GUAVA AI 칼럼 : 바이브 코딩?
바이브 코딩의 달콤한 유혹에 속지 말자!
https://youtu.be/wtVn9O89YyU?si=8s8Cz6sDLfFamr4S
요즘 AI를 아예 손을 못 대고 있지만, 그래도 가끔 출퇴근길이나 뒹굴거릴 때 유튜브는 멍하니 바라본다. 최근에는 대모산개발단 유튜브를 자주 보는데 바이브 코딩에 대해서 생각이 비슷한 영상이 있어서 글을 써본다.
AI 시대 여전히 중요한 것 : 인간의 직관과 깊이 있는 사고
요즘 SNS나 유튜브를 보면 "누구나 5분 만에 앱 만들기", "코딩 몰라도 AI로 창업하기" 같은 콘텐츠가 넘쳐난다. AI에게 간단한 명령 몇 개만 던져주면 뚝딱 결과물이 나오는 모습을 보며, 많은 사람들이 "이제 전문 지식이나 깊은 고민은 필요 없구나"라고 생각하게 됐다. 하지만 정말 그럴까?
'바이브 코딩'의 달콤한 유혹
바이브 코딩(Vibe Coding)이라는 용어는 초등학교 3학년 도1이도 안다. 그 정도로 이 세상 모든 사람이 알 정도가 되었다. 그리고 누구나 자기가 바이브 코딩을 한다고 말한다. 내가 생각하기에는 수박 겉핥기 아니 그것도 대충 핥기 같다.
AI에게 대충 "이런 느낌으로 만들어줘"라고 말하면서 깊은 생각 없이 결과물을 만들어내는 방식.... 마치 마법처럼 보이는 이 과정에서 우리는 도파민 같은 즉각적인 만족감을 느낀다.
주말에 취미로 뭔가 만들어볼 때는 어설프게 도1도0이가 게임을 만들어볼 때는 별 깊은 고민 없이 대시보드, 보고서, 랜딩페이지를 만들어볼 때는 정말 재미있다. 아이디어 하나로 몇 분 만에 웹사이트나 앱의 모습이 나타나니까...
하지만 위의 영상 바이브 코딩 vs 컨텍스트 엔지니어링 영상에서 지적하듯, 실제로 써먹으려고 하면 문제가 터진다. 왜 그럴까? 직관은 확장되지 않기 때문이다. 개인적인 용도로는 괜찮아 보이던 것이, 다른 사람들이 사용하거나 실제 비즈니스에 적용하려고 하면 곳곳에서 문제가 드러난다.
깊이 없는 가르침의 문제점
현재 온라인에서는 많은 사람들이 "누구나 쉽게 할 수 있다"며 바이브 코딩을 가르치고 있다.
하지만 이런 접근법에는 심각한 문제가 있다:
근본적인 이해 부족
- AI가 만들어준 결과물이 왜 그렇게 동작하는지, 어떤 원리로 작동하는지 모른 채 사용하게 된다.
문제가 생겼을 때 해결할 방법이 없다.
맥락 무시
- 비즈니스나 사용자의 실제 니즈를 깊이 고려하지 않고, 겉보기에만 그럴듯한 결과물을 만들어낸다.
지속 가능성 부족
- 처음에는 잘 되는 것 같지만, 시간이 지나거나 규모가 커지면 문제가 생긴다. 유지보수나 개선이 어렵다.
인간의 직관과 통찰이 여전히 중요한 이유
진짜 직관은 경험에서 나온다
많은 사람들이 직관을 "그냥 감으로 하는 것"이라고 생각하지만, 실제로는 다르다.
진정한 직관은 수많은 경험과 시행착오를 통해 축적된 패턴 인식의 결과다.
예를 들어, 성공한 사업가가 "이 아이디어는 될 것 같다"라고 직관적으로 말할 때, 그 뒤에는 수년간의 시장 경험과 고객과의 만남, 실패와 성공의 경험이 쌓여있다. 이런 직관은 AI가 대체할 수 없다.
맥락을 이해하는 능력
AI는 주어진 정보 안에서만 답을 찾는다.
하지만 인간은 전체적인 맥락을 이해하고, 숨겨진 의미를 파악하며, 미래를 예측할 수 있다.
대모산 개발단의 사례에서 보듯, 제대로 된 결과를 얻으려면 명확한 계획서(PRD) 작성, 단계별 작업 계획 수립, 전체적인 시스템 설계가 필요하다.
이 모든 과정에는 깊은 사고와 전문적인 판단이 필요하다.
문제 해결의 진짜 능력
표면적으로는 AI가 모든 문제를 해결해 주는 것처럼 보이지만, 실제로는 어떤 문제를 해결해야 하는지를 정의하는 것이 가장 어렵다. 고객의 불편함을 정확히 파악하고, 그것을 해결할 수 있는 방법을 찾아내며, 실현 가능한 계획을 세우는 것. 이런 능력은 여전히 인간의 고유 영역이다.
올바른 AI 활용법: 컨텍스트 엔지니어링
그렇다면 AI를 어떻게 활용해야 할까? 이 영상에서 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이라는 접근법이 답을 제시한다.
이는 단순히 AI에게 "이런 거 만들어줘"라고 하는 것이 아니라, AI가 올바른 판단을 할 수 있도록 충분한 맥락과 정보를 체계적으로 제공하는 것이다.
실생활 예시로 이해하기
레스토랑 운영을 한다고 생각해 보자.
바이브 코딩 방식:
"맛있는 메뉴 추천해 줘"
"예쁜 인테리어 디자인해 줘"
"마케팅 문구 써줘"
컨텍스트 엔지니어링 방식:
타겟 고객층 분석 (연령, 소득, 라이프스타일)
지역 특성과 경쟁업체 현황 파악
예산과 공간 제약사항 정리
브랜드 컨셉과 차별화 포인트 정의
이 모든 정보를 바탕으로 AI에게 구체적인 가이드라인 제공
어떤 방식이 더 성공 가능성이 높을까?
AI에게 생각의 주도권을 뺏기지 말자. 알아서 해줘!라는 달콤한 유혹에 빠지지 말자.
더 많이 생각하고 고민하고 머리를 쥐어짜자.
AI와 함께 미래를 준비하는 올바른 자세
AI와 함께 미래를 준비하는 올바른 자세
1. 수박 겉핥기를 피하라
- 새로운 도구나 기술이 나올 때마다 표면적으로만 학습하지 말고,
그 도구가 해결하고자 하는 근본적인 문제가 무엇인지 이해하려고 노력해야 한다.
2. 기초를 탄탄히 하라
- AI 시대일수록 기본기의 중요성이 더욱 커진다.
비즈니스의 기본 원리, 고객의 심리, 시장의 흐름을 이해하는 능력은 AI가 대체할 수 없다.
3. 비판적 사고를 기르라
- AI가 제시하는 답을 무조건 받아들이지 말고,
"이게 정말 맞나?", "다른 관점은 없을까?", "놓친 부분은 없을까?"를 항상 질문해야 한다.
4. 경험을 축적하라
- 실제로 해보고, 실패도 경험하고, 그 과정에서 배운 것들을 축적해야 한다.
진짜 직관은 이런 경험에서 나온다.
인간만이 할 수 있는 것들
AI가 아무리 발전해도 인간만이 할 수 있는 것들이 여전히 많다.
공감과 이해 - 다른 사람의 감정과 상황을 진정으로 이해하는 것
창의적 상상 - 완전히 새로운 것을 상상하고 만들어내는 것 (어설픈 것 말고, 심연 깊은 것)
윤리적 판단 - 옳고 그름을 구분하고 책임지는 것
장기적 비전 - 먼 미래를 내다보고 계획을 세우는 것
복합적 문제 해결 - 여러 영역을 종합해서 해결책을 찾는 것
마치며: 진정한 가치의 재발견
AI 시대에 살면서 우리는 선택의 기로에 서 있다. 편리함에 취해 생각하기를 포기할 것인가?, 아니면 AI를 도구로 활용하면서도 인간 고유의 가치인 깊은 사고와 통찰력을 더욱 발전시킬 것인가?
바이브 코딩의 즉각적인 만족감은 달콤하지만, 진짜 가치를 만들어내는 것은 여전히 깊이 있는 사고와 체계적인 접근, 그리고 오랜 경험을 통해 쌓인 직관이다.
누구나 쉽게 할 수 있다는 말에 현혹되지 말자. 진정으로 의미 있는 일, 지속 가능한 성과를 만들어내려면 여전히 깊은 고민과 체계적인 접근이 필요하다.
AI가 우리의 파트너가 되어 더 큰 일을 할 수 있게 도와주는 것은 맞다. 하지만 그 방향을 정하고, 의미를 부여하고, 책임을 지는 것은 여전히 인간의 몫이다.
To Be Continue......
