됩니다. 개발자의 공부는 한 번에 모든 것을 끝내는 시험이 아닙니다. 필요할 때 다시 돌아가 부족한 부분을 채우는 긴 과정입니다.

<출처: 작가>

마치며: 완벽한 개발자보다 꾸준한 개발자가 오래갑니다

수학은 프로그래밍에서 분명 중요한 도구입니다. 수학을 잘하면 문제를 구조적으로 바라보는 데 도움이 되고, 알고리즘을 이해하거나 특정 분야로 성장할 때도 유리합니다. 하지만 수학을 잘하지 못한다고 해서 개발자가 될 수 없는 것은 아닙니다.

복잡한 알고리즘을 만드는 개발자도 필요하지만, 고객의 요구를 정확하게 이해하는 개발자도 필요합니다. 장애를 빠르게 분석하는 개발자도 필요하고, 팀원들이 읽기 쉬운 코드를 작성하는 개발자도 필요합니다. AI 시대에는 개발자의 역할이 더 빠르게 바뀔 수 있습니다. 하지만 문제를 해결하려는 태도와 꾸준히 배우는 습관은 쉽게 사라지지 않습니다.

혹시 수학이 부족하다는 이유로 개발을 망설이고 계신가요? 너무 겁먹지 않으셔도 괜찮습니다. 수학을 완벽하게 공부한 뒤에 개발을 시작해야 하는 것은 아닙니다. 먼저 작은 문제부터 해결해보고, 필요한 수학은 그 과정에서 하나씩 다시 배우면 됩니다.

완벽한 천재보다 꾸준히 성장하는 사람이 더 오래 개발할 수 있습니다. 저 역시 여전히 부족한 부분을 공부하고 있습니다. 그리고 아마 개발자로 일하는 동안, 이 공부는 계속될 것 같습니다.

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오픈AI 사장·딥마인드 CEO·클로드 코드 창시자가 말하는 5가지 미래

요즘 커뮤니티에 “루프 엔지니어링”이라는 말이 부쩍 돕니다. 에이전트가 일할 환경을 짜주는 하네스(harness) 엔지니어링을 지나, 이제는 에이전트를 아예 반복 작업 루프에 태워 알아서 돌게 하는 단계까지 왔다는 이야기인데요. 이 말을 보다 문득, 한 달쯤 전에 본 인터뷰 하나가 떠올랐습니다.

점심마다 유튜브를 보는 습관이 있는데, 거기서 클로드 코드(Claude Code)를 만든 보리스 체르니가 똑같은 이야기를 이미 하고 있었거든요.

“(제 작업 환경에는) 루프가 항상 여러 개 돌아가고 있습니다. 이쯤 되니 루프가 미래라는 생각이 들어요. 아직 실험 안 해보셨다면 정말 강력 추천합니다.”

루프가 돌아가는 핸드폰 화면을 보여주는 보리스 체르니 <출처: Sequoia Capital YouTube>

보리스 체르니는 유행이 번지기 한 달도 더 전에 루프를 이미 일상으로 돌리고 있던 것인데요. 생각해보면 당연한 일입니다. 다가올 미래를 가장 먼저 살고 있는 사람들은 AI 모델을 만드는 회사의 직원들일 테니까요. 세계에서 제일 좋은 모델을 직접 만들고 누구보다 먼저 써보는 사람들이니, 이들이 지금 하는 말은 우리의 3~6개월 후 모습일 가능성이 높습니다. 그렇다면 이들은 지금 무엇을 보고 있을까요.

마침 이를 엿볼 기회가 있었습니다. 앞서 말한 영상이 이들을 인터뷰한 시리즈거든요. 세콰이어 캐피탈(Sequoia Capital)이 올해 4월 20일 개최한 행사 ‘AI Ascent 2026’에서 AI 업계 핵심 인물 세 명을 연달아 인터뷰했습니다. (유튜브에는 4월 말부터 5월 초에 걸쳐 영상이 올라왔고요.) 오픈AI 공동창업자이자 사장 그렉 브록먼, 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스, 그리고 앤트로픽에서 클로드 코드를 만든 보리스 체르니입니다.

직급도 역할도 회사도 다르지만, 며칠에 걸쳐 연달아 듣고 나니 이들 모두 비슷한 말을 하고 있다는 느낌이 들었습니다. 그래서 세 인터뷰에서 공통적으로 등장하는 ‘AI 거장’들의 메시지를 5가지로 정리해봤습니다.

글에서 이탤릭체로 처리한 모든 대화체는 인터뷰에서 인용한 글입니다. IT 업계에서 일하는 사람들을 위한 내용만 추리느라 빠진 내용이 많습니다. 한 번씩 방문해 보는 걸 추천드립니다.

1. 실행의 비용은 정말로 낮아졌다

셋이 한 목소리로 말한 첫 번째는 AI로 인해 “만드는 일”의 비용이 정말로 낮아졌다는 겁니다.

체르니는 클로드 코드를 만든 사람인데, 정작 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않습니다.

“모델이 제 코드를 100% 씁니다. 보통 하루에 PR을 수십 개씩 내고요. 지난주엔 하루에 150개 정도 PR을 낸 날도 있었어요. 그게 기록이었죠. 어디까지 밀어붙일 수 있는지 보려고 한 거였습니다. 그러니까 저한테 코딩은 이제 이미 해결된 문제예요.”

하루 PR이 150개라고요. 바쁜 주에 PR 열 개 남짓 내는 입장에서는 숫자 단위가 다른 느낌입니다.

코딩에 한정된 변화도 아닙니다. 브록먼은 “프로토타입을 만드는 비용이 이제 쌉니다. 정말 싸요. 대시보드 하나 만들려면 예전엔 누군가 일주일은 걸렸는데, 이젠 그냥 바로 만들죠”라고 말합니다. 그 속도는 갈수록 빨라지고 있습니다. “지난 해(2025년) 12월 한 달만 봐도, 에이전트 코딩 도구가 코드의 20%를 쓰던 수준에서 80%를 쓰는 수준으로 갔다고 생각합니다. 이건 곁가지(side show)였던 것이 본업(main thing)이 된다는 뜻이에요.”

브록먼이 들려준 일화를 보면 이 변화가 더 실감 납니다. GPT-5부터 5.3까지도 제대로 된 가치를 얻지 못했던 오픈AI의 한 시스템 엔지니어가 있었답니다. 그런 그가 GPT-5.4가 나왔을 때 반쯤 장난삼아 자기가 곧 착수하려던 복잡한 시스템 최적화의 설계 문서를 모델에 넘기고 잠들었다고 합니다. 일어나면 팀에 넘겨 다음 한 주 동안 작업시킬 생각이었죠.

“그런데 일어나 보니 끝나 있었어요. 모델이 실제로 초기 스펙을 구현했고, 느리다는 걸 확인했고, 계측(instrumentation)을 추가했고, 실제로 코드를 돌렸고, 프로파일러로 어디가 느린지 찾아냈고, 최적화된 결과가 나올 때까지 여러 번 반복(iterate)했습니다.” 팀이 일주일 동안 할 일을 모델이 하룻밤 안에 끝내버린 겁니다.

실행이 이렇게 쉬워지면 무엇이 남을까요? “그럴수록 깨닫는 건, 인간의 주의력(human attention)이 엄청나게 희소한 자원이 될 거라는 겁니다. 무언가를 ‘하는 것’은 이제 쉬워요. ‘이게 좋은 일인가? 이게 내가 원한 건가? 내 가치, 내 욕구에 부합하는가?’. 그게 가장 중요한 단 하나의 병목이 될 겁니다.” 모델이 일은 잘 하니까요, 좋은 행동이었는지 판단하는 일은 고스란히 사람 몫으로 남은 거죠.

2. 모델의 발전은 더 이상 변수가 아니다

흥미로운 건, 세 사람 모두 모델이 좋아진다는 걸 전제로 깔고, 그 위에서 제품과 조직, 연구의 방향을 설계하고 있다는 점입니다. 브록먼은 그 근거로 스케일링 법칙을 듭니다. 왜 작동하는지 완전히 설명할 이론은 없지만 경험적으로 그렇다면서요. “모델에 컴퓨터를 더 부을수록 그에 비례해 더 유능해지고, 그게 계속 이어집니다. 벽이 없어요. 그게 아름다운 점이라고 생각합니다.”

체르니는 이 전제를 제품 전략에도 그대로 적용합니다. 클로드 코드는 처음부터 지금 모델이 아니라 다음 모델에 맞춰 만들어졌습니다. PMF(제품-시장 적합성)가 당분간 없을 걸 알면서도요. “저희는 PMF 이전 단계의 무언가를 만들고 있었고, 6개월 동안은 PMF가 없을 거라는 걸 알고 있었습니다. 다음 모델을 위해 만들고 있었으니까요. 그게 거의 내내 기본 발상이었어요.” 지금도 모델이 못 하는 일을 만나면 그의 답은 단순합니다. “보통 답은 그냥 ‘다음 모델을 기다려라’입니다.”

그래서 더욱, 업계에서 일하는 우리는 빠른 변화에 유연하게 올라타야 합니다. 사회자가 “2년 뒤에는?”이라고 묻자 체르니는 이렇게 답합니다. “2년이요? 그건 모르죠. 저희는 1주 단위로 계획합니다.” 다음 모델이 알아서 해결할 일과 내가 지금 풀어야 할 일을 구분하는 것. 제품 단위의 설계는 거기서 시작해야겠다 싶었습니다.

하지만, 그렇다고 아예 모든 걸 시장에 맡기고 마음대로 하라는 말은 아닙니다. 이러한 변화를 포용할 긴 시선은 가져야 한다고 봅니다. 실제로 허사비스는 2010년 딥마인드 창업 무렵의 예측이 아직 유효하다고 말합니다. “(현재는) 여전히 우리가 2010년에 예측했던 범위 안에 있습니다. 우리는 그게 20년짜리 미션이 될 거라고 봤거든요. 그리고 분야 전체로 보면 우리는 거의 정확히 그 궤도 위에 있다고 생각합니다.”

구글 딥마인드의 데미스 허사비스 <출처: Sequoia Capital YouTube>

3. 격차는 기술이 아니라 조직이 만든다

그럼 이처럼 앞서 가는 기업은 어떻게 격차를 만들까요? 청중이 체르니에게 이 질문을 던졌는데, 답이 의외였습니다. “저희가 앞서 있는 지점은 기술이 아니라고 생각합니다. 저희가 쓰는 기술은 여기 계신 모두에게 똑같이 제공되니까요. 근본적으로 저희는 플랫폼을 만들고 있고요.” 그들이 쓰는 모델이 따로 있는 게 아니라는 겁니다. 내부에서 쓰는 모델이나 밖에서 쓰는 모델이나 큰 차이가 없다는 거죠. 진짜 차이는 따로 있습니다. “진짜 더 큰 우위는 조직 구조와 조직 프로세스에 있다고 생각해요.”

그 프로세스가 어떤 모습인지는 앤트로픽 내부 환경으로 유추할 수 있습니다. “저희의 Claude들은 하루 종일 서로 대화해요. 제가 코딩하는 동안, 제 Claude들이 루프 안에서 코딩하면서, 역시 루프로 돌고 있는 다른 사람들의 Claude들과 Slack으로 소통하며 미지수를 풀어냅니다. 회사 어디에도 손으로 작성한 코드가 더는 없어요. SQL도 전부 모델이 씁니다. 모든 게 모델이 만든 거예요.” 처음 들었을 땐 과장 아닌가 싶었는데, 일하는 방식 전체를 모델 중심으로 재편한 조직이라고 받아들이니 어느 정도 이해가 갑니다.

그럼 오픈AI는 어떨까요? 브록먼은 이런 일하는 방식을 “미래를 미리 산다”고 표현하는데요. “다른 모두에게는 1년, 2년, 3년 뒤가 될 모습을 먼저 경험”하는 것이 조직 차원의 전략이라는 겁니다. 실제로 오픈AI는 재무, 영업, IT 같은 직무 영역(버티컬)마다 전담팀을 두고, 도메인 전문가와 함께 스킬을 만들어 잘 되면 외부 고객용으로 내보냅니다. 동시에 규율도 분명합니다. 머지되는 모든 코드에 사람이 책임지게 한다는 가이드라인을 세우는 거죠.

“결국 이 코드를 머지하는 게 좋은 일인가? 구조가 잘 잡혀 있나? 코드베이스를 더 유지보수하기 좋게 만드나? ‘그렇다’고 서명하는 사람이 반드시 있게 한다는 겁니다.” 맹목적으로 쓰자는 것도, 쓰지 말자는 것도 아닌 신중한 접근이죠. 그는 병목의 상당 부분이 이미 공유와 거버넌스 쪽으로 이동했다고도 말합니다. 누구나 만들 수 있게 되니, 그걸 어떻게 나누고 누가 접근하게 할지가 새 숙제가 된 겁니다.

체르니는 이 구조가 작은 팀에게는 오히려 기회라고 말합니다. “대기업은 비즈니스 프로세스를 바꿔야 하고, 일하는 방식을 바꿔야 하고, 전 직원을 재교육해서 기술을 쓰게 해야 하고, 그 과정에서 엄청난 내부 저항에 부딪힙니다. 그런데 작은 팀은 그런 문제가 없잖아요. 맨바닥에서 시작하면 처음부터 AI 네이티브로 만들 수 있습니다.”

4. 살아남는 개인은 ‘도메인을 잘 아는 제너럴리스트’

조직 다음은 개인입니다. 체르니에 따르면 클로드 코드 팀은 이렇게 일합니다. “엔지니어링 매니저, 프로덕트 매니저, 디자이너, 데이터 사이언티스트, 재무 담당, 사용자 리서처 팀의 모든 사람이 코드를 써요. 각자 어딘가의 스페셜리스트이지만, 이제 모두가 코딩도 하는 거죠.” 그래서 그는 “앞으로 훨씬 많이 보게 될 것은 분야를 가로지르는(cross-disciplinary) 제너럴리스트”라고 내다봅니다. 엔지니어링을 잘하면서 디자인도 잘하는 사람, 프로덕트와 데이터 사이언스와 엔지니어링을 다 잘하는 사람이요.

코딩이 그렇게 흔한 기술이 될 수 있을까요? 체르니는 역사에서 닮은 사례를 가져옵니다. 1400년대 유럽의 인쇄술을 보자는 거죠. 인쇄술 이전 유럽에서는 인구의 약 10%만 글을 읽고 쓸 줄 알았고, 읽고 쓰는 것 자체가 직업이었습니다. 그런데 첫 인쇄기 이후 50년 동안 그 이전 1,000년보다 많은 문헌이 출판됐고, 책값은 100배쯤 떨어졌고, 수백 년에 걸쳐 문해율은 70%까지 올라갔죠. 지금도 전업 작가는 남아 있지만, “읽고 쓸 줄 안다”는 것 자체로는 더 이상 직업을 가질 수 없습니다. 소프트웨어 만들기도 같은 길을, 훨씬 빠르게 걷게 될 거라는 게 그의 전망입니다. “(앞으로는 코딩이) ‘문자 메시지 보낼 줄 안다’ 수준의 기술이 될 겁니다.”

그런데 흔해지는 것과 희소해지는 것은 다릅니다. 쉬워진 건 코딩이고, 어려워서 희소한 건 도메인이죠. “회계 소프트웨어를 만들기에 가장 적합한 사람은 엔지니어가 아니라 정말 뛰어난 회계사예요. 도메인을 정말 잘 아니까요. 이제는 코딩이 쉬운 부분이고, 도메인을 아는 게 어려운 부분입니다.”

브록먼도 거의 비슷한 말을 했습니다. “더 경쟁적으로 갈 수도 있어요. 모두가 이 놀라운 도구를 갖게 될 테니까요. 그래서 당신의 틈새(niche)는 무엇인지, 당신만의 고유한 각도(angle)는 무엇인지 알아내는 게 아마 가장 중요한 핵심이 될 겁니다.” 도구가 평등해질수록 차별화는 도구 바깥, 그러니까 나만 아는 것과 나만의 관점에서 나온다는 거죠.

당연하지만, 이런 혼란기에 빠르게 관점을 잡은 사람에게는 큰 보상이 따릅니다. 그는 1인 사업가라도 굉장한 비즈니스를 다룰 수 있게 될 거라며 이렇게 덧붙입니다. “에이전트 10만으로 이루어진 조직의 CEO가 되고 싶지 않은가요?”

오픈AI 그렉 브록먼 <출처: Sequoia Capital YouTube>

5. AGI 역시 아주 먼 미래는 아니다

마지막은 AGI입니다. 정의에 대한 의견 차이가 조금은 있지만, 인간이 할 수 있는 모든 일을 스스로 해내는 수준의 AI라고 볼 수 있겠죠.

AGI 도달 그 자체를 목표로 삼은 오픈AI답게, 브록먼은 “제 관점에서 우리가 어디쯤 와 있느냐로 보면, 80% 정도 왔다고 생각합니다”라고 답합니다. AGI가 뭔지는 사람마다 직관이 다르다는 전제 하에서요. 그래도 “적어도 소프트웨어 작성에서는 확실히 저보다 유능합니다”라고 합니다.

허사비스는 조금 더 길게 봅니다. “2030년이요. 저는 꽤 일관되게 말해왔습니다.”

한편 체르니는 AGI라는 말 대신 자기 일의 언어로 말합니다. “한 2년쯤 뒤면 모델이 코드를 전부 짜고, 에이전트를 띄우고, 환경을 구축하고 있을 거예요. (...) 이런 건 더 이상 우리가 엔지니어로서 내리는 결정만은 아닐 거라고 생각합니다.”

80%, 2030년, 2년. 숫자는 제각각인데, 누구도 “모른다”거나 “아주 멀었다”고 답하지 않습니다. 셋 중 가장 신중한 허사비스조차 이걸 순서의 문제로 이야기해요. “먼저 도구를 만드는 게 최선이라는 겁니다. 믿기 어려울 만큼 지능적이고 유용하며 정밀한 도구를 만들고, 그다음에 그다음 루비콘 강을 건너는 거죠. (...) 그것이 행위주체성(agency)을 갖는가? 의식이 있는가? 이런 질문들이요. (...) 저는 그걸 두 번째 단계로 하기를 권하고 싶습니다.”

마치며

처음의 직급 이야기로 돌아가 보겠습니다. 사장, CEO, 창시자. 직급은 다 다른데, 셋 다 지금도 직접 만드는 사람입니다. 브록먼은 OpenAI에서 '빌더 인 치프(builder-in-chief)'로 불리고, 실리콘밸리에서는 '엔지니어의 엔지니어'로 통하는 사람이죠. 허사비스는 열일곱 살에 시뮬레이션 게임 ‘테마파크(Theme Park)’를 만들어 1천만 장 넘게 팔았습니다. 이후 직접 차린 게임 회사에서 배운 가장 큰 교훈은 “시대를 50년 앞서는 게 아니라 5년 정도 앞서야 한다”는 것이었다고 말하죠. 체르니는 중학생 때 TI-83 계산기용 BASIC 가이드를 썼다고 하고요. 평생 뭔가를 만들어온 사람들이 AI 업계의 핵심을 맡고 있는 겁니다.

그런 그들에게 AI로 인한 거대한 변화가 올지 말지는 이미 논쟁거리가 아니었습니다. 브록먼은 사람들에게 “우선 ‘적극적으로 뛰어들라고(lean in)’ 말하겠습니다. 지금 도구들은 믿을 수 없을 만큼 유용해졌어요.”라고 말합니다. 남은 건 각자의 몫입니다. 지금은 희소해진 ‘사람의 깊은 주의력’을 어디에 쓸지, 어떤 도메인과 고유한 각도를 가져갈지도요.

인터뷰를 보며 정말 큰 영감을 얻었지만, 저도 아직 배우는 중이라 거창한 계획을 세우지는 못했습니다. 다만 일단 체르니가 강력 추천한 루프부터 하나 돌려보려고 합니다. 이번 주에 해야 할 반복 작업 중에 하나 골라서요. 여러분도 백로그에서 하나 꺼내 일단 AI에 맡겨 보시죠. 먼저 미래를 살아본 사람들의 말이 어디까지 맞는지, 각자의 자리에서 확인해볼 수 있을 겁니다.

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아이팟·아이폰의 아버지 토니 파델: AI에게 넘겨선 안 될 한 가지

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: 로컬 코딩 LLM - 내 컴퓨터에서 직접 돌리는 코딩 모델, 지금 어디까지 왔나
참고할 것: 앤트로픽 연구 - 앤트로픽 40만 세션 분석, AI 코딩 시대에 살아남는 건 코딩 실력이 아니다
적용해볼 것: 아이팟·아이폰의 아버지 토니 파델: AI에게 넘겨선 안 될 한 가지

<출처: 해커 뉴스>

1. 써볼 것: 내 컴퓨터에서 직접 돌리는 코딩 모델, 지금 어디까지 왔나

클라우드에 올라간 모델을 불러 쓰는 대신, 코딩용 AI 모델을 자기 컴퓨터에 올려놓고 돌리는 사람들이 부쩍 늘었습니다. 얼마 전 Hacker News에 매일 코딩에 쓰던 Claude나 GPT를 로컬 모델로 갈아탄 사람 있냐는 질문이 올라왔는데, 1,200 포인트가 넘고 댓글은 500개가 넘게 달렸죠. 로컬 모델로 에이전트 코딩을 직접 시켜본 개발자 Alex Ewerlöf는 그 과정을 블로그에 꼼꼼히 정리해뒀습니다.

무슨 문제를 해결해 주나요?

직접 돌리는 이유는 대개 비용, 보안, 그리고 모델이 언제 바뀔지 모른다는 불안입니다.

비용부터 보면, GitHub Copilot이 쓴 만큼 내는 과금으로 바뀌었고 클라우드 주력 모델 값도 만만치 않습니다. Ewerlöf도 자기가 쓰던 모델 값이 세 배 가까이 뛴 걸 계기로 꼽습니다. 로컬은 전기값과 한 번 장만한 장비 말고는 따로 나가는 돈이 없죠. 보안도 빼놓을 수 없습니다. 회사 코드를 외부 서버로 보내면 안 되는 환경이라면, 모델이 아무리 좋아도 클라우드는 선택지에서 빠지니까요. 로컬은 코드가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 마지막은 통제권입니다. 지난주 Fable 5 사례처럼 잘 쓰던 모델이 갑자기 막히거나 조건이 바뀌는 걸 한 번 겪고 나면, 내 손에 모델 하나쯤 두고 싶어지죠.

어떻게 쓰나요?

크게 장비, 모델, 그리고 둘을 묶어주는 도구가 필요합니다.

장비: RTX 4090이나 5090 같은 그래픽카드, 또는 메모리를 큼직하게 단 통합 메모리 맥(CPU와 GPU가 메모리를 함께 써서 큰 모델을 올릴 수 있는 맥)이면 시작할 수 있습니다.
모델: Ewerlöf는 Gemma 4 26B-A4B를 추천하고, HN에서는 Qwen 3.6 35B-A3B를 쓰는 사람이 많았습니다. 둘 다 MoE 방식인데, 전체 크기는 커도 매번 그 일부만 작동해서 생각보다 가볍게 돌아갑니다.
도구: 모델을 받아 관리하는 LM Studio나 Ollama, 실제로 모델을 돌리는 엔진 llama.cpp·MLX·vLLM, 그리고 그 모델에 파일 읽기나 명령 실행 같은 손발을 달아 에이전트로 만들어주는 하네스(Pi나 Copilot 등)를 얹습니다.

세팅하다 보면 놓치기 쉬운 부분도 몇 개 있습니다. LM Studio는 한 번에 읽어 들이는 분량(컨텍스트 창)이 처음엔 4천 토큰으로 잡혀 있습니다. 이대로면 코드를 제대로 못 물리니까 15만 토큰쯤으로 직접 늘려놔야 합니다. 메모리가 빠듯할 땐 KV 캐시의 정밀도를 조금 낮추는 방법이 있는데, 이러면 VRAM을 28.75GB에서 22.45GB로 줄일 수 있어요. 생성 속도가 초당 10토큰 밑으로 떨어지면 실제로는 답답해서 쓰기 어려운 수준입니다.

많이들 쓰는 방식은 섞어 쓰기입니다. 방향을 잡고 계획하는 건 최신 클라우드 모델에 맡기고, 실제 구현은 로컬 모델에 시키는 식이죠. 로컬이 막히면 OpenRouter의 무료 모델로 잠깐 넘어가기도 하고요.

누구에게 좋을까요?

댓글에서 자주 나온 비유가 주니어와 시니어입니다. 로컬 모델은 하나하나 정확히 일러줘야 움직이는 주니어에 가깝고, Opus 같은 최신 모델은 아키텍처까지 알아서 고민하는 시니어에 가깝다는 거예요. 그래서 평가도 갈리죠. 4090이나 5090에 Qwen이나 Gemma를 올리면 간단한 작업은 충분하다는 사람도 있고, 한참 써보니 DeepSeek 같은 저렴한 클라우드 모델이 더 싸고 잘해서 로컬은 취미 수준이 한계라는 사람도 있었습니다.

참고로 Ewerlöf는 최근 DeepSeek V4 Pro로 갈아탔다고 적었는데, 성능이 Opus 4.8에 맞먹고 값은 훨씬 싸다는 수치는 모델을 만든 쪽 발표라 곧이곧대로 믿기보다 직접 확인해보는 게 좋습니다. 글에 나오는 속도나 절약 수치도 대부분 개인 환경에서 나온 후기라, 내 환경에서 직접 다시 재보는 게 좋습니다.

마지막으로 누구에게 맞는지 보면 이렇습니다.

잘 맞는 경우: 코드를 외부로 못 보내는 환경, 비용에 아주 민감한 경우, 직접 만지며 굴려보는 재미를 아는 사람.
굳이 안 써도 되는 경우: 코드를 꼭 내부에서만 다뤄야 할 이유가 없다면, 사실 대부분은 로컬까지 갈 필요가 없습니다. 그래픽카드나 메모리 큰 맥을 새로 장만해야 한다면 그 값을 뽑으려면 어지간히 많이 돌려야 하고, 컨텍스트 설정이나 모델 교체에도 계속 손이 갑니다. 아키텍처까지 맡기는 복잡한 작업이 많다면 오히려 더 답답할 수 있고요. 로컬 모델은 빠르게 좋아지고 있으니, 급한 게 아니면 나중에 다시 봐도 늦지 않습니다.

<출처: anthropic, Agentic coding and persistent returns to expertise>

2. 참고할 것: 앤트로픽 40만 세션 분석, AI 코딩 시대에 살아남는 건 코딩 실력이 아니다

Anthropic(앤트로픽)이 6월 16일 Agentic coding and persistent returns to expertise라는 연구 보고서를 냈습니다. 2025년 10월부터 2026년 4월까지 Claude Code 세션 약 40만 건, 사용자 약 23만 5천 명을 개인을 식별하지 않는 방식으로 분석한 자료입니다. 보고서의 핵심만 이야기하자면, 에이전트에게 코딩을 시킬 때 결과를 가르는 건 코딩 실력이 아니라 자기 분야를 얼마나 잘 아느냐였습니다.

어떤 연구인가요?

세션 기록을 모델(Claude Sonnet 4.6)이 읽어 분류하는 방식입니다. 두 가지는 미리 알아두면 좋은데요. 하나는 앤트로픽이 자사 도구인 Claude Code의 사용 데이터를 직접 분석했다는 점이고, 다른 하나는 여기서 말하는 성공이 실제 현장 결과가 아니라 기록에 남은 신호, 그러니까 커밋이나 통과한 테스트, 사용자의 확인 같은 걸로 판정됐다는 점입니다. 그래서 큰 흐름을 읽는 자료 정도로 참고하면 될 것 같습니다.

무엇을 발견했나요?

가장 먼저 눈에 띄는 건 사람과 AI가 일을 나눠 갖는 방식입니다. 사람이 무엇을 할지(계획)의 약 70%를 정하고, Claude가 어떻게 할지(실행)의 약 80%를 맡습니다. 사람은 방향을 잡고, 에이전트는 그걸 구현하는 셈이죠. 전문성이 높을수록 한 번 지시에 Claude가 더 많은 일을 합니다. 초보 세션은 프롬프트 하나에 행동 5개, 단어 600개 정도를 끌어내는데, 전문가 세션은 행동 12개에 단어 3,200개를 끌어냅니다.

여기서 전문성은 직함이 아니라 그 작업 하나에 한정된 이야기입니다. 시니어 엔지니어라도 처음 만지는 Rust 앞에서는 초보고, Python을 한 번도 안 써본 회계사라도 어떤 정산 규칙을 넣어야 하는지 정확히 알고 마감 때 빠진 부분을 짚어내면 그 작업에서는 전문가입니다.

그래서 코딩 배경 자체는 생각보다 덜 중요했습니다. 코드를 만든 세션에서 거의 모든 직군이 소프트웨어 엔지니어와 7%포인트 안쪽으로 성공했고, 관리직은 오히려 살짝 높기도 했죠. 일을 지시하고 위임하는 데 익숙한 점이 통한 걸로 보입니다. 성공률은 전문성을 따라 오르지만, 중급에서 전문가로 가는 구간의 차이는 크지 않았습니다. 깊이 통달하지 않아도 분야를 어느 정도 알면 대부분의 이득을 가져간다는 뜻이죠.

7개월 사이 일의 종류도 바뀌었습니다. 망가진 코드를 고치는 비중이 33%에서 19%로 줄고, 배포·운영, 데이터 분석, 문서 작성처럼 코드 주변의 일이 그 자리를 채웠습니다. 작업의 가치도 평균 25~27%쯤 올랐다고 하는데, 이건 프리랜서 공고와 견줘 매긴 거친 상대 추정치라 액수 그대로 읽기보다는 흐름으로만 보면 되겠습니다.

무엇을 얻어가야 하나요?

AI가 ‘어떻게’를 점점 가져가는 동안, 무엇을 만들지 정하고 그게 맞는지 정확히 짚어내는 내 이해가 차별점이 됩니다. 코딩 경력이 없어도 자기 분야를 잘 알면 같은 도구에서 더 많은 걸 끌어내고, 분야를 모르면 그 도구로도 얻는 게 적었으니까요. 앤트로픽 자사 데이터를 바탕으로 한 초기 연구라는 점은 감안해야 하지만, 코딩이 점점 누구나 하는 일이 되어가는 지금 내가 키워야 할 게 코딩 실력 그 자체가 아닐 수 있다는 신호로 읽을 만합니다.

<유튜브: Lenny's Podcast>

3. 적용해볼 것: 아이팟·아이폰의 아버지 토니 파델: AI에게 넘겨선 안 될 한 가지

Tony Fadell이 Lenny's Podcast에 출연해 AI 시대의 제품 만들기를 두고 이야기를 나눴습니다. 그는 아이팟을 만들고 아이폰을 함께 개발했고, 네스트를 세워 구글에 32억 달러에 판 인물이죠. 또, 제품을 만드는 사람들의 교과서로 꼽히는 「빌드(Build)」의 저자이기도 합니다. 화려한 이력을 가진 그가 이번 인터뷰에서 거듭 강조하는 건 하나입니다. AI에 만들기는 맡겨도 생각만은 넘기지 말라는 거죠.

무슨 이야기인가요?

요즘은 프롬프트 한 줄이면 결과물이 뚝딱 나옵니다. 만들기가 쉬워진 만큼, Fadell은 오히려 눈에 띄는 건 깊이 고민한 것들뿐이라고 말합니다. 기계를 쓰되 판단까지 기계에 넘기지는 말라는 겁니다. 사람이 가운데서 빠지면 안 된다는 거죠.

그래서 안목이 더 중요해진다고 봅니다. 세상에 없던 1.0 제품을 만들 때는 참고할 데이터가 없어서 누군가는 자기 안목으로 결정을 내려야 합니다. Fadell은 이걸 데이터 기반이 아니라 의견 기반 결정이라 부르고, 그 결정을 내리는 소수를 안목 있는 사람(taste maker)이라 불러요. 아이폰에 물리 키보드를 넣을지 말지를 두고도 데이터는 어느 쪽도 분명히 가리키지 못했고, 마지막엔 스티브 잡스가 방향을 정했다는 거예요. AI가 기능을 거저 붙여주는 지금은, 무엇을 만들고 무엇을 뺄지 정하는 안목이 더 중요해진다는 게 그의 생각입니다.

무엇을 만들지는 어떻게 정하나요?

Fadell은 늘 고통에서 출발한다고 합니다. 사람들이 지금 겪는, 또는 곧 겪을 불편을 먼저 보고, 그걸 이제야 풀 수 있게 해준 새 기술이 나왔는지를 묻는 식이죠. 둘이 만나는 자리에서 새 제품이 나온다고 봅니다.

네스트가 그랬습니다. 온도조절기 인터페이스는 다들 싫어했고 난방·냉방이 전기요금의 절반을 차지하는데, 마침 패턴을 학습하는 AI가 그 불편을 풀 수 있게 됐어요. 그래서 249달러짜리 기기가 연 800~1,200달러를 아껴준다는 계산으로 밀어붙였습니다. 아이폰도 멀티터치, 와이파이, 빨라진 프로세서가 한꺼번에 도착한 순간에 나왔고요. 지금은 그 새 기술 자리에 AI가 들어옵니다. 내가 풀려는 오랜 불편이 무엇이고, 그걸 이제야 풀 수 있게 해준 게 정말 AI인지 따져보라는 이야기로 읽힙니다.

하나 더, Fadell은 제품을 한 조각이 아니라 시스템으로 보라고 합니다. 우리가 기억하는 건 아이팟이지만 실제로 시장을 연 건 아이팟에 아이튠즈, 뮤직 스토어까지 붙은 한 묶음이었고, 아이폰도 앱스토어가 있어서 아이폰이 됐다는 거예요.

그럼 AI는 어떻게 쓰나요?

Fadell이 든 사례가 인상적입니다. 어떤 제품은 코드를 거의 다 AI가 짰는데, 실력 있는 엔지니어가 그 코드를 보고 기겁했다고 해요. 너무 얽혀 있고 읽기 어려워서 손대기 무서운 상태였다는 겁니다. AI가 짠 코드가 당장 돌아가고 테스트를 통과해도 안전한지, 나중에 고칠 수 있는지, 문제가 생기면 되돌릴 수 있는지는 또 다른 문제라는 거죠. 당장은 빨라 보여도 빚으로 쌓이는, 이른바 기술 부채입니다.

이건 코드만의 이야기가 아닙니다. 프롬프트 한 줄로 1.0은 만들 수 있어도, 그 뒤를 받쳐줄 설계나 마케팅, 영업 없이 5.0, 6.0까지 끌고 가긴 어렵다는 거예요. 그래서 Fadell은 AI를 이렇게 쓰라고 합니다. 프로토타입을 잔뜩 만들어 내 감을 다듬는 데 쓰고, 큰 구조는 내가 잡아서 고정한 다음, 좁게 쪼갠 부분만 AI에 맡기라는 거죠. 결정은 사람이 쥐고 있어야 한다는 말입니다.

마케팅을 보는 시각도 비슷합니다. Fadell은 프로젝트를 시작하기 전에 출시 보도자료부터 써보라고 합니다. 보도자료에는 핵심 기능을 서너 개밖에 못 담는데, 그 이상은 고객에게 횡설수설로 들리기 때문이에요. 이 제약이 거꾸로 제품을 다잡습니다. 기능을 다섯 개 더 붙인다고 더 팔리는 게 아니고, 핵심 셋 중 둘을 빼버리면 팔 이유가 사라지니까요. AI가 기능을 얼마든지 붙여주는 지금은, 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 골라내는 이 작업이 오히려 더 중요해집니다.

그가 좋은 예로 든 건 Flighty라는 항공 앱이에요. 이미 나와 있는 Flighty를 보고 흉내 내는 건 AI로도 할 수 있겠지만, 처음의 그 1.0은 안목으로 하나하나 결정해 빚어낸 거라 AI가 흉내 낼 본보기 자체가 없다고 봅니다. 그러니 지금 내가 만드는 게 처음 선보이는 1.0인지, 이미 있는 걸 다듬는 다음 버전인지부터 보라는 거죠. 1.0의 안목은 내가 쥐고, 반복되는 뒷부분을 AI에 맡기는 식입니다.

덧붙여, 한 번에 완성되는 건 없다고도 합니다. 아이팟도 윈도우 지원과 아이튠즈 뮤직 스토어가 붙은 3세대에 와서야 자리를 잡았고, 네스트의 제품들도 몇 세대를 거쳤다고 해요. 그는 만들고, 고치고, 그다음 사업을 다듬으라고 정리합니다. 멈추지만 않으면 그건 실패가 아니라 배움이라는 말도 덧붙입니다.

적용해볼 질문

AI가 뱉어낸 결과물을 나는 이해하고 판단해서 받았나요, 아니면 돌아가니까 그냥 받아들였나요?
내가 풀려는 오랜 불편은 무엇이고, 그걸 이제야 풀 수 있게 해준 새 기술은 정말 AI인가요?
지금 만드는 건 처음 선보이는 1.0인가요, 이미 있는 걸 다듬는 다음 버전인가요?

실행해볼 수 있는 것

지금 만들거나 다듬는 것 하나를 골라, 출시 보도자료를 미리 한 장 써보기. 핵심 기능을 세 개까지만 적고, 그 세 개만으로 사람들이 살 만한지 확인해보세요.
AI에게 받은 결과물 하나를 골라, 그대로 쓰기 전에 그 구조를 내가 다시 설명할 수 있는지 점검해보기. 설명이 막히는 부분이 있으면 거기부터 다시 들여다보세요.

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AI는 어떤 사이트를 인용할까?

플랫폼 운영자가 목격한 검색 구조의 변화

작은 아이디어로 시작한 두 달

SEO 플랫폼은 작은 아이디어에서 시작됐다. 그 처음은 GPT와 나눈 대화였다. 당시 나는 외부 도움 없이 내가 가진 기술력만으로 시작하고 싶었다. 20년 넘게 웹을 해왔지만, 풀스택이라 해도 잘하는 영역과 부족한 영역이 분명히 나뉘어 있었다. 그런 고민 속에서 GPT는 법률, 성형, 피부, 탈모 같은 고관여 업종의 리드 생성을 추천했다.

그 제안을 두고 고민하다가 문득 그런 생각이 들었다. 모든 산업군을 통틀어 로봇과 AI가 결코 대체하면 안 되는 영역이 있다면, 바로 위의 직업군들이 아닐까 하는 점이었다. 그래서 바로 3월 16일에 사업자를 냈다.

그로부터 어느덧 두 달이 지났다. 그 사이에 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 만들고, 시행착오를 겪으며 한 번 멈춰 섰다가, 다시 구조를 짰다. 그리고 마침내, AI 검색 환경이 사이트를 어떻게 평가하는지 운영자의 시각으로 깊이 들여다보기 시작했다. 이 글은 두 달 동안 SEO 플랫폼을 직접 운영하면서 목격한 검색 구조의 변화에 대한 기록이다.

한 달 만에 멈춰선 순간, 그리고 구조를 바꾼 이유

한 달 만에 만든 것

작업 과정에서는 GPT, Gemini, Claude, 그리고 분야별로 특화된 AI들을 적극적으로 활용했다. AI는 나의 부족한 영역을 채워주었고, 나는 각 AI의 특성을 이해하며 역할을 나누고 컨트롤했다. 덕분에 작업 속도는 비약적으로 올라갔다. 모회사 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 구축하고, CRM 자동화와 리드 파트너 매칭 시스템까지 완성하는 데 정확히 한 달이 걸렸다.

완성된 회사 소개서와 직접 제작한 광고 영상을 들고, 가장 먼저 친한 로펌부터 찾아갔다. 하지만 돌아온 대답은 예상치 못한 피드백이었다.

“대표님, 이건 변호사법 위반 소지가 있어요. 수수료를 받는 구조는 위험합니다.”

멈춰 섰던 자리

처음에는 오직 기술적인 완성도만 생각했다. 시스템이 오류 없이 돌아가고 있었기에, 지난 20년 넘게 만들어왔던 여느 웹사이트들과 다를 게 없다고 확신했다. 하지만 변호사법, 의료법, 표시광고법이라는 거대한 현실의 규제 앞에서 잠시 멈춰 서야 했다.

여기서 포기해야 할까, 고민이 깊어졌다. 지난 한 달 동안 쏟은 노력이 순식간에 물거품이 된 것만 같았다. 하지만 이대로 포기할 수는 없었다. 규제를 우회하고 시장에 안착할 수 있도록 비즈니스 구조를 바꾸기로 결심했다.

구조를 다시 짠다는 것

결국 리드를 쫓아 수수료를 받던 비즈니스 구조를 통째로 바꿨다. 자동화 시나리오부터 각 플랫폼의 규정과 본문 내용까지 전부 새로 손을 봤다. 수정을 마친 뒤, 가만히 현재의 마케팅 시장을 천천히 다시 바라보았다. 변호사 사무소와 병원 같은 전문직의 눈높이, 그리고 한층 높아진 소비자의 눈높이를 어떻게 맞출 것인지, 치열하게 분석하고 검색하며 머릿속으로 시뮬레이션을 돌렸다.

그 결과물로 시맨틱 리드 인프라(Semantic Lead Infrastructure) 구축을 시작했다. 진짜 리드를 거르는 작업은 결국 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드에 있다고 판단했기 때문이다. 이에 따라 전통적인 검색엔진 최적화(SEO)를 넘어, 인공지능 답변 및 생성형 엔진 최적화를 뜻하는 AEO(Answer Engine Optimization)와 GEO(Generative Engine Optimization)를 그 위에 함께 세우는 작업을 동시에 진행했다.

구조가 작동하려면 옵티스랩의 사이트 권위가 높아져야 했고, 인용되는 백링크(Backlink)가 반드시 있어야 했다. 웹사이트는 결코 멈춰 있으면 안 되며 계속해서 업데이트되어야 한다.

평소 다른 프로젝트의 SEO 작업을 할 때는 백링크의 구조와 비율만 설계하고, 실제 생성 작업은 외주를 주곤 했다. 하지만 이번만큼은 외주를 믿을 수 없었다. 외주 업체가 보는 것은 “어디에 어떤 비율로 백링크가 필요한가”라는 기계적인 수치까지다. 반면, 내가 보고 있는 것은 “어떤 어휘가 반복되어야 하고, 어떤 의미 구조가 도메인 사이를 흐르도록 설계해야 하는가”의 영역이었다. 작업 지시서에 아무리 상세히 정리해서 넘긴다고 한들, 이 디테일한 결을 외주업체에 전달할 길이 없었다.

품질 낮은 백링크 100개를 기계적으로 받느니, 차라리 모든 백링크를 수동으로 직접 만들기로 했다. 심지어 가장 기초적인 프로필 백링크까지 전부 말이다. 결국 외주를 ‘못 쓴 것’이 아니라, 외주에 넘길 수 없는 핵심 작업이 무엇인지를 처음 깨닫게 된 시간이었다.

<출처: 작가>

AI 검색은 페이지가 아니라 사이트를 본다

어느 순간 이상한 장면이 보이기 시작했다

매일 소화해야 하는 작업량이 말도 안 되게 많았다. SNS 관리, 영상 제작, 백링크 작업, 각 플랫폼별 롱테일 키워드 콘텐츠 업데이트를 비롯해, 위성 사이트와 외부 기고 글 작성, 그리고 플랫폼 시스템 개발 업데이트까지 동시에 밀어붙였다. 주력으로 쓰던 LLM 채팅방들이 과부하로 하나씩 터졌고, 어떤 날은 동시에 전부 먹통이 되기도 했다. 그만큼 쉼 없이 텍스트와 데이터를 쏟아내던 나날이었다.

그런데 그 방대한 작업을 처리하던 사이에 이상한 장면이 눈에 밟히기 시작했다. 분명히 비슷한 키워드를 다루는 웹사이트들인데도 결과가 달랐다. 어떤 사이트는 AI 검색 결과에서 반복적으로 인용되며, 상단에 이름을 올리는 반면, 어떤 사이트는 기존 검색엔진에는 정상적으로 노출되면서도 정작 AI의 답변에서는 사라지기 시작한 것이다.

처음에는 단순한 알고리즘의 차이라고 생각했다. 하지만 매일같이 변하는 데이터를 추적하면서, 나의 관점은 완전히 바뀌기 시작했다.

예전 검색엔진은 페이지를 봤다

과거의 검색엔진 최적화(SEO)는 비교적 단순했다. 페이지 하나만 잘 만들면 그만이었다. 타깃 키워드가 명확하고, 제목과 본문의 태그 구조가 깔끔하게 정리되어 있으며, 여기에 백링크만 받쳐주면 어렵지 않게 검색 결과에 노출될 수 있었다.

상황이 이렇다 보니, 웹 생태계는 점점 페이지 생산 중심으로 흘러갔다. 비슷한 주제를 다루는 페이지들이 반복적으로 만들어졌고, 핵심 키워드만 조금씩 바꾼 콘텐츠들이 양산되기 시작했다. 하지만 당시에는 그런 방식조차 어느 정도 통하곤 했다.

지금 AI 검색은 다른 방식으로 읽기 시작했다

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview 같은 AI 검색 환경은 전혀 다른 방식으로 움직이고 있었다. 이들은 단순히 특정 키워드가 들어 있는 개별 페이지를 긁어가는 것을 넘어, 다음과 같은 요소들을 훨씬 더 중요하게 보기 시작했다.

이 사이트가 어떤 문제를 반복해서 깊이 있게 다루고 있는가
어떤 전문적인 어휘(Vocabulary)를 지속적으로 사용하는가
사이트 내의 페이지들이 어떤 논리적 흐름으로 연결되어 있는가
제공하는 정보의 방향성이 일관적인가

다시 말해, 현재의 AI 검색은 페이지 하나를 단편적으로 평가하는 것이 아니다. 사이트 전체가 품고 있는 거대한 문맥(Context)을 평가하기 시작했다는 뜻이다.

운영하면서 본 변화와 시행착오

어휘(vocabulary)를 맞추는 일

법률과 의료 콘텐츠는 정말 생각보다 더 까다로웠다. 그러나 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 디벨롭하면서, 매우 흥미로운 변화를 반복적으로 경험할 수 있었다. 페이지 수를 맹목적으로 늘리는 것보다, 사이트 전체의 어휘를 정교하게 맞추는 작업이 훨씬 중요해지기 시작한 것이다.

예를 들어, 법률 플랫폼을 운영할 때 단순히 “변호사 추천”이라는 키워드만 본문에 반복하지 않았다. 대신 다음과 같은 구조의 콘텐츠를 반복적으로 배치하고, 상호 연결하기 시작했다.

추천 전 확인해야 할 구체적인 기준
사건별로 미리 챙겨야 할 준비 항목
수임 비용의 차이가 발생하는 본질적인 이유
소송 절차의 흐름과 법적 판단 기준

<출처: 작가>

처음에는 이것이 그저 콘텐츠 정리 작업일 뿐이라고 생각했다. 하지만 시간이 지나면서 검색엔진과 AI 검색의 반응이 확연히 달라지기 시작했다. 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드들이 빠르게 서로 연결되기 시작하더니, 사용자의 관련 검색 의도(Intent)들이 하나의 거대한 군집(Cluster)처럼 단단하게 묶이기 시작한 것이다.

클러스터로 사이트를 다시 본다

어휘를 맞추는 작업은 결국 사이트 전체를 클러스터(Cluster, 군집) 단위로 다시 바라보는 일이었다.

법률 플랫폼만 보더라도 사건 영역은 형사, 이혼, 부동산, 개인회생 등으로 갈린다. 각 영역마다 중심이 되는 허브 페이지가 있고, 그 아래에 세부적인 자식 페이지들이 붙는 구조다. 예를 들어, 형사는 강력범죄, 음주운전, 사기, 구속영장, 사이버범죄로 나뉘고, 강력범죄 안에서도 다시 구체적인 세부 사건 유형들로 갈라진다.

이때 중요한 것은 페이지 하나하나가 독립된 단편적인 글이 아니라, 허브를 정점으로 한 의미 구조의 노드(Node)가 되어야 한다는 점이다. 그래서 페이지들을 한 장씩 다시 짰다. 사흘 동안 신규 페이지 8개를 새로 만들고, 허브 2개를 명확히 재정의했으며, 기존 페이지 7개를 디벨롭했다. 그렇게 총 30개의 페이지가 새로운 클러스터 구조로 묶였다.

하지만 작업을 진행하면서 마주친 진짜 어려움은 따로 있었다. 변호사법과 표시광고법은 확신에 찬 단어들에 매우 민감하다. “최적”, “1:1 매칭”, “전문” 같은 표현들은 잠재적인 법적 위험 신호다.

반면, 사용자가 검색창에 실제로 입력하는 키워드인 '추천', '비용', '기준' 같은 단어들은 늘 그 확신 어휘의 위험한 경계선에 걸쳐 있다. 결국 이번 작업의 핵심은 변호사법의 안전성을 확보하면서도, 동시에 AI가 인용하기 좋은 최적의 자리를 찾아내는 일이었다.

흥미로운 점은, 그 접점을 찾다 보니 사건 유형마다 사용자가 먼저 알고 싶어 하는 정보의 결이 제각각 다르다는 사실이 보이기 시작했다는 것이다. 어떤 영역은 시간의 압박이 먼저였고, 어떤 영역은 비용 구조가, 또 다른 영역은 절차의 흐름이나 권리관계의 확인이 최우선이었다.

같은 “변호사 추천”이라는 검색 의도(Intent)를 가지고 있더라도, 사건의 본질과 유형에 따라 해당 페이지의 콘텐츠 결이 완전히 다르게 짜여야 한다는 것을 그제야 깨달았다.

실제로 본 결과

이건 추상이 아니다. 실제 데이터로 증명된 사실이다.

<출처: 작가>

옵티스랩의 “상담유입 마케팅” 카테고리에서 구조와 어휘를 동기화한 지 얼마 지나지 않은 짧은 시간 안에, 롱테일 클러스터 반응이 실제로 나타나기 시작했다. 마침내 구글 인덱싱 랭킹 1위에 진입하는 지표를 확인했다. 오직 문맥의 결을 정교하게 맞춘 것만으로, 고단가 법률 검색 의도(Intent)를 가진 롱테일 키워드 다수를 구글 첫 페이지로 끌어올린 것이다.

<출처: 작가>

이 강렬한 경험은 이제 개별 페이지가 아니라, 사이트 전체의 문맥을 설계해야 한다는 내 확신의 가장 강력한 근거가 되었다. AI는 단순히 페이지 한 장을 읽는 것이 아니다. 사이트 전체가 어떤 관점으로 문제를 정의하고 설명하는지, 그 거대한 흐름을 보기 시작했다는 사실을, 나는 눈앞의 실제 데이터로 확인한 셈이다.

검증의 무게: 작은 인용 하나가 가진 영향

클러스터를 새로 짜는 작업에는 철저한 법조문 검증이 필연적으로 따라왔다. 예를 들어, 부동산 카테고리의 전월세상한제 페이지에서는 제7조의2를 인용한 적이 있다. 하지만 이번에 다시 검증하는 과정에서 제7조의2는 별개 조항(월차임 전환 시 산정률)이며, 실제 해당 사안에 적용되어야 하는 조항은 제7조(차임 등의 증감청구권)라는 사실을 뒤늦게 확인했다.

또한 상속 관련 페이지에서는 형제자매의 유류분 비율을 인용해 두었다가, 지난 2024년 헌법재판소의 위헌 결정으로 해당 조항이 이미 유효하지 않게 삭제되었다는 사실을 이번 검증 단계에서 새로 발견하기도 했다.

이와 함께 상담 유입 페이지에서는 “전문 변호사 1:1 매칭”과 같이 변호사법 위반 위험이 있는 표현 7곳을 한 번에 찾아내어 정정했다. 이러한 수정 작업은 눈에 보이는 본문 텍스트뿐만 아니라, 검색엔진이 읽는 구조화 데이터(Schema markup)에서도 동시에 진행되었다.

지금은 AI 검색이 단순히 웹페이지의 키워드를 긁어가는 것을 넘어, 해당 사이트가 인용한 사실이 실제로 정확하고 유효한 정보인가까지 꼼꼼히 평가하는 시대다. 그렇기에 본문에 들어가는 작은 인용 하나가 사용자의 올바른 판단은 물론, AI가 평가하는 사이트 전체의 신뢰도와 평판에도 결정적인 영향을 줄 수밖에 없다.

<출처: 작가>

디테일은 어디서도 흔들린다

사이트의 결을 만드는 것은 거대한 구조에서만 일어나는 일이 아니다. 때로는 1픽셀의 미시적인 영역에서도 모든 것이 흔들린다. 실제로 운영 중에 모바일 뷰에서 발생한 겨우 1픽셀짜리 시각적 오류 하나를 잡는 데 무려 4시간을 허비한 적이 있다. 문제를 해결하려 AI 도구 3개를 동시에 동원해 진단을 돌렸지만, 셋 다 전혀 다른 방식으로 막혀버렸다.

첫 번째 모델은 가설을 계속해서 갱신하다가 결국 같은 토큰만 무한 반복으로 뱉어내며 시스템이 무너졌다. 두 번째 모델은 “이 정도면 투입 대비 성과(ROI)가 맞지 않으니 그냥 배경색으로 덮어버리자”라며 사실상 항복했다. 마지막 세 번째 모델은 그래픽 연산 과정의 문제인 'GPU compositor seam' 같은 그럴듯하고 고차원적인 새 가설만 끝없이 카탈로그처럼 쏟아냈다.

하지만 그 사이에 진짜 정답은 개발자 콘솔 창에 처음부터 떠 있던, 한 줄짜리 단순한 404 에러였다. 놀랍게도 AI 세 모델 모두 그 에러 메시지를 보지 못했던 것이다. 사이트의 완성도와 결을 결정짓는 건 거대한 아키텍처만이 아니다. 1픽셀짜리 디자인과 단 한 줄의 콘솔 에러까지가 전부 사이트의 신뢰를 통째로 흔들 수 있다. AI는 이미 학습된 데이터와 가설 안에서만 답을 찾으려 헤매고, 진짜 운영자는 그 가설을 넘어선 자리에서 답을 봐야 한다.

가짜 후기와 양산형 SEO가 흔들리는 이유

과거 웹 생태계에서는 후기 몇 개와 키워드 반복만으로도 어느 정도 신뢰를 만들어낼 수 있었다. 하지만 고도화된 AI 검색 환경에서는 이러한 방식이 점점 어색해지기 시작한다. 사이트 전체의 일관된 문맥과 흐름이 연결되지 않는다면, 정보량이 많아도 그 안에서 일관성이 단숨에 무너지기 때문이다.

특히 플랫폼을 실제로 계속 운영하다 보면, 이러한 차이는 더욱 선명하게 다가온다. 진짜 운영되는 플랫폼은 페이지마다 고유의 말투와 구조가 유기적으로 연결되어 있고, 업데이트 흐름이 자연스럽게 이어지며, 가치 있는 정보가 지속해서 축적된다. 반면, 양산형 사이트들은 개별 페이지 단위로는 제법 그럴듯해 보일지 몰라도, 사이트 전체의 흐름을 볼 때는 금방 이질감이 드러나고 만다.

소비자 역시 더 이상 “300% 폭탄 세일, 오늘 단 하루만” 같은 어휘에만 현혹되지 않는다. 이제 정보의 물결은 침대 위에서도, 거실 소파에서도, 동네 카페에서도 끊임없이 흐른다. 사람들은 수많은 정보 속에서 끊임없이 비교하고 추천받으며 최종적인 결정을 내린다.

<출처: 작가>

그 흐름 안에서 나는 철저하게 신뢰받을 수 있는 단어만을 고집했다. 화려하게 포장하지 않았다. 심지어 마케팅을 하면서 광고조차 하지 않았다. 마케팅 에이전시가 스스로 ‘우리 SEO·GEO·AEO 잘합니다’라며 돈을 써서 광고하는 것 자체가 모순이라고 생각했다. 사이트 스스로 AI에 의해 인용되고, 검색엔진 상위에 자연스럽게 노출되는 것이 답이라 믿었다. 누구보다 빠르고 정확하게, 오직 결과로만 말하고 싶었다.

이 모순을 깨닫고 나서, 나는 후기 콘텐츠 대신 사이트의 구조를 짜는 일에 시간을 쓰기 시작했다. 문장 하나하나, 단어 하나하나에 오류가 없는지, 관련 법령은 정확히 준수했는지, 의료법이나 변호사법에 위배되지는 않는지 끊임없이 검증했다. 그렇게 끊임없이 부족함을 찾고, 기술의 가설을 넘어 앞으로 나아갈 실마리를 찾기 위해 움직이고 있다.

<출처: 작가>

그래서 요즘은 페이지보다 문맥을 설계한다

요즘 나는 새 페이지를 만드는 시간보다, 기존 페이지들의 연결 방식을 다듬는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다. 구체적으로는 다음과 같은 고민들이다.

본문 안에서 어떤 단어를 반복할 것인가
어떤 문제 해결 흐름으로 연결할 것인가
사이트 전체가 어떤 언어로 스스로를 설명할 것인가

내부 링크의 위치 하나, FAQ의 구조 하나, 페이지 간 어휘 하나까지 다시 맞춘다.

또한 리드의 품질을 확보하기 위해 여기서 한 단계 더 나아갔다. GA4와 구글 서치콘솔을 연동하여, 각 사이트의 유입 경로, 체류 시간, 버튼 클릭에 이르기까지의 모든 과정을 데이터로 쌓고 있다. 현재는 내부 기준에 따른 수동 필터링이지만, 리드를 선별하고 전달하는 과정에서 의도 기반 리드 필터링 기술(AIFT)이 충분한 데이터를 학습하게 된다면, 머지않아 고품질 리드의 AI 자동 필터링이 완벽히 가능해질 것이다.

<출처: 작가>

이 과정 속에서 파트너 대시보드는 3.0 버전이 나왔고, 각 플랫폼들은 2.0 버전으로 한 단계 더 나아갔다. 글을 쓰고, 백링크를 설계하고, 플랫폼에 기준을 덧대고, 경영에 철학을 심는 일. 이 모든 활동은 겉보기에 각자 다른 작업처럼 보이지만, 결국 하나의 본질로 귀결된다. 수만 가지로 흩어진 정보의 조각들이 결국 거대한 파도를 타고 흘러 한 곳으로 모인다.

AI들은 각자 파편화된 나의 결과물을 보고, 단편적인 옵티스랩의 모습만을 수집해 가겠지만, 나는 전체를 보고 있다. 그리고 그 안에 존재하는 수많은 노드를 타고 흘러가는 설계의 완전체를 조금씩 찾아가고 있다.

예전에는 SEO를 그저 “검색엔진 최적화”라고만 생각했다. 하지만 지금은 조금 다르게 느낀다. AI 검색 환경에서 진짜 중요한 것은 검색엔진을 속이는 기술이 아니다. 사이트 전체가 얼마나 일관된 문맥을 가지고, 존재 가치를 증명해 내는가에 가까워지고 있다.

마치며: 앞으로의 검색은 플랫폼의 결이다

앞으로의 검색은 단순히 누가 더 많은 페이지를 찍어내는가의 경쟁이 아닐 가능성이 크다. 오히려 다음과 같은 가치를 두고 경쟁할 것이다.

누가 더 일관된 어휘를 유지하는가
누가 더 유기적으로 연결된 의미 구조(Semantic)를 만드는가
누가 더 오랜 시간 같은 방향의 정보를 축적하는가

그리고 그 변화는 이미 시작되고 있다. 기존의 검색엔진은 오래전부터 페이지를 읽어왔다. 하지만 이제 AI 검색은 사이트 전체를 관통하는 흐름과 결을 읽어내기 시작했다.

세상에 완벽한 시스템이 존재할까? 그렇기에 매일 현재에 만족하지 않고, 부족함을 찾는다. 한 걸음 더 앞으로 나아가기 위해서, 그리고 AI 시대의 검색 환경 속에서 내가 운영하는 플랫폼이 끊임없이 인용되게 만들기 위해서다. 이제 운영자는 페이지를 생산하는 사람이 아니다. 사이트 전체가 어떤 언어로 스스로를 설명해 나갈지, 그 문맥의 결을 정돈하는 사람이다.

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AI PRD는 무엇이 달라야 하는가

<AI 프로덕트 매니지먼트 시리즈>④

① AI는 왜 자꾸 틀리는가
② PM은 LLM을 어디까지 이해해야 할까?
③ AI 기능은 프롬프트가 아니라 시스템으로 만든다
④ AI PRD는 무엇이 달라야 하는가
⑤ 시장에서 이기는 AI 프로덕트를 위한 지표와 운영법

집에서 어머니가 쓰시는 요리 노트를 한 번 펼쳐봅시다. “소금 약간”, “국간장 한 큰술”, “불 줄여 한소끔 끓이기.” 우리는 이 익숙한 표현에 어색함을 느끼지 못합니다. 어머니는 “약간”이 얼마인지 손끝의 감각으로 재고, “한소끔”이 어느 정도인지 냄비의 소리로 짐작합니다. 그래도 결과는 매번 맛있습니다.

한편 미슐랭 별을 받은 셰프의 레시피를 보면 어떨까요? 같은 미역국이라도 표현이 다릅니다. “천일염 2.3g”, “국간장 15ml”, “75°C 유지하며 정확히 4분간 끓임.” 단위가 다르고, 단어가 다르며, 무엇보다 “읽고 그대로 따라 했을 때 같은 결과가 나오도록” 정밀하게 정의되어 있습니다.

두 레시피는 같은 음식을 만들기 위한 자료처럼 보이지만, 사실 전혀 다른 문서입니다. 어머니의 레시피는 “이미 요리를 아는 사람을 위한 참고서”이고, 셰프의 레시피는 “이 요리를 처음 보는 사람도 같은 결과를 만들어내도록 하는 설계도”입니다. 미슐랭 레스토랑 주방에서 어머니의 “소금 약간”으로 레시피를 운용한다면, 서로 다른 셰프가 만들었을 때 음식 맛이 완전히 달라질 것입니다. 그건 레스토랑의 지속성을 해치는 일입니다.

PRD(Product Requirements Document, 제품 요구사항 정의서)도 비슷합니다. 기존 소프트웨어의 PRD는 어머니의 레시피에 가까웠습니다. “버튼을 누르면 결제 페이지로 이동한다” 정도의 정의만으로도 엔지니어가 자기 손끝의 감각을 믿으며 만들어냈고, 결과는 매번 똑같았습니다. 그런데 AI 기능(feature)을 만들 때는 이 스타일로 PRD를 쓰면, 만든 사람마다 결과가 달라질뿐더러, 심지어 같은 사람이 만들어도 매번 결과가 달라집니다.

따라서 AI 시대의 PM에게는 “미슐랭 셰프의 레시피”가 필요합니다. 그게 바로 오늘 다룰 주제입니다. AI PRD는 기존 PRD와 무엇이 어떻게 달라야 할까요?

1. 기존 PRD는 왜 AI 기능에 안 맞는가

기존 소프트웨어 PRD의 핵심은 “행동의 정의”입니다. 사용자가 X를 하면 시스템은 Y를 한다. 사용자가 “결제” 버튼을 누르면 결제 페이지가 뜨고, 카드 정보를 입력하고 “확인”을 누르면 결제가 처리된다. PRD는 이런 동작들을 빠짐없이 적어두는 문서였습니다.

이런 메커니즘의 설계가 가능했던 이유는, 기존 소프트웨어가 결정론적(deterministic) 시스템이었기 때문입니다. 같은 입력에 같은 출력이 나오니까, “무엇이 일어나야 하는가”만 정의하면 충분했습니다. 행동이 정의되면 결과가 따라왔습니다.

AI 기능은 다릅니다. 1편의 에어캐나다 챗봇 사례처럼 사용자가 “가족 사별로 인한 할인이 있나요?”라고 물었을 때, 모델은 어떤 답을 낸다고 정의해야 할까요? PRD에 “고객 지원 챗봇은 사용자의 질문에 정확하게 답한다”라고 적어둔다고 그 답이 정확해질까요? “정확하다”의 기준은 무엇인가요? 90%만 맞히면 정확한 건가요, 99% 맞혀야 하나요? 어떤 질문에는 답하고 어떤 질문에는 답하지 말아야 하나요? 같은 질문에 매번 다른 답이 나오는 것은 버그인가요, 기능인가요?

AI PRD에서는 “무엇이 일어나야 하는가”가 아니라 “어떤 답이 받아들여질 만한가”를 정의해야 합니다. 그리고 그 “받아들여질 만한가”를 어떻게 판단할지 함께 설계해야 합니다. 기존 PRD가 “단일 행동”을 정의했다면, AI PRD는 “허용 가능한 답변의 범위”를 정의합니다. 이게 두 문서의 가장 근본적인 차이입니다.

그래서 AI PRD에는 기존 PRD에 없던 새로운 섹션들이 필요합니다. 그중 가장 중요한 것이 Eval Plan(평가 계획)입니다.

기존 PRD와 AI PRD 비교 <출처: 작가>

2. AI PRD의 새로운 심장: Eval Plan

Eval(이밸, evaluation의 줄임말)은 AI 기능이 “잘 동작하고 있는가”를 판단하는 기준이자 도구입니다. 그리고 Eval Plan은 그 기준과 도구를 PRD에 명시적으로 적어두는 문서입니다.

쉽게 말하면 이렇습니다. 음식점이 미슐랭 별을 받으려면 평가단이 무엇을 보고 별을 매기는지 알아야 합니다. “신선도”, “창의성”, “일관성” 같은 기준들이죠. AI 기능도 마찬가지입니다. 우리가 만든 챗봇이 “잘 동작하고 있다”고 말하려면, 무엇을 기준으로 그렇게 판단할지를 먼저 정해야 합니다. 기준이 없으면 “잘 동작한다”라는 말은 그저 느낌일 뿐입니다.

Eval은 실제로 어떻게 쓰이는가

Eval Plan이라고 하면 거창해 보이지만, 핵심은 단순합니다. “테스트 케이스의 모음”이라고 생각하면 충분합니다. 이를 쓸 때는 사용자가 입력할 만한 질문들을 모아두고, 각 질문에 대해 “이런 답이면 합격”, “이런 답이면 불합격”의 기준을 적어둡니다. 실제로 많은 팀이 스프레드시트 한 장으로 시작합니다.

예를 들어 고객 지원 챗봇의 Eval 스프레드시트는 이런 식으로 쓰입니다. 한 행에 입력(사용자 질문), 기대 출력(어떤 답이면 좋은가), 실제 출력(모델이 실제로 한 답), 점수, 합격 여부가 들어갑니다. “배송이 늦어요”란 입력에 대한 기대 출력이 “주문 번호 확인 후 배송 상태를 안내하고, 필요시 환불·교환 옵션 제시”라고 하겠습니다. 이때, 실제 출력이 “죄송합니다. 배송이 지연되고 있는 점 양해 부탁드립니다”로 끝나버린다면 그건 불합격입니다. 사용자가 진짜로 알고 싶은 “내 주문은 어떻게 되는가”에 답을 안 해줬으니까요.

처음에는 20~30개 케이스로만 시작해도 충분합니다. 그러다 시간이 지나면서 새로운 실패 케이스가 발견될 때마다 스프레드시트에 한 줄씩 추가합니다. 6개월쯤 지나면 200줄짜리 단단한 Eval 셋이 만들어집니다. 이게 팀의 가장 큰 자산이 됩니다.

Eval 피라미드: 어떻게 평가할 것인가

다만, Eval 셋이 200개가 넘어가면 새로운 문제가 생깁니다. 매번 사람이 200개를 다 읽고 채점할 수는 없다는 것입니다. 그래서 실제 운영에서는 평가 방식을 “피라미드” 모양으로 조합합니다.

피라미드의 맨 아래는 규칙 기반(Rule-based) 평가입니다. “답에 특정 단어가 포함되어야 한다”, “답이 100자를 넘으면 안 된다”, “답에 회사 기밀이 포함되면 안 된다” 같은 명확한 규칙으로 답변을 자동 채점합니다. 빠르고 비용이 거의 들지 않습니다. 대신 “답이 정말 사용자에게 도움이 되는가” 같은 미묘한 평가는 어렵습니다.

중간층은 LLM-as-a-Judge입니다. 다른 LLM을 “채점자”로 써서 답의 품질을 평가하게 하는 방식입니다. “이 답이 사용자 질문에 적절한가?”를 사람 대신 LLM이 판단합니다. 사람보다 100배 빠르고 훨씬 저렴하지만, 채점자 LLM 자체의 편향이나 환각이 영향을 줄 수 있어 완전히 믿을 수는 없습니다.

꼭대기는 사람 평가(Human Eval)입니다. 실제 사람이 답을 읽고 점수를 매깁니다. 가장 정확하지만 가장 느리고 비쌉니다. 그래서 가장 까다로운 케이스, 또는 새로 발견된 실패 패턴에만 선별적으로 적용합니다. 무엇보다 회귀 테스트의 “기준점”을 만들 때는 사람 평가가 필수입니다.

Eval의 3가지 종류 <출처: 작가>

실제 운영 과정에서는 이 세 가지를 피라미드처럼 쌓아서 운영합니다. 일상적으로는 규칙 기반과 LLM-as-a-Judge로 빠르게 돌리고, 중요한 변경이 있을 때 사람 평가를 추가합니다. PM이 Eval Plan을 짤 때 “이 케이스는 어느 층으로 평가할 것인가”를 함께 정해두면, 출시 후 평가 비용이 통제됩니다.

회귀 테스트: “프롬프트 수렁”의 해결책

AI 기능을 만들어 본 PM이라면 다들 한 번씩 겪는 일이 있습니다. 어떤 케이스가 잘 안된다고 해서 프롬프트를 손봤더니, 잘 되던 다른 케이스가 갑자기 망가지는 것입니다. A를 고치니 B가 깨지고, B를 고치니 C가 깨지고. 이걸 업계에서는 “프롬프트 수렁(Prompt Swamp)”이라고 부릅니다. 시간은 다 쓰는데 전체 성능은 그대로인 늪 같은 상태입니다.

프롬프트 수렁의 근본 원인은 회귀 테스트(regression test)의 부재입니다. 이 테스트는 소프트웨어에서 코드를 수정할 때마다 기존 기능이 망가지지 않았는지 자동으로 확인하는 것으로, AI 기능의 구현에서도 똑같이 필요합니다. 프롬프트를 수정할 때마다 그동안 누적된 Eval 셋 전체를 다시 돌려서, 점수가 떨어진 케이스가 없는지 확인하는 식입니다. 이게 안 되면 우리는 영원히 “이쪽 고치면 저쪽이 망가지는” 순환에 갇히고 맙니다.

Eval Plan이 PRD에 명시되어 있다는 건, 결국 “이 기능을 출시한 후에도 팀은 계속 같은 기준으로 성능을 측정할 것이며, 그 기준은 시간이 지나면서 더 단단해질 것”이라는 약속입니다. 이 약속이 PRD에 적혀 있느냐 없느냐가, 6개월 후 그 기능의 운명을 가릅니다.

3. AI PRD에 반드시 들어가야 할 8가지

그렇다면 Eval Plan을 포함해서, AI PRD에 빠뜨리지 말아야 할 것은 무엇일까요? 다음 여덟 가지가 기본 체크리스트입니다. 일반 PRD에도 있는 항목들이지만, AI 맥락에서는 채워야 할 내용이 다릅니다.

1. 기능 개요: 이 AI 기능이 풀려는 사용자 문제는 무엇인가? 여기에는 “AI를 쓰고 싶어서”가 아니라 “이 문제는 AI가 가장 잘 풀기 때문에”라는 답이 나와야 합니다. AI를 위한 AI는 가장 흔한 실패의 출발점입니다.

2. 입출력 명세: 사용자가 어떤 형태의 입력을 보내고, 시스템은 어떤 형태의 출력을 돌려주는가? 텍스트인가, 이미지인가, 길이는 어느 정도인가, 어떤 언어를 지원하는가. 입력의 범위와 출력의 형식을 미리 정의해두지 않으면, 모델이 받는 “날것의 입력”이 무엇이 될지 통제할 수 없습니다.

3. 시스템 프롬프트 초안: 3편에서 다룬 시스템 프롬프트를 PRD 단계에서 미리 짜둡니다. 모델의 역할, 답변의 톤과 형식, 참고해야 할 정보, 하지 말아야 할 것, 막혔을 때의 출구 등등. “엔지니어가 알아서 짤 거다”라고 미루지 않고, PM이 PRD에 초안 수준으로라도 명시합니다. 이게 곧 기능의 “인격”을 결정합니다.

4. 품질 기준: “이 정도면 합격”의 기준입니다. 사실관계는 어디까지 정확해야 하는가, 톤은 어떠해야 하는가, 답변의 길이는 어느 정도여야 하는가. 이 기준이 명확해야 다음에 나오는 Eval Plan을 짤 수 있습니다.

5. 실패 정의: 어떤 답이 나오면 “실패”인지를 명시적으로 정의합니다. 사실과 다른 정보를 자신만만하게 답한 경우(환각), 회사 정책과 어긋나는 약속을 한 경우, 사용자에게 위험한 조언을 한 경우 등등. 에어캐나다 챗봇 사고는 이 “실패 정의”가 PRD에 없었기 때문에 일어났습니다. 무엇이 실패인지 모르면 막을 수도 없습니다.

6. 평가 계획: 위에서 자세히 다룬 그 내용입니다. 어떤 입력에 어떤 답이면 합격인지, Eval 셋은 어떻게 관리할 것인지, 평가는 어떤 층(규칙 기반/LLM-as-a-Judge/사람)으로 운영할 것인지, 회귀 테스트는 어떻게 돌릴 것인지 다룹니다.

7. 모니터링 계획: 출시 후 이 기능이 잘 동작하고 있는지를 어떻게 추적할 것인가? 어떤 지표를 대시보드에 띄울 것인가, 어떤 신호가 보이면 알람을 받을 것인가, 어떤 주기로 Eval을 다시 돌릴 것인가 정의합니다. AI 프로덕트의 성공 지표는 다음 회에서 다루겠지만, 그 지표를 “어떻게 관찰할 것인가”는 이미 PRD에 들어가야 합니다.

8. 리스크 및 제한사항: 이 기능이 가진 한계와 위험을 솔직하게 적어둡니다. 어떤 도메인에서는 잘 동작하지 않는가, 비용은 어떤 시나리오에서 폭발할 수 있는가, 규제 측면에서 어떤 위험이 있는가. 흔히 PRD의 가장 짧은 섹션이지만, 위기 상황에서 가장 자주 들춰지는 부분입니다.

AI PRD 필수 항목 8가지 <출처: 작가>

이 여덟 가지가 다 들어 있는 PRD라면, “미슐랭 셰프의 레시피”에 가깝습니다. 누가 만들든 비슷한 결과가 나오고, 만든 결과가 "잘 됐는지" 객관적으로 판단할 수 있습니다.

4. 가격 전략도 PRD에 적어야 한다

마지막으로 한 가지 더. AI 프로덕트의 PRD에는 기존 PRD에서는 잘 다루지 않았던 항목이 하나 더 있어야 합니다. 가격 모델입니다.

“가격은 비즈니스팀이 정하는 거 아닌가요?”라고 물으실 수 있습니다. 기존 SaaS에서는 그랬습니다.

그런데 AI 프로덕트에서는 가격 모델이 제품 설계와 분리될 수 없습니다. 왜냐하면 여기서는 사용자 한 명이 한 번 쓸 때마다 실제 비용(토큰 비용)이 발생하기 때문입니다. 기존 SaaS처럼 “한 명당 월 9,900원”으로 받았다가, 그 사용자가 PDF를 계속 붙여 넣고 요약을 시키면 한 달 만에 9,900원의 열 배가 넘는 비용이 나갑니다.

최근 AI 프로덕트의 가격 모델은 크게 세 방향으로 진화하고 있습니다.

첫째, 사용량 기반(Usage-based). 토큰이나 API 호출 단위로 과금. OpenAI의 토큰 과금이 대표적입니다.

둘째, 성과 기반(Outcome-based). “해결된 케이스 1건당” 같은 비즈니스 성과로 과금. Zendesk나 Intercom의 AI 고객 지원이 이 방식입니다.

셋째, 하이브리드(Hybrid). 기본료 + 사용량 추가. 실제로 가장 많이 채택되는 방식입니다.

PM이 PRD를 쓸 때 이 가격 모델을 어떻게 잡을지가 제품 설계에 직접 영향을 줍니다. 만약 성과 기반으로 간다면, PRD의 성공 지표도 성과 중심으로 설계되어야 합니다. “해결된 케이스” 단위로 과금하기로 했다면, 무엇이 “해결”인지를 Eval Plan에서 먼저 정의해야 하니까요. 가격 모델과 성공 지표가 따로 노는 AI 프로덕트는, 팀이 무엇을 최적화해야 할지 모르는 상태로 출발하는 셈입니다.

실제 시장에서도 이 정합성의 차이가 명백히 드러나고 있습니다. 세일즈포스는 Agentforce를 통해 고객사의 작업 시간을 큰 폭으로 줄이는 가치를 만들어내고, 그것을 Flex Credits라는 사용량 기반 과금으로 명확히 연결했습니다. 가치 창출과 가격 모델이 한 방향으로 정렬되니까 시장이 신뢰하기 쉽습니다. 반면 어도비는 같은 시기 Firefly로 AI 기능을 출시했지만 그 AI 투자가 어떻게 수익으로 이어질지를 시장에 명확히 설명하지 못했고, 주가는 큰 폭으로 떨어졌습니다. 같은 AI 기능을 출시해도, PRD 단계에서 가격 모델과 가치 정의를 함께 짠 회사와 그렇지 않은 회사의 결과는 다릅니다.

알아가야 할 핵심은 하나입니다. AI PRD에서는 기능 정의, Eval Plan, 성공 지표, 가격 모델이 모두 하나의 시스템처럼 정합성을 가져야 합니다. 어느 하나만 성격이 달라지면 그 PRD는 결국 작동하지 않습니다.

마치며: PRD는 약속이다

처음으로 돌아갑니다. 어머니의 “소금 약간”과 셰프의 “천일염 2.3g”의 차이는 단순히 정밀도가 아닙니다. 처음 레시피를 쓰는 시점부터 “누가 어떻게 만들든 같은 결과가 나오게 하겠다”는 약속의 강도가 다른 것입니다.

AI PRD도 마찬가지입니다. 기존 PRD가 “이 기능을 만든다”는 약속이었다면, AI PRD는 “이 기능이 어떻게 행동할지, 잘 동작하는지 어떻게 판단할지, 망가지면 어떻게 알아챌지, 비용이 폭발하지 않게 어떻게 막을지”까지 모두 약속하는 문서입니다. 약속의 범위가 훨씬 넓어진 만큼, 문서도 훨씬 정밀해져야 합니다.

그리고 그 약속의 한가운데에 Eval Plan이 있습니다. “잘 동작한다”는 말을 느낌이 아니라 측정 가능한 기준으로 바꿔주는 장치입니다.

시리즈의 가장 처음에서 본 에어캐나다 챗봇 사고도, 결국 “무엇을 답하지 말아야 하는가”가 PRD에 정의되어 있지 않았기 때문에 일어났습니다. 그 챗봇의 PRD에 Eval Plan이 있었다면, 출시 전에 “여행 후 사별 할인 신청” 같은 케이스가 테스트되었을 것이고, 그 답이 회사 정책과 다르다는 점 역시발견되었을 것입니다.

AI 시대의 PM은 “기능을 정의하는 사람”이 아니라 “기능의 행동 범위와 판단 기준을 함께 정의하는 사람”입니다. 그리고 그 정의가 한 장의 PRD에 담길 때, 비로소 AI 기능은 “운에 맡기는 기술”이 아니라 “관리 가능한 시스템”이 됩니다.

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당신이 매달 내는 20달러는 진짜 AI의 몸값이 아니다

AI 종량제 시대, 살아남는 프로덕트의 조건

매달 결제되는 20달러의 AI 구독 알림은 이제 꽤 익숙해졌습니다. ChatGPT, Claude, GitHub Copilot 등을 구독하며, 우리는 넷플릭스를 쓰듯 가벼운 마음으로 사실상 한도 없는 초지능을 누려왔습니다. 그러나 냉정하게 질문을 던져봐야 합니다. 그 20달러가 정말로 AI의 진짜 몸값일까요?

우리가 누려온 AI 구독 가격 정책은 오픈AI, 구글, 앤트로픽을 비롯해 글로벌 AI 기업들이 시장 선점을 위해 천문학적인 적자를 감당하며 뿌린 일종의 보조금에 가깝습니다. 비즈니스 플랫폼의 역사에서 이러한 전략은 익숙한 흐름입니다. 우버가 택시보다 저렴한 요금으로 탑승객을 모으고, 배달 플랫폼들이 무료 배달을 앞세워 시장을 장악한 뒤, 가격을 인상했던 역사가 AI 기업에서도 반복되는 것이죠.

기존 소프트웨어(SaaS)는 가입자가 늘어나도, 서비스 복제에 드는 한계 비용이 제로에 수렴했습니다. 반면, AI 모델은 질문을 던지고 에이전트가 구동되는 모든 순간마다, GPU 연산 자원과 물리적 전력이 실시간으로 소모됩니다. 사용량에 비례해 비용이 정비례하는 마치 전력 인프라와 같은 원가 구조를 가집니다.

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

따라서 프로덕트 메이커와 의사결정권자가 선제적으로 확보해야 할 핵심 역량은 앞으로 다가올 가격 구조 개편과 종량제 과금 체계로의 전환에 탄력적으로 대응할 수 있는 원가 통제력입니다. 아무리 기능적으로 뛰어난 제품을 설계하더라도, 이를 상용화 단계에서 안정적으로 지탱해 줄 재무적 타당성을 확보하지 못한다면 비즈니스의 영속성을 담보하기 어렵기 때문입니다.

월 20달러의 구독 방식이 점차 토큰 기반의 종량제 방식으로 변하는 시점에서, 기업은 실제 비용에 기반한 냉혹한 현실과 직접 마주하게 될 것입니다. 이제는 정액제가 주는 착시에서 벗어나, 실질 원가 구조를 파악하고 지속 가능한 원가 관리 체계를 설계해야 할 때입니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

그동안 익숙했던 정액 구독제($20) 방식이 서서히 저물고, 호출당 비용을 지불하는 무거운 '토큰 종량제' 시대가 빠르게 다가오고 있습니다.
자율형 에이전트 도입과 실리콘밸리 테크 기업들의 새로운 토큰 소비 패러다임은 프로덕트 조직에 전혀 예상치 못한 거대한 재무적 충격을 가져다줄 수 있습니다.
청구서 숫자가 실제로 바뀌기 전, 실시간 관측성 확보, 비용 스트레스 테스트, 공급처 다변화(Vendor Optionality)를 통해 지속 가능한 디지털 원가 방정식을 선제적으로 설계해야만 합니다.

'SaaS'의 가면을 쓴 '전력 인프라': AI 무제한 구독의 구조적 난제

지난 수십 년간 글로벌 테크 시장을 지배해 온 소프트웨어 서비스(SaaS) 모델의 핵심 경쟁력은 한계 비용의 혁신에 있었습니다. 슬랙(Slack), 세일즈포스(Salesforce), 피그마(Figma) 같은 기존 소프트웨어는 가입자 수가 1만 명에서 100만 명으로 늘어나더라도 서비스 복제와 추가 제공에 따르는 한계 비용이 제로에 수렴하는 이른바 서비스의 무한 복제가 가능했습니다.

따라서 SaaS 기업들은 일단 초기 개발 단계에서 대규모 고정비를 지출하고 나면, 가입자가 늘어날수록 마진율이 기하급수적으로 개선되는 '규모의 경제'를 누릴 수 있었습니다.

그러나 생성형 AI의 원가 구조는 이와 정반대의 물리적 법칙을 따릅니다. AI 추론은 단순히 이미 만들어진 코드를 서버에서 복사해 사용자 화면에 뿌려주는 작업이 아닙니다. 사용자가 질문을 던지거나 에이전트가 작동할 때마다, 초당 수억 ~ 수조 번의 연산이 데이터센터의 GPU에서 실시간으로 일어나야 합니다. 이는 필연적으로 막대한 물리적 연산 자원과 전력 소모를 수반합니다. 즉, AI 서비스의 원가는 사용량에 정확히 비례하여 선형적으로 증가하는 변동비 구조를 가집니다.

최근 오픈AI의 제품 부사장이자 ChatGPT 총괄인 닉 털리(Nick Turley)가 무제한 요금제 방식의 장기적 유지 가능성에 의문을 제기하며 남긴 비유는 이러한 본질을 가장 명확하게 짚고 있습니다.

"현재의 인프라 기술 수준에서 무제한 구독 플랜을 유지하는 것은 사실상 '무제한 전기 요금제'를 내놓는 것과 같습니다. 이는 구조적으로 앞뒤가 맞지 않는 방식입니다."

<출처: (발언) OpenAI is rethinking ChatGPT pricing — and 'unlimited' plans may not last, its boss says, Business Insider // (이미지) GPT Image 2, 작가 제작>

그의 지적처럼 우리가 사용하는 물이나 전기 같은 인프라를 무제한 정액제로 쓸 수 없듯이, 매 호출마다 전력과 반도체 감가상각이 발생하는 AI 인프라 역시 영원한 무제한 정액 모델을 유지하기란 구조적으로 지극히 어렵습니다. 그렇다면 지금까지 기업들이 월 20달러라는 파격적인 정액 요금제로 고성능 AI를 무제한에 가깝게 쓸 수 있었던 비결은 무엇일까요? 답은 글로벌 AI 기업들이 시장 점유율을 선점하기 위해 감당해 온 천문학적인 적자 구조에 있습니다.

실제 비즈니스 현장에서 헤비 유저 한 명이 클로드 프로(Claude Pro, 월 $20) 환경에서 매일 수십 페이지의 문서를 업로드하고 복잡한 데이터 분석과 코딩 작업을 지시할 때, 뒤에서 소모되는 실제 토큰 사용량을 API 단가로 환산하면 월 $200(한화 약 30만 원)에서 많게는 $400(한화 약 60만 원)를 훌쩍 상회합니다. 사용자가 쓰면 쓸수록 공급업체가 적자를 보는 역마진 구조죠.

이러한 가격 구조의 불균형은 주요 외신 보도를 통해서도 여러 차례 증명됐습니다. 월스트리트저널(WSJ)의 보도에 따르면, 마이크로소프트가 월 $10 수준의 정액 요금제로 제공하던 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 서비스는 유저 한 명당 매달 평균 $20의 적자를 기록했습니다(출처: Big Tech Struggles to Turn AI Hype Into Profits, The Wall Street Journal).

특히 코드를 밤낮으로 생성하는 하드 유저들의 경우, 마이크로소프트가 한 사람당 월 최대 $80에 달하는 실제 연산 손실을 감당해야 했습니다. 업계 분석에 따르면, 앤트로픽 역시 초기 인프라 운영 당시 구독 매출 1달러를 올리기 위해 최대 8달러에 상응하는 인프라 연산 비용을 지출하는 기형적인 비용 구조를 버텨낸 것으로 알려져 있고요(Cursor Goes To War For AI Coding Dominance, The Forbes).

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

이러한 계획된 적자 전략은 시장 형성 초기에는 유효할지 몰라도, 영원히 지속될 수는 없습니다. 글로벌 AI 기업들이 점차 시장 독점력을 확보하고 상장을 준비하면서, 투자자들로부터 단위 경제학(Unit Economics)의 타당성을 입증하라는 강력한 압박을 받기 시작했기 때문입니다.

월 20달러의 구독 방식에 추가 사용량(토큰)을 구매하는 종량제 방식의 도입은 프로덕트 메이커와 예산 집행권자들이 그동안 외면해 왔던 엄청난 AI 비용과 정면으로 마주하게 될 텐데요. 이제 우리가 주목해야 할 것은 단순한 AI 기술의 신기함이 아닌, 실제 우리 프로덕트 뒤에서 흐르는 토큰 원가의 현실입니다.

에이전트 전환과 AI 요금제의 대변화

우리가 '20달러 요금제'의 변화를 글로벌 기업들의 수익 극대화로만 해석한다면, 가장 중요한 기술적 본질을 놓치게 됩니다. 과금 체계 개편을 부추기는 근본적인 동력은 사용자의 이용 패턴 변화, 구체적으로는 '단순 챗봇'에서 '자율형 에이전트'로의 전환에 있습니다.

과거의 생성형 AI 인터페이스는 사용자가 질문을 던지면 AI가 단 한 번의 연산을 거쳐 답변을 내놓는 1회성 호출 구조였습니다. 이 수준에서는 개별 유저의 사용량을 예측하고 인프라 비용을 통제하는 것이 비교적 용이했습니다. 그러나 2025년을 기점으로 본격적으로 상용화되기 시작한 에이전틱 AI는 작동 메커니즘 자체가 완전히 다릅니다.

사용자가 "경쟁사들의 최근 분기 실적 보고서를 웹에서 모두 수집해 분석 테이블을 만들고 오류를 검증해 줘"라는 단 한 줄의 명령을 입력하면, 에이전트는 백그라운드에서 스스로 계획을 수립하고, 다수의 웹페이지를 탐색하며, 코드를 실행하고, 실행 결과를 자체적으로 검증하는 복잡한 연쇄 추론을 진행합니다.

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

이 과정에서 AI 내부적으로는 수십 번에서 수백 번에 이르는 API 상호 호출과 재시도 연산이 실시간으로 일어납니다. 즉, 사용자는 단 한 줄의 프롬프트를 입력했을 뿐이지만, 이를 연산하는 GPU 데이터센터에서는 수백 배에 달하는 입출력 토큰 연산이 단 몇 분 만에 이루어지는 거죠.

여기서 핵심은 에이전트가 최종 목표를 달성하기까지 내부적으로 수행한 자율 추론 루프의 횟수입니다. 에이전트 워크로드의 확대는 인프라 공급 기업에 고정 요금제로는 도저히 감당할 수 없는 한계 비용 폭증의 임계점을 제공했습니다. 빅테크 기업들이 서둘러 기존의 정액 구독제를 무너뜨리고, 사용량 중심의 요금 장벽을 구축하기 시작한 이유가 여기에 있습니다.

2026년, 글로벌 AI 시장을 선도하는 빅테크 기업들은 이러한 비용 구조적 한계를 극복하기 위해 기존 요금제를 전면적으로 개편하기 시작했습니다. 단순한 단가 조정을 넘어, 고정 비용 형태의 정액형 제품 포트폴리오를 축소하고 사용량과 가치 중심의 하이브리드 종량제 구조를 정비하는 모양새입니다. 주요 4대 AI 기업의 요금제 개편 흐름은 다음과 같은데요.

<출처: 각 사 홈페이지, GPT Image 2, 작가 제작>

위 표를 통해 업계의 표준으로 여겨졌던 '인당 월 20달러' 요금제는 이제 더 이상 생존할 수 없는 비즈니스 모델로 분류되고 있다는 점입니다.

특히 가장 저렴한 AI 개발 도구인 깃허브 코파일럿이 2026년 6월 1일을 기점으로 기존 무제한 구조를 폐기하고, '기본 크레딧 초과 시 종량 과금' 형태로 전환하는 것은 경쟁사의 가격 정책 변화를 비롯해 시장 전체에 파급력을 미쳤습니다. 이는 이제까지 개인과 기업들이 간접적으로 누려왔던 빅테크의 출혈 경쟁이 실질적인 마감 단계에 접어들었음을 뜻하죠.

이제 기업과 프로덕트 메이커들이 바로 준비해야 할 건 이미 시작된 AI 도구의 종량제 가격 압박이 우리 프로덕트, 비즈니스의 영업이익률에 영향을 주기 전에, 공급망의 구체적인 토큰 소모 단위와 실질 원가 구조를 분석하고, 이를 통제할 수 있는 재무적·아키텍처적 대비책을 확보하는 일입니다.

토큰 이코노미와 우리가 알아야 할 것

최근 AI 생태계의 중심인 실리콘밸리 기업들 사이에서는 AI 서비스 도입 비용을 바라보는 관점이 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거에는 슬랙과 같은 B2B SaaS 솔루션처럼 토큰 소모량을 '최대한 통제하고 줄여야 하는 운영 비용으로 취급했다면, 이제는 이를 개발, 기획 등 지식 노동의 레버리지를 극대화하기 위한 핵심 원자재로 재정의하는 흐름이 나타나고 있습니다. 업계 일각에서는 이를 토큰 사용량의 극대화가 곧 기업의 생산성이라는 관점으로 해석하기도 합니다.

이러한 패러다임의 전환을 가장 극명하게 보여주는 인물이 엔비디아의 젠슨 황 CEO입니다. 그는 2026년 3월 GTC 기간 중 진행된 미디어 및 분석가 세션에서 지식 노동의 비용 효율성에 대해 다음과 같은 이색적인 관점을 제시했습니다.

"연봉 50만 달러를 지불하는 우수한 소프트웨어 엔지니어가 그에 걸맞은 수준의 토큰을 업무에 소비하지 않는다면, 이는 기업 생산성 측면에서 매우 우려할 만한 일입니다. 과거에 제도판을 놔두고 연필과 종이로만 반도체 칩을 설계하던 시대로 돌아가는 것과 다름없기 때문입니다."

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

이 발언은 인적 자원의 고정비 대비 AI 연산 자원의 변동비를 적극적으로 매칭시켰을 때 얻을 수 있는 한계 생산성이 훨씬 크다는 점을 보여줍니다. 즉, 엔지니어가 수십만 달러어치의 토큰을 소모하더라도, 그 결과물로 수백만 달러 가치의 제품 개발 주기를 단축할 수 있다면, 토큰 소모는 낭비가 아닌 고효율 투자라는 논리인데요.

실제로 이러한 철학을 엔터프라이즈 비즈니스 전반에 공격적으로 이식하는 거대 기업도 등장했습니다. 세일즈포스의 마크 베니오프 CEO는 2026년 5월, All-In 팟캐스트에 출연하여 자사의 개발 인프라와 에이전트 구동을 위한 대담한 재무적 지출 계획을 밝혔습니다.

"올해 세일즈포스는 코딩 자동화 및 고객 대응 에이전트 시스템을 안정적으로 가동하기 위해 앤트로픽(Anthropic) 모델의 토큰 구매에만 약 3억 달러(한화 약 4,540억)를 지출할 계획입니다."

젠슨 황과 마크 베니오프의 발언은 디지털 서비스 공급망의 가장 밑단에 위치한 '연산 토큰'을 마치 제조 기업의 원자재 공급 계약처럼 토큰을 대량 구매하고 가치 창출의 도구로 활용하겠다는 의지의 표명입니다. 이제 글로벌 테크 기업들은 토큰을 소모하는 규모 자체가 곧 해당 조직의 기술적 성숙도와 디지털 생산성을 대변하는 지표가 될 수 있음을 공식 인정하고 있습니다.

이번에는 토큰 이코노미와 두 CEO의 이야기를 ROI(Return on Investment)의 관점으로 더 파고들어 보겠습니다. AI가 만드는 가치(Return)는 막대하지만, 비용(Investment)은 괜찮을까요? 시뮬레이션을 해보겠습니다.

50명 규모의 마케팅·고객 지원 조직이 정액 요금제로 지불하던 인프라 비용은 월 $1,000($20 * 50) 수준입니다. 하지만 이들이 수집된 고객 데이터와 시장 정보를 바탕으로 매일 수십 차례 자동으로 검색, 요약, 초안 작성, 자가 검증을 수행하는 자율형 에이전트 파이프라인을 구축했다고 가정해 보겠습니다.

에이전트가 완수해야 할 과업당 평균 10회의 자율 추론 루프가 발생하고, 일일 처리 건수가 누적되면 조직 전체가 하루에 소모하는 토큰의 양은 수억 개에 달하게 됩니다. 이를 현재의 엔터프라이즈 API 단가로 환산하면, 실제 청구될 금액은 최소 $1,000의 수십 배에 달하는 월 $15,000에서 최대 $40,000에 육박하게 됩니다. 고정 비용 중심의 예산 계획 시스템 아래에서는 도저히 관리할 수 없는 재무적 충격이 발생하죠.

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

이것이 바로 프로덕트 매니저(PM)와 기업이 단순 기능 구현을 넘어, 제품의 '단위 경제학(Unit Economics)' 관점에서 AI 원가를 바라보고 정교하게 설계해야 하는 이유입니다. 제품의 최종 마진을 보장하는 단위 경제학 방정식은 다음과 같이 정의할 수 있습니다.

여기서 기업이 사용자 또는 자사 고객으로부터 얻는 사용자당 고정 매출(구독료 등)과 에이전트가 구동되는 동안 소모하는 입력 및 출력 토큰의 총량과 각 벤더사 API 단가의 곱의 총합을 감산해 이익을 산출합니다. 만약 프로덕트 메이커가 프롬프트의 길이를 최적화하지 못하거나, 불필요하게 무거운 모델을 라우팅 구조 없이 호출하여 무한 추론 루프를 방치한다면, 고정 매출을 가볍게 넘어서며 파는 만큼 손해를 보는 역마진 구조에 직면하게 됩니다.

결국 토큰 소비를 통한 생산성 향상이라는 편익을 온전히 얻기 위해서는, 먼저 제품 뒤에서 발생하는 토큰 원가를 실시간으로 들여다보고, 정교하게 제어할 수 있는 시스템을 갖추어야 합니다.

마치며: 프로덕트와 함께 지속 가능한 원가 구조를 설계할 때

<출처: GPT Image 2, 작가 제작>

월 20달러라는 파격적인 정액 요금제로 누려온 AI 가격 정책의 과도기는 이제 종착역을 향해 가고 있습니다. 쓰면 쓸수록 연산 비용이 발생하는 전력 인프라형 구조의 특성과 OpenAI, 앤트로픽의 상장 압박은 종량제 기반의 가격 현실화를 필연적으로 유도하고 있습니다. 지금까지 수많은 프로덕트 조직은 생성형 AI의 화려한 기능과 가능성에만 집중해 왔습니다. 그러나 앞으로는 비즈니스의 영속성을 확보하기 위해, 우리는 이제 방향을 바꾸어야 합니다. "AI 주도의 개발 혹은 AI 기반의 기능에 지속 가능한 원가 구조를 설계되었는가?"

AI 비즈니스의 진짜 경쟁력은 성능과 함께 비즈니스를 지속 가능하게 만드는 원가 통제력에 있습니다. 아무리 뛰어난 사용자 경험을 설계하더라도, 매출보다 비용이 커지는 순간 그 제품은 시장에서 살아남을 수 없습니다. 이제 기업들과 프로덕트 메이커들은 청구서의 토큰 비용이 현실화되기 전 생각해야 할 것은 세 가지로 요약됩니다.

첫째, 우리는 프로덕트가 소비하는 토큰의 실시간 흐름을 파악하고 있는가? 사후 청구서에 의존하는 현재 방식은 에이전트 도입 시 발생하는 재무적 충격을 예방할 수 없습니다. 프롬프트와 API 호출 단위별로 소비량을 예측할 수 있는 시스템이 반드시 필요합니다.

둘째, 글로벌 빅테크의 출혈 경쟁이 끝나고 가격 현실화 장벽에 도달했을 때를 가정한 재무적 스트레스 테스트를 거쳤는가? 일반 IT 고정비와 혼재된 예산 구조를 명확히 분리하고, 변동성 예산을 별도로 관리하는 시스템이 필요합니다.

셋째, 가격 변동이나 벤더사의 정책 변화에 유연하게 대처할 수 있는 아키텍처적 대비책을 가지고 있는가? 특정 독점 모델의 API와 프롬프트에 완벽히 종속되는 리스크를 줄이기 위해, 경량형 모델(sLLM)이나 오픈소스를 상황에 맞게 스위칭하는 기술적 유연성을 확보해야 합니다.

앞으로는 단순한 기술 구현을 넘어, 지속 가능한 디지털 원가 구조를 선제적으로 설계하는 기업만이 다가올 토큰 이코노미 시대를 새로운 성장 동력으로 바꿔낼 수 있을 것입니다.

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타입 계층과 호환성, extends가 진짜 의미하는 것

타입스크립트를 사용하다 보면 extends라는 키워드를 다양한 곳에서 만나게 됩니다. Conditional Type에서는 T extends U ? X : Y 형태로, 제네릭에서는 T extends string 같은 제약 조건으로 등장합니다. 두 경우 모두 "할당 가능하면"이라는 설명이 따라붙는데, 정확히 어떤 조건에서 할당이 가능하고 어떤 조건에서 불가능한 것일까요?

타입 좁히기에서도 비슷한 의문이 생깁니다. typeof 검사를 거치면 "타입이 좁아진다"고 하는데, 넓은 타입과 좁은 타입이라는 말은 타입 사이에 일종의 크기 관계가 있다는 뜻입니다. 그렇다면 이 크기 관계는 어디에서 오는 것이고, 타입스크립트는 어떤 기준으로 이를 판단하는 것일까요?

이 관계를 체계적으로 정리한 것이 타입 계층도이고, 이를 기반으로 타입스크립트가 할당 가능 여부를 판단하는 규칙이 타입 호환성입니다. 이번 글에서는 타입 계층도의 전체 구조를 살펴보고, 타입스크립트가 타입 간의 관계를 어떤 기준으로 판단하는지 알아보겠습니다. 이 개념을 이해하고 나면, extends와 타입 좁히기, 유틸리티 타입의 동작 원리가 한층 더 선명해질 것입니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

타입스크립트의 모든 타입은 unknown부터 never까지 계층을 이루며, 좁은 타입에서 넓은 타입으로만 안전하게 할당됩니다.
객체 타입은 이름이 아니라 구조를 기준으로 호환성을 판단하며, extends 역시 결국 “할당 가능한가?”를 검사하는 문법입니다.
Conditional Type, 제네릭 제약, 타입 좁히기는 모두 같은 타입 계층과 호환성 규칙 위에서 동작하는 개념입니다.

타입 계층도, 모든 타입에는 상하 관계가 있다

타입스크립트에서 사용하는 모든 타입은 하나의 계층 구조 안에 놓여 있습니다. 이 구조를 이해하면 어떤 타입이 어떤 타입에 할당 가능한지, 왜 특정 할당이 오류를 발생시키는지를 체계적으로 파악할 수 있습니다. 이후 섹션에서 다룰 호환성 규칙과 extends의 의미가 모두 이 계층도에 뿌리를 두고 있으므로, 먼저 전체 그림을 잡고 가겠습니다.

1) unknown과 never

타입 계층도의 맨 꼭대기에는 unknown이, 맨바닥에는 never가 위치합니다. 이 두 타입은 계층의 양극단을 이루는 특별한 존재입니다.

unknown은 모든 타입의 슈퍼타입, 즉 최상위 타입입니다. 어떤 값이든 unknown 타입 변수에 할당할 수 있습니다. 외부 API로부터 어떤 형태의 데이터가 들어올지 알 수 없는 상황에서 유용하게 사용됩니다.

let a: unknown;

a = 1;         // number → unknown ✅
a = "hello";   // string → unknown ✅
a = true;      // boolean → unknown ✅

모든 값을 받아들일 수 있다는 점에서 any와 비슷해 보이지만, 결정적인 차이가 있습니다. unknown 타입의 값은 다른 타입 변수에 할당할 수 없습니다. 즉, 들어오는 것은 자유롭지만 나가는 것은 엄격하게 제한됩니다.

let a: unknown = "hello";
let b: string = a;
// 오류: 'unknown' 형식은 'string' 형식에 할당할 수 없습니다.

반대쪽 끝에 있는 never는 모든 타입의 서브타입, 즉 최하위 타입입니다. never는 "절대 존재할 수 없는 값"을 나타내며, 어떤 값도 never 타입 변수에 할당할 수 없습니다. 실제로 never 타입이 되는 대표적인 경우는 항상 예외를 던지거나 무한 루프를 도는 함수의 반환 타입입니다. 이런 함수는 정상적으로 값을 반환하는 일이 절대 없으므로, 반환 타입이 never가 됩니다. 그런데 흥미로운 점은, never 자체는 모든 타입에 할당할 수 있다는 것입니다.

function throwError(): never {
  throw new Error("에러 발생");
}

let a: number = throwError(); // never → number ✅
let b: string = throwError(); // never → string ✅

Conditional Type을 사용할 때 결과로 never가 자주 등장하는 것을 본 적이 있을 것입니다. type MyExclude<T, U> = T extends U ? never : T에서 조건에 해당하는 멤버를 never로 만들면 유니온에서 자동으로 사라집니다. 이것이 가능한 이유가 바로 never가 최하위 타입이기 때문입니다. never는 값의 집합 관점에서 보면 아무 값도 포함하지 않는 공집합에 해당합니다. 공집합을 다른 집합과 합쳐도 결과가 달라지지 않는 것처럼, never는 유니온에 포함되어도 아무런 영향을 주지 않습니다.

2) any

any는 앞서 살펴본 타입 계층도 안에 위치한 타입이 아닙니다. unknown이나 never처럼 상하 관계로 설명할 수 있는 타입이 아니라, 타입 검사 자체를 우회하는 특별한 타입입니다.

let a: any;

// 모든 타입으로부터 할당받을 수 있음
a = 1;
a = "hello";
a = true;

// 모든 타입에 할당할 수도 있음
let b: number = a;  // any → number ✅
let c: string = a;  // any → string ✅

모든 타입에 할당할 수도 있고, 모든 타입으로부터 할당받을 수도 있습니다. 얼핏 보면 unknown(모든 것을 받아들이는)과 never(모든 곳에 할당 가능한)의 성질을 동시에 가진 것처럼 보이지만, 실제로는 성격이 완전히 다릅니다. unknown과 never는 계층 규칙을 철저히 따르면서 안정성을 보장하는 반면, any는 그 규칙 자체를 비활성화합니다.

any를 사용하면 타입 검사가 사실상 무력화됩니다. 숫자가 들어와야 할 자리에 문자열이 들어와도 컴파일러는 아무런 경고를 하지 않습니다. 타입스크립트를 사용하는 가장 큰 이유가 타입 안정성인데, any는 그 안정성을 스스로 포기하는 선택입니다. 따라서 가능한 한 unknown으로 대체하고, 타입 좁히기를 통해 안전하게 사용하는 것이 권장됩니다.

3) 기본 타입들의 위치

unknown과 never 사이에는 우리가 일상적으로 사용하는 타입들이 계층을 이루고 있습니다. string, number, boolean 같은 원시 타입은 계층의 중간에 위치하고, 리터럴 타입은 그 아래에 위치합니다.

let a: string = "hello";   // 리터럴 → 원시 타입 ✅
let b: "hello" = "hello";  // 리터럴 → 리터럴 ✅

let c: "hello" = a;
// 오류: 'string' 형식은 '"hello"' 형식에 할당할 수 없습니다.

"hello"는 string의 서브타입입니다. 따라서 "hello"를 string 변수에 넣는 것은 가능하지만, 반대로 string을 "hello” 변수에 넣는 것은 불가능합니다. string은 “hello" 뿐 아니라 "world", "abc"등 무한히 많은 문자열을 포함하는 더 넓은 타입이기 때문입니다.

이 관계를 떠올리면, 타입 좁히기가 왜 "좁아진다"는 표현을 쓰는지 자연스럽게 이해됩니다. typeof value === "string" 검사를 통과하면 string | number라는 넓은 타입에서 string이라는 좁은 타입으로 내려가는 것이고, 이는 타입 계층도에서 아래쪽으로 이동하는 것과 같습니다. 숫자 타입도 마찬가지입니다. number는 가능한 모든 숫자를 포함하는 넓은 타입이고, 42는 그중 딱 하나의 값만 허용하는 좁은 타입입니다. 이처럼 리터럴 타입은 원시 타입이 허용하는 값의 범위를 하나로 한정한 것이라고 이해하면 됩니다.

정리하면 타입 계층도의 큰 그림은 다음과 같습니다. 위에서부터 unknown -> string, number, boolean 등 원시 타입 -> “hello", 42 등 리터럴 타입 -> never 순서이며, any는 이 계층 바깥에서 모든 규칙을 우회하는 예외적 존재입니다. 참고로 이 계층도는 완전한 트리 구조라기보다, 타입 간의 포함 관계를 나타낸 것으로 이해하는 것이 더 정확합니다.

<출처: 작가, GPT로 생성>

타입 호환성

타입 계층도가 타입 간의 상하 관계를 보여주는 지도라면, 타입 호환성은 그 지도를 기반으로 실제 할당이 가능한지를 판단하는 규칙입니다. 이 절에서는 업캐스팅과 다운캐스팅의 개념을 먼저 살펴본 뒤, 객체 타입에서 특히 중요한 구조적 타이핑과 초과 프로퍼티 검사까지 알아보겠습니다.

1) 업캐스팅과 다운캐스팅

타입 호환성의 핵심 규칙은 간단합니다. 좁은 타입에서 넓은 타입으로의 할당은 허용되고, 넓은 타입에서 좁은 타입으로의 할당은 차단됩니다. 좁은 타입을 넓은 타입에 할당하는 것을 업캐스팅이라고 합니다. 리터럴 42를 number 변수에 넣는 것이 대표적인 업캐스팅입니다. 42는 number가 허용하는 값 중 하나이므로 안전합니다.

let a: number = 42;       // 42(리터럴) → number ✅ 업캐스팅
let b: unknown = "hello"; // string → unknown ✅ 업캐스팅

반대로 넓은 타입을 좁은 타입에 할당하는 것을 다운캐스팅이라고 합니다. number를 42 타입 변수에 넣으려 하면 오류가 발생합니다. number에는 42 외에도 0, -1, 3.14 등 수많은 값이 포함되어 있으므로, 42만 허용하는 변수에 넣는 것은 안전하지 않기 때문입니다.

let a: number = 100;
let b: 42 = a;
// 오류: 'number' 형식은 '42' 형식에 할당할 수 없습니다.

이 규칙은 모든 타입에 일관되게 적용됩니다. string은 unknown에 할당 가능하고(업캐스팅), unknown을 string에 넣는 것(다운캐스팅)은 불가능합니다. never의 경우에는 앞서 살펴본 것처럼 가능한 값이 하나도 없는 공집합이므로, 모든 타입의 부분집합으로 간주되어 어디에든 할당할 수 있습니다. 반대로 string을 never에 넣는 것은 불가능합니다.

참고로 여기서 사용한 업캐스팅과 다운캐스팅이라는 용어는 이해를 돕기 위한 비유입니다. 원래 이 용어는 Java나 C#처럼 명목적 상속 구조를 가진 언어에서 유래한 것으로, 구조적 타입 시스템을 사용하는 타입스크립트와 완전히 동일한 개념은 아닙니다. 다만 "좁은 타입에서 넓은 타입으로 올라간다", "넓은 타입에서 좁은 타입으로 내려간다"는 방향성은 같으므로, 직관적으로 이해하기 위해 빌려 쓴 것입니다.

왜 이런 규칙이 있는 것일까요? 업캐스팅이 안전한 이유는 간단합니다. 좁은 타입의 값은 넓은 타입이 허용하는 범위 안에 항상 포함되기 때문입니다. 42는 분명히 숫자이므로 number 변수에 넣어도 문제가 없습니다. 하지만 다운캐스팅은 다릅니다. number에는 42뿐 아니라 0, -1, 3.14 등 무수히 많은 값이 포함되어 있으므로, 이를 42만 허용하는 변수에 넣으면 런타임에 예상치 못한 값이 들어올 위험이 있습니다.

타입스크립트는 이 위험을 컴파일 타임에 미리 차단해 주는 것입니다. 다만 함수 타입에서는 매개변수 위치에 반공변성(contravariance)이 적용되는 등, 값 타입과는 조금 다른 규칙이 존재합니다. 이 글에서는 값 타입 중심의 기본적인 호환성 규칙에 집중하겠습니다.

2) 객체 타입의 호환성

원시 타입의 호환성은 직관적이지만, 객체 타입에서는 조금 다른 기준이 적용됩니다. 타입스크립트는 객체 타입의 호환성을 판단할 때 타입의 이름이 아니라 구조, 즉 어떤 프로퍼티를 가지고 있는지를 기준으로 삼습니다. 이를 구조적 타이핑(Structural Typing)이라고 합니다.

interface User {
  name: string;
}

interface Employee {
  name: string;
  department: string;
}

let user: User = { name: "kim" };
let employee: Employee = { name: "lee", department: "dev" };

user = employee; // ✅ Employee → User 할당 가능

User와 Employee는 이름이 완전히 다른 타입이지만, Employee는 User가 요구하는 name: string 프로퍼티를 모두 갖고 있습니다. 타입스크립트는 이것만으로 할당이 가능하다고 판단합니다.

여기서 중요한 점은, 대상 타입이 요구하는 구조를 모두 만족하는지가 호환성의 기준이라는 것입니다. 구조적 타입 시스템에서는 대체로 더 많은 요구 사항(프로퍼티)을 가진 타입이 더 구체적(좁은) 타입으로 취급됩니다. Employee는 User가 요구하는 name: string을 갖고 있으면서 department까지 추가로 가지고 있으므로, User보다 더 구체적인 타입이고 따라서 User에 할당 가능합니다. 반대로 User를 Employee에 할당하려 하면 department 프로퍼티가 빠져 있으므로 오류가 발생합니다.

employee = user;
// 오류: 'department' 속성이 'User' 형식에 없습니다.

이 규칙은 Java나 C#처럼 타입의 이름으로 호환성을 판단하는 명목적 타이핑(Nominal Typing)과 대조됩니다. 명목적 타이핑에서는 User와 Employee가 명시적으로 상속 관계를 선언하지 않는 한 서로 호환되지 않습니다. 이름이 다르면 구조가 아무리 비슷해도 별개의 타입으로 취급합니다. 하지만 타입스크립트는 구조만 맞으면 호환된다고 판단하므로, 별도의 상속 선언 없이도 유연하게 타입을 다룰 수 있습니다. 자바스크립트 생태계에서는 서로 다른 라이브러리가 비슷한 구조의 객체를 주고받는 일이 잦기 때문에, 이러한 구조적 타이핑이 실무에서 큰 장점으로 작용합니다.

<출처: 작가, Claude AI로 생성>

3) 초과 프로퍼티 검사

구조적 타이핑의 규칙대로라면, 프로퍼티가 더 많은 객체는 항상 할당 가능해야 합니다. 하지만 한 가지 예외가 있습니다. 객체 리터럴을 직접 할당할 때는 정의되지 않은 프로퍼티가 있으면 오류가 발생합니다.

interface User {
  name: string;
}

let user: User = {
  name: "kim",
  age: 25,
  // 오류: '{ name: string; age: number; }' 형식은 'User' 형식에 할당할 수 없습니다.
  // 개체 리터럴은 알려진 속성만 지정할 수 있으며 'User' 형식에 'age'이(가) 없습니다.
};

이를 초과 프로퍼티 검사(Excess Property Check)라고 합니다. 이 검사는 개발자가 오타를 내거나, 존재하지 않는 프로퍼티를 실수로 작성하는 것을 방지하기 위한 안전장치입니다.

그런데 같은 객체를 변수에 먼저 담은 뒤 할당하면 이 검사를 우회할 수 있습니다.

const person = { name: "kim", age: 25 };
let user: User = person; // ✅ 오류 없음

변수 person에 담긴 시점에서 타입스크립트는 person의 타입을 { name: string; age: number }로 추론합니다. 이후 user에 할당할 때는 일반적인 구조적 타이핑 규칙이 적용되므로, name: string을 갖고 있는 것만 확인하고 통과시킵니다. 초과 프로퍼티 검사는 오직 객체 리터럴을 직접 할당할 때만 동작한다는 점을 기억해 두면 좋습니다.

이 동작이 처음에는 일관성이 없어 보일 수 있지만, 실용적인 관점에서 보면 합리적입니다. 객체 리터럴을 직접 작성할 때는 개발자가 의도한 프로퍼티만 정확히 넣었는지 확인하는 것이 유용합니다. 반면에 이미 만들어진 객체를 전달할 때는, 그 객체가 필요한 프로퍼티를 모두 갖고 있다면 추가 프로퍼티가 있어도 문제가 되지 않기 때문입니다.

extends 다시 보기

타입 계층도와 호환성 규칙을 이해했으니, 이제 extends 키워드의 의미를 정확하게 짚어볼 수 있습니다. extends는 타입스크립트에서 주로 "할당 가능한가(assignable to)?"를 검사하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 이것은 서브타입 관계와 동일하게 동작하지만, 앞서 살펴본 any처럼 계층 규칙을 벗어나는 특수한 타입이 있으므로 엄밀히 말하면 완전히 같은 개념은 아닙니다. 다만 일반적인 타입을 다루는 상황에서는 "서브타입인가?"와 "할당 가능한가?"를 거의 같은 의미로 이해해도 무방합니다.

1) Conditional Type의 extends

Conditional Type의 기본 형태를 다시 살펴보겠습니다.

type IsString<T> = T extends string ? true : false;

여기서 T extends string은 "T가 string의 서브타입인가?", 다시 말해 "T가 string에 할당 가능한가?"를 묻는 것입니다. 타입 계층도에서 T가 string보다 아래(더 좁은 위치)에 있으면 참이 됩니다.

type A = IsString<"hello">; // true — "hello"는 string의 서브타입
type B = IsString<42>;      // false — 42는 string의 서브타입이 아님

"hello"가 true가 되는 이유는 앞서 살펴본 것처럼 리터럴 타입이 원시 타입의 서브타입이기 때문입니다. 타입 계층도에서 "hello"는 string 아래에 위치하므로 extends 검사를 통과합니다.

Exclude의 구현에도 같은 원리가 적용됩니다. type MyExclude<T, U> = T extends U ? never : T에서 유니온의 각 멤버가 U의 서브타입인지를 검사하고, 서브타입이면 never로 제거하는 것입니다. 계층 구조를 알고 나면, 이 동작이 더 이상 마법처럼 느껴지지 않습니다. 참고로 분배적 조건부 타입의 동작도 결국 이 서브타입 검사가 유니온의 각 멤버에 개별적으로 적용되는 것이라는 점을 떠올려보면, extends의 의미가 한 층 더 명확해집니다.

2) 제네릭 제약 조건의 extends

제네릭에서 사용되는 extends도 같은 뿌리에서 출발합니다. 다음 예시를 살펴보겠습니다.

function getLength<T extends { length: number }>(arg: T): number {
  return arg.length;
}

getLength("hello");    // ✅ string은 length를 가짐
getLength([1, 2, 3]);  // ✅ 배열은 length를 가짐
getLength(42);
// 오류: 'number' 형식은 '{ length: number }' 형식의 제약 조건을 만족하지 않습니다.

T extends { length: number }는 "T는 { length: number }의 서브타입이어야 한다"는 제약입니다. 구조적 타이핑의 관점에서 보면, T가 최소한 length: number 프로퍼티를 갖고 있어야 한다는 의미입니다.

string은 length 프로퍼티를 가지고 있으므로 { length: number }의 서브타입이고, number는 length 프로퍼티가 없으므로 서브타입이 아닙니다. 배열 역시 length 프로퍼티를 가지고 있으므로 제약을 만족합니다. 이처럼 제네릭 제약 조건의 extends도 결국 구조적 타이핑을 기반으로 서브타입 여부를 검사하는 것입니다. 타입 계층도, 구조적 타이핑, 그리고 extends, 이 세 가지가 하나의 맥락으로 연결되는 것을 확인할 수 있습니다.

마치며

이번 글에서는 타입스크립트의 타입 계층도와 타입 호환성, 그리고 extends 키워드의 정확한 의미를 살펴보았습니다. 타입스크립트의 모든 타입은 unknown(최상위)부터 never(최하위)까지 하나의 계층을 이루고 있으며, 좁은 타입에서 넓은 타입으로의 할당만 안전하게 허용됩니다. 객체 타입의 경우에는 이름이 아닌 구조를 기준으로 호환성을 판단하는 구조적 타이핑이 적용되고, 대체로 더 많은 프로퍼티를 요구하는 쪽이 더 좁은(구체적인) 타입이 됩니다.

이 규칙을 이해하고 나면, 여러 문법에서 등장하던 개념들이 하나의 원리로 연결됩니다. Conditional Type에서 T extends U는 "T가 U에 할당 가능한가?"를 묻는 것이고, 제네릭의 T extends { length: number }는 "T가 이 구조에 할당 가능해야 한다"는 제약이며, 타입 좁히기에서 타입이 "좁아진다"는 것은 계층도에서 아래쪽의 더 구체적인 타입으로 이동한다는 뜻입니다. 결국 같은 규칙이 서로 다른 문법으로 표현되고 있었던 셈입니다. 타입 계층도라는 하나의 지도를 손에 쥐고 나면, 앞으로 어떤 새로운 타입 문법을 만나더라도 그 동작을 스스로 추론해 볼 수 있을 겁니다.

<출처>

한 입 크기로 잘라먹는 타입스크립트 - 타입 단언
한 입 크기로 잘라먹는 타입스크립트 - 타입 계층도와 함께 기본타입 살펴보기

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GEO를 둘러싼 3가지 오해와 팩트체크

공다솜 라이너 콘텐츠 담당(진행) · 이소연 빌더블 대표 · 양용준 서치나인 대표 | 요즘IT 'GEO 팩트체크' 세미나 패널토크

이 글은 2026년 5월 21일 열린 요즘IT 'GEO 팩트체크' 세미나의 패널토크를 1인칭 시점으로 정리한 글입니다. 공다솜 라이너 콘텐츠 담당의 진행으로, 이소연 빌더블 대표와 양용준 서치나인 대표가 사전 질문에서 추린 세 가지 오해(GEO는 SEO와 완전히 다르다, AI 인용 횟수가 늘면 잘하는 것이다, GEO는 예산부터 필요하다)를 차례로 풀어낸 대담을, 흐름에 맞춰 정리했습니다.

<출처: 요즘IT>

공다솜(진행) 안녕하세요. 저는 라이너에서 콘텐츠를 맡고 있는 공다솜이라고 합니다. 반갑습니다. 사실 오늘 이 자리를 준비하게 된 데에는 제 개인적인 어려움도 있었어요. 저도 SEO를 계속 해 왔는데, 명색이 검색 엔진 회사에 다니면서도 'GEO'라는 단어를 들었을 때 당혹감을 감출 수가 없었거든요. 그래서 오늘 초대한 두 연사분들께도 열심히 메시지를 보내면서 "이건 해도 돼? 저건 하면 안 돼?" 하고 계속 물어봤습니다.

사실 앞서 발표해 주신 라이너 엔지니어분께 제가 질문을 많이 했었는데요. 친절하게 답해 주시면서도 "이걸 왜 해요?"라고 오히려 반문하실 때도 있더라고요. 기술적으로 보면 쉽게 답이 나오는 것들인데, 현업에서는 복잡하게 바라보는 것들이 있었던 것이죠. 제가 FOMO 때문에 어렵게 생각하거나 헤매고 있었던 게 아닌가 하는 깨달음 덕분에 저도 이 세션을 즐겁게 준비하게 됐습니다.

오늘 세션을 준비하기 전에 사전 질문을 정말 많이 받았습니다. 다들 정성껏 보내주셨는데, 질문들을 모아보니 크게 세 가지 오해가 보였습니다. 첫 번째는 "GEO는 SEO와 진짜 달라서, 뭔가 완전히 새로운 걸 해야 한다"는 것이고요. 두 번째는 "AI 인용 횟수가 늘어나면 우리 회사가 잘하고 있는 것"이라는 생각입니다. 여기엔 "AI 인용 횟수를 늘려 드릴게요, 그러니 우리 솔루션을 쓰세요" 하는 광고에 솔깃해지는 경우도 포함되죠. 솔직히 저도 그런 데에 제 정보를 내준 적이 있어요. 세 번째는 "GEO를 하려면 일단 든든한 예산부터 채워야 한다"는 생각입니다.

질문을 조금 더 깊이 들여다보면, 각 질문이 실제로 담고 있는 고민은 이런 것 같아요. 첫 번째는 SEO와 GEO, AIO 같은 개념에 약간의 혼동이 섞여 있었던 것 같습니다. 두 번째는 "막상 GEO를 해 보려니 어떻게 해야 하지? 대표님께, 또 팀원들께 무엇을 한다고 설명해야 하지?"라는 실행 단계의 고민이 담겨 있었죠. 세 번째는 “실질적인 전략을 세우지 못하겠는데 예산이라도 확보해야 하나” 하는 고민에서 이어진 오해 같습니다.

이제 각 오해를 살펴볼 텐데요, 여러 분께서 실제로 보내주신 관련 질문을 각 주제에 따라 나눠서 세부적으로도 짚어보겠습니다.

<출처: 공다솜 라이너 콘텐츠 리드>

오해 1. GEO는 SEO와 완전히 다른 것일까

'인용' VS '추천' 우리 산업에 맞는 GEO 무게중심 찾기

공다솜(진행) “SEO와 GEO는 확연히 다르다”라는 첫 번째 오해부터 살펴볼게요. 앞서 강연도 진행되었으니 이제 SEO나 GEO, AEO라는 개념을 모르시는 분은 없으실 것 같아요. 얼마 전 구글도 공식 입장을 발표했죠. AI 검색은 SEO의 한 갈래이고, SEO를 잘하던 사람은 GEO나 AEO에서도 분명 두각을 나타낼 거라는 내용이었습니다.

관련한 질문으로는 이런 게 있었어요. "SEO 성과가 좋은 콘텐츠는 AI 인용에서도 유리한가요?" 앞서 두 연사분들의 강연에서 이미 ‘유리하다’고 말씀해 주셨는데요. 막상 인용이 잘됐다고 해서 우리 브랜드 가시성이 전부 올라가는 건 아닌 것 같더라고요. 저도 한때 AI 모델이 저희 콘텐츠를 엄청 긁어 가서 신났는데, 정작 검색 성과를 보여주는 서치 콘솔 데이터를 열어보면 생각만큼 효과가 크지 않았어요. 이게 SEO 성과가 좋은 콘텐츠라서 AI가 잘 인용한 건지, 아니면 우리가 따로 손볼 부분이 있는 건지, 두 분께 힌트를 얻고 싶습니다. 소연님이 먼저 말씀해 주시면 좋겠어요.

이소연(빌더블 대표) 네. SEO 성과가 좋은 콘텐츠가 AI 인용에도 유리한 건 맞습니다. 다만 정말 중요하게 봐야 할 건, 제가 발표에서 말씀드렸듯이 '인용'보다 '추천'이에요. 그래서 어떤 프롬프트를 입력하느냐에 따라 답변에 우리 제품이나 브랜드가 나오기도 하고 경쟁사가 나오기도 하는데, 우선 우리 제품이나 브랜드가 등장하는 프롬프트가 있긴 한지부터 확인해야 합니다.

거기서 인용이 되고 추천까지 되면 더할 나위 없이 좋죠. 그런데 가끔 인용은 됐는데 우리 브랜드명을 언급하지 않는 경우가 있어요. 저는 그런 경우도 또 하나의 기회라고 봅니다. 빈 자리가 보인다는 뜻이니까요. 그래서 체크해 보셔야 할 부분을 두 가지로 요약하고 싶어요. 첫째, 단순히 인용되는 데 그치지 않고 제품을 명확하게 추천하거나 브랜드명을 분명히 언급하는가. 둘째, 그 프롬프트에서 우리 제품이 언급되더라도 구체적으로 '어떻게' 언급되는가. 이 두 가지를 함께 보시는 게 좋습니다.

양용준 지금 제가 쓰고 있는 툴인 체인시프트를 기준으로 보면, 산업에 따라 AI가 인용하기 좋아하는 채널의 형태가 다르다고 판단했습니다. 예를 들어 동네 가게처럼 로컬 기반의 오프라인 비즈니스라면, 홈페이지 인용이 아무리 많아도 정작 추천에 결정적인 영향을 주는 건 지도에 노출되는 ‘구글 비즈니스 프로필’이었습니다. 반대로 이커머스 쪽에서는 실제로 제품이 추천되거나 GPT가 인용되는 것을 보면 ‘머천트 센터(google merchant center)’에 세팅한 쇼핑 카테고리 피드에서 정보를 많이 가져왔습니다.

또한, 저는 비즈니스 프로필이나 홈페이지 같은 것도 중요하지만, 상대적으로 사용자가 로그인을 해서 리뷰를 남기는, 그런 비정형화된 후기 데이터를 더 많이 인용해 간다고 판단하고 있습니다. 그러니 먼저 우리 산업군이 어떻게 구성돼 있는지를 보고, 홈페이지, 비즈니스프로필, 머천트센터 같은 자산은 구축하되, 그밖의 어떤 채널이 더 많이 인용되는지를 확인한 다음, 무게중심을 그쪽으로 옮겨가야 한다고 봅니다.

공다솜(진행) 그러니까 GEO에서는 SEO 때보다 훨씬 많은 채널과 관계를 맺으며 인용되고 추천되는데, 산업 분야에 따라 내가 어떤 채널에서 더 언급돼야 하고 어떤 채널에 콘텐츠를 더 쌓아야 하는지, 그 특수성을 반영해야 한다는 말이군요.

기존 SEO 콘텐츠를 GEO에 맞게 리뉴얼하는 현실적인 순서

공다솜(진행)그럼 두 번째 질문으로 넘어가 보겠습니다. 이것도 산업마다 다르다는 답이 나올 것 같은데요. "기존 SEO 콘텐츠 자산을 GEO까지 고려해 리뉴얼한다면, 현실적인 접근 순서와 방식이 있을까요?"라는 질문입니다. 좀 더 구체적으로는 "사이트 구조 같은 기술적인 부분부터 먼저 손봐야 하나요, 아니면 콘텐츠만 조금 고쳐도 AI 인용을 끌어낼 수 있는 요소가 있나요?"라는 구체적인 고민이었어요. 이와 관련한 팁을 주실 수 있을까요?

이소연 만약 기존에 SEO를 고려한 콘텐츠가 충분히 쌓여 있고 트래픽도 어느 정도 들어오고 있다면, 저는 기술 구조보다 콘텐츠를 먼저 손보는 게 낫다고 봅니다. 그리고 콘텐츠를 손볼 때는, 용준 대표님도 계속 말씀하셨듯이 클릭이 많이 들어오는 페이지부터 보세요. 구글 검색 성과를 보여주는 서치 콘솔에 들어가면 클릭 수가 높은 순으로 페이지를 쭉 정렬할 수 있거든요. 그런 페이지를 우선 참고할 것 같습니다.

이미 그 콘텐츠는 우리가 어떤 키워드를 염두에 두고 쓴 글일 테니, 그걸 프롬프트 형태로 변형하는 건 그리 어려운 일이 아니에요. 그러니 새로 무언가를 만들기 전에, 이미 SEO로 트래픽을 가져오고 있는 페이지부터 확인해 보시길 권합니다.

양용준 저는 리뉴얼 콘텐츠를 두 갈래로 나눠서 봅니다. 하나는 키워드 의도가 명확하게 반영된, 사람이 직접 작성한 콘텐츠입니다. 목표하는 키워드를 바탕으로 작성하는 글인데, 만약에 기존 글이 제대로 된 목차 없이 두서없이 쓴 거라면, 다시 쓰는 식으로 리뉴얼하는 것이 좋습니다. 그밖에 그런 글이 아니라 템플릿화할 수 있는 콘텐츠, 즉 일일이 손으로 작성할 수 없고 그럴 필요 없는 콘텐츠도 있는데요. 동일 구조의 템플릿으로 인사이트를 만들 수 있는 콘텐츠는 pSEO를 하거나, 이커머스인 경우라면 제품 카테고리를 정형화시키는 방식으로 리뉴얼을 하는 게 좋다고 생각합니다.

공다솜(진행) 두 분의 답변을 듣고 궁금해지는 게 있는데요. 기존에 여러 정보가 들어 있던 하나의 콘텐츠를 여러 개로 쪼개서 내면서 더 세밀한 내용을 담는 방식도 의미 있는 리뉴얼이 될까요? 예를 들어 하나의 콘텐츠를 세 가지 주제로 나누고 각각 세 개의 콘텐츠를 발행하는 방식 말입니다.

양용준 구글 머천트 센터의 쇼핑 카테고리 데이터를 분석하면서 색다르게 느낀 게 있었어요. AI가 그 머천트 센터 데이터를 가져오는 데 그치지 않고 제품의 특징이 담긴 부분을 따로 골라 요약하는 경우가 많더라고요. 그런데 그런 특징에 관한 내용은 머천트 센터 데이터에 있는 내용이 아니었습니다. 그 페이지의 내부 링크를 타고 들어가 세부 내용을 가져오는 것이었죠.

SEO 콘텐츠에서는 한 주제를 깊게 다루는 기둥 같은 '필러 콘텐츠'와 링크가 연결된 세분화된 콘텐츠를 작성하는 게 좋다고 알려져 있습니다. 그래서 필러 콘텐츠에 들어갈 만한 내용은 각각의 세부적인 콘텐츠로도 만드는 것이 저는 SEO에서도 GEO에서도 좋다고 생각합니다.

이소연 저는 조금 다른 관점입니다. 저에게 SEO나 GEO는, 우리가 필요한 정보를 가급적 한 번에 찾아주는 과정이라고 느껴지거든요. 그래서 가장 좋은 콘텐츠는 그 글 하나로 내 궁금증이 한 번에 풀리는 것이라고 생각합니다.

앞선 강의에서 나왔던 "석촌호수 맛집 추천해줘"를 떠올려 볼게요. 누군가에게 그 질문을 던졌을 때, 딱 한 곳을 명확히 짚어주는 사람도 좋지만, 어떤 순간에는 "너 누구랑 갈 건데? 그때는 여기가 좋더라. 좀 특별한 걸 먹고 싶으면 이런 메뉴가 괜찮아" 하고 맥락까지 풀어주는 사람이 더 반가울 때가 있잖아요. 좋은 콘텐츠도 그렇다고 봐요.

그래서 하나의 콘텐츠로 충분히 설명할 수 있는데도, GEO 때문에 단지 양을 늘리려고 얇은 글을 여러 개 만들어 내부 링크로 엮는 방식은, AI가 알아서 다 읽어갈 수는 있겠지만 궁극적으로 좋은 콘텐츠라고 보지 않습니다. 기술이 사람의 의도와 심리를 따라 발전한다고 가정하면, 결국 한 번에 좋은 답을 주는 콘텐츠가 더 좋은 콘텐츠로 남지 않을까요.

공다솜(진행) 두 분의 말씀에 모두 일리가 있는 것 같습니다.결국 콘텐츠는 소비자의 의도를 명확하게 담아야 한다는 것, 그리고 AI가 그걸 판단하는 기준도 사람과 크게 다르지 않다는 교훈을 다시 새기게 됩니다.

<출처: 공다솜 라이너 콘텐츠 리드>

오해 2. AI 인용 횟수가 늘면 잘하고 있는 것일까

내부에서 GEO 가시성을 측정하는 법

공다솜(진행) 두 번째, “AI 인용 횟수가 늘면 GEO를 잘하고 있는 것”이라는 오해입니다. 업계를 보면 AI 인용 횟수를 자랑하거나 그 횟수를 강조해 FOMO를 일으키는 경우가 있는 것 같아요. 아까 양용준 대표님이 GEO를 보는 여러 지표와 성과 분석 방법에 대해 강연하시면서, 결국 본질은 인용 횟수 그 자체가 아니라 추천이나 우리 비즈니스로 연결되는 지표가 무엇인지를 조직 내에서 먼저 정의하고, 그걸 들여다볼 방법을 찾는 데서 시작해야 한다고 말씀해주셨는데요.

그럼에도 우리는 가시성 측정을 해보고 싶잖아요. 그런 면에서 LLM 인용 횟수, 답변 인용률, AI 가시성을 더 잘 측정하는 팁이 있을까요? 혹은 지금 나와 있는 툴조차 온전히 믿기 어려운 상황에서, 내부적으로 객관적인 지표를 세우려면 어떤 활동을 하면 좋을지 팁을 주실 수 있을까요?

이소연 저는 실무자라고 가정하고 답해 볼게요. 실무자가 어떻게든 예산도 더 받고 시간도 확보해서 GEO를 하려면, 결국 "이게 효과가 있었다"는 걸 증명해야 하잖아요. "쓴 비용만큼 도움이 됐다"고 말하려면 근거가 필요한 거죠.

문제는 그 근거를 잡기가 까다롭다는 데 있습니다. 메타 광고를 돌리면 광고비 대비 매출, 즉 ROAS가 바로 찍히죠. 그런데 AI는 아쉽게도 그렇게 깔끔하게 나오지 않아요. AI를 보고 처음 들어온 고객이 다음에 다른 경로로 들어와서 결제할 수도 있으니, 그 숫자 하나를 곧 성과라고 단정하긴 어렵거든요. 그래서 저는 두 가지를 봅니다.

첫 번째는 'AI가 우리 페이지를 얼마나 많이 읽어갔는가'예요. 작업하기 전보다 지금 더 많이 학습해 가는지, 그리고 유저가 검색했을 때 실제로 방문하기 시작했는지를 보는 거죠. 방문자로 찍힌 데이터를 모아서 추이를 보는 방법이 하나 있습니다.

두 번째는 우리 페이지를 '전환에 가까운 페이지'와 '정보성 페이지'로 나눠서 보는 겁니다. 전환에 가까운 페이지란 케이스 스터디, 상세 페이지, 제품이나 서비스 소개 페이지 같은 것들이에요. 이런 페이지가 AI에서 얼마나 노출됐는지를 봅니다. 콘텐츠를 소비자 의도와 맥락에 맞춰 이런 페이지부터 손보다 보면, 실제로 그 페이지들이 가장 많이 걸리거든요. 그러면 그 페이지의 유입 횟수를 지표로 삼는 거죠.

여기에 제가 간접 지표로 하나 더 보는 게 체류 시간입니다. 사실 저는 SEO를 할 때 체류 시간을 그렇게 중요하게 보는 사람은 아니었어요. 오래 머문다고 꼭 만족했다는 뜻은 아니니까요. 그런데 콘텐츠가 워낙 넘치는 요즘은, 마음에 드는 콘텐츠를 만나면 저도 모르게 그 사이트에 더 오래 머물게 되더라고요. 사람에 빗대면, 한마디 나눠 봤는데 아는 것도 많고 매력적이고 설명도 잘해 주면 '10분만 더 얘기해 볼까' 싶어지는 것과 같아요. 그래서 저는 AI를 통해 들어온 사람들의 체류 시간을 방문자 분석 도구(GA)에서 확인합니다.

이런 것들을 근거로 보고할 때는 이렇게 말할 것 같아요. "지금 AI 트래픽이 전체 대비 몇 퍼센트라 아직은 미약합니다. 하지만 들어온 사람들의 체류 시간을 보면 만족도가 굉장히 높고, AI를 통해 들어오는 페이지가 단순 정보성 페이지가 아니라 전환에 가까운 페이지입니다. 우리가 이런 전환 페이지로 고객을 데려오려고 평소 얼마나 많은 돈을 쓰는지 생각하면, GEO는 아주 효율 좋은 전략입니다.”

그리고 앞으로 AI를 쓰는 사람은 더 많아질 거예요. 이제 막 시작이니, 사용량이 늘수록 우리가 측정할 표본도 풍부해질 겁니다. 그러니 이 부분은 크게 걱정하지 않으셔도 됩니다.

양용준 회사에서 SEO를 한다고 하면, 보통 자사 데이터 외에 Ahref나 Semrush 같은 분석 툴을 구매해 쓰는 분이 많습니다. 그런데 저는 그런 분석 툴의 데이터가 우리 자체 데이터와 100% 일치하지는 않는다고 봅니다. 그동안 여러 툴을 써 봤지만 결국 저마다 측정 방식의 제약이 있거든요. 그러니 GEO도, 지금 당장 완벽히 트래킹할 수 있는 툴이 없다면 어떤 툴을 쓰든 그 툴 하나를 기준점으로 잡아서, 같은 경쟁 환경의 브랜드를 함께 세팅하고 동일한 잣대로 비교 측정하는 게 중요하다고 봅니다.

그리고 직접 테스트하면서 깨달은 게 있어요. 프롬프트를 열심히 바꿔가면서 세팅해 놓고 하루에 한 번 가시성을 체크하는데, '이게 잘못된 방식인가?' 싶더라고요. 그래서 최근에는 방법을 바꿨습니다. 처음부터 프롬프트를 너무 많이 잡지 않는 거예요. 프롬프트를 많이 잡는다고 인용이 올라가거나 GEO 성과가 높아지는 경험을 못 했거든요. 대신 꼭 필요하다고 판단한 핵심 프롬프트 리스트를 먼저 추리고, 그것들을 하루에 10번 집중적으로 여러 번 돌려봅니다. 그 결과를 기준으로, 작업 전후에 가시성이 어떻게 달라지는지를 비교하는 거죠.

여기에 함께 보는 게 AI 크롤러 유입 로그입니다. 프롬프트를 세팅해 두고 AI 크롤러 기록을 봤더니, GPT 봇이 들어와 사이트나 가이드를 먼저 읽고 그다음 최근 소식을 읽는 식의 패턴이 또렷이 보이더라고요. 그래서 저는 인용률과 AI 크롤러 유입, 이 두 가지를 섞어서 함께 봅니다.

유의미한 프롬프트 리스트는 어떻게 만들까?

공다솜(진행) 그런데 앞서 언급하신 프롬프트 리스트라는 것도, 어디서부터 어떻게 만들어야 우리 비즈니스에 정말 유의미한 프롬프트인지 판단하기가 쉽지 않을 것 같아요. 산업 특성에 따라 다르기도 하고, 우리가 최선을 다해 리스트를 만들어도 정작 고객은 전혀 다른 프롬프트로 들어올 수도 있잖아요. 프롬프트 리스트를 만드는 팁이 있으면 추천해 주세요.

양용준 처음 테스트했을 때는 무작정 키워드를 던지고 "관련된 질문으로 프롬프트를 뽑아줘"라고 해봤어요. 그런데 제가 넣은 재료 데이터 자체가 부실하다 보니 결과도 부실하게 나오더라고요. 그래서 두 번째로는 검색량, 즉 키워드 볼륨을 기준으로 접근했습니다.

왜 볼륨 기준이냐면, 사람들이 검색창에 어떤 키워드를 넣는다는 건 그게 이미 대중이 많이 찾는 키워드라는 뜻이거든요. 거기에는 이미 '가격'이라든가, SEO 업종이라면 'SEO 업체 추천'처럼 사람들의 검색 의도가 굳어져 있습니다. AI가 그 프롬프트를 출발점 삼아 질문을 팬아웃할 때, 이렇게 굳어진 의도가 반영된 키워드가 유용한 토대가 돼요. 그래서 저는 구글 서치 콘솔에서 클릭이 높은 키워드, 또 클릭이 없더라도 노출이 높은 의미 있는 키워드를 뽑고, 거기에 사이트맵이나 RSS처럼 홈페이지의 특성을 담은 정보, 그리고 연관 키워드를 함께 조합해 프롬프트를 만들어달라고 했습니다. 이렇게 하니 만족도가 높았고, 제 사이트에서 직접 테스트했을 때도 AI 인용이 올라간 페이지가 이후 검색 결과에서도 페이지 단위로 함께 노출되더라고요. 그래서 충분히 의미가 있다고 봅니다.

이소연 방금 말씀하신 방법론도 쓰고요. 거기에 조금 더 분명한 방법을 하나 보태자면, 저는 고객 인터뷰를 많이 합니다. 처음 고객 인터뷰를 시작한 이유는 콘텐츠를 더 잘 쓰기 위해서였어요. 제가 발표에서 말씀드렸듯이, 내가 어떤 계기로 SEO를 해야겠다고 마음먹는 것과, 누군가가 저에게 컨설팅을 맡기거나 제 강의를 사는 것은 전혀 다른 얘기잖아요. 그 간극이 궁금해서 직접 인터뷰를 요청했습니다.

수많은 SEO 전문가 중에서 왜 굳이 나를, 내 강의를 택했는지가 알고 싶었어요. 제가 생각한 차별점(USP)이 아니라, 고객이 직접 말하는 차별점을 듣고 싶었던 거죠. 그렇게 들어보니 의외의 답이 나왔습니다. 저는 온라인 강의를 탈잉에서 론칭하면서 제 경쟁자가 패스트캠퍼스 같은 교육 플랫폼일 거라고 짐작했거든요. 그런데 인터뷰를 거듭해 보니 아니었어요. 제 진짜 경쟁자는 'AI와 함께 독학하는 사람'이었습니다.

그래서 저는 콘텐츠를 전부 바꿨어요. 아시는 분도 계시겠지만 저는 웹사이트나 블로그뿐 아니라 링크드인 콘텐츠도 많이 하는데, 그 글들을 보면 표현을 조금씩 달리했습니다. 예전엔 제가 하고 싶은 말로 썼다면, 지금은 고객이 실제로 쓰는 언어로 씁니다. "네이버 매출을 잘 내고 있었는데 한순간에 반토막이 났다", "AI랑 열심히 얘기하는데 처음엔 그럴듯한 답을 주더니 정작 나한테 필요한 정보는 안 알려준다" 같은 말들이요. 이런 이야기를 너무 많이 듣다 보니, '아, 이게 진짜 키워드이자 프롬프트가 된다' 싶었습니다.

그래서 실제 컨설팅에 들어갈 때는 고객사 미팅에 직접 함께 갑니다. 거기서 나오는 이야기를 다 수집하고, 그 안에서 '이런 문제가 있구나'라고 짚은 다음, 그게 키워드 검색량이 있는지 확인하고, 더 나아가 프롬프트로 만드는 거죠.

저는 지금이 정말 좋은 시대라고 봐요. 예전 SEO에서는 좋은 제품이나 서비스를 가진 사람들도 하나의 키워드에 다 같이 몰리니 경쟁이 너무 치열했습니다. 그래서 정작 좋은 제품이 아닌데도 온갖 편법으로 노출을 끌어올려 1위에 뜨는 경우가 있었죠. 그런데 프롬프트는 다릅니다. 그 누구도 똑같이 검색하지 않거든요. 우리는 흔히 "강남에서 20명이 회식할 곳 추천해줘" 같은 식으로 검색한다고 생각하지만, 실제로 그렇게 딱 떨어지게 묻는 사람은 많지 않아요. 다들 자기 상황과 취향을 담아, 여기도 알아보고 저기도 알아보며 나만의 디테일한 프롬프트를 만들어 갑니다. 그렇다면 하나의 콘텐츠가 그 모든 프롬프트를 다 예측할 수 있을까요? 저는 아니라고 봅니다.

그래서 고객 인터뷰에서 길어 올린 인사이트로 콘텐츠를 만드시면, 디테일 하나를 염두에 두고 썼는데 수백 가지 프롬프트에서 노출되는 경험을 하실 수 있을 거예요.SEO에 빗대자면 롱테일 하나를 잡았는데 거기에 백 가지 롱테일이 줄줄이 딸려오는 것처럼요.

공다솜(진행) 정말 감사합니다. 결국 고객의 의도에 맞는 키워드를 AI가 맥락으로 이해하니, 키워드를 출발점 삼아 다양한 맥락으로 펼쳐 나가다 보면 프롬프트 리스트를 잘 만드실 수 있겠네요.

<출처: 공다솜 라이너 콘텐츠 리드>

오해 3. GEO는 예산부터 필요할까

처음 시작하는 실무자를 위한 체크리스트

공다솜(진행) 마지막 오해입니다. 마케팅을 하다 보면 예산이 든든해야 마음이 놓이고, 또 예산을 쓰면 그만큼 매출이 받쳐줘야 한다는 부담이 들잖아요. 그러다 보니 "여기서 막 돈을 쓸 수는 없는데, 지금 당장 어떤 액션을 해야 할까?"를 고민하는 질문이 많았습니다. "체크리스트가 있으면 좋겠다"는 분도 계셨고요. "GEO가 다양한 채널에서 소스를 가져와 우리 브랜드를 언급한다는데, 우리 회사엔 마케터가 한 명뿐이라 하나밖에 못 한다. 그럼 채널 우선순위를 어떻게 가져가야 하나?"라는 질문, "웹사이트만 손을 댈 수 있는데, 그래도 할 수 있는 액션은 무엇이냐?"는 질문도 있었습니다.

처음 시작하는 실무자를 위한 '이것만은' 체크리스트를 물어봐 주셨는데, 시간 관계상 많이는 못 받고 두 분께 딱 한 가지씩만 부탁드릴게요.

이소연 저는 '우리 고객은 어떤 채널을 가장 많이 이용하는가'를 파악하는 게 1순위라고 봅니다.

양용준저는 데이터 보는 걸 좋아해서, GEO 툴 하나를 세팅할 것 같습니다. 측정 툴도 여러 가지가 있겠지만, 처음부터 GEO 툴 하나를 딱 정해 거기에 매달리기보다는, 한 달에 몇백만 원 정도의 예산이 있다면 잘 알려진 주요 툴을 한 달씩 번갈아 구독해보는 거예요. 같은 방식으로 프롬프트를 세팅해서 인용 결과가 비슷하게 나오는지 비교한 다음, 그중 가장 마음에 드는 걸 고르는 거죠.

공다솜(진행) 어느 경우든 공통점은 지금 우리 고객이 어디에 있고 그 상황이 어떤지부터 점검하는 데서 출발한다는 것이네요.

GEO를 위한 채널 우선순위 전략

공다솜(진행)두 번째는 앞선 맥락과 이어지는 것 같아요. 채널 우선순위를 짚는 방법은, 결국 우리 고객이 어디에서 가장 많이 들어오고, 어디에서 우리를 가장 많이 언급하고, 어떤 채널을 거쳐 AI 인용까지 이어졌는지를 확인하는 일이 되겠죠. 이 부분에서도 전달해 주실 팁이 있을까요?

양용준 이것도 산업마다 다르다고 봅니다. 유튜브는 AI나 AI 모드 쪽에서 영향력이 조금 더 올라가는 걸로 보이고요. 비슷한 맥락에서 네이버 블로그도 AI Mode나 AIO에서의 인용이 높은 편이구요. 구글은 학습봇을 제외 하곤 별도의 AI 크롤러를 두지 않는 구조이기도 하고요. 그리고 급상승하는 특정 소셜 뉴스 같은 것을 빼면, 매거진, 뉴스 사이트 들의 경우 단순히 '거기서 인용이 많이 된다'는 관점으로 접근하기보다, 그 매체의 하루 평균 발행량을 따져봐야 합니다. 살펴보니 하루 220개에서 240개가량 쏟아지더라고요. 그렇게 많은 글 중에서 우리와 연관된 콘텐츠가 어떤 게 인용되는지가 더 중요하다고 봅니다. 그런 기준으로, 내가 어떤 LLM을 목적으로 하는지에 따라 채널을 먼저 정하는 거죠.

이소연 앞선 질문에 대한 저의 답변이 “우리 고객은 지금 어떤 채널을 많이 이용하는가”를 파악해야 한다고 했는데요. 제가 만약 미용실을 운영하는 사람이라면, 일단 직접 구글에 검색을 해볼 겁니다. "강남 미용실 추천", "드라이 잘하는 곳" 이런 식으로요. 그러면 AI는 필연적으로 위치 정보나 지도에 달린 후기들을 많이 읽어갈 거예요.

그렇다면 제가 가장 먼저 신경 써야 할 건, AI가 랜딩 페이지를 많이 읽든 유튜브를 많이 읽든 상관없이, 카카오맵이나 네이버 같은 지도 플레이스에 달린 리뷰 정보입니다. 저는 그것부터 챙길 것 같아요. 우리에게 늘 시간이 넉넉한 게 아니니까요. 'GEO를 하려면 이렇게 해야 AI에 노출되겠지'라고 따로 머리를 싸매기보다, 더 효율적인 길이 있습니다. 어차피 로컬 비즈니스라면 원래 해야 했던 일을 제대로 하는 거예요. 리뷰, 플레이스를 관리하고, 한국 손님은 카카오를 많이 보고 오니 카카오맵을, 외국 손님은 구글맵을 관리하는 것이죠. 이걸 잘해두면 AI에도 자연스럽게 함께 노출되거든요. 그래서 저는 일단 직접 검색해 가장 많이 노출되는 출처를 확인하고, 거기에 더해 그동안 쌓인 제 경험적 데이터에 비춰 고객이 가장 많이 쓰는 곳부터 챙길 것 같습니다.

공다솜(진행) 여기서 또 하나의 교훈을 얻네요. 일단 프롬프트를 먼저 넣어 출처가 어떤 순서로 뜨는지 파악하고, 그 출처에서 우리가 잘 인용될 만한 액션을 하고 있는지를, 산업 부문마다 다르니 한번 점검해 보라는 말씀이죠.

사일로 조직의 GEO 전략: AI가 먼저 찾아오는 웹사이트의 조건

공다솜(진행)이번에는 "자사 웹사이트만 손볼 수 있는 팀이라면 어디까지 할 수 있나요?"라는 질문을 다뤄 보려는데요. 회사 규모가 커지다 보니 소셜 미디어를 관리하는 팀, 웹사이트를 관리하는 팀, 이런 식으로 팀이 분화되고 예산도 팀별로 따로 책정되면서 사일로가 생긴 상황에서 주신 질문입니다. 질문자는 그중에서도 웹사이트만 관리할 수 있는 상황인데, 이때 GEO를 웹사이트만 갖고 해야 한다면 무엇을 할 수 있고 얼만큼의 효과를 낼 수 있는지를 질문 주셨어요.

*현장에서는 실제 질문자에게 질문의 의도를 추가로 문의하는 과정이 있었습니다. 추가 문의 과정은 편집 과정에서 생략하고, 진행자의 질문 내용에 반영했습니다.

양용준 앞서 계속 말씀드린 것처럼, 저는 먼저 어떤 콘텐츠가 인용이 많이 되는지부터 분석할 것 같습니다. 웹사이트만 관리할 수 있고, 머천트 센터의 관리 권한이 다른 팀에 있는 상황이신데요. 사이트맵 같은 기본은 이미 갖춰 두셨을 테니, 아까 말씀드린 키워드 볼륨 등을 기반으로 프롬프트를 짜서 모니터링하면 어떤 종류의 콘텐츠가 많이 인용되는지가 보입니다. 만약 그게 PR 차원의 외부 기사를 인용한 거라면, 그 기사 내용을 우리 자사의 뉴스룸 콘텐츠로 가져와서 우리 페이지가 인용되도록 만드는 거죠.

또 떠오르는 건 템플릿화할 수 있는 콘텐츠를 만드는 건데요. 예를 들어 "아이폰 13 vs 아이폰 14"처럼 비교 콘텐츠를 검색하면, 동적으로 바뀌는 템플릿 페이지가 가장 먼저 뜹니다. 이런 걸 보면, 비교 콘텐츠를 하나하나 손으로 쓰는 것도 중요하지만, 템플릿화해서 자동으로 생성할 수 있는 것들은 페이지를 대량으로 찍어내는 편이 나을 수 있다고 생각합니다.

그러니 '특정 매체에 PR을 꼭 해야 하나, 외부 인용에 의존해야 하나'를 고민하기보다는, 어떤 주제를 AI가 더 좋아하고 가져가는지를 보고 그걸 하나의 콘텐츠로 잡을 수 있느냐, 템플릿화된 콘텐츠로 제작할 수 있느냐로 접근하는 게 좋습니다.

이소연 상황마다 다르겠지만, 저는 우리에게 '전환에 가장 가까운 곳'이 어디인지를 볼 것 같습니다. 커머스라면 사람들이 후기에 많이 모이겠죠. "이거 후기 좀 알려줘" 하는 식으로요. 그러면 저는 후기부터 관리할 것 같습니다. B2B라면 고객이 케이스 스터디를 가장 많이 보고 결정하실 테니, 그 케이스 스터디부터 AI가 더 잘 읽어갈 수 있는 형태로 다시 발행할 거예요. 또 다른 회사라면 그 지점이 상세 페이지일 수도 있고요. 그러니 '자사 사이트만 손볼 수 있다'면, 우리에게 전환에서 가장 큰 임팩트를 주는 페이지가 어디인지부터 찾아 거기에 집중하시면 됩니다.

공다솜(진행) 감사합니다. 두 분 이야기를 들으니, 지금 우리가 잘하고 있는 것, 그리고 무언가 했더니 반응이 있었던 것을 그냥 흘려보내지 말고, '이걸 AI에게 어떻게 인식시킬까'를 고민해보면 액션 플랜을 한결 빨리 얻으실 수 있을 것 같아요.

정리하며

오늘 패널 두 분과 연사 세 분이 정말 많은 이야기를 들려주셨는데, 정리하면 이렇습니다. 우리는 그동안 해 오던 일과 크게 다르지 않은, 다만 조금 더 확장된 일을 하는 시대로 들어선 것 같아요. 그러니 환경이 달라졌다고 당황하기보다는, 일단 우리가 잘하는 것에서 출발해 보면 좋겠습니다. 인용 횟수는 어디까지나 보조 지표예요. 그보다는 우리 비즈니스에서 고객이 좋아할 만한, 또 우리에게 실제로 돈이 될 만한 지표가 무엇인지를 팀원들과 함께 고민해 보시는 편이 훨씬 의미가 있을 겁니다.

<출처: 공다솜 라이너 콘텐츠 리드>

그리고 예산부터 마련하려 들기보다는, 우선순위를 먼저 세우고 그 우선순위가 어떤 임팩트를 냈는지를 보세요. 오늘 이야기를 들어보니, 여러분은 이미 마음속에 답을 다 가지고 계신 것 같습니다. 돌아가셔서 하나씩 시도해 보시면 좋겠어요. 패널 분들도 말씀하셨듯이, 누군가는 이 상황을 위기라고 말하지만 사실은 새로운 채널이 하나 더 생긴 것이고요. AI가 아무리 빠르게 발전한다 해도 아직은 시간이 있습니다. AI가 충분히 똑똑해지기 전에, 우리가 미리 준비해 둘 기회가 생겼다고 생각하면서 함께 시작해 보면 좋겠습니다.

패널 토크는 여기까지입니다. 감사합니다.

Q&A

Q. 가시성 측정은 어떻게 하시나요?

양용준: 고객사와 대행사가 합의하여 도출한 핵심 프롬프트(질문어) 리스트를 기준으로 측정합니다. 데이터는 API 연동 대신 웹 스크래핑 방식으로 정보를 수집하는 GEO(생성형 AI 검색 최적화) 툴을 활용하고 있습니다.

물론 현재의 가시성 측정은 외부 써드파티(3rd party) 솔루션에 의존하고 있어, 어디까지나 간접적인 지표로 참고하는 수준입니다. 다만 향후 구글 서치콘솔에 ‘AI 가시성 보고서’가 업데이트되면, 이를 기준으로 어떤 GEO 툴을 선택해 활용해야 할지 더욱 명확해질 것으로 기대합니다.

이소연: 구글써치콘솔과 구글애널리틱스, 빙 웹마스터 도구를 우선으로 보고 있습니다. 타겟하는 프롬프트가 존재하지만, 프롬프트는 키워드보다 훨씬 개인차가 크기 때문에 항상 해당 프롬프트로만 들어오지 않는 걸 이해하는 게 중요합니다. 그래서 3개의 도구로 실제로 어떤 프롬프트에 노출되고 들어오는지 체크합니다.

타겟하는 프롬프트는 Ubersuggest나 SEMrush, onthe.ai 등 외부 툴을 활용하여 모니터링하고 있습니다.

Q.인용률을 높이는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요?

양용준: ‘가장 쉽고 빠른 건 없다’고 생각합니다. 자사 홈페이지 콘텐츠나 구조만 잘 설계해도 인용률은 올라간다고 보고, 또 실제 케이스도 그렇게 확인되고 있습니다.

무작정 Offsite SEO를 한다는 건 전략없이 하겠다는 것과 마찬가지입니다. 그래서 어떤 채널에서 해야할지 모르겠다면 OnSite SEO에 집중하는 것을 권장드립니다.

이소연: 넘버링을 활용한 문장, 표 등이 인용률이 높다는 연구 결과도 많지만, 저는 고객님들이 쓰시는 표현을 그대로 활용하는 걸 선호합니다. 세일즈 미팅에서 나오는 질문들, 공식 계정 SNS에 달리는 댓글, CS, 리뷰 등에서 고객님들의 궁금한 점을 그대로 가져와 콘텐츠를 만들고 표현도 고객님들의 보이스에 맞춰 작성하는 것을 추천합니다. 결국 AI 검색엔진이 원하는 건, 이 질문에 적절한 답을 해주는 콘텐츠를 인용하여 궁금증을 해소해주는 것일테니까요.

더불어, 모델이 이미 자주 인용하는 페이지(좋은 비교 리스티클, 활발한 레딧/커뮤니티/스레드 등)에 한 번 제대로 인용되는 것이, 내 블로그 글 몇 달치보다 인용을 더 끌어올 때도 있습니다.

Q.GEO가 신뢰할 수 있는 출처에서의 추천이 필요하다는 것이라면, 신생 스타트업이나 아직 네임밸류가 높지 않은 브랜드는 어떤 식으로 GEO 최적화를 하는 것이 가장 효율적이라고 생각하시나요? 어떤 문제를 어떻게 해결하는지 자사 블로그에 올린다고 해도 소스가 한정적이니 한계가 있을거라는 생각이 듭니다.

양용준: 과거 전통적인 SEO 시장에서도 상위 노출을 하려면 무조건 DR(도메인 권위도) 점수를 높여야 한다는 말이 있었고, 어느 정도 일리는 있었지만 100% 정답은 아니었습니다. GEO 역시 마찬가지입니다. 대형 미디어나 높은 인지도 같은 외부 조건에 지레 겁먹기보다, 신생 스타트업일수록 우선 '자사 홈페이지 내실'에 집중하라는 말씀을 드리고 싶습니다.

1인 기업으로 활동하는 저 역시 GEO 최적화를 위해 다양한 방안을 시도해 보았는데요. 해외에 비해 국내는 아직 경쟁 강도가 낮기 때문에, 구조적으로 잘 관리된 홈페이지 하나만으로도 충분히 (AI 검색 엔진의 추천 궤도에) 어느 정도 오를 수 있다고 봅니다. 그렇게 자사 채널에서 먼저 기초 체력을 증명한 다음에, 더 넓은 영역으로 경쟁력을 확장해 보는 것은 어떨까요?

이소연: AI는 사용자의 질문을 여러 개의 작은 하위 질문으로 쪼개서 각각 검색합니다. AI 검색에는 구글 같은 고정된 1위 자리가 없고, 가시성은 '얼마나 자주 등장하느냐'의 빈도 문제로 볼 수 있습니다. 신생 브랜드가 “제일 좋은 CRM"을 이길 순 없지만, "1인 세무사를 위한 CRM" 같은 니치한 질문은 경쟁이 가능하다고 봅니다. 그래서 더더욱 고객에 대한 이해가 필요합니다. 가장 뾰족한 니치한 질문에 대한 답변을 그들도 원할 테니까요.

니치한 질문을 찾았다면, 콘텐츠를 퍼뜨리는 것도 중요합니다. AI 모델은 이미 신뢰하고 자주 retrieval 하는 소스를 우선 인용하는 경향이 있습니다. 그래서 자사 블로그 뿐만 아니라 우리의 니치한 질문에서 자주 인용되는 페이지에 가서 댓글 혹은 콘텐츠를 퍼뜨리는 것을 권장드립니다.

Q.ai 가시성을 측정할 때, api를 통해 답변을 받는 것과 실제 url로 ai 서비스에 유저처럼 접근해서 답변을 긁어오는 것에 차이가 있나요? api 답변으로 측정해도 정확하다고 볼 수 있을지 궁금합니다

양용준: 이 부분은 GEO 툴을 전문적으로 개발하는 곳들의 이야기를 들어보는 것이 가장 확실한데요. 제가 업계 관계자들과 소통하며 확인한 바로는, 현재 API를 통해 수집하는 데이터는 웹 스크래핑으로 수집한 결과와 비교했을 때 실제 유저 화면을 대변하기 어려울 정도로 퀄리티 차이가 큽니다.

가시성을 제대로 측정하려는 전문 기업들이 공수가 적게 드는 API 방식 대신, 굳이 복잡한 웹 스크래핑이나 자체적인 수집 방식을 고집하는 데에는 명확한 이유가 있다고 봅니다.

따라서 사용자 화면에서 직접 답변을 수집하거나, 웹 스크래핑 기반의 GEO 툴이 아니라면, 단순히 API 연동에만 의존하는 GEO 툴의 데이터는 신뢰하지 않는 편입니다.

이소연: 약간은 다르다고 생각합니다. 컨슈머 UI(ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews)는 실시간 웹 위에서 RAG를 돌리고 자체 랭킹·후처리를 거칩니다. 반면 API는 갱신 빈도가 더 낮고, 웹 UI는 RAG 파이프라인으로 실시간 정보를 즉석에서 가져오며, API에는 그런 개인화가 상대적으로 덜 합니다.

같은 질문도 유저마다 답이 다른데, API는 이걸 잡기 어려울 수 있기 때문에 약간의 차이는 있다고 봅니다.

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앤트로픽 페이블 5(Fable 5) 차단 사건의 전말

출시 사흘 만에, 미국 정부의 제재로 최고 수준 LLM 접근이 차단됐습니다.

앤트로픽의 최신 모델, 페이블 5(Fable 5)에 벌어진 사건입니다. 나흘이 지난 지금, 6월 15일에도 모델에는 접근할 수 없죠. 사건의 개요와 타임라인, 특징과 함께 지금 우리가 알아야 할 것을 정리했습니다.

<출처: 작가>

사건 개요

무엇이, 언제, 어떻게 됐는지부터 끊어서 보겠습니다.

1. 페이블 5

앤트로픽이 2026년 6월 9일 최고 성능 모델 클로드 페이블 5(Claude Fable 5)를 공개. 일부에게만 선공개된 미토스 5(Mythos 5)에 안전장치를 추가한 모델.

2. 미국 정부의 편지

사흘 뒤인 6월 12일 오후 5시 21분(미 동부시간), 앤트로픽은 상무부 장관 하워드 러트닉(Howard Lutnick) 명의의 편지를 받음. ‘국가안보 권한(national security authorities)’을 근거로 외국 국적자의 페이블 5 접근을 막으라는 지시.

3. 앤트로픽의 대응

“실시간으로 누가 외국인인지 식별할 수 없다”는 이유로, 같은 날 오후 7시 1분(태평양시간) 전 고객 대상으로 페이블 5와 미토스 5를 전면 비활성화. 외국인만 가려서 막을 수가 없으니 전부 차단.

4. 차단 범위

두 모델 모두 클로드 API·Claude.ai·아마존 베드락·구글 버텍스·MS 파운드리 등 모든 채널에서 동시에, 미국 시민과 외국인을 가리지 않고 내려감. 반면 Opus 4.8·Sonnet·Haiku 등 다른 클로드 모델은 그대로.

5. 지금 상태

이 글을 쓰는 6월 15일 현재까지 페이블 5는 여전히 차단 상태. 복구 여부를 자동 추적하는 isfable5back.com 기준.

6. 왜 차단했는가?

정부는 “페이블 5에서 보안 우회(jailbreak)가 발견됐고, 이게 국가안보 위협”이라는 입장. 그러나 앤트로픽은 “특정 코드베이스를 읽혀 소프트웨어 결함을 찾게 하는 좁고 보편적이지 않은(narrow, non-universal) 우회일 뿐이며, GPT-5.5를 포함한 다른 모델에서도 일상적으로 가능한 수준”이라고 반박. 어느 쪽 말이 맞는지 검증한 제3자 보고는 아직.

타임라인

<출처: 작가>

시점	사건
2026-06-09	페이블 5·미토스 5 출시 ($10/$50, 미토스는 ‘Project Glasswing’ 한정)
2026-06-11 또는 12	아마존 CEO 앤디 재시(Andy Jassy), 행정부에 페이블 5 우회 우려 보고
2026-06-12 17:21 ET	상무부 장관 러트닉 → 다리오 아모데이 앞 편지. ‘국가안보 권한’ 인용
2026-06-12 19:01 PT	앤트로픽, 전 고객 대상 페이블 5·미토스 5 전면 중단
2026-06-15	여전히 차단 상태

사건 관전 포인트 4가지

1. 정부가 “AI 모델을 회수한다”

이 사건이 중요한 이유는 단순히 성능 좋은 AI 모델 하나가 막혔기 때문만은 아닙니다. 일반에 공개된 최첨단 LLM이 정부 지시로 시장에서 내려간 첫 사례라서죠.

그동안 AI 발전의 핵심이었던 모델은 출시되면 가격이 내리거나 성능이 올라가며 쌓여만 갔습니다. “어제 쓰던 최고 모델이 오늘 사라진다”는 경험은 생각하기도 어려웠죠.

그래서 이어질 진짜 충격은 신뢰의 영역에서 올 것으로 보입니다. 내 서비스 핵심에 들어가 있는 모델이, 내 잘못이나 계약 위반과 무관하게 기업이나 개인이 통제할 수 없는 정부 개입으로 꺼질 수 있다는 사실이죠. 이는 즉, 미국 모델과 컴퓨트에 의존하는 기업이라면 사업 의존성과 장기 로드맵을 전면 재검토해야 한다는 뜻입니다. 이러한 위협으로 온프레미스·오프라인 기반 접근에 대한 압력이 압도적으로 커질 수 있습니다. 일종의 지각변동을 부를 사건입니다.

<출처: 앤트로픽>

2. 누구에게 책임이 있는가?

게다가 이 차단 사건을 두고 서로 말하는 바도 조금씩 다릅니다. 논란 거리가 몇 가지 있는데요, 영역별로 쪼개서 보겠습니다.

첫째, 우회를 보는 해석이 다릅니다. 정부는 “보안 우회 발견 → 국가안보 위협”이라는 단순한 입장을 내세웠습니다. 반면 앤트로픽의 설명은 정반대예요. 공식 성명에서 회사는 지금까지 정부가 제시한 게 잠재적인 좁고 비보편적인 우회에 대한 구두 증거뿐이며, 그 능력은 다른 모델에서도 널리 쓰이고 시스템을 지키는 방어자들이 매일 사용하는 수준이라고 했습니다. 어느 쪽 말이 맞는지 가릴 독립적 검증은 당연히 아직 없습니다. 정부가 보낸 지시의 본문도 공개되지 않았고요.

둘째, 논쟁은 공개적으로 번졌습니다. 미국 대통령과학기술자문위원회 의장 데이비드 색스(David Sacks)는 6월 13일 X에 글을 올렸습니다. 앤트로픽과 미 정부 양쪽의 신뢰할 만한 파트너가 페이블을 테스트하다 우회를 발견했고, 행정부가 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이에게 모델을 고치거나 내리라고 요청했지만, 그가 거부했다는 내용이었죠. 이에 대한 앤트로픽의 공식 반박은 확인되지 않았습니다.

<출처: 데이비드 색스 X>

셋째, 이 보안 우회를 보고한 ‘신뢰할 만한 파트너’는 아마존이었던 것으로 보입니다. 해외 보도를 종합하면, 아마존 CEO 앤디 재시가 6월 11일에서 12일 사이, 직접 재무장관 스콧 베센트 등에게 페이블 5 우회를 시연·보고했다고 합니다. 사실 아마존은 앤트로픽의 최대 투자자 중 하나라서 논란은 더 커졌죠.

넷째, ‘막을 수 있는 권한이 있었나’부터가 논쟁입니다. 미국 행정부의 지시는 ‘국가안보 권한’만 언급할 뿐 어떤 조항을 기반했는지 등이 비공개 상태입니다. 물론 앤트로픽 스스로도 정부가 안전하지 않은 배포를 막을 권한 자체는 인정한다고 했습니다. 다만 그것은 투명하고 공정하며 기술적 사실에 근거한 법적 절차여야 하는데, 이번 조치는 그 원칙을 따르지 않았다는 입장입니다.

3. 앤트로픽의 “위험 마케팅”과 부메랑

이 사건이 퍼지고 나서 커뮤니티에서는 다양한 반응이 나왔는데요. 그 중 가장 많은 지적은, 앤트로픽이 1년 넘게 “우리 모델은 위험하다”고 강조해온 것이 바로 모델을 막는 빌미가 된 것 아니냐는 이야기입니다.

자업자득 프레임

앤트로픽은 앞서 미토스를 처음 선보이며, 이 모델은 너무 위험해 일반 대중에게 풀 수 없다는 이야기를 합니다. 그에 따라 소수의 인증된 단체에게만 활용 권한을 쥐어줬고, 나아가 수많은 안전 가드레일을 붙인 상태로 모델을 출시합니다. 다만, 이는 IPO를 앞두고 자사의 기술력을 강조하기 위한 “위험 마케팅”이라는 지적이 있었죠. 결국 이번 사태는 그동안의 겁주기에 대한 대가를 치르는 것이라는 프레임이 나옵니다. 안전을 브랜드로 내세운 회사가, 안전을 이유로 가장 강하게 제재받은 셈입니다.

앤트로픽 vs. 미국 행정부의 누적된 마찰

또 한 쪽에서는, 행정부와 앤트로픽 사이의 마찰이 쌓이며 이번 차단이 생겼다고도 봅니다. 미국 행정부가 전쟁 등에 클로드 모델을 사용하는 것을 앤트로픽이 꾸준히 반대해 왔거든요. 2025년 10월 ‘규제 포획(regulatory capture)’ 의혹이 있었고, 2026년 2월에는 펜타곤이 ‘공급망 위험’으로 지정했습니다. 6월 2일 AI 행정명령에는 ‘일방적 수출통제라는 강한 안전장치(hard backstop)’ 조항이 담겼죠.

4. 남은 일들: 복구·오픈소스·소버린 AI·오픈AI 새 모델

복구 전망은 아직입니다. 색스는 안전 문제가 해결되면 수출통제를 가능한 빨리 해제하길 바란다고 했고, 앤트로픽도 접근을 빠르게 복구하려고 협의 중이라 밝혔습니다. 예측시장에서는 6월 20일 이전 복구 확률이 70% 수준까지 올랐고요. 다만 이건 모두 전망이고, 구체적 일정은 정해지지 않았습니다.

역설적으로 이로 인해 중국 중심의 오픈소스 모델 시장이 주목받기 시작할 수 있습니다. 언제든 차단될지 모르는 모델을 쓰느니, 우리가 컨트롤할 수 있는 오픈소스 모델을 쓰는 쪽으로 가는 거죠. 공교롭게도 페이블이 차단된 바로 그날, 중국 문샷 AI는 오픈웨이트 코딩 모델 Kimi K2.7-Code를 허깅페이스에 공개했습니다. Kimi의 성능이 거의 Opus 4.6 정도와 맞먹을 지도 모른다는 이야기가 나오는 만큼, 이번 미국 정부의 결정이 어쩌면 중국 AI 생태계에 힘을 실어줄지도 모른다는 거죠.

그와 함께 소버린 AI 논의 역시 떠오릅니다. 주권 AI가 뜨거워질 거라며 코히어(캐나다)·미스트랄(프랑스)에 관심이 몰릴 거로 보이죠. 실제로 미국 정부의 요청 역시 “외국인 사용자에 대한 제재”였으니까요.

그와 함께 오픈AI와 GPT 새 모델에도 시선이 쏠립니다. 앤트로픽이 성명에서 GPT-5.5도 같은 능력이 가능하다며 이름까지 콕 집은데다, 곧 GPT-5.6이 나올 거라는 소문이 돌거든요. 그래서 이 새 모델에도 비슷한 잣대가 적용될 지가 매우 중요한 논점입니다.

마치며

이 사건의 본질은 보안 우회의 진위도, 정부와 기업의 진실 공방도 아니라고 봅니다. 늘 더 좋아지기만 할 줄 알았던 모델에 대한 믿음이 처음으로 깨졌다는 데 있습니다. 능력과 무관하게, 정치와 규제만으로도 최고 수준의 모델이 오늘 갑자기 사라질 수 있다는 공포가 생긴 겁니다.

그렇다면 한국에서 AI를 쓰고 만드는 입장에서는 무엇을 다르게 생각해야 할까요. 물론 지금 당장 시작하기는 어렵다 해도, 반드시 이러한 질문을 머릿 속에 가져가야 할 것입니다.

단일 벤더, 단일 국가의 모델에 묶인 의존도를 어떻게 분산할 것인가?
온프레미스나 오픈소스 모델을, 평소엔 안 쓰더라도 비상 옵션으로 확보해둘 수 있는가?
“가장 똑똑한 모델”이 아니라 “끊기지 않는 모델”이 선택 기준이 되는 순간은 언제인가?

분명한 건, 이번 차단 사건이 ‘내 일에는 별 영향 없잖아?’하며 그러려니 하고 넘기기 어려운 사건이라는 점입니다. 이제는 모델을 ‘믿고 쌓아두는 자산’이 아니라 ‘끊길 수 있다고 전제해야 하는 인프라’로 취급해야 할 시기가 다가오고 있습니다.

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gws CLI와 클로드 코드를 같이 쓰면 어떨까?

GeekNews나 Medium, 혹은 LinkedIn 같은 커뮤니티에서 LLM이 아닌 주제를 보기 힘든 요즘입니다. 그래서 최근 들어서는 최신 유행하는 LLM 기술 등을 소개하기에 약간의 반골 기질이 들더라고요. 아마 그 반골 기질의 기원은 “글쓰기만큼은 Claude에게 빼앗길 수 없다”라거나 “수많은 LLM 주제가 쏟아지는 요즘 시대에 나는 다른 걸 써도 되지 않을까?”라는 등의 마음과 생각이었던 것 같습니다.

이제는 거의 클로드 코드(Claude Code) 없이 개발을 못 하는 처지에 이런 마음이 드는 것도 웃깁니다. 하지만 이번만큼은 그 반골 기질을 꺾을 정도로 좋았던 경험이었고, 이 글을 혹시나 보실 분들에게 적극적으로 추천하고자 제 고집을 잠시 접고 gws CLI + Claude Code의 사용 경험을 공유해 드리고자 합니다.

<출처: gws CLI>

gws CLI 가 뭐죠?

gws CLI의 풀 네임은 Google Workspace CLI입니다. 말 그대로 Google Workspace를 CLI로 다룰 수 있는 프로그램이죠. Google Workspace에 포함되는 Gmail(메일), Sheets(스프레드시트), Slides(프레젠테이션), GDrive(드라이브), Docs(문서), Calendar(캘린더) 등을 CLI로 사용할 수 있는 간단한 도구입니다. 물론 전부 무료로 사용할 수 있고요.

gws CLI가 만약 5년 전에 나왔다면, 모두가 "이딴 제품을 왜 내놓은 거야?"라며 욕하기 바빴을지도 모릅니다.적어도 사람에게는, 앞서 말한 작업들을 당연히 GUI로 처리하는 게 훨씬 편하기 때문입니다.

LLM 모델과 gws CLI가 만나다

gws CLI는 사람이 쓰기에 굉장히 불편하고 힘든 도구입니다. 왜냐고요? 아래 명령어를 보시면 바로 이해가 가실 겁니다.

과연 이 명령어를 사람이 직접 쓸 수 있어 보이나요? 심지어 이 명령어는 단순 서식에 불과합니다. 스프레드시트(Sheets)에서 마우스로 드래그하고 색상을 고른 뒤 굵게(Bold) 버튼을 누르면 끝날 일을, CLI로 처리하려면 이 JSON 괴물을 직접 써야 합니다. 인간에게는 굉장히 비효율적인 방식이죠. 하지만 Claude Code 같은 LLM에게는 식은 죽 먹기입니다. 네, 여러분이 짐작하신 것처럼 gws CLI는 사람이 아니라 AI 에이전트(AI Agent)가 쓰라고 만든 도구입니다.

gws CLI의 리포지토리(Repository)에 들어가 보면, AI 에이전트를 위해 만든 흔적이 곳곳에 보입니다. README.md 첫 문단부터 'built for humans and AI agents'라고 명시되어 있으며, gws generate-skills 명령어를 통해 모든 워크스페이스 API의 에이전트용 스킬을 곧바로 만들어낼 수 있습니다.

이런 걸 보면 gws CLI는 사람을 위한 UX가 아니라, AI 에이전트를 위한 경험을 설계한 것처럼 보이죠. 요즘 업계에서는 이를 AX(Agent Experience)라고 부르더군요.

gws CLI의 전반적인 설명이나 설치 방법, 간단한 사용법 등은 제가 즐겨 보는 코딩애플님의 gws CLI 영상을 보시는 걸 추천합니다. 이번 아티클에서는 제가 직접 사용하며 겪은 후기와, 무엇이 가능했고 어떤 작업을 처리했는지 경험담을 푸는 편이 더 유용할 것 같네요.

Google Sheets 사용

저는 타입캐스트(Typecast)에서 최적화 엔지니어로 일하고 있습니다. 제가 최적화 엔지니어로서 자주 하는 작업 중 하나가 바로 '측정'인데요. 이 측정 결과를 내부 팀이나, 의사 결정권자분들에게 투명하게 공유하는 게 매우 중요합니다.

그 측정 결과에 따라 “어떤 것을 최적화해야 하는가?”, “최적화의 우선순위가 무엇인가?”, “모델 품질 저하가 일어났다면 어디서 발생했는가?” 등을 파악할 수 있기 때문이죠. 그래서 팀원들에게 측정 결과를 공유하기 위해 구글 스프레드시트를 정말 자주 사용합니다.

그동안은 스크립트로 도출된 측정 결과를 정리해 CSV 파일로 만들고, 이를 시트에 임포트(Import)한 뒤, 서식을 적용하는 일련의 과정들이 꽤 큰 병목 지점이었습니다. 시트 작업에만 한 시간이 넘는 시간을 허비하는 게 예사였죠. 게다가 중간에 수정할 일이라도 생기면 무척 귀찮아지곤 했습니다. 시트 다루는 솜씨가 그리 훌륭하지 못하다 보니, 매번 서식이나 수식, 조건부 서식을 다루는 건 쉽지 않은 일이었습니다.

하지만 이 gws CLI를 도입하고 나서 이러한 병목이 완전히 사라졌습니다. 병목이 사라진 덕분에, 측정한 뒤 반복적으로 개선하는 과정에서 시트를 보며 훨씬 더 정확하고 빠르게 반복 개선을 이어갈 수 있었죠.

아래는 제가 클로드 코드(Claude Code)로 gws CLI를 활용한 대략적인 예시입니다.

❯ 시트 생성 및 평가 데이터를 업로드 해주세요.

⏺ 새 스프레드시트를 생성하고 평가 데이터를 업로드하겠습니다.\
⏺ Bash(gws sheets spreadsheets create --json "{\"properties\":{\"title\":\"모델 평가 결과\"}}")
  ⎿  {
     … +67 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 스프레드시트가 생성되었습니다. 이제 헤더와 평가 데이터를 업로드합니다.
⏺ Bash(SHEET_ID="1sWjCgCbRjHq2QS7vsLvZ0lWe-I9n2WXBIHmeFot2IOw"…)
  ⎿  {
     … +4 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 스프레드시트 생성 및 데이터 업로드가 완료되었습니다.

깔끔하게 추가된 모습

사실 이 정도는 그리 놀랍지 않습니다. 시트를 생성한 뒤 데이터를 집어넣은 것이니까요. 하지만 이 시트를 수정하고 추가하는 부분에서 놀라움을 느꼈습니다.

앞서 생성한 시트만으로는 어떤 데이터가 좋고 나쁜지 한눈에 안 보여서, 가장 좋은 결과에 서식을 입혀달라고 요청했습니다.

❯ 이 시트에서 조건부 서식을 적용해 봅시다. 각 Vocie 별 가장 수치가 높은 평가를 연한 빨간색으로 조건부 서식을 해주세요.

⏺ 각 Voice(행)별로 가장 높은 수치에 연한 빨간색 조건부 서식을 적용하겠습니다.
⏺ Bash(SHEET_ID="1sWjCgCbRjHq2QS7vsLvZ0lWe-I9n2WXBIHmeFot2IOw"…)
  ⎿  {
     … +3 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 조건부 서식이 적용되었습니다. 각 Voice 행에서 C~F열(MOS, WER, PESQ, STOI) 중 가장 높은 수치를 가진 셀이 연한 빨간색으로 표시됩니다.
  - 수식: =C2=MAX($C2:$F2)
  - 범위: C2:F6 (전체 메트릭 영역)
  - 서식: 연한 빨간색 배경
❯ 음 각 메트릭 별로 높으면 좋은게 있고, 낮으면 좋을게 있을텐데, 이걸 고려해서 조건부 서식도 가능할까요?
⏺ 네, 가능합니다. 메트릭 특성에 맞게 적용하겠습니다.
  - 높을수록 좋음 (MAX 강조): MOS, PESQ, STOI
  - 낮을수록 좋음 (MIN 강조): WER
⏺ Bash(SHEET_ID="1sWjCgCbRjHq2QS7vsLvZ0lWe-I9n2WXBIHmeFot2IOw"…)
  ⎿  {
     … +42 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 적용 완료했습니다.
  - MOS, PESQ, STOI: 각 열에서 가장 높은 값이 연한 빨간색 (MAX)
  - WER: 가장 낮은 값이 연한 빨간색 (MIN) — 에러율이므로 낮을수록 좋음
❯ 이제 이 시트에서 7행에 각 열에 평균을 넣어줄 수 있나요?
⏺ Bash(SHEET_ID="1sWjCgCbRjHq2QS7vsLvZ0lWe-I9n2WXBIHmeFot2IOw"…)
  ⎿  {
     … +4 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 7행에 각 메트릭의 평균을 AVERAGE 수식으로 추가했습니다. 시트에서 값이 자동 계산됩니다.

조건부 서식까지 완료

처음에는 WER(Word Error Rate)이라는 수치가 낮을수록 좋은 것임에도, 높은 수치에 빨간색을 칠하는 실수를 하기도 했습니다. 그래서 각 메트릭의 특성에 맞춰 조건부 서식을 다시 적용해달라고 요청하니 제대로 수정해 주었습니다.

또한 표 하단에 평균 수치가 없어서 평균값을 구하는 수식을 추가해달라고 요청했는데요. 직접 계산해서 넣는 게 아닌 진짜 수식을 넣어서 해결한 모습도 인상적이었죠.

그 다음은 이렇게 완성된 시트를 JSON 파일로 가져오는 것도 가능했습니다. gws CLI는 시트의 내용을 긁어와 JSON 파일로 내보내는(Export) 기능도 함께 제공하기 때문입니다.

❯ 시트에 있는 데이터를 JSON으로 뽑아주세요.

⏺ Bash(gws sheets spreadsheets values get \
        --params "{\"spreadsheetId\":\"1sWjCgCbRjHq2QS7vsLvZ0lWe-I9n2WXBIHmeFot2IOw\",\"range\":\"Sheet1!A1:F6\"}")
  ⎿  {
     … +51 lines (ctrl+o to expand)
⏺ 데이터를 JSON 파일로 저장하겠습니다.
⏺ Write(evaluation_results.json)
[
  {"Voice": "Aria", "Language": "ko", "MOS": 4.21, "WER": 0.032, "PESQ": 3.85, "STOI": 0.96},
  ...
  {"Voice": "Ella", "Language": "ja", "MOS": 4.19, "WER": 0.038, "PESQ": 3.78, "STOI": 0.95}
]

이게 된다는 건 시트에 있는 내용을 내 코드로 가져오거나, 과거의 시트를 가져와 데이터를 분석할 때도 용이하다는 뜻입니다. 내용이 너무 길어져 예시를 더 가져오진 못했지만, 핵심은“시트의 세부적인 내용을 반복해서 수정할 수 있고, 조건부 서식과 수식을 손쉽게 적용할 수 있을 뿐 아니라, 시트 데이터를 JSON 형식으로 언제든 추출할 수 있다”라는 점입니다.

지금 보여드린 기능은 그야말로 새발의 피에 불과합니다. 현재 제 실무에서는 이보다 훨씬 더 많은 데이터와 복잡한 수식, 그리고 차트까지 한꺼번에 다루고 있습니다. 이 도구가 어디까지 해낼 수 있을지 저도 감이 오지 않는 상태입니다.

다음으로 스프레드시트만큼이나 자주 쓰는 도구가 구글 캘린더(Calendar)인데요. 이 캘린더 역시 gws CLI로 사용할 수 있습니다.

Google Calendar 사용

저희 회사에서는 Google Calender를 통해 회의를 잡고, 회의실을 추가하는 용도로 사용합니다. 또 개인적인 용무, 바쁨 상태를 Calendar에 추가하여 방해 금지 모드로 사용하는 경우도 있습니다. Calendar에 회의를 초대하는 부분이 가장 어려운 지점인데요. 회의에 참여하시는 분들의 빈 일정을 각각 확인하고, 그 시간에 비어 있는 회의실까지 찾아야 합니다. 인원이 적으면 괜찮지만, 회의 참석 인원이 많아지면 더 어려워지죠.

그리고 도저히 위 조건들이 안 맞을 때도 충분히 있습니다. 그러면 특정 분께 기존 일정을 좀 옮겨주실 수 있냐고 부탁드리면서 겨우 회의를 잡습니다. 하지만 gws CLI와 AI 에이전트가 함께하면 이 복잡한 과정도 전혀 두렵지 않습니다. 예시를 보시죠.

❯ 내일 성현님과 현승님이랑 스트리밍 관련해서 sync 업을 해야합니다. 
빈 회의실을 찾고, 빈 시간을 찾아서 후보지를 알려주세요.

⏺ 내일 일정과 회의실 정보를 확인하겠습니다.
⏺ 내일(3/11) 세 분의 일정과 회의실 예약 현황을 분석했습니다.
  참석자 일정 요약
  추천 후보
  후보 1: 13:00 - 14:00 (1시간)
She
  - 성현님 사무실 도착 직후, 세 분 모두 비는 시간
  - 빈 회의실:
    - HQ-5-Turing (5인)
    - HQ-5-Moon (4인)
    - HQ-5-Venus (6인)
  후보 2: 16:00 이후 (오후 늦은 시간)
  - 현승님 MADI 미팅 이후, 세 분 모두 비는 시간
  - 빈 회의실:
    - HQ-5-Turing (5인)
    - HQ-5-Earth (4인)
    - HQ-5-Sun (6인)
  ---
  참고: 성현님이 오전엔 재택이라 오후에만 오프라인 미팅이 가능합니다. 
  13:00-14:00 + Turing/Moon 조합이 가장 깔끔해 보입니다. 
  원하시는
 후보를 선택해주시면 캘린더에 일정을 잡아드리겠습니다.

이렇게 바로 에이전트가 어느 회의실을 잡아야 할지, 어떤 후보가 좋을지 빠르게 파악했습니다. 이 회의는 30분이면 충분한 안건이었는데, 오후 4시에 진행하면 모든 분들의 업무 흐름이 끊길 것 같더군요. 그래서 오후 1시 30분부터 2시까지, 3인 기준으로 'Moon 회의실'을 잡아달라고 에이전트에게 요청했고, 손쉽게 회의를 예약할 수 있었습니다.

Gmail 사용기

저는 주로 스프레드시트와 캘린더를 많이 쓰고 다른 기능은 크게 사용하지 않는 편인데요. 이번에는 실험 삼아, '오랫동안 나를 괴롭히던 문제로부터 해방될 수 있을까?' 하는 생각으로 Gmail도 한번 테스트해 보았습니다.

제 오랜 고민은 바로 '자주 보지는 않지만 꾸준히 날아오는 메일'을 필터링하는 것이었습니다. 이 메일들이 받은 편지함에 쌓이지 않게 걸러내어 불필요한 알림을 차단하고 싶었죠. (예를 들면, 타입캐스트 정기 업데이트나 데이터독(Datadog)의 시스템 이메일 알림 같은 것들입니다.) 그런데 놀랍게도 이 역시 에이전트를 통해 처리할 수 있었습니다. 어떻게 해결했는지 예시를 한번 보시죠.

❯ 'Datadog' via dev도 필터링되면 좋겠습니다.

⏺ Bash(# Create filter for Datadog via dev
      gws gmail users settings filters create --params '{"userId":"me"}' --json '{…)
  ⎿  {
       "action": {
         "addLabelIds": [
     … +12 lines (ctrl+o to expand)
⏺ Bash(# Find and batch process existing Datadog via dev emails
      gws gmail users messages list --params '{"userId":"me","q":"from:dev@neosapience.com subject:Datadog","…)
  ⎿  Done
  ⎿  (timeout 1m)
⏺ 완료했습니다.
  - 필터 추가: from:dev@neosapience.com + subject:Datadog → Datadog 라벨 + 아카이브
  - 기존 메일 정리: 기존에 쌓여있던 Datadog via dev 메일도 전부 라벨링 + 아카이브 처리
  이제 직접 오는 Datadog(dtdg.co)과 dev 그룹 경유 Datadog 둘 다 자동으로 필터링됩니다.

빈번하게 오는 잘 보지 않는 메일의 라벨을 붙여 알람이 안 오게 하기

메일함이 늘 데이터독(Datadog) 알림과 정기 업데이트 소식에 파묻혀 있어, 중요한 메일을 놓칠 때가 많았습니다. 이상하게 알림 설정을 꺼두어도 계속 메일이 날아오더라고요. 나름 오랜 숙원 사업이었는데, 덕분에 1년 반 동안 고통받던 것에서 해방될 수 있었습니다.

구글 프레젠테이션(Google Slides) 활용기

여기서 순전히 호기심이 발동해, gws CLI와 AI 에이전트의 조합이 과연 어디까지 해낼 수 있는지 추가로 실험해 보았습니다. Opus 4.6의 성능이 어느 정도인지도 궁금했거든요. (이 글이 쓰여진 26년 4월 기준, 현재는 Opus 4.8까지 나옴)

구글 슬라이드도 잘 만들고 수정할 수 있는지 테스트해 보았습니다. 당장 필요한 PPT는 없었기에, Opus 4.6에게 이렇게 주문했습니다. “혹시 아무 주제나 좋으니, 슬라이드를 구성해서 발표가 가능할 정도로 PPT 내용을 채워줄 수 있나요? 창의성을 마음껏 뽐내봅시다.”라고 했더니, 뭔가 뚝딱 만들어줬습니다. 그리고 결과물을 보고 꽤나 놀랐죠.

디자인 감각이 저보다 낫네요.

딱히 오류라고 볼 만한 게 없을 정도로 너무 깔끔하게 프레젠테이션을 만들어냈습니다. 디자인마저 제가 직접 만든 것보다 나았고요. 심지어 "두 번째 페이지에 있는 올림푸스산 관련 내용을 좀 더 재미있게 바꿔달라"고 요청해 보았는데요. 전체 틀을 깨지 않고, 그 부분만 정확하게 수정하는 것 역시 가능했습니다.

문득 'Sonnet 4.6에서도 이만큼 잘 해낼 수 있을까? 아니면 Gemini나 GPT 5.4 같은 다른 모델들은 얼마나 더 잘할까?' 하는 호기심이 생겼습니다. 마침 Sonnet 4.6은 당장 테스트해 볼 수 있는 환경이었기에, 똑같은 프롬프트로 시켜보았습니다.

이 발표 자료로 발표하면 망해버릴지도 모르겠네요.

Sonnet 4.6은 프레젠테이션 서식의 전반적인 통일성은 잘 유지했으나, 다양성이 다소 부족하고 단순히 글자를 나열하는 수준에 그쳤습니다. 확실히 모델 간의 성능 차이가 드러나는 부분이었습니다.

마무리하며

위 실험들은 모두 Claude 4.6 Opus에서 진행되었습니다. 앞으로 Gemini Pro나 GPT 같은 타사 모델에서는 또 어느 정도의 퍼포먼스를 보여줄지 무척 기대됩니다.

아마 Sonnet 4.6과 Opus 4.6을 간단하게 비교했을 때, 퀄리티 차이가 드러난 걸 보면 꽤 재밌는 비교가 될 것 같습니다.

최근 LLM들은 에이전트로서 얼마나 자율적이고 정밀하게 동작하는지 평가하는 '에이전틱(Agentic) 벤치마크'를 앞다투어 추가하고 있습니다. 실제로 Sonnet 4.6 출시 당시에도 이러한 에이전틱 벤치마크 성과를 주요 지표로 내세우기도 했죠.

터미널에서 작업을 수행하거나, 스프레드시트를 조작하고, 프레젠테이션을 생성·편집하는 등 컴퓨터를 직접 제어하는 능력을 평가하는 것입니다. 실제로 구글 스프레드시트 API 호출 능력을 측정하는 ToolBench, 스프레드시트 조작 능력을 평가하는 SpreadsheetBench, 슬라이드 편집 능력을 평가하는 TSBench 같은 벤치마크가 이미 존재합니다. 이러한 벤치마크가 존재하면 모델을 개선할 때 이를 반영하게 되므로, 성능은 더 좋아질 수밖에 없습니다. 앞으로의 발전이 더욱 기대되는 이유입니다.

에이전트 통합업체 AI 벤처 스튜디오 조사에 따르면, 전 세계 인구의 84%는 아직 AI를 한 번도 써본 적이 없으며, 유료 사용자는 0.3%, AI로 실제 시스템을 구축하는 사람은 0.04%에 불과하다고 합니다. 지금 AI가 주는 생산성을 제대로 누리고 있는 사람은 사실상 일부 개발자뿐인 셈입니다.

앞으로 gws CLI 같은 도구가 더 많아지고 AX가 자리 잡아서, 개발자가 아닌 일반 사용자도 자연어 한 줄만으로 이러한 생산성을 체감할 수 있는 날이 하루빨리 오기를 기대해 봅니다.

<원문>

gws CLI + Claude Code 사용기

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바이브 코딩을 만난 1년, 40대 비개발자에게 일어난 일들

1년 전의 저는 지금의 저를 믿지 못했을 겁니다

2025년 4월의 어느 평일 밤이었습니다. 육아를 마치고 책상에 앉아, 처음 맡은 외주 작업의 에러 메시지를 한참 동안 멍하니 보고 있었습니다. 영어로 길게 늘어선 그 메시지를 그대로 AI에 붙여 넣고, 한 줄씩 다시 물어보며 새벽을 보냈습니다. 그때 마음 한편에는 ‘이게 정말 될까?’ 하는 의심이 있었지만, 다른 한편에는 ‘죽이 되든 밥이 되든 일단 끝까지 한번 해보자’는 생각이 더 컸습니다.

그렇게 한 건, 또 한 건. 거창한 계획 없이 맡은 일을 하나씩 끝내다 보니 1년 사이 진행한 외주 작업이 어느덧 120건을 넘어가 있었습니다. 처음부터 뚜렷한 성과를 목표로 세웠던 것은 아닙니다. 다만 그날 밤의 에러 메시지를 끝까지 풀어보고 싶었고, 맡은 일을 가능한 한 책임지고 마무리해 보고 싶었습니다.

돌아보면 그 작은 시작은 예상보다 멀리 갔습니다. 현재 외주 누적 매출은 5,000만 원을 넘었습니다. 요즘IT에 첫 기고를 했고, 카카오 AI TOP 100 Finalist에 선정됐으며, 두 번의 해커톤에서 연속으로 대상을 받았습니다. 카카오 AI 앰버서더로 활동하게 됐고, 책도 출간했습니다. 그리고 최근에는 본업의 방향까지 바꾸기 시작했습니다.

<출처: 작가>

솔직히 말하면, 저도 이 목록을 다시 읽을 때마다 좀 얼떨떨합니다. 1년 전의 저는 이 중 단 하나도 자신 있게 그릴 수 없는 사람이었습니다. 그래서 이 글은 자랑이 아니라, 평범한 40대 직장인이 AI를 만나서 겪게 된 1년 동안의 변화를 기록으로 적어 보려고 합니다. 평범한 누구나 AI를 통해 많은 것들을 이룰 수 있다는 경험을 나누고자 합니다.

AI가 가져다준 새로운 능력: 바이브 코딩

제가 처음 AI를 만났을 때는 ChatGPT에게 미래 직장 생활에 대한 두려움을 털어놓고 있었습니다. 단순 상담으로 시작해 점차적 업무적인 질문으로 넘어가게 됐습니다. 그리고 GPT가 알려주는 대로 VS Code를 설치하고, 코드를 복사 붙여넣기 하면서 첫 번째 간단한 업무 자동화 프로그램을 만들었습니다. 이게 저의 첫 바이브 코딩 경험이었고, 제 인생을 바꾸게 될 줄은 상상하지 못했습니다.

지금도 내가 무언가를 컴퓨터로 만들어낼 수 있다는, 그때의 벅찬 기분을 기억하고 있습니다. 아이디어를 현실로 옮길 수 있다는 것, 그리고 그걸 빠르게 구현할 수 있다는 점 때문에 저는 바이브 코딩에 흠뻑 빠지게 되었습니다. 그러면서 제 업무뿐 아니라, 동료들의 아이디어를 받아 간단한 자동화 프로그램을 만들어 배포하는 경험까지 하게 되었죠.

회사 밖에서도 내 기술이 통할까? 외주 개발 도전

나와 동료들의 자동화 도구를 만들다 보니, 문득 회사 밖에서도 이게 통할지 궁금해졌습니다. 거창한 포부는 아니었습니다. 단돈 1만 원이라도 누군가 내 결과물에 값을 치른다면, 그건 제 기술이 회사 안에서만 쓸모 있는 게 아니라는 증거가 될 것 같았습니다. 그래서 늦은 밤 아이를 재우고 노트북을 열어, 외주 플랫폼에 조심스럽게 상품을 하나 등록했습니다. 그렇게 한 건, 또 한 건 맡다 보니 어느새 1년이 지나 있었습니다. 돌아보니 작업은 120여 건을 넘었고, 누적 매출도 5,000만 원을 넘어서 있었습니다.

매출보다 더 뿌듯한 것은 지금까지 유지하고 있는 평점 5.0점입니다. 바이브 코딩으로 만든 결과물도 회사 밖 고객 앞에서도 충분히 통한다는 걸, 이 점수가 말해 준다고 생각합니다.

<출처: 작가>

경험이 쌓이면서 저만의 노하우가 생겼고, 문제를 바라보는 시각도 넓어졌습니다. 그리고 이 경험은 회사 밖에만 머물지 않았습니다. 다시 회사 안으로 돌아와, 안과 밖에서 동시에 성과를 내는 선순환을 만들어 줬습니다. 덕분에 사내에서도 규모 있는 프로젝트들을 단독으로 맡게 되었고, 이 이야기들은 훗날 이직 과정에서 중요한 포트폴리오가 되었습니다.

경험을 글로 옮겨 봤더니: 작가 활동 시작

2025년 10월, 그 경험을 처음 글로 옮겼습니다. 요즘IT의 첫 기고였습니다. 그전까지 저는 다른 사람의 콘텐츠를 '소비하는 사람'이었습니다. 그런데 막상 제 시행착오를 정리해 보니, 누군가에게는 그 어설픈 기록도 참고가 될 수 있었습니다. "40대 비개발자도 이렇게 시작할 수 있구나"라는 댓글을 보면서, 처음으로 내 경험도 누군가에게 도움이 될 수 있겠다고 생각했습니다.

요즘IT에 기고한 글들 <출처: 작가>

글이 누군가에게 닿는 경험은 생각지 못한 곳으로 이어졌습니다. 카카오톡 오픈채팅방에서 사람들과 바이브 코딩 경험을 나누던 무렵이었습니다. 그곳에는 바이브 코딩으로 수익을 내고 싶어 하는 분이 많았지만, 정작 실제로 돈을 벌어 본 사람은 드물었습니다. 지금도 그렇지만 당시에는 더욱 희귀한 경험이었죠. 그래서였는지, 제가 외주 경험을 풀어놓을 때마다 사람들의 관심이 모였습니다.

그러던 어느 날, 그 방에서 제 이야기를 지켜보던 한 출판사 편집자분이 먼저 연락을 주셨습니다. 책을 한번 써 보지 않겠냐는 제안이었습니다. '언젠가 내 이름으로 된 책 한 권 내보고 싶다'는 막연한 꿈은 있었지만, 그게 IT 서적이 될 줄, 그것도 이렇게 찾아올 줄은 상상도 못 했습니다.

바깥에서 나를 알아봐 주기 시작했다: 대외 활동

<출처: 작가>

이렇게 글과 책으로 분에 넘치는 기회가 이어졌지만, 사실 마음 한편에는 비개발자인 내가 이런 기회를 누려도 되는 걸까 하는 의심이 늘 있었습니다. 그 무렵 카카오가 주최한 AI 경진 대회 AI TOP 100 Finalist에 선정됐습니다. 그 의심을 다 지워 준 건 아니지만, 적어도 내가 여기 있어도 되겠다는 작은 자신감 하나는 생겼습니다.

그러자 이번엔 내가 어느 정도 위치인지 제대로 확인해 보고 싶어졌습니다. 그렇게 참가한 두 번의 해커톤에서 연속으로 대상을 받았습니다. 첫 번째 대상은 솔직히 운이 좋았다고 생각했습니다. 그런데 두 번째 대상을 받고 나니, 이게 우연만은 아닐 수도 있겠다는 마음이 들었습니다.

돌아보면 해커톤은 제가 해 오던 일과 묘하게 닮아 있었습니다. 주최자의 기획 의도와 주제, 평가 기준을 읽고 무엇을 만들지 정하는 일은 회사에서 늘 하던 기획 업무와 비슷했고, 짧은 시간 안에 문제를 정의하고 빠르게 만들어 내는 일은 외주 개발로 이미 몸에 익은 것이었습니다. 거기에 바이브 코딩이 더해지니 좋은 결과로 이어졌습니다. 그러면서 AI 시대에는 나이가 약점이 아니라 오히려 강점이 될 수도 있겠다는 생각을 처음으로 하게 됐습니다.

그리고 2026년 3월, 카카오 AI 앰배서더가 되었습니다. 한 번의 대회 결과로 받는 상과 달리, 앰배서더는 제 경험을 꾸준히 나눠도 좋다고 인정받은 자리였습니다. 비개발자인 내가 여기까지 와도 되나 싶던 마음이, 그렇게 조금 더 가벼워졌습니다.

<출처: 카카오 AI 앰배서더>

마치며: 방향과 속도가 달라진 1년

가장 예상하지 못한 변화는, 이 모든 일이 '부업'에서 끝나지 않았다는 점입니다. 작은 외주에서 시작한 실험이 글쓰기와 대외 활동, 해커톤을 지나 결국 본업의 선택지까지 넓혀 주었습니다. 1년 전의 저는 제 커리어가 이런 방향으로 움직일 수 있다는 걸 상상조차 하지 못했습니다.

물론 여전히 부족한 게 많습니다. 지금도 새로운 기술 앞에서는 머리가 복잡해지고, 낯선 에러 메시지를 보면 긴장하고, 중요한 결정 앞에서는 망설입니다. 1년이 지났어도 그건 별로 달라지지 않았습니다.

그런데 딱 하나 달라진 게 있다면, 그 망설임 앞에서 '일단 해보자'고 노트북을 여는 일이 더 이상 두렵지 않다는 겁니다. 외주도, 글도, 대회도, 이직도 다 그렇게 시작됐습니다. 그리고 얼마 전, 집필 제안을 받은 지 6개월 만에 1년의 경험을 담은 한 권의 책이 세상에 나오게 되었습니다. 바이브 코딩과 외주 개발을 하며 부딪히고 배운 것들을, 1년 전의 저 같은 누군가에게 건네고 싶은 마음으로 정리했습니다.

돌이켜보면 이 모든 변화가 제가 특별해서 일어난 일은 아니라고 생각합니다. 흔히 AI가 기업의 생산성을 끌어올린다고들 하지만, 그 힘은 기업만의 것이 아니었습니다. 평범한 개인도 향상된 생산성을 무기로, 1년 전이라면 엄두도 못 냈을 일들을 해낼 수 있는 시대가 됐습니다.

혹시 'AI가 나를 어디까지 바꿔 줄까' 의심스러운 분이 계시다면, 평범한 제 이야기가 작은 증거가 될 수 있을 것 같습니다. 거창한 목표는 아직 없어도 괜찮습니다. 회사에서 매주 반복하는 작업 하나, 머릿속에만 있던 작은 도구 하나, 이번 주 안에 끝낼 수 있는 어설픈 시도 하나면 충분합니다. 그다음 장면이 어떻게 이어질지는 저도 잘 모릅니다. 다만 1년 전의 저처럼, 일단 한번 시작해 보시길 권하고 싶습니다.

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AI 검색 엔지니어가 본 GEO: 무엇이 인용을 결정하는가

김윤기 라이너 엔지니어 | GEO 팩트체크 세미나 '실제 살펴보는 GEO 오해와 진실' 세 번째 강연

이 글은 2026년 5월 21일, 요즘IT가 라이너(Liner)의 후원을 받아 주최한 'GEO 팩트체크 세미나' 에서 세 번째 강연자로 나선 김윤기 라이너 엔지니어의 발표 내용을 1인칭 시점으로 정리한 글입니다.

안녕하세요. 저는 라이너에서 검색 엔진 엔지니어로 일하고 있는 김윤기라고 합니다. 저는 SEO나 GEO를 전문적으로 하는 사람은 아니어서 실제로 SEO, GEO 하시는 분들이 어떤 일을 하시는지는 정확히 모릅니다. 그런데 주변에서 SEO, GEO를 실행해 보시다가 기술적으로 맞는지에 대해 질문을 많이 해 주셔서 알게 되는 것들이 있는데요. 엔지니어의 관점에서는 명확한 사실들이 업계 실무자들에게는 다소 혼란스럽게 다가가는 경우가 있는 것 같습니다. 그래서 오늘은 실제 '검색 엔진이 어떻게 돌아가는가'라는 기술적 관점에서 GEO에 대한 인사이트를 공유해 드리고자 합니다.

본격적인 이야기에 앞서 저희 라이너를 짧게 소개해 드리자면, 전 세계 1,300만 명 이상의 사용자가 이용하는 AI 검색 서비스입니다. 전체 사용자의 95%가 해외 유저이며, 챗GPT처럼 대화형 검색 기능을 제공하면서도 '출처의 신뢰도'를 최우선으로 삼고 있습니다. 최근에는 정확한 출처를 필요로 하는 연구자들을 위해 특화된 자체 검색 엔진 'Liner Scholar'를 출시하기도 했습니다.

라이너 김윤기 머신러닝 엔지니어 <출처: 요즘IT>

AI 검색은 어떻게 동작하는가

기존 구글과 같은 전통적인 검색 엔진에서는 정보 획득을 위해 주로 '키워드'를 입력했습니다. 예를 들어 GEO와 SEO의 차이가 궁금하다면 보통GEO vs SEO라고 검색했을 것입니다. 기존에는 이렇게 키워드로 검색해 나온 URL들을 사용자가 직접 클릭하고 정보를 취합해 인사이트를 도출해야 했습니다.

하지만 AI 검색 엔진에서는 다릅니다. 사용자는 “GEO와 SEO의 차이가 무엇이고, GEO를 위해 어떤 액션을 취할 수 있을까?”처럼 복잡한 서술형 질문을 던집니다. AI 검색 엔진은 이 과정을 대신 수행해 사용자에게 최종적인 인사이트를 바로 제공합니다.

초기 AI 검색 시장에서는 여전히 키워드 위주의 검색이 많았지만, 점차 서술형 프롬프트 입력이 주류가 되고 있습니다. 그렇다면 AI 검색 엔진은 이러한 복잡한 입력을 어떻게 이해하고, 검색을 수행하여, 답변을 생성할까요? 그 과정을 크게 3단계로 나누어 보겠습니다.

1단계: 쿼리 분해

복잡한 서술형 쿼리가 들어오면, AI는 이를 키워드 기반의 여러 쿼리로 잘게 쪼갭니다. 이를 앞선 강연에서도 언급된 '쿼리 팬아웃'이라고 합니다. 하나의 유저 쿼리를 해결하기 위해 AI가 질문을 다각도로 나누고, 이를 기존 서치 엔진에 각각 검색합니다. 쿼리가 3개로 나뉘었다면 검색을 세 번 수행해 결과를 모으는 것입니다. 유저의 서술형 질문을 그대로 검색하지 않는 이유는, 현재 우리가 활용하는 기존 서치 엔진들이 철저히 '키워드 기반'으로 최적화되어 있기 때문입니다.

AI 검색 엔진은 사용자의 복잡한 서술형 쿼리를 키워드 기반의 입력으로 바꾸어 검색 엔진(Search Engine)에 여러 번의 검색을 수행한다. 이렇게 서술형 쿼리를 키워드 기반의 여러 쿼리로 잘게 쪼개는 것을 ‘쿼리 팬아웃’이라고 한다. <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

2단계: 검색 결과(SERP)에서 스니펫 보기

그렇게 해서 각 검색 결과물을 가져옵니다. 그런데 각 쿼리에 대한 검색 결과를 가져오더라도 AI가 모든 문서의 본문을 다 읽는 것은 아닙니다. 우선 검색 결과 페이지에 노출되는 '제목'과 짧은 설명인 '스니펫(Snippet)'만을 읽어옵니다. 구글에서 검색하면 검색 페이지의 제목과 그 아래에 짧은 설명 한두 줄 정도가 나오는데요, 그걸 스니펫이라고 합니다.

제목과 스니펫을 가져온 다음에, AI가 검색 결과 상위 10개~30개 정도를 보고, 그중에서 유저의 쿼리를 해결하는 데 도움이 될 것 같은 일부 문서들을 3개~5개 선별합니다. 그렇게 선택된 소수의 문서에 크롤러를 보내서 실제 본문을 가져옵니다.

쿼리 팬아웃을 통해 검색하고, 그렇게 검색 페이지에 노출되는 '제목'과 '스니펫'을 가져와 검색 결과 상위 10~30개 정도를 본 뒤 그중 3~5개 문서를 선별해 크롤러를 보내 실제 본문을 가져온다. <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

3단계: AI가 답변 생성 + 인용 달기

이제 제목과 스니펫, 그리고 그중에서 선별해 가져온 본문 정보를 잘 이용해서, AI가 최종적으로 인용을 포함한 답변을 만들어냅니다. 이것이 AI 검색 엔진의 전체적인 흐름이라고 할 수 있습니다.

왜 모든 문서가 아니라 일부 문서에서만 본문을 가져오는지 의문이 들 수 있습니다. 그건 AI에게 입력을 넣어줄 수 있는 길이(Context Window)에 한계가 있기 때문입니다. 그래서 정말 유용하다고 판단되는 것만 본문을 가져와서 AI에 넣어주는 것입니다. 그리고 그 본문을 선택하기 위해서는 제목과 스니펫을 보는 것이죠.

이렇게 가져온 정보들을 가지고 AI가 답변을 써 내려갈 때, 인용을 달게 되는데요. 이는 사람이 글을 쓰는 방식과 동일합니다. 특정한 주장을 할 때 그 근거가 되는 문장이 포함된 문서를 가져와 출처를 밝히는 것입니다. AI도 마찬가지입니다. 그래서 스니펫만 노출되는 것보다 본문 전체가 AI에게 읽혀야 실제 인용으로 이어질 확률이 높아집니다.

스니펫만 보고 인용하기는 어렵고, 본문을 봐야 인용할 가능성이 높아지는 것이죠.

AI 검색엔진은 위 1~2단계, 즉 쿼리 팬아웃을 통한 제목, 스니펫 정보를 기반으로 선별을 통해 가져온 본문 정보를 이용해 답변을 생성한다. <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

AI 검색 엔진 원리로 풀어보는 GEO 오해와 진실

기본적인 흐름을 설명했으니, 이제 많은 분들이 갖고 계신 의문에 대해서 답해 보려고 합니다. 오늘 GEO 팩트체크 세미나의 패널 토크에서 모더레이터로 참여하시는 라이너 콘텐츠 리드를 통해서 미리 질문을 받았습니다.

Q1. 사이트 속도, 렌더링 전략, 전통적인 SEO 시그널이 GEO에서도 중요한가요?

네, 중요합니다. 앞서 설명드린 AI 검색 엔진의 흐름을 떠올려봅시다.AI는 쪼개진 키워드 쿼리를 기반으로 기존 검색 엔진의 결과를 활용합니다. 즉, 일단 상위 10~20위권 내에 노출(SEO)이 되어야만 AI가 제목과 스니펫을 읽을 기회조차 얻을 수 있습니다. 그렇기 때문에 SEO가 안 되어 있으면 GEO도 당연히 안 된다, 이것이 당연한 사실이라고 보시면 될 것 같습니다.

즉 AI 검색이 기존의 서치 엔진을 그대로 이용하기 때문에, SEO에서 유효했던 전략은 여전히 유효하다고 할 수 있습니다. 다만 SEO가 충분조건은 아니고, 필요조건이라고 이해해 주시면 됩니다.

AI 검색 엔진의 작동 방식을 고려했을 때, 사이트 속도나 렌더링 전략 등 기존 SEO에서 유효했던 전략은 GEO에서도 유효하다 <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

Q2. GEO에서 그레이햇(Gray-hat)이나 블랙햇(Black-hat) 기법이 실제로 작동하나요?

일부는 작동하는 것도 있고, 일부는 그렇지 않습니다.

우선 Prompt traffic abuse 기법은 작동하기 어렵습니다. 같은 프롬프트를 AI에 계속 입력해서 AI에 노출되게 하겠다는 기법인데요. 검색 엔진에서 똑같은 검색어를 날려서 우리 사이트를 상단에 노출시키겠다는 기법과 같은 것이죠. 이건 작동하기 어렵습니다. 하지만 AI가 어떤 콘텐츠를 인용할지 결정하는 데는 사용자 트래픽 규모가 영향을 주지 않습니다.

반면, 페이지 중간에 AI만 읽을 수 있도록 숨겨진 지시어를 넣는 ‘HTML Injection’ 방식은 당장은 통할 수도 있습니다. 하지만 LLM 모델과 탐지 기법은 지금 이 순간에도 비약적으로 발전하고 있습니다. 한때 챗GPT가 폭탄 만드는 법도 친절하게 알려주던 시절이 있었지만 지금은 철저히 막힌 것처럼요. 이런 꼼수들은 조만간 무력화될 가능성이 높으니 아까운 리소스를 낭비하지 않으셨으면 좋겠습니다.

Q3. 페이지 내 위치에 따른 인용의 차이가 있나요?

네, 위치가 꽤 중요합니다. 두 가지 측면에서요.

첫째, 앞서 강조했듯 AI가 본문을 읽을지 말지 결정하는 기준은 제목과 스니펫입니다. 검색 결과에 노출되는 텍스트가 AI에게 '이 페이지에 유용한 정보가 있다'는 확신을 줄 정도로 매력적이어야 합니다.

둘째, 본문을 가져온다고 해도 전부 다 가져오지는 않습니다. 본문 길이가 너무 길면 전부 다 가져올 수 없어서, 앞에서부터 적당히 잘라서 가져오게 됩니다. 그래서 중요한 정보는 앞쪽, 페이지 상단에 두는 게 유리합니다.

Q4. FAQ 형식이 효과적이라고 하던데, 진짜인가요?

콘텐츠의 측면에서는 맞습니다. FAQ 형식 자체가 AI가 인용하기 정말 좋은 형태인 건 사실입니다. 저희 회사의 FAQ를 예로 들어 보겠습니다. “Liner, Liner Scholar, Liner Write는 무엇이 다른가요?’라는 질문이 있는데요. 어떤 유저가 “라이너 스콜라에 대해 설명해줘”라고 질문한다면, 이 FAQ에 있는 답변을 가져오기에 너무 좋은 형식입니다. 애초에 FAQ '특정 질문을 해결하기 위한 포맷'이기 때문이죠.

하지만 형식적 측면에서는 그렇지 않습니다. 정보는 구체적이지 않은데 FAQ 형식만 도입하는 건 의미가 없습니다. FAQ 형식이 효과가 있다고 말씀드린 건 FAQ의 내용이 인용될 만한 콘텐츠를 많이 갖고 있기 때문에 효과적이라는 의미입니다. FAQ 형식 자체가 의미 있는 것은 아닙니다.

AI 검색 엔진의 작동 방식을 고려했을 때, FAQ 형식은 그것이 담고 있는 콘텐츠가 충분히 유용할 경우에 효과적이며, 콘텐츠가 충분하지 않은데 단지 그 형식만 차용할 경우에는 효과적이지 않다. <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

Q5. AI 친화적 글쓰기라는 게 있나요?

이 질문도 정말 많이 해 주시는데요. 두 가지 측면에서 말씀드릴게요.

먼저콘텐츠 측면에서는 AI 친화적 글쓰기가 있을 수 있다고 말씀드리고 싶습니다.AI는 자기가 몰랐던 정보를 획득해서 유저에게 잘 전달하고 싶어 합니다. 따라서 정보량이 많고 구체적인 정보를 담고 있는 콘텐츠를 인용할 가능성이 높습니다. 그리고 그 정보가 구체적이면 AI가 쓸 만한 게 많기 때문에 좋아할 수밖에 없습니다.

예를 들기 위해 ChatGPT와 라이너에 ‘벚꽃놀이 명소 추천해줘’라고 물었습니다. 두 엔진에서 ‘벚꽃놀이 명소 Best7’ 같은 콘텐츠가 많이 인용되는 것을 볼 수 있습니다. 제목에서부터 '이 페이지에 들어가면 최소한 7곳에 대한 정보를 얻을 수 있겠구나, 정보가 풍부하겠구나'라는 시그널을 주니 인용이 잘 된다고 할 수 있습니다.

AI 검색 엔진의 작동 방식을 고려할 때, AI에 친화적인 특정한 형식이나 구조는 존재하지 않는다. 다만 구체적인 정보를 담고 있고, 또 정보량이 많은 페이지의 경우에는 AI 친화적일 수 있다. <출처: ‘GEO 팩트체크’ 세미나에서 진행된 라이너 김윤기 엔지니어의 ‘AI 검색엔진이 콘텐츠를 선택하는 법’ 발표자료>

반면 형식이나 구조 측면에서는 ai 친화적 글쓰기란 게 없습니다. 사실은 '무조건 없다'라기보다는 '없을 가능성이 있다' 혹은 '없어질 가능성이 높다'에 가깝습니다.

AI 모델은 웹페이지에 있는 데이터를 학습합니다. 이때 학습에 많이 활용된 형식을 선호하게 됩니다. A라는 형식으로 쓰인 콘텐츠를 많이 학습했다면 애초에 그런 형식으로 쓰인 글을 좋아할 수밖에 없는 것이죠. 그와 달리 B형식을 많이 학습한 모델은 B를 좋아할 것입니다.

그런데 이는 모델이 새로 업데이트될 때마다 달라집니다. 최근 GPT, Gemini와 같은 모델들은 세 달 정도에 한 번씩 업데이트하고 있는데, 그럴 때마다 모델이 선호하는 형식이나 구조가 계속 바뀔 것입니다. 그리고 그것들이 어떤 형식이나 구조를 좋아하는지는 아무도 알 수 없어요. AI를 학습시키는 분들조차도 알기 어렵습니다.

그래서 형식·구조에 매달리기보다는 정보량이 많거나 구체적인 정보를 담고 있는 페이지를 만드는 것을 더 추천드립니다.

Q6. WebMCP를 도입하면 GEO에 도움이 되나요?

도움이 되지 않습니다. WebMCP는 에이전트가 웹사이트에 들어가서 장바구니에 물건을 담거나, 로그인을 하는 등 사람처럼 행동할 수 있게 해주는 도구입니다. AI 검색의 로직에 WebMCP가 끼어들 여지가 없습니다.

굳이 따지자면, 로그인해야만 볼 수 있는 페이지에 접근할 수 있게 해주는 정도인데요. GEO와 무관하다고 생각해도 무리 없습니다.

정리: AI가 우리 페이지를 인용하게 하는 방법

오늘 전달드리고 싶었던 내용을 바탕으로, AI가 우리 페이지를 인용하게 하는 방법으로는 딱 세 가지가 중요합니다.

서치 엔진 상위에 우리 페이지가 노출되어야 합니다.즉 SEO에서 유용했던 전략은 여전히 중요하고, GEO에서의 필요조건이라고 할 수 있습니다.
AI가 우리 페이지의 제목과 스니펫을 보고 유용한 웹페이지로 인식해야 합니다.즉 중요한 정보는 스니펫에 담아야 합니다.
웹 페이지 본문의 정보가 다양하고 깊이 있어야 합니다.즉 콘텐츠의 퀄리티가 더욱 중요한 시대라고 할 수 있습니다.

이 세 가지 말씀을 드리면서 세션은 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

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클로드 코드를 떠나 오픈소스로 돌아간 이유

엔지니어들은 왜 다시 오픈소스로 회귀하는가?

클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex)와 같은 코딩 에이전트의 인기는 개발자나 바이브 코더들 사이에서 독보적입니다. 유행처럼 번지는 “이제 AI가 웬만한 신입 개발자보다 코딩을 잘한다”는 말 역시, 사실은 클로드의 Opus나 오픈AI의 GPT 같은 고성능 파운데이션 모델, 그리고 이를 기반으로 한 코딩 에이전트에 한정된 이야기 아닐까 싶습니다. 그만큼 다른 경쟁 제품과 비교해 성능이 압도적이고, 사용 경험도 편리합니다.

저 역시 지난해 말 처음 클로드 코드를 접했을 때의 신선한 충격을 아직도 기억합니다. 무엇보다 VS Code나 IntelliJ 같은 코드 에디터에서 작동하는 Copilot 등과 달리 터미널에서 작동한다는 점이 매우 독특했습니다. 간단한 설치와 권한 부여만 마치면 자연어로 ‘xxxx.py 파일의 124번째 줄 함수를 디버깅하고, main.py 파일에 통합해 줘.’라고만 명령해도, 그런 섬세한 작업까지 수행할 수 있다는 점이 꽤 센세이셔널하게 다가왔습니다.

그동안의 코딩 도구가 개발자의 생산성을 높여주는 ‘어시스턴트’에 머물렀다면, 클로드 코드는 ‘내 부하직원처럼 직접 코딩해주는 진짜 AI 에이전트’에 가까운 느낌이라고 할까요?

Claude code CLI <출처: 작가>

앤트로픽은 저와 같은 클로드 코드 지지자들의 성원에 힘입어, 2026년 기준 연환산 매출 300억 달러(약 41조 원)를 넘어설 정도로 폭발적인 인기를 누려왔습니다. 그런데 최근 들어 개발자들 사이에서 클로드 구독을 취소하는, 이른바 ‘탈클로드’ 움직임이 빠르게 늘고 있다고 합니다.

지금까지 입이 아플 정도로 클로드 코드의 장점을 이야기했지만, 사실 이 도구는 단점도 분명합니다. 가장 먼저 떠오르는 것은 막대한 토큰 소모량과 만만치 않은 가격입니다. 코덱스 같은 도구가 비교적 적은 소모량으로 인기를 얻었지만, 그 역시 본질적인 해결책은 아닙니다. 저 역시 이러한 문제로 탈 클로드를 결심했습니다. 그렇다면 대안은 있을까요?

이번 글에서는 심상치 않은 탈클로드 코드 움직임과, 그 해결책으로 떠오르는 오픈소스 코딩 에이전트 활용법을 제 경험 기반으로 소개해보려 합니다.

엔지니어들의 탈클로드 러쉬

최근 개발자들이 자주 찾는 커뮤니티 레딧(Reddit)에서 눈에 띄는 스레드 하나를 발견했습니다.

I am cancelling my Claude Pro subscription and here's my honest take.
클로드 프로 구독 취소합니다. 솔직한 후기

<출처: Reddit r/PromptEngineering>

댓글창은 비슷한 경험담으로 가득했습니다.

나만 그런 게 아니었구나. 어제도 오전에만 제한이 3번 걸렸어.
Pro 플랜인데 Free tier보다 못한 느낌. 농담 아니고.
월 20달러 내면서 매일 ‘사용 한도 초과’ 보는 게 정상인가요?
방금 전환했습니다. DeepSeek + Ollama 조합. 솔직히 후회 없어요.

한때 “클로드 없이 어떻게 개발해?”라고 말하던 개발자들이, 이제는 집단으로 ‘탈클로드’를 선언하고 있는 것입니다.

이 같은 엔지니어들의 탈클로드 움직임은 역설적으로 앤트로픽의 엄청난 성공에서 비롯됐습니다. 클로드 코드는 단순한 대화형 AI보다 훨씬 많은 컴퓨터 자원을 사용합니다. 파일을 읽고, 코드를 분석하고, 여러 파일을 동시에 수정하는 것은 물론 터미널 명령어까지 실행해야 하기 때문입니다. 사용자가 AI에 명령을 내릴 때마다 거대한 서버 자원이 쉬지 않고 돌아가야 하는 셈입니다.

결국 앤트로픽은 불가피한 선택을 내렸습니다. 바로 사용량 제한(rate limit)을 대폭 강화한 것입니다. 그로 인해 Pro 플랜 사용자조차 하루 몇 시간만 집중적으로 작업하면 “사용 한도 초과” 메시지를 마주했습니다.

<출처: 인터넷 커뮤니티>

1. 예측 불가능한 블랙박스

이런 상황을 키우는 더 큰 문제가 있습니다. 사용량 기준이 완전히 불투명하다는 점입니다. 앤트로픽 지원팀에 “정확히 얼마나 쓸 수 있는 건가요? 요청 횟수, 토큰 수, 아니면 시간?”이라고 문의했을 때 돌아온 답변은 애매했습니다.

“구체적인 한도는 공개하지 않습니다. 사용 패턴과 시스템 부하에 따라 달라질 수 있습니다.”

결국 사용자는 언제 제한이 걸릴지 예측조차 할 수 없습니다. 똑같은 작업을 해도 어떤 날은 하루 종일 문제없지만, 어떤 날은 2시간 만에 막히기도 합니다.

실제로 한 개발자의 실험 결과에 따르면, 중간 규모 프로젝트 리팩터링(refactoring)은 약 2시간 30분 후 제한이 걸렸고, 여러 파일을 수정하는 신규 기능 개발은 약 3시간, 버그 디버깅 작업은 약 4시간 후 제한에 도달했습니다. 풀타임으로 일하는 개발자라면, 점심시간도 오기 전에 소진되는 것입니다.

저 역시 정확히 같은 문제를 겪었습니다. 데모 마감 2시간 전, AI 에이전트 데모에서 치명적인 버그를 발견했습니다. “괜찮아, 클로드한테 맡기면 10분이면 해결돼”라고 생각하며 코드 수정을 시작했는데, 불과 5분 만에 화면에 메시지가 떴습니다.

You've reached your usage limit. Please try again in 4 hours.
사용 한도에 도달했습니다. 4시간 후에 다시 시도해주세요

그 순간 머릿속이 하얘졌습니다. 결국 Gemini를 급하게 사용하고 Cursor로 보조한 다음, Stack Overflow를 뒤져가며 간신히 문제를 해결했습니다. 데모는 무사히 끝났지만, 그날 밤 한 가지를 깨달았습니다.

제 생계가 걸린 도구가 가장 필요한 순간에 작동하지 않는다면, 과연 그 도구를 믿을 수 있을까요?

2. 공지 없는 정책 변경

더 강한 결정타는 올해 2월 말 터졌습니다. 갑자기 같은 작업을 해도 이전보다 훨씬 빨리 제한이 걸리기 시작한 것입니다.

당시 어제까지 멀쩡하게 쓰던 프로젝트가 오늘은 2시간 만에 막혔다는 불만부터, 사전 공지도 없이 이런 변경을 하는 건 사실상 일방적인 계약 변경 아니냐는 항의까지 이어졌습니다. 하지만 지원팀에 문의한 사람들이 받은 답변은 “시스템 최적화”라는 모호한 설명뿐이었습니다. 트위터에서는 ‘#ClaudeLimits’ 해시태그가 트렌딩에 올랐고, 일부 사용자는 환불을 요구하기 시작했습니다.

<출처: reddit r/Anthropic>

3. 무너진 비용 대비 가치

클로드 코드를 사용하려면 Pro는 월 20달러, Max는 월 100~200달러 수준의 구독료를 지불해야 합니다. 초기에는 클로드 코드가 가져다주는 생산성 향상이 이 비용의 가치를 충분히 증명했습니다. 많게는 하루 5~6시간씩 절약되는 시간을 시급으로 환산하면, 오히려 저렴한 투자처럼 느껴졌죠. 물론 지금도 여전히 클로드는 가성비가 좋은 편이라고 생각합니다.

하지만, 불분명한 사용량과 빠르게 늘어나는 토큰 활용량으로 비용 대비 가치에 의문을 제기하는 목소리도 커지고 있습니다. 같은 돈을 내더라도 실제 사용 가능 시간은 줄어들고, 정작 가장 급한 순간에는 쓸 수 없는 상황이 반복되고 있기 때문입니다.

사실 이 정도 비용이면 클라우드 GPU 인스턴스를 빌려 사용량 제한 없이 오픈소스 모델을 실행할 수 있습니다. 더 나아가 중고 Mac mini를 구매해 로컬 환경에서 Ollama로 모델을 무제한 실행하는 선택지도 있죠. 결국 예측할 수 있으며 통제 가능한 비용 구조가, 오히려 더 합리적인 대안처럼 보이기 시작한 것입니다.

앤트로픽은 무리한 서비스 확장 속에서 안정성과 예측 가능성이라는 가장 중요한 요소를 놓치고 있는지도 모릅니다. 클로드 코드의 불확실성에 지친 저는 자연스럽게 오픈소스 모델로 눈을 돌리게 됐습니다.

오픈소스 모델이 대안이 될 수 있을까?

솔직히 처음에는 회의적이었습니다. LLM 성능은 상당수 모델 크기에 좌우되는 만큼, SoTA 모델에 훨씬 못 미치는 오픈소스 모델이 과연 그만큼 잘할 수 있을까?라는 의구심이 쉽게 사라지지 않았기 때문입니다.

하지만 2026년 현재, 오픈소스 모델 진영의 발전 속도는 제 예상을 훨씬 뛰어넘고 있었습니다.

1. 생각보다 좁혀진 성능 격차

Meta의 Llama 3.1(405B), DeepSeek의 V3 모델, 그리고 Qwen 3 Coder 같은 오픈소스 모델은 적어도 벤치마크 기준으로는 상용 모델과의 성능 격차를 빠르게 좁히고 있습니다. 특히 코딩 특화 모델인 DeepSeek Coder V2와 Qwen 3 Coder는 HumanEval 벤치마크에서 Claude 3.5 Sonnet과 비교해도 뒤지지 않는 성능을 보여주고 있습니다.

DeepSeek vs SOTA Models <출처: bracai>

물론 아직 Claude 4.5 Sonnet의 SWE-Bench Pro 점수에는 미치지 못합니다. 다만 그 격차가 점점 빠르게 줄어드는 분위기입니다. 벤치마크 기준으로 좀 더 살펴보면 다음과 같습니다.

DeepSeek Coder V2: Claude 3.5 Sonnet과 유사한 수준입니다. 코딩 작업에서는 거의 동등한 성능을 보여줍니다.
Qwen 3 Coder: GPT-4 Turbo와 Claude 3 Opus 사이 정도의 성능입니다. 복잡한 코딩 작업도 대부분 처리할 수 있습니다.
Llama 3.1 70B: GPT-3.5 Turbo나 Claude 3 Haiku 수준입니다. 기본적인 코딩 작업에는 충분하지만, 복잡한 로직에서는 다소 한계가 있습니다.

실제로 간단한 테스트를 진행해본 결과, 일상적인 코딩 작업에서는 DeepSeek Coder V2나 Qwen 3 Coder 같은 오픈소스 모델도 Claude 3.5 Sonnet 못지않게 충분히 실용적이었습니다. 함수 작성, 버그 수정, 코드 설명, 단위 테스트 생성 같은 작업에서는 체감상 큰 차이를 느끼기 어려웠습니다.

Llama 3.1 70B나 Mistral Large 같은 모델을 사용할 때는 분명한 한계도 있었습니다. 복잡한 로직을 설명할 때는 조금 더 명확한 지시사항이 필요했고, 여러 파일을 동시에 다루는 작업에서는 맥락(context)을 놓치는 경우도 있었습니다. 다만 프롬프트를 조금 더 세밀하게 작성하면, 대부분 원하는 결과를 얻을 수 있었습니다.

물론 복잡한 아키텍처 설계나 여러 파일에 걸친 대규모 리팩터링 작업에서는 여전히 클로드 계열이 우위에 있습니다. 이런 수준의 작업에서는 클로드 기반 모델의 뛰어난 추론 능력과 장문 맥락 처리 능력이 확실한 강점을 보여줍니다. 반면 오픈소스 모델은 때때로 복잡한 의존성을 놓치거나, 긴 요구사항을 정확히 따르지 못하는 경우가 있습니다.

하지만 현실의 개발 업무를 들여다보면, 일상적인 작업의 80~90%는 DeepSeek Coder V2나 Qwen 3 Coder 정도의 성능, 즉 Claude 3.5 Sonnet 수준으로도 충분히 처리할 수 있습니다. 반대로 Claude 4.5 Sonnet 수준이 꼭 필요한 작업은 나머지 10~20% 수준의 복잡한 업무에 가깝습니다.

그렇다면 매일 모든 작업에 가장 강력한 모델을 써야 할까요? 아니면 대부분의 업무는 충분한 성능의 모델로 처리하고, 정말 필요한 순간에만 최고 성능 모델을 선택해야 할까요?

실무 관점에서 보면 후자가 훨씬 합리적입니다. 모든 작업에 안정적으로 활용할 수 없다면, 차라리 무제한 사용이 가능한 중급 성능 모델을 메인으로 사용하고, 정말 중요한 순간에만 클로드를 꺼내 쓰는 편이 더 효율적일 수 있습니다.

2. 다양해진 실행 옵션

과거에는 오픈소스 모델을 실행하려면 고가의 GPU 서버가 사실상 필수였습니다. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. 생각보다 적은 컴퓨팅 자원만으로도 로컬 환경에서 충분히 실행할 수 있기 때문입니다.

대표적으로 Ollama 같은 도구를 사용하면 일반 노트북에서도 7B~14B 파라미터를 가진 모델을 쓸만한 속도로 구동할 수 있습니다. 32GB RAM 환경이라면 적절한 양자화(quantization)를 적용해 32B 모델까지도 무리 없이 돌아갑니다.

Ollama로 오픈소스 모델 활용하기 <출처: 작가>

클라우드 GPU를 임대하는 방법도 있습니다. RunPod, Vast.ai 같은 서비스를 이용하면 시간당 약 0.5~1달러 수준으로 고성능 GPU를 빌릴 수 있습니다. 필요할 때만 켜고 끌 수 있어 비용 통제도 비교적 쉽습니다. 단순 계산으로 보면, 클로드 Pro 구독료(월 20달러) 수준의 비용으로 약 20~40시간 정도 GPU를 사용할 수 있는 셈입니다.

또한, 오픈소스 모델 호스팅 서비스를 활용하는 선택지도 있습니다. Groq이나 Together AI 같은 플랫폼은 클로드 API보다 훨씬 저렴한 가격으로 오픈소스 모델을 제공합니다. 특히 Groq은 초당 수백 토큰에 이르는 추론 속도를 제공하는 것으로 유명한데, 비용은 Claude API 대비 약 10분의 1 수준입니다.

게다가 Llama 같은 고품질 모델에 대해서도 사용량 제한이 Claude보다 훨씬 관대한 편입니다. 일부 모델은 사실상 제한 없이 사용할 수 있다는 점도 강점으로 꼽힙니다.

Groq의 거의 무제한에 가까운 사용량 <출처: Groq>

3. 진짜 장점은 자유와 통제권

제가 여러 오픈소스 모델을 다양한 방법으로 테스트하며 느낀 가장 큰 장점은 성능이나 가격이 아니었습니다. 바로 자유와 통제권입니다.

우선 이 방식에는 사용량 제한이 없습니다. 로컬에서 돌리든, 클라우드에서 돌리든 24시간 내내 원하는 만큼 쓸 수 있습니다. 급한 작업 도중 “사용 한도 초과” 메시지를 볼 걱정도 없습니다.

오프라인 환경에서도 작동한다는 점 역시 큰 장점입니다. 인터넷이 끊겨도, 서비스가 다운되어도, 로컬 모델은 계속 돌아갑니다. 보안이 중요한 프로젝트에서 코드를 외부 서버로 전송할 필요도 없습니다.

마지막 장점은 커스터마이징이 가능하다는 점입니다. 필요하다면 모델을 파인튜닝하거나, 프롬프트를 자유롭게 실험하고, 여러 모델을 조합해 쓸 수도 있습니다.

마치며

처음 클로드 코드를 만났을 때, 저는 진정한 AI 에이전트의 가능성을 목격했습니다. 클로드 모델의 성능은 정말 뛰어납니다. 하지만 뛰어난 성능만으로는 충분하지 않다는 것을 알았습니다. 예측하기 어려운 사용 제한, 공지 없는 정책 변경, 그리고 내가 통제할 수 없는 변수들 앞에서 저는 AI 엔지니어로서의 정체성마저 의심하게 되었습니다.

탈클로드를 결심한 이래, 지난 수개월은 시행착오의 연속이었습니다. 하지만 그 과정에서 생각보다 많은 것을 배웠습니다. 오픈소스로의 전환은 단순히 도구를 바꾸는 일 그 이상입니다. 엔지니어로서 독립성과 안정성을 되찾는 과정이었고, 그만큼 얻은 것도 많았습니다.

제가 현재 운영하는 워크플로우는 이렇습니다. 일상적인 코딩 작업은 로컬 Ollama에서 Qwen 3 Coder를 실행합니다. 복잡한 논리 설계가 필요할 때는 Groq의 호스팅 서비스로 DeepSeek V3를 사용합니다. 그렇게 해도 풀리지 않으면, 정말 필요한 순간에만 클로드 API를 호출합니다.

이렇게 운영하니 비용도 줄었고, 사용량 제한에 걸릴 일도 거의 사라졌습니다. 역설적으로 의존도를 낮추자, 정작 필요할 때 클로드를 더 효과적으로 활용할 수 있게 됐습니다. 수개월간 오픈소스 코딩 에이전트를 사용하며 느낀 점은 분명했습니다.

오픈소스 모델이 클로드의 완벽한 대체재는 아닙니다. 여전히 결과물이 다소 어색하거나 품질이 떨어지는 경우도 많습니다. 복잡한 아키텍처 설계나 대규모 리팩터링에서는 여전히 클로드 코드가 큰 우위에 있습니다. 하지만 현실의 개발 업무는 그런 이분법으로 나뉘지 않습니다. 대부분의 작업은 오픈소스 모델로도 충분히 처리할 수 있을 거라는 가능성을 보았습니다. 부족한 20%를 위해, 나머지 80%를 불안정한 서비스에 맡길 이유는 없다고 느꼈습니다.

개발자들의 탈클로드 움직임은 단순한 ‘가격 불만’ 때문은 아닙니다. 이것은 선택권을 되찾으려는 엔지니어들의 의식 있는 움직임에 가깝습니다. 한 회사의 정책에 종속되지 않고, 자신의 상황에 맞는 도구를 선택할 자유를 요구하는 것입니다.

소프트웨어 엔지니어링 역사를 돌아보면, 가장 성공한 기술은 늘 이런 자유도를 제공했습니다. Linux가 Windows를 넘어 서버 운영 체제의 표준이 된 이유도 단순히 가격 때문만은 아닙니다. 사용자가 원하는 방식으로 커스터마이징하고, 직접 통제할 자유가 있었기 때문입니다. 오픈소스 모델의 부상 역시 같은 맥락 안에 있습니다.

이제 오픈소스 모델은 “충분히 좋은” 수준까지 올라왔습니다. 클로드 코드가 여전히 더 좋다는 점은 인정합니다. 하지만 개발자들은 합리적입니다. “더 좋은” 도구를 하루 3시간만 쓰는 것보다, “충분히 좋은” 도구를 24시간 안정적으로 쓰는 편이 실무에서는 더 가치 있을 지도 모릅니다.

클로드 코드 독점 시대는 서서히 끝나가고 있습니다. 이제는 개발자가 자신의 필요에 맞는 도구를 선택하는 시대입니다. 그리고 그 전환에 필요한 것은 이미 충분히 갖춰져 있습니다.

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