[칼럼] AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다
현장에서 얻은 것 No. 20
피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다.”
AI 시대, 배움과 연결에서 찾은 성장 동력
일상에 지쳐 몸은 천근만근이었지만, 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 뒤쳐질 수 없다는 생각에 발걸음을 재촉했다. 특히 AI 기술이 단순한 효율성 도구를 넘어 업무 방식과 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다는 통찰 앞에 서니, 피로감은 부차적인 문제로 느껴졌다.
이러한 변화의 파고를 헤쳐나갈 답을 찾기 위해, 필자는 주말에 스터디하는 데이터공작소 TFT, 데이터 공작소의 매주 월요일 줌강의, 매달 모임과 자율주행 회사들의 특별한 만남인 미모셀, 지식을 공유하고 서로 도움을 주는 네트워크 모임인 한국미래융합연구원 등 AI 및 관련 기술 스터디 그룹의 문을 두드렸다. 이곳에서 만난 전문가들과의 지식 공유와 토론은 필자가 가진 궁금증을 해소하고 새로운 가능성을 탐색하는 데 귀중한 기회가 되었다.
“배우는 법을 배우라.”
− 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO, 구글 딥마인드
▲ 피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹
AI 에이전트와 MCP : AI의 실행력을 극대화하는 연결 고리 탐색
스터디 그룹에서 가장 주목받는 개념은 AI 에이전트였다. AI 에이전트는 환경을 인식하고 스스로 결정하며 목표를 달성하는 소프트웨어 개체로 정의된다. 독립적으로 작동하며 목표를 향해 지속적으로 학습하고 개선하는 특징을 가진다. 데이터를 수집, 분석하고 최적의 행동을 선택하여 실행하는 방식으로 작동하며, 질문에 대한 하위 질문을 생성하고 리서치한 후 포괄적인 답변을 제공하거나 AI 요약 결과를 자동화하고 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일부는 다양한 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 완전 자율 시스템으로 정의되기도 하고, 미리 정의된 워크플로를 따르는 규범적인 구현을 설명하기도 한다.
이러한 AI 에이전트의 역량을 극대화하는 핵심 기술로 MCP(Model Context Protocol)가 소개되었다. MCP는 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이다. 마치 USB-C가 다양한 전자기기를 연결하듯, MCP는 웹 서비스와 AI 에이전트를 연결하여 AI가 서비스에 직접 접근할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 현실의 도구들과 연결되며 이메일 작성 및 전송, 캘린더 약속 등록, 슬랙 메시지 전송, 파일 저장 및 정리, 소셜 미디어 검색 및 게시, 스프레드시트 데이터 정리, 줌 회의 예약 및 회의록 작성, 노션 자료 활용 등 다양한 작업을 실행할 수 있게 된다. 이는 에이전틱 AI(agentic AI) 발전의 중요한 요소로 강조되었다.
또한, MCP는 프레임워크나 벤더에 관계없이 에이전트 간 상호 운용 가능한 통신을 안전하게 지원하는 것을 목표로 한다. API와 MCP가 반드시 필요한 것은 아니지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점이 강조되었다. API 연결은 개발자에게도 쉬운 일은 아니며 권한 부여 문제 등이 있기 때문에, MCP가 이를 더 쉽게 만들 수 있는지에 대한 고민도 있었다.
“미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것.”
− 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가
바이브 코딩과 커서 : AI를 개발 동료로 활용하는 방법
AI 스터디에서는 개발의 패러다임 변화인 ‘바이브 코딩’에 대한 논의도 활발했다. 전통적인 코딩이 ‘개발자가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이라면, 바이브 코딩은 ‘AI가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이다. 이는 AI에게 개발을 외주로 맡기는 것과 유사한 개념으로 설명된다.
좋은 바이브 코더는 좋은 외주 의뢰자가 갖춰야 할 다섯 가지 역량을 AI에게 적용해야 한다.
내 문제를 풀기 위한 작업 정의(PRD, 유저 플로)
AI가 잘 이해할 수 있게 의사소통(프롬프트, 지침)
프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원(데이터, API, 실행/배포 환경)
프로그램이 의도대로 동작하는지 검수(자동화 테스트)
이 과정에서 모르는 것을 배워 점차 스스로 할 수 있게 되는 것이다.
커서(Cursor)는 이러한 ‘LLM-assisted IDE’ 개념을 제시하는 도구로 소개되었다. 복잡한 프로그래밍 지식, 문서, 오류 메시지 기반의 학습 곡선이나 사전 설계 중심의 신중한 개발 문화, 툴과 언어, 개발 환경의 복잡성 같은 문제 속에서 커서는 아이디어를 즉각 코드로 구현하고 비전문가의 접근성을 폭발적으로 증대시키며 LLM 기반의 빠른 실험과 피드백 루프를 가능하게 한다. 문법 대신 의도 전달과 맥락 중심으로 전환되는 패러다임의 변화를 지원한다.
데이터공작소 개발TFT(서울팀) 관련 세션에서는 커서를 활용한 실질적인 개발 프로세스가 시연되었다. 혼자서 다양한 역할을 수행하는 ‘솔로프리너’ 관점에서 기획부터 개발, 테스트, 배포, 모니터링, 마케팅까지 전 과정을 AI와 함께 진행하는 방법이 제시되었다. 커서를 통해 아이디어 구체화, 기획 문서 작성(PRD, 비즈니스 모델 캔버스), 프로젝트 관리(Task Master MCP를 활용한 작업 목록 생성, 복잡도 계산, 하위 태스크 분해), 실제 코드 작성, 그리고 문서화(Obsidian 연동) 등이 가능함을 보여주었다.
특히 개발 경험이 있는 발표자인 어니컴의 최성훈 팀장은 커서를 통해 불편하고 반복적인 작업의 상당 부분을 자동화하고, 단계별로 명확한 지시를 내리며 태스크 관리를 통해 AI가 맥락을 이해하도록 유도하는 장점을 강조했다. 그는 커서를 쓰면서 처음에는 AI가 코딩을 짜는 것을 도와주는 정도라고 생각했고, 코드를 다 안 봐도 알아서 다 짜 주는 줄 알았다고 했다. 하지만 실제로 해 보니 절대 그렇지는 않았고, 다만 불편하거나 반복적인 작업에서는 충분히 활용 가치가 있음을 느꼈다고 했다. AI와 소통하며 생각을 체계화하고 문서화하며 원하는 것을 구체화하고 실행 계획을 짜서 이뤄가는 과정을 보였다고 했다.
그는 커서 하나로 A부터 Z까지 다 해 볼 수 있겠다는 느낌을 받았고, 솔로프리너를 목표로 하는 사람들은 연구해 볼 만하다고 개인적인 의견을 덧붙였다. AI에게 외주를 맡기는 개념이기 때문에 사람이 명확하게 문제 정의를 하고, 의사소통하며, 검수하는 역할이 중요하다고 언급했다. 또한, 커서가 굉장히 많은 도움을 주었다고 말했다. 개발자는 커서를 통해 코드의 문제점이나 개선 포인트를 찾는 데 도움을 받을 수 있고, 혼자 개발하면서 보조적인 도움이 필요할 때 효과적일 수 있다고 했다. 또한 자동 PR 요약이나 커밋 메시지 작성 등 깃(Git)과의 연동도 잘 되는 장점이 있었다.
오랜 개발 경험을 가지고 있는 양선희 대표는 필자의 숙원 고민거리를 반나절만에 해결해 주었다. 디자인씽킹 기법 중 첫 번째인 공감대 형성의 템플릿을 시스템화시켜 주었다. 클로드(Claude)로 대화하듯이 고민거리를 얘기하고 프로그램 기획, 개발, 테스트 등을 통해 언제든지 실행 가능한 설루션으로 만들어 주었고 소스도 공유했다.
보안 분야를 다루면서 다양한 경험을 통해서 항상 정리를 잘 하고 번뜩이는 아이디어를 내는 NSHC 장주현 이사와 AI인터시스 신동욱 대표는 AI 일타 강사이다. 항상 새로운 기술, 주제를 뚝딱 만들어내고 강의도 잘 한다. 최근에는 개발, 교육을 병행하느라 전국을 일일 생활권으로 두고 있다. 신동욱 대표의 회사에서 핵심 인재인 정성석 상무는 차세대 유망주인데, 알고 보니 고등학교 후배였다. 세상은 넓고 할 일은 많지만, 오늘 이 모임이 있기까지 도움을 준 데이터마이닝 이부일 대표는 유튜브 R릴에오를 통해 데이터 통계 분석 기법을 유튜브로 알렸다. 2022년 콘셉트맵 캘린더 9월호의 주인공으로 모신 인연으로 SNS에서 자주 소통하고 온/오프라인으로 인연을 이어가고 있다.
“결국 실행되는 지식만이 힘이다.”
− 데일 카네기
노트북LM : 개인 맞춤형 학습 및 연구 파트너 활용
또 다른 유용한 AI 도구인 노트북LM(NotebookLM)은 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트이자 AI 기반 학습 및 연구 파트너로 소개되었다. 노트북LM의 가장 큰 강점은 사용자가 제공한 소스 내에서만 정보를 검색하고 답변을 생성하여, 환각 현상을 줄이는 데 도움을 준다는 것이다. PDF, 구글 드라이브 문서, 웹사이트 링크, 유튜브 링크, 마크다운 등 다양한 형태의 소스를 학습할 수 있으며, 특히 유튜브 공개 동영상 URL을 소스로 사용할 수 있는 점은 챗GPT에서 제공하는 프로젝트 기능과의 차별점으로 언급되었다.
노트북LM의 주요 기능으로는 학습 자료(소스) 내 정보 검색 및 답변 생성, 소스 요약(핵심 내용 추출), 추가 탐색, 메모 추가 및 소스 전환, AI 오디오 오버뷰(팟캐스트 형태의 요약 청취), 오버뷰, 마인드 맵(소스 기반 개념 및 관계 구조화), 생성 맞춤 설정, 학습 가이드, FAQ 생성, 브리핑 문서, 타임라인(시간적 순서 정리), 소스 검색, 심화 질문 및 분석 등이 있다. AI 오디오 오버뷰 기능은 두 명의 팟캐스트가 대화 형식으로 소스 내용 중 중요한 부분을 6~7분 분량의 팟캐스트로 만들어 주며, 원하는 내용에 초점을 맞추어 생성할 수도 있다. 시각 장애인에게도 좋은 서비스로 생각된다고 언급되었다. FAQ 기능은 우리가 생각하지 못했던 질문을 많이 만들어 준다고 했다. 마인드 맵 기능은 주어진 소스를 기반으로 개념과 관계를 시각화하는 데 상당히 잘 작동한다고 했다. 타임라인 기능은 소스에 있는 여러 이벤트를 시간 순서대로 정리해 주는데 정말 훌륭하다고 했다.
활용 사례로는 새로운 개념 이해, 핵심 자료 수집, 스터디 메이트 역할(학습 계획 관리, 질문/답변 학습, 복습, 약점 보완, 동기 부여), 모의 시험 및 문제 풀이, 창의력 및 사고력 훈련, 논문 관련 작업(주제 선정, 배경 탐색, 선행 연구 정리, 개념 정립, 논리 구성, 글쓰기 초안, 피드백) 등이 제시되었다. 특히 장비 매뉴얼 이해나 유튜브 영상 내용 파악에 유용하며, 논문 작성을 위한 참고 문헌 제안 및 형식 정리에도 활용될 수 있다고 했다 새로운 개념을 이해하고 싶을 때나 중요한 질문에 대한 핵심 자료를 만들고 싶을 때 소스 검색 기능이 유용하다고 했다.
다만 노트북LM은 과제나 태스크를 대신해주는 도구가 아니라 도와주는 어시스턴트라는 점과 좋은 소스를 제공하는 것이 중요하다는 점이 강조되었다. 쓰레기를 집어넣으면 쓰레기가 나온다는 ‘Garbage In, Garbage Out’이라는 말이 있듯이. 노트북LM만 단독으로 사용하기보다 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 다른 툴과 함께 사용하는 것이 더 중요하다고 생각한다고 했다. 다른 툴로 좋은 소스를 만들어서 노트북LM에 넣어 활용하는 선순환 구조를 잘 활용하면 좋다고 했다.
“성공하고자 하는 의지가 강하다면, 실패 따위가 나를 압도할 수 없다.”
− 정광천, 이노비즈협회 회장
다양한 스터디 그룹의 시너지 : 연결과 성장의 기회
한국미래융합연구원은 정기적인 지식 공유 모임을 통해 AI를 비롯한 다양한 분야의 최신 트렌드와 비즈니스 인사이트를 공유하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 정종기 박사는 AI 비즈니스 전문가로서 AI 대중화 시대에 지속 가능한 미래 준비, AI 활용 능력의 중요성, 그리고 AI 트랜스포메이션에 대한 강의를 진행하며 멤버들에게 영감을 주고 있다. 그는 AI가 기업 경영의 효율화와 비용 절감에 핵심적인 역할을 하며 제조 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있음을 강조한다. AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람이라고 했다.
미모셀은 미래 모빌리티 분야의 전문가들이 모여 업계 동향 공유와 네트워킹을 하는 그룹이다. 자율주행 기술, 센서(라이다, 레이다), SDV(Software Defined Vehicle) 등 모빌리티와 AI가 접목되는 분야의 최신 정보를 공유하고 토론한다. 어려운 시기에도 서로 힘이 되고 지지하는 관계를 형성하며 연결의 중요성을 보여준다. 미모셀의 목표는 대표님들의 어깨를 가볍게 해 드리는 것이라고 했다. 이처럼 다양한 스터디 그룹은 AI 기술 자체뿐만 아니라 기술이 비즈니스, 커리어, 그리고 사회 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 논의하고 있다.
유발 하라리 교수는 초지능 AI가 인류를 파멸로 이끌 위험이 있지만 경쟁 때문에 개발 속도를 늦추지 못하며, AI는 단순 도구가 아닌 스스로 생각하고 결정하는 주체(agent)라고 했다. AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없어 지속적으로 활동 가능하며, 알고리즘 속도를 인간의 속도에 맞게 조절해야 한다고 했다. 또한, AI는 인간을 대체해 불평등한 사회를 초래할 가능성이 있다고 했다. 이러한 예측 속에서 AI 활용 능력은 개인과 기업의 생존에 필수라는 메시지가 반복적으로 강조된다.
“AI 활용 능력이 당신의 생존입니다.”
− 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가
맺음말 : 배움과 연결을 통한 미래 준비
AI 시대는 불확실성이 높지만 지속적인 학습과 유연성 개발, 광범위한 역량 개발을 통해 기회를 잡을 수 있다고 한다. 특히 기술 변화에 대한 적응력과 개인적인 열정을 바탕으로 오픈소스 도구 등을 활용해 실습하고 실험해보는 것이 중요하다. 데이터공작소와 같은 AI 스터디 그룹, 데이터공작소 개발TFT(서울팀)에서의 실질적인 기술 학습, 미모셀에서의 산업 지식 공유, 그리고 한국미래융합연구원에서의 비즈니스 및 트렌드 통찰은 이러한 미래를 준비하는 강력한 기반이 된다.
피곤함에도 불구하고 참여했던 이 스터디 그룹들에서 필자는 AI 기술의 최신 동향과 더불어 그것이 어떻게 실제 업무와 비즈니스에 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 역량을 어떻게 발전시켜야 하는지에 대한 실질적인 답과 영감을 얻을 수 있었다. 기술 도입을 넘어 조직 문화와 일하는 방식을 근본적으로 전환할 용기를 가지고 AI를 경쟁 상대가 아닌 협업 파트너로 받아들일 준비를 하는 것, 그리고 배움과 연결을 멈추지 않는 것이 이 급변하는 시대에 생존하고 번영하는 길임을 다시 한 번 확인했다.
■ 류용효
디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)
■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-07-01
