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AI TOP 100이 우리에게 남긴 것들 (새 탭에서 열림)

카카오의 'AI Native 전략 팀'은 단 2주라는 물리적으로 불가능해 보이는 일정 속에서 AI를 극한으로 활용해 'AI TOP 100' 경진대회 시스템을 성공적으로 구축했습니다. 이번 프로젝트는 단순한 도구 도입을 넘어 기획서를 AI 프로토타입으로 대체하고 개발의 99%를 AI에게 위임하는 등 소프트웨어 개발 패러다임의 근본적인 전환을 증명했습니다. 결국 AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자가 더 높은 차원의 의사결정과 설계에 집중할 수 있도록 능력을 확장하는 강력한 파트너임을 확인시켜 주었습니다. **전통적 방법론을 탈피한 AI 네이티브 전략** * **물리적 한계 돌파:** 기획부터 배포까지 통상 수개월이 걸리는 공정을 예선과 본선 각각 2주라는 초단기 일정으로 단축하기 위해 AI 정면 돌파를 선택했습니다. * **기획서 없는 개발:** 상세 기획서나 화면 설계서 대신, 멤버 전원이 AI로 실제 작동하는 프로토타입을 제작하여 이를 바탕으로 요구사항을 확정하는 '초고속 프로토타이핑' 방식을 도입했습니다. * **PoC 중심의 애자일:** 추상적인 컨셉을 AI에게 던져 즉시 작동 가능한 PoC(Proof of Concept) 코드를 생성하고, 이를 검증하며 기능을 확정하는 '구현-피드백-전환' 사이클을 극단적으로 짧게 가져갔습니다. **AI와 개발자의 협업 모델 변화** * **99%의 코드 위임:** Cursor와 Claude Code 등을 활용하여 전체 코드의 대부분을 AI가 작성하게 했으며, 개발자는 직접 타이핑하는 대신 AI에게 의도를 설명하고 결과물을 검토하는 역할에 집중했습니다. * **압도적인 생산성:** 한 명의 개발자가 예선과 본선의 모든 프론트엔드 화면을 전담하거나, 하루에 2억 개의 토큰을 소모하며 시스템을 구축하는 등 기존 개발 방식으로는 불가능한 퍼포먼스를 기록했습니다. * **직무 경계의 확장:** 데이터 엔지니어가 백엔드 개발을 수행하고, 비개발자가 AI로 복잡한 알고리즘 문제를 해결하는 등 AI를 통해 개인의 기술적 한계를 넘어선 역할 수행이 가능해졌습니다. **기술적 난제와 인간의 역할(The Last Mile)** * **모델 간 논리 충돌:** AI가 제시하는 논리가 매우 탄탄하여 구성원 간 의견이 대립할 때, 최종적인 유지보수성과 시스템의 방향성을 고려해 최적의 답을 선택하는 것은 결국 시니어 개발자의 '경험'이었습니다. * **최종 의사결정의 주체:** AI는 수많은 해결책과 초안을 제시할 수 있지만, 해당 서비스의 특수성과 미래 가치를 판단하여 방향키를 쥐는 것은 여전히 사람의 몫임을 재확인했습니다. * **새로운 개발 표준의 정립:** AI 페어 프로그래밍이 일상화되면서, 개발자의 사고 흐름이 '선형적 구현'에서 'AI와 실시간 아이디에이션 및 즉각적 검증'으로 재편되었습니다. **실용적인 결론 및 제언** 미래의 개발 경쟁력은 AI를 단순한 보조 도구로 쓰는 것을 넘어, 업무 프로세스 전체를 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 역량에 달려 있습니다. 이제 개발자는 바닥부터 코드를 짜는 시간보다 AI가 생성한 결과물의 적합성을 판단하고 아키텍처 관점에서 통합하는 능력을 키워야 합니다. 'PoC 중심 개발'을 통해 불확실성을 속도로 돌파하는 경험을 쌓는 것이 새로운 개발 표준에 적응하는 핵심이 될 것입니다.

POPM 과정은 어떻게 하나의 ‘제품’이 되었나 (새 탭에서 열림)

카카오의 POPM 교육은 단순한 지식 전달 과정을 넘어, PO와 PM이 공통의 언어로 협업하고 문제를 해결할 수 있도록 돕는 하나의 '제품'으로 설계되었습니다. 교육 과정을 제품 개발 프로세스와 동일하게 '구조화'와 '반복 실험'의 관점에서 접근했으며, 수강생의 피드백을 데이터로 치환하여 지속적으로 기능을 개선하듯 커리큘럼을 고도화했습니다. 결과적으로 이 과정은 전략이 실제 실행으로 이어지도록 만드는 조직 차원의 구조적 프레임워크를 구축하는 성과를 거두었습니다. **POPM 교육의 탄생 배경과 목적** * PO와 PM의 역할이 모호하고 비가시적인 업무가 많아 발생하는 의사결정의 혼선을 줄이기 위해 시작되었습니다. * 문제 정의, 지표 해석, 실험 설계 등 실무에서 반복되는 질문들에 대해 조직이 공유할 수 있는 공통 언어를 수립하는 것이 핵심 목표입니다. * PO의 전략적 고민과 PM의 실행이 단절되지 않고 하나의 목표로 이어질 수 있는 구조적 기틀을 마련하고자 했습니다. **제품 개발 프로세스를 닮은 교육 설계** * 파일럿 과정(1기)의 8개 세션을 시작으로, 매 기수마다 '사용자 피드백'을 반영하여 구조를 최적화했습니다. * 3기부터는 '전략 → 지표 → 실험 → 디자인 → 실행'의 5개 핵심 세션으로 고정하여 흐름을 단순화하고 몰입도를 높였습니다. * 교육 설계자는 PM의 관점에서 교육을 하나의 제품으로, 각 세션을 기능으로, 각 기수를 소프트웨어 버전으로 정의하여 반복 개선을 수행했습니다. **데이터 기반의 기회 점수 도출과 리디자인** * 수강생 대상의 사전/사후 설문을 통해 각 세션의 '중요도'와 '만족도' 매트릭스를 분석했습니다. * 중요도는 높으나 만족도가 낮은 영역(예: 데이터/지표 세션)을 '기회 영역'으로 정의하고, 이를 제품 기능의 우선순위처럼 취급하여 최우선적으로 개선했습니다. * 단순한 내용 수정을 넘어 슬라이드 재구성, 실습 난이도 조정, 워크시트 포맷 변경 등 구조적인 해결책을 적용하여 기회 점수를 관리했습니다. **설계자가 얻은 구조적 인사이트** * 교육은 사람의 변화보다 '구조의 누적'에 집중해야 하며, 시스템이 바뀌지 않으면 동일한 시행착오가 반복된다는 점을 확인했습니다. * 지식의 전달보다 '질문의 리듬'을 설계하는 것이 중요하며, 슬라이드 하나에도 질문과 예시, 흐름을 유기적으로 배치하여 수강생의 사고를 유도했습니다. * 실습의 목적은 정답 작성이 아니라 '생각의 구조화'에 있으며, 실습 과정이 실제 팀의 업무 루틴으로 자연스럽게 이어지도록 설계했습니다. 조직 내 교육이나 프로세스를 설계할 때 이를 하나의 고정된 커리큘럼이 아닌, 지속적으로 개선 가능한 '제품'으로 바라보는 시각이 필요합니다. 수강생을 사용자로 정의하고 그들의 불편함을 데이터로 측정하여 구조를 개선해 나간다면, 교육은 단순한 학습을 넘어 조직의 실행력을 높이는 강력한 도구가 될 수 있습니다.