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◼ 게스트 : 황상철 대표 / 에스프레소북 (schwang@espressobook.com)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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AI 이전과 이후, 서비스를 만드는 방식은 빠르게 달라지고 있다. 필요한 개발 인력과 시간뿐 아니라 프로토타입을 만들고 검증하는 방식, 서비스를 운영하는 방법까지 변화하고 있다.
에스프레소북 황상철 대표는 AI 이전에 ‘하루북’을 여러 명의 팀과 함께 개발했고, 이후에는 AI 코딩 도구를 활용해 ‘나의 여행 기록’ 서비스를 대부분 혼자 개발했다. 두 서비스를 비교하면 AI가 단순히 코딩 속도를 높이는 도구를 넘어, 제품 개발과 운영 방식 자체를 어떻게 바꾸고 있는지 확인할 수 있다.
1. 5명이 1년 반 걸리던 개발이 1명, 4개월까지 줄어들었다
AI 이전에 ‘하루북’을 개발할 때는 안드로이드 개발자, iOS 개발자, 디자이너, 백엔드 개발자, 콘텐츠 기획자 등 여러 명이 함께 참여했다.
안드로이드 앱 하나를 만드는 데만 6개월 이상이 걸렸고, 이후 iOS 버전을 개발하고 서비스를 안정화하는 과정까지 포함하면 전체적으로 약 1년 반 정도의 시간이 필요했다.
반면 AI 이후 개발한 ‘나의 여행 기록’은 대부분 황상철 대표 혼자 개발했다.
서비스 기획부터 개발, 캐릭터 스케치와 디자인까지 AI의 도움을 받아 직접 진행했고, 출시 직전 한 달 동안만 직원 세 명이 통합 테스트에 참여했다.
최종적으로 현재 서비스의 MVP를 만들고 출시하는 데 걸린 기간은 약 4개월이었다.
두 사례를 단순히 동일한 조건으로 비교하기는 어렵다. 과거 서비스 개발 경험이 축적돼 있었고, AI에 대한 이해도 역시 높아졌기 때문이다.
그럼에도 기존에는 여러 명이 장기간 투입돼야 했던 모바일 서비스를 경험 있는 개발자 한 명이 AI 에이전트와 협업해 몇 개월 안에 프로덕션 수준까지 만들 수 있다는 점은 중요한 변화다.
즉 AI는 단순히 개발자의 코딩 시간을 줄이는 수준을 넘어 제품을 만드는 데 필요한 인력 구조와 개발 주기 자체를 바꾸고 있다.
2. 바이브 코딩에서 에이전트 코딩으로 넘어가며 개발자의 역할도 바뀌었다
황상철 대표 역시 처음부터 AI에게 개발을 맡긴 것은 아니다.
원래는 직접 코드를 한 줄씩 작성하는 방식을 중요하게 생각했고, AI 코딩 도구를 사용하면서도 어느 순간 다시 직접 코드를 작성하는 방식으로 돌아가곤 했다.
첫 번째 POC에서는 AI를 활용했지만 결과적으로 직접 개발하는 비중이 컸고, 결과물도 폐기했다.
두 번째 POC에서는 AI에게 더 많은 작업을 맡겼지만 당시 AI의 코딩 품질이 충분하지 않았다. 실제 서비스에 적용하기에는 결함이 많다고 판단해 이 버전 역시 폐기했다.
변화가 생긴 것은 에이전트 코딩 방식이 본격적으로 활용되기 시작한 이후다.
AI에게 단순히 코드 일부를 작성하게 하는 것이 아니라, 목표를 설명하고 여러 단계의 작업을 맡기는 방식으로 개발하면서 결과물의 완성도가 크게 높아졌다.
이후에는 외부 사용자를 대상으로 베타 테스트를 할 수 있을 정도의 MVP까지 만들 수 있었다.
흥미로운 점은 이 MVP 역시 최종적으로 폐기됐다는 것이다. 하지만 이유는 기술적인 품질 문제가 아니었다. 서비스가 실제로 수익을 낼 수 있는지가 불확실했기 때문이다.
즉 AI 덕분에 기술적인 구현 속도가 빨라지면서 “이 기능을 만들 수 있는가?”보다 “이 제품을 시장에 내놓을 가치가 있는가?”를 더 빠르게 검증할 수 있게 된 것이다.
POC와 MVP를 여러 차례 빠르게 만들고 폐기하는 과정 자체가 제품 개발의 중요한 전략이 된 셈이다.
3. AI의 진짜 효과는 개발을 넘어 서비스 운영으로 확장된다
AI 에이전트의 효과는 서비스를 만드는 데서 끝나지 않는다.
이미 운영 중인 서비스의 업무를 AI 에이전트에게 맡길 수 있다면 개발 이후의 운영 방식도 크게 달라질 수 있다. 황상철 대표는 기존 서비스인 ‘하루북’과 AI 시대에 개발한 ‘나의 여행 기록’에 각각 별도의 에이전트를 두고 운영하고 있다.
하지만 두 서비스를 AI화하는 방법은 다르다.
‘나의 여행 기록’은 처음부터 AI 네이티브 서비스를 목표로 기획했기 때문에 AI 에이전트를 활용한 운영 구조를 설계하기 상대적으로 쉽다.
반면 ‘하루북’처럼 AI 이전에 만들어진 기존 서비스는 구조 자체가 AI를 전제로 만들어진 것이 아니다. 많은 기업 역시 이와 비슷한 상황에 놓여 있다. 이미 오래 운영해 온 시스템과 업무 프로세스가 있기 때문에 이를 한 번에 에이전틱 워크플로우로 바꾸기는 어렵다.
따라서 기존 서비스를 AI 기반으로 전환할 때는 전체 업무를 한꺼번에 자동화하기보다 단계적으로 접근하는 것이 현실적이다.
먼저 반복되는 업무 중 일부를 AI 에이전트에게 맡기고, 안정적으로 작동하는 스킬을 하나씩 축적한 뒤 범위를 확대하는 방식이다. 즉 AI 네이티브 서비스는 처음부터 AI 중심으로 설계할 수 있지만, 기존 서비스는 업무를 작은 단위로 나누고 단계적으로 AI를 적용하는 전략이 필요하다.
4. 모든 AI 기술을 따라가기보다 ‘내가 하는 일’을 중심에 둬야 한다
AI 기술과 도구는 너무 빠르게 등장하고 있다. 새로운 모델과 코딩 도구, 에이전트 플랫폼이 계속 나오기 때문에 모든 기술을 공부하고 직접 사용해 보는 것은 현실적으로 어렵다. 황상철 대표 역시 처음에는 새로운 AI 기술을 모두 따라가야 한다는 부담을 느꼈다고 한다.
하지만 약 2년 동안 실제 서비스 개발과 운영에 AI를 적용하면서 생각이 달라졌다.
중요한 것은 AI 자체를 모두 아는 것이 아니라 자신이 하는 업무에 AI를 계속 적용해 보면서 경험을 축적하는 것이라고 판단했다.
AI의 발전 속도를 개인이 따라잡기는 어렵다. 그러나 경쟁 상대 역시 같은 인간이고, 자신의 업무 영역에서 AI를 활용하는 능력을 꾸준히 높인다면 충분히 경쟁력을 유지할 수 있다는 것이다.
따라서 새로운 AI 서비스가 등장할 때마다 불안해하며 모든 도구를 학습하기보다 자신의 제품이나 업무를 중심에 두는 것이 중요하다. 실제 업무에서 AI를 사용해 보고, 실패하고, 새로운 방법을 적용하는 경험을 반복하면서 자신에게 필요한 기술을 선별해야 한다.
결국 AI 시대의 경쟁력은 얼마나 많은 AI 도구를 알고 있는지가 아니라 자신의 전문성과 업무 경험에 AI를 얼마나 효과적으로 결합할 수 있는가에서 만들어질 가능성이 크다.
5. 3줄 요약
– AI 이전에는 여러 명이 1년 이상 걸려 만들던 모바일 서비스를 경험 있는 개발자 한 명이 AI 에이전트와 협업해 몇 개월 안에 출시할 수 있을 정도로 개발 방식이 바뀌고 있다.
– AI 코딩의 핵심은 단순한 코드 생성에서 에이전트에게 작업을 맡기는 방식으로 이동하고 있으며, 이를 통해 POC와 MVP를 빠르게 만들고 시장성을 검증할 수 있다.
– 모든 AI 기술을 따라가기보다 자신의 서비스와 업무를 중심에 두고, 실제 업무에 AI를 꾸준히 적용하면서 자신만의 경쟁력을 만드는 것이 중요하다.
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