한빛+ | AI 시대, 개발자의 지식 파트너

한빛+ 독점 콘텐츠 무료 증정

앱 다운로드 후 로그인만 해도 증정

워크플로우 자동화의 끝판왕?!

AI 에이전트라면 퇴근이 빨라져요

Key는 AI 에이전트

자동화를 넘어 더 복잡한 문제를 해결하는 열쇠

나만의 자비스 만들기

상상이 현실이 되는 나만의 비서

서비스의 심장을 설계하는 백엔드의 힘

화려함 뒤에 묵묵히 자신의 길을 가는 백엔드 개발자를 위한 도서 모음

백엔드 취업 시즌 꿀팁 모음

베스트셀러 백엔드 도서에서 엄선한 알짜 정보를 모았어요!

0/0

새로나온책

알고 나면 무조건 써먹는 실무 엑셀

정훈희

만들면서 배우는 AI 에이전트 개발 입문+실전

박나연(공원나연)

누구나 코딩하는 시대, 1일 10분 바이브 코딩

김영욱

클린 아키텍처 with 파이썬

샘 킨(Sam Keen), 송영숙

맛있는 디자인 포토샵 CC 2026

윤이사라(포완카)

바이브 코더를 위한 최소한의 AI/IT 지식

클리커, 이희영

에이전트 시대의 AI 시스템 설계

류광, 발리아파 락슈마난, 하네스 하프케

백엔드 개발자 온보딩 가이드

김석현, 이준형

n8n이 다 해줌

임정, 이인영

클로드 코드 마스터

백승현, 이남희

하이러닝으로 끝내는 AI 디지털 수업 50제

조윤호, 고윤경, 진연자외 9인

혼자 해도 프로 선생님처럼 잘 만드는 학교 수업 자료 with 미리캔버스

유수근(뿌리쌤), 김태훈(날아라후니쌤), 손민지(레모니티처)

그림으로 배우는 생성형 AI

류광, 발리아파 락슈마난, 프리양카 베르가디아

AI 프로덕트는 어떻게 만들어지는가

류인태, 임나정, 김예림

콘텐츠 디자인 with 나노 바나나

홍순성

맛있는 디자인 프리미어 프로 CC 2026

심수진, 윤성우

요즘 교사를 위한 에듀테크 수업 활용 가이드 with 2022 개정 교육과정

박권, 서원진, 박진환

한눈에 보는 AI 반도체 산업

MrTrigger

채널.H

[세계 책의 날 기념 큐레이션] AI 시대에도 변하지 않는 '개발자의 기본기'를 위한 추천 도서 9권

4월 23일은 세계 책의 날입니다. 모든 대화가 AI로 시작해 AI로 끝나는 요즘, 우리가 잠시 잊고 있던 것이 있습니다. 모델은 매달 새 버전이 나오고, 어제의 베스트 프랙티스가 오늘의 레거시가 되는 시대. 그 빠른 흐름 속에서 우리는 코드의 근본, 시스템의 원리, 그리고 개발자라는 직업의 본질을 얼마나 자주 들여다보고 있을까요? 모델은 빠르게 바뀌어도, 좋은 코드의 원칙과 시스템의 본질은 그대로입니다. 광케이블을 타고 흐르는 패킷의 원리, 잘 설계된 코드가 가진 힘, 사람과 사람이 함께 일하는 방식. 이런 것들은 다음 모델이 나와도 변하지 않습니다. 책의 날을 맞아, 한빛이 개발자의 기본기를 다시 톺아볼 책을 골랐습니다. ❶ 기술의 근본은 변하지 않는다새로운 라이브러리, 새로운 프레임워크, 새로운 모델. 매주 새로운 것이 쏟아지지만, 정작 좋은 코드의 기준은 25년 전과 크게 다르지 않습니다. 단순할 것. AI가 코드를 대신 짜주는 시대일수록 이 기준은 오히려 더 또렷해집니다. 무엇을 남기고 무엇을 덜어낼지 판단하는 일이 결국 사람의 몫이기 때문입니다. 광케이블을 타고 흐르는 빛의 원리, 메모리에 올라가는 프로세스의 구조, 좋은 이름이 만드는 가독성. 이런 것들은 다음 모델이 나와도, 다음 언어가 등장해도 변하지 않습니다. 지금부터 소개하는 네 권의 책으로, 흔들리지 않는 기본기를 다시 다져보세요. 미니멀리즘 프로그래머AI 시대, 복잡함을 줄이고 가치를 올리는 개발 원칙데이비드 토머스 지음 | 이민석 옮김 AI가 코드를 대신 작성하는 시대입니다. 하지만 아이러니하게도 소프트웨어는 그 어느 때보다 비대하고 복잡해졌습니다. ‘더 빠르게, 더 많이’를 외치는 세상에서, 전설적인 명저 『실용주의 프로그래머』의 저자 데이비드 토머스는 신작 『미니멀리즘 프로그래머』를 통해 개발자가 나아가야 할 정반대의 길, '단순함'을 제시합니다. 이 책은 AI 시대에 개발자가 갖춰야 할 진짜 경쟁력이 무엇인지 꿰뚫습니다. AI가 코드를 생성하는 기술을 대체할수록, 인간 개발자의 가치는 불필요한 복잡함을 걷어내고 본질에 집중하는 판단력에 있기 때문입니다. 저자는 단순히 코드를 짧게 줄이는 것을 넘어, 개발의 전 과정을 아우르는 29가지 구체적인 '단순화 원칙'을 제안합니다. 무거운 라이브러리와 의존성을 과감히 제거하는 '코드 다이어트', 팀의 결합도를 낮추고 소모적인 회의를 없애는 효율적인 프로젝트 관리, 터미널과 스크립트를 활용한 업무 자동화, 그리고 데이터 주도 설계를 통해 로직을 명료하게 만드는 기법까지, 현장에서 즉시 적용 가능한 실용적인 조언들로 가득합니다. 복잡함은 소프트웨어의 수명을 단축시키고 개발자를 지치게 만드는 가장 큰 적입니다. 데이비드 토머스는 우리가 관성적으로 행하던 비효율적인 습관과 ‘혹시 몰라’ 추가했던 기능들이 어떻게 프로젝트를 망가뜨리는지 지적하며, '동작하는 가장 단순한 것'을 선택할 수 있는 용기를 북돋습니다. 복잡한 시스템의 무게에 짓눌려 있거나, AI가 쏟아내는 코드의 홍수 속에서 방향을 잃은 개발자라면 이 책이 명쾌한 나침반이 되어줄 것입니다. 프로그래밍의 규칙더 나은 코드를 작성하는 21가지 개발 비법크리스 짐머만 지음 | 박상현 옮김 모든 분야에는 저마다의 규칙이 있습니다. 그 규칙의 대부분은 오랜 시간 수많은 실패와 좌절을 통해 얻은 교훈으로 만들어지죠. 따라서 그 규칙을 보면, 해당 팀 혹은 회사의 발자취를 볼 수 있습니다. 이 책은 전 세계적인 메가 히트 게임, <고스트 오브 쓰시마>를 만든 ‘서커펀치 프로덕션’의 21가지 프로그래밍 규칙을 다룹니다. 이 규칙들은 ‘서커펀치’의 문화를 대변하며, 그들을 성공으로 이끈 비법을 뜻하기도 합니다. 총 21가지 규칙을 하나씩 설명하고, 해당 규칙 이면에 있는 인사이트를 확인할 수 있는 다양한 예제도 함께 제공합니다. 이를 통해 각 장을 마칠 때마다 해당 규칙이 장려하는 코딩 관습과 규칙을 적용할 수 있는 상황을 명확하게 이해할 수 있습니다. 또한 '파이썬', '자바스크립트' 개발자를 위한 C++ 코드 읽는 법을 부록으로 추가해 이 책을 이해할 수 있는 전반적인 지식도 수록했습니다. 소문난 명강의 김길성의 네트워크 딥다이브용어의 기원부터 장비, 보안, 관리까지 네트워크 엔지니어링을 위한 거의 모든 것김길성 지음 네트워크 엔지니어로서 기술에 대한 깊은 목마름을 느낄 때가 있습니다. 특히 진입 장벽이 높거나 관련 자료가 드문 경우 더욱 그렇습니다. 예를 들어 광 케이블에 대한 얇고 넓은 정보가 필요한데, 관련 서적은 난해한 전문 용어들과 수많은 수학 공식으로 구성되어 있어 도통 읽어 볼 엄두가 안 나기도 합니다. 이럴 때마다 네트워크 엔지니어에게 필요한 방대한 지식을 모아 둔 가이드북 같은 책이 하나 있었으면 좋겠다는 생각을 많이 했습니다. 그래서 한 번쯤은 궁금하지만, 속 시원한 설명을 듣기 어려운 기술들에 대한 답변서 같은 책을 집필하게 되었습니다. 이 책은 광 케이블, 라우팅 프로토콜, 하드웨어 그리고 툴에 이르기까지 네트워크 엔지니어링의 넓은 영역과 주제에 대해 다루고 있습니다. 인터넷에서 쉽게 접할 수 있거나 비교적 문서화가 잘되어 있는 주제가 아닌, 접하기 어려웠거나 이해하기 어려웠던 기술들을 위주로 설명합니다. 비교적 잘 알려지지 않은 내용들, 각종 기술의 탄생 배경과 한계점, 그리고 보완 방법들에 대하여 깊이 있게 알아보고자 합니다. 이러한 맥락에서 어떤 토픽들은 마치 그림을 그리듯이 매우 심도 있게 접근할 것입니다. 혼자 공부하는 컴퓨터 구조+운영체제1:1 과외하듯 배우는 컴퓨터공학 자습서강민철 지음 이 책은 독학으로 컴퓨터 구조와 운영체제를 배우는 입문자가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로 학습’할 수 있도록 구성하였습니다. 뭘 모르는지조차 모르는 입문자의 막연한 마음에 십분 공감하여 과외 선생님이 알려주듯 친절하게, 핵심 내용만 콕콕 집어주는 도서입니다. <컴푸터 구조>편에서는 컴퓨터를 이루고 있는 부품들과 각 부품의 역할을 알아봅니다. 또한 컴퓨터 내부의 구조와 작동법을 이해하고, 컴퓨터가 어떻게 명령어를 처리하는지 학습합니다. 이어 <운영체제>편에서는 운영체제의 필요성을 배운 뒤 앞서 배운 컴퓨터의 부품들을 운영체제가 어떻게 사용하는지 전체 과정을 살펴봅니다. ❷ AI가 대신할 수 없는 영역AI는 코드를 짜고, 회의록을 정리하고, 문서를 요약합니다. 하지만 어떤 문제를 풀어야 하는지 정하고, 사용자의 말 속에서 진짜 필요를 읽어내고, 동료와 함께 더 나은 방향을 만들어가는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 기술이 좋아질수록 더 선명해지는 능력이 있습니다. 함께 일하고 싶은 사람이 되는 태도, 사용자의 진짜 문제를 발견하는 시선, 무엇을 만들고 무엇을 만들지 판단하는 감각입니다. 이번에 소개하는 세 권은 바로 그 영역을 다룹니다. 사람과의 협업이 왜 개발자의 경쟁력이 되는지, 적은 단서 속에서도 어떻게 사용자 인사이트를 발견할 수 있는지, 그리고 좋은 제품은 어떤 질문과 선택에서 시작되는지. AI가 대신해주지 못하는 일의 중심에서, 더 오래 가는 개발자의 역량을 만나보세요. 코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자소프트 스킬 · 개발문화 · 퍼스널 브랜딩으로 확보하는 결정적 경쟁력김상기, 배문교, 이동현, 이상아, 이수형, 차지현, 황성재 지음 개발자 커리어는 더 이상 '코드를 잘 짜는 사람'만으로 설명되지 않습니다. 회의에서 던지는 한마디, 동료의 피드백을 받아들이는 태도, 문제를 정의하고 풀어가는 방식, 조직 안에서 자신의 자리를 만들어가는 감각. 주니어에서 시니어로, 팀원에서 리더로 역할이 바뀌는 순간 가장 먼저 드러나는 것은 기술이 아니라 '사람과 일하는 능력'입니다. AI가 코드를 대신 짜주는 시대일수록 이 차이는 더 또렷해집니다. 삼성전자, 현대자동차, SK텔레콤, 카카오페이, 우아한형제들, 토스까지. 국내 대표 IT 기업에서 개발자와 조직을 잇는 데브렐 7인이 모였습니다. 기술과 커뮤니케이션이 만나는 가장 가까운 자리에서 수많은 개발자의 성장을 지켜본 이들이, '잘하는' 개발자에서 '함께 일하고 싶은' 개발자로 건너가는 길을 안내합니다. 회사보다 오래 남는 커리어, 코드보다 오래 기억되는 사람의 비결을 만나보세요. 프로덕트 매니지먼트 프로덕트를 이해하는 자가 프로덕트를 지배한다김영욱 지음 좋은 제품은 기능을 더 많이 넣은 결과가 아니라, 무엇을 만들고 무엇을 만들지 않을지 잘 판단한 결과입니다. 프로덕트 매니저의 일은 거기서 시작됩니다. 사용자의 의견 속에서 진짜 문제를 가려내고, 팀과 함께 다음에 무엇을 할지 결정하고, 출시 이후의 사이클까지 책임지는 일. AI가 코드를 짜고 회의록을 정리해주는 시대에도 이 판단의 무게는 줄지 않습니다. 이 책은 프로덕트 매니지먼트의 전 과정을 차근차근 안내합니다. PM의 업무와 팀 구성, 프로덕트를 정의하는 방법부터 고객 인사이트를 발견하는 법, 프로덕트 라이프사이클을 설계하는 법까지. PM을 꿈꾸는 분뿐 아니라, 엔지니어링 팀에서 더 나은 동료가 되고 싶은 개발자에게도 좋은 길잡이가 됩니다. 좋은 프로세스가 어떻게 더 나은 제품으로 이어지는지, 그 흐름을 한 권으로 따라가보세요. 고작 다섯 명이 한 말을 어떻게 믿어요?정성 연구에 신뢰를 더하는 UX 리서치 전략송라영 지음 데이터는 무엇이 일어났는지 보여주지만, 왜 일어났는지는 말해주지 않습니다. 사용자가 어떤 버튼을 눌렀는지는 로그에 남아도, 그 순간 무엇을 기대하고 무엇에 망설였는지는 사람의 말 속에 있습니다. 정성 연구는 그 말을 듣고, 흩어진 단서에서 진짜 문제를 길어 올리는 일입니다. AI가 정량 데이터를 빠르게 요약해주는 시대일수록, 숫자 너머의 맥락을 읽어내는 사람의 감각은 더 또렷해집니다. 이 책은 사용자 경험의 숨겨진 목소리를 찾아 인사이트로 바꾸는 정성 연구의 전 과정을 안내합니다. 설문 조사, 사용성 테스트, 심층 인터뷰 같은 방법론부터 설득력 있는 보고서로 이어가는 법까지. 메타와 페이팔 같은 글로벌 테크 기업의 사례를 바탕으로, 소수의 참여자만으로도 깊이 있는 결론을 끌어내는 법과 이해관계자의 신뢰를 얻는 전달 방식을 구체적으로 보여주는 도서입니다. ❸ 오래 남는 개발자가 되는 법사용하던 프레임워크가 사라지고, 익숙했던 회사가 흔들리고, 이 직무가 5년 뒤에도 같은 모습일지 아무도 답하지 못합니다. 그럴 때 흔들리지 않는 사람들에게는 공통점이 있습니다. 자신의 커리어를 회사에 맡기지 않고 스스로 운전대를 잡는다는 것. 다음 1년이 아니라 다음 10년을 보고 움직인다는 것. 주니어에서 시니어로, 시니어에서 리더로 단계가 바뀔 때마다 무엇이 달라지는지, 이직과 면접 같은 결정적인 순간에 어떤 기준으로 판단해야 하는지. 두 권의 책에 담긴 현장의 노하우로, 회사보다 오래 가는 자신의 커리어를 설계해보세요. 소프트웨어 엔지니어 가이드북주니어부터 리더까지, 소프트웨어 엔지니어라면 꼭 알아야 할 커리어 관리의 비법게르겔리 오로스 지음 | 이민석 옮김 현대 IT 산업에서 소프트웨어 엔지니어로 성공적인 커리어를 쌓으려면, 뛰어난 코딩 실력만으로는 부족합니다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 직무를 효율적으로 수행하고, 장기적인 커리어 발전을 이루기 위해서는 더 많은 준비가 필요합니다. 이 책은 많은 기업에서 엔지니어링 매니저로 재직한 저자가 현업에서 팀원들에게 조언을 주는 과정에서 깨달은 경력 관리의 비법을 담고 있습니다. 소프트웨어 엔지니어가 실제 직장에서 겪을 다양한 상황에 대한 해결책을 소개하는 가이드북입니다. 단순한 이론을 넘어 실제 현장에서 바로 적용할 수 있는 유용한 정보까지 담았습니다. 주니어 엔지니어부터 시니어 엔지니어, 스태프 엔지니어에 이르기까지 경력 단계에 따라 다음 단계로 나아가는 데 필요한 정보와 커리어 발전을 위한 구체적인 로드맵, 장기적인 커리어 성공을 위한 청사진을 만나보시기 바랍니다. 개발자를 위한 커리어 관리 핸드북실리콘밸리 개발자의 소프트 스킬 노하우 / 국내 개발자 10인의 커리어 이야기마이클 롭 지음 | 박수현, 고유준, 남무현 옮김 커리어가 어느 시점에 이르면, 코드를 다루는 것보다 중요하고 복잡한 일들이 많다는 사실을 깨닫게 됩니다. 어떤 도구를 사용할지, 직장 내 인간관계를 어떻게 관리할지 같은 일상적인 고민부터 ‘스타트업으로 이직해야 할까?’, ‘관리자가 되어야 할까?’와 같은 굵직한 커리어 선택까지 크고 작은 선택에 직면하게 되죠. 이 책은 저자가 넷스케이프, 볼랜드, 슬랙, 핀터레스트, 애플 등 실리콘밸리의 쟁쟁한 회사에서 얻은 경험과 노하우를 46가지 에피소드에 담아 생생하게 전합니다. 채용 면접부터 이직 신호를 포착하는 것까지 완전한 커리어 라이프사이클을 안내하므로, 커리어에서 스스로 중요하게 여기는 것이 무엇인지 파악하고 성공적인 커리어를 쌓는 방법을 터득할 수 있습니다. 또한 [특별 부록]에 수록된 국내 개발자 10인의 커리어 이야기를 통해 현실적이고 실용적인 노하우도 얻을 수 있습니다.모델은 또 바뀔 것이고, 새로운 도구도 계속 등장할 것입니다. 그 흐름을 따라가는 일도 중요하지만, 가끔은 멈춰 서서 변하지 않는 것을 들여다보는 시간도 필요합니다. 4월 23일, 책의 날을 맞아 한빛이 고른 책은 물론 저마다 가슴에 품은 책의 페이지를 넘기며 자신의 기본기를 점검하는 시간이 되시길 바랍니다. 감사합니다.

n8n 본격 도입 전 꼭 알아야 할 기본 용어와 안전 운영 가이드

자동화는 반복 업무를 대신 처리해 주는 든든한 도구입니다. 하지만 관리가 허술하면 오히려 보안 사고나 데이터 손실의 원인이 되기도 해요. 현장에서 흔히 마주치는 사고 유형은 다음과 같습니다.API 키를 아무 곳에나 저장해 두었다가 외부로 유출되는 경우팀 권한을 느슨하게 풀어 둬서 엉뚱한 사람이 워크플로를 건드리는 경우백업을 해 두지 않아 장애가 생겨도 복구할 방법이 없는 경우 이런 사고는 대부분 도입 초기에 운영 원칙을 세워 두지 않아서 생깁니다. 본격적으로 자동화 범위를 넓히기 전에, 기본 개념 이해와 운영 체계 구축이라는 두 축을 먼저 잡아 두는 게 좋아요. 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다. 1. n8n을 쓰기 전에 알아야 할 3가지 기본 용어 n8n을 직접 설치하거나 외부에서 접속 가능한 형태로 운영하려면, 네트워크 관련 용어가 자연스럽게 등장합니다. 셀프 호스팅을 고려 중이라면 최소한 다음 세 가지는 익혀 두세요. ❶ 도메인 주소 도메인 주소는 인터넷에서 사용하는 집 주소와 같습니다. 컴퓨터끼리는 서로를 "123.45.67.89" 같은 IP 주소로 인식하지만, 사람이 기억하기엔 숫자보다 단어가 훨씬 편하죠. 그래서 "myautomation.com" 같은 이름을 사용합니다. 도메인 주소는 이름과 도메인 확장자로 나뉩니다.예시: myautomation.com → myautomation(이름) + .com(확장자) ❷ 보안 연결(HTTPS) 보안 연결(HTTPS)은 인터넷에서 오가는 정보를 암호화해 주는 기술입니다. 보안 연결이 없으면 로그인 정보 같은 민감한 데이터가 전송 도중에 노출될 수 있어요. HTTPS는 이런 정보를 암호화해서 안전하게 전달합니다. 편지를 보낼 때 봉투에 자물쇠를 채워 보내는 것과 비슷하다고 생각하면 이해가 쉽습니다. n8n을 외부에서 접속 가능하게 운영한다면 HTTPS 적용은 필수예요. ❸ 네임서버 네임서버는 도메인 주소를 실제 IP 주소로 변환해 주는 시스템입니다. 스마트폰 연락처에서 "민수"를 누르면 자동으로 "010-1234-5678"로 전화가 걸리는 것처럼, 네임서버는 "google.com"을 "142.250.196.14" 같은 실제 주소로 바꿔 줍니다. 사용자가 브라우저에 "google.com"을 입력하면, 네임서버가 "그건 142.250.196.14번 컴퓨터야"라고 알려 주는 구조입니다. 기본 용어를 정리 했으니, 이제 본격적으로 n8n을 안전하게 운영하기 위한 네 가지 영역을 살펴보겠습니다. 2. 관리가 필요한 주요 권한 n8n을 팀 단위로 운영할 때 가장 먼저 정리해야 할 건 권한 체계입니다. 누구에게, 어디까지 열어 줄지 네 가지 권한을 기준으로 나눠 보세요. ❶ 워크플로 편집 권한편집 권한이 있으면 자동화 로직을 직접 수정할 수 있습니다. 의도치 않은 수정이 장애로 이어질 수 있으니, 실제로 워크플로를 만들고 유지보수하는 담당자에게만 열어 주세요. ❷ 크리덴셜 접근 권한API 토큰이나 비밀번호 같은 민감한 인증 정보는 일부 인원만 접근할 수 있어야 합니다. 가능하면 조회 권한과 편집 권한을 분리해서 운영하는 걸 추천해요. ❸ 실행 로그 확인 권한워크플로가 실패했을 때 원인을 파악하려면 꼭 필요한 권한이에요. 다만 로그에는 민감한 데이터가 기록될 수 있으니, 접근할 수 있는 사람을 선별하는 게 좋아요. ❹ 공유 워크스페이스 설정여러 부서가 함께 쓴다면 팀별로 권한 수준을 나누는 게 안전합니다. 예를 들어 개발팀에는 편집·실행·조회 권한을 모두, 마케팅팀에는 실행·조회 권한만 부여하는 식이죠. 3. 백업과 버전 관리 잘 돌아가던 워크플로가 어느 날 갑자기 멈추는 상황은 운영 중에 언제든 생길 수 있습니다. 이럴 때 복구 시간을 줄여 주는 게 바로 백업과 버전 관리예요. 도입 초기부터 체계를 잡아 두면 나중에 훨씬 편합니다. ✔️백업 대상워크플로, 크리덴셜(암호화된 상태), 실행 데이터, 환경 설정을 주기적으로 백업합니다. n8n은 PostgreSQL, SQLite 같은 데이터베이스에 데이터를 저장하기 때문에, 데이터베이스만 잘 백업해 둬도 대부분의 자산을 지킬 수 있어요. ✔️버전 관리n8n은 워크플로를 수정할 때마다 자동으로 버전을 저장합니다. [Revisions] 메뉴에서 이전 버전으로 되돌릴 수 있으니, 장애가 생겼을 때 빠르게 복구할 수 있어요. 다만 워크플로 기록 기능은 라이선스에 따라 보관 기간과 제공 범위가 다를 수 있어요. 커뮤니티 버전이나 클라우드 무료 버전에서는 기능이 제한될 수 있으니 사전에 확인해 두시면 좋습니다. ✔️업데이트 관리새 노드 추가, 버그 수정, 보안 패치를 반영하려면 정기적인 업데이트가 필요해요. 업데이트 전에는 꼭 백업부터 하시고, 오래된 버전에서 최신 버전으로 한 번에 뛰어넘기보다는 단계별로 순차 업데이트하는 게 호환성 문제를 줄이는 안전한 방법입니다. 4. 조직 차원에서 지켜야 할 기본 정책 권한과 백업 체계를 갖췄다면, 조직 전체가 함께 지킬 운영 정책도 정의해 두어야 합니다. 다음 네 가지는 기본 원칙으로 세팅해 두시기를 권장해요. ✔️팀 계정(서비스 계정) 사용업무용 자동화는 개인 계정이 아니라 회사 서비스 계정으로 운영하세요. 담당자가 바뀌어도 자동화가 끊기지 않습니다. ✔️최소 권한 원칙업무에 꼭 필요한 만큼만 권한을 부여합니다. 예를 들어 마케팅팀은 메일 발송 관련 API에만, 재무팀은 매출 관련 API에만 접근할 수 있도록 범위를 좁혀 주세요. ✔️퇴사자 계정 즉시 비활성화보안 사고를 막기 위한 필수 절차예요. 인사 변동이 생기면 n8n 계정과 연결된 크리덴셜까지 함께 정리해 주세요. ✔️민감 API 접근 제한Google Workspace Admin API, 회사 CRM처럼 민감도가 높은 API는 특정 직급이나 관리자에게만 접근 권한을 주는 게 안전합니다. 내부 자료를 다루는 자동화일수록 보안 사고와 데이터 손실에 대한 대비가 꼭 필요합니다. 편리한 도구일수록 관리가 느슨해지기 쉽고, 작은 설정 오류가 큰 사고로 번지는 경우도 많으니까요. 오늘 정리한 내용은 크게 두 갈래예요. 앞부분에서는 n8n을 쓰기 위해 알아야 할 도메인·HTTPS·네임서버 기본 개념을, 뒷부분에서는 안전한 운영을 위한 권한 관리, 백업, 버전 관리, 조직 정책을 다뤘습니다. 도입 초기에 이 두 가지를 함께 점검해 두면, 이후 챗봇이나 RAG 같은 고도화 프로젝트로 확장할 때도 훨씬 든든한 기반 위에서 작업할 수 있어요. 본격적인 자동화를 시작하기 전, 오늘 내용으로 체크리스트 한번 만들어 보시길 추천드립니다.위 콘텐츠는 『일머리를 설계하는 AI 워크플로 with n8n』내용을 발췌하여 재구성하였습니다.

‘AX 전환’의 시대, 도대체 AX가 뭐길래?

“AX는 UX와 닮은 점이 의외로 많다” AX는 요즘 IT 업계에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나입니다. 하지만 막상 “그래서 AX가 정확히 무엇인가요?”라고 물으면, 돌아오는 답은 제각각입니다. 누군가는 혁신이라 말하고, 또 누군가는 그럴듯하게 포장된 마케팅 용어일 뿐이라고 이야기합니다. 한때 UX(사용자 경험)를 연구했고, 지금은 AI 엔지니어링 업계에서 일하고 있는 입장에서, 이 단어는 생각보다 낯설지 않았습니다. 오히려 AX는 UX와 꽤 닮아 있는 개념처럼 보였습니다. 기술의 문제처럼 보이지만, 실제로는 사람을 이해하는 방식에 더 가깝다는 점에서 말이죠. 이 글에서는 AX를 거창하게 정의하기보다는, UX와의 연결점을 중심으로 그 의미를 풀어보려 합니다. ‘AX 전환’의 시대, 도대체 AX가 뭐길래? 전직 UX 연구원이 들려주는, ‘기술’보다 ‘사람’에 대한 이해가 중요한 이유 김예림 (『AI 프로덕트는 어떻게 만들어지는가』저자) ✅ AX, 두 얼굴의 주인공 현재 업계에서 AX는 크게 두 가지 의미로 통용됩니다. ❶ AI 전환 (AI Transformation)AI를 도구로 써서 비즈니스의 체질을 바꾸는 것입니다. 단순히 ‘엑셀 대신 AI’를 쓰는 자동화 수준이 아니라, 조직이 일하는 방식과 프로세스 전체를 근본적으로 재설계하는 거대한 흐름입니다. ❷ 에이전트 경험 (Agent Experience)사용자가 AI 에이전트와 어떻게 상호작용하고, 어떤 경험을 하는지를 설계하는 UX의 확장판입니다. 이제는 화면 너머의 버튼이 아니라, ‘똑똑한 동료’인 AI와 인간이 협업하는 방식을 고민해야 하는 시대죠. 현실적으로는 첫 번째 의미인 ‘AI 전환’이 더 압도적으로 쓰입니다. 하지만 부작용도 있습니다. 자동화도 AX, 데이터 분석도 AX, 심지어는 단순한 소프트웨어 도입도 AX라 부르니, 정작 “AX가 아닌 게 뭐지?”라는 의문이 생깁니다. 모든 것을 포장할 수 있는 모호한 라벨이 되어버린 셈이죠. ✅ UX 연구원이 AX를 시작할 때 벌어지는 일 AX와 UX는 한 끗 차이처럼 보이지만, 출발점은 꽤 비슷합니다. 결국 ‘사람에게 더 나은 경험을 주기 위해 기술을 어디에, 어떻게 녹여낼 것인가’를 고민한다는 점에서입니다. 진짜 쓸모 있는 AX를 하려면, 조직원들이 실제로 어떻게 일하고 있는지부터 이해해야 합니다. 어떤 과정에서 불편함을 느끼는지, 어떤 기준으로 판단을 내리고 행동하는지 같은 맥락이 빠지면, 기술은 쉽게 공중에 뜬 채로 남습니다. 그래서 UX 연구에서 활용되는 ‘사용자 여정 지도’나 ‘니즈 파악’ 같은 접근 방식이 AX에서도 자연스럽게 이어집니다. 다만 대상이 ‘앱을 사용하는 고객’에서 ‘조직 안에서 일하는 사람’으로 바뀌었을 뿐입니다. 이런 점에서 보면, AI에 대한 이해를 갖춘 UX 연구자가 AX 영역에서도 꽤 강점을 가질 수 있다는 생각이 듭니다. ✅ AX가 까다로운 진짜 이유 물론 이론만큼 쉽지는 않습니다. 현장에서 느끼는 AX만의 높은 벽이 두 가지 있습니다. 첫째, "내 자리를 뺏으러 온 건 아닐까?"라는 경계심 솔직히 말해 기업의 AX 도입 배경에는 인력 효율화에 대한 고민이 섞여 있습니다. 그러다 보니 인터뷰를 하러 다가가면 현업에서는 본능적으로 방어 기제가 작동합니다. 정보를 숨기거나, AI의 성과를 깎아내리기도 하죠. 저는 이 반응을 십분 이해합니다. 그래서 AX는 기술 도입이 아니라 ‘사람을 설득하는 과정’이어야 합니다. 누군가를 대체하는 도구가 아니라, 그 사람이 AI 시대의 ‘슈퍼 전문가’로 거듭나도록 돕는 조력자가 되어야 합니다. 둘째, 툴의 홍수 속에서 길을 잃은 조직 지금은 AI 툴이 쏟아지는 시대입니다. 특히 규모가 큰 조직일수록 여러 프로젝트가 동시에 돌아가지만, 정작 “우리에게 지금 무엇이 있고, 무엇이 정말 필요한지”를 명확히 알고 있는 경우는 드뭅니다. 이미 있는 기능을 다시 만들거나, 남들이 좋다고 하니 일단 도입하고 보는 비효율이 반복되기도 합니다. 내·외부에서 넘쳐나는 AI 툴 속에서 우리 조직에 진짜로 필요한 것이 무엇인지, 그리고 기존 자산을 어떻게 재활용할 수 있을지를 판단하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. 결국 중요한 것은 단순한 기술 도입이 아니라, 수많은 선택지 속에서 ‘맞는 것’을 골라낼 수 있는 리더의 안목입니다. 이 안목은 이제 기술력만큼이나 중요한 역량이 되고 있습니다. ✅ UX이건 AX든 결국 본질은 기술 ‘적용’의 문제 AX라는 단어는 여전히 모호하고, 맥락에 따라 다르게 쓰입니다. 다만 현장에서 느끼는 건, 기술 자체보다 그 기술이 실제로 어떻게 쓰이고 있는지를 이해하는 일이 훨씬 중요하다는 점입니다. 조직 안에서 사람들이 어떻게 일하고 있는지, 어떤 불편을 느끼고 어떤 기준으로 판단하는지에 대한 이해 없이 기술만 도입되면, 쉽게 겉도는 경우가 많습니다. 또 한편으로는, 수많은 AI 툴과 선택지 속에서 우리에게 필요한 것이 무엇인지 판단하는 일도 점점 더 어려워지고 있습니다. 이미 있는 것을 다시 만들거나, 필요 이상의 도입이 반복되는 상황도 흔합니다. 결국 AX는 새로운 기술을 얼마나 빠르게 도입하느냐의 문제가 아니라, 우리에게 맞는 것을 얼마나 정확하게 선택하고 적용하느냐의 문제에 가깝습니다. 그리고 이 질문은 사실 낯선 것이 아닙니다. UX를 통해 오래전부터 다뤄온, ‘사람을 이해하고 그에 맞게 설계하는 문제’와 크게 다르지 않기 때문입니다.위 콘텐츠는『AI 프로덕트는 어떻게 만들어지는가』김예림 저자가 작성하였습니다. 더 자세한 내용이 궁금하시다면 도서를 확인해 보시기 바랍니다.

실패하지 않는 에이전트 설계 원칙 5가지(feat. 프레임워크별 장단점 비교)

자율 에이전트는 일반적인 소프트웨어보다 불확실성이 크고 운영 비용이 높습니다. 탄탄한 설계 원칙 없이 구축된 에이전트는 단순한 API 호출 오류에도 전체 시스템이 무너지는 '모놀리식 지옥'에 빠지기 쉽습니다. 자율 에이전트 구축은 마치 살아있는 유기체를 다루는 것과 같습니다. 앞선 경험을 통해 학습해야 하고(지속 학습), 외부 위협에 유연해야 하며(회복탄력성), 필요에 따라 부품을 교체하듯 기능을 바꿀 수 있어야(모듈성) 합니다. 하지만 막상 개발을 시작하면 수많은 프레임워크 사이에서 어떤 것이 나에게, 혹은 우리 팀에 맞을지 막막하기 마련입니다. 에이전틱 시스템의 5대 원칙, 그리고 프로토타입부터 대규모 프로덕션까지 각 단계별로 추천하는 프레임워크 분석을 통해 '동작만 하는 에이전트'가 아닌, '실제로 운영 가능한 에이전트'를 만들기 위한 로드맵을 그리는 데 이번 내용이 도움이 되면 좋겠습니다. 효과적인 에이전틱 시스템 구축 원칙 성공적인 자율 에이전트를 구축하는 데는 5가지 원칙이 있습니다 첫 번째는 확장성(Scalability)입니다. 분산 아키텍처, 클라우드 인프라, 병렬 처리를 지원하는 효율적 알고리즘을 통해 증가하는 부하와 다양한 작업을 처리할 수 있습니다(실패 사례: 분당 10건을 처리하던 고객지원 에이전트가 오토스케일링 없이 1,000건으로 급증하면 다운되거나 지연될 수 있습니다). 다음은 모듈성(Modularity)입니다. 명확한 인터페이스로 연결된 독립적이고 교환 가능한 구성요소로 설계해야 합니다. 유지보수와 변경 적응이 쉬워지기 때문이죠(실패 사례: 에이전트 서비스에 도구를 하드코딩하면 작은 수정에도 전체를 재배포해야 합니다). 세 번째는 지속 학습(Continuous learning)입니다. 인컨텍스트 학습과 같이 경험에서 배우는 메커니즘을 구축하고 사용자 피드백을 통합합니다(실패 사례: 피드백 루프를 무시하면 같은 실수, 예를 들어 계약 조항 오분류, 중요 이슈 미보고 등과 같은 실수를 반복합니다). 다음은 회복탄력성(Resilience)입니다. 오류, 보안 위협, 타임아웃, 예상치 못한 상황을 자연스럽게 처리하는 아키텍처를 갖춰야 합니다. 이와 관련해 재시도, 폴백, 엄격한 보안, 중복화가 필요합니다(실패 사례: 재시도나 폴백이 없는 에이전트는 API 호출이 한 번 실패하는 것만으로도 과정 전체가 중단됩니다). 마지막으로 미래 대비(Future-proofing)입니다. 개방형 표준과 확장 가능한 인프라를 중심으로 설계하고 실험 문화를 유지할 필요가 있습니다(실패 사례: 특정 벤더의 프롬프트 형식에 과도하게 결합하면 모델 교체나 실험이 어려워집니다). 이 다섯 가지 원칙을 따르면 기술과 환경이 변화하는 속에서도 효과성과 관련성을 유지하는 자율 에이전트를 구축할 수 있습니다. 에이전틱 프레임워크 장단점 비교 스킬 통합, 메모리 관리, 계획, 오케스트레이션, 경험 학습, 멀티 에이전트 협력 등을 핵심 기능으로 하는 자율 에이전트 개발을 위한 다양한 프레임워크가 존재합니다. 대표적인 프레임워크를 살펴봅시다. 랭그래프, LangGraph 랭그래프는 방향 그래프 기반 모듈식 오케스트레이션 프레임워크입니다. 노드에는 개별 로직 단위(주로 파운데이션 모델 호출)가 포함되고 엣지는 복잡하고 순환 가능한 워크플로를 통해 데이터 흐름을 관리하는 것이 강점입니다. 개발자 경험이 우수하고, 비동기 워크플로와 재시도(retry)를 기본 지원하는 것도 특징이죠. 랭그래프에도 트레이드오프가 있습니다. 고급 계획과 메모리에는 맞춤 로직이 필요하며 멀티 에이전트 협업에 대한 내장 지원이 상대적으로 부족하다는 점을 들 수 있겠네요. 명시적이고 검증 가능한 흐름 제어가 필요한 견고한 단일 에이전트 또는 경량 멀티 에이전트 시스템을 구축하고자 한다면 랭그래프가 적합하겠습니다. 오토젠, Autogen 오토젠은 강력한 멀티 에이전트 오케스트레이션, 동적 역할 할당, 메시지 기반 에이전트 간 유연한 상호작용이 강점입니다. 반면, 단순한 사용 사례에는 무겁거나 복잡할 수 있으며 에이전트 상호작용 패턴에 대해 다소 고집스러운 편입니다. 여러 에이전트 간 대화가 핵심인 연구 및 프로덕션 시스템(예: 매니저-워커, 자기성찰 루프)에 활용하기에 적합합니다. 크루AI, CrewAI 크루AI는 배우기 쉽고 사용하기 편리한 편입니다. 프로토타이핑을 위한 빠른 설정, ‘crew’와 ‘tasks’ 같은 유용한 추상화를 제공하는 것이 장점입니다. 역시 트레이드오프를 짚어보자면, 오케스트레이션 내부에 대한 세밀한 커스터마이징과 제어가 제한적이며 복잡한 워크플로에서는 랭그래프나 오토젠보다 성숙도가 낮다는 점을 꼽을 수 있습니다. 어시스턴트나 지원 에이전트 같은 실용적이고 인간 중심의 에이전트를 빠르게 구성하려는 개발자에게 적합합니다. 오픈AI 에이전트 SDK, OpenAI Agents Software Development Kit 오픈AI 도구 생태계와의 깊은 통합과 안전하고 사용하기 쉬운 함수 호출이 장점입니다. 메모리 프리미티브, 도구 라우팅도 유용합니다. 반면, 오픈AI 인프라에 강하게 결합되어 있어 맞춤형 에이전트 스택이나 오픈소스 도구체인에서는 유연성이나 이식성이 떨어질 수 있습니다. 이미 오픈AI API를 사용 중이며 최소한의 스캐폴딩으로 도구를 활용하는 안전한 에이전트를 빠르게 구축하려는 팀이라면 적합할 수 있습니다. 각 프레임워크에는 고유한 장점과 한계가 있습니다. 다만, 이 분야의 변화가 워낙 빠른 만큼 지속적인 혁신과 경쟁을 통해 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 초기 프로토타입은 크루AI나 오픈AI 에이전트 SDK로 빠르게 시작할 수 있고, 확장 가능한 프로덕션급 시스템에는 랭그래프와 오토젠으로 더 자세하고 정교하게 제어할 수 있습니다. 랭그래프의 경우에는 에이전트 시스템 개발에 대한 직관적이면서도 강력한 접근 방식을 제공하기도 합니다. 물론 이러한 프레임워크가 필수는 아니며 많은 팀이 모델 제공자 API를 직접 사용해 구축하기도 합니다. 이 글은 <AI 에이전트 엔지니어링> 도서 내용 일부를 발췌 편집하여 작성되었습니다. AI 에이전트에 대한 실용적인 예제를 포함하여, 실제 시나리오를 통한 현대 지능형 에이전트에 필요한 복잡성과 역동성을 어떻게 효과적으로 해결하는 지에 대한 보다 자세한 내용은 하기 책에서 만나볼 수 있습니다. 『AI 에이전트 엔지니어링』

에이전트가 정답일까? 프로젝트 망치는 '오버 엔지니어링' 피하는 법

대다수의 프로젝트는 간단한 스크립트, 반자동 워크플로, 챗봇, RAG, 완전 자율 에이전트 중 무엇을 고르느냐에 따라 좋은 해법이 될지, 과도하게 복잡한 유지보수 지옥이 될지 갈립니다. 이때 선택의 기준으로는 입력의 가변성, 필요한 추론 복잡도, 성능/컴플라이언스 제약, 유지보수 부담이라는 네 가지 핵심 요소를 고려해야 합니다. 선택 1. 간단한 스크립트 우선, 파운데이션 모델이나 머신러닝을 쓰지 않아도 되는 상황이 있습니다. 모든 입력이 완전히 예측 가능하고 모든 출력을 미리 기술할 수 있다면 몇 줄의 절차적 코드가 머신러닝 파이프라인보다 더 빠르고 저렴하며 테스트도 쉽습니다. 예를 들어 ‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS —[메시지]’ 형식을 따르는 로그를 파싱한다면 간단한 정규식 파서(파이썬/Go)로 충분합니다. 지연시간이 매우 짧아야 할 경우(예: 센서 데이터에 실시간 반응하는 임베디드 시스템)라면 LLM API를 호출할 시간이 없습니다. 특히 의료 기기, 항공, 금융 시스템처럼 규제가 엄격한 도메인에서는 의사결정 과정이 완전히 확정적이고 감사 가능해야 합니다. 하지만 신경망 모델은 내부 동작을 해석하기 어렵기 때문에 요구사항을 만족시키기 어렵습니다. 즉, 입력의 형태가 정해져 있거나 성능과 설명 가능성을 엄격하게 따져야 하거나 문제의 도메인이 고정되어 있다면 파운데이션 모델보다는 코드를 작성하는 편이 낫습니다. 선택 2. 워크플로 다음은 결정적 또는 반자동 워크플로입니다. 로직을 유한한 단계나 분기로 표현할 수 있고 어디서 인간 개입이나 추가 에러 처리가 필요한지 사전에 아는 경우라면 워크플로를 사용하는 편이 좋습니다. 예를 들어 소규모 벤더 집단에서 송장을 수집하는데 각 송장이 세 가지 형식중 하나로 도착한다고 가정해봅시다. 형식에 따라 파서를 라우팅하고 불일치를 검사해 문제가 생기면 중지해 인간에게 전달하면 됩니다. 깊은 의미론적 이해는 필요하지 않습니다. 실패 단계 재시도(지수 백오프)나 관리자 승인 대기 같은 요건도 워크플로 엔진(에어플로, AWS 스텝 펑션, 잘 구조화한 스크립트)이 에러 경로를 더 명확하게 통제할 수 있어 LLM보다 유리합니다. 모든 결정 분기를 미리 나열할 수 있고 각 분기를 엄격하게 통제해야 한다면 워크플로가 적합합니다. 이런 시나리오에서는 워크플로가 대규모 임시 스크립트보다 자연스럽게 확장되면서도 에이전틱 파이프라인의 복잡성과 비용은 피할 수 있습니다. 선택 3. 챗봇과 RAG 그다음은 챗봇/RAG입니다. 자연어 이해와 문서 검색 기능을 추가하지만 자율적이고 다단계적인 계획 수립까지는 하지 않습니다. 지식 베이스(knowledge base, 제품 매뉴얼, 법률 아카이브, 사내 위키)를 검색해야 한다면 RAG는 문서를 벡터스토어에 임베딩하고 관련 구절을 찾아 컨텍스트에 맞는 응답을 생성합니다. 예컨대 IT 헬프데스크는 ‘VPN 자격 증명 초기화 방법’을 질문하면 최신 가이드에서 해당 내용을 찾아 요약해 답합니다. 하지만 자율 에이전트와 달리 RAG는 추가 행동(예: 티켓 발행, 콜백 일정 잡기)을 스스로 결정하지 않습니다. 문서 기반 Q&A가 주된 목적이고 외부 API 호출이나 의사결정 오케스트레이션이 크게 필요하지 않다면 RAG가 적절합니다. 유지비는 에이전트보다 낮고 구성에는 문서 임베딩 업데이트와 프롬프트 개선이 필요합니다. 그만큼 에이전트의 다단계 계획이나 피드백 루프 학습 능력은 포기해야 합니다. 선택 4. 자율 에이전트 마지막으로 자율 에이전트입니다. 입력이 변동성이 크고 상황에 따라 계획이 바뀌거나 지속적 학습이 필요해 코드나 워크플로, RAG로는 부족한 경우에는 자율 에이전트를 사용해야 합니다. 예를 들어 고객지원 메일에 ‘노트북 배터리가 부풀어 터질 것 같아요’부터 ‘주문하지 않은 서비스 비용이 계속 청구돼요’까지 다양한 이메일을 받는다면 규칙 기반이나 RAG FAQ는 사용할 수 없습니다. 반면 파운데이션 모델 기반 에이전트는 의도 파악, 엔티티 추출, 지식 베이스 조회, 적절한 답안 초안 작성, 필요 시 인간 인계까지 사전 정의 없이도 수행합니다. 공급망에서도 재고나 리드타임, 수요 예측을 실시간으로 받아 동적으로 재계획할 수 있는데 결정적 워크플로는 예외를 처리하려면 수동 업데이트가 끊임없이 필요합니다. 또한 에이전트는 병렬 하위 작업이 많은 환경(예: 보안 운영 에이전트가 동시에 위협 인텔 API 질의, 네트워크 텔레메트리 스캔, 의심 바이너리 샌드박스 분석을 수행)에서 탁월합니다. 비동기로 실시간 데이터에 맞춰 재우선순위화하므로 ‘한 번에 한 단계’만 수행하는 워크플로와 RAG의 취약성을 피할 수도 있습니다. 다만 파운데이션 모델의 높은 연산, 운영 비용을 정당화하려면 컨텍스트 추론, 병렬 오케스트레이션, 자가 개선 수준이 필요합니다. [표 1: 코드, 워크플로, 에이전트의 구분]특성코드워크플로자율 에이전트입력 구조완전 예측 가능 스키마유한 분기로 대체로 예측 가능고도로 비정형/새로운 입력설명 가능성완전 투명, 감사 용이분기별 감사 추적 명시블랙박스 요소(추가 도구 필요)지연초저지연중간 지연더 높은 지연적응, 학습없음제한적높음(피드백 학습) 모든 선택에는 트레이드오프가 따릅니다. ‘코드’는 저렴하고 빠르지만 경직되어 있고 ‘워크플로’는 통제력이 있지만 입력이 다양하면 쉽게 깨집니다. ‘챗봇과 RAG’는 문서 Q&A에 뛰어나지만 다단계 오케스트레이션은 못 합니다. ‘에이전트’는 강력하지만 클라우드 비용과 운영 부담(모니터링, 튜닝, 거버넌스)이 큽니다. 결정 전에 스스로 물어보세요. 입력이 예측 불가한가? 중간 결과에 적응하는 다단계 계획이 필요한가? 문서 검색으로 충분한가 아니면 스스로 결정하고 실행해야 하나? 최소한의 인간 개입으로 시간이 지날수록 스스로 개선하길 원하나? 지연, 유지보수 부담을 감수할 수 있나? 고정적이고 결정적인 작업은 간단한 코드를 쓰세요. 분기가 정해져 있고 명시적 에러 처리가 필요하면 워크플로를 쓰세요. 코퍼스(corpus) 기반 자연어 Q&A가 목적이면 챗봇/RAG를 쓰세요. 그러나 입력의 변동성이 높거나 개방형 추론, 동적 계획, 지속적 학습이 필요하면 자율 에이전트를 쓰세요. 이런 기준으로 선택하면 단순성, 성능, 적응성의 균형을 잡아 요구가 변해도 효과적이고 유지 가능한 해법을 얻을 수 있습니다. 이 글은 <AI 에이전트 엔지니어링> 도서 내용 일부를 발췌 편집하여 작성되었습니다. AI 에이전트 선택과 설계, 구현까지 보다 깊이 있는 정보는 하기 책에서 만나볼 수 있습니다. 『AI 에이전트 엔지니어링』

여러분의 클라우드 앱은 안녕하신가요? '뒤엉킨 누더기 시스템'에서 탈출하는 법

“드디어 우리 회사도 클라우드를 도입했습니다!” 경영진의 야심 찬 선언과 함께 수년간 운영해 온 사내 시스템을 클라우드로 고스란히 옮겼습니다. 이제 오토스케일링의 마법으로 트래픽이 몰려도 끄떡없고 비용도 절감될 것이라 기대했지만 현실은 냉혹했습니다. 서버는 여전히 원인 모를 오류로 다운되고, 클라우드 비용은 무섭게 청구됩니다. 도대체 무엇이 문제였을까요? 문제는 클라우드라는 ‘인프라’가 아니라, 그 위에 올라간 애플리케이션의 구조에 있었습니다. ☑️ 무늬만 클라우드, 실상은 ‘거대한 진흙 덩어리’ 개발 일정에 쫓겨 당면한 문제를 임시방편으로 해결하다 보면, 어느새 시스템은 모든 코드가 엉망으로 얽히고설킨 이른바 커다란 진흙 덩어리(big ball of mud)*가 되어버립니다. 개발자라면 누구나 한 번쯤 “이 코드는 건드리지 마세요!”라는 경고를 들어 본 적이 있을 것입니다. 하나의 기능을 수정하면 전혀 연관 없어 보이는 곳에서 연쇄적으로 버그가 터지는 시스템, 바로 이것이 전형적인 진흙 덩어리의 모습입니다. 이 거대하고 무거운 진흙 덩어리를 그대로 클라우드 환경에 들어서 옮기는(리프트 앤 시프트) 것만으로는 클라우드의 무한한 확장성이나 탄력적인 자원 활용 같은 장점을 결코 누릴 수 없습니다. 오히려 기술 부채를 구름 위로 쏘아 올려 더 비싸고 불안정한 진흙 덩어리를 만든 셈입니다. * 커다란 진흙 덩어리 (Big Ball of Mud)브라이언 풋, 조셉 얀돈이 쓴 논문 <Big Ball of Mud>에서 비롯된 말로 소프트웨어 아키텍처 또는 코드베이스가 명확한 구조나 패턴 없이 뒤엉켜 있어, 커다란 진흙 덩어리처럼 혼란스럽고 관리하기 어려운 상태를 말함. 즉, 시스템 전반이 일관성 없는 설계, 임시 방편적 코드, 누적된 기술 부채로 인해 이해하기 어렵고 확장하기 곤란한 상태를 의미함. (출처: Yak Shaving: 야크 털 깎기) ☑️ 무화과 나무처럼 서서히 집어삼키기(스트랭글러 애플리케이션) 그렇다고 당장 서비스 중인 이 거대한 시스템을 전면 폐기하고 처음부터 다시 개발할 수는 없습니다. 이는 비용과 시간 측면에서 기업의 목숨을 거는 극도로 위험한 선택이기 때문입니다. 가장 현실적이고 안전한 탈출구는 모놀리식 점진적 대체 전략입니다. 기존 시스템을 한 번에 갈아엎는 대신, 숙주 나무를 서서히 감싸며 자라나 결국 원래 나무를 대체해 버리는 ‘교살자 무화과 나무(Strangler vines)’처럼 아주 조금씩, 그러나 확실하게 시스템을 마이크로서비스로 교체해 나가는 것입니다. 성공적인 탈출을 위한 핵심 단계는 다음과 같습니다. ❶ 가느다란 실금 찾기: 얽히고설킨 진흙 덩어리 속에서도 비교적 결합도가 낮아 분리하기 쉬운 경계선(가느다란 실금)을 먼저 찾아냅니다. 코드가 너무 복잡하다면 데이터베이스의 상호 작용 구조에서 시작해 코드로 거슬러 올라가며 도메인의 논리적인 경계를 파악하는 것이 좋은 시작점이 될 수 있습니다. ❷ 컴포넌트 추출: 찾아낸 기능 조각을 기존 시스템에서 점진적으로 떼어내어, 독립적으로 배포 가능한 마이크로서비스로 만듭니다. 처음부터 아주 작은 단위로 쪼개기 어렵다면, 우선 약간 큰 덩어리인 매크로 서비스로 먼저 추출한 뒤 이해도가 높아지면 점차 작은 마이크로서비스로 리팩터링하는 것도 훌륭한 접근법입니다. ❸ 모놀리식-마이크로서비스 프록시: 기능이 마이크로서비스로 이사한 후에도, 기존 시스템이 길을 잃지 않고 새로운 마이크로서비스를 자연스럽게 호출할 수 있도록 중간에 프록시(안내원)를 둡니다. 이를 통해 외부 클라이언트나 기존 시스템은 내부에서 마이크로서비스로 교체되고 있다는 사실조차 모른 채 안정적으로 서비스를 이용할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 시스템을 한 번에 뒤엎는 것이 아니라, 사용자에게는 연속적인 서비스를 제공하면서 내부 구조만 조금씩 바꿔 나가는 일입니다. 스트랭글러 애플리케이션 전략의 강점도 바로 여기에 있습니다. 기존 시스템을 멈추지 않고도 위험을 통제한 채 점진적으로 현대화할 수 있다는 점입니다.위 글은 『클라우드 애플리케이션 아키텍처 패턴』의 내용을 발췌하여 작성하였습니다. 책은 실무에서 필요한 레거시 현대화, 마이크로서비스 설계, 이벤트 주도 아키텍처 도입 등 현장에서 수많은 시행착오를 겪으며 찾아낸 70가지의 구체적이고 실무적인 아키텍처 패턴을 담고 있습니다. 특히 특정 클라우드 벤더(AWS, GCP, Azure 등)나 플랫폼에 종속되지 않는 범용적인 패턴 언어로 구성되어 있어, 어떤 환경에서든 유연하게 적용할 수 있다는 것이 이 책의 가장 큰 장점입니다. 매일같이 레거시 시스템과 씨름하며 시스템 설계의 돌파구를 찾는 아키텍트와 개발자 여러분께, 이 책이 가장 명쾌하고 든든한 생존 가이드가 되어 줄 것입니다.

AI 에이전트가 대체 뭐죠? 개념부터 사례까지

인공지능, AI 이야기를 하다보면 ‘에이전트’라는 연결 단어가 자주 등장합니다. 트렌드가 너무 빠르네요. AI 조금 이해했다치면 에이전트, 에이전틱, 할루시네이션, 컨텍스트, 오픈클로, MCP, A2A…(헉헉…) 등등등. AI와 연결해서 사용하는 다양한 개념들이 등장합니다. 기술 좀 아는 빠른 사람들은 이미 그 기술들을 사용해 보고 경험담을 내놓고 있기도 합니다. 그래서 전문가가 아닌 일반인에게도 도움이 되고 사용하면 삶을 편하게 해줄 ‘AI 에이전트’가 도대체 뭔지 좀더 쉽게 다가가 보려고 합니다. (그나마 쉽게…) 시작해 보겠습니다. 천천히 꼭꼭 소화시켜서 나 에이전트 좀 아는 사람이 되어봅시다. AI 에이전트란? 자율형 에이전트는 다양한 환경에서 독립적으로 추론하고 의사결정을 내리며 효과적으로 상호작용하는 지능형 소프트웨어 시스템을 말합니다. 기존의 소프트웨어와 달리 자율 에이전트는 컨텍스트를 해석하고 변화하는 상황에 적응하며, 최소한의 관리 감독으로도 복잡한 작업을 수행합니다. 단어들이 그렇게 익숙하지는 않아서 이해가 어려울 수도 있겠습니다. 좀더 단순하게 설명하자면, 챗GPT와 같은 AI 도구가 우리가 일반적으로 사용하는 전문가라고 해 봅시다. 한 명의 전문가와 질문을 주고 받으며 원하는 결과를 도출하는 셈이죠. AI 에이전트는 하나의 질문 혹은 지시가 각각 분야의 여러 전문가에게 하달되어 종합적인 결과를 도출하는 형태라고 생각하면 되겠습니다. 즉, 한 명과 대화를 주고 받으며 일하는 것과 여러 전문가와 복합적으로 일을 처리하는 것의 차이라고 하면 좀더 이해가 쉽겠습니다. 자율 에이전트는 데이터를 스스로 분석하고 환경을 해석하며 컨텍스트(context)에 기반한 결정을 내리도록 설계된 지능형 시스템입니다. 에이전트(agent)라는 용어가 널리 쓰이면서 실제로는 자율성이 없는 시스템에도 이 용어가 붙기도 하면서 의미가 일부 흐려지기도 했는데요. 아직은 에이전트란 표현에 많은 해석의 여지가 있어 보입니다. 진정한 자율 에이전트는 의미 있는 의사결정을 내리고 컨텍스트에 기반해 추론하며 상황에 적응해야 합니다. 반대로 ‘에이전트’라고 불리지만 사실상 결과가 정해진 스크립트나 강하게 통제된 워크플로만 실행하는 시스템도 많습니다. 진짜 자율적이고 적응적인 에이전트를 설계하는 일은 무척 어려운 일이거든요. 그래서 진정한 에이전트를 판단하는 핵심 기준은 단순히 스크립트를 따르는지, 실제로 의사결정을 하는지에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 이런 에이전트의 빠른 진화는 파운데이션 모델(foundation model)과 강화학습(reinforcement learning)의 발전이 이끌고 있습니다. 과거 파운데이션 모델은 주로 인간이 읽을 결과물을 생성하는 데 사용되었지만, 최근에는 함수 시그니처와 파라미터 선택 같은 구조화된 출력을 할 수 있게 되었고요. 이후 오케스트레이션 프레임워크가 이러한 함수를 실행함으로써, 에이전트는 데이터를 조회하고 외부 시스템을 조작하며 구체적인 행동을 수행하는 형태로 나아가고 있습니다. 이것도 쉽게 설명하면, 좀더 복잡한 처리를 할 수 있게 되었다 정도로 요약해 볼 수 있겠네요. 즉, 파운데이션 모델의 진화는 AI의 두뇌 자체가 똑똑해 진 것을 의미합니다. 예를 들어 예전에는 글만 잘썼다면, 이제는 컴퓨터 언어(코드)를 이해하고 다른 프로그램에 명령을 내릴 줄도 알게 된 거죠. 오케스트레이션은 지휘자가 오케스트라를 지휘하듯, AI가 여러 가지 앱이나 도구(달력, 메일, 지도 등)을 순서에 맞게 조율해 실행하는 기술입니다. 에이전트가 효과적으로 작동하도록 돕는 도구, 메모리, 파운데이션 모델, 오케스트레이션, 지원 인프라 전체를 에이전틱 시스템(agentic system)으로 구분하기도 하는데요. 여기서 에이전트 시스템은 자율적인 의사결정 및 상호 작용 능력을 가진 소프트웨어 디자인이나 아키텍처(예: 단일 에이전트 또는 멀티 에이전트)의 의미로, 에이전틱 시스템은 이 에이전트가 실행되는 데 필요한 모든 구성 요소(도구, 메모리, 인프라 등)를 포함하는 전체적인 지원 환경 또는 기능을 의미하는 것으로 정리했습니다. MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent Protocol) 같은 다양한 프로토콜이 등장함에 따라, 에이전트는 원격 도구를 활용하거나 다른 에이전트와 협업해 문제를 풀 수 있게 됐습니다. 일테면 더욱 많은 연결로, 더욱 다양한 분야의 전문가들과 협업을 통해 일을 처리할 수 있게 된 셈이죠. 협업은 자동화라는 기회를 열어 주기도 하지만, 동시에 인간의 가치에 부합하고 복잡한 환경에서도 안전하게 작동하도록 신중하게 설계, 측정, 관리해야 할 중대한 책임도 따릅니다. 쉽지 않은 문제죠. 여러 전문가를 통한 복잡한 작업이 가능해진 이유? 전통적인 머신러닝은 데이터의 양과 질에 많은 영향을 받았습니다. 실제로 머신러닝 실무자들은 모델 학습 자체보다 데이터 수집과 정제에 더 많은 시간을 쏟았죠. 그렇게 방대한 데이터로 학습한 AI 생성 모델은 다들 알다시피 성공적으로 세상에 데뷔했습니다. 단일 모델이 추가 학습 없이도 광범위한 과제에 사용할 수 있음을 보여 준 것이죠. 이로써 오랜 관행이 바뀌었습니다. 활용폭이 더욱 쉽고 넓어진 셈입니다. 예전에는 머신러닝 기반 애플리케이션을 만들려면, 머신러닝 엔지니어나 데이터 사이언티스트를 채용해 데이터를 모으고 모델을 배포해야 했습니다. 이제는 ‘API 호출’ 한 번으로 대형 사전학습 생성 모델을 활용할 수 있습니다. 학습이나 호스팅이 없어도 충분한 품질의 결과물을 얻게 된거죠. 덕분에 프로젝트에 머신러닝과 AI를 적용하는 비용과 복잡성이 매우 낮아졌습니다. 최근에는 오픈AI의 GPT, 앤트로픽의 클로드(Claude), 메타의 라마(Llama), 구글 제미나이(Gemini Ultra), 그리고 딥시크(DeepSeek-v3) 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 까다로운 작업에 대한 성능이 더 높아졌고요. 사전학습 모델로 풀 수 있는 문제의 범위 또한 넓어지고 있습니다. 이처럼 파운데이션 모델은 자연어 이해와 생성에 강점을 보이며 에이전트의 능력을 강화합니다. 파운데이션 모델의 장점을 간략히 정리하면 이렇습니다. - 자연어 이해: 사용자의 입력을 직관적으로 해석하고 응답- 컨텍스트 인지 상호작용: 긴 대화에서도 관련 컨텍스트를 유지해 정확도 향상- 구조화된 생성: 텍스트, 코드, 구조화된 결과 생성으로 분석, 창작 작업 지원 자체로도 강력한 모델이지만 정의한 범위 내에서 의사결정을 내리고 새로운 정보를 반영해 적응하며 도구를 호출해 실제 작업을 수행하도록 구성할 수도 있습니다. 정교한 오케스트레이션 프레임워크와 결합하면 외부 시스템과 직접 상호작용하고 실용적인 작업을 실행합니다. 다음과 같은 작업이 가능해졌죠. 단일 모델 활용에서 나아가 에이전트라는 개념이 완성된 셈입니다. - 컨텍스트 기반 해석과 의사결정: 사전 규정이 부족한 애매한 상황도 해결- 도구 사용: 정보를 조회하거나 행동을 취하기 위해 다른 소프트웨어 호출- 적응적 계획: 복잡한 다단계 작업을 스스로 계획, 실행- 정보 요약: 방대한 문서를 빠르게 정리해 핵심 인사이트 도출(법률 분석, 연구 종합, 콘텐츠 큐레이션 등)- 비정형 데이터 처리: 이메일, 문서, 로그, 보고서 등의 비정형 텍스트를 이해하고 응답- 코드 생성: 코드를 작성, 실행하고 단위 테스트 작성- 반복 업무 자동화: 고객지원, 행정 등 반복 작업을 효율적으로 처리해 인간은 고부가가치 업무에 집중- 멀티모달 통합: 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 대규모로 정교하게 분석 이러한 유연성 덕분에 자율 에이전트는 정적인 머신러닝 모델로는 다루기 어려운 복잡하고 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 에이전트에도 유형이 있다? ‘에이전트’란 단어가 대중화되자 AI 기능을 적용하기만 하면 에이전트라고 홍보하는 경우가 많아졌습니다. AI 에이전트가 무엇인지 기준을 두고 혼란이 생기기도 했는데요. 글로벌 기술 전문 미디어 더 인포메이션(The Information)은 오늘날 실제 적용 양상을 반영해 에이전트를 7가지 유형으로 분류했습니다. 1. 업무 자동화 에이전트: 사전에 정의한 워크플로를 자동화합니다(예: UiPath RPA, 마이크로소프트 파워 오토메이트, 재피어 통합 등). 엑셀 정리나 메시지 발송 같은 반복 업무 자동화를 떠올려 보세요. 2. 대화형 에이전트: 자연어 인터페이스로 사용자와 상호작용하는 챗봇/고객지원 에이전트입니다. 대화 관리, 의도 인식에 최적화되어 있습니다. 고객지원 플랫폼의 가상 비서 등이 대화형 에이전트에 포함됩니다. 3. 리서치 에이전트: 정보 수집, 통합, 요약을 수행합니다. 문서, 지식 베이스, 웹을 스캔해 구조화된 출력을 제공하여 분석 정보를 생성합니다(예: 퍼플렉시티 AI, 엘리싯 등). 4. 분석 에이전트: 구조화 데이터를 해석해 인사이트, 대시보드, 리포트를 생성합니다(예: 파워BI 코파일럿, 글린 등). 복잡한 숫자 데이터를 그래프와 인사이트로 바꿔주는 것이라 생각하면 되겠네요. 5. 개발 에이전트: 코딩 보조 도구로 코드 생성, 리팩터링, 해설 등을 돕습니다(예: 커서, 윈드서프, 깃허브 코파일럿 등). 6. 도메인 특화 전문가 에이전트: 법률(예: 하비), 의료(예: 히포크라틱 AI), 금융 등 전문 영역에 맞게 튜닝되어 도메인 지식과 구조화된 워크플로를 결합해 전문가 수준의 지원을 제공합니다. 7. 브라우저 활용 에이전트: 사람처럼 직접 웹사이트를 돌아다니며 정보를 클릭하고 입력합니다. 더 인포메이션 기사에서는 언급하지 않았지만 음성 에이전트와 비디오 에이전트의 활용도 크게 증가할 것으로 전망됩니다. 8. 음성 에이전트: 목소리로 고객지원, 예약, 실시간 주문 처리 등에서 대화형 자동화를 구현합니다. 9. 비디오 에이전트: 립싱크 음성, 표정, 제스처를 갖춘 아바타 기반 영상 응답을 제공합니다. 영업, 교육, 온보딩, 마케팅 등에서 대규모 개인화 영상 상호작용을 가능하게 합니다. 그 밖에도 에이전트의 수와 종류는 빠르게 늘고 있습니다. AI 기술이 발전할수록 새로운 형태의 에이전트는 계속 등장할 것으로 생각됩니다. 구체적인 에이전트 활용 사례 여기까지 개념적으로 에이전트에 대해 살펴봤는데요. 단순히 기술에 대한 이해와 개념 설명 만으로 에이전트가 어떤 것인지 쉽게 상상이 되지 않을 수도 있겠습니다. 구체적으로 산업에 적용하면 어떤 모습이 될지 예시로 살펴봅시다. - 고객지원 에이전트: 빈번한 문의 처리, 환불, 주문 업데이트, 복잡한 이슈의 인계 등을 쉬지 않고 수행해 만족도 향상과 비용 절감을 동시에 달성- 금융 서비스 에이전트: 계정 관리, 대출 처리, 사기 탐지, 포트폴리오 정리 등을 통해 보안 강화와 운영 효율 증대- 의료 접수, 분류 에이전트: 신규 환자 등록, 보험 확인, 증상 기반 우선순위 결정, 예약, 의무기록, 의뢰 관리로 워크플로 효율과 결과 개선- IT 헬프데스크 에이전트: 접근 권한 관리, 네트워크/시스템 문제 해결, 업데이트 배포, 보안 사고 대응, 사례 전달 등으로 생산성 향상- 법률 문서 검토 에이전트: 계약 검토, 리서치, 접수, 충돌 검사, 디스커버리 관리, 컴플라이언스 확인, 손해액 계산, 마감일 추적 등 정확도와 효율 강화- 보안 운영센터(SOC) 분석 에이전트: 경보 조사, 위협 인텔 수집, 로그 질의, 사고 분류, 격리, 팀 업데이트로 대응 속도와 보안 태세 강화- 공급망, 물류 에이전트: 재고 최적화, 선적 추적, 공급업체 평가, 창고 협업, 수요 예측, 장애 대응, 규정 준수 관리 등으로 글로벌 네트워크의 회복력과 효율 제고 자율 에이전트의 범용성은 산업 전반에 수많은 가능성을 열어 줍니다. 고객지원부터 개인 지원, 법률, 광고에 이르기까지 광범위한 잠재력을 가지고 있는데요. 보다 복잡한 작업이 가능한 에이전트를 이제 어디에 적용할지 고민해야 할 시점입니다. 오늘날 인공지능으로 인한 변화의 물결이 매우 거셉니다. 남들보다 조금 더 빨리, 지금 그 변화에 올라타 보는 것은 어떨까요. 결국에는 맞닥뜨려야 할 현실이 될테니까요. 이 글은 <AI 에이전트 엔지니어링> 도서 내용 일부를 발췌 편집하여 작성되었습니다. AI 에이전트에 대한 보다 깊이 있는 정보는 하기 책에서 만나볼 수 있습니다. 쉽게 설명한다고 했지만, 아직까지는 내용도 그렇고 AI 에이전트를 구축한다는 것이 그렇게 쉬워보이지는 않습니다. 일단 간단히라도 만들어 보면서 AI 에이전트를 경험해 보고싶다면 <조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기> 도서를 살펴보시는 것도 도움이 되겠습니다. 『AI 에이전트 엔지니어링』

[에디터 컬럼] AI가 내 밥그릇을 뺏는다는 환상에 대하여: 2026년, 일 잘하는 사람들의 생존법

최근 직장인들이 모여 커피를 마실 때면 으레 하는 농담이 있습니다. "아, 내 일도 AI가 알아서 해주고, 나는 가만히 앉아서 월급만 받았으면 좋겠다." 그러다 막상 새로운 AI 기술이 나왔다는 뉴스가 쏟아지면 덜컥 겁을 냅니다. 진짜로 내 자리가 없어지는 건 아닐까 하고 말이죠. 하지만 2026년 현재, 우리가 발을 딛고 있는 현실은 SF 영화 속 디스토피아와는 조금 거리가 있습니다. 데이터가 말해주는 현실: 대량 실업은 오지 않았다? 26년 상반기, 미국 월스트리트의 큰손인 시타델증권이 재미있는 보고서(26년 2월 24일, The 2026 Global Intelligence Crisis)를 하나 냈습니다. 시장에 퍼진 'AI 공포'가 사실은 꽤 과장됐다는 내용입니다.보고서가 지적하는 건 아주 현실적인 '물리적 한계'였습니다. 회사에 있는 모든 화이트칼라 직원의 업무를 AI로 돌리려면, 지금보다 수십 배 많은 반도체와 어마어마한 전기가 필요하다는 거죠. 토큰 비용도 무시할 수 없고요. 결국 AI를 굴리는 비용이 사람에게 주는 월급보다 비싸지는 선이 있을테고, 기업은 그 선을 넘으면서까지 무리하게 AI를 도입하지 않는다는 겁니다. 실제 지표도 그렇습니다. 2026년 2월 미국의 실업률은 4%대로 평온해 보입니다. AI가 당장이라도 대체할 것 같았던 소프트웨어 개발자 구인 공고는 오히려 1년 전보다 11% 늘었다고 하고요. 기계가 일자리를 없애는 게 아니라, 기계 덕분에 단순 업무의 효율이 높아지면서 새로운 수요와 가치가 창출되는 '긍정적 공급 충격'이 발생하고 있는 것으로도 받아들일 수 있겠습니다. 코로나 시기에 과다하게 뽑은 개발 인력을 AI 시대의 도래라는 핑계를 가져다 붙여서 해결하려 한다는 ‘AI 워싱’이라는 단어가 들려오기도 합니다. 대화하는 AI의 시대는 끝, 이제는 '행동' 물론 국내와 해외의 상황은 시각에 따라, 환경 차이에 따라 받아들이는 데 차이가 있을 수는 있습니다. 일례로 하버드대와 골드만삭스는 AI가 신입사원의 단조로운 지식 업무를 집어삼키면서 기업들의 채용이 급감하고 커리어 사다리의 첫 단이 완전히 끊어졌다고 한국의 상황을 진단하기도 했거든요. 그와 별개로, 시타델증권의 보고서를 통해 주목할 문제는 일자리가 통째로 날아가는 게 아니라, 일하는 '방식'이 송두리째 바뀌고 있다는 관점의 변화라고 생각합니다. 우리는 그동안 엑셀의 셀을 맞추고, 메일을 분류하고, 자료를 찾아 복사하고 붙여넣는 일들을 '업무'라고 믿어왔습니다. 하지만 최근 판교나 여의도에서 일 좀 한다는 사람들 사이에서 자주 오르내리는 단어들을 보면 생각이 조금은 달라집니다. 바로 '오픈클로(OpenClaw)'나 '클로드 코워크(Claude Cowork)' 같은 것들이죠. 이전의 챗GPT가 화면 너머에서 번지르르한 말들을 꺼내 놓는 훈수꾼이었다면, 새로운 친구들은 뭔가 좀 다르긴 합니다. 내 컴퓨터에 들어와서 직접 마우스를 쥐고 흔들기도 하고, 키보드를 다다다닥(?) 두드리기도 합니다. 폴더를 열고, 파일을 만들고, 메일을 알아서 보냅니다. 네, 단순 노동의 시대가 저물고 있는 셈이죠. 새로운 시대에 대한 불안(?)에서 탈출하는 현실적인 방법 이쯤 되면 어떤 직장인들은 계산이 섰을 수도 있겠습니다. "AI가 내 일을 뺏을까?"라며 떨고 있을 시간에, "이 똑똑한(!) 녀석들에게 잡무를 떠넘기자"라고 생각하는 게 외려 남는 장사라는 걸요. 다행히 당장 내일부터 내 컴퓨터에 AI 비서를 출근시킬 수 있는 아주 친절한 실무 매뉴얼 두 권이 눈에 띕니다. 최근 베스트셀러에 자주 보이는 데는 그만한 이유가 있죠. 내 컴퓨터에 24시간 상주하는 집사 들이기: 『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』아침마다 업무 관련 뉴스를 싹 정리해서 브리핑해주고, 쏟아지는 이메일을 알아서 쳐내는 일. 누군가 대신 좀 해줬으면 싶다? 이 책은 코딩을 전혀 모르는 사람도 내 컴퓨터에 'AI 에이전트'를 세팅하는 법을 알려줍니다. 새 팀원에게 일을 가르치듯 성격을 정해주고 규칙만 입력해 두면 끝. 책을 덮을 때 쯤이면 묵묵히 내 잡무를 처리해 주는 든든한 동료가 생깁니다. 스마트폰 메시지로 원격에서 일처리가 가능한 인공지능이라니, 구미가 당기네요. 복붙의 현타에서 벗어나는 레알 자동화: 『클로드 코워크 with 스킬, 플러그인』"이 폴더에 있는 엑셀 파일들 싹 다 분석해서 워드로 보고서 하나 뽑아줘." 나에게 이런 지시가 떨어질까 무섭네요. 그런데 이 책에서는 이런 지시를 현실로 만드는 방법을 알 수 있습니다. 여태껏 AI가 짜준 답변을 다시 워드나 PPT에 복사해 넣으며 묘한 허무함을 느꼈다면, 당장 이 책을 주목하세요. AI가 내 폴더에 직접 들어가 문서를 만들고 다듬어주는, 업무 자동화의 신세계를 경험할 수 있습니다. 살아남는 자는 누구인가 기계가 인간을 완전히 대체하는 세상은 아직 오지 않았습니다. 하지만 이것 하나는 확실합니다. 내년 이맘때 쯤이면, AI를 비서로 부리며 가벼운 발걸음으로 퇴근하는 사람과, 여전히 엑셀과 씨름하며 야근하는 사람의 격차는 도저히 좁힐 수 없을 만큼 벌어져 있을 수 있다는 사실. 하지만 불안해 할 이유는 없습니다. 나의 책상머리에 AI라는 유능한 신입사원을 앉히는 다양한 도구와 방법들이 속속 공개되고 있니까요. 앞서 소개한 두 권의 책을 포함하여, 새로운 시대에 당신만을 위한 인공지능 근로계약서가 되어줄 다양한 기술들과 사용 사례들이 매일 같이 쏟아지고 있는 오늘입니다. 그러니까 이제와서 뭘… 이미 늦은 거 아냐, 라고 생각할 필요가 전혀 없다는 사실. (저도 이제부터 좀더 깊이 들어가 보려고 하거든요.) 지금 변화를 인지한 것 자체가, 무척 빠른 거라고 생각합니다. 이제는 변화에 올라탈 차례입니다. 그렇게 한걸음 나아가는 당신을 응원하겠습니다. 화이팅!이라고 말이죠. 일하는 AI와 업무 자동화 FAQ Q1. AI 기술이 발전하면 정말 제 일자리가 사라지나요? A. 그렇지 않습니다. 미국 시타델증권(Citadel Securities)에서 2026년에 발표한 분석 자료에 따르면, 컴퓨터를 가동하는 반도체와 에너지 비용 등 현실적인 물리적 한계로 인해 기업이 인간을 100% AI로 대체하는 것은 불가능합니다. 오히려 AI가 단순 반복 업무를 처리하면서 생산성이 높아져, 새로운 수요와 일자리가 창출되는 '긍정적 공급 충격'이 발생하고 있습니다. Q2. 기존에 쓰던 챗GPT와 요즘 뜨는 '오픈클로', '클로드 코워크'는 무엇이 다른가요? A. 가장 큰 차이는 '행동'입니다. 기존 대화형 AI가 질문에 답변만 해주는 형태였다면, 오픈클로와 클로드 코워크 같은 'AI 에이전트'는 사용자의 컴퓨터 폴더에 직접 접근해 파일을 열고, 엑셀 데이터를 분석하고, 워드 문서를 만들며, 이메일을 보내는 등 직접적인 '작업'을 수행합니다. 복사하고 붙여넣는 수작업이 필요 없어집니다. Q3. 코딩을 전혀 모르는 비개발자도 이 도구들을 실무에 쓸 수 있나요? A. 네, 가능합니다. 『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』와 『클로드 코워크 with 스킬, 플러그인』 두 권 모두 코딩 지식이 없는 일반 직장인을 타깃으로 쓰였습니다. 일상적인 언어(자연어)로 지시사항을 내리고, 클릭 몇 번으로 외부 서비스(노션, 구글 드라이브 등)를 연결하는 방법을 단계별로 따라하며 체화할 수 있습니다. Q4. 제 업무에 당장 AI 비서를 도입하고 싶은데, 어떤 책을 선택해야 할까요? A. 원하시는 자동화의 목적에 따라 선택하면 됩니다.매일 아침 뉴스를 알아서 수집해 브리핑해주고 이메일을 자동 분류해 주는 나만의 24시간 백그라운드 비서가 필요하다면『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』엑셀 데이터를 바탕으로 PPT나 워드 보고서를 만들고, 회의록을 정리하는 등 파일/문서 작업의 늪에서 탈출하고 싶다면『클로드 코워크 with 스킬, 플러그인』이 적합하겠네요.오픈클로와 클로드 코워크를 비교해서 살펴본 내용은 여기에 좀더 자세히 정리되어 있으니 참고해도 좋겠습니다. by 에디터 오티엘 : PC 부품에 열광하던 시절, 하드웨어 막내 기자로 시작해 이제는 복잡한 IT 생태계를 조망하는 콘텐츠 제작자로 살고 있습니다. 보안, 네트워크, 소프트웨어까지 15년간 축적된 넓고 깊은 오지랖으로 IT 뉴스레터와 트렌드 컬럼, 정보성 콘텐츠를 기획하고, 만들고, 알립니다. 채널 H에서는 지금 바로 딱 현재 우리에게 필요한 IT 트렌드와 그 깊이를 더해줄 지식을 연결하는 지식 큐레이터로 흥미로운 정보를 만들고 전합니다.

n8n으로 구글 생태계 지배하기 : 지메일 & 구글 드라이브 & 구글 캘린더

업무를 하다 보면 단순히 시간만 드는 반복 업무를 피할 수 없을 때가 있습니다. n8n의 자동화 과정은 이 불필요한 시간을 대폭 줄여 여러분의 퇴근 시간을 앞당겨 줄 것입니다. 혹시 ‘자동화는 해본 적도 없는데 나도 할 수 있나?’라는 의구심이 드나요? 또는 엄청난 기획력과 아이디어가 있어야만 자동화가 가능할 것 같다는 막연한 불안감이 드나요? 걱정하지 마세요. n8n은 누구나 쉽게 쓸 수 있습니다. n8n으로 어떤 일을 자동화하는지 그리고 얼마나 효율적인지, 지금부터 n8n으로 구글 생태계의 3가지 핵심 서비스인 지메일, 구글 드라이드 그리고 구글 캘린더를 활용한 업무 자동화 사례를 살펴보겠습니다. ① 특정 키워드가 포함된 새 메일 도착 시 알림 보내기 메일함을 계속 확인하지 않아도 중요한 메일이 오는 즉시 알림을 받을 수 있다면 무척 편리할 것입니다. 이 워크플로는 새 메일의 제목을 검사해서 “문의”라는 키워드가 포함된 메일만 카카오톡으로 알림을 보냅니다. Gmail Trigger로 새 메일을 감지하고, Code 노드로 메일 정보를 정리한 후, IF 노드로 키워드를 검사해 카카오톡으로 알림을 보내고 읽음 처리하는 5단계 구조입니다. 한 번 만들어 두면 메일함을 계속 보지 않아도 중요한 메일(문의, 견적, 클레임 등)이 오면 즉시 카카오톡으로 알림을 받을 수 있습니다. 같은 메일이 반복 알림되지 않도록 읽음 처리까지 자동으로 해주죠. 고객 문의, 견적 요청, 승인 요청 등 즉시 확인해야 하는 메일을 놓치지 않고, 전체 메일이 아닌 키워드가 있는 중요한 메일만 골라서 알릴 수 있습니다. • n8n 노드 구조: 메일 감지 → 정보 정리 → 키워드 검사 → 알림 전송 → 읽음 처리 특정 키워드가 포함된 새 메일 도착 시 알림 보내기 • 워크플로 실행 화면내 카카오톡 채팅 방으로 특정 키워드가 포함된 메일 알림만 도착! ② 파일 업로드만 하면 구글 드라이브에 자동 정리하기 매일 수집되는 엑셀 파일을 날짜별로 정리하는 일은 번거롭습니다. 이 워크플로는 파일을 업로드하면 구글 드라이브에 '오늘 날짜(YYYY-MM-DD)' 폴더를 자동으로 만들고 그 안에 파일을 저장합니다. Form Trigger로 파일을 받고, Edit Fields로 날짜와 폴더 정보를 준비한 후, Google Drive 노드로 폴더를 생성하고 파일을 업로드하는 5단계 구조입니다. 한 번 만들어 두면 파일을 받고, 폴더를 만들고, 업로드하는 과정을 일일이 직접 하지 않아도 됩니다. 매일 수집되는 정산 데이터, 매출 리포트, 고객 제출 파일 등을 날짜별로 자동 정리할 수 있습니다. 팀에서 파일을 받을 때 "폴더 어디에 넣어야 하지?" 같은 실수를 줄이고, 간단한 제출 시스템으로도 활용할 수 있습니다. • n8n 노드 구조: 파일 업로드 → 정보 준비 → 폴더 생성 → 데이터 합치기 → 파일 저장 • 워크플로 실행 화면 원하는 엑셀 파일을 업로드하면 구글 드라이브에 쏙! ③ 내 캘린더를 관리해주는 일정 비서, AI 에이전트 만들기 일정을 확인할 때마다 캘린더 앱을 열어 일일이 찾아 보는 대신 "내일 일정 있어?"라고 채팅 창에 입력하면 알아서 일정을 찾아 주는 나만의 AI 비서가 있다면 편할 것입니다. 이 워크플로는 채팅으로 질문하면 AI가 스스로 구글 캘린더를 조회해서 답해주는 AI 에이전트를 만듭니다. 에이전트란 사람처럼 스스로 판단해서 필요한 도구를 선택하고 실행하는 AI를 말합니다. 예를 들어 "내일 회의 있어?"라고 물으면 AI가 알아서 캘린더를 열어 확인하고, "오후만 보여 줘"라고 하면 결과를 다시 필터링해서 보여 주는 식입니다. 일반 자동화는 내일 일정 조회, 다음 주 일정 조회 같은 상황별 노드를 미리 다 만들어야 하지만, AI 에이전트는 사용자가 어떤 방식으로 물어봐도 스스로 판단해 필요한 도구를 선택하고 실행합니다. 좀 더 똑똑하게 일정을 관리해주는 나만의 AI 비서를 만드는 셈이죠. • n8n 노드 구조: 채팅 시작 → AI 판단 → 답변 생성 → 대화 기억 → 도구 실행 내 구글 캘린더를 기반으로 일정 보고하는 AI 비서 완성 n8n의 자동화 세계는 어떤 도구를 연결하느냐에 따라 무궁무진합니다. Memory의 Context Window Length를 늘리면 더 긴 대화를 기억하고, 여러 개의 Tool을 연결하면 복잡한 작업을 한 번에 처리하는 만능 비서로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 Gmail Tool을 추가하면 "중요한 메일 있어?"라는 질문에도 답할 수 있고, HTTP Request Tool을 추가하면 날씨나 뉴스도 검색할 수 있습니다. 위 내용은 『일머리를 설계하는 AI 워크플로 with n8n』의 내용을 재구성하여 작성하였습니다. 지금까지 우리는 누구나 쉽게 쓸 수 있는 n8n으로 할 수 있는 마법 같은 일들을 사례별로 살펴보았습니다. 이 외에도 수많은 일들을 『일머리를 설계하는 AI 워크플로 with n8n』으로 진행할 수 있습니다. 이 책에서 만드는 워크플로를 차근차근 함께 완성하고 나면 여러분은 이런 능력을 얻게 됩니다. • 더 이상 반복 업무에 시간을 낭비하지 않습니다.• 마우스 클릭만으로 원하는 워크플로를 직접 만듭니다.• n8n이라는 강력한 도구를 자유롭게 사용할 수 있게 됩니다.• 노코드 도구를 이해하고, 다른 도구도 쉽게 익힐 수 있게 됩니다.• 새로운 업무 방식에 대한 자신감이 생깁니다. 자, 이제 누구나 가능한 n8n을 활용한 워크플로 자동화를 시작해볼까요?

AI 프로덕트 10년의 큰 그림, ImageNet (이미지넷) 에서 하네스 엔지니어링까지

어느덧 AI 업계에서 10년이 넘는 시간을 보냈습니다. 학부 시절 ImageNet (이미지넷) 논문을 넘기며 시작된 이 여정은 딥러닝과 MLOps를 지나, 프롬프트 엔지니어링을 거쳐 이제는 에이전트의 시대로 접어들었습니다. 돌이켜보면 2~3년마다 판이 완전히 뒤집히는 격변의 연속이었습니다. 그때마다 ‘이번엔 진짜 다르다’는 말이 들려왔고 실제로 매번 달랐습니다. 그런데 요즘 현장에서 유독 자주 들려오는 단어가 있습니다. 바로 ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)’입니다. 대중에게는 아직 생소한 개념일 수 있습니다. 하지만 10년 넘게 이 업계의 변곡점을 지켜봐 온 저에게는, 이 용어야말로 지금의 AI 산업을 관통하는 가장 핵심적인 키워드로 읽힙니다. 이토록 생소한 단어가 왜 지금 우리에게 필요한 화두가 된 걸까요? 그 답은 역설적이게도 AI가 너무 ‘똑똑해졌기’ 때문입니다. ChatGPT를 써본 분이라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 겁니다. 분명 놀라울 정도로 영리한 대답을 하다가도, 문득 맥락을 놓치거나 틀린 정보를 너무나 확신에 찬 목소리로 내뱉곤 하죠. 개인이 쓸 때는 “아, 다시 물어봐야지”하고 웃으며 넘길 수 있는 해프닝입니다. 하지만 이 기술이 기업의 핵심 서비스에 ‘이식’되는 순간, 이야기는 완전히 달라집니다. 고객 응대 챗봇이 잘못된 약관을 안내하거나, 데이터 분석 AI가 숫자를 오독한다면 어떻게 될까요? 비즈니스 세계에서 AI의 작은 실수는 곧 돌이킬 수 없는 사고이자 비용이 됩니다. 결국 문제는 ‘지능’ 그 자체가 아니라 ‘통제’에 있습니다. 아무리 천재적인 인재라도 명확한 가이드라인이 없으면 조직에 혼란을 주듯, 제어되지 않은 AI의 지능 역시 위험 요소가 될 뿐입니다. 바로 이 지점에서, 날뛰는 인공지능에 단단한 고삐를 채우는 ‘하네스 엔지니어링’의 필요성이 시작됩니다. 천재에게도 가이드라인이 필요하다 ‘하네스(Harness)’라는 단어를 들으면 무엇이 떠오르시나요? 암벽등반을 할 때 몸에 거는 안전장치나 마차에서 말을 제어하기 위한 고삐를 떠올리면 이해가 빠릅니다. 형태는 달라도 핵심은 같습니다. 강력한 힘을 가진 존재가 안전하게, 그리고 원하는 방향으로 움직이도록 붙들어주는 장치입니다. 하네스 엔지니어링은 AI에게 바로 이 장치를 달아주는 일입니다. AI 모델이라는 강력한 엔진이 조직의 규칙과 목표라는 궤도를 이탈하지 않고 작동하도록 정교한 시스템을 설계하는 것이죠. 비유를 하나 더 들어볼까요. F1 경주차를 떠올려보세요. 엔진이 아무리 강력해도 차체와 서스펜션, 브레이크 시스템이 뒷받침되지 않으면 경주 자체가 불가능합니다. 트랙을 벗어나거나 코너에서 전복될 것이 뻔하기 때문입니다. 여기서 AI 모델이 ‘엔진’이라면, 하네스는 그 엔진을 감싸는 ‘차체 전체’입니다. 엔진의 폭발적인 힘을 100% 발휘하되, 차를 트랙 위에 머물게 해주는 것. 그것이 하네스 엔지니어링의 본질입니다. 하네스가 AI를 다루는 세 가지 방식 구체적으로 하네스는 세 가지 역할을 합니다. ❶ AI가 읽을 수 있는 형태로 지식을 정리합니다. 사람은 슬랙 메시지, 노션 문서, 회의록 등에 흩어진 정보를 맥락으로 파악하지만, AI에게는 가공되지 않은 데이터일 뿐입니다. 게다가 AI는 대화를 새로 시작할 때마다 기억이 리셋되는 영화 <메멘토>의 주인공과 같습니다. 하네스는 AI가 매번 새로 시작하더라도 반드시 지켜야 할 규칙과 맥락을 코드 저장소 안에 구조화된 문서로 정리해둡니다. ❷ 복잡한 작업을 단계별로 쪼개줍니다. AI에게 ‘이 앱 전체를 만들어줘’라고 요청하면 높은 확률로 중간에 길을 잃습니다. 마치 요리 초보에게 ‘코스 요리를 만들어’라고 주문하는 것과 같죠. 하네스는 이 막막한 작업을 ‘재료 확인 → 레시피 구성 → 단계별 조리’로 세분화합니다. 조사, 계획, 실행의 논리적 흐름을 강제하여 성공 확률을 높이는 것입니다. ❸ AI가 스스로 자기 작업을 검토하게 만듭니다. 사람도 자기가 쓴 글에서 오타를 잘 못 찾듯, AI 역시 자신의 결과물을 과대평가하는 경향이 있습니다. 그래서 하네스는 작업을 수행하는 AI와 그 결과를 검증하는 AI를 철저히 분리합니다. 한 AI가 코드를 짜면, 다른 AI가 그 코드를 실제로 실행해보고 문제를 찾아 돌려보냅니다. ‘글을 쓰는 사람’과 ‘교정을 보는 사람’을 따로 두어 완성도를 높이는 원리입니다. 20분의 껍데기 vs 6시간의 실체: 완성도를 결정짓는 한 끗 지금 AI 업계의 가장 큰 변화는 모델이 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제로 ‘일’을 하기 시작했다는 점입니다. 코드를 짜고 이메일을 쓰고 데이터를 분석하고 디자인을 만듭니다. 이런 AI를 ‘에이전트’라고 부릅니다. 에이전트가 제 몫을 다하려면 모델의 지능만으로는 부족합니다. 조직의 규칙을 이해하고, 정해진 절차를 따르고, 실수를 스스로 잡아낼 줄 알아야 합니다. 이 모든 것을 가능하게 하는 설계가 바로 하네스 엔지니어링입니다. 앤트로픽에서 최근 공개한 실험이 이를 잘 보여줍니다. 똑같은 AI 모델에게 ‘2D 레트로 게임 메이커를 만들어줘’라고 시켰을 때 하네스 없이 혼자 작업한 AI는 20분 만에 겉보기에 그럴듯한 결과물을 내놓았지만 실제로 게임을 플레이하면 작동하지 않았습니다. 반면 하네스를 장착한 AI는 6시간에 걸쳐 계획을 세우고, 기능을 하나씩 구현하며, 교차 검증을 거친 끝에 실제로 플레이 가능한 게임을 완성해냈습니다. 결국 속도보다 중요한 것은 ‘완성도’이며, 그 완성도를 결정짓는 차이가 바로 하네스에 있습니다. ImageNet이 끝이 아니었듯, 하네스도 여정의 일부일 뿐이다 저는 이 개념이 중요하다고 믿지만, 동시에 이것이 AI의 전부라고 말하고 싶지는 않습니다. 10년 전 ImageNet이 전부가 아니었듯, 지금의 하네스 엔지니어링도 더 큰 흐름의 한 장면입니다.저와 두 명의 저자가 함께 쓴『AI 프로덕트는 어떻게 만들어지는가』는 바로 이 큰 흐름을 그리는 책입니다. AI 기술이 어떻게 발전해왔는지, 그 기술로 프로덕트를 만든다는 것은 어떤 판단과 결정의 연속인지, 그리고 지금 이 순간 현장에서 무엇이 중요한지를 10년간의 경험을 바탕으로 담았습니다. 하네스 엔지니어링은 그 여정의 현재 좌표입니다. 그리고 이 좌표가 어디로 이동할지는 아무도 모릅니다. 다만, 지금까지의 궤적을 이해하면 다음 방향을 가늠할 수 있는 감각은 생깁니다. 이 책이 그 감각을 만드는 데 도움이 되었으면 합니다. 류인태

[한눈에 보는 AI 반도체 산업] AI를 이해하려면 왜 반도체부터 봐야 할까요?

요즘 AI 이야기를 듣지 않는 날이 거의 없습니다.ChatGPT, 생성형 AI, 자동화, 에이전트까지.세상이 빠르게 바뀌고 있다는 사실은모두가 체감하고 있습니다.그런데 한 가지 흥미로운 점이 있습니다.우리는 AI를 ‘서비스’로만 이해하고 있다는 점입니다.사실 AI는 단순한 소프트웨어가 아닙니다.ChatGPT를 떠올려 볼까요?우리는 화면 속에서 자연스럽게 생성되는 답변을 보게 됩니다.하지만 그 뒤에서는 수천억 개의 파라미터가 동시에 계산되고 있습니다. 그리고 그 계산은 반도체 위에서 이루어지죠. AI는 결국 다음과 같은 구조로 작동합니다.❶ 연산칩이 계산을 수행하고,❷ 메모리가 데이터를 공급하며,❸ 패키징이 이들을 연결하고,❹ 제조 공정이 이를 만들어내고,❺ 데이터센터가 이를 실제로 구동합니다.이 모든 요소는 하나의 흐름으로 연결되어 있습니다.그런데 우리는 왜 이 구조를 보지 못할까요?뉴스를 보면 다음과 같은 이야기들이 반복됩니다.“엔비디아 급등”“TSMC 사상 최대 실적”“SK하이닉스 HBM 공급 부족”기업 이름은 넘쳐나지만 정작 그 이면의 구조는 잘 보이지 않습니다. 그래서 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다.“엔비디아는 왜 그렇게 높은 가치를 인정받을까?”“TSMC는 왜 압도적인 지위를 가지고 있을까?”“HBM은 어떻게 쓰이는 거길래 이렇게 수요가 많을까?”문제는 지식의 부족이 아니라 전체 그림이 보이지 않는 데 있습니다.많은 사람들이 반도체를 CPU, GPU 같은 개별 칩 중심으로 이해합니다. 하지만 AI 반도체는 ‘부품’이 아니라 ‘흐름’에 가깝습니다.연산칩 → 메모리 → 패키징 → 파운드리 → 장비 → 데이터센터 → 클라우드이 흐름 중 하나라도 끊기면 AI는 정상적으로 작동할 수 없습니다. GPU(그래픽 처리 장치)로 간단한 예를 들어보겠습니다.아무리 뛰어난 GPU가 있더라도메모리가 이를 따라가지 못하면 어떻게 될까요?GPU는 제 성능을 내지 못한 채 대기하게 됩니다.또한 또한 아무리 칩 성능이 좋아도 패키징 구조가이를 제대로 연결하지 못하면 전체 성능은 크게 떨어지죠.설계가 아무리 훌륭해도 생산 공정이 이를 구현하지 못한다면 그 기술은 실제로 존재하지 않는 것과 같습니다.지금 AI 반도체 시장의 경쟁은 단순하지 않습니다.“누가 더 좋은 칩을 만드는가”의 문제가 아니라“누가 더 많은 구조를 장악하는가”의 문제입니다.그 결과 다음과 같은 흐름이 나타납니다. 얼핏 보면 개별 기업 간의 경쟁으로 보일 수 있지만, 실제로는 생태계 주도권 경쟁에 가깝습니다. 투자 관점에서 보면 더 명확해집니다. 많은 사람들이AI = 엔비디아, AMD 투자라고 생각합니다. 그러나 실제로는 다음과 같이 바라보는 것이 더 정확합니다.AI = 가치사슬 전체에 대한 이해왜냐하면 GPU는 엔비디아가 만들고, 메모리는 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하며, 생산은 TSMC가 담당하고, 운영은 AWS와 같은 클라우드 기업이 수행하기 때문입니다. 즉, 하나의 기업만으로는 AI 산업 전체를 이해하기 어렵습니다. AI 반도체는 개별 기술보다 전체 흐름으로 볼 때 더 잘 이해됩니다.앞으로 연산칩 → 메모리 → 패키징 → 파운드리 → 데이터센터로 이어지는 흐름을 하나의 연결된 시스템으로 설명하고자 합니다 (더 자세한 내용은 책 『한눈에 보는 AI 반도체 산업』에서 확인하실 수 있습니다).AI 반도체는 단순한 기술이 아니라 구조를 이해해야 하는 산업입니다. 이 구조를 이해하면 뉴스의 맥락이 보이고, 기업 간 관계와 시장 흐름이 훨씬 선명하게 읽히기 시작할 겁니다.다음 이야기이제 가장 중요한 질문으로 넘어갑니다.👉 AI의 ‘두뇌’는 무엇일까요?왜 CPU는 한계를 드러냈고,GPU가 AI 시대의 중심이 되었을까요?그리고 NPU와 ASIC은 왜 등장하게 되었을까요?다음 글에서는 AI 시대의 핵심인 연산칩의 구조와 경쟁을 다루겠습니다.위 글은 『한눈에 보는 AI 반도체 산업』 내용을 재구성하였습니다.네이버 카페 <미국 주식이 미래다> (미주미)의 인기 필진이기도 한 MrTrigger 저자가 쓴 책 『한눈에 보는 AI 반도체 산업』은 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 반도체 이야기로, 시장과 산업의 흐름 전반을 이해할 수 있도록 구성하였습니다.연산칩(GPU), 메모리, 패키징, 파운드리, 데이터 센터, 클라우드 그리고 최종 도착지인 소프트웨어까지 이어지는 밸류체인 (가치사슬)을 따라가며 AI 반도체 산업을 하나의 거대한 생태계로 익힐 수 있는 도서입니다.기존 반도체 책들이 개별 기술이나 특정 영역에 집중했다면 이 책은 숲을 먼저 보여준 뒤 나무를 이해하게 만듭니다. 덕분에 뉴스에서 말하는 기업과 기술이 서로 어떻게 연결되어 있는지 자연스럽게 이해할 수 있습니다.특히 투자 관점에서 중요한 병목 지점과 산업의 권력 이동을 중심으로 설명한다는 점에서 단순한 지식 전달을 넘어 실질적인 인사이트를 제공합니다.AI를 움직이는 진짜 힘이 어디에서 만들어지고, 누가 그 길목을 쥐고 있는지 알고 싶은 모든 독자에게 현실적인 출발점이 되어줄 것입니다.

하루 30분, 평범한 직장인이 AI로 월 880만 원 만든 방법

월 20만 원부터 880만 원까지, ‘찐 AI 수익화’ 경험을 소개합니다 요즘 AI로 쉽게 돈을 벌었다는 무용담이 넘쳐납니다. 하지만 저는 화려한 성공담 대신 조금 더 현실적인 이야기를 하려 합니다. 천재 개발자의 성공담도, 단기간에 수천만 원을 번 이야기들도 아닙니다. 그저 조금 더 치열하게 고민하고, 조금 더 빠르게 움직여 본 평범한 직장인의 실제 경험을 바탕으로 이야기해 보려 합니다. <하루 30분, 나는 제미나이로 돈을 번다> 저자 김민규 혹시 지금 ‘나는 작가도, 전문직도, 개발자도 아닌데 뭘 팔 수 있겠어?’라고 생각하고 있나요? 단언컨대 누구나 이미 차고 넘칠 만큼의 자산을 가지고 있습니다. 우리는 흔히 전문성이라고 하면 의사, 변호사 같은 직업이 가진 전문 지식만 떠올립니다. 하지만 AI 시대에는 단순 지식보다 더 귀한 것이 바로 ‘고유한 경험’입니다. AI는 전 세계의 모든 요리법을 알고 있지만, ‘입맛 까다로운 내 아이가 밥 한 그릇 뚝딱 비우게 만든 엄마의 비법’은 모릅니다. AI는 모든 운동 이론을 알고 있지만, ‘무릎 부상을 이겨내고 마라톤을 완주한 러너의 생생한 재활 기록’은 모릅니다. 잘 생각해 보세요. 여러분의 삶에도 남들보다 조금 더 잘 알거나, 더 깊이 경험해 본 무언가가 반드시 있습니다. [여러분의 지식] + [AI의 생산성] = [지식 자산(수익)] 자취 10년 차가 알려주는 1주일 5만 원 장보기 팁, 쌍둥이 육아로 다져진 현명한 부모의 노하우, 프로 여행러의 후회 없는 여행 준비하는 법… 사소해 보일지라도 이 모든 것이 누군가에게는 돈을 주고 배우고 싶은 소중한 정보이자, 훌륭한 지식재산이 됩니다. 과거에는 이런 경험을 책이나 강의로 만들려면 많은 시간과 비용이 들었습니다. 글솜씨도 있어야 했고 편집 기술도 필요했습니다. 하지만 지금은 AI가 있습니다. 여러분은 경험만 제공하세요. 그것을 다듬고, 포장하고, 상품으로 만드는 일은 AI가 도와줄 것입니다. 저는 저만의 경험을 전자책과 강의, 템플릿 제작 등으로 확장해 실제로 월 20만 원부터 월 880만 원 수익까지 경험했습니다. 제가 할 수 있었다면, 여러분도 할 수 있습니다. [경험 마이닝] 내 안에 있는 것을 캐내기 먼저 AI에게 정보를 주기 위해 데이터부터 꺼내야 합니다. 거창한 성공담이 아니어도 좋습니다. 사소한 것이라도 좋으니, 다음 세 가지 카테고리에 맞춰 생각나는 대로 적어 보세요. 글을 ‘내 스타일로’ 쓰게 만드는 프롬프트 이제부터 내 경험을 바탕으로, 돈 버는 프롬프트 엔지니어링을 배워봅시다. ① CO-STAR: AI에게 명확히 지시하기 CO-STAR는 복잡한 요청을 AI가 가장 잘 이해할 수 있도록 6가지 핵심 요소로 분해하여 구조화하는 프롬프트 설계 프레임워크입니다. 각 요소는 AI가 인간의 지시를 해석하는 데 필요한 ‘최소 정보 단위’를 명확하게 정의합니다. • C(Context, 맥락) : 작업의 배경 정보를 제공하여 AI가 전체적인 상황을 이해하도록 돕습니다.• O(Objective, 목표) : 프롬프트의 명확한 목적이나 과제를 정의하여 AI가 무엇에 집중해야 할지 알려줍니다.• S(Style, 문체) : 원하는 결과물의 문체나 표현 방식을 지정합니다(예: 학술적, 대중적, 보고서 형식).• T(Tone, 감정) : 응답에 담길 감정이나 분위기를 설정합니다(예: 전문적, 친근한, 동기부여적인).• A(Audience, 대상) : 결과물을 소비할 독자나 사용자를 명확히 하여 맞춤형 결과물을 유도합니다.• R(Response, 응답 형식) : 결과물의 형태를 구체적으로 지정합니다(예: 글머리 기호 목록, 표, JSON). 실제 프롬프트 예시는 다음과 같습니다. Context: 나는 Notion을 집필 도구로 사용하여 전자책을 작성하고 있다. 집필 주제는 AI 활용 방법에 대한 책이며, 20~30대 성인 초심자를 대상으로 한다. Objective: 2주 내에 기획부터 집필까지 마칠 수 있도록, 체계적이고 실용적인 전자책 목차와 각 장별 핵심 내용을 빠르게 제안받길 원한다. Style: 친근하면서도 전문적인 문체로 작성해 독자가 쉽게 이해하고 실천할 수 있게 한다. Tone: 동기 부여와 긍정적인 어조를 유지한다. Audience: 자기계발에 관심 많은 20~30대 성인 초심자 대상이다. Response: 6~8개의 장으로 구성된 목차와 각 장별 주요 소주제를 포함한 리스트 형태로 출력하라. 이 프롬프트를 실행한 결과, 실제 집필 가능성과 시장성을 모두 고려한 기획안으로 완성되었습니다. 이 목차를 토대로 저자는 원고를 빠르게 작성할 수 있었습니다. ② 스스로 질문하게 만들어라, 산파술 프롬프트 산파술은 이름 그대로 지식의 산파(midwife) 역할을 하는 대화법입니다. 소크라테스는 상대방에게 정답을 직접 가르쳐 주는 대신 끈질긴 질문을 통해 상대방이 이미 잠재적으로 알고 있던 지식이나 진리를 스스로 ‘낳도록’ 도왔습니다. 이 철학을 프롬프트에 적용한 기법이 산파술입니다. AI에게 최종적인 답을 요구하는 대신, “이 문제에 대한 최적의 답을 찾기 위해 너 자신에게 어떤 질문들을 던져야 할까?”라고 역으로 질문하는 방식입니다. 한 전자책 저자가 제미나이에게 산파술 기법을 적용해 “전자책 홍보 전략을 설계하기 위해 스스로 질문을 5개 이상 만들고, 각 질문에 대한 답을 단계적으로 제시하라”라고 요청하자, AI는 다음과 같은 과정을 제시했습니다. 이 책의 주요 독자는 누구인가? → 20~30대 직장인 이 독자들이 가장 자주 사용하는 플랫폼은 어디인가? → 네이버, 인스타그램 이 플랫폼에서 어떤 콘텐츠 형식이 효과적인가? → 짧은 카드뉴스, 문제 해결 중심 포스팅 이 독자가 전자책을 구매하도록 설득할 핵심 메시지는 무엇인가? → AI로 시간을 절약해 자기계발할 수 있다 이 메시지를 어떻게 확산할 수 있는가? → 직장인 커뮤니티 협업, 유료 광고 병행 단순 나열식 전략보다 훨씬 깊고, 실행 가능한 프레임워크가 도출된 것입니다.누구나 실현할 수 있는 가장 현실적인 수익화 방법을 담은 『하루 30분, 나는 제미나이로 돈을 번다』김민규 저자의 이야기를 더 구체적으로 듣고 싶다면, 오는 4월 16일(목) 진행될 도서 출간 기념 세미나에서 직접 만나보실 수 있습니다. 이번 세미나에서는 평범한 직장인의 경험을 어떻게 전자책·강의·템플릿 같은 콘텐츠로 바꾸고, AI를 활용해 기획·제작·판매까지 연결할 수 있는지 실제 사례를 중심으로 소개할 예정입니다. 특히 “어떤 경험이 팔리는지”, “내 경험을 어떻게 상품 구조로 바꿀지”, “AI를 활용해 콘텐츠 제작 시간을 어떻게 줄일지” 같은 질문에 대해 실전 중심으로 다룰 예정입니다. 책에서 다룬 핵심 내용을 바탕으로, 전자책·강의·템플릿 제작과 플랫폼별 수익화 전략, 그리고 지속 가능한 개인 콘텐츠 시스템을 만드는 방법을 직접 확인해 보시기 바랍니다. “누구나 대단한 잠재력을 가지고 있습니다. AI라는 날개를 달고 그 역량을 마음껏 펼쳐 지금보다 훨씬 더 많이 벌고, 훨씬 더 자유로워졌으면 좋겠습니다.” _책 속에서 세미나 자세히 보기

다양한 기업과 함께 하는 한빛+

한빛+는 콘텐츠부터 교육, 기술까지 다양한 기업과 함께합니다.

데이터 분석 기반 전략 수립 역량 강화 교육 과정

벡터 데이터베이스 입문: 핵심 개념부터 LLM 연동까지

TypeScript 실무 캠프: 타입으로 완성하는 실전 코드

넷플릭스와 아마존의 비밀: 파이썬으로 훔쳐보는 추천 알고리즘의 모든 것

일 잘하는 사람은 이렇게 챗GPT를 씁니다

랭체인 & LLM 완전 정복 가이드

챗GPT도 반한 기술! RAG와 벡터 검색으로 AI 성능 200% 끌어올리기

코딩 몰라도 괜찮아! 오픈AI 에이전트 빌더로 나만의 AI 에이전트 만들기

n8n으로 시작하는 실전 AI 워크플로우

개발자 없이 나홀로 창업? 결제부터 배포까지 완성하는 AI 바이브 코딩

MCP 마스터 클래스: 단절된 LLM을 넘어 깃허브부터 자피어까지 연동하는 AI 에이전트 자동화

실전 예제로 다지는 머신러닝&딥러닝 with 파이썬(AI 심화편)