WHAT IS HAPPENINGAND WHERE ARE WE

d·camp Fellowship · Mentor Salon AX · 초급

지금 무슨 일이
일어나고 있나

그리고 오늘 우리는 그 흐름의 어디에 서 있나

2026. 08. 12 (수) 18:00 – 21:00

시소 박병규

먼저 이 얘기부터

“AI 도입” 논의가 매번 겉도는 이유

흔한 논의

도구 이야기

어떤 툴이 좋은가 · 어디에 붙일까 · 얼마인가.
그런데 6개월 뒤 남는 게 없습니다.

오늘 30분

흐름과 바닥 이야기

이게 어디로 가는 흐름인지, 그 위에서 우리가 어디 서 있는지, 그리고 왜 오늘 손으로 해보는지.

여섯 분 모두 투자하시거나 경영하시는 자리에 계십니다. 도구 사용법보다 판단 기준이 필요하실 겁니다.
먼저 지도를 펴고, 그다음 손을 씁니다.

The Map

지난 3년, 흐름은 이렇게 흘러왔습니다

LLM

묻고 답을 받는다
병목 — 실행을 못 한다

›

바이브코딩

손발이 붙는다
병목 — 매번 맥락 설명

›

에이전트

맥락 + 자율
병목 — 혼자서는 한계

›

멀티에이전트

여러 대가 분업
병목 — 공유된 이해 없음

↑ 바닥 — 우리 조직이 어떻게 돌아가는지에 대한 명세. 오른쪽으로 갈수록 두꺼워야 합니다

각 단계는 앞 단계가 만든 병목을 푸는 것입니다. 그래서 순서를 건너뛸 수 없습니다.
그리고 바닥이 얇은데 가로로만 가면 — 사고가 납니다.

The Other Half

같은 시기, AI에게 무엇을 쥐여주는가도 함께 진화했습니다

LLM

바이브코딩

에이전트

멀티에이전트

↓↓↓↓

쥐여준 것 · 01

프롬프트

필요한 걸 매번 다 적어줍니다.
대화가 끝나면 사라집니다.

쥐여준 것 · 02

파일 · 폴더

내 자료를 직접 읽습니다.
폴더 밖은 못 봅니다.

쥐여준 것 · 03

하네스

규칙(설정 파일)·기억(메모리)·기술(스킬)·연결(MCP)을 조합해 얹습니다.

쥐여준 것 · 04

도메인 명세

AI가 제안하면 규칙이 판정하고, 검수 결과가 다시 규칙으로 쌓입니다 — 뉴럴 + 심볼릭

모델이 똑똑해진 이야기가 아니라, 무엇을 쥐여주느냐가 진화한 이야기입니다.
그래서 모델은 갈아끼울 수 있고, 쥐여준 것이 자산으로 남습니다.
저희도 한 고객사에서 모델을 세 번 교체했는데 아무 일도 일어나지 않았습니다. 명세가 그대로 있었으니까요.

가로축의 정체

AI가 똑똑해지는 이야기가 아닙니다.
내가 자리를 비울 수 있는 시간이 길어지는 이야기입니다

LLM

매 턴마다

내가 옆에 있어야 합니다

바이브코딩

한 작업 동안

몇 분~몇 시간, 지켜봐야 합니다

에이전트

하루쯤

맥락이 있으니 비워도 됩니다

멀티에이전트

여러 일이 동시에

내가 없어도 병렬로 돕니다

그리고 바닥이 충분히 두꺼우면 — 사람이 떠나도 유지됩니다.
이게 오늘 마지막에 다시 꺼낼 질문입니다.

01 · LLM

뇌가 생겼습니다

아주 단순하게 — 지금까지 나온 말 다음에 올 확률이 가장 높은 말을 계속 이어 붙입니다. 사실을 조회하는 게 아니라 가장 그럴듯한 다음 말을 고르는 구조입니다.

할 수 있게 된 것

이해하고 판단한다

요약·분류·초안·번역, 그리고 맥락을 읽고 판단하는 일까지.

→

병목

실행을 못 한다

답은 화면 안에 머뭅니다. 옮겨 적고, 형식 맞추고, 파일 만들고, 보내는 건 여전히 나입니다.

사례

OpenAI GPT

Anthropic Claude

Google Gemini

Meta Llama

네이버 HyperCLOVA X

업스테이지 Solar

그래서 “AI 쓰는데 일이 안 줄었다”는 말이 나옵니다. 똑똑해졌는데 손이 없었으니까요.

02 · 바이브코딩

손발이 붙었습니다

뇌에 도구를 쥐여줬습니다 — 파일을 만들고, 프로그램을 실행하고, 인터넷에 올립니다.
말로 시키면 실제로 무언가가 만들어집니다.

할 수 있게 된 것

만들어진다

기획서 없이 시작해서, 만들어놓고 그걸 보면서 기획합니다. “애자일도 느리다”는 말이 나옵니다.

→

병목

매번 처음부터

내 일을 매번 설명해야 하고, 내가 옆에 붙어 있어야 합니다. 자리를 비우면 멈춥니다.

사례

Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

Replit

Lovable

오늘 저녁 우리가 서는 칸이 바로 여기입니다.

03 · 에이전트

맥락과 자율이 붙었습니다

내 일의 맥락을 기억하고(메모리), 반복 업무를 재사용하고(스킬), 회사 시스템에 연결됩니다(MCP).
이걸 조합하는 걸 하네스라고 부릅니다.

할 수 있게 된 것

비워도 돌아간다

24시간 떠 있으면서 스스로 판단하고 실행합니다. 아침에 결과가 와 있습니다.

→

병목

혼자서는 한계

한 번에 볼 수 있는 양이 정해져 있고, 전문성이 다른 일을 한 명이 다 할 수 없습니다.

사례

Claude Agent SDK

OpenAI Agents

Devin

Anthropic Managed Agents

헤르메스 · 시소

2주 뒤 8/19 중급이 이 칸입니다. 그때 여러분 것을 하나 만들어 텔레그램으로 대화하는 데까지 갑니다.

04 · 멀티에이전트

분업이 시작됩니다

한 명이 아니라 여러 대가 각자 역할을 맡습니다 — 자료를 찾는 쪽, 판단하는 쪽, 검수하는 쪽, 그리고 전체를 조율하는 쪽.

할 수 있게 된 것

병렬로 돈다

여러 과제가 동시에 진행됩니다. 사람 조직과 같은 구조가 됩니다.

→

병목

공유된 이해가 없다

각자 고객을 다르게 부르고, “종결”의 정의가 서로 다르면 협업이 안 됩니다.

사례

Claude 서브에이전트

LangGraph

CrewAI

Microsoft AutoGen

시소 에이전트 팀 · 6역할

사람 조직에서 겪던 문제가 그대로 재현됩니다. 그래서 바닥 이야기가 나옵니다.

바닥

IQ 300 신입도 깜깜한 방에서는 무능합니다

LLM

신입 직원의 두뇌

똑똑합니다. 그런데 우리 회사를 모릅니다.

바닥

회사 그 자체

사규 · 조직도 · 장부 · 결재선.
고객·프로젝트·계약이 어떻게 연결되고, 무엇이 “완료”인지에 대한 명세.

그리고 이건 증명된 이야기입니다 —
일반화된 에이전트는 반드시 세계 모델을 갖습니다. 암묵적으로라도.
즉, 우리가 안 쓰면 AI가 제멋대로 추측해서 만듭니다.
선택지는 “만들까 말까”가 아니라 “내가 쓸까, AI가 추측하게 둘까”입니다.

[1] Richens, Everitt, Abel, “General agents contain world models” — Google DeepMind, ICML 2025 (arXiv:2506.01622)
[2] Kambhampati et al., “LLMs Can't Plan, But Can Help Planning in LLM-Modulo Frameworks” — ICML 2024 (arXiv:2402.01817) · 뉴럴이 제안하고 심볼릭이 검증하는 구조의 원형

경제 · 1

30년 만에 한계비용 0이 깨졌습니다

지금까지의 소프트웨어

한계비용 ≈ 0

한 번 만들면 복제가 공짜였습니다. SaaS 마진 구조가 여기서 나옵니다.

≠

쓸 때마다 돈이 나간다

토큰이 실질 변동비가 됐습니다. 유닛 이코노믹스가 SaaS와 다릅니다.

그런데 여기서 갈립니다 — 같은 일을 해도 운영 설계에 따라 원가가 크게 벌어집니다.
저희가 고객사를 운영하며 실측한 값입니다: 실비는 정가 환산의 약 1/7. 모델 라우팅과 컨텍스트 최적화로 34~53% 추가 절감.
“AI 회사”의 마진은 모델이 아니라 운영 설계가 결정합니다.

[3] 2026-06-15 Anthropic 과금 정책 변경(헤드리스·SDK의 API 정가화) — 토큰이 실질 변동비로 전환된 분기점
[4] 시소 내부 실측, 2026 · 운영 중인 고객사 에이전트 기준 (정가 환산 대비 실비, 라우팅·컨텍스트 최적화 전후 비교)

경제 · 2

그래서 이건 전력 이야기이기도 합니다

사슬을 오른쪽으로 갈수록 토큰 소비가 지수적으로 늘어납니다.

LLM

수천

대화 한 번

›

바이브코딩

수십만

한 작업

›

에이전트

수백만

하루 상시 가동

›

멀티에이전트

× N

동시에 여러 대

토큰 단가는 계속 떨어지는데, 총비용은 오히려 늘어납니다. 싸지니까 더 많이 쓰기 때문입니다 —
에너지 쪽에서 익숙한 그 구조, 제본스 역설입니다.
그래서 연산과 전력 인프라에 자본이 들어가고 있고, 이미 물리 인프라에 들어간 자본은 되돌아가지 않습니다.

[5] 제본스 역설 — W. S. Jevons, The Coal Question (1865). 효율 개선이 총 소비를 늘리는 구조
[6] 단계별 토큰 소비량은 시소 운영 실측 기준의 자릿수 추정 · 작업 성격에 따라 편차가 큽니다

그리고 지금

이 네 칸을 대표가 직접 겪어볼 수 있는 세상이 됐습니다

예전

개발팀이 필요했다

기획자·디자이너·개발자가 붙어 몇 주. 그래서 대표는 결과만 보고 판단했습니다.

→

지금

한 사람이 한 바퀴

아이디어에서 배포까지 혼자서, 몇십 분에 돌 수 있습니다. 오늘 저녁 직접 하십니다.

그런데 대부분의 조직은 첫 칸에서 멈춰 있습니다. 도구가 없어서가 아니라 직접 겪어본 사람이 없어서입니다.

Where We Are

멘토살롱 3회차가 이 지도의 어디인가

LLM

이미 쓰고 계신 곳
여섯 분 중 네 분

›

오늘 8/12

바이브코딩

손발을 붙이고
세 개를 만들어 봅니다

›

8/19 중급

에이전트

데이터를 연결하고
스스로 돌게 만듭니다

›

8/26 고급

멀티에이전트

어디까지 맡기고
어디에 사람을 남길지

↑ 바닥 — 오늘 마지막 실습에서 첫 삽을 뜹니다

고급 회차 주제가 “어디까지 자동화하고 어디에 사람을 남길 것인가”인 게 우연이 아닙니다.
네 번째 칸의 질문이 정확히 그것이기 때문입니다.

오늘 세 시간

실습 네 개가 각각 무엇을 설명하는가

실습 0 · 19:10

환경 점검

AI를 어디에서 일하게 할 것인가
채팅창이 아니라는 것

실습 1 · 19:20

연하장

뇌는 같고 손발이 다르다
말이 파일이 되는 순간

실습 2 · 19:50

서비스 + 배포

만드는 것 ≠ 소유하는 것
조직 자산의 조건

실습 3 · 20:30

내 업무 리포트

말로 못 적으면 못 넘긴다
바닥의 첫 삽

오늘 실습은 도구 사용법을 익히는 게 목적이 아닙니다.
각각이 방금 본 지도의 한 부분을 손으로 확인하는 절차입니다. 앞에서 한 장씩 설명드리고 들어가겠습니다.

오늘의 도구

오늘 쓰는 건 현시점에서 가장 앞선 에이전트입니다

흔한 오해

“코딩 도구 아닌가요?”

이름에 ‘코드’가 들어가서 개발자용으로 보입니다.
그래서 대부분 안 열어봅니다.

→

실제

범용 업무 에이전트

파일·터미널·인터넷·외부 서비스를 직접 씁니다.
코드는 그중 하나일 뿐입니다.

오늘 이걸 쓰는 이유는 바이브코딩을 배우려는 게 아닙니다.
방금 본 지도의 네 칸이 전부 이 안에 들어 있기 때문입니다. 하나를 제대로 익히면 나머지 칸이 무슨 얘기인지 다 보입니다.

Mapping

지금까지 이야기한 것이 전부 이 안에 있습니다

지도에서 본 것	클로드 코드에서는	오늘
01 뇌	판단하고 계획하는 모델	손으로 확인
02 손발	파일 읽기·쓰기, 터미널 실행, 웹 접속, 배포	손으로 확인
03 하네스	설정 파일 · 메모리 · 스킬 · MCP 연결	눈으로 보기 → 8/19
04 분업	서브에이전트 — 여러 대를 동시에	눈으로 보기 → 8/26
바닥	규칙 파일 · 승인 게이트	첫 삽만

그래서 오늘 세 시간은 도구 사용법 실습이 아닙니다.
에이전트가 무엇인지를 손으로 이해하는 시간입니다. 자 — 이제 열어보겠습니다.

실습 0 · 개념

첫 관문 — AI를 어디에서 일하게 할 것인가

클로드 코드는 채팅창이 아닙니다. 내가 실행한 폴더가 곧 AI가 읽고 쓸 수 있는 범위입니다.

A · 터미널

직접 말 거는 통로

버튼이 없는 일도 시킬 수 있습니다

B · 경로

지금 어디 서 있나

“파일을 못 찾겠다” = 대개 위치가 다른 것

C · 설치

부품을 제자리에

마지막 줄에 오류 없으면 성공

D · 권한

중요한 곳을 건드린다

확인창은 안전장치입니다

이걸 아는 이유는 코드를 짜기 위해서가 아닙니다. AI가 만든 걸 보고 판단하기 위해, 그리고 오늘 뭔가 안 될 때 열에 아홉이 이 넷 중 하나이기 때문입니다.

실습 0 · LIVE

세 줄만 확인하고 넘어갑니다

① claude --version → 버전이 나오면 설치 성공
② pwd → 오늘 작업할 폴더인지 확인
③ claude → 실행 후 “안녕”이라고 쳐보기

안 되시는 분은 지금 손 들어주세요 — 여기서 잡고 갑니다.

실습 1 · 개념

claude.ai 와 클로드 코드는 뇌가 같습니다. 손발이 다릅니다

	claude.ai · 웹·앱	클로드 코드 · 내 컴퓨터
뇌	Anthropic 서버의 LLM	똑같은 LLM
일하는 곳	브라우저 안	내 노트북 안
볼 수 있는 것	내가 붙여넣은 것만	내 폴더의 파일 전부
끝나면	대화 기록만 남음	파일이 남음

claude.ai는 전화로 상담받는 것, 클로드 코드는 사무실로 출근한 직원입니다.
지금 하실 실습은 “말이 파일이 되는” 그 순간을 손으로 확인하는 것입니다.

실습 1 · LIVE

연하장 한 장 만들기

새해 연하장을 만들어줘.
받는 사람은 우리 회사 투자자분들이고,
톤은 과하지 않고 담백하게.
브라우저에서 바로 열리는 형태로.

나오면 “조금 더 짧게”, “색을 바꿔줘”를 꼭 한 번 해보세요.
고쳐 말하는 게 실제 사용법입니다.

실습 2 · 개념

만드는 것과 우리 조직이 소유하는 것은 다릅니다

FRONT-END

보이는 화면

사용자가 클릭하는 곳

›

BACK-END

처리하는 두뇌

계산하고 판단

›

DATABASE

쌓이는 창고

입력이 저장되는 곳

›

DEPLOY

세상에 공개

주소가 생김

배포까지 가면 확인하셔야 할 게 넷입니다 — 파일과 코드가 우리에게 있는가 · 어느 계정에 있는가 · 데이터가 어디 쌓이는가 · 잘못되면 되돌릴 수 있는가.

AI 안에서 만들면 빠르지만 그 서비스 안에 갇힙니다.
이 네 가지가 확보돼야 “조직 자산”이 됩니다 — 지도의 바닥이 필요해지는 첫 지점입니다.

실습 2 · LIVE

작고, 내일도 계속 쓸 것 하나

지분 희석 계산기 · 투자 검토 체크리스트 · 포트폴리오 한 장 소개 —
매번 엑셀 여는 그것을 고르세요. 크게 잡지 마십시오.

배포까지 못 가셔도 괜찮습니다 — 21시 이후에 같이 마무리합니다.

실습 3 · 개념

말로 못 적으면 못 넘깁니다

넘길 수 있다

절차가 정해진 일

어디서 가져와 → 어떤 형태로 → 누구에게.
이 셋이 말로 설명되면 대부분 됩니다.

못 넘긴다

암묵지와 관계

“이 고객은 이렇게 대해야 해”, “이건 대표가 봐야 해”.
적히지 않는 부분이 사람이 남을 자리입니다.

1. 무엇을 2. 어디서 가져와서 3. 무엇을 판단하고 4. 어떤 형태로 5. 누구에게

이 다섯 줄이 바닥의 첫 삽입니다. 그리고 그대로 8/19 중급의 사전 과제가 됩니다.

실습 3 · LIVE · 20분

여섯 분이 적어주신 게 사실 같은 문제입니다

채널 분석 · 포트폴리오 지표 · 자산 현황 · 정기 보고서 · 사업 데이터 · SNS 운영 —
전부 “흩어진 자료 → 판단 → 정기 리포트” 한 골격입니다.

템플릿을 드립니다. 자료만 본인 것으로 바꾸세요.
민감한 자료는 가린 상태로 쓰셔도 됩니다.

세 시간 뒤

질문이 달라져 있을 겁니다

오늘 저녁 전

“이것도 AI로 될까?”

먼저 불가능한 이유를 찾게 됩니다.

→

세 시간 뒤

“이걸 어떤 구조로 만들까?”

어떤 데이터를 연결할까 · 누가 관리할까 · 비용과 보안은 · 어떻게 조직 자산으로 남길까

오늘 얻어가실 건 코딩이 아니라 판단 기준입니다.
요구 수준이 적정한지, 외주 견적이 맞는지, 어디까지 맡겨도 되는지 — 직접 해봐야 감이 생깁니다.

WHERE IS IT WHERE

그런데

오늘 만드는 건 전부
여러분 노트북 안에 남습니다

바닥이 얇으면 거기서 끝납니다.
2주 뒤에 이 이야기를 이어서 하겠습니다.

다음 회차

지도의 오른쪽으로 갑니다

08 / 19 (수) · 중급 · 03번 칸

내 업무에 AI 붙이기

오늘 만든 리포트를 스스로 돌아가게 만듭니다. 데이터를 연결하고, 24시간 떠 있는 에이전트를 하나 만들어 텔레그램으로 대화하는 데까지.

08 / 26 (수) · 고급 · 04번 칸

AX 판단과 조직 전략

어디까지 자동화하고 어디에 사람을 남길 것인가, 팀을 어떻게 전환할 것인가. 별도 멘토님이 진행하십니다.

중급 사전 과제는 오늘 실습 3에서 쓰신 다섯 줄과 데이터 샘플 1~2개입니다. 그리고 텔레그램 계정만 미리 설치해 두세요.

자 — 지도는 여기까지입니다. 이제 손을 씁니다.

SEESO · SECONDTEAM

이 이야기를 겪으면서 하고 있습니다

2016 —

아웃소싱을 실험했습니다

10년간 남의 회사 일을 대신 만들어 왔습니다. 그래서 “만들어주고 떠나면 남는 게 없다”를 가장 많이 봤습니다.

→

지금

회사에 남는 AI를 만듭니다

세컨팀 — 회사 안에서 일하는 AI 팀
커리어리 — 에이전트 팀이 굴리는 42만 플랫폼

오늘 보여드린 사슬과 바닥은 책에서 읽은 게 아니라 고객사에서 굴리며 깨진 자리들입니다.
모델을 세 번 갈아끼워도 아무 일이 없었던 것도, 반대로 바닥이 얇아 무너진 것도 저희 경험입니다.

그래서

지금 새고 있는 것부터 막는 게 순서입니다

보통 여기서 새고 있습니다

야근과 추가 외주

매달 누군가 수작업으로 정리하는 리포트, 급할 때마다 나가는 외주비, 대표가 직접 붙잡고 있는 시간. 대체가 아니라 누수 차단이 먼저입니다.

저희가 하는 일

떠나도 남게 만드는 것

진단 → 바닥(명세) 설계 → 에이전트 구축 → 직원이 스스로 굴리는 상태까지. 외주가 빠져도 조직에 남는 구조를 깝니다.

오늘 지도 어딘가에서 “우리 회사는 여기서 막혀 있다” 싶으셨다면 —
이 자료를 second-team.com/talk/dcamp-ax 에 그대로 올려뒀습니다.
마지막 장에서 저희 에이전트에게 바로 물어보셔도 됩니다. 견적이 아니라 진단부터 시작합니다.
박병규 · 시소 / 세컨팀

지금 무슨 일이일어나고 있나

오늘 만드는 건 전부여러분 노트북 안에 남습니다

지금 무슨 일이
일어나고 있나

오늘 만드는 건 전부
여러분 노트북 안에 남습니다