HANA

[AI와의 대화] 개발을 잘한다는 것 - 코더(Coder)에서 오케스트레이터(Orchestrator)로

2026-04-26T07:23:39Z

개발을 '잘한다'는 것의 정의는 시대에 따라 변해왔지만, 특히 지금과 같은 패러다임 전환기에는 그 의미가 더욱 깊어집니다. 단순히 코드를 빠르게 타이핑하는 것을 넘어, 문제 해결의 본질에 접근하기 위한 몇 가지 핵심적인 방향을 제안해 드립니다. 1. 코더(Coder)에서 오케스트레이터(Orchestrator)로의 진화 Software 1.0과 2.0 시대

[AI와의 대화] AI의 코드를 검토해야하는가 - AI 코드 검수하기 vs 코드를 검수하는 AI 만들기

2026-03-28T13:35:53Z

AI의 코드를 검수해야하는가.코드를 검수하는 AI를 만들어야하는가. Gemini의 답변: 두 질문 모두 현재 AI와 협업하는 개발 생태계가 직면한 가장 핵심적인 화두입니다. 결론부터 말씀드리면 "AI의 코드는 반드시 인간이 검수해야 하며, 동시에 그 검수를 1차적으로 돕는 AI 또한 만들어야 합니다." 이 두 가지 명제는 모순이 아니라, 개발 생산성

생각한다 고로 존재한다: AI 시대 인재상 - ③ - 생각의 외주화와 데카르트의 질문

2026-03-15T12:47:36Z

1편에서는 젠슨 황의 통찰을 바탕으로 AI 시대에 필요한 공감 능력과 직업의 본질에 집중하는 태도를 살펴보았습니다. 2편에서는 안드레 카파시의 통찰을 빌려, AI라는 "아이언맨 슈트"를 입고 AI를 검증하고 협력하는 조종사로서의 인재상을 살펴보았습니다. 우리는 이제 코드를 직접 짜거나 문서를 처음부터 끝까지 타이핑하는 수고로움에서 벗어나, 자연어라는 가장

인공지능와의 협업 능력: AI 시대 인재상 - ② - 소프트웨어 3.0 - "아이언맨 슈트"를 입고 일하는 시대

2026-03-15T05:38:31Z

1편에서 엔비디아 CEO 젠슨 황의 통찰을 바탕으로 AI 시대에 필요한 "공감 능력"과 "직업의 본질(목적)에 집중하는 태도"를 살펴보았습니다. 이번 글에서는 안드레 카파시(Andrej Karpathy)의 강연을 통해 AI 시대의 필요한 인재에 대해서 설명하고자 합니다. 안드레 카파시는 테슬라(Tesla)의 전 AI 디렉터이자 오픈 AI(OpenAI)의 창

질문을 던지는 힘: AI 시대의 전문성 - ② - 소크라테스식 질문법으로 되찾는 생각의 주도권

2026-03-02T11:59:24Z

지난 글에서는 자동화 편향과 인지적 외주화에 대해 살펴봤습니다. 자동화 편향은 AI가 틀렸음에도 그 결과를 맹신하는 현상이고, 인지적 외주화는 생각 자체를 AI에게 떠넘기는 현상입니다. 두 현상 모두 효율이라는 이름으로 우리가 얼마나 쉽게 "생각하는 힘"을 잃어갈 수 있는지 살펴보았습니다. 우리는 AI를 더 잘 사용하기 위해 "프롬프트 엔지니어링(Prom

공감과 배려 그리고 장인정신: AI 시대 인재상 - ① - 똑똑함이 흔해진 시대, 직업의 본질에 집중하자

2026-03-28T13:19:47Z

엔비디아 CEO 젠슨 황이 말하는 미래 인재는 단순히 기술이 뛰어난 사람이 아닙니다. 기술적 예리함과 인간적 공감 능력을 동시에 갖춘 사람입니다. 그리고 AI를 도구로 대하는 "본질적인 태도"에 초점이 맞춰져 있습니다. 전통적 의미의 '똑똑함'(Commoditization of Smartness) 과거에는 뛰어난 지능으로 기술적인 문제를 잘 해결하는 사람

질문을 던지는 힘: AI 시대의 전문성 - ① - 질문이 곧 실력이 되는 시대

2026-02-20T10:15:35Z

대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 완성, 번역, 복잡한 추론, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 출력의 품질은 사용자가 프롬프트를 얼마나 잘 작성하는가에 크게 좌우됩니다. 프롬프트의 명확성, 구체성, 맥락이 모델의 해석과 응답의 관련성에 상당한 영향을 미칩니다. 프롬프트 엔지니어링: AI의 잠재력을 깨우는 '질문의 설계' 프롬프트 엔

AI 오물(Workslop)은 "리더십의 실패" - AI와 함께 "제대로" 일한다는 것: 워크슬롭을 넘어 인간다움으로

2026-03-15T05:14:06Z

우리는 앞선 글을 통해 개발 분야와 일반 사무직군에서 AI가 가져온 생산성 변화를 살펴보았습니다. 주니어 개발자의 40% 효율 향상이나 고객 지원 업무의 14% 처리량 증가했다는 연구 결과를 살펴보면, AI를 활용한 생산성 증가는 분명합니다. 하지만 이 화려한 이면에는 우리가 반드시 직면해야 할 위험한 현상이 숨어 있습니다. 하지만 이러한 생산성 향상의 이

AI의 역설: 자동화 편향 - ① - 어설픈 AI 전문가가 가장 위험하다

2026-02-08T08:08:48Z

지난 글에서 우리는 AI가 그럴듯한 거짓말을 뱉어내는 현상, "환각(Hallucination)"에 대해 다뤘습니다. AI는 확률에 기반하여 다음 단어를 예측할 뿐, "진실"을 담보하지 않는다는 것이 핵심이었습니다. 하지만 우리는 여기서 다음 질문을 던져야 합니다. "왜 우리는 틀린 AI의 말도 믿는가?" AI 기술이 정교해질수록 인간의 업무 효율은 높아지

AI의 역설: 생각의 외주화 - ② - 생각을 넘기는 습관. AI에 의존하는 노예가 될 것인가

2026-02-21T07:51:29Z

최근 AI 기술이 비약적으로 발전하며 우리의 업무 효율은 극대화되고 있습니다. 하지만 역설적이게도 AI를 자주 사용할 수록 "인지적 외주화(Cognitive Offloading)"의 덫에 빠져, 스스로 사고하기를 멈춘 "생각하지 않는 전문가"가 될 위험이 커지고 있다는 경고가 잇따르고 있습니다. 요즘에는 OpenAI의 ChatGPT나 구글의 AI 요약처럼

인공지능의 덫: 환각(Hallucination) - AI의 "유창한 환각"을 파괴하는 법

2026-03-02T10:09:35Z

앞선 회차에서 우리는 AI 남용이 초래하는 워크슬롭(Workslop)의 위험과, AI 시대에 요구되는 파일럿형(Pilot) 마인드를 다뤘습니다. AI가 작성한 글은 매끄럽고 유창하지만, 그 유창함이 "사실"을 보장하지는 않습니다. 우리가 AI의 "승객"이 되어 핸들을 놓는 순간, AI가 만들어낸 그럴듯한 거짓말은 조직의 신뢰를 무너뜨리는 치명적인 덫으로 돌

업무별 AI 활용 가이드라인 - 직장인 편 - 노동 가치의 이동: 작성자(Writer)에서 편집자(Editor)로

2026-02-08T08:10:18Z

AI 기술은 단순한 도구를 넘어 개발, 리포트 작성, 리서치 등 화이트칼라 업무의 핵심 영역에 깊숙이 침투했습니다. 그러나 무조건적인 속도 향상은 자칫 알맹이 없는 워크슬롭(Workslop)의 양산으로 이어질 수 있습니다. 품질이 담보된 "적정 생산성 지표"를 정의하고 파일럿형 인재로 거듭나기 위한 로드맵을 제시합니다. 직장인이라면 가장 많은 업무 중 하

업무별 AI 활용 가이드라인 - 개발/코딩 편 - 숙련자와 초심자 간의 격차가 줄어들고 있다.

2026-02-08T08:13:47Z

AI 기술은 개발, 리포트 작성, 리서치 등 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 하지만 무조건적인 생산성 향상만을 맹신해서는 안 됩니다. 각 직무별로 AI가 만들어낼 수 있는 "평균 기대 생산량"을 정의하고, 이를 초과하는 수치는 오히려 품질 저하나 워크슬롭(Workslop)의 신호로 간주하는 가이드라인이 필요합니다. 최신 자료를 중심으로 개발/코딩 분야

그럴듯한 AI 결과물(Workslop)이 조직을 망친다 - 당신은 "조종사"인가, "승객"인가?

2026-02-08T08:14:56Z

AI를 활용하면서 업무 처리량이 평소 2~3배 늘었다는 분들이 많습니다. 하지만 들여다보면 위험한 징후들이 보입니다. 겉은 예쁘지만 사실과는 다른 보고서. 구조는 완벽하고 방대하지만 정작 돌아가지 않는 코드 AI가 만들어내는 그럴듯한 저품질 결과물 "워크슬롭(workslop)"은 조직의 생산성을 조용히 갉아먹는 비용 폭탄이자, 작성자의 정문성을 의심케 하는

AI를 통제하는 자가 살아남는다 - AI가 주는 "생산성"이라는 선물. 우리가 짊어질 숙제는 "책임".

2026-02-08T08:14:52Z

AI로 높아진 생산성 AI시대가 열리면서 업무 생산성은 비약적으로 증가했습니다. 1) 반복 작업을 자동화하여 비용 절감 2) 고숙련 작업자의 정보 탐색 및 문제 해결 속도 증가 PwC 조사에 따르면 AI 에이전트를 도입한 기업 중 66%가 생산성 향상을 체감했다고 합니다. 1) 이러한 실질적인 이점은 기업의 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 미국 직장인의