질문의 기술

질문의 기술 - 성공은 내가 던진 질문에서 시작된다
야마구치 다쿠로 지음, 김수경 옮김 / 레몬한스푼 / 2026년 5월

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

나는 아침마다 직원들을 대상으로 교육을 한다. 하지만 예전과 다르게 교육에 집중하는 태도가 다르다. 매일 교육을 하는 주체가 달라지지만 직원들의 교육 태도가 쉽게 달라지지 않는다. 가르치는 사람의 문제도 있겠지만 배우는 사람의 태도에 큰 문제가 있다고 생각한다. 교육을 마치면 반드시 질문을 하라고 하지만 실제로 질문하는 사람은 많지 않다. 제대로 듣지 않았으니 무엇을 질문할 것인가?

필자의 말처럼 질문을 잘 하려면 잘 들어야 한다. 잘 듣고 무엇을 질문해야 할지 고민해야 한다. 아무 생각없이 막 던지는 질문은 상대방에게 피해를 주고, 스스로도 얻는 것이 하나도 없게 된다. 질문하는 자신의 상태를 잘 파악해야 좋은 질문도 가능하다. 나는 무엇을 모르고 있는지, 왜 이 질문을 하는지, 어떻게 질문해야 수준높은 질문을 할 수 있는지 고민한다.

질문을 잘하는 질문력은 AI로 많은 일들을 순식간에 해내는 지금 더 필요하다. 똑같은 문제에 대해 어떻게 질문을 하느냐에 따라 그 결과는 하늘과 땅 차이가 난다. AI를 활용할 때는 프롬프트를 통해 우리가 의도하는 결과를 AI에게 전달한다. 하지만 막연하게 전달하는 것보다 구체적인 지침을 주는 것이 훨씬 고급스러운 결과를 얻을 수 있다.

필자는 작가이자 컬럼니스트, 인터뷰어로서 매년 300명 이상을 대상으로 컨설팅을 제공하고, 100회 이상의 강연을 한다. 자신의 경험을 토대로 질문력은 타고 나는 것이 아니라 후천적인 노력으로 갈고닦을 수 있는 기술이자 마음가짐이라고 강조한다. 크게 8가지 파트에 걸쳐서 질문하는 기술을 소개하고, 마지막에는 우리의 인생을 바꿀 수 있는 질문을 다룬다. 누군가의 인생을 바꿀 수도 있는 질문들을 마주하는 법을 배운다.

AI, 그것도 생성형 AI를 열심히 배우고 있는 나에게 가장 필요한 부분은 파트 7번의 '생성형 AI를 완벽하게 다루는 질문 기술'이다. 생성형 AI 활용의 대원칙은 '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'이다. 쓰레기가 맛있는 음식으로 되돌아 나올 수는 없는 법이니까. 동일한 생성형 AI를 사용하는 사람마다 질이 전혀 다른 결과물이 나오는 것은 바로 이 질문력에 달려 있다.

생성형 AI가 이해할 수 있는 질문은 프롬프트 설계로부터 시작한다. 어떻게 질문을 설계하느냐에 따라 생성형 AI의 잠재력을 깨울 수도 있다. 처음 생성된 답변을 그대로 사용하기보다 여러 번에 걸쳐서 다듬으면 더 좋은 결과물을 기대할 수 있다. 생성형 AI 결과물의 가치를 더 높이는 완성형 질문 기술이 궁금하지 않는가?

AI는 기본적으로 할루시네이션이라고 하는 환각 증상을 보인다. 진짜가 아닌 것을 진짜로 알려주는 일들이 자주 있다. 따라서 논리를 의심하고, 출처를 검증하는 것이 중요하다. 추가로 글쓴이의 관점을 벗어나 읽는 이의 관점에서 글을 수정하라는 질문을 던지면 결과는 좀더 사용자 친화적으로 바뀐다. 첫 지시문에 이어 추가적으로 되묻는 기술이 결과물의 품질을 결정하는 것이다.

이제는 좋은 질문이 좋은 결과를 만든다는 사실을 잊지말고, 생성형 AI의 결과물 창출에 적극 활용하고자 한다.

인간실격도감

인간실격도감
박우진 지음 / 모티브 / 2026년 5월

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

우리 주위에 갑자기 이상한 사람들이 많아졌다. 가끔은 내가 이상한 건지, 그들이 이상한 건지 헷갈리는 경우가 많다. 다수결의 원칙이 다 맞는 것은 아니지만 현재는 그나마 가장 안전한 판단 수단이라 여겨서, 다른 사람의 의견을 참고하기도 한다. 내가 이상하다고 생각하는 것들이 남들도 이상하게 생각하는지 참고하여 내 의견을 만들어가는 식이다.

왜 우리 주위에 갑자기 이상한 사람들이 많아진 것일까? 아니면 원래부터 이상한 일들이 갑자기 표출되는 것일까? 그 이유는 잘 알 수 없지만 이 책은 우리 주위의 이상한 일들에 대해 논한다. 어떻게보면 누군가에게는 너무나 당연한 것들일지도 모른다. 내가 이해를 못하는 경우에 세대 차이라거나 꼰대라는 말로 위협을 당할지도 모른다. 하지만 이 책에 나온대로 그것은 '인간 실격'에 해당한다고 본다.

우리 주위에서 일어나는 이상하지만 솔직한 이야기 49가지를 정말 낙서같은 그림과 통찰력 있는 스토리로 펼쳐낸다. 누구나 그릴 수 있을것 같은 그림에 담긴 인생의 지혜와 통찰은 그 깊이를 알 수 없다. 평소에 내가 생각했던 것들도 있고, 새롭게 깨우치게 하는 것들도 있다. 세상사에는 정답이 있을 수 없겠지만 인간의 도리는 있다고 생각한다. 인간의 도리를 다시 한 번 돌아볼 수 있게 만드는 재미 있는 만화를 통해 오늘 하루도 반성해본다.

나의 어머니는 82세이시고, 전라도 시골에 홀로 살고 계신다. 주위에 큰 형님이 계셔서 거의 매주 찾아뵙고 있어서 안심이 되지만 정작 나는 1년에 2~3번 밖에 뵙지 못했다. 작년부터 갑자기 어머니를 더 자주 뵈어야겠다는 생각이 들어서 매월 1회 이상은 찾아뵐려고 노력한다. 하지만 이것도 그다지 만족스럽지 않다. 횟수도 그렇고 어머니를 돌보는 것도 그렇다.

필자의 그림에서 보듯이 어머니는 늘 아들 걱정을 하면서 오래 망설이다 연락을 한다. 하지만 무심한 아들은 어머니의 마음도 모르고, 일상적인 일로 바쁘다는 핑계를 댄다. 친구들이랑은 여행도 자주 가고, 시간도 자주 내지만 어머니에게는 그렇지 않다. 연락도 안하고 찾아뵙지도 않는다. 예전의 내가 그랬다. 무엇이 그렇게 바쁜지 연락도 안하고 찾아뵙지도 않았다. 이제는 안다. 어머니가 건강하게 살아계실 날이 얼마남지 않았다는 것을.

짧은 만화 속에 담긴 나와 가족들, 특히 부모님에 대한 단상이 나를 더 반성하게 한다. 너무나 당연하다고 생각했던 일들, 주위에 이해되지 않는 일들에 대해 다시 생각해보게 하는 책이다. 머리 아프지 않고 편하게 읽을 수 있는 마음을 울리는 책이다.

바이브 코딩 with 구글 안티그래비티

바이브 코딩 with 구글 안티그래비티 - 코드 한 줄 몰라도 내 손으로 만드는 12가지 웹/앱 서비스
노성환 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 4월

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

생성형 AI 기술이 발전하면서 예전에는 상상만 했던 일들이 현실로 일어나고 있다. 심지어 상상조차 할 수 없었던 일들을 AI의 도움으로 만들어가고 있다. 글쓰기, 이미지 생성, 동영상 제작 등 다양한 작업을 할 수 있도록 도와주는 AI의 기술은 지금도 끝을 모르고 매일 달라지고 있다. 특히 코딩 분야의 발전은 그 속도를 따라잡기에 거의 불가능해 보인다. 코딩은 이제 오래도록 배우고 발전시키기보다 AI의 어깨에 올라타는 것이 훨씬 효율적이고 발전 가능성이 높아 보인다.

코딩을 배운 적이 없는 사람도 원하는 웹이나 앱을 만들어낼 수 있는 서비스들이 많다. 그 중에서도 초보 중의 초보들이 가장 편하게 접할 수 있는 서비스가 바로 구글 안티그래비티이다. 하지만 어떤 가이드 없이 도전하기에는 여전히 벽이 높다. 혼자서 독학해보려고 인터넷의 바다를 헤맸지만 쉽지 않다. 그러던 차에 정말 나같은 초보를 위한 <바이브 코딩 구글 안티그래비티>라는 책을 만났다.

코딩 언어를 몰라도 웹이나 앱을 만들 수 있는 기술을 바이브 코딩이라 한다. 느낌만 알면 흐름을 설계해서 만드는 것이다. 이 바이브 코딩을 가장 쉽게 시작할 수 있는 프로그램이 바로 구글 안티그래비티이다. 개발자들이 보면 너무 쉽겠지만 비개발자인 일반인들이 활용하기에 더할 나위없이 친절하고 완벽한 안내서라 할 수 있다.

바이브 코딩과 안티그래비티에 대한 기본지식부터 혼자서 사용할 수 있는 프로그램으로 시작한다. 간단한 웹사이트나 모바일 앱을 개발하면서 코딩의 개발 흐름을 배울 수 있도록 구성했다. 다음 단계는 네트워크를 이용해서 여러 명이 사용할 수 있는 소통 프로그램을 만든다. 마지막으로 배운 기술들을 갈고닦아 실제로 상용화할 수 있는 서비스까지 따라가보자.

기존의 프로그래밍 교재는 코드 전체를 담아야 해서 초보들이 보기만해도 막막했다. 대학교 시절에 C언어를 배우려고 했던 한 경영학도는 그렇게 프로그램 언어 배우기를 포기했다. 하지만 바이브 코딩은 그런 복잡한 코드는 실려 있지 않다. 다만 코딩의 흐름과 아이디어 중심으로 안내한다. 필자는 계속적으로 단계별로 어떻게 개발하고 흐름이 어떻게 이어지는지 강조한다. 즉 바이브 코딩의 핵심은 아이디어와 개발의 흐름인 것이다.

초보자들이 따라하기 쉽도록 페이지마다 친절한 설명이 따르고, 더불어 실습을 할 수 있는 자료들이 첨부되어 있다. 자기 소개 페이지 만들기를 따라해 보았다. 요즘 세대들은 취업을 할 때도 자신의 포트폴리오로 SNS를 홍보하거나 자신만의 소개 페이지를 만든다. 안티그래비티의 화면에서 Editor의 사용법을 익히는 것이 중요하다. 프로젝트 폴더를 생성해서 개요와 기능 명세서 작성을 배운다.

코드 대신 프롬프트를 입력하고 결과물을 확인한다. 특히 중간 단계에서 '수락'을 요구하는 일들이 많은데 처음에는 그냥 수락하라고 한다. Agent의 응답을 확인하면서 순차적으로 만들어가는 과정이 체계적이면서 재미가 있다. 이 과정을 거친 과거 프로그래머들의 노력에 저절로 경의를 표하게 된다. 복잡한 과정이 이렇게 단순화된 것이 얼마나 다행이고 감사한지 모르겠다.

다만 프로젝트의 내용과 기능 명세서가 책에서 요구하는 것과 조금 달라서 당황스러웠는데 핵심 내용만 유사하면 문제가 없다고 한다. 요구 조건에 따라 코드를 구현하고 실행 및 테스트로 이어지는 과정이 스스로 프로그래머가 된 듯한 착각을 일으킨다. 코드 실행 및 테스트, 그리고 웹사이트에 배포하는 것까지 모든 과정이 흥미롭고 흥분된다. 좀더 자세히 살펴보고 책에 없는 내용들도 만들어보고자 한다.

반도체 딥다이브

반도체 딥다이브 - 투자자를 위한 반도체 밸류체인 이해와 슈퍼사이클 올라타기
Pazz 지음 / 라디오북(Radio book) / 2026년 5월

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

대한민국의 주식시장은 큰 변혁의 기로에 서 있다. 코스피 4,000을 넘어서고 숨가쁘게 8,000고지 앞에 섰다. 코스피 5,000까지는 삼성전자와 하이닉스가 주도하는 반도체 주도 증시였다면 지금은 다른 산업들도 고르게 성장하는 탄탄한 주식시장을 형성하고 있다. 그럼에도 불구하고 반도체 슈퍼사이클을 선도하는 삼성전자와 하이닉스의 기여를 무시할 수는 없다.

코스피 8,000을 넘어 코스피 10,000 시대를 전망하는 전문가들이 많다. 불과 몇 년 전만 해도 코스피가 3,000을 넘지 못하고 헤매고 있었다. 지금은 정부의 주식시장 친화정책 및 반도체 슈퍼사이클로 인해 추가 상승을 예상하고 있다. 주식시장 펀더멘털 자체가 이미 선진국 수준에 근접해 있기 때문에 추가 상승의 여지가 충분하다는 것이다. 지금도 경쟁력이 있지만 향후에도 지속적인 경쟁력을 발휘할 반도체 분야의 지식이 필요한 타임이다.

필자는 반도체 시장에서 직접 실무를 경험한 전문가로 지금은 반도체 중심의 포트폴리오로 100억원 이상의 자금을 굴리는 슈퍼개미이다. 일찍부터 반도체 시장에 대한 높은 이해도를 바탕으로 메모리 시장이 주기적인 상승과 하락을 거듭하는 사이클을 바탕으로 움직인다는 사실을 간파했다. 그래서 어느 정도 예측이 가능하고, 사이클에 대비한 투자가 가능했다고 한다.

자신의 믿음을 토대로 반도체 사이클에 투자했고, 1년에 30억 이상의 수익을 올린 성공 경험을 했다. 반도체 관련 투자를 하면서 관련 지식 없이 투자를 반복하는 사람들을 보면서 반도체에 대한 지식을 제대로 전달하고자 이 책을 썼다. 반도체 산업 전반의 기술이나 밸류체인에 대한 최소한의 지식을 알려주고 싶어한다. 더불어 밸류체인 안에서 각 회사들의 역할을 제대로 이해하기 위해서도 이 책이 필요하다.

반도체에 대한 기본 지식, 메모리 반도체와 비메모리 반도체의 차이, 반도체 산업에서의 밸류체인, 특히 공정별 밸류체인과 비즈니스 모델별 밸류체인에 대한 깊은 이해가 필요하다. 반도체 산업은 공정이 표준화되어 있어서 한 번 제대로 이해하면 반도체 투자에 대한 이해도가 크게 상승할 것이다. 또한 이 기술들을 토대로 업계를 선도하는 국내외 반도체 기업들의 특징과 대표 기술들을 소개한다.

기본적인 반도체 기술, 반도체 산업에 대한 이해를 바탕으로 주식 투자를 할 수 있도록 안내한다. 특히 반도체 슈퍼사이클에 대한 일반적인 상식과 다른 숨겨진 이면을 들여다본다. 필자가 100억원의 자산을 일구어낸 자신만의 전략을 실전매매 사례를 통해 검증한다.

보통 주식 전문가들은 분산투자를 통해 리스크를 분산하라고 한다. 필자는 오히려 주식에 대한 지식이 적은 투자자들의 경우에는 분산투자보다는 잘 아는 소수 종목에 집중하라고 말한다. 여러 종목을 매수해서 관리하는 것은 ETF에 투자하는 것이 더 나을 수 있다는 조언을 건넨다. 차라리 특정 분야에 대한 집중을 통해 중장기적인 투자 전략을 가져가는 것이 낫다는 생각이다.

필자는 특정 종목에 투자하기 전에 반드시 최소 몇 달 전부터 종목에 대한 자료 조사를 한다. 일반인들처럼 즉흥적인 투자는 하지 않는다. 최소한의 시간 투자와 관심이 필요하다는 지론이다. 해당 비즈니스에 대한 이해도가 높아지고, 대략적인 미래 사업 방향이 그려질 때 투자를 시작한다. 나를 포함한 개인 투자자들이 반드시 따라야 할 전략이라고 생각한다. 그 외에도 개인 투자자가 슈퍼 개미가 될 수 있는 필살기를 배울 수 있다.

혁신의 방정식

혁신의 방정식 - 세상을 바꾼 12개의 공식
카르노(장기현) 지음 / 처음북스 / 2026년 5월

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

나는 미국의 대표 시인인 로버트 프로스트의 시, <가지 않은 길>을 좋아한다. 인생의 수많은 선택과 그에 대한 아쉬움, 그리고 가보지 못한 길에 대한 미련 등과 같은 내용이 마음에 든다. 오랜만에 특이한 주제의 책을 선택했는데 이 책을 읽으면서 프로스트의 <가지 않은 길>이 계속 머리를 맴돌았다. 이 책의 주제와 관련이 많다는 생각을 해본다.

기술의 발전으로 인해 사회에 혁신이 발생할 때마다 변화를 거부하는 사람과 받아들여서 적응하는 사람들이 생겨났다. 기술이라는 도구가 발전할 때 그 도구가 작동하는 방식을 제대로 이해한 사람은 똑같은 갈림길에서도 전혀 다른 선택을 한다. 기술을 빨리 배우고 남들이 보지 못하는 길을 찾아 또 다른 혁신의 길을 뚫는다. 결국 기계를 부순 자가 아니라 기계를 만든자가 세계를 설계했다는 필자의 말을 이해할 수 있다.

제1차 산업혁명 때 배틀에서 증기기관으로, 그리고 다시 전기로 혁명이 이어졌다. 이후 컴퓨터의 등장과 인터넷의 발전은 인류가 지금까지 겪어보지 못한 혁신을 경험하고 있다. 하지만 최근에 비약적인 발전을 이룬 AI 기술 혁명은 지금까지의 혁신에도 불구하고 전혀 상상할 수 없는 세계로의 진입을 유도하고 있다. 이런 시기에 우리는 기술을 거부할지 말지를 고민할 것이 아니라 어떻게 활용할지 고민해야 한다.

기술의 발전은 혁명으로 이어지고, 그 혁명은 매번 사회에서 많은 것들을 빼앗아갔다. 하지만 사라진 것들이 남긴 빈자리에는 기존보다 더 많은 새로운 것들이 자리를 채웠다. 그렇게 인류는 발전하고 지금에 이르고 있다. 세계가 한계에 봉착할 때 그 방식을 찾는 방식이 수학과 과학이라는 방정식을 통했듯이 미래를 만들어가는 근본원리를 풀어보는 <혁신의 방정식>을 배워보자.

나는 요즘 AI 지식을 배우느라 하루가 짧다. 과거에 머리로만 생각했던 아이디어, 디자인 등을 이제는 생각만 하면 글쓰기 하나로 바로 실현 가능하기 때문이다. 머리로 생각하는 아이디어를 구조화할 수 있다면 구현도 가능한 시대가 되었다. 바로 이것이 생성형 AI의 힘이다. 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 모델로 시작된 지금의 인공지능의 비약적인 발전의 역사는 내일조차 예측 불가하도록 만들고 있다.

이후 거대언어모델(LLM)이 GPT-4를 통해 상용화되면서 우리의 일상은 완전히 바뀌게 된다. 기존의 지식을 토대로 발견하는 시대를 벗어나 이제는 자체적으로 생성하는 시대가 되었다. 문제는 질문하는 형태에 따라 답변의 질이 달라지고 있다는 것이다. 인간의 고유 영역으로 여겨졌던 창의성 부분에서도 지금은 기계가 더 앞선다는 생각이 든다. 사고의 영역뿐 아니라 사고의 과정, 깊이 등도 나를 넘어섰다.

이제는 창조는 인간의 고유영역이 아니다. 인간은 AI라는 창조의 도구를 갖추어서 더 발전할 준비를 하고 있다. 기계가 이해할 수 있는 기계어 차원이 아니라, 기계는 이제 인간의 언어를 이해하기 시작했다. 이제는 기계와 인간이 대화할 수 있는 시대가 된만큼 기술의 혁신은 더 빨리 다가올 것이다. 앞으로 거대한 기계 조직에 맞서 어떤 방향으로 사용할 것인가에 대한 고민을 해야할 타이밍이 오고 있다. 이제는 AI는 선택의 문제가 아니라 필수 기본기라는 사실을 이해하고 나의 역할을 고민해야 할 것이다.