아직도 혼자 일하세요? 이젠 AI 팀원과 함께 효율적으로 일하세요. AI 팀원이 다 해줌 - 한빛미디어

AI 팀원이 다 해줌, 챗GPT·퍼플렉시티·코파일럿·캔바·감마·브루 전원 투입! - 기획부터 마케팅까지 한 번에 끝내는 최강 AI 팀 100% 운영법|저자 즉답 오픈카톡방 운영
이나현 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

요즘 뉴스를 보면 매일 나오는 소식이 AI입니다

AI가 어쩌고저쩌고

홀로 일하는 것도 힘든데 AI 뉴스가 귀찮으실 수도 있지만

그런 귀찮은 AI를 팀원으로 만들어서 함께 일해보신다면

AI를 보는 시각이 확 달라지실 거예요

그렇다면 AI를 어떻게 활용해야 할지 모르신 분들을 위해

AI를 어떻게 내 팀원으로 활용해야 할지 고민이시라면

오늘 "AI 팀원이 다 해줌" 책을 통해 AI를 팀원으로 만들어서

효율적으로 일하는 방법을 알려드릴게요

"AI 팀원이 다 해줌" 책은 AI를 활용해 기획부터 마케팅까지 한 번에 끝내는 방법을 알려줍니다

파트는 크게 세 파트로 구성돼있어요

PART 01. AI 팀원 영입과 역할 분담

01. 우선 Ai 팀원을 영입해야 합니다

책에서는 3개의 AI를 팀원으로 영입하는데

1.2 우리 팀에 합류한 AI 팀원 소개

(1) 챗 GPT는 아이디어 발굴 ⋅ 기획서 작성 ⋅ 데이터 요약 ⋅ 콘텐츠 생성을 위해

(2) 코파일럿은 문서 작성 자동화 ⋅ 슬라이드 생성 ⋅ 데이터 정리를 위해

(3) 퍼플렉시티는 시장조사 ⋅ 트렌드 분석 ⋅ 인사이트 리서치를 위해 영입합니다

그렇다면 디자인 팀원도 영입해야겠죠?

1.3 AI 디자인 팀원 소개

(1) 캔바로 템플릿 기반 콘텐츠를 제작하고

(2) 미리캔버스로 카드 뉴스 제작과 인쇄물 제작을 하고

(3) 브루로 자막 생성 ⋅ 숏폼 콘텐츠를 제작하고

(4) 감마로 프레젠테이션 디자인과 카드형 문서를 제작합니다

02. AI 팀원과 협업하기

1장의 팀원 영입에 이어 2장에서는 AI 팀워크를 극대화하는 5가지 전략과 AI 팀원과의 프로젝트를 진행합니다

전략 1_명확한 프롬프트 AI 움직이기

두루뭉술하게 쓰지 않기

전략 2_비판적 시각으로 AI 활용하기

질문을 비판적으로

출처를 비교하며 관점을 확장

맥락에 맞는 질문으로 연결

전략 3_디자인하기 전에 메시지 흐름부터 설계하기

단순 결과만 요청하는 게 아닌 과정과 흐름을 설계 후 요청

전략 4_명확한 맥락과 결과물 구조를 충분히 제시하기

맥락과 구조를 설명한 후 요청

전략 5_확신에 찬 답도 의심하고 검증하라

출처를 명확히 요구

전략 5가지는 AI를 어떻게 잘 활용하는 방법을 배우고

활용 방법을 토대로 프로젝트를 진행하는 장입니다

이렇게 Part 01을 마치고

PART 02.에서는 본격적인 실무 프로젝트에 투입됩니다

03. 기획 총괄로 설득력 갖춘 제안서 작성하는 방법을 배우고

04. 전략 총괄로 퍼플렉시티를 활용해서 데이터 기반 보고서를 만들고

05. 디자이너로 다양한 AI를 활용해 브랜드 콘텐츠를 만들고 시각화합니다

PART 03은 내가 팀장이라고 생각하고 AI TF 팀을 이끌어 A to Z로 프로젝트를 완수하는 챕터입니다

06. 기획부터 홍보, 사후관리까지 하는 장으로 배운 내용을 총정리합니다

6.1 프로젝트 킥오프 ~ 6.7 콘퍼런스 사후 관리까지

친절하고 자세히 예시를 들어 실제 여러분의 업무에 AI를 적용할 수 있도록 합니다

이 책의 타깃은 명확합니다

AI를 활용해 본 적 없는 사람

AI를 들어는 봤지만 어떻게 활용해야 할지 모르는 사람

AI에 관심 있는 사람

AI를 효율적으로 활용하고 싶은 사람

이제 우리는 AI 없이는 살 수 없는 시대를 살고 있습니다.

같은 시간을 일해도 AI를 활용하는 사람과 AI를 활용하지 않은 사람의 일 효율성은 천지차이입니다

자료 찾을 때 몇 년 전까지만 해도 책과 인터넷을 하나하나 뒤져가며 자료를 찾아서 적게는 몇 시간 많게는 며칠 걸렸던 일을

이제는 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok 등등에 질문하면 답이 몇 초 ~ 몇 분 내로 나옵니다

그런 AI를 활용하는데

"AI 팀원이 다 해줌" 책이 딱입니다

"AI 팀원이 다 해줌" 책으로 공부해서

여러분의 업무 효율을 끌어올리시길 바랍니다

[마이리뷰] 머니 트렌드 2026

머니 트렌드 2026 - 위기 속 돈의 흐름을 지배하는 50가지 생존 공식
정태익 외 지음 / 북모먼트 / 2025년 9월

돈의 가치는 점차 약해지고 현금의 힘은 줄어들 것

러닝 랭체인은 이 책으로 공부하자 - 한빛미디어 러닝랭체인

러닝 랭체인 - 랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG, 에이전트, 인지 아키텍처 | MCP 개념부터 서버 구축 및 활용법 특별 수록
메이오 오신.누노 캄포스 지음, 강민혁 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 5월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

안녕하세요! AI 엔지니어링을 공부하는 하루입니다.

요즘 IT 업계에서 가장 핫한 키워드를 꼽자면 단연 LLM(거대언어모델)과 랭체인(LangChain)이에요.

챗GPT가 등장한 이후, 수많은 사람들이 AI의 가능성에 열광했습니다. 하지만 막상 이것을 이용해 '나만의 서비스'를 만들려고 하면 곧바로 벽에 부딪히게 됩니다.

"API를 호출해서 답변을 받는 건 알겠는데, 그 다음은?"

"AI가 내 컴퓨터에 있는 파일을 읽게 하려면?"

"AI가 스스로 인터넷 검색도 하고 계산도 하게 하려면?"

이런 고민을 하고 계신 분들에게 어떤 공부가 필요할지 인공지능에게 물어보면 꼭 나오는 단어가 바로 랭체인입니다.

이제 랭체인은 선택이 아닌 필수입니다. 그리고 그 랭체인을 가장 체계적으로 배울 수 있는 책, 한빛미디어의 <러닝 랭체인(Learning LangChain)>을 소개합니다.

이 서평에서는 단순히 책을 요약하는 것을 넘어, 도대체 랭체인이 무엇이고, 왜 이 책을 통해 배워야 하는지를 중점적으로 이야기해보려 합니다.

랭체인(LangChain), 도대체 무엇인가요?

요리사에게 최고급 식재료(LLM)가 있다고 가정해 봅시다. 식재료가 아무리 좋아도 도마, 칼, 냄비 같은 조리 도구가 없고, 재료를 다듬고 볶는 레시피가 없다면 훌륭한 요리(애플리케이션)를 만들 수 없습니다.

랭체인(LangChain)은 바로 이 '조리 도구 세트'이자 '표준 레시피'입니다.

LLM(식재료): GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 같은 언어 모델

LangChain(조리 도구): LLM과 다른 기능(검색, 계산기, 데이터베이스 등)을 사슬(Chain)처럼 연결해주는 프레임워크

랭체인을 사용하면 단순히 텍스트를 생성하는 AI를 넘어, "외부 데이터를 찾아보고(Retrieval), 기억하고(Memory), 스스로 판단하여 행동하는(Agent)" 지능형 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

왜 많은 책 중에서 한빛미디어의 '러닝 랭체인'일까요?

인터넷에는 이미 수많은 랭체인 튜토리얼이 있습니다. 하지만 기술 블로그나 유튜브 영상들은 단편적인 기능 구현에 치중하는 경우가 많습니다. "코드를 복사해서 붙여넣으니 되더라" 수준을 넘어서려면, 프레임워크의 철학과 전체적인 구조(Architecture)를 이해해야 합니다.

이 책은 그 지점에서 탁월합니다.

1. 파편화된 지식을 하나로 만들어줍니다

랭체인은 업데이트 속도가 매우 빨라서 어제 배운 코드가 오늘 작동하지 않을 수도 있기에 이 책은 빠르게 변하는 문법보다는 변하지 않는 핵심 개념에 집중합니다.

왜 프롬프트 템플릿이 필요한가?

왜 체인(Chain) 구조를 사용해야 하는가?

이러한 'Why'를 해결해주기 때문에, 나중에 문법이 바뀌더라도 쉽게 적응할 수 있는 기초 체력을 길러줍니다.

2. 파이썬(Python) 개발자를 위한 최적의 가이드

이 책은 AI 생태계의 공용어인 파이썬을 기반으로 쓰였습니다.

데이터 분석이나 머신러닝을 공부하셨던 분들이라면 익숙한 문법으로 자연스럽게 랭체인의 세계로 진입할 수 있고,

복잡한 이론보다는 실습 가능한 코드를 통해 개념을 증명하는 방식이라 '손으로 익히는' 공부를 선호하는 분들에게 안성맞춤입니다.

이 책에서 주목해야 할 3가지 핵심 기술

책을 읽으며 꼭 챙겨가야 할 랭체인의 필수를 챕터별로 정리했습니다.

(1) RAG: AI에게 '컨닝 페이퍼' 쥐여주기 (Chapter 2 & 3)

LLM은 학습하지 않은 최신 정보나 회사 내부 문서는 모릅니다.

이때 사용하는 기술이 RAG(검색 증강 생성)입니다.

이 책의 Chapter 2와 3에서는 문서를 AI가 이해하기 좋게 자르고(Chunking), 숫자로 변환하여 저장한 뒤(Embedding),

질문과 가장 관련된 내용을 찾아내는(Retrieval) 전 과정을 상세히 다룹니다.

단순히 문서를 넣는 것을 넘어, 어떻게 해야 더 정확한 문서를 찾아낼 수 있을까?에 대한 엔지니어링적 고민을 해결해줍니다.

(2) 에이전트(Agent): 스스로 생각하고 행동하는 AI (Chapter 6)

이 책의 메인은 단연 Chapter 6의 에이전트 파트입니다.

일반적인 챗봇은 정해진 답변만 하지만, 에이전트는 목표를 달성하기 위해 어떤 도구를 어떤 순서로 쓸지 스스로 결정합니다.

예를 들어 사용자가 "오늘 서울 날씨 검색해서 친구에게 이메일로 보내줘."

에이전트: (1. 검색 도구 실행 -> 2. 날씨 정보 요약 -> 3. 이메일 전송 도구 실행)

이 책은 ReAct 패턴을 통해 AI가 사고(Thought)하고 행동(Action)하며 관찰(Observation)하는 루프를 어떻게 구현하는지 코드 레벨에서 명쾌하게 설명합니다.

(3) 평가와 모니터링: 장난감이 아닌 '제품'으로 (Chapter 10)

데모를 만드는 것과 실제 사용자가 쓰는 제품을 만드는 건 다릅니다.

AI가 엉뚱한 소리(환각)를 하지는 않는지, 답변 속도는 적절한지 어떻게 알 수 있을까요?

Chapter 10에서는 LangSmith 등을 활용해 AI의 답변 품질을 평가하고, 로그를 추적(Tracing)하여 디버깅하는 방법을 다룹니다.

이는 실제 서비스를 운영하려는 개발자에게 너무 중요한 내용입니다.

이렇게 한 달 동안 랭체인 책을 읽고 공부해봤는데요.

LLM 애플리케이션 개발을 시작하려는데 어디서부터 손대야 할지 고민되시는 분들이 많을 텐데요.

아직 정해진 방법론이 없는 새로운 분야이기 때문입니다.

<러닝 랭체인>이 여러분의 공부에 큰 도움이 될 거라고 생각해요.

이 책은 단순히 랭체인 사용법을 알려주는 책이 아닙니다.

LLM이라는 거대한 지능을 어떻게 소프트웨어 아키텍처 안에서 우리가 원하는 대로 제어할 것인가에 대한 답을 찾는 과정입니다.

파이썬을 다룰 줄 알고, 이제는 단순한 데이터 분석을 넘어 AI 서비스를 만들어보고 싶은 분들께 이 책을 추천합니다.

랭체인이라는 강력한 무기를 장착하고, 상상만 했던 아이디어를 현실로 구현해보세요.

여러분의 코딩 여정에 이 책이 확실한 '치트키'가 되어줄 것입니다.

타이탄의 도구들 저자 팀 페리스의 역작 - 지금 하지 않으면 언제 하겠는가

지금 하지 않으면 언제 하겠는가 (리커버 에디션) - 세계 최고 멘토들의 인생 수업
팀 페리스 지음, 박선령.정지현 옮김 / 토네이도 / 2025년 9월

본 서평은 최고의 e북 카페인 네이버 - 디지털 e북 카페 -에서 서적만 제공받은 자유로운 형식의 서평입니다

타이탄의 도구들은 전 세계 베스트셀러로 자기 분야에서 정상에 오른 사람들의 독창적인 성공 노하우가 담겨 있는 책으로 자기 계발 서적을 좋아하시는 분들 중에서는 안 들어 보신 분들이 없을 거예요

타이탄의 도구들을 쓴 팀 페리스 작가의 역작

'지금 하지 않으면 언제 하겠는가는 모르는 분들이 많아서'

소개하려 합니다

아마존 뉴욕 타임스 베스트셀러 1위

관련된 팟캐스트 10억 회 다운로드를 돌파했을 정도로 인기가 있었는데요

이 책은 하버드대 석학부터 글로벌 CEO까지 이 시대 가장 위대한 인생 교사 133명의 지혜와 통찰을 52개의 챕터로 담은 책입니다

각 챕터가 세계 최고의 인생 교사들이 직접 겪은 일들을 설명하며

지혜를 나눠주고 있는 책입니다

제가 좋아하는 챕터 중 하나를 소개하자면

마지막 52챕터 : 너 자신을 알라 입니다

사피엔스의 유발 하라리 작가의 얘기가 나오는데

유발 하라리 작가에게 묻습니다

"나중에 성공에 이르게 해준 실패가 있는가?"

유발 하라리 작가는 히브리어 판 <사피엔스>가 출간되어 이스라엘에서 베스트셀러가 된 후 영어 번역판을 쉽게 낼 수 있을 줄 알았지만 직접 번역해 여러 출판사에 보냈는데 전부 거절당했다고 합니다.

그래서 아마존에 자가 출판 시스템을 이용해 출판했지만 퀄리티가 너무 안 좋아서 몇백 권 밖에 팔리지 않았는데

그 과정에서 출판에서 DIY가 통하지 않는다는 걸 깨닫고 전문가의 도움을 받기로 결정 후 여러 전문가들의 도움을 받아 원고를 다시 쓰고 반복한 후 출판사와 계약이 이뤄졌고 영국 출판시장 최고 에이전시에 홍보를 맡긴 덕에 <사피엔스>가 글로벌 베스트셀러가 될 수 있었다고 합니다

유발 하라리가 젊은 독자들에게 해줄 수 있는 조언은 기술을 너무 믿지 말라고 얘기합니다

기술이 목적을 대신 지정하고 노예로 만들 수 있다고

그렇게 되지 않기 위해선 '나 자신에 대해 잘 알아야 하는 수밖에 없다고' 조언합니다

내가 누구이고 어떤 삶을 원하는지 알아야 한다고 말이죠

52챕터를 짤막하게 소개했지만

이렇게 자기 분야에서 정상에 오른 성공한 사람들의 이야기가 담겨 있는

팀 페리의 '지금 하지 않으면 언제 하겠는가' 책은

지금 인생의 길에서 방황하시는 분들이 계시거나

성공한 사람들은 어떤 방법으로 최고의 삶을 만들고 있는지 궁금하신 분들

모두에게 '지금 하지 않으면 언제 하겠는가' 책을 추천하고

마지막으로 책에 나오는 문장 하나를 소개하고 마무리하겠습니다

"탁월한 결과를 얻으려면, 결과에 상관없이 시간에 투자해야 한다" - 전 세계 베스트셀러 <콰이어트> 저자 - 수전

이제는 AI 엔지니어링이다 - AI 엔지니어링

AI 엔지니어링 - 파운데이션 모델을 활용한 시스템 설계부터 개선까지, AI 앱 개발 원스톱 가이드
칩 후옌 지음, 변성윤 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 9월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

ChatGPT가 등장한 이후, AI는 더 이상 연구실의 실험 대상이나 특정 인들의 전유물이 아닙니다. 누구나 GPT-4, Claude, Llama 같은 파운데이션 모델을 API 하나로 사용할 수 있는 시대가 왔습니다. 하지만 "API를 호출하는 것"과 "실제로 사용자에게 가치를 주는 AI 서비스를 만드는 것" 사이에는 큰 차이가 있습니다. 칩 후옌의 『AI 엔지니어링』은 바로 그 차이를 좁혀주는 실전 가이드입니다.

전통적인 ML 엔지니어링과 무엇이 다른가?

이 책의 1장은 AI 엔지니어링이 기존 머신러닝 엔지니어링과 어떻게 다른지 명확하게 정리합니다. 전통적인 ML이 데이터 수집부터 시작한다면, AI 엔지니어링은 제품 요구사항을 먼저 이해하고 모델을 그에 맞게 적응시키는 방식입니다. 이는 단순한 순서의 변화가 아니라, 사고방식 자체의 전환입니다.

저자는 AI 엔지니어링 스택을 세 계층으로 나눕니다: 애플리케이션 개발, 모델 개발, 인프라. 이 구조를 이해하면 "내가 지금 어떤 레벨의 문제를 다루고 있는가"를 명확히 파악할 수 있습니다.

2장: 파운데이션 모델의 기초부터 탄탄하게

2장에서는 마스크드 언어 모델, 자기회귀 언어 모델, 자기지도학습 같은 핵심 개념들을 다룹니다. 단순히 "GPT가 뭐다"라는 표면적 설명이 아니라, 이런 모델들이 왜 대규모 데이터셋을 필요로 하는지, 데이터의 품질이 모델 성능에 어떻게 직접적인 영향을 미치는지를 설명합니다. 특히 실제 학습 데이터에 포함된 클릭베이트, 허위정보, 음모론 같은 문제들을 어떻게 필터링해야 하는지도 다룹니다.

3-4장: 평가의 중요성 - AI가 많이 쓰일수록 더 중요해진다

AI가 많이 사용될수록 치명적인 실패가 발생할 기회도 많아지므로, 평가의 중요성이 더욱 커진다고 저자는 강조합니다. 

3-4장에서는 오픈엔디드 모델을 평가하는 다양한 방법론을 다루는데, 특히 최근 급성장하고 있는 "AI-as-a-judge" 접근법을 상세히 설명합니다.

단순히 정확도 숫자 하나로 모델을 평가하기보다 생성형 AI의 출력물은 정답이 여러 개일 수 있고, 창의성, 유용성, 안전성 등 다양한 측면을 고려해야 합니다. 이 장은 여러분이 만든 AI 챗봇이 "정말 잘 작동하는가"를 어떻게 판단할지 구체적인 방법을 제시합니다.

5-10장: 실전 기술의 모든 것

책의 후반부는 실제 AI 애플리케이션을 만드는 데 필요한 모든 기술을 단계별로 다룹니다.

5장 프롬프트 엔지니어링은 단순한 프롬프트 작성 요령만을 알려주기보다 시스템 프롬프트, 사용자 프롬프트, 도구 프롬프트의 우선순위와 역할을 설명하고, 컨텍스트 길이 제한(1천~100만 토큰) 안에서 어떻게 효과적으로 정보를 배치할지를 다룹니다.

6장 RAG와 에이전트는 여러분의 프로젝트에 직접적으로 도움이 될 부분입니다. 

RAG(검색 증강 생성)는 외부 데이터를 모델에 연결하는 핵심 기술로, 회사 작업 데이터를 챗봇에 연결하는 여러분의 업무와 정확히 일치합니다. 저자는 단순히 "RAG를 쓰세요"가 아니라, 청킹 전략, 임베딩 선택, 검색 최적화까지 실무에서 마주치는 구체적인 문제들을 다룹니다.

7장 파인튜닝에서는 LoRA 같은 효율적인 파인튜닝 기법을 설명하고, 언제 프롬프트 엔지니어링으로 충분하고 언제 파인튜닝이 필요한지 판단 기준을 제시합니다.

8장 데이터셋 엔지니어링은 합성 데이터 생성, 데이터 증강, 데이터 품질 관리 등을 다루며, 제한된 데이터로도 좋은 성능을 내는 방법을 알려줍니다.

9장 추론 최적화는 레이턴시와 비용이라는 두 가지 병목을 해결합니다. 양자화, 증류, 병렬화 같은 기법들을 통해 M1 맥북에어 같은 제한된 환경에서도 효율적으로 모델을 실행하는 방법을 배울 수 있습니다.

10장 AI 엔지니어링 아키텍처는 전체 시스템 구조와 사용자 피드백 수집을 다루며, 프로덕션 환경에서 AI 서비스를 어떻게 설계하고 운영할지를 보여줍니다.

이 책은 어떤 사람들에게 추천할 수 있을까요

1. 개발 인턴으로 일하는 여러분처럼, 실전 프로젝트를 진행 중인 분들

책의 구조가 실제 프로젝트 흐름과 정확히 일치합니다. 요구사항 분석 → 모델 선택 → RAG 구축 → 평가 → 최적화 순서로 읽으면, 여러분의 5개월 인턴 프로젝트를 체계적으로 완성할 수 있습니다.

2. API 호출은 할 줄 아는데, 그 다음이 막막한 개발자들

"OpenAI API를 호출했는데, 이제 뭘 해야 하지?"라는 질문에 대한 완벽한 답을 제공합니다.

3. AI 스타트업 팀원들

저자가 NVIDIA, Snorkel AI, Netflix에서 일하고 스타트업을 창업한 경험을 바탕으로, 제한된 리소스로 최대 성과를 내는 실용적인 전략들을 공유합니다.

4. 기술 공부를 이제 막 시작한 학생들

파이썬만 조금 할 줄 안다면 충분합니다. 책은 기초 개념부터 차근차근 설명하며, 복잡한 수학보다는 실용적인 구현에 초점을 맞춥니다.

개인적으로 생각하는 이 책의 특별한 점은

이 책은 O'Reilly 플랫폼에서 출시 이후 가장 많이 읽힌 책이며, 중국어, 프랑스어, 일본어, 한국어, 폴란드어, 러시아어로 번역되고 있습니다. 이는 단순한 인기가 아니라, 전 세계 AI 엔지니어들이 이 책의 가치를 인정한다는 의미입니다.

저자는 1,200개 이상의 레퍼런스와 1,000개 이상의 GitHub 저장소를 참고했으며, 각 장마다 실제 케이스 스터디를 제공합니다. 이는 튜토리얼 책이 아니라 프레임워크 책입니다. "이렇게 코딩하세요"가 아니라 "이런 질문을 던지며 최선의 해결책을 찾으세요"를 알려줍니다.

AI 기술은 빠르게 변화하지만, 좋은 AI 애플리케이션을 만드는 원칙은 변하지 않습니다. 『AI 엔지니어링』은 유행을 좇는 책이 아니라, AI 엔지니어로서 갖춰야 할 본질적인 사고방식과 체계적인 접근법을 알려주는 책입니다. 모든 AI 개발자 지망생들에게 이 책은 최고의 투자가 될 것입니다.