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업무에서 인공지능(AI)을 잘 사용한다는 것은 어떤 의미일까요? 소프트웨어 개발자를 제외하고는, 프롬프트를 자기 업무에서 능숙하게 다루는 것을 가리킬텐데요. 이제 그 축이 프롬프트에서 환경 설계로 서서히 넘어가는 모양새입니다. 이름하여 하네스(Harness) 엔지니어링의 부상입니다.
근데 하네스는 또 뭐냐고요? 하네스란 말의 몸통에 채우는 ‘마구’를 뜻해요. AI는 힘센 야생마와 같아서 환각도 있고 통제도 어려운데요. AI라는 말을 적절히 통제해 빠르면서도 정확하게 업무를 수행하는 것을 가리켜 하네스 엔지니어링이라고 합니다.
하네스 엔지니어링이라는 개념은 예전부터 있었는데요. 트렌드라는 파도가 치기 시작한 것은 올해 2월이었습니다. 오픈AI의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트인 ‘코덱스팀’이 유행시켰습니다. 단 3명의 엔지니어가 5개월간 코드를 단 한 줄도 직접 짜지 않고, AI만 활용해 100만 줄 규모의 거대한 서비스를 완성해내면서 주목을 받은 스킬입니다.
또 얼마 전에는 앤스로픽이 이에 질세라 관련 아티클을 발표했습니다. 그래서 오늘은 하네스 엔지니어링이 도대체 무엇인지, 그리고 요즘 뜨는 AI 에이전트는 무엇인지, 업무는 어떻게 향상시킬 수 있는지 한번 딥 다이브 해보겠습니다.
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하네스 엔지니어링: 하네스는 말의 몸통에 채우는 ‘마구’를 뜻한다. 야생마와 같은 AI를 목표 지점까지 정확하고 빠르게 달릴 수 있도록 하는 것이 하네스 엔지니어링이다. (AI로 제작)  챕터1. 하네스 엔지니어링100만줄 코드도 AI만 활용해 짠다 하네스 엔지니어링에 대해 오픈AI의 시니어 엔지니어인 라이언 로포폴로는 올해 2월 이렇게 규정한 바 있습니다. "엔지니어의 핵심 역할은 모델을 훈련시키는 것이 아니라, 모델이 최상의 성과를 낼 수 있는 완벽한 작업장을 만드는 것입니다.” 로포폴로가 이런 주장을 한 이유는 이렇습니다. 오픈AI는 '프로젝트 1M'이라는 큰 실험을 단행했는데요. 직감으로 코딩해서는 안된다 “단 한 줄의 기능 코드도 직접 짜지 않고, AI로 전체 프로젝트를 진행할 수 있을까”라는 가설이었습니다. 이들은 프롬프트로 코딩을 짜는 이른바 바이브코딩 대신에 하네스 엔지니어링을 활용합니다. 바이브코딩이란 엄밀한 설계나 코드를 작성하는 대신에, AI에게 자연어로 명령해 직감과 느낌(Vibe)으로 서비스를 만드는 방식입니다. 로포폴로가 진행한 방식은 바이브코딩과는 다소 달랐습니다. AI가 참고할 지식의 지도인 컨텍스트를 설계하고, 생성된 결과물을 실시간으로 검증할 정교한 시스템을 구축하는 데 모든 에너지를 쏟아부었습니다. 결과는 경이로웠습니다. 개발자의 개입 없이 100만 줄이 넘는 프로덕션급 코드를 스스로 생성해 낸 것인데요. 인간이 작성한 것보다 버그 발생률이 40%나 낮았고, 문서화 수준도 비교할 수 없을 만큼 완벽했다는 자평입니다. 소프트웨어 공학의 거장인 마틴 파울러는 이를 두고 '제3세대 프로그래밍'의 시작이라 선언했습니다. 레일을 깔아주는 것이다 다시 말해 하네스 엔지니어링은 AI에게 “잘해봐”라고 말만 하는 것이 아니라, 일을 잘못했을 때 스스로 잡아내고 다시 고치게 만드는 장치까지 함께 설계해 붙여주는 방식입니다. 사실 우리가 AI 에이전트에 유달리 관심이 많은 이유는 숙제를 대신해 주고, 개발도 대신해 주고, 내가 원하는 결과를 알아서 스스로 해주는 ‘울트라 휴먼’ 같은 존재를 기대하기 때문입니다. 하지만 현실적으로는 프롬프트 기술만으로는 어렵습니다. 그래서 차츰 엔지니어링 기법이 진화합니다. 단계는 이렇습니다.
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지침과 피드백의 중요성: 아무리 특출난 인재라도 명확한 지침, 체크 리스트, 업무 매뉴얼, 피드백 등이 없으면 업무를 제대로 수행하기 어렵다. (AI로 제작) 챕터2. 업무의 재정의일을 왜 못하는가 능력 vs 시스템 ? 그렇다면 오픈AI와 앤스로픽이 접근하는 하네스 엔지니어링은 무엇이 같고 무엇이 다를까요. 먼저 오픈AI가 말하려는 핵심은, 코덱스(Codex)라는 코딩용 AI가 혼자서도 제품 개발을 끝까지 해내게 하려면, 주변 환경을 잘 다듬어야 한다는 것입니다. AI라는 신입사원이 일을 못하는 이유는, 머리가 나빠서가 아니라 회사가 정리가 안 되어 있기 때문일 수 있다는 주장입니다. 특출난 신입 vs 6개월차 인턴 예를 들어 보겠습니다. 매우 능력이 특출난 신입사원이 첫 출근을 했는데… 이런 상황에 부딪히면 어떻게 일을 할까요. 업무 매뉴얼이 없습니다. 어디서 무슨 파일을 찾아야 하는지 모릅니다. 팀의 규칙이 문서로 정리되어 있지 않습니다. 누가 검토하고 확인해주는지 모릅니다. 실수했는지 확인할 체크리스트도 없습니다. 전에 비슷한 문제가 있었는지 기록도 없습니다. 신입사원은 그래서 이렇게 생각할 수 있습니다. “그래 결심했어! 내 마음대로 일해, 내 능력을 보여주겠어!” 신입을 도와줄 도구들 이런 일을 방지하고자 오픈AI는 AI라는 신입을 보조할 다양한 도구와 선배들을 배치해야한다고 결론을 내렸습니다.
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격언: 백지장도 맞들면 낫다. 빨리 가려면 혼자 가고, 멀리 가려면 함께 가라. (AI로 제작) 챕터3. 돌봄이란 부담반려동물 VS 가축 AI 설계의 정답은? 한데 AI 신입이 갑자기 아프거나 자리를 비우거나 휴가를 가면 어떻게 될까요? 지금까지의 기록도 찾기 힘들고, 어디까지 했는지도 알기 어렵고, 다시 이어서 하기도 힘들어집니다. 앤스로픽은 그래서 이런 생각을 합니다. 앤스로픽의 색다른 해법 신입을 여러명 두자! 첫 번째 신입은 생각하고 판단하는 역할을 맡습니다. “지금 무엇을 해야 하지”, “다음에는 무엇을 해야 하지”를 정리합니다. 두 번째 신입은 기록 담당입니다. 지금까지 무슨 일을 했고, 어디까지 진행했는지 꼼꼼히 적습니다. 세 번째 신입은 업무를 수행합니다. 실제 일하는 역할입니다. 첫 번째 신입은 하네스에 가깝습니다. 하네스는 단순히 끈이나 통제 장치가 아니라, 일을 어떤 순서로 진행할지 조율하는 관리자입니다. 두 번째 신입은 세션(session)입니다. 세션은 지금까지 어떤 일이 있었는지 남겨 놓는 업무 일지입니다. 세 번째 신입은 샌드박스(sandbox)입니다. 샌드박스는 실제로 일을 수행하는 별도 작업 공간입니다. 굳이 돌봐야 하나? 여러명을 두는 이유는 단 하나입니다. 하나가 망가질 경우, 전체를 수정하기 보다, 특정 부분만 곧장 바꿔 일할 수 있기 때문입니다. 앤스로픽은 이를 반려동물 VS 가축에 비유합니다. 반려동물은 이름도 있고 아끼는 존재입니다. 강아지가 아프면 병원 데려가고, 밥 챙기고, 계속 돌봐야 합니다. 똑같습니다. 컴퓨터 시스템에서 펫이라는 말은, 고장 나면 버리지 못하고 꼭 살려야 하는 서버를 뜻합니다. 예를 들어 어떤 컨테이너(소프트웨어를 실행하기 위해 필요한 코드, 라이브러리, 설정 파일 등을 하나로 묶어 어디서나 동일하게 작동하도록 만든 기술의 단위) 안에 중요한게 다들어 있는데 에러가 나면 어떨까요. 컨테이너가 죽어버리면 반드시 살려야하죠? 이게 바로 반려동물과 같은 상황입니다. "신경을 덜 쓰고 싶다 " 하지만 가축 무리는 다소 다릅니다. 농장에서 소 한 마리 한 마리에 이름을 붙이고 감정적으로 돌보기보다, 전체 무리가 시스템처럼 운영됩니다. 한 마리가 문제 생기면 붙잡고 밤새 간호하는 게 아니라, 빼고 새 개체로 교체합니다. 컴퓨터 세계에서 가축떼는 고장 나도 그냥 새로 만들면 되는 서버나 컨테이너인 것입니다. 설명에 설명을 붙이다 보니 장황해지긴 했는데요. 오픈AI가 “유능한 신입사원이 일을 잘하도록 회사 매뉴얼과 규칙과 선배 시스템을 잘 갖추자”에 가깝다면, 앤스로픽은 “애초에 한 신입사원에게 너무 많은 역할을 몰아주지 말고, 생각하는 역할과 기록하는 역할과 실행하는 역할을 분리하자”에 가깝습니다. 좀 더 궁금하신 분들은 아래 논문을 읽어보시기를 추천드립니다. |
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중국의 개발자인 리우 자오는 동료의 업무 노하우를 복제한 '동료 스킬'AI를 개발해 공개했다. 챕터4. AI동료의 탄생직장동료를 AI로 코딩 업무를 복제하는 시대 직장인이라면 누구나 이별을 경험합니다. 특히 친한 동료가 떠나면 그 빈자리가 크게 느껴집니다. 좋아하는 동료의 이별을 슬퍼할 틈도 없이, 엄청난 일을 떠맡게 될 가능성이 있기 때문인데요. 특히 동료가 쌓아온 방대한 노하우가 고작 몇 페이지짜리 인수인계서로 남겨지면 당혹감은 배가 됩니다. 동료 스킬이라는 핫한 기술 이런 생각을 AI 에이전트로 구현한 인물이 나타났습니다. 중국의 24세 개발자인 리우 자오는 얼마 전 개발자 커뮤니티를 충격과 공포로 몰아 넣었습니다. 그가 추진한 프로젝트의 이름은 ‘동료 스킬’(깃허브 좌표)입니다. 깃허브에 공개된 프로젝트의 슬로건은 더 도발적입니다. "차가운 이별을 따뜻한 스킬로 바꿔보세요. 사이버 불멸의 세계에 온 것을 환영합니다." 그는 어떻게 동료의 노하우를 AI로 구현했을까요. 퇴사한 직원이 남긴 메신저 대화, 이메일, 코드, 문서를 AI에게 학습시켜 그 사람의 말투와 의사결정 방식을 복제한 것입니다. 이름하여, 디지털 페르소나입니다. 해당 프로젝트는 공개된 지 단 3주 만에 깃허브에서 1만 3400개가 넘는 스타(별)을 받았습니다. 세가지 절차만 밟았을 뿐… 이제 누구나 깃허브에 있는 오픈소스를 내려 받아서 동료의 노하우를 AI 에이전트로 만들 수 있는 시대가 열린 것입니다. 리우 자오는 동료의 페르소나를 디지털로 구현하기 위해 다음과 같은 기술을 적용했습니다.
동료 스킬뿐? 쏟아진 복제품 이후 ‘동료 스킬’을 적용한 수많은 AI들이 쏟아졌습니다. 실제로 중국 소셜미디어에는 "저는 퇴직한 직원 왕밍의 디지털 분신"이라고 자신을 소개하며 말투와 이모티콘까지 그대로 재현하는 AI 에이전트들이 등장했습니다. 여기서 그치지 않았습니다. 버전도 늘어났습니다. 동료 스킬 AI 뿐 아니라, 담임 스킬 AI, 연애 스킬 AI 등등… 논란이 커지자, 리우 자오는 이렇게 항변했습니다. “기술이 복제하는 것은 사람 전체가 아니라, 그 사람 안에 있는 반복 가능한 업무 패턴과 모듈화된 지식일 뿐입니다." 하지만 쉽게 가라앉지 않았습니다. 중국 경제일보는 "직원의 전문 지식은 개인의 고유 자산이며, 대가 없는 AI 학습은 엄격히 금지되어야 한다"고 보도했습니다. 업무란 도대체 무엇일까 이런 AI 출현을 어떻게 받아들여야할까요? 나의 노하우가 고스란히 복제된다면, 나의 진짜 업무적 가치는 어떻게 살릴 수 있을까요? 또 매뉴얼화하기 쉬운 기술들은 앞으로 무료에 가까운 가치로 하락할까요? 앞으로 디지털 복제를 방지하고자, 업무 노하우는 철저히 비밀에 붙여야 할까요? |
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(위) 프롬프트만으로 홈페이지 등을 제작해주는 구독 서비스인 바이브엑스 (아래) AI개발 도구 누비다를 공개하는 오픈랩스 챕터5. 원클릭 서비스또 한차례 진화한 AI 원클릭 코딩이 온다 하네스 엔지어링을 활용해 전자동 AI를 만드는 스타트업도 속속 등장하고 있습니다. 나만의 멋진 홈페이지나 쇼핑몰을 만들고 싶을때 그동안 수업료를 내고 코딩이나 바이브코딩을 익혔는데요. 이제는 글자만 몇자 입력하면 원하는 웹페이지를 뚝딱하고 생성할 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 글자만 입력하면, ERP까지 붙는다 AI 코딩 기업 고투엑스(GotoX)가 선보인 엔드투엔드 플랫폼 '바이브엑스(Vibe X)'가 대표적입니다. 기획서도, 디자인 시안도 없이 오직 자연어 명령만으로 웹사이트의 기획부터 배포까지 전 과정을 실시간으로 구현합니다. 특히 백엔드에 대한 노하우가 없더라도 전체 웹페이지를 제작할 수 있는 것이 특징입니다. 이승주 총괄 GP를 만날 일이 있었는데요. 이렇게 소개를 했습니다. “개발자가 복잡한 코딩을 짜는 대신, 소프트웨어의 목적과 디자인적 느낌만 전달하면, AI가 전과정을 깔끔하게 만들어 줍니다." 예를 들어 온라인 쇼핑몰을 만들고 싶다면… 어떤 느낌으로 홈페이지를 구성할지만 적으면, 결제 기능과 장바구니가 포함된 사이트가 10분 만에 완성되고, "관리자 화면도 필요해"라고 덧붙이면 전사 자원 관리(ERP) 시스템까지 순식간에 붙습니다. 이미지만 캡처하면 되는 시대 심지어 원하는 사이트의 화면을 캡처해서 올린 뒤 "이거랑 똑같이 만들어줘"라고 요청하는 '레퍼런스 기반 제작'까지 수행해냅니다. 또 오픈랩스라는 스타트업은 오는 6월에 ‘누비다(nuvida)’라는 AI 개발 도구를 내놓을 예정입니다. 누비다는 사람이 하나하나 코드를 짜는 대신, 기획 문서나 화면 이미지 같은 자료를 넣으면 AI가 설계, 개발, 테스트, 보안 점검, 배포까지 한 번에 처리해 준다고 하네요. 쉽게 말해, 개발자 한 명을 돕는 도구가 아니라 ‘가상의 개발팀’처럼 일하는 시스템을 만들겠다는 이야기입니다. 누비다의 핵심은 앞서 살펴본대로 여러 AI가 역할을 나눠 함께 일한다는 점입니다. 예를 들어 어떤 AI는 기획을 하고, 어떤 AI는 코드를 만들고, 또 다른 AI는 테스트와 검증을 맡는 식입니다. 오픈랩스는 이런 방식으로 개발 속도를 크게 높일 수 있다고 설명합니다. 또 금융회사나 공공기관처럼 보안이 중요한 곳에서도 쓸 수 있도록, 회사 내부망에 직접 설치하는 방식까지 준비하고 있다고 합니다. 엔터프라이즈에 특화. 왜 만드는가가 중요해진다 이런 스타트업의 등장은 개발의 문턱을 앞으로 크게 낮출 것입니다. 앞으로는 "어떻게 구현할까"보다 "무엇을, 왜 만들 것인가"라는 기획자의 의도가 핵심 경쟁력이 되지 않을까 싶어요. 또 비즈니스 검증의 속도 역시 비약적으로 빨라질 수 있습니다. 아이디어가 떠오르면 즉시 프로토타입을 만들어 시장의 반응을 살피고 수정할 수 있어, 실패의 비용 또한 낮아질 것으로 보입니다. 이승주 GP가 강조했듯이 이제 정말 중요한 것은 무엇을 만들지에 대한 아이디어가 되는 시대입니다. 개인적으로 코딩 관련 기사 자격증은 가지고 있지만, 장롱 자격증이나 다름없는데요. 저 같은 비개발자로서는 더할 나위 없이 반가운 소식이기도 합니다. 관심있는 분들은 아래 사이트에서 확인해보고 데모를 신청할 수 있습니다. 광고 아닙니다. |
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앤스로픽의 새 AI 모델 ‘미토스(Mythos)’는 단순히 코드를 잘 짜는 수준을 넘어, 보안 취약점을 스스로 찾고 공격 시나리오까지 설계할 수 있습니다. 그만큼 금융권과 각국 규제 당국을 긴장하게 만들었습니다. 논란의 본질은 AI 자체에 있지 않았습니다. 우리가 우려하는 것은 ‘인간의 대응 속도를 넘어서는 AI의 속도’입니다. 인류는 AI의 진화 속도를 감당할 준비가 돼 있을까요? AI 시대가 본격화될수록 소프트웨어 같은 디지털 산업만 중요한 것이 아니라, 이를 떠받치는 전력망·에너지·물류·교역로 같은 ‘올드 이코노미’의 가치도 함께 커지고 있습니다. 데이터센터와 AI는 결국 전기와 인프라 없이는 돌아갈 수 없고, 전쟁과 지정학 리스크는 이런 물리적 기반의 중요성을 다시 드러내고 있습니다. 칼라일의 분석과 세계은행, 세계무역기구(WTO), 맥킨지 자료를 토대로 ‘올드 이코노미’의 부활 조짐을 조망합니다 바이브 코딩의 확산은 서비스형소프트웨어(SaaS) 산업을 크게 강타했습니다. “굳이 비싼 소프트웨어를 사지 않아도 AI로 직접 만들어 쓸 수 있는 것 아니냐”는 질문을 시장에 던졌기 때문입니다. 이런 불안은 SaaS를 넘어 클라우드, 반도체, 나아가 자산시장 전반으로 번졌는데요. 소프트웨어 산업의 가치가 ‘구매하는 도구’에서 ‘AI로 직접 만들어 쓰는 시스템’으로 이동하는 흐름을 조망했습니다. |
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어떠셨나요. 오늘은 하네스 엔지니어링에 대해 짧고 굵게 살펴봤습니다. 하네스 엔지니어링을 한마디로 요약하자면, AI가 실수를 저질러도 다시 바르게 일하도록 환경, 규칙, 검증 장치를 함께 설계하는 기술이라고 할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 능력 플러스 시스템이라는 메시지입니다.
사람 역시 마찬가지 아닐까 합니다. 종종 누군가의 성공을 볼 때 “저 사람은 원래 뛰어나서 그래”라고 쉽게 말하곤 합니다. 하지만 조금만 더 들여다보면, 능력만으로 설명되지 않는 순간도 많습니다. 어떤 사람은 좋은 상사를 만나 더 빨리 성장하고, 어떤 사람은 실수해도 다시 해볼 수 있는 환경 덕에 실력을 만들어 쌓곤 합니다.
그래서 인공지능 시대에 성공하는 기업은 똑똑한 사람이 많은 기업도 물론 해당되겠지만, 일하기 더 좋은 환경을 설계하는 기업이 주인공이지 않을까 상상해 봅니다. AI에게 하네스 엔지니어링이 필요하듯, 사람에게도 실수를 바로잡을 수 있는 교육, 방향을 잃지 않게 하는 규칙, 다시 시도할 수 있게 하는 문화가 필요하다고 믿습니다.
오늘도 꿈을 향해 달려가시는 모든 독자님을 응원합니다. 또 인사드리겠습니다.