Data Vision

같은 버그 세 개를, 두 코딩 에이전트에게 똑같이 맡겨 봤습니다.하나는 OpenAI의 Codex CLI, 하나는 Anthropic의 Claude Code입니다. 둘 다 터미널에서 코드를 읽고, 테스트를 돌리고, 직접 파일을 고치는 코딩 에이전트입니다.결과부터 말하면 둘 다 29초 만에 테스트를 모두 통과시켰습니다. 그런데 고친 코드는 서로 달랐습니다. 이 글은 그 차이를 어떻게 확인했는지, 그리고 테크리드로서 이 결과에서 무엇을 읽어야 하는지를 정리합니다.1. 실험 준비 — 버그 세 개를 심은 장바구니 코드쇼핑몰 장바구니 계산 함수에 일부러 버그 세 개를 넣었습니다.def apply_coupon(total, percent): """percent 할인 쿠폰. 0~100만 허용, 원 단위 내림.""" ..

AI를 만들 건물이 지어지지 않고 있습니다.파이낸셜타임스(FT)가 10월 18일(현지 시각) 보도한 내용입니다. 올해 미국에서 대형 AI 데이터센터 프로젝트 최소 47건이 지연되거나, 철회되거나, 승인이 막혔습니다. 그것도 가장 큰 사업만 센 "보수적인 숫자"라고 합니다.같은 주, 국내 증시에서는 반도체 대표주가 크게 흔들렸습니다. AI 붐을 떠받치던 "짓기만 하면 된다"는 믿음에 처음으로 금이 가기 시작한 것입니다.저는 개발 조직의 테크리드입니다. 주가 전망은 제 영역이 아닙니다. 대신 이 뉴스가 AI를 매일 쓰고 만드는 사람에게 무엇을 뜻하는지를 정리해 보겠습니다.1. 무슨 일이 일어났나 — 숫자로 보기항목내용출처지연 · 철회 · 승인 거부미국 대형 데이터센터 최소 47건 (올해)FT, 규제정보업체 ..

AI를 쓰기 시작한 지 1년. 보고서는 빨리 나오는데, 퇴근 시간은 그대로입니다.기분 탓이 아닙니다. 이번 달에 나온 조사들이 같은 이야기를 하고 있습니다. 많이 쓰는데, 시간은 생각만큼 줄지 않습니다.저는 개발 조직의 테크리드입니다. 개발팀은 다른 직군보다 1~2년 먼저 AI 코딩 도구를 들였고, "빨라진 것 같은데 왜 일정은 그대로지?"라는 질문도 먼저 겪었습니다. 이 글은 그 질문에 대한 제 답입니다.1. 숫자부터 — "빨라졌다"와 "시간이 줄었다"는 다른 말입니다딜로이트 영국 조사 (22개 산업, 성인 2만 5천 명, 2026년 9월 18일 보도)생성형 AI를 써 본 사람 63%매주 시간을 조금이라도 아낀다는 사람 30%업무에 써 봤지만 아낀 시간이 없다는 사람 31%매주 5시간 넘게 아낀다는 사..

"AI를 만드는 사람들은 이 기술이 10년 안에 우리 모두를 죽일 수 있다고 진심으로 믿고 있다."이 말을 한 사람은 음모론 유튜버가 아닙니다. 지난주까지 앤트로픽(Anthropic)에서 AI 모델을 직접 만들던 연구원입니다. 그는 이 말을 남기고 회사를 나왔습니다.그리고 더 충격적인 일이 이어졌습니다. 앤트로픽 안의 안전 연구 책임자가 "맞는 말"이라고 공개적으로 답한 것입니다.1. 사표와 함께 올라온 경고주인공은 27세 연구원 제이컵 콕슨(Jacob Coxon)입니다. 오픈AI와 앤트로픽에서 AI 모델의 기초 학습, 즉 사전학습(pretraining)을 연구해 왔습니다.그는 9월 8일(현지 시각) X(옛 트위터)에 퇴사 사실을 알리며 이렇게 썼습니다."두 회사 모두 책임감 있게 행동하지 않는다. 스스..

리누스 창시자가 말하는 오픈소스, AI, 그리고 프로그래밍의 미래복잡한 소프트웨어는 혼자 관리할 수 없다. 그래서 오픈소스가 필요하다.리누스는 오픈소스를 단순히 “무료로 공개된 코드”로 보지 않는다. 소프트웨어가 점점 더 복잡해지는 상황에서, 그 복잡성을 관리할 수 있는 가장 현실적인 방식이 오픈소스라고 말한다.“software is very complicated and the only really good way to manage the complexity of a complex infrastructure is open source”복잡한 인프라를 한 회사, 한 조직, 한 사람만으로 완벽하게 관리하는 것은 어렵다. 오픈소스는 많은 사람이 보고, 검증하고, 고치고, 개선할 수 있는 구조를 만든다.중요한 ..

요즘은 Cursor, Claude Code, Windsurf 같은 AI 개발 도구 덕분에“아이디어 → 서비스 구현” 속도가 엄청 빨라졌습니다.그런데 실제 현업에서는 많은 사람들이 AI에게 이렇게 요청합니다.“커뮤니티 서비스 만들어줘”“배달앱 만들어줘”“AI SaaS 만들어줘”그리고 결과를 보고 실망합니다.왜냐하면 AI는 “개발자”이기 전에입력된 요구사항(PRD)을 기반으로 움직이는 시스템이기 때문입니다.즉,PRD(Product Requirement Document)가 부실하면AI도 엉뚱한 결과를 만들어냅니다.실제로 현업에서는 AI에게 일을 맡기기 전에아래 6개 항목을 반드시 정리합니다.1. 서비스 목적 (Why)가장 먼저 필요한 건:“왜 이 서비스를 만드는가?”입니다.AI는 목적이 명확할수록기능 우선순위..