최근 AI 커뮤니티에서 가장 자주 회자되는 키워드 중 하나가 안드레 카파시(Andrej Karpathy)가 던진 ‘LLM Wiki’다. 사람이 정보를 일일이 분류하고 링크를 거는 전통적인 PKM(개인 지식 관리)이 점점 한계를 드러내고, AI가 스스로 문서를 읽고 구조화하며 지식 베이스를 키워나가는 방향으로 무게중심이 옮겨가고 있다는 이야기다. 여기에 n8n 같은 노드 기반 자동화 파이프라인을 결합해 조건 검색과 AI 분석을 자동화하는 실험들도 … 더 읽기
AI 코딩 도구가 빠르게 진화하면서 소프트웨어 개발 현장이 유례없는 격변기를 맞고 있습니다. 이제는 단순히 AI를 “쓰는 법”을 익히는 단계를 넘어, 팀의 구성과 개발자의 역할 자체가 뿌리째 흔들리는 중입니다. 최근 몇 달간 현장에서 느낀 기이한 변화와, 앞으로 개발자들이 향해야 할 방향을 정리해봤습니다. 1. 지금 개발 현장에서 벌어지고 있는 기이한 현상들 AI 열풍 속에서 많은 기업이 효율성을 … 더 읽기
매주 쏟아지는 새로운 AI 도구들. “이번 주에도 또 뭔가 나왔다”는 소식에 가슴이 철렁 내려앉는 경험, 개발자라면 한 번쯤 해봤을 것이다. AI가 코드를 짜고, 앱을 만들고, 심지어 배포까지 한다는 시대에 개발자는 정말 불필요해지는 걸까? 최근 업계의 흐름을 살펴보면, 이야기는 예상과 꽤 다른 방향으로 흘러가고 있다. AI FOMO: 불안이 만든 질주 본능 개발자 커뮤니티에는 요즘 독특한 불안감이 … 더 읽기
AI를 도입하면 일이 빨라진다. 문서를 쓰는 시간, 자료를 찾는 시간, 보고서를 정리하는 시간, 고객 응대를 처리하는 시간까지 줄어든다. 이제 이건 전망이 아니라 현실에 가깝다. 그런데 AX를 이야기할 때 많은 조직이 가장 먼저 던지는 질문은 늘 비슷하다. “업무 시간이 80% 줄어들면, 인력도 80% 줄여야 하는 것 아닌가?” 겉으로 보면 합리적으로 들린다. 10명이 하던 일을 2명이 한다면, … 더 읽기
AI가 초 단위로 데이터를 분석하고 의사결정을 내리는 시대, 우리 조직은 여전히 수십 년 전에 설계된 계층 구조 안에 갇혀 있습니다. 기술은 이미 성문 앞에 도착했는데, 조직이라는 성벽이 그 진입을 막고 있는 셈입니다. AX(AI Transformation) 시대, 직급 파괴는 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 1. 과거: 왜 피라미드 구조였는가? 수직적 위계 조직이 오랜 시간 표준이었던 데에는 분명한 이유가 … 더 읽기
2026년, 실리콘밸리에서 가장 뜨거운 단어는 ‘토큰맥싱(Tokenmaxxing)’입니다. AI 토큰을 최대한 많이 소비하면서 자신의 생산성을 증명하려는 새로운 직장 문화가 빠르게 퍼지고 있습니다. 쇼피파이 CEO는 토큰 사용량을 성과 평가에 반영하겠다고 선언했고, 젠슨 황은 “연봉의 절반을 토큰 예산으로 줘야 한다”고 주장합니다. 과연 이 흐름은 진짜 혁신일까요, 아니면 화려한 ‘생산성 연극’에 불과할까요? 토큰 이코노미, AI 시대의 새로운 화폐 과거 디지털 … 더 읽기
AI 에이전트를 업무에 도입한 기업들이 공통으로 맞닥뜨리는 문제가 있습니다. 사내 문서를 벡터 DB에 쏟아붓고 RAG(검색 증강 생성) 환경을 구축해도, 에이전트가 ‘경력직이라면 당연히 알 법한’ 판단을 내리지 못한다는 것입니다. “결제 모듈을 긴급 배포할 때는 테스트를 통과했더라도 반드시 보안팀의 담당 파트장에게 슬랙 사전 알림을 보내야 한다”거나 “외부 프리랜서가 참여하는 프로젝트의 클라우드 테스트 환경은 별도의 리소스 할당 기준이 … 더 읽기
“AI한테 이것만은 하지 말라고 분명히 말했는데, 또 해버렸네.” 프롬프트 엔지니어링에 시간을 쏟아본 사람이라면 한 번쯤 겪었을 좌절이다. “DB를 직접 수정하지 마”, “axios 대신 fetch를 써”라고 아무리 정교하게 지시해도, 컨텍스트가 길어지거나 모델이 바뀌면 AI는 약속을 어긴다. 프롬프트는 결국 부탁일 뿐이지, 강제가 아니기 때문이다. 여기서 등장하는 개념이 바로 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이다. 하네스란 무엇인가 — 부탁에서 구조로 하네스(Harness)는 … 더 읽기
AI와 대화하는 시대는 지났습니다. 이제는 AI를 ‘루프(Loop)’라는 시스템 속에 넣고, 원하는 결과가 나올 때까지 스스로 개선하게 만드는 ‘지능의 설계자’들이 세상을 바꾸고 있습니다. 단순한 업무 자동화를 넘어, 자신의 전공이 아닌 미지의 영역에서도 문제를 해결해내는 ‘지능의 대이동’이 시작되었습니다. 그 핵심 방법론인 LLM 루프와 이를 통한 새로운 생존 전략을 정리합니다. 왜 AI와의 ‘채팅’은 한계에 부딪히는가 많은 이들이 AI의 … 더 읽기
조직에서 가장 값비싼 지식은 어디에 있을까? 사내 위키도, 공유 드라이브도 아니다. 10년 차 시니어의 머릿속이다. “이 상황에서는 이렇게 판단하면 된다”는 감각, 고객 클레임이 들어왔을 때 즉각적으로 떠오르는 대응 시나리오, 코드를 보는 순간 “여기가 문제겠네”라고 직감하는 능력. 이 모든 것이 암묵지(Tacit Knowledge)다. 문제는 명확하다. 암묵지는 사람에게 종속된다. 시니어가 퇴사하면 그 지식도 함께 걸어 나간다. 주니어에게 전수하려면 … 더 읽기