AI 시대의 언러닝 — 기본값을 다시 설계하는 일
AI 교육을 하고 도구를 배포하고 사용을 독려해도 업무 방식은 좀처럼 바뀌지 않는다. 몰라서가 아니라, 기존 평가 기준과 절차가 여전히 과거의 방식을 정답으로 만들고 있기 때문이다.
주제
Ai Org
한 명이 처음부터 끝까지 — FDE 팀 이야기
회사 이야기는 잘 하지 않는 편인데, 오늘은 내가 속한 팀 이야기를 조금 해보려 한다. 요구사항 접수부터 납품까지 전 과정을 한 명의 엔지니어가 주도한다.
전사 공개 전에 보안 정책부터 — Fable 5와 데이터 보존
강력한 모델을 추가 비용 없이 쓸 수 있게 됐다는 것은 반가운 소식이다. 다만 기업 환경에서는 성능이나 사용량보다 먼저 확인해야 할 것이 있다 — 데이터 보존 정책이다.
딴짓하는 공무원들
행정은 맡은 일을 절차대로 처리하는 것만으로도 돌아간다. 그런데 시키지 않은 일을 벌여 공공의 가능성을 넓히는 사람들이 있다.
코드가 빨라지면 병목은 어디로 옮겨가는가
코드 작성 속도가 폭발적으로 빨라졌을 때 조직의 병목은 어디로 이동하는가. 앤트로픽 블로그를 토대로 계획·리뷰·팀 구성·운영 원칙을 어떻게 다시 설계해야 하는지 정리했다.
효과적인 휴먼·에이전트 팀 구성 가이드
AI를 개인 생산성 도구로 쓰는 단계에서 팀원처럼 운영하는 단계로 넘어가고 있다. 앤트로픽 블로그를 토대로 인간과 에이전트가 한 팀으로 일하기 위한 조건을 열 개 절로 정리했다.
세일즈포스가 토큰 제한을 없앤 뒤 벌어진 일
세일즈포스가 Claude Code를 모든 엔지니어에게 주고 토큰 제한을 전부 제거했다. 1년 뒤 공개된 수치와, 함께 언급된 과제를 정리했다.
AX라는 말 앞에서 — DX도 아직인데?
많은 조직이 AX를 말하지만 실체에 대해서는 의견이 갈린다. 하네스 엔지니어링은 오늘 바로 적용할 출발점이 아니라 AX가 향할 수 있는 상위 단계에 가깝다는 이야기다.
회사가 AI Native로 간다는 것 — 안에서 남긴 기록
전환 과정을 소개하고, 키노트를 지켜보고, 결국 FDE 조직으로 배치받았다. 밖에서 쓴 관찰이 아니라 그 안에서 자리가 바뀌는 사람이 쓴 기록이다.
다른 조직은 어떻게 일하고 있나
앤트로픽과 OpenAI 가 자기 조직을 어떻게 바꿨는지에 대한 자료를 계속 찾아 정리했다. 자기 조직을 바꾸려는 사람이 남의 사례를 읽는 방식이다.
증명의 해 — 올해 당신은 무엇을 증명하고 있나요
올해가 '증명의 해'가 될 것이라고 생각한다. 1분기가 지나가는 지금, 나는 어떤 가치를 만들어내고 있는가를 스스로에게 묻는다.
불과 8개월 만에 벌어진 AI 생산성의 격차
2025년 6월에는 온갖 툴을 동원해 밤낮없이 35페이지 발표 자료를 만들었다. 8개월 뒤에는 Claude Code 하나로 240여 페이지 강의 자료를 서너 시간 만에 완성했다.
디자인 4시간, 배포까지 3일 — 재작업 구간을 없애는 순서
함께 일하는 동료 디자이너가 정리한 글을 공유한다. AI 선행 검증을 워크플로우 앞단에 배치해 '재작업' 구간을 없앤 것이 핵심이다.
Spec Funnel — How가 아니라 What을 정의하는 능력
AI로 소프트웨어 개발의 진입 장벽이 무너지면서 '어떻게 코딩할 것인가'보다 '무엇을 만들 것인가'를 정의하는 능력이 핵심이 되었다. 이 변화를 깔때기에 비유해 정리했다.
AI 두 대에게 커리어 컨설팅을 맡겨보다
최근 3년의 업무 성과와 활동 이력을 GPT-5.2 Pro와 Gemini에 넣고 커리어 컨설팅을 시켜봤다. 서로 다른 두 모델의 분석이 신기할 만큼 일치하면서도 각기 다른 관점을 내놓았다.
Claude Code가 이과를 흔든다면, NotebookLM은
Claude Code + 스태프 엔지니어, NotebookLM + 시니어 실무자. 두 조합에서 이미 놀라운 일이 벌어지고 있다.
기획서 없이, 역할 없이 — AI TOP 100 시스템 개발 회고
AI TOP 100 경진대회 시스템을 만들면서 기존 개발 방식을 완전히 깨부순 과정을 회고로 담았다. 문서를 버리고, 역할을 지우고, 하루 최대 2억 토큰을 썼다.
강점 진단 보고서를 받아 들고
회사에서 갤럽의 CliftonStrengths 분석을 해 줘서 보고서를 받았다. 결과를 정리하다가 최근에 내가 했던 말 하나가 떠올랐다.
에이전트 시대의 마인드셋 — 우울함에서 시작된 전환
'내가 지금까지 해온 코딩은 다 뭐였지?' 코딩을 예술로 여겨 온 사람이 겪은 실존적 위기와, 그것을 넘어선 태도 전환에 관한 팟캐스트 대화를 정리했다.
10년 안에 자동화될 직무 — 확정 통계가 아닌 가늠치
GPT-5 Pro로 향후 10년 내 직무별 자동화 가능성을 조사해 봤다. 정량 통계가 아니라 보수적 범위를 제시한 가늠치이며, 규제와 임금 구조, 도입 속도에 따라 크게 달라진다.
AI 시대 개발자, 거품을 걷어내고 본질을 묻다
AI가 개발의 '쉬운 부분'을 돕는 동안 '어려운 부분'은 더 무겁게 사람에게 남는다. 장밋빛 전망을 걷어내고 개발자가 마주한 현실과 변치 않는 역량을 되짚는다.
10시간 해커톤, 그리고 AI가 심사에 들어왔다
AI 도구로 10시간 안에 결과물을 만드는 사내 해커톤이 있었다. 1박 2일로 만들던 것보다 결과물이 좋아졌고, 심사에도 AI가 들어왔다.
앞으로 1년, 개발 현장은 어떻게 바뀔까
2025년 6월에 적어 둔 향후 1년 예측이다. 에이전트 채택률, 조직의 대응, 개발자에게 실제로 벌어질 일을 나눠 봤다.
앤트로픽은 Claude Code를 내부에서 어떻게 쓰는가
Claude Code는 원래 앤트로픽의 내부용 도구로 시작했다. 여섯 가지 사례를 보면 공통점이 있다. 지금까지 남에게 부탁해야 했던 일을 각자가 직접 하게 됐다는 것.
바이브 코딩 다음은 바이브 워킹
자연어로 업무를 지시하면 AI가 여러 앱과 웹 인터페이스를 직접 조작해 결과물을 내놓는 핸즈프리 업무 방식. 걷고 있어도 일할 수 있는 시대가 다가오고 있다.
8명이 800명분의 일을 한다는 것
역할을 나눠 협업하던 방식이 흔들리고 있다. 한 사람이 여러 역할을 맡는 원지랩스의 사례는 그 변화를 선명하게 보여 준다.
누구나 코더가 될 수 있다 — 낙관과 그 뒤에 남는 것
코딩의 문턱이 낮아지고 있다는 TED 강연을 봤다. 중급 개발자를 AI가 대체한다는 시각과 누구나 개발자가 된다는 시각이 같은 변화의 두 면이다.
2024년 돌아보기 — AI Native 전환의 한복판에서
카카오가 AI Native Company 로의 전환을 본격화한 한 해 동안 무엇을 했는지 정리했다. 도구를 만들고, 전략을 세우고, 사람들과 나눈 기록이다.
AI 코딩의 냉엄한 진실 — 부트스트래퍼와 이터레이터
구글 엔지니어링 리더 애디 오스마니의 글을 정리했다. AI가 70%까지는 빠르게 데려다주지만 나머지 30%에서 벌어지는 일이 이 글의 핵심이다.
카카오의 AI Native — 기능 추가가 아니라 일하는 방식
카카오의 AI 네이티브 전략을 소개하는 영상이다. AI를 기능으로 붙이는 대신 조직 문화와 프로세스에 넣으려는 시도가 담겼다.