릿LIT, 완전한 몰입 : 성공의 불을 밝히는 하버드 몰입 혁명

릿LIT, 완전한 몰입 - 성공의 불을 밝히는 하버드 몰입 혁명
제프 카프 지음, 김미정 옮김 / 비즈니스북스 / 2025년 3월

이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

몰입은 시간이 어떻게 흘렀는지 모를 만큼 한 가지에 깊이 빠져드는 경험입니다.

여러분이 이런 경험을 가장 최근에 했던 때는 언제인가요?

또 몰입하고 싶지만 쉽지 않다면, 그 이유는 무엇일까요?

이 책은 몰입이 우연히 찾아오는 특별한 순간이 아니라, 우리의 노력과 방법을 통해 만들어낼 수 있다고 말하고 있습니다.

저자인 제프 카프는 어린 시절 집중을 잘 하지 못해 퇴학 위기에 놓이기도 했던 의사이자 연구자입니다. 

그런 그가 오랫동안 뇌과학 연구와 실제 삶의 사례를 분석하며 정리한 결과가 바로 이 책에서 소개하는 LIT입니다.

LIT은 Life Ignition Tools의 약자로, 말 그대로 삶의 불씨를 지피는 도구를 의미합니다.

저자는 12가지 도구를 통해 뇌에 불을 켜듯 에너지를 높이고, 중요한 일에 자연스럽게 몰입할 수 있는 상태를 만들 수 있다고 말합니다.

이 도구들은 완전히 새로운 것이 아닙니다.

상상력을 활용하기, 질문하기, 몸을 움직이기, 꾸준히 연습하기, 다름을 추구하기처럼 우리가 이미 알고 있는 것들입니다. 

다만, 그것들을 더 효과적으로 활용하는 방법을 제시하고 있을 뿐입니다. 

방법을 몰랐을 뿐, 사실은 우리에게 익숙한 것들입니다.

몰입을 위해 자신을 억지로 몰아붙이기보다는, 내가 자연스럽게 흥미를 느끼는 것과 나의 강점을 먼저 살펴볼 필요가 있습니다. 

어쩌면 우리가 몰입하지 못하는 이유는, 몰입하려고 너무 의식적으로 자신을 강요하고 있었기 때문일지도 모릅니다.

어린아이들이 놀이에 빠져드는 것처럼, 자연스럽게 몰입할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요합니다. 

억지로 참고 버티는 집중이 아니라, 호기심과 의미를 느끼며 오래 이어지는 집중. 저자는 이런 상태를 ‘뇌에 불이 켜진 상태’’라고 표현합니다.

또한 노벨상 수상자, 창업가, 운동선수들의 사례를 통해 그들의 성공이 단순한 재능 때문만은 아니었다고 말합니다. 

그들 역시 자신만의 LIT 도구를 만들고 꾸준히 활용해 왔습니다. 

특별한 사람이어서 가능한 것이 아니라, 자신에게 맞는 방법을 발견하고 실천했기 때문에 가능한 일이었습니다.

이제 ‘나는 왜 이렇게 집중을 못할까’라고 자책하기보다는, 지금의 내 삶에 맞는 작은 도구부터 하나씩 만들어 보려 합니다.

나만의 LIT 목록을 만들어 간다면, 몰입의 순간을 더 자주 만날 수 있을것입니다.

나는 ‘그것‘이다 : 바라는 것이 아니라, 존재하라

나는 ‘그것’이다 : I AM THAT I AM - 바라는 것이 아니라, 존재하라
네빌 고다드 지음, 홍주연 옮김 / 터닝페이지 / 2025년 4월

이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

나는 ‘그것'이다?

책 제목을 보고 어떤 내용이 담겼을지 궁금했습니다.

나는 직장인이고, 누군가의 자식이고, 누군가의 부모이고…

그런데, 정말 이것을 말하려는 것이였을까요?

이 책을 읽으면서 가장 인상 깊었던 것은 ‘I AM’의 의미였습니다. 

‘I AM’은 위에서 언급한 단순한 자기소개가 아니라, 내가 어떤 존재인지 스스로 규정하는 것입니다.

나는 가난하다, 나는 부족하다, 나는 할 수 없다와 같은 부정적인 말들은 내가 어떤 존재로 인정하고 있는지 나타냅니다.

우리가 많이 사용하는 ‘나는'이라는 말이 사실은 인생 전체의 방향을 정하는 문장이라고 말하고 있습니다.

저자는 현실을 바꾸고 싶다면 행동 이전에 ‘존재의 상태’를 먼저 바꿔야 한다고 말하고 있습니다. 

목표를 세우고, 계획을 세우고, 열심히 노력하는 것보다 선행되어야 할 것은 ‘이미 그렇게 된 나’를 받아들여야 합니다.

‘이런 나'를 받아들인다는 것이 누군가에게는 자랑스럽고, 누군가에게는 부끄러울 수 있지만 ‘지금의 나'를 받아들이는 것에서 시작해야 합니다.

“바라는 것이 아니라, 존재하라”는 부제의 의미를 이해할 수 있을 것 같습니다.

의식, 감각, 태도를 통해 나의 존재를 바꿔야 합니다.

지금 내 삶이 마음에 들지 않는다면, 현실을 탓할 것이 아니라 ‘나는 어떤 사람이라고 믿고 있는가’를 먼저 들여다봐야 합니다.

그리고 의식과 감각을 활용해 이미 소원을 이룬 자신을 떠올리고, 그때의 감정을 충분히 느껴보세요.

단순한 생각이 아니라, 반복해서 스스로 느끼게 해서 잠재의식에 깊게 각인시켜야 합니다.

‘I AM’

영어 공부할 때 가장 먼저 배운 이 단어가 결코 쉬운 것이 아닌 것 같습니다.

그 다음에 무엇을 붙일 수 있을까요? 아니 무엇을 붙여야 할까요?

늦었을지 모르지만 지금이라도 내가 무엇을 붙이고 싶은지 고민해 봐야겠습니다.

고정된 명사가 아닌 움직이는 동사로요.

당신에게는 몇 번의 월요일이 남아 있는가

당신에게는 몇 번의 월요일이 남아 있는가
조디 웰먼 지음, 최성옥 옮김 / 토네이도 / 2025년 3월

출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 주관적인 리뷰입니다.

한동안 책을 가까이하지 못했습니다.

시간이 없었다는 것은 핑계이고, 아마 책을 볼 마음의 여유가 없었던 것 같습니다.

책꽂이에 있던 이 책의 제목을 보는 순간, 저도 모르게 눈길이 가더군요.

‘당신에게는 몇 번의 월요일이 남아 있는가’라는 질문은 단순한 호기심이 아니라, 지금 내 삶의 자세를 되돌아보게 하였습니다.

책을 읽는 내내, 당연하게 맞이하던 월요일이 사실은 한 번씩 줄어드는 ‘기회’라는 생각이 머릿속에서 떠나지 않았습니다.

저자는 먼저, 우리가 얼마나 당연(?)하게 하루를 보내고 있는지 돌아보게 합니다. 

겉으로는 잘 지내는 것 같아도, 속으로는 무기력과 권태에 잠겨 있는 것은 아닌지 생각해 보게 합니다.

지금 내 삶을 누군가에게 추천할 수 있느냐는 질문은 생각보다 곤혹스러웠고, 동시에 진짜로 살아 있다는 느낌이 언제였는지 생각해 보게 됩니다.

이 책이 흥미로운 점은, 죽음을 이야기하지만 분위기가 우울하지 않다는 것입니다.

저자는 죽음을 두려움의 대상이 아니라, 삶을 선명하게 비추는 거울로 보고 있습니다.

죽음에 대해 생각하는 구체적인 연습, 예를 들어 삶의 끝에서 되돌아보는 상상을 해보거나, 남은 시간을 대략적으로 계산해 보면서도, 그 목적이 ‘지금 여기’를 더 깊게 살아가기 위한 것임을 강조하고 있습니다.

책 중간중간에는 삶을 점검해볼 수 있는 질문들이 많이 등장하고 있습니다. 

하루를 버티는 데만 에너지를 쓰고 있는지, 나를 살아 있게 만드는 활동은 무엇인지, 지금의 선택이 나중에 후회로 남지 않을지 묻습니다.

그 질문들에 답을 적어 내려가다 보면, 내 안에 막연하게만 떠다니던 불만과 바람들이 조금씩 명확해집니다.

저자는 활력과 의미를 따로 떼어 생각하지 않고, 두 가지를 함께 키워가야 한다고 말하고 있습니다. 

즐거움이 없으면 삶이 메말라가고, 의미가 없으면 어느 순간 허무가 찾아온다고 말합니다.

그래서 일상 속에서 작은 즐거움을 의도적으로 만들어내는 방법과, 나에게 의미 있는 활동을 늘려가는 방법을 함께 보여주고 있습니다. 

이 부분을 읽으며 그동안 ‘의미 있는 일’을 너무 거창하게만 바라본 것은 아닌지 생각해 보았습니다.

책을 덮고 나니, 지금까지 못했던-어쩌면 ‘안했던'- 작은 실험을 하나씩 해보고 싶어지네요.

무심코-어쩌면 ‘당연하게'- 넘어가던 요일들, 특히 월요일을 그냥 피곤한 날로만 남겨두지 말고, ‘새로운 시도’나 ‘작은 기쁨’을 위한 날로 만들어보고 싶습니다.

이 책은 죽음이 아닌, 지금 이 순간을 더 사랑하기 위한 책입니다.

#토네이도 #당신에게는몇번의월요일이남아있는가 #조디웰먼

밑바닥부터 배우는 AI 에이전트

AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트 - 프레임워크 없이 5가지 워크플로 패턴으로 배우는 에이전트 설계 원리 ㅣ 길벗 AI 자율학습 시리즈
다비드스튜디오 지음 / 길벗 / 2025년 12월

작년에 이어 올해도 나에게 가장 큰 화두는 단연 AI다.
작년부터 조금씩 사용해 오긴 했지만, 올해는 단순한 활용을 넘어 제대로 이해하고 써보고 싶다는 생각이 들었다. 

그러기 위해서는 도구 사용법이 아니라, AI가 어떤 구조와 원리로 동작하는지를 아는 것이 먼저일 것이다. 

그래서 선택한 책이 바로 ‘밑바닥부터 배우는 AI 에이전트’다.

이 책은 AI 에이전트를 구성하는 5가지 핵심 워크플로 패턴을 중심으로 이야기를 전개한다.
프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬 처리, 오케스트레이터-워커, 평가-최적화.
처음에는 다소 낯설게 느껴지는 개념들이지만, 각각의 패턴이 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지, 그리고 실제 에이전트 설계에서 어떻게 활용되는지를 단계적으로 설명해 준다.

특히 이 책의 장점은 특정 프레임워크나 라이브러리에 의존하지 않고, AI 에이전트의 사고 구조와 설계 원리 자체에 집중한다는 점이다. 

단일 LLM 호출을 넘어, 여러 작업을 분기하고 조율하며 평가·개선하는 흐름을 통해 “에이전트답게 일하는 AI”가 무엇인지 명확히 보여준다.

하루가 멀다 하고 새로운 AI 서비스가 등장하는 시대다. 

서비스를 잘 사용하는 것도 중요하지만, 그 내부 동작 원리를 이해한다면 훨씬 더 주도적으로 활용할 수 있을 것이다. 

나아가 내가 원하는 목적에 맞춰 최적화된 나만의 AI 서비스를 만드는 것도 가능해진다. 

이 책을 통해 AI 에이전트와 그 프레임워크에 대한 깊이 있는 이해를 기대해 본다.

개발자를 위한 생성형 AI 활용 가이드

개발자를 위한 생성형 AI 활용 가이드 - 프롬프트 작성부터 코드 리뷰까지, 깃허브 코파일럿과 챗GPT로 끝내는 AI 개발 워크플로!
핫토리 유우키 지음, 하승민 옮김 / 길벗 / 2025년 9월

생성형 AI는 우리가 사용하는 자연어로 설명하면 텍스트나 코드 등을 만들어 주는 도구입니다.

복잡한 내부 모델 구조나 프로그래밍 언어를 몰라도, 우리가 무엇을 원하고 왜 필요한지 분명하게 알려 줄수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 

이 책은 그런 관점에서 프롬프트를 ‘설계도’로 보고, 작업의 맥락과 제약을 효율적으로 사용하는 법을 알려 주고 있습니다. 

프롬프트는 길게 쓰는 것이 아니라, 꼭 필요한 정보를 제공하는 것이 핵심입니다.

개발자가 생성형 AI를 접할 때 가장 먼저 바꾸어야 할 자세는 ‘정답’을 기대하기보다 ‘대화’를 설계하는 태도입니다.

저 또한 처음 생성형 AI를 접하고 신세계를 만나는 느낌이였습니다.

하지만, 가끔씩 엉뚱한 답변을 내놓고, 기대 이상의 토큰 사용에 경제적 부담을 느꼈습니다.

아무리 좋은 도구라도 올바르게 사용하지 못하면 제 구실을 하지 못합니다.

한 번에 완벽한 답을 기대하기보다, 요구 사항을 쪼개고 우선순위를 적어 주며, 출력을 점검하고 고쳐 나가는 흐름을 만들면 AI와의 협업 효율을 크게 높일 수 있습니다.

이 책은 프롬프트를 시스템 역할과 사용자 요구로 나누어 생각하고, 정보의 구조화와 제약 조건 도입, 역할 설정, 샘플 제시를 통해 품질을 올리는 방법을 설명하고 있습니다. 

상황에 따라 한국어로 빠르게 반복하고 영어로 정교화하는 방법을 권하며, 포맷 지시로 출력의 일관성을 유지하는 요령도 알려줍니다.

React 컴포넌트 예시를 특히 유익했습니다.

기술 스택을 명확히 지정하고 출력 형식을 JSON이나 코드블록으로 고정하여 자동화 파이프라인에 바로 연결하는 것은 실무에 바로 응용할 수 있었습니다.

프롬프트는 내가 원하는 것을 두서없이 질문하는 것이 아닙니다.

기능 요구를 목록으로 쓰고, 제약을 추가하고, 예제 입출력을 함께 적어 주면, AI는 우리가 원하는 것을 보다 정확하게 답변해 줍니다.

또한 원하는 답변을 얻지 못했을 때도 무엇이 틀렸는지 다시 알려주면 올바른 답변을 얻을 수 있습니다.

작은 단위로 피드백을 요청하고, 복잡도나 데이터 구조 적합성을 논의하며, 성능 관점의 힌트를 얻는 방식으로 AI와의 협업 범위를 넓힐 수 있습니다.

프롬프트 라이브러리를 만들어 재사용하는 것을 추천합니다.

자주 쓰는 요구 사항과 포맷, 금지 목록을 템플릿으로 묶어 두면 반복 작업이 줄어듭니다.

에디터 주석을 활용해 범위와 스타일을 미리 알려 주면 자동 완성의 품질이 좋아집니다.

작은 성공을 자주 만들고 그 과정을 반복하면서 AI도구의 사용이 역량 확장으로 이어집니다.

AI를 대하는 우리의 마음가짐이 중요합니다. 

무엇이든 원하는 것을 해주는 알라딘의 요정이 아니라 함께 일하는 동료로 대해야 합니다.

요구사항을 분명히 전달하고, AI의 실수를 고쳐가며, 최종 판단은 사람이 책임지는 흐름을 지키면, AI는 가장 신뢰할 수 있는 좋은 파트너가 될 것입니다.

AI와 함께 일하는 개발자에게 필요한 것은 더 좋은 질문입니다.