"신입도 배민 3년 차 실력 냅니다" 개인의 노하우를 'AI 자산'으로 복사하는 법
이 영상은 우아한형제들의 임동준 개발자가 출연하여, 개인의 경험과 노하우를 어떻게 조직의 AI 자산으로 만들 수 있는지에 대한 실질적인 사례와 철학을 공유합니다. 배달의민족 특유의 디자인 스타일을 유지하며 생산성을 높이는 방법부터, 52년 차 개발자 켄트 벡의 통찰을 통해 AI 시대에 인간이 집중해야 할 10%의 본질적 역량이 무엇인지 깊이 있게 다룹니다.
1. 우아한형제들의 디자인 자산화: 손끝의 감각을 AI 에센스로
우아한형제들은 디자인으로 매우 유명한 회사입니다. 놀랍게도 배민 특유의 입체감 있는 디자인 오브젝트들은 과거에 디자이너들이 '스컬피(찰흙의 일종)'를 이용해 직접 손으로 깎아 만들었다고 합니다. 하지만 모든 요청에 일일이 손으로 대응하기에는 리소스가 너무 많이 들었죠. 이를 해결하기 위해 그들은 '에센스(Essence)'라는 개념을 도입했습니다.
"원래 아이덴티티에 이런 좀 깎은 듯한 느낌의 디자인 자산들이 되게 많이 있었어요. 우아한형제들 입사하고 깜짝 놀랐던 것 중에 하나가 요런 오브젝트들이 사람이 손으로 깎는 거더라고요. 정말 한 땀 한 땀."
디자이너들은 복잡한 설명 대신, 브랜드의 핵심이 담긴 최소 단위의 시각적 요소(민트 컬러, 재질, 명도 대비 등)를 추출하여 AI에게 학습시키거나 참조하게 했습니다. 이렇게 뽑아낸 에센스 한 장만 있으면, AI는 "오토바이 그려줘"라는 짧은 명령만으로도 배민 스타일의 결과물을 쏟아냅니다. 🎨
이러한 자산화 덕분에 신입 사원이나 인턴도 2~3년 차 숙련된 디자이너와 비슷한 수준의 브랜드 자산을 즉시 생산할 수 있게 되었고, 숙련자들은 더 본질적인 기획과 창의적인 고민에 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
2. 52년 차 개발자 켄트 벡이 말하는 '천 배의 가치'
임동준 님은 소프트웨어 업계의 거장 켄트 벡(Kent Beck)의 사례를 통해 AI 시대의 생존 전략을 설명합니다. 52년 동안 개발을 해온 켄트 벡은 AI가 등장한 지금이 인생에서 가장 즐겁다고 말합니다. 그러면서 충격적인 화두를 던졌죠.
"원래 본인이 가지고 있던 스킬과 기술의 90%는 0달러가 되었고, 나머지 10%는 천 배의 가치를 얻게 됐다."
여기서 말하는 천 배의 가치를 지닌 10%는 단순히 코드를 타이핑하는 기술이 아닙니다. 바로 문제 정의 능력, 야심 찬 비전, 그리고 성공 기준을 설정하는 능력입니다. AI를 '예측 불가능한 지니'에 비유한다면, 인간의 역할은 그 지니를 통제할 수 있는 '경고한 램프'를 만드는 것입니다. 즉, 내가 원하는 결과가 무엇인지 명확하게 정의하는 의도(Intention)의 힘이 과거보다 훨씬 중요해진 것입니다. 💡
3. 프리 프롬프팅(Pre-Prompting): 실행 전의 설계가 성패를 가른다
많은 사람이 AI와 대화할 때 "왜 내 맘 같지 않지?"라며 답답해합니다. 임동준 님은 Anthropic(앤스로픽)의 가이드라인을 인용하며, 본격적인 프롬프팅 이전에 반드시 거쳐야 할 '프리 프롬프팅 3단계'를 강조합니다.
- 명확한 성공 기준 정의: 결과물이 '잘 나왔다'라고 판단할 객관적 기준이 무엇인가?
- 테스트 환경 구축: 반복해서 실험하고 결과를 비교할 수 있는 환경이 있는가?
- 꽤 괜찮은 초안 작성: 첫 단추를 잘 끼워야 대화의 오염을 막고 빠르게 목표에 도달한다.
"엔트로픽 공식 문서에서 '강력히 권장한다'라고 정확하게 써져 있는 페이지가 거의 없는데, 가장 첫 페이지에 요렇게 강조해 놨다라는 건 적어도 요거는 매우 매우 중요한 에센스라는 포인트인 거 같아요."
결국 AI에게 일을 시키기 전에 내가 무엇을 원하는지 스스로 먼저 정리하는 시간이 전체 생산성을 결정짓는 핵심 자산이 됩니다. 📝
4. 버그를 자산으로 바꾸는 디버깅 5단계 이정표
개발 과정에서 마주치는 버그는 스트레스 요인이지만, 이를 해결하는 과정을 구조화하면 훌륭한 팀의 자산이 됩니다. 임동준 님은 디버깅을 잘하는 고수들의 사고방식을 5단계 이정표로 정리하여 AI 스킬로 장착시켰습니다.
- 문제의 한 줄 정의: 무엇이 문제인지 명확하게 언어화하기.
- 올바른 동작 정의: 원래는 어떻게 작동해야 하는지 시나리오 쓰기.
- 최소 재현 환경 구축: 군더더기를 빼고 버그만 발생하는 환경 만들기.
- 원인 후보 나열: 가설을 세우고 가능성을 좁히기.
- 가설 검증: 하나씩 확인하며 해결하기.
이렇게 잘 정리된 디버깅 프로세스를 AI(예: Claude의 스킬이나 스페이스)에 입력해 두면, 팀 전체가 마치 숙련된 시니어 개발자의 뇌를 공유하는 것과 같은 효과를 낼 수 있습니다. 🛠️
5. 마치며: 개인의 노하우를 조직의 시스템으로
영상은 개인의 파편화된 경험을 어떻게 중앙 집중화된 AI 플랫폼으로 모을 것인가에 대한 고민으로 마무리됩니다. 우아한형제들은 사내 전용 AI 에이전트를 통해 흩어진 데이터와 노하우를 통합하려는 시도를 이어가고 있습니다.
"자산화 자체를 더 에이전틱(Agentic)하게 해서, AI가 자산화를 더 잘하게끔 하기 위한 시스템을 내가 구축하는 게 굉장히 더 중요했구나."
결론적으로 AI 시대의 진정한 경쟁력은 단순히 AI를 많이 쓰는 것이 아니라, 나만의 혹은 우리 팀만의 고유한 에센스를 추출하여 시스템화하는 능력에 있습니다. 오늘부터 여러분의 노하우를 짧은 문장이나 구조화된 가이드로 정리해 보세요. 그것이 바로 천 배의 가치를 만드는 시작입니다! 🚀