지난번 「AI시대: 실생활 밀착형 AI 활용법, 개인화와 위임」에서 인지 위임을 다뤘는데요, 이번에는 그 위임으로 실제 효과를 본 사례를 정리했습니다. Windows 파일 히스토리 기능이 작동하지 않는 문제를 Claude와 함께 해결한 과정입니다. Windows에는 사용자 파일을 백업하는 방법으로 파일 히스토리라는 기능이 있습니다. 네트워크 드라이브나 외장 드라이브에 PC의 파일을 주기적으로 백업하고, 필요할 때 복구할 수 있게 하는 기능입니다. 저는 … 더 읽기
요즘 Threads에 자주 글을 씁니다. Threads의 특성상 짧은 글을 자주 올리다 보니, 어떤 글에 반응이 있었는지 매번 들어가 확인하는 것도 일이 됐습니다. 며칠만 지나도 예전 글은 피드 아래로 밀려나고, Threads가 제공하는 기본 인사이트로는 자세한 반응을 한눈에 보기 어렵습니다. 그래서 Threads 반응 분석 도구를 바이브 코딩으로 직접 만들어 보기로 했습니다. 브라우저로 화면을 읽는 것에서 출발해 엑셀로 … 더 읽기
아는 선배가 과제 제안서를 만드는 에이전트를 만들었습니다. 프롬프트, 작업 순서 모두 에이전트 안에 들어 있는데, 여전히 사용하는 직원에 따라 생성되는 제안서 품질이 천차만별이라고 합니다. 도구만 잘 만들어 두면 편차가 줄어들 줄 알았는데 그렇지 않았습니다. 비슷한 장면을 가까이서도 봤습니다. 얼마 전 가까운 친척과 지인이 각각 자기소개서를 쓰려고 AI를 이용했습니다. 넣은 자료도 비슷했고 물어본 방식도 크게 다르지 … 더 읽기
2027학년도 서울대학교 수시모집 원서 접수가 끝났습니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 모습을 보면서 컴퓨터공학의 인기가 식고, 그 관심이 다른 분야로 옮겨가는 것은 아닐까 하는 우려를 자주 들을 수 있습니다. AI를 만드는 분야에 대한 기대와, AI가 기존 업무를 바꿀 것이라는 우려는 동시에 존재할 수 있습니다. 그렇다면 진로를 선택하는 학생들은 이 변화를 어떻게 받아들이고 있을까요. 실제 지원 결과에서도 … 더 읽기
얼마 전 아들2호가 바이브 코딩으로 만든 웹페이지를 하나 보여주었습니다. 자기가 만들고 싶은 내용을 말했더니 5분 만에 그럴듯한 화면이 나왔고, 대충 잘 동작하는 것 같으니, 휴대폰에서도 볼 수 있게만 ‘조금만’ 도와달라고 했습니다. 그 말이 틀린 건 아닙니다. 화면은 있었고, 필요한 기능도 눈앞에서 동작했습니다. 예전 같으면 HTML 파일 하나를 만들어 브라우저에서 열어 보는 데도 한참이 걸렸을 텐데, … 더 읽기
지인이 아이의 학교 프린트물을 스캔해야 하는 일이 있었습니다. 양면으로 인쇄된 백 장짜리 자료였고, 집에 자동 급지 스캐너가 있어서 넣고 돌렸습니다. 문제는 그다음이었습니다. 앞면을 먼저 스캔하고 뒤집어서 뒷면을 다시 스캔하니, 홀수 페이지는 순서대로 짝수 페이지는 역순으로 저장되었습니다. 이렇게 순서가 꼬인 이미지 파일 이백 개를 손으로 정리해야 했던 상황입니다. 제가 옆에서 보고 있다가 AI에게 어떻게 하는 게 … 더 읽기
지난 7월 10일, 테슬라코리아는 FSD(Full Self Driving, 감독형) v14 Lite를 국내에 출시했습니다. 북미에 이어 전 세계 두 번째이고, 적용 대상은 2019년부터 2023년 사이에 판매된 미국 생산 모델 3와 모델 Y 가운데 FSD가 활성화된 차량입니다. 대상 차량 중 가장 오래된 차는 출고한 지 이미 7년이 지났습니다. 아쉽지만 제 차는 대상이 아닙니다. 2026년식이고 하드웨어는 오히려 최신이지만, 중국에서 … 더 읽기
얼마 전 SNS에서 AI의 발전으로 인해 달라질 모습들을 소개한 글을 봤습니다. 그중 몇년만 지나면 지금의 대치동 학원가를 AI 에이전트로 구성된 온라인 학원가가 대신할 수도 있지 않을까 하는 이야기를 보았습니다. 만약 학생의 수준에 따라 각기 다른 진도와 약점에 맞춰 24시간 대응하는 AI가 등장한다면, 굳이 아이를 차에 태워 대치동까지 데려갈 이유가 없어진다는 이야기로 읽혔습니다. 그런데 제 생각에는 … 더 읽기
최근 인터넷 커뮤니티에서 ‘딸깍’이라는 표현이 쓰입니다. AI 에이전트에게 요청 한 번, 클릭 한 번으로 산출물이 만들어지는 시대를 가리키는 자조 섞인 말입니다. 저는 이 표현이 가리키는 방향이 중요하다고 생각합니다. 결과물이 나쁘다는 조롱이 아닙니다. 어쩌면 결과물은 그럴듯하게 나올 수 있습니다. 핵심은 만든 사람 안에 남는 것이 없다는 데 있습니다. 이와 관련한 다양한 연구가 있었습니다. MIT의 에세이 작성 … 더 읽기
얼마 전 세 번째 바이브 코딩 프로젝트를 완료했습니다. 첫 번째 프로젝트에서는 AI를 이용해서 얼마나 빠르게 앱을 만들 수 있는지 보았습니다. 아이의 학습 습관을 기록하는 웹앱을 만들면서, 구현 방향을 정하고 결과를 확인하는 시간이 훨씬 길고 중요하다는 사실을 알게 되었습니다. 두 번째 프로젝트인 주식 거래 관리 앱에서는 장기간 개발을 하면서 개발 속도와 맥락을 유지하려면 테스트와 각종 문서, … 더 읽기
지난 글에서 주식 거래 관리 앱을 만드는 과정을 정리했습니다. 특히 시스템이 외부 세계와 연결된 후로 외부 시세를 이용해서 가치 평가가 가능해졌고, 증권사에서 거래내역을 직접 가져오고, 집 밖에서도 접속할 수 있게 되면서, 실제로 도움이 되는 시스템으로 매일 사용하는 도구가 되었습니다. 그런데 매일 사용하다 보니 초기 개발 단계에서는 보이지 않던 문제점들이 보이기 시작했습니다. 특정 계좌의 수익률이 비정상적으로 … 더 읽기
AI가 빠르게 보급되면서 일상 곳곳이 달라지고 있습니다. 그중에서도 가장 큰 영향을 받은 분야 하나를 꼽으라면 여행이 아닐까 싶습니다. 지난번 「AI시대: 생활밀착형 AX — AI는 어떻게 내 일상이 되었나」에서는 카드 명세서 계산이나 발표 자료 작성처럼 일상생활에서의 변화를 다뤘습니다. 이번에는 해외여행이라는 조금 더 구체적인 상황으로 들어가, 준비 과정부터 여행 중, 그리고 복귀 후 마무리까지 AI를 어떻게 활용했는지 … 더 읽기
MIT Tech Review에 「Why do South Koreans love AI so much?」라는 제목의 흥미로운 기사가 하나 올라왔습니다. 그러니까, “한국인은 왜 이렇게 AI를 좋아할까”입니다. 기사에 따르면, 한국이 세계에서 AI에 가장 호의적인 나라라고 합니다. 퓨리서치가 조사한 25개국 중, AI를 기대보다 걱정한다고 답한 사람이 한국은 16%로 가장 적었습니다. 같은 질문에 미국은 50% 수준이었고요. 한국인 대다수가 일상에서든 직장에서든 매일 AI를 … 더 읽기
지난 글에서는 엑셀 자동화 도구를 웹 서비스로 전환하면서, 데이터를 하나의 원본으로 모으고 접근과 출력의 폭을 넓힌 과정을 다뤘습니다. 여러 사람이 함께 쓰고, 사람뿐 아니라 AI도 같은 데이터를 조회할 수 있게 되었습니다. 그런데 과거의 거래내역만 쌓인 시스템은 현재의 가치를 보여주지 못합니다. “지금 내 자산은 얼마이고, 그동안 얼마를 벌었나”에 답을 못합니다. 매입가와 거래내역은 모두 과거의 숫자입니다. 오늘의 … 더 읽기
AX(AI Transformation)라는 말을 들으면 보통 큰 그림이 먼저 떠오릅니다. AI 도구를 잘 활용할 수 있는 플랫폼을 깔고, 각 업무에 맞는 에이전트를 도입하고, 전사 데이터를 통합하는 일들 말입니다. 회사 차원에서는 분명 중요한 과제이고, 저 역시 그런 큰 그림을 고민하는 자리에 있었습니다. 그런데 제가 AI를 쓰면서 실제로 변화를 가장 크게 느낀 곳은 그렇게 거창한 자리가 아니었습니다. 오히려 … 더 읽기
지난 글에서는 가족의 주식 계좌 거래내역을 한곳에서 보기 위해, 그동안 수동으로 하던 작업들을 바이브 코딩을 이용해서 엑셀 기반 자동화 도구를 개발한 과정을 다뤘습니다. 가장 먼저 사람이 손으로 하던 일을 코드로 똑같이 재현한 첫 번째 버전(V1)을 만들고, 그 위에서 입력의 확장성(V2)과 GUI 지원(V3) 등을 점진적으로 확대했습니다. (1편 보기) V3까지 오면서 가장 중요한 핵심 기능은 충분히 완성되었습니다. … 더 읽기
지난번 「바이브 코딩으로 웹앱 만들기」에서 아이의 학습 습관을 기록하는 웹앱 My Lesson Log를 만든 이야기를 했습니다. 다행히 아이가 지금도 잘 쓰고 있습니다. 이번에는 저와 아내가 쓸 프로그램을 만들었습니다. 우리 가족의 주식 계좌 거래내역을 한곳에서 관리하는 TradeLog입니다. 기존에 수동으로 하던 작업을 엑셀 기반 자동화 스크립트로 만들고, 이를 데스크톱 앱 형태로 개선하고, 이후 웹서비스까지, 수차례 버전을 올리며 … 더 읽기
2022년 프롬프트 엔지니어링이 주목받기 시작했습니다. 2024년에는 컨텍스트 엔지니어링이 그 자리를 이어받았고, 2026년에는 하네스 엔지니어링이라는 개념이 업계에 자리 잡고 있습니다. 3~5년 사이에 핵심 관심사가 세 번 바뀌었습니다. 이 흐름을 새로운 현상으로 볼 수도 있지만, 소프트웨어 엔지니어링의 역사를 알고 있다면 익숙한 패턴입니다. AI 엔지니어링은 소프트웨어 엔지니어링 60년이 걸어온 길을 압축해서 따라가고 있는 것 처럼 보입니다. 그 계단을 … 더 읽기
얼마 전 선배들과 만난 자리에서 바이브 코딩 이야기가 나왔습니다. 요즘 실제로 써보고 있냐는 질문에, 다들 각자 최근 경험을 꺼내놓았습니다. 저는 채팅 AI와 대화하면서 요구사항과 스펙을 정리하고, 이를 바탕으로 코딩 AI에게 구현을 맡기되 코드는 최대한 직접 보지 않는게 좋다고 설명했고, 그 말에 반응이 엇갈렸습니다. 또, 바이브 코딩으로 만든 코드가 리펙토링이 필요한가에 대해서도 기능 추가 용이성, 유지보수 … 더 읽기
이전 글 「AI시대: AI-native 조직구조는? 더 낮고 더 넓게」에서 AI 시대의 조직은 더 낮고 더 넓게 변할 것이라는 이야기를 했습니다. 관리자의 역할은 더 중요해지고, 조직 구조는 수평화됩니다. 그런데 AI-native 조직은 저절로 만들어지지 않습니다. 컨텍스트 공유, AI 리터러시, 모니터링과 가시성, 권한·평가·책임의 재설계, 그리고 관계와 피드백 설계 등 함께 풀어야 할 이슈들이 있습니다. 이 글에서는 앞서 제시한 … 더 읽기
