저 만족한 표정들을 보세요.
"생성형 AI 활용 세미나"에서 돌아오는 무료 셔틀버스의 정확한 풍경입니다. 모두가 "바로 사용 가능한 프롬프트 TOP 100" 리스트와 AI 회사 로고가 박힌 스티커를 받았죠.
어제는 "클로드(Claude)가 유일한 선택"이라고 말하던 과대광고꾼들이 오늘은 "클로드는 끝났다"고 포스팅합니다.
그러면 실제로 무엇이 바뀌었는지 확인도 하지 않고, 모두가 동시에 아우성칩니다: "시대가 바뀌었다."
"이 스킬(Skill)을 마스터하지 못한 엔지니어는 뒤처지고 있다."
그 말을 듣고, README도 읽지 않고 설치합니다.
깃허브(GitHub) 스타(Star) 수를 쳐다보고, 스크린샷을 사내 슬랙(Slack) 채널에 붙여넣으며, "아무래도 해외에서는 이게 사실상 표준인가 봐"라고 보고합니다.
스스로 비교해 본 적이 없습니다.
벤치마크를 돌려본 적이 없습니다.
실제 업무에 배포해 본 적이 없습니다.
그런데도 타임라인을 30분만 쳐다보면, AI의 최첨단을 이해한 기분이 듭니다.
이걸 잘 기억하세요.
이게 바로 이 나라의 연공서열과 소셜 미디어 권위주의가 결합됐을 때 나타나는 얼굴입니다.
인간이 수년간 직함과 평가 시스템에 길들여지면, 스스로 확인하지 않고 인플루언서의 결론을 유통하는 생명체가 됩니다.
여러분은 AI에 뒤처진 피해자가 아닙니다.
여러분 스스로 달리기를 멈춘 겁니다.
기술이 너무 빨리 변한다고요?
정보가 너무 많다고요?
새 모델이 계속해서 나온다고요?
그래서 어쩌라고요?
엔지니어는 변화하는 기술을 다루는 사람입니다.
변화가 멈춘 세상에서만 일할 수 있는 사람을 우리는 "엔지니어"라고 부르지 않습니다.
여러분은 모델의 릴리즈 노트를 읽지 않습니다.
공식 문서를 읽지 않습니다.
코드를 작성하게 하고 직접 차이를 비교해보지도 않습니다.
대신, 과대광고꾼들의 자극적인 헤드라인을 읽습니다.
인플루언서의 영상을 시청합니다.
조회수와 좋아요 수를 기술적 정확성의 증거로 삼습니다.
그리고 후배가 직접 검증한 결과를 가져오면, 이렇게 묻습니다:
"그 사람 팔로워는 몇 명이야?"
"깃허브 스타는 몇 개야?"
"유명한 회사들도 쓰고 있어?"
대기업의 평가 시스템이 오랫동안 유지해온, 선의의 레거시 컴포넌트(Legacy Component). 후배의 제안서 승인을 기다리며 레이턴시(Latency)만 더하는 존재.
바로 그게 여러분입니다.
이 개발 부서에는 한때 플로피 디스크와 단말기가 줄지어 있었다고 들었습니다.
디스크 용량은 제한적이었고, 통신은 느렸으며, 장애가 발생하면 자정에도 전화벨이 울렸습니다.
검색만 하면 답이 나오는 시대가 아니었습니다.
매뉴얼을 읽고, 로그를 추적하고, 메모리 덤프를 분석하고, 스스로의 머리로 원인을 찾아냈습니다.
그때는 정말, 정말 강력한 엔지니어들이었다고 들었습니다.
메인프레임에서 오픈 시스템으로 옮겨갔습니다.
클라이언트-서버에서 웹(Web)으로 옮겨갔습니다.
피처폰에서 스마트폰으로 옮겨갔습니다.
온프레미스에서 클라우드로 옮겨갔습니다.
그때마다 어제의 상식을 버리고, 새로운 기술을 배우고, 움직이지 않던 것들을 작동하게 만들었습니다.
그런데 언제부터일까요...
스스로 구축하는 대신 벤더(Vendor)에 스펙을 넘기기 시작했습니다.
설계 대신 일정 조정을 시작했습니다.
코드 대신 견적서를 읽기 시작했습니다.
기술적 판단보다 누구의 승인을 받았는지가 더 중요해졌습니다.
현장을 떠나도 직급은 올라갑니다.
손을 움직이지 않아도 부하 직원은 늘어납니다.
스킬을 업데이트하지 않아도 근속 연수는 매년 정확히 쌓입니다.
참 감사한 시스템이죠.
그 후, 여러분은 "DX 추진실"이라는 웅장한 건물을 지었습니다.
아무도 사용하지 않는 사내 챗봇을 도입했습니다.
아무도 끝까지 읽지 않는 생성형 AI 가이드라인을 만들었습니다.
AI 사용 신청서.
리스크 평가 시트.
프롬프트 심의 위원회.
결과물 검토 위원회.
정말 멋집니다.
그리고 이제, 이미 식상해진 "생성형 AI"라는 이름을 버리고 스스로를 "에이전틱 트랜스포메이션 센터(Agentic Transformation Center)"라고 부르려는 거죠?
참으로 AI 네이티브(AI-native)하고, 에이전틱(Agentic)하며, 프론티어(Frontier)스럽군요!
프로덕션 저장소에는 10년 된 의존성이 남아 있습니다.
테스트는 깨져 있습니다.
단일 PR(Pull Request) 하나 병합하는 데 2주가 걸립니다.
릴리즈는 한 달에 한 번입니다.
후배가 AI를 활용해 개선 계획을 만들어도, 회의를 잡지 못했다는 이유로 한 달째 방치됩니다.
하지만 괜찮습니다.
전 직원이 프롬프트 교육을 수강하게 했습니다.
AI 윤리 선언문을 만들었습니다.
벤더가 여러분을 "AI 선진 기업"으로 소개하는 사례 연구 기사를 쓰게까지 했습니다.
이제 개발 속도가 빨라지겠죠.
기술 부채도 분명 사라질 겁니다.
아무도 모델을 제대로 마스터하지 않았지만, 분명 AI 기업으로 변신할 수 있을 겁니다.
거버넌스(Governance)가 있으니까요!!!
도대체 왜 그럴까요?
스스로 기술적 판단자가 아니라 단순한 도장 찍는 기계로 취급받기 시작했다는 걸 알면서도, 왜 그걸로 만족하려고 할까요?
책임이 있으니까 모델을 직접 만질 필요가 없다고요?
책임이 있으니까 스스로 검증하지 않고 인플루언서의 의견을 채택한다고요?
책임이 있으니까 도전하는 사람들에게 모든 위험을 떠넘기고, 자신은 승인과 반복만 한다고요?
그래서 위로받고 싶은 건가요?
회사에 오래 있었다는 이유만으로 존경받고 싶은가요?
과거에 큰 일을 해냈으니까 현재 기술을 몰라도 말이 무겁게 여겨지길 바라나요?
오래 일한 것은 분명 존경받을 만합니다.
하지만 그 존경이 오늘날의 기술에 대한 거부권은 아닙니다.
나이를 먹는 것과 능력을 계속 업데이트하는 것은 완전히 다른 두 가지입니다.
나이 드는 것은 나쁘지 않습니다.
나이를 배움을 포기하는 핑계로 삼는 것이 추한 겁니다.
후배들보다 오래 일했다면, 그들보다 더 많이 실패했어야 합니다.
그렇다면 그 실패를 활용해 AI의 결과물을 누구보다 엄격하게 평가하세요.
빠르게 구현하는 후배들에게 망가지기 어렵게 만드는 방법에 대한 지혜를 주세요.
경험을 살려 생성된 코드 뒤에 숨은 운영상의 리스크를 꿰뚫어보세요.
AI에 맡겨야 할 것과 인간이 쥐고 있어야 할 것을 설계하세요.
그게 진짜 경험일 겁니다.
하지만 여러분이 경험이라고 부르는 것은 아무것도 시작하지 않기 위한 논리에 불과합니다:
"옛날에는 이랬어."
"우리 회사에서는 불가능해."
"운영은 생각해 봤어?"
"보안은 괜찮아?"
"문제 생기면 누가 책임질 건데?"
"AI에는 문제가 있다"고요?
누구나 아는 사실을, 배우지 않아도 되는 이유로 대체하지 마세요!
과대광고꾼도 문제를 발견하는 것 정도는 할 수 있습니다.
엔지니어의 일은 문제를 조건으로 나누고, 수용 가능한 리스크를 정의하고, 검증하고, 사용 가능한 형태로 만드는 것입니다.
위험하다고 말하면서 아무것도 만들지 않는 사람은 안전을 지키는 것이 아닙니다.
아무것도 하지 않은 자신만을 보호하는 것입니다!
게다가 여러분은 AI를 스스로 판단하는 것조차 포기했습니다.
공식 릴리즈 노트보다 X의 반응을 먼저 읽습니다.
좋아하는 유튜버의 리뷰 영상을 애타게 기다립니다.
슈퍼파워(Superpowers)가 유행하면 다 넣습니다.
포니테일(Ponytail)이 뜨면 추가합니다.
캐브맨(Caveman)이 화제가 되면 추가합니다.
맷 포콕(Matt Pocock)의 스킬(Skills)이 주목받으면, 그가 누군지도 모르지만 일단 넣어둡니다.
/grill-me가 칭찬받으면, 버튼 하나만 바꾸는 작업에도 의사 결정 트리의 모든 분기가 소진될 때까지 심문을 시작합니다.
자신이 무엇을 해결하고 싶은지 생각하지 않습니다.
자신의 모델에 실제로 어떤 능력이 부족한지조차 확인하지 않습니다.
그러니까 다 집어넣습니다.
몇 달 후, 스킬(Skills) 디렉토리는 가득 찹니다.
어떤 스킬이 어떤 스킬과 모순되는지조차 모릅니다.
그래도 삭제하지는 않습니다. 못합니다.
삭제했다가 결과가 나빠지면, 자신의 판단이 틀렸다는 뜻이니까요.
추가는 남 탓을 할 수 있습니다.
삭제는 스스로 결정해야 합니다.
그래서 판단 대신, 스킬 수집가가 되었습니다.
그리고 그걸 "AI 활용"이라고 부릅니다...
그리고 마침내, 최신 모델을 도입했습니다.
GPT-5.6입니다. 페이블 5(Fable 5)입니다.
생각하세요. 하지만 너무 많이 생각하지는 마세요.
자율적으로 행동하세요. 하지만 스스로 판단하지는 마세요.
모르면 물어보세요. 하지만 인간을 귀찮게 하지 마세요.
불필요한 코드는 작성하지 마세요. 하지만 모든 미래 요구사항을 지원하세요.
간결하게 답변하세요. 하지만 모든 판단 근거를 설명하세요.
빨리 끝내세요. 하지만 단 하나의 단계도 건너뛰지 마세요.
이 모든 상호 모순되는 명령을 동일한 컨텍스트(Context)에 집어넣습니다.
모든 것을 규칙으로 만들고, 매번 확인하게 하고, 여러 번 검토하게 합니다.
설정 파일 한 줄을 바꾸기 위해 AI가 30분 동안 생각합니다.
엄청난 양의 토큰(Token)을 소모합니다.
요청하지 않은 테스트를 작성합니다.
주변 코드를 리팩터링(Refactoring)합니다.
스펙을 만듭니다.
자신이 만든 스펙을 스스로 검토합니다.
검토 결과에 따라 계획을 수정합니다.
결과물을 검토합니다.
검토 의견을 받고 다시 초기 브레인스토밍(Brainstorming)으로 돌아갑니다.
그리고 마침내, 이렇게 말합니다:
"최신 모델인데, 좀 멍청해진 거 아니야?"
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여러분은 검색해도 답이 나오지 않는 문제를 해결해야 했던 사람들입니다.
생성형 AI도, 스택 오버플로우(Stack Overflow)도, 편리한 클라우드 서비스도 없던 시대에, 스스로의 머리와 손으로 시스템을 움직였습니다.
어제의 상식이 통하지 않게 된 순간을 여러 번 극복했습니다.
여러분이라면 AI라는 다음 변화에 정면으로 맞설 수 있습니다.
과대광고꾼의 결론 대신 자신의 검증을 신뢰할 수 있습니다.
직함 대신 기술로 후배들을 이끌 수 있습니다.
자신이 직접 구축한 낡은 시스템을 스스로 부수고 다음 세대에 넘길 수 있습니다.
엔지니어로서의 고집, 호기심, 자부심이 분명히 아직 어딘가에 남아 있을 것입니다.
그걸 기대했던 제가 바보였습니다.
잘 들으세요.
더 이상 현장을 여러분의 자리 지키기에 "AI 활용 스터디"에 끌어들이지 않길 바랍니다.
낡은 가정 속에서만 완벽하게 호환되는 레거시 인력들끼리, 서로의 상처를 핥아주며,
과대광고꾼들의 게시물에 "유용한 정보 감사합니다!"라고 답글을 달면서,
평화롭고 건강하게 은퇴를 맞이하시길 바랍니다.
그럼 모두,
안녕히 계세요!!!
