송 재희

아직도 컴퓨터학과 학위가 필요할까? - 진로 고민

2026-04-16T04:27:57Z

30년 동안 소프트웨어 일을 하고 싶으면 누구나 알던 공식이 있었어요. 컴퓨터학과 4년, 대형 테크 기업 인턴십, 졸업 전에 6만 달러 연봉. 학위는 그냥 자격증이 아니었거든요. "진짜 컴퓨터를 아는 사람"과 아닌 사람을 가르는 필터였죠. 그 공식가 깨지고 있어요. 그것도 천천히가 아니라, 꽤 빠르게요. AI 코딩 도구가 뜨고, 부트캠프가 늘고, 유튜브

AI시대, 데이터베이스 분야의 최신 전망 - 데이터베이스 분야의 새로운 패러다임

2026-04-15T01:00:13Z

AI시대, 데이터베이스 분야의 최신 전망: 2년의 변화와 새로운 패러다임 2년 전 이 글을 쓸 때만 해도 생성형 AI가 데이터 분석과 데이터베이스 운영을 어떻게 바꿀지 구체적으로 상상하기 어려웠다. 그사이 많은 것이 변했다. LLM(대규모 언어 모델)은 이제 SQL을 작성하고 데이터를 분석하며, MCP(Model Context Protocol)라는 새로운

AI 시대에 컴퓨터공학 학위, 아직도 필요할까?

2026-04-13T23:00:37Z

소프트웨어 업계에 입문하고 싶다면, 예전엔 답이 딱 하나였어요. 컴퓨터공학 4년제 학위. 거기서 인턴십 따내고, 졸업 전에 연봉 1억 이상 오퍼 받으면 성공. 학위는 그냥 자격증이 아니었거든요 — "진짜 개발자"와 나머지를 걸러내는 필터였죠. 그 필터가 지금 서서히 금이 가고 있어요. 그것도 아주 빠르게. AI 코딩 도구의 폭발적 성장, 부트캠프 홍수,

AI가 스스로를 설명 못 한다면, 그걸 믿어도 될까? - Responsible AI

2026-04-13T01:00:20Z

2024년 3월, 마이크로소프트의 한 AI 엔지니어가 미국 연방거래위원회(FTC)에 편지를 썼어요. 자기 회사가 만든 AI 이미지 생성기를 몇 달 동안 테스트했는데, 무해한 프롬프트를 입력해도 폭력적이거나 성적인 이미지가 나왔거든요. 내부에 여러 번 보고했지만 달라진 건 없었어요. 결국 외부에 공개할 수밖에 없었다고. 마이크로소프트에 "책임 있는 AI 원

컴퓨터공학 석사, 정말 필요할까? - 실제로 통하는 두 가지 진로 전략

2026-04-13T23:32:32Z

지난주 강의가 끝난 후 한 학생에게 이런 질문을 받았습니다. "학부 졸업하고 바로 컴퓨터 사이언스(CS) 석사나 박사를 하는 게 좋을까요?" 제 대답은 아마 학생을 꽤 놀라게 했을 겁니다. 대학교 교수, 핵심 연구원, 혹은 AI 코어 엔진 개발자가 될 것이 아니라면, 학부 졸업 후 바로 대학원에 가는 것은 추천하지 않습니다. 이 조언은 컴퓨터공학이라는 학문

Something Big Is Happening. - 큰 변화가 발생하고 있다

2026-04-11T14:54:24Z

2026년 2월, AI 스타트업 OthersideAI의 CEO Matt Shumer가 X(구 트위터)에 올린 한 편의 글이 인터넷을 뒤흔들었다. "Something Big Is Happening." 조회수 8,600만, 댓글 6,600개. Fortune이 전재했고, CNBC가 인터뷰했으며, Wikipedia에 독립 항목까지 생겼다. AI에 대해 이렇게 많은

프롬프트, 컨텍스트, 하네스 엔지니어링 - 제대로 작동하는 AI와 시간을 낭비하게 하는 AI를 실제로 구분하는 요소

2026-04-11T01:55:40Z

하네스를 바꿨더니 AI가 달라졌다 — LangChain이 증명한 것 올해 초, AI 커뮤니티에서 조용히 지나쳤지만 꽤 중요한 실험 결과 하나가 나왔다. LangChain 팀이 자사 코딩 에이전트의 벤치마크 점수를 13.7점 올렸다. 꽤 큰 폭이다. 근데 흥미로운 건, 모델은 건드리지 않았다는 거다. 하네스만 바꿨다. 같은 AI, 같은 가중치. 시스템만

OpenClaw VS Hermes Agent - AI가 밤새 내 차값을 깎아놓았다면, 당신은 믿겠어요?

2026-04-10T03:56:44Z

AI 에이전트가 내 SEO 리포트를 매주 알아서 보내준다면 며칠 전에 누군가 자기 AI 에이전트가 이메일로 자동차 딜러와 협상해서 4,200달러를 깎았다는 글을 봤어요. 본인은 자고 있었다면서요. 저는 그 정도는 아니지만, 비슷한 경험을 하고 있어요. 제가 운영하는 웹사이트들이 몇 개 있거든요. 오가닉 트래픽을 늘리려고 만든 것들인데, SEO 성과를 매

AI 도구가 왜 이렇게 많은 건지 모르겠다면 - "AI로 만들기" 시리즈 3편

2026-04-08T02:54:11Z

브라우저 탭이 열일곱 개쯤 열려 있을 때, ‘아 이건 좀 잘못됐네’ 싶더라고요. ChatGPT 쓰다가 “Claude가 낫다”는 소리 듣고 바로 갈아탔어요. 코딩할 때는 Cursor 깔고, 자동화는 n8n이라는 말에 튜토리얼 뒤지기 시작했죠. 이미지 작업은 Midjourney, 워크플로우 연결은 Make.com. 그런데 링크드인 피드에는 또 새로운 툴 소식

AI가 실제로 하는 것과 못 하는 것: 강점, 약점 - "AI로 만들기" 시리즈 2편

2026-04-02T21:03:04Z

AI를 처음 써본 사람들이 대부분 비슷한 경험을 한다. 어느 순간, 거의 마법처럼 느껴지는 일이 일어난다. 40페이지짜리 보고서를 30초 만에 핵심만 정리해준다. 어설프게 쓴 문단을 깔끔하게 다듬어준다. 복잡한 계약 조항을 일상 언어로 풀어준다. 그런데 바로 다음 세션에서, 아무렇지도 않게 틀린 말을 한다. 어떤 회사가 1987년에 설립됐다고 자신 있게

데모와 현실 사이의 간극 - "AI로 만들기" 시리즈 1편

2026-03-31T22:58:55Z

AI가 답답한 이유 — 그리고 모든 것을 바꾸는 사고의 전환 링크드인에서 누군가 주말 이틀 만에 SaaS 제품을 만들었다. 유튜브 영상에선 프롬프트 하나로 코드가 짜이고, 화면이 디자인되고, 앱이 배포된다. 10분짜리 영상이다. 트위터(X)에선 "AI로 이걸 5분 만에 했어요"라는 스레드가 수천 개의 리트윗을 받는다. 그리고 당신은 ChatGPT나 Cl

AI 시대에가장 중요한 역량은 올바른 문제 정의다 - 무언가 의미 있는 것을 만들기 위한 첫 번째—그리고 가장 중요한—단계

2026-03-26T14:23:27Z

생성형 AI는 소프트웨어 개발에서 가장 높았던 장벽을 조용히 허물었다. 이제 솔루션을 만들기 위해 코딩을 알 필요가 없다. 하지만 이 변화는 더 깊은 질문을 던진다. 누구나 만들 수 있는 시대가 되었다면, 올바른 것을 만드는 사람과 그렇지 못한 사람의 차이는 무엇인가? 장벽이 사라졌다 — 이제 무엇이 중요한가? 수십 년 동안 소프트웨어를 만드는 길은 기

AI로 만든 앱이 내 컴퓨터에서만 작동하는 이유

2026-03-21T00:20:16Z

몇 시간 만에 프로토타입은 누구든 만들 수 있다. 하지만 사용자가 실제로 믿고 쓸 수 있는, 안전하고 확장 가능한 제품을 출시하는 건 완전히 다른 이야기다. 지난달, 나는 비개발자 친구가 Lovable을 이용해 48시간 만에 첫 풀스택 앱을 출시하는 것을 옆에서 지켜봤다. 앱은 그녀의 노트북에서 완벽하게 돌아갔다. DB 쿼리는 빠릿빠릿했고, 폼도 잘 작

라디오 인터뷰 녹음을 AI 세 곳에 맡겼더니 - Gemini 승리

2026-03-20T13:34:24Z

라디오 인터뷰 녹음을 AI 세 곳에 맡겼더니— 결과가 놀라웠다 신간 소개를 위한 1시간짜리 라디오 인터뷰를 녹음한 후, 나는 Claude, Gemini, Kimi에 음성 전사를 맡겼다. 제대로 해낸 곳은 단 하나였다 — 그리고 그 교훈은 음질의 문제를 훨씬 넘어선다. 지난주, 나는 라디오코리아 스튜디오에서 신간 AI 개발 가이드를 주제로 1시간짜리 대

코드보다 문제를 보는 눈이 경쟁력 - AI 시대, 누구나 개발자가 될 수 있다

2026-03-20T03:40:45Z

인터뷰 AI와 우리의 미래 "코드보다 문제를 보는 눈이 경쟁력"— AI 시대, 누구나 개발자가 될 수 있다 20년 경력의 데이터 아키텍트이자 「비개발자를 위한 AI 개발 가이드」의 저자 송재희 씨가 라디오 코리아 '요즘 우리는'(진행: 박희옥)에 출연했다. 그는 AI 시대에 기술 장벽이 낮아진 지금, 진정한 경쟁력은 '문제를 정의하는 능력'에 있다고

거대한 변화가 오고 있다 - 왜 지금, 모든 사람이 AI로 나만의 도구를 만들어야 하는가

2026-03-03T15:49:24Z

2026년 2월, AI 스타트업 OthersideAI의 CEO Matt Shumer가 X(구 트위터)에 올린 글 하나가 전 세계를 뒤흔들고 있다. "Something Big Is Happening." 조회수 8,500만. Fortune 특집 기사, CNBC 출연, 위키피디아 별도 항목까지. 찬사와 비판이 동시에 쏟아졌다. Forbes는 유료 AI 구독을

지금, 거대한 변화가 시작됐다 - 당신은 준비됐나요?

2026-02-24T23:24:22Z

인터넷이 흔들렸다 얼마 전, 한 편의 글이 전 세계 인터넷을 뒤흔들었습니다. AI 연구자 Matt Shumer가 쓴 에세이 "Something Big Is Happening" — 단 며칠 만에 조회수 8,000만을 넘겼고, 미국 경제지 Fortune이 전문을 재게재했습니다. 사람들은 이 글을 읽고 흥분했고, 두려워했고, 논쟁했습니다. AI 회의론자로 유명

일의 대변화 - AI와 Physical AI가 일자리에 미치는 영향

2026-01-17T15:00:26Z

개요 최근 직업에 대해 깊이 고민하게 됩니다. 인공지능과 Physical AI가 빛의 속도로 발전하면서, 이제는 컴퓨터 관련 직종뿐만 아니라 거의 모든 직업에 영향을 주고 있습니다. 이로 인해 기존의 업무 방식과 그에 필요한 역량 자체가 빠르게 변화하고 있으며, 우리는 그 변화를 자연스럽게 받아들이기보다는 따라가야 하는 상황에 놓여 있습니다. 적응하기 어려

기본 RAG를 넘어

2025-11-26T02:48:58Z

AI 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처 4가지 오늘날 생성형 AI 시스템은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 방대한 기업 데이터와 지식을 정확하게 찾아내어 답변하는 능력이 요구됩니다. 이를 위한 핵심 기술인 **RAG(검색 증강 생성)**는 계속해서 진화하고 있습니다. 단순한 벡터 유사도 검색만으로는 복잡한 추론이나 대규모 문서를 처리하는 데 한계가

Gemini 3.0과 Antigravity - 바이브 코딩(Vibe Coding) - 새로운 가능성

2025-11-25T15:16:16Z

바이브 코딩(Vibe Coding)의 혁명: 제미나이 3.0(Gemini 3.0), 안티그래비티(Antigravity), 그리고 새로운 기술 스택 1. 바이브 코딩의 진화 "바이브 코딩(Vibe Coding)"—모든 코드를 한 줄씩 작성하는 대신 자연어 프롬프트와 반복적인 수정(iteration)을 통해 소프트웨어를 구축하는 관행—은 빠르게 진화해 왔습니