증권사에서 AI를 어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을까?
카카오페이증권 '월간 AI 에이전트' 현장 스케치
“같이 AI 얘기하실 분?!”
지난 4일, 카카오페이증권 판교오피스 라운지에서 ‘월간 AI 에이전트’가 열렸어요.
'월간 AI 에이전트'는 카카오페이증권의 AI 서비스센터에서 주최한 행사로, 기술 자체에 대한 깊이있는 이야기를 다루기보다 ‘이 기술을 어떻게 활용할 것인가?’라는 쓰임새 자체에 집중했어요. AI를 우리의 일에 접목해볼 수 있는 새로운 아이디어를 전하거나, 실제 조직에서 AI를 활용하는 사례를 나누는 시간이었습니다.
재밌는 건, 이 행사가 거창한 프로젝트로 시작된 게 아니라는 점이에요. 바로 AI서비스센터의 스터디에서 출발했는데요. “관심있는 분은 함께해요!”라는 공지 하나에 60명 넘는 크루들이 댓글을 달았어요. 예상보다 훨씬 뜨거운 반응 덕분에 판교오피스 라운지에서 열리는 모두의 행사로 커졌다고 해요.
예상보다 큰 관심에 놀란 AI서비스센터장 Brayden의 공지글이 작은 에피소드만 봐도, 'AI를 어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을까?’에 대한 카카오페이증권 크루들의 열정이 느껴지는데요. 현장에서는 과연 어떤 이야기들이 오고 갔을까요? 이번 2월 AI 에이전트는 아래 3개의 세션으로 진행되었습니다.
1. AI가 직접 그려내는 UI, A2UI - Brayden
2. 스마트 머니 TF가 일하는 방식 - Walter
3. AI 엔지니어는 이렇게 일합니다 - John
Session 1. AI가 직접 그려내는 UI, A2UI | Brayden
“AI로 주가 차트를 보여줘”
이런 요청을 받았을 때, 단순히 텍스트로 답하는 AI와 의도를 파악해 깔끔한 UI를 즉시 그려주는 AI 중 여러분은 어떤 AI와 함께 일하고 싶으신가요?
카카오페이증권 AI서비스센터장 Brayden첫 번째 세션의 문을 열어주신 Brayden은, 이제 AI가 단순히 ‘말하는’ 것을 넘어 ‘보여주는’ 시대로 진화하고 있다며 A2UI(AI-to-UI) 라는 새로운 패러다임을 소개해주었어요. 그 원리는 마치 레고(Lego) 블록을 조립하는 것과 같다고 해요. AI가 사용자의 의도를 파악하면, 미리 약속된 UI 부품 목록에서 필요한 요소들을 착착 골라내고, 거기에 맞는 데이터를 쏙 넣어 최적의 화면을 조립해주는 방식이죠.
레고(Lego) 방식의 작동원리이 방식이 도입되면 우리의 일하는 방식도 자연스럽게 바뀌게 될 거예요. 화면의 흐름을 그리는 데 집중하기보다는 어떤 UI 부품들을 만들어 둘지, AI가 어떤 상황에서 어떤 화면을 보여줘야 할지를 설계하는 일이 훨씬 중요해지겠죠.
무엇보다 흥미로운 점은 ‘초개인화’가 가능해진다는 점이었어요. 이해를 돕기 위해 Brayden은 직접 데모를 보여주었는데요. 똑같이 'A 종목을 지금 사는 게 좋을까?'라고 물어도, 평소 기술 지표를 중시하는 투자자에게는 상세한 차트를, 최신 뉴스가 중요한 투자자에게는 관련 기사를 요약해서 보여주게 되죠.
단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, 한 사람 한 사람에게 꼭 필요한 방식으로 정보를 ‘보여주는’ AI의 미래를 엿볼 수 있는 시간이었답니다.
Session 2. 스마트 머니 TF가 일하는 방식 | Walter
“어떻게 하면 더 적게 일하고 큰 임팩트를 낼 수 있을까?”
카카오페이증권 스마트머니TF WalterWalter가 속한 스마트머니TF는 PM, 디자이너, 개발자 단 3명으로 구성된 조직으로, Cursor와 같은 AI 네이티브 도구를 활용해 일하는 방식을 완전히 바꾸고 있었어요. 2026년이 AI의 화려한 소문(Hype)을 넘어 진짜 가치를 증명해야 하는 시기라고 이야기하며, 이제는 어떤 도구를 쓰느냐보다 우리 팀이 어떤 워크플로우로 일하느냐가 경쟁력을 좌우할 것이라고 강조했죠.
스마트 머니 TF는 이를 위해 ‘One Repo’ 전략을 사용하고 있었어요. PM의 요구사항부터 디자인, 개발 코드까지 모든 것을 하나의 저장소에서 관리하는 방식인데요. AI가 프로젝트의 모든 맥락을 스스로 학습해 나중에는 팀원보다 프로젝트를 더 잘 이해하는 동료가 되어준다고 해요.
스마트머니TF의 One Repo 전략또 ‘프로토타입 중심의 소통’을 통해 마치 영화사 픽사(Pixar)가 매일 시사회를 열듯, 딱딱한 문서나 긴 회의 대신 시각 자료를 보며 이야기한다고해요. 직접 보고 소통하니 아주 짧은 시간에 모두의 이해도를 착 맞출 수 있죠. 물론, 그 과정에서 필요한 문서화는 AI에게 중간중간 요청해 차곡차곡 쌓아두고요.
결국 사람은 사고와 설계 같은 창의적인 일에 집중하고, 실행은 AI에게 맡기는 방식인데요. 이런 방식은 사람이 적은 소규모 팀에서 훨씬 더 극적인 효과를 낸다고 하네요!
Session 3. AI 엔지니어는 이렇게 일합니다 | John
카카오페이증권 AI서비스센터 John마지막으로 John의 세션에서는 개발자의 관점에서 AI 시대의 생산성 문제를 해결하는 ‘컴파운드 엔지니어링(Compound Engineering)’ 이라는 개념이 소개되었어요. AI가 코드를 아무리 빨리 만들어내도, 결국 사람이 검토하느라 전체 속도가 느려지는 문제를 해결하기 위한 방법론이었죠.
하네스(Harness) 전략: 자동화된 검증 루프 도식화핵심은 AI가 스스로 코드를 만들고, 검증하고, 심지어 수정까지 하는 사이클을 통해 사람의 개입을 최소화하는 거예요. 이를 위해 ‘안전벨트(Harness)’처럼 AI가 정해진 규칙 안에서 안전하게 일하도록 돕는 여러 자동화 장치를 마련해두는 것이 중요하다고 해요.
특히 인상 깊었던 점은 AI가 스스로 학습하는 ‘피드백 루프’ 개념이었어요. 만약 AI가 실수를 하면 사람이 그 실수를 바로잡아 주는 거예요. 그러면 AI는 마치 "오답 노트"를 쓰듯 자신이 무엇을 잘못했는지 스스로 파일에 기록을 남기고, 이 기록이 쌓이면 AI는 두 번 다시 같은 실수를 반복하지 않도록 스스로 학습하는 거죠. 점차 AI는 사람의 개입 없이도 해당 프로젝트에 완벽하게 특화된 전문가로 성장하게 된다고 합니다. 그렇게 확보한 시간동안 개발자는 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 되죠!
지금까지 '월간 AI 에이전트' 세션의 일부를 소개해 드렸어요. Ai 기술을 통해 일하는 방식을 새롭게 상상하고 실천하는 저희 크루들의 열정이 느껴지셨나요? 단순히 새로운 기술을 배우는 것을 넘어, ‘이걸로 우리 일을 어떻게 더 가치있게 만들 수 있을까?’라는 아이디어를 확장해나가는 소중한 시간이었어요. 다음 월간 AI 에이전트 이야기도 기대해주세요!
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