AI가 다 해주는 시대, 개발자는 뭘 알아야 할까 — AI 시대의 엔지니어링 전략

[전자책] AI 시대의 엔지니어링 전략 - 코드를 넘어 제품의 성공까지 설계하는 개발자의 사고법
드류 호스킨스 지음, 조쉬(김승권) 옮김 / 한빛미디어 / 2026년 8월

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

요즘은 AI한테 딸깍딸깍 몇 마디만 하면 코드가 뚝딱 나오는 시대입니다.

저도 AI 엔지니어로 취업을 준비하면서 AI의 도움을 받아 코드를 짜다 보니, 문득 이런 생각이 들 때가 있습니다.

"그럼 엔지니어는 이제 뭘 해야 하지? 코드 짜는 손은 이제 AI가 대신해주는데, 나는 뭘로 경쟁력을 만들어야 하지?" AI가 구현은 다 해준다면, 개발자에게 남는 진짜 일은 뭘까 라는 궁금증에서

[AI 시대의 엔지니어링 전략]을 읽게 됐습니다.

<시나리오 하나로 시작된 이야기>

책은 첫 장부터 아주 인상 깊은 이야기로 시작합니다. 똑같은 기능을 만드는데, 시나리오 없이 개발했을 때와, 시나리오를 쓰고 개발했을 때를 나란히 비교해서 보여주는 부분이었습니다.

실제 시나리오 없이 개발할 때는 결국 제 마음대로 "이렇겠지, 저렇겠지" 하고 제 기준으로 판단해서 만들게 됩니다. 부트캠프에서 프로젝트를 진행할 때 만드는 데 급급해서 시나리오를 만들지 않고 진행한 적이 있었습니다. 저희 팀은 계획을 세워 이때까지 해야겠다고 생각하고, 개발자인 제 머릿속에만 있는 그림으로 기능을 만들었는데 다른 조원들에게 받은 피드백이 안 좋았습니다.

그런데 시나리오를 먼저 써놓고 가상의 고객을 설정해서 개발을 하면, 자연스럽게 고객의 시선에 초점을 맞추게 되고, 그 결과 고객에게 훨씬 더 좋은 경험을 줄 수 있다는 걸 알았습니다.

저희 조도 그 당시 안 좋은 피드백을 받고 고객의 관점에서 프로젝트를 다시 바라보는 시간을 갖게 됐고, 계획을 세워 프로젝트를 전면 수정한 뒤 시나리오를 설정해서 진행했더니 우수상을 받게 됐습니다.

(사실 그때는 이런게 시나리오인지 몰랐지만 지금 와서 보니 저희 조가 시나리오를 세운거였습니다 이래서 배워야하나 봅니다 ^^;)

책은 이 시나리오가 단순한 아이디어 메모가 아니라, 사용자 인터뷰를 담아내고, 제품의 빈틈을 드러내고, 심지어 테스트 역할까지 한다고 설명하고 있습니다.

그리고 마지막엔 이 시나리오에서 "핵심 해답"을 뽑아내는 법까지 차근차근 짚어줍니다. 시나리오를 쓸 때 핵심은 딱 하나, 고객의 입장에서 생각하기였습니다.

< 하나의 원칙이 책 전체를 관통합니다 >

책을 계속 읽으면서 놀란 건 이 '고객(사용자) 중심으로 생각하기'라는 원칙이 1장에서 끝나지 않았다는 점입니다.

예를 들어 '전달' 파트에서는 내가 만든 제품을 개발자 스스로 먼저 써보는 '도그푸딩'이 나옵니다.

도그푸딩이란 팀원이 자기 제품을 직접 쓰는 걸 말하는데요, 제품 출시 전 베타테스터를 구하기 어렵기 때문에 도그푸딩으로 검증을 하는 겁니다.

저도 지금 개인 프로젝트를 하고 있는게 가장 어려운 것중 하나가 피드백 받는 겁니다.

부트캠프를 다녔을때나, 인턴십 할때는 주변 동료에게 피드백을 받을 수 있었는데, 개인프로젝트를 진행하다보니 피드백을 받을 수가 없는 게 너무 아쉽더라구요

책에서는 이렇게 말합니다.

"제품 설계와 개발 전 과정에서, 여러분의 제품을 직접 쓰고 제품에 압박을 가할 방법을 끊임없이 찾으세요. 그래야 제품이 실제 사용 환경을 견뎌낼 수 있고, 마찰 로그는 동료에게서 실행 가능하고 솔직한 경험 피드백을 얻어내는 훌륭한 방법입니다."

베타테스터를 구하기 어렵다면 도그푸딩을 통해 테스트를 하고, 마찰 로그로 동료들에게서 솔직한 피드백을 받아 개선해야 한다고 말하고 있습니다.

그다음 '발견' 파트에서는 '페르소나'라는 도구로 이어집니다.

"소프트웨어 팀은 자신들이 목표로 삼는 페르소나 리스트를 갖추고 있어야 합니다. 그 페르소나는 사용자의 배경과 동기에 관한 디테일을 담고, 그들이 커뮤니티에 가져다주는 가치를 드러내야 하는데, 이러한 페르소나는 초기에 누구와 대화할지 정할 때, 또 나중에 여러 제품·아이디어를 검증할 때 결정적입니다."

그리고 신기하게도, 가장 딱딱하고 기술적일 것 같은 마지막 장, '프로덕트 아키텍처'에서도 똑같은 원칙이 다시 등장합니다. 이 장에서는 사용자 중심 사고를 바탕으로 한 시스템 설계를 프로덕트 아키텍처 영역에 통합한 뒤, 프로덕트 아키텍처 역량을 쥐면 더 전략적이고 자신 있는 선택을 하게 되고, 사용자는 더 편하고 집중해서 서비스를 사용할 수 있게 된다고 말합니다.

시나리오를 쓰는 법(1장)에서 시작해서, 사용자를 안내하는 법, 제품을 직접 써보는 법, 진짜 타깃을 찾는 법, 그리고 가장 기술적인 시스템 아키텍처 설계까지 — 이 책은 처음부터 끝까지 "사용자 시선으로 생각하기"라는 딱 하나의 원칙을 서로 다른 각도에서 반복해서 보여주는 책이었습니다. 챕터마다 새로운 개념이 나오는 것 같지만, 결국 하나의 원칙 "고객의 입장에서 생각하라"로 이어지고 있어서 좋았습니다.

이런 분께 추천합니다

무작정 코드부터 짜고 나서 "어, 이게 아닌데" 하고 다시 갈아엎어 본 경험이 있는 개발자라면, 이 책이 그 이유를 정확히 짚어줄 거예요. 저처럼 부트캠프나 팀 프로젝트에서 혼자만의 기준으로 기능을 만들었다가 팀원들에게 안 좋은 피드백을 받아본 분이라면 특히 공감하며 읽으실 수 있습니다.

또 AI 시대에 개발자로 첫 커리어를 시작하려는 취업 준비생분들께도 추천하고 싶습니다. AI가 구현을 대신해줄수록, "무엇을 왜 만들어야 하는가"를 판단하는 능력이 오히려 더 중요해지는데, 이 책은 그 판단력을 시나리오, 페르소나, 도그푸딩 같은 구체적인 방법으로 훈련시켜 주기 때문이에요.

한빛미디어 소개에 따르면 이 책은 원래 초·중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 쓰였다고 하는데, 실제로 읽어보니 코딩 실력보다 "생각하는 방식"에 초점이 맞춰져 있어서, PM이나 기획자 없이 개발자가 기획까지 함께 고민해야 하는 소규모 팀이나 스타트업에서 일하는 분들께도 잘 맞을 것 같습니다.

[100자평] 투자에 대한 생각

투자에 대한 생각 - 월스트리트가 가장 신뢰한 하워드 막스의 20가지 투자 철학
하워드 막스 지음, 김경미 옮김 / 비즈니스맵 / 2012년 9월

예약도서로 받은 책인데 책 내용은 좋지만 누가 버린 걸 보낸 것 같은 표지에 화가 남
돈 내고 새 책 샀는데 중고거래로 헌 책 산 것 같이 갈라져 있는 표지

[마이리뷰] 투자에 대한 생각

투자에 대한 생각 - 월스트리트가 가장 신뢰한 하워드 막스의 20가지 투자 철학
하워드 막스 지음, 김경미 옮김 / 비즈니스맵 / 2012년 9월

불황이 진짜 경험

클로드 활용법, 이 책 한 권으로 종결 - 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

[전자책] 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인 - 문서 작업부터 대시보드 제작까지, 지금 바로 시작하는 업무 자동화 ㅣ 누구나 프로처럼 실전 AI
클리커 외 지음 / 한빛미디어 / 2026년 6월

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

AI 4대장이 있습니다.

GPT, Gemini, Perplexity 그리고 오늘의 주인공인 Claude입니다.

Claude에 대해 짧게 소개하자면 만든 회사 이름은 Anthropic입니다.

Anthropic은 OpenAI(GPT 회사)의 연구 부사장이었던 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 안전·정책 부문 부사장인 그의 여동생 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)를 중심으로 두 사람과 함께 나온 동료들이 설립한 회사입니다.

Claude는 Anthropic에서 개발한 모델 이름이자 제품명입니다

Claude는 개발자들 사이에서만 알려졌었지만

올해 초 Claude Cowork 가 개발되면서 이제 개발자가 아닌 분들도 모두 사용하는 Claude가 됐습니다

이제는 아는 사람들이 가장 자주 사용하는 Claude, 어떻게 사용할 수 있을까요?

오늘 Claude를 잘 사용하기 위한 필독서 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인을 소개하려 합니다.

Claude는 4개로 나눌 수 있습니다.

Claude: 채팅, 질의응답

Claude Cowork: 파일 편집 등 업무 처리

Claude Code: IT 작업을 자연어로 요청 및 실행

Claude Design: 디자인 시안과 슬라이드 제작

일반적으로 사무직으로 일하시는 분들이 접근하기 쉬우니

제가 사무직으로 일한다고 가정하고 책을 통해 어떻게 클로드를 활용할 수 있을지 적어볼게요

우선 나에게 맞는 작업 탭을 골라야 합니다.

작업 탭을 설정하면

가장 쉽게 사용할 수 있는 것 중 하나는 문서 PDF 요약입니다.

사내 문서 중에 내가 숙지해야 할 문서들이 있을 텐데 그걸 일일이 확인하려면 몇 시간이 걸리지만 클로드를 사용하면 단 몇 분 만에 문서를 확인 후 요약 그리고 정리까지 할 수 있습니다.

단, 기밀 PDF라면 데이터 학습 토글을 끄고 채팅에서 지우면 30일 안에 지워지기 때문에 비공개 자료는 개인 정보와 학습 설저 확인하기 토글을 끈 뒤 확인하시는 게 좋습니다.

익숙해지실 때까지는 기밀문서보다는 기본적 문서만 요약해 보시길 권장합니다.

이제 요약을 했다면

그 문서를 토대로 문서를 자동 생성할 수 있게 하는 방법도 알아야겠죠

이번에는 코워크를 활용합니다.

코워크 탭에서 새 프로젝트를 생성하고

처음부터 시작하기를 누른 후

새 프로젝트 시작하기에서 이름, 지침, 프로젝트 위치를 선택하고 만들기를 누르면

코워크를 사용할 수 있게 됩니다

코워크를 위해 만들어진 폴더 위치에 내가 요약했던 PDF를 넣고

프롬프트를

"이번에 다음 PDF를 토대로 요약본을 작성해서 발표해야 하는데, PDF를 확인 후 PPT 5장 정도의 발표 자료로 만들어줘"라고 프롬프트를 입력하면

코워크가 내가 넣은 PDF를 확인 후 발표 PPT까지 만들어 줍니다.

너무 편하죠?

내가 PDF 읽고, 요약하려면 몇 시간 걸릴 일을 코워크를 사용하면 단 몇 분 만에 발표 자료가 완성됩니다.

이때 중요한 건 만들어진 걸 그냥 사용하기보다는

내가 마지막 담당자로서 무조건 확인하는 자세가 필요합니다.

AI를 여러분의 업무를 효율적으로 도와주는 도구일 뿐 마지막 결정은 사람이 해야 한다는 걸 잊지 마세요

이번에는 클로드를 활용해서 초안을 작성해 볼게요

클로드에 초안 프롬프트를 작성합니다

"다음 주 토요일 어린이 도예 체험 수업 안내문을 써줘."라는 문장이 예시 문장이지만

여러분의 상황에 맞게 작성하면 됩니다.

기획실 직원이라고 생각하고 초안 프롬프트를 작성해 보겠습니다.

다음 주 월요일 주간 회의 때 제출할 초안 작성해 줘

날짜: 2026년 6월 27일 (토)

시간: 오전 9시 ~ 10시

장소: 기획실

대상: 기획실 직원들

정원: 10명

회의 내용: 지난주에 기획했던 내용들을 토대로 진행해야 해

기획 내용 1. A 사업 10명 ~ 20명으로 확장

.

.

.

이렇게 초안을 작성 후 입력하면

이미지 느낌의 초안이 완성됩니다.

초안이 완성되면

내가 원하는 내용을 수정하면 됩니다.

예를 들어 장소가 기획실이 아니라면 다시 장소를 변경해 주거나

PDF가 아닌 docs 파일로 만들고 싶으면 docs 파일로 만들어 달라고 해서

그 안에서 수정하던지 클로드로 수정하면 됩니다

마지막으로 클로드가 잘하는 바이브 코딩으로 나만의 업무 도구 만들기를 예시로 들어보겠습니다.

우선 내가 무엇을 만들지 정해야 합니다

그 과정은 여러분만 알 수 있습니다

여러분이 클로드와 대화를 해보면서 무엇을 만들지 정한 후

저라면 이렇게 만들어 볼 것 같아요

"매주 판매되는 내용이 담긴 서류가 있는데 그걸 넣으면 자동으로 서류를 정리해서 각 제품 판매별로 정리하고 막대그래프로 변환시켜서 보여주는 프로그램을 만들고 싶어"

라고 프롬프트를 입력하면

만약 서류가

6월 1주 차 판매량

연필: 50

사과: 30

지갑: 10

수박: 80

이런 식의 내용이 담긴 서류라면

우선 PDF를 읽고 데이터를 확인 후 막대그래프로 만들어 줄 겁니다.

그걸 확인 후 여러분의 입맛에 맞게 수정하면

나만의 프로그램이 만들어지는 거죠

오늘은 사무직 직원을 예시로 들어서

클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

책에 대해 소개해 봤습니다

만약 여러분이 코딩을 하고 싶다면 클로드 코드를 디자인 작업을 하고 싶다면 클로드 디자인을 사용해서 멋진 결과물을 만들 수 있습니다.

코딩을 모르고 디자인을 몰라도 말이죠

모든 내용은 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인 책에 들어가 있습니다

책은 540페이지 일정도로 많은 내용들이 들어가 있거든요

저는 클로드를 제대로 활용할 줄 안다고 생각했지만 이렇게 다양하게 활용할 수 있는 건 책을 통해 알게 된 것 같아서 클로드 사용 중에 막히는 일이 생기면 책을 지속적으로 찾아보면서 활용할 것 같아요

여러분 중 클로드를 제대로 활용하고 싶으신 분들이라면

클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

책을 추천합니다.

만들고 끝이 아니다, LLM은 운영이 시작이다 - LLMOps 완벽 가이드

LLMOps 완벽 가이드 - 생성형 AI 도입을 위한 운영 전략, 조직 구조, 도구 활용까지
아비 아리안 지음, 박조은.박주환 옮김 / 한빛미디어 / 2026년 5월

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

AI Engineer가 되겠다고 부트캠프를 다녔습니다.

데이터 사이언스, AI 모델링. 모델을 학습시키고, API에 연결하고, RAG도 구성해봤고, 뭔가를 만들 수 있게 됐다는 느낌이 들었어요.

그러던 중 취업 준비를 하면서 고민이 생겼습니다.

"나는 지금 뭘 하고 있는 걸까?"

만드는 법은 배웠는데, 만든 다음이 안 보였습니다. 실제 서비스로 올리면 무슨 일이 생기는지, 그때 나는 어떤 역할을 맡을지, 어떻게 유지하는지. 어제까지 잘 되던 프롬프트가 오늘 이상한 답변을 하면 뭘 해야 하는지(실제 경험..), 토큰 비용이 예상보다 많이 나오면 어디서부터 들여다봐야 하는지. 환각이 생겼을 때 무엇을 확인하고, 측정해야 하는지 몰랐습니다.

부트캠프, 강의, 책에서도 아직 거기까지는 알려주지 않았고, 공부를 하고 개인 프로젝트를 하면서 고민하던 것들이 있었습니다.

그러던 중 'LLMOps 완벽 가이드' 책을 읽게 됐습니다.

LLMOps 완벽 가이드는 1장, 2장에서부터 개념을 잡아줍니다.

LLM이 뭔지, DevOps·MLOps·LLMOps가 어떻게 다른지, AI Engineer와 LLMOps 엔지니어의 역할은 어떻게 나뉘는지.

저는 이 경계를 항상 어렴풋이만 알고 있었는데, 읽으면서 LLMOps가 뭔지 확실히 알게 됐습니다.

그리고 2장에서는 LLMOps 엔지니어를 채용하는 방법을 설명하는 부분인데, 후보자 역량 목록이 나옵니다.

파이토치, JAX, 양자화, 데이터 드리프트, 클라우드 배포, 쿠버네티스, 테라폼까지 갖춰야 할 게 이렇게 많구나 싶었습니다.

심지어 면접 단계도 나와요. 초기 심사, 기술 평가, 시스템 설계, 행동 역량 면접까지. LLM 관련 직군으로 취업하시는 분들에게는 너무 좋은 챕터였습니다.

3·4장에서 LLM 기반 애플리케이션 구조와 데이터 파이프라인을 다루고,

5·6장에서는 파인튜닝, RAG 자동화, API 배포로 이어집니다.

7·8장은 평가와 보안. 응답 품질을 어떻게 측정하는지, 환각을 어떻게 다루는지, 프롬프트 인젝션 같은 보안 위협은 어떻게 막는지.

9장에서는 A/B 테스트, 자동 프로비저닝, 분산 컴퓨팅 전략까지 나옵니다.

그리고 10장은 LLMOps 엔지니어로 성장하는 방법으로 마무리됩니다.

LLM 서비스의 처음부터 운영·미래까지. LLMOps의 전체 그림이 한눈에 보이는 책이었습니다.

이 책이 제안하는 LLMOps의 핵심은 네 가지입니다.

1. 신뢰성

2. 확장성

3. 견고성

4. 보안

그냥 작동하는 서비스가 아니라, 안정적으로 운영되는 시스템을 만드는 것.

이 틀이 머릿속에 자리 잡고 나면 LLM 서비스를 운영하려는 분들에게는 공부하는 방향 자체가 달라집니다.

저의 목표는 AI Engineer지만, 이 책에서 AI Engineer를 준비하는 저한테도 직접 도움이 된 챕터들이 있었습니다.

4장은 LLM 데이터 엔지니어링. 데이터를 어떻게 관리해야 하는지, 전통적인 ML 파이프라인과 LLM 파이프라인이 어떻게 다른지, 훈련 흐름이 어떻게 구성되는지 알 수 있었고,

5장은 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝. 원샷, 퓨샷, 사고의 사슬 프롬핑부터 RAG 구성 방식까지, 실제로 쓰고 있는 기술들이 왜 그렇게 작동하는지 이해할 수 있었습니다.

7장은 LLM 성능 평가. 수동 평가와 자동 평가의 차이, LLM으로 LLM을 평가하는 방식. 개인 프로젝트에서 모델 결과를 어떻게 판단해야 할지 늘 막막했는데, 이 장을 읽고 기준이 생겨서 좋았습니다.

LLMOps가 목표가 아니어도 괜찮습니다.

AI 서비스를 만들고, 고민하는 사람이라면 이 책에서 분명히 자기 것을 찾게 될 거라고 생각됩니다.

이 책을 다음 분들에게 추천합니다.

LLM을 써본 적 있는데 운영이 어떻게 돌아가는지 알고 싶으신 분들,

생성형 AI를 조직에 도입하려는 기획자나 실무자. 그리고 저처럼 AI Engineer , LLMOps 엔지니어를 목표로 공부하는 취준생분들에게 'LLMOps 완벽 가이드' 추천합니다.