회의 방식에 대한 생각

우리가 일을 할때 의사 소통 방식에는 두 가지 주요 방식이 있다. 

첫 번째는 동기식 의사소통으로, 모든 이해 관계자가 동시에 상호 작용을 해야 한다. 이 방식은 대면 회의, 화상 회의, 전화 통화가 포함된다.

두 번째 방식은 비동기 방식으로, 발신자가 메시지를 전달하고 수신자가 준비되면 읽을 수 있다. 이 방식에는 메모, 메신저 그리고 이메일이 있다.

어떤 의사 소통 방식이 더 나을까요? 이 간단한 질문에는 복잡한 답이 필요하다.

비동기 방식의 좋은 점은 물류 비용이 낮다는 것이다. 정보를 보내거나 질문을 하고 싶을 때, 생각나는 대로 바로 이메일을 보낼 수 있다. 과거 이메일이 나타난 초기에는 실용적이고 빠른 비동기 메시징이 “생산성 향상의 묘책”으로 여겨지기도 했다.

비동기 소통의 단점은 역설적이게도 그 순간에 너무 쉽게 사용할 수 있다는 점이다. 그래서 받은 편지함에 무질서한 스레드가 난무하기도 한다.

이런 상황으로 인해 업무 시간 중 더 많은 시간을 메시지 모니터링에 할애해야 했다. 나 같은 경우도 평균 10분마다 이메일이나 채팅을 확인한다. 이런 모든 상황으로 인해 발생하는 인지적 부담은 사람들을 지치게 만들기도 한다.

동기식 의사 소통의 가장 큰 장점은 전달 효율성이다. 실시간 대화는 정보 밀도가 높기에 비교적 짧은 시간내에 많은 양의 세부 사항을 전달하거나 이해시킬 수 있다. 10분간의 대화는 수십개의 메시지를 주고 받는 것과 같은 효과를 낼 수 있다.

그러나 정보 효율성은 물류 부담으로 상쇄된다. 5분 대화만으로 문제를 해결하거나 명확하게 설명하는 것이 가능할진 모르지만, 어쩌다보면 “이 회의는 이메일로 할 수 있었는데!” 라는 말이 나오기도 한다.

이 두 가지 서로 다른 의사소통 방식의 장단점을 강조하는 것은 단순히 현대 업무에 대한 이해를 높이는 것 이상의 의미를 지닌다. 이런 특수성에 대해서 우리가 간과했을지도 모른다.

동기식 상호작용을 살펴보면, 정해진 시간내에 불필요한 시간 낭비를 피하면서 실시간 상호작용의 정보 밀도를 활용할 수 있는지 여부가 중요하다. 이렇게 생각하면 명확한 해결책이 도출된다.

예를 들어 매주 여러 차례의 단기 회의를 계획한다. 회의에서 논의해야 할 사항을 미리 정의하고, 다음 정기 회의에 대한 항목들을 미리 정의하면 된다. 이렇게 하면 고정된 일정 약속 수를 줄이면서 매주 수백 건의 방해 메시지를 줄일 수 있다.

위의 예는 동기성의 힘을 활용하면서도 최악의 상황을 피할 수 있도록 해준다. 목표는 모든 회의를 이메일로 만드는 것이 아니라, 캘린더에 등록되는 회의 중 불필요한 회의의 비율을 줄이는 것이다.

기술 편의성이 우리의 업무, 생활 그리고 서로의 관계에 미치는 영향은 복잡하다. 도구에 대한 통제력을 강화하기 위한 의미 있는 진전을 이루려면 미묘한 차이들을 이해해야 한다.

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AI가 당신의 삶을 더 나쁘게 만든 방법

인터넷에서 재미있는 글을 발견했기에 여기에 옮겨본다.

저자는 AI에 대해서 풍자를 한 것이기에 너무 심각하게 받아들이지 말라고 했다. 이것을 고려해서 글을 읽었으면 좋겠네요. 재미로 읽어보시죠. :)

AI가 우리의 삶을 더욱 악화시킨 5가지 방법

AI 시대가 온다고 했을 때, 우리는 더 나은 것을 상상했다. 회의도 줄고, 힘든 일도 줄고, 여유있는 시간을 가질 거라 생각했다. 그러나 여전히 보고서를 작성해야 하고, 회의에도 참석해야 한다.

AI 도구들은 디자인, 코드 작성, 디버깅, 카피라이터 등을 이미 학습했다. 아주 뛰어나지 않더라도 가격만 저렴하다면 상관없는 사람들에게는 괜찮은 도구이다. 그동안 이런 일들은 사람이 해왔지만, 이제 이 일은 환각증상이 있는 기계에게 맡겨지고 있다.

AI는 경영진을 천재라고 생각하게 만들었다.

경영진들은 AI를 좋아한다. 도움 없이 이메일도 쓸 수 없는 사람들에게는 AI는 마치 코카인과 같다. 그들은 AI를 예산 삭감, 팀 재편 그리고 인간은 줄이고 미래에 펼쳐질 “전략적 변화”를 정당화하는 기적의 도구로 여긴다.

이해하지도 못하는 도구로 대체하고, 효과가 없으면 당신 탓으로 돌린다. AI는 상사를 더 똑똑하게 만들지 않는다. 오히려 위험한 존재로 만든다.

이제 당신은 지구 전체와 경쟁해야 하고 로봇과도 경쟁하고 있다.

예전에는 특정 문제에 대해 끊임없이 생각하고 행동하는 사람이 경쟁자였다. 하지만 이제는 ChatGPT에 접속하는 사람들 그리고 경영진이 선호하는 AI 스택, 24시간 쉬지 않고 일을 처리하는 AI 덕분에 더 적은 비용으로 빠르게 일을 처리해 줄 것이다.

이런 상황에서 당신이 해야 할 일은 도구에 프롬프트를 추가하고 결과를 지켜보는 것이다. 당신의 일이 더 이상 가치를 창출하는게 아니기 때문이다. AI가 법적 조치를 초래할 만큼 엄청난 환각을 보지 않도록 하는게 당신의 일이다.

AI는 업무량을 줄이지 못했다.

AI가 지루한 것들을 없앨 거라고 했다. 사람은 “더 창의적이 될 거야!”라고 했고, “전략에 집중할 시간을 갖게 될 거야!”라고 했다.

거짓말이다. 이제 당신은 더 많은 일을 하게 된다. “AI가 도움이 된다.”는 이유로 5배 더 많은 결과물을 내야 한다는 기대를 받는다. “AI가 프로세스 속도를 높여준다.”는 이유로 더 많이, 더 빨리 일해야 한다는 기대를 받는다. “AI가 몇 가지 문제를 찾아냈다.”는 이유로 더 높은 품질의 결과물을 내야 한다는 기대를 받는다.

당신은 자유롭지 않다. 예전에는 팀원들이 나눠서 하던 업무에 쫒겼는데, 이제는 더 이상 팀이 없다. “AI 강화”라는 말의 의미는 “이제 세명 몫의 일을 하게 되지만, 임금 인상은 안 해 줄 거야”라는 뜻이다.

그럼에도 당신은 AI에 흥분하고 있다고 가정해야 한다.

이건 가스라이팅이다.

링크드인의 모든 사람들은 얘기한다. “AI는 선물이다.” “그냥 받아들여!” “거부하면 뒤쳐질 뿐이야!” 그리고 당신은 분기별로 해고되는 동료들을 지켜봐야 한다. 하지만 그렇다고 해서 짜증난다고 말할 수 는 없다. “적극적으로 참여해야” 한다.

휴게실에서도 불평할 수 없다. AI가 감시할 테니까. 커피 머신이 엿듣고 있을지도 모른다.

우리는 놀림을 받았다.

AI는 우리의 구세주가 아니었다. 주주들의 절박함과 기술 우월주의에 사로잡힌 자존심이 조종하는 트로이 목마였다. 그들은 해방을 약속했다. 하지만 우리가 얻은 것은 노동의 모든 문제점을 가속화하는 것이었다. 단지 더 빠르고, 더 멍청하고, 고통을 나눌 사람이 줄어들었을 뿐이다.

그럼에도 우리는 여기에 있다. 여전히 일을 하고, 여전히 저임금이다. 그리고 지금은 표절 자체가 혁신이라고 생각하는 로봇에 의해 점차 사라지고 있다.

이게 일의 미래라면, 어쩌면 기계가 일을 대신해야 할지도 모른다. 그러면 적어도 우리는 마침내 쉴 수 있겠지.

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업무에서의 AI

하버드 경영 대학원에서 연구한 결과에 따르면, AI를 활용하는 사람들은 사람으로 구성된 팀과 동등한 성과를 내고, 더 긍정적인 감정을 느낀것으로 나타났다.

내용을 요약하면,

AI를 사용하는 개인은 AI를 사용하지 않고 팀으로 일하는 것과 동일한 수준의 성과를 보였다고 한다. 이는 AI 인간 협업의 특정 이점을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다. AI를 활용하면 문제 풀이에 소요되는 시간이 단축되고 더 좋은 결과물을 생성하는 것을 언급하고 있다.

AI를 사용하지 않는 경우에는 R&D 전문가는 기술 관점을 비즈니스 전문가는 비즈니스 지향적인 제안을 하는 경향이 높은데, AI를 사용하는 전문가들은 배경에 상관없이 균형 잡힌 솔루션을 제시할 수 있음을 보여줬다고 한다. 특히, 배경 지식이 없는 사람들도 AI의 도움을 받아 좋은 퀄리티의 결과물을 내놓을 수 있었다.

AI와 협업하는 것이 사람과 협업하는 것과 차이점은 더 긍정적인 정서적 반응을 유도 했다는 점이다. 즉, 문제에만 집중하기 좋은 정서를 가지게 한다.

위 연구는 AI 단순히 도구로써 사용되는 것을 넘어, 조직 내 협업의 본질과 전문성 발휘 방식을 재편할 잠재력이 있음을 보여준다. “사이버네틱 팀원”으로써 AI는 문제를 해결하려는 사람과 동적으로 상호 작용하기에, 향후 조직이 업무 프로세스를 재고할 수 있도록 만들 거라 생각된다.

현재 팀내에서 AI 활용을 많이 하고 있기에., 생산성에 관심이 많다. 지금 시점에서 보면, 우리는 사람과 AI 중 하나는 선택하는 것이 아니라, AI를 활용하여 강화할지 아니면 활용하지 않고 뒤처질지를 선택해야 한다.

대부분의 사람들은 새로운 도구에 대해서 회의적인 태도를 보인다. 그리고 새로운 도구로 인해 고용 시장이 악화되고 타격이 생길 수 있다고 생각한다. 나도 이 의견에는 동의한다. 이미 많은 기업이 해고를 하고 있기에 AI 기반 효율성에 대한 전망은 전문가의 필요성이 줄어들 것이라는 우려를 불러 일으킨다. 이런 우려는 전략적 사고 없이, 프로세스 전문가, 코더 등으로 스스로를 포지셔닝해 온 실무자들에게는 매우 심각할 것이다.

그러나 한편으로는 인터넷이 그랬듯이 AI가 업무의 기반이 된다면 얼리 어답터들은 성공할 것이다. 그리고 잘 활용하는 전문가들에게는 저비용 고수익 전략이 될 수 도 있다.

현재 내가 몸담고 있는 팀은 MVP로 제품을 만들고, Agile하게 업무를 진행한다. 위 연구에서 내가 관심이 가는 부분은 AI 자체에 의한 대체가 아니라, AI를 사용하는 사람들끼리의 경쟁이다. 일부 전문가가 AI를 활용하여 다른 전문가가 몇 시간씩 걸리는 작업을 단 몇 분만에 처리할 경우, 그 성과 차이가 상당해진다는 사실이다. 이 연구는 AI가 전문 지식을 없애는 것이 아니라 오히려 재분배한다는 것을 보여주었다.

이제까지 우리는 계산기부터 엑셀, 프로그래밍, 프로젝트 관리툴 등을 이용하여 역량을 강화해왔다. AI도 이런 툴 사용에서 벗어나는 것이 아니라 클래식의 연장선이라는 것을 보여준다. 하지만, 아직 제한 사항도 존재한다. 인간적 연결과 심리적 안전망을 구축할 순 없다.

위 연구는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 강화하는 “사이버네틱 팀원” 역할을 한다는 증거를 제시한다. 아마도 팀과 개인의 역할을 구성하는 방식에 대해서 고민하게 만들 것이라 생각한다.

애자일의 강점은 적응력이다. AI를 무시하는 것은 그 원칙에 위배된다. 그래서 AI를 빠르게 도입하고 먼저 써보면서 “더 빠르게, 함께 가치를 제공”이라는 목표에 다가가면서 미래를 대비한 경험을 구축하는것이 좋지 않을까 생각이 든다.

이런 행위의 대가는 바로 당신의 경쟁력이다. 작게 시작하고, 자주 실험하고, AI가 반복적인 업무와 일상적인 업무를 처리하게 하고, 당신은 조금 더 의미 있는 일에 집중해야 한다.

이러한 접근 방식은 이번 변화를 헤쳐나가는 데 큰 도움이 될 것이다.

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컴퓨터가 글자를 다루는 방식과 인코딩의 역사

우리가 컴퓨터 화면으로 보는 모든 글자는 사실 컴퓨터 내부에서 숫자로 저장되고 처리된다. 컴퓨터는 '가', '나', '다' 같은 글자 자체를 이해하는 것이 아니라, 미리 정해진 약속에 따라 글자에 부여된 숫자 코드를 가지고 인식한다. 이렇게 글자에 숫자를 할당하고 디지털 형태로 표현하는 규칙을 '인코딩'이라고 하고 컴퓨터가 다룰 수 있는 글자들의 모음을 '캐릭터셋'이라고 부른다.

처음 컴퓨터가 등장했을 때, 주로 영어 알파벳만 사용했다. 이때 만들어진 약속이 ASCII 코드이다. 하지만 컴퓨터가 전 세계로 퍼지면서 각 나라 언어를 표현해야 할 필요가 생겼다. 한국에서는 한글을 컴퓨터로 다루기 위해 KS X 1001이라는 국가 표준을 만들었다. 이 표준에는 자주 쓰는 한글 2,350자와 일부 한자가 포함되어 있다.

EUC-KR은 이 KS X 1001 표준을 따르는 인코딩 방식 중 하나이다. 영어는 1바이트로, 한글은 2바이트로 표현한다. 과거 유닉스 시스템이나 웹 환경에서 한글을 표시하는 데 많이 사용되었다. EUC-KR은 KS X 1001에 있는 글자만 표현할 수 있다. 시간이 지나면서 KS X 1001에 없는 현대 한글 글자들은 문제가 되었고, 이를 해결하기 위해 더 많은 한글을 담은 CP949 같은 확장 인코딩이 나오기도 했다.

하지만 나라마다, 시스템마다 다른 인코딩을 사용하면서 문제가 발생했다. 서로 다른 인코딩 시스템끼리 데이터를 주고받을 때 글자가 깨지는 현상이 자주 일어났다.

이런 문제를 해결하기 위해 전 세계 모든 문자를 하나의 기준에 담으려는 국제 표준인 유니코드(Unicode)가 나왔다. 유니코드는 문자에 고유한 번호를 부여한다. 이 유니코드를 컴퓨터에서 실제로 저장하고 통신하기 위한 방식이 여러 가지 있는데, 그중 가장 많이 쓰이는 것이 UTF-8이다. 

UTF-8은 영문은 1바이트, 한글은 3바이트 등으로 글자에 따라 필요한 바이트 수가 달라지는 방식을 쓴다. ASCII와 호환되고 모든 유니코드 문자를 표현할 수 있어서 현재 디지털 환경의 표준이 되었다.

EUC-KR을 계속 사용할 때 생기는 문제들

현재 시스템이 EUC-KR 인코딩을 사용하고 있다면 여러 가지 어려움이 생긴다. 가장 큰 문제는 모든 한글을 표현하지 못한다는 점이다. 

EUC-KR은 과거 표준에 있는 글자만 지원한다. 그래서 현대 한글이나, 옛 한글, 또는 이모지처럼 유니코드에만 있는 글자들은 표현할 수 없다. 사용자가 이런 글자를 입력하면 글자가 깨지거나 물음표로 보이고, 데이터에 오류가 생긴다.

이것은 곧 데이터의 신뢰성을 떨어뜨린다. 시스템이 지원하지 않는 글자가 들어오면 데이터가 잘못 저장되거나 아예 사라질 수 있다. 이렇게 망가진 데이터는 나중에 원래대로 되돌리기 매우 어렵다.

또한, 대부분의 새로운 시스템은 UTF-8을 사용한다. EUC-KR 시스템은 다른 시스템과 데이터를 주고받기 어렵다. 웹페이지에서 글자가 깨지거나, 외부 서비스와 데이터를 연동할 때 인코딩 때문에 문제가 발생한다. 시스템이 UTF-8을 사용하는 다른 시스템과 원활하게 연결되지 못하고 고립되는 것이다.

개발자들도 EUC-KR 때문에 일을 하는 데 어려움을 겪는다. 글자를 처리하거나 외부 기능을 가져다 쓸 때마다 인코딩 변환 문제를 신경 써야 한다. 예상치 못한 오류를 찾고 해결하는 데 시간이 많이 걸린다. 이는 개발 속도를 늦추고 시스템을 관리하는 데 비용을 더 들게 한다.

EUC-KR은 더 이상 발전하지 않는 옛날 기술이다. 이것을 계속 사용하면 최신 기술을 도입하기 어렵고, 나중에 인코딩 문제를 해결하기 위한 작업이 훨씬 더 복잡하고 힘들어질 수 있다.

일반적인 회사들은 어떻게 하고 있을까?

대부분의 회사들은 이미 EUC-KR 같은 옛날 인코딩에서 UTF-8로 시스템을 바꾸는 작업(마이그레이션)을 진행했다. UTF-8은 전 세계 표준이고 모든 글자를 표현할 수 있어서, 시스템을 더 안정적으로 만들고 다른 시스템과 잘 연결될 수 있게 해 주기 때문이다.

현재 EUC-K을 사용하고 있는 회사가 있다면 앞으로 나아가야 할 방향은 시스템을 UTF-8로 바꾸는 계획을 세우고 실제로 진행해야 한다.

이 작업은 간단하지 않다. 데이터베이스부터 애플리케이션 프로그램, 그리고 관련 시스템 설정까지 모두 바꿔야 한다. 하지만 꼭 필요한 작업이다. 시간이 걸려도 계획을 잡고 진행해야 한다.

어떻게 준비해야 할까?

먼저, 현재 시스템에서 EUC-KR이 어디에 쓰이고 있는지, 어떤 데이터가 영향을 받을지 정확히 파악해야 한다. 그리고 UTF-8로 바꾸는 작업이 왜 필요한지사람들에게 잘 설명하고 이해를 구해야 한다.

이어서 마이그레이션 계획을 꼼꼼하게 세운다. 작업을 어떻게 할지, 얼마나 시간이 걸릴지, 어떤 문제가 생길 수 있고 어떻게 해결할지 등을 정한다. 작업을 시작하기 전에 반드시 모든 데이터를 안전하게 백업해야 한다.

실제로 시스템을 바꾸기 전에, 실제와 똑같은 테스트 환경에서 바꿔보는 연습을 여러 번 해야 한다. 데이터가 제대로 바뀌는지, 프로그램이 잘 작동하는지 확인한다.

마이그레이션 작업을 할 때는 데이터베이스 인코딩을 바꾸고, 데이터를 변환하며, 프로그램을 수정하고, 시스템 설정을 변경한다. 이 과정에서 시스템이 잠시 멈출 수도 있다.

작업 후에는 시스템이 제대로 바뀌었는지, 글자들이 깨지지 않고 잘 보이는지, 모든 기능이 정상적으로 작동하는지 철저하게 확인한다. 문제가 생겼을 때 원래대로 되돌릴 수 있는 계획도 준비해 두는 것이 좋다.

EUC-KR에서 UTF-8로 바꾸는 것은 시간과 노력이 많이 드는 일이다. 하지만 이것은 시스템을 더 좋게 만들고, 앞으로 생길 수 있는 더 큰 문제를 막으며, 새로운 기술을 받아들이고 서비스를 발전시키기 위해 꼭 필요한 과정이다. 

지금 겪는 문제를 해결하고 미래를 준비하기 위해, UTF-8 전환을 목표로 삼고 차근차근 준비를 시작해야 한다.

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코드 바깥의 임팩트

개발자의 가치는 단순히 코드를 얼마나 잘 짜는지에만 있지 않다. 그 코드가 팀, 조직, 그리고 시장에 어떤 파장을 일으키는지, 얼마나 오래 살아남는지를 말해야 한다. 이 글은 DZone의 “Scaling Impact Beyond Code”를 참고하여 작성되었다.

코드를 넘어서

개발자라면 누구나 “좋은 코드”를 추구한다. 간결하고, 유지보수가 쉽고, 테스트가 잘 된 코드. 하지만 “임팩트 있는 개발자”가 되는 것은 다른 차원의 문제다. 코드 그 자체가 아니라, 코드가 세상에 미치는 영향, 그리고 그것을 지속 가능한 방향으로 확장해 나가는 과정이 중요하다.

한국의 개발문화는 빠르다. 한국 IT 기업의 제품은 출시도, 업데이트도 속도가 다르다. 그런데 그 속도감 속에 숨은 중요한 사실이 있다. 코드보다 빠르게 “사람”이 움직여야 한다는 점이다.

임팩트 확장

개발자들은 종종 “개발 실력”이란 단어 앞에서 스스로를 평가절하하거나, 반대로 과대평가하기도 한다. 하지만 실력은 단지 레벨업의 지표일 뿐이다. 정말로 중요한 것은, 그 실력이 팀에 어떤 방향을 제시하고, 어떤 구조를 만들며, 어떤 문제를 해결했는가에 있다.

임팩트를 확장하려면 세 가지가 필요하다:

• 기술 리더십

• 시스템적 사고

• 조직과의 접점

코드 한 줄에 집착하기보단, 기능 하나가 고객의 여정을 어떻게 바꾸는지 고민할 때, 개발자는 “기술자”에서 “설계자”로 진화한다.

팀워크

한국은 수직적인 문화가 여전히 개발조직에 남아 있다. 직급보다 나이가 중요하고, 대화보다 지시가 앞설 때도 있다. 하지만 코드의 생명력은 “커뮤니케이션”에 있다.

기술적 선택은 결국 합의의 산물이다. 데이터베이스를 고르고, 프레임워크를 바꾸고, API 스펙을 정의하는 순간마다 우리는 사람과 사람 사이의 합의를 코딩한다.

회고를 하고, PR 리뷰에 진심을 담고, 문서에 정성을 더하는 이유는 간단하다.

“코드를 이해하는 건 기계지만, 코드를 지속시키는 건 사람”이기 때문이다.

스케일이 아니라, 방향

많은 개발조직이 “스케일”을 이야기한다. 트래픽, 사용량, 서버 수 등 그러나 코드의 임팩트를 스케일로만 측정한다면 진짜 중요한 걸 놓칠 수 있다.

“지금 내가 만든 기능이 팀의 다음 분기 로드맵을 더 빠르게 만들 수 있을까?”

“내가 작성한 문서 하나가 신입 개발자 onboarding 시간을 줄였을까?”

“그 작은 유틸 함수가 다른 팀의 반복 업무를 자동화했을까?”

이런 질문이 바로 “임팩트”를 코드 바깥으로 확장하는 시작점이다.

개발문화에 남겨진 여백

근데 솔직히 한국에서 개발자들한테 “임팩트 키워봐”라고 하면 피식 웃을지도 모른다. 야근하다가 커피나 한 잔 더 마시는 게 현실적인 목표인 경우도 많다. 특히 중소기업이나 SI 업계에선 “스케일링? 그거 먹는 거임?” 할 정도로 여유가 없다. 그래도 작은 변화부터 시작할 수 있다.

예를 들면, 내가 짠 코드라도 문서화를 해놓는 거다. 한국 개발 문화에서 문서화가 좀 약한 편인데, 이거 하나만 잘해도 나중에 동료들이 고마워한다. 아니면 코드 리뷰 시간에 “이렇게 하면 더 나을 것 같아요” 하고 의견 내는 것도 방법이다. DZone에서도 비슷한 이야기를 한다. 작은 습관 하나가 결국엔 큰 차이를 만든다.

한국의 개발자들은 충분히 빠르다. 이제는 그 속도에 방향성을 더할 시간이다. 기술이 아니라 팀을 설계하고, 코드가 아니라 시스템을 만들어야 한다. 우리의 커밋이 조직 문화를 바꾸고, 리뷰 하나가 개발자 생태계를 성장시킨다.

“Scaling Impact Beyond Code” 에서 던지는 메시지는 단순하다. “너의 영향력을 키워봐”라는 거다. 한국에서 개발자로 살면서 바빠 죽겠어도, 가끔은 멈춰서 생각해보면 좋다. 내가 짠 코드가 팀에, 회사에, 아니면 사용자한테 어떤 가치를 주고 있는지 말이다. 그리고 그걸 조금 더 키울 방법은 뭔지 고민해본다.

작게 시작해도 괜찮다. 팀 회의에서 한 번 더 의견 내거나, 블로그에 내가 고민한 기술 문제 정리해서 올려도 좋다.

“코드 바깥의 임팩트”

그것이 진짜 Senior Developer의 역할이고, 다음 단계로 나아가는 방법이다.

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AICC(Artificial Intelligence Contact Center), 기술과 경험 사이의 항해: 컨택센터의 내일을 묻다

AICC, 이제는 단순한 기술 트렌드를 넘어 고객 소통 방식의 근본적인 변화를 이끄는 동력이 되고 있다. 특히 팬데믹 이후 비대면 환경이 가속화되면서, 기업들은 앞다퉈 AICC 도입에 나서고 있다. 효율성 향상, 비용 절감, 24시간 끊김 없는 응대라는 약속은 분명 매력적이다. 하지만 이런 장밋빛 전망 이면에는 신중한 접근을 요구하는 목소리도 커지고 있다. 아시아경제에서 제기하는 비판적 분석 들은, 기술 도입의 열기 속에서 우리가 놓치고 있는 것은 없는지, 성급한 기대가 가져올 부작용은 무엇인지 날카롭게 질문한다.

이 글은 AICC를 둘러싼 이러한 다층적인 시선을 깊이 있게 탐구하려 한다. 단순히 찬반을 논하기보다, AICC 기술의 현재 수준과 명확한 한계, 그리고 이것이 고객 경험과 비즈니스 전략에 미치는 실질적인 영향은 무엇인지 구체적으로 들여다볼 것이다. 언제 AICC는 강력한 도구가 되고, 언제 인간의 섬세한 개입이 필수적인지, 그 경계와 균형점을 면밀히 살펴보는 여정이 될 것이다. 이는 AICC의 성숙한 도입과 활용을 위한 필수적인 대화이기도 하다.

아래의 글은 지극히 개인적인 생각을 담았다는 것을 강조한다.

AICC가 약속하는 혁신: 효율과 지능의 만남

AICC가 가져올 변화의 핵심은 '효율'과 '지능'의 결합에 있다. 구체적으로 어떤 가능성을 품고 있을까?

• 업무 처리 속도와 효율의 극대화: 단순 문의에 대한 평균 처리 시간(AHT, Average Handle Time)을 획기적으로 단축하고, 첫 통화 해결률(FCR, First Call Resolution)을 높이는 데 기여한다. AI는 동시에 여러 요청을 처리하며 지치지 않는다. 이는 곧 고객 대기 시간 감소로 이어진다.
• 시공간 제약 없는 고객 지원: 글로벌 고객 기반을 가진 기업에게 24시간 365일 응대는 필수다. AICC는 물리적 제약 없이 일관된 수준의 서비스를 제공하며 고객 접근성을 높인다.
• 운영 비용 최적화: 상담원 인건비 절감 효과는 물론, 장기적으로는 교육, 관리 비용 등 총 소유 비용(TCO, Total Cost of Ownership) 관점에서 이점을 제공한다. 물론 초기 투자 비용과 유지보수 비용은 고려해야 할 요소다.
• 일관된 브랜드 경험과 컴플라이언스 강화: AI는 정해진 규칙과 스크립트에 따라 응대하므로, 브랜드 메시지의 일관성을 유지하고 규정 준수(Compliance) 측면에서도 강점을 보인다. 모든 인터랙션 기록은 감사 추적에도 용이하다.
• 데이터 기반의 고객 인사이트 도출: AICC는 단순한 응대 도구가 아니다. STT(Speech-to-Text)로 변환된 방대한 음성 데이터, 텍스트 대화 기록을 NLP(자연어 처리) 기술로 분석한다. 이를 통해 감성 분석(Sentiment Analysis)으로 고객 만족도를 측정하고, 토픽 모델링(Topic Modeling)으로 주요 문의 유형과 이슈를 파악하며, 나아가 예측 분석(Predictive Analytics)으로 고객 이탈 징후나 잠재적 니즈를 감지하여 제품/서비스 개선 및 마케팅 전략 수립에 귀중한 인사이트를 제공한다.
• 인간 상담원의 역량 강화 (Agent Augmentation): AICC는 상담원을 대체하는 것이 아니라, 그들의 역량을 강화하는 방향으로 진화하고 있다. AI 기반 지식 베이스(Knowledge Base)는 상담원에게 필요한 정보를 실시간으로 찾아주고, 실시간 응답 추천 기능은 최적의 답변을 제안한다. 통화 내용을 자동으로 요약하거나 관련 정보를 RPA(Robotic Process Automation)를 통해 후속 시스템에 입력하는 등, 상담원이 고객과의 '관계' 형성과 복잡한 문제 해결이라는 본질적인 역할에 집중하도록 돕는다. 이는 상담원의 역할을 단순 응대자에서 고도의 문제 해결 능력을 갖춘 '슈퍼 에이전트' 또는 '관계 관리자'로 변화시키는 추세와 맞물린다.

여기서 현재 나는 "인간 상담원의 역량 강화"에 관심이 있다. 이게 잘되어야 나머지도 잘 될 것이라는 생각이든다.

기술의 그늘: 직시해야 할 한계와 도전 과제

화려한 가능성 뒤에는 분명 넘어야 할 산과 풀어야 할 숙제들이 존재한다. 비판적 분석(아시아경제 등)에서 꾸준히 제기되는 우려들은 다음과 같은 지점들에 집중된다.

• 인간적 공감과 유연성의 부재: 현재의 NLU(자연어 이해) 기술은 문맥 속 숨겨진 의도, 반어법, 문화적 뉘앙스, 복잡한 인간 감정을 완벽히 이해하는 데 명백한 한계를 갖는다. 특히 고객이 감정적으로 격앙되거나 예외적인 상황에 처했을 때, 기계적인 응대는 문제를 악화시킬 수 있다. 어설픈 공감 시도는 오히려 '불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)' 현상을 유발하며 고객의 불신을 키울 위험도 있다.
• 예측 불가능한 복잡성 대응 능력: AI는 학습된 데이터 범위 내에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 전혀 새로운 유형의 문제나 여러 정보가 복잡하게 얽힌 상황, 깊은 맥락 이해가 필요한 다중 대화(Multi-turn Dialogue)에서는 여전히 어려움을 겪는다. 이는 고객을 답답한 루프에 가두거나, 문제 해결을 지연시키는 결과로 이어질 수 있다.
• 고객 경험 저하 및 브랜드 손상 위험: 효율성만 추구하다 보면 고객 경험의 질이 떨어지기 쉽다. AI와의 소통에서 불편함을 느낀 고객은 쉽게 이탈하며, 부정적인 입소문은 브랜드 이미지에 치명타를 입힐 수 있다. 따라서 AI가 해결하지 못할 때 인간 상담원으로 매끄럽게 전환되는 에스컬레이션 경로(Escalation Path) 설계는 필수적이다. AI의 문턱에서 좌절하는 경험은 고객에게 최악의 기억을 남긴다.
• 결코 간단치 않은 도입과 운영의 현실: 성공적인 AICC 구축은 생각보다 훨씬 복잡하다.
• 데이터 품질 및 편향성 문제: 방대하고 질 좋은, 그리고 편향되지 않은 학습 데이터 확보가 관건이다. '쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)'는 AI 세계의 금언은 여기서도 유효하다. 학습 데이터에 내재된 사회적 편견이 AI 응대에 그대로 반영될 위험도 상존한다.
• 기존 시스템과의 통합: CRM, ERP, 레거시 전화 시스템 등 기존 인프라와의 유기적인 연동은 기술적으로 큰 도전 과제다.
• 전문 인력 확보 및 유지: AI/ML 엔지니어, 데이터 과학자, 언어 전문가 등 시스템 구축과 지속적인 모델 튜닝, 성능 개선을 위한 전문 인력 확보가 필수적이다.
• 조직 내 변화 관리: 새로운 기술 도입은 필연적으로 업무 프로세스 변화와 구성원의 저항에 부딪힌다. 상담원 재교육, 역할 재정의, 변화에 대한 불안감 해소 등 섬세한 변화 관리가 동반되어야 한다.
• 지속적인 비용 발생: 높은 초기 투자 비용 외에도 클라우드 사용료, 라이선스 비용, 유지보수 및 업데이트, 전문 인력 인건비 등 지속적인 운영 비용을 고려해야 한다.
• 오류 가능성과 책임 소재의 불분명성: AI는 완벽하지 않다. 잘못된 정보를 제공하거나 오작동할 가능성은 언제나 존재하며, 이로 인한 피해 발생 시 책임 소재를 규명하는 것은 복잡한 법적, 윤리적 문제를 야기할 수 있다. 지속적인 성능 모니터링과 오류 감사 체계가 필요하다.
• 일자리 변화와 사회적 영향: AICC 확산은 필연적으로 기존 컨택센터 인력 구조에 영향을 미친다. 단순 반복 업무 감소는 해당 직무의 축소로 이어질 수 있으며, 이는 아시아경제 등 비판적 분석이 특히 우려하는 지점이다. 기술 변화에 따른 재교육(Reskilling) 및 직무 전환(Upskilling) 지원 등 사회적 차원의 고민이 요구된다.

AICC, 최적의 활용 시나리오 찾기

그렇다면 이 복잡한 기술을 언제, 어떻게 활용하는 것이 가장 효과적일까?

• 표준화된 정보 안내 및 단순 업무 자동화: FAQ, 상품 정보 안내, 배송 조회, 계좌 잔액 확인, 간단한 예약/변경 등 명확한 답변이 정해져 있고 반복성이 높은 업무
• 지능형 라우팅 및 초기 분류: 고객의 초기 발화 의도를 파악하고, 문의 유형이나 고객 가치 등을 분석하여 가장 적합한 상담원 또는 셀프서비스 채널로 연결하는 지능형 라우팅(Intelligent Routing). 과거 이력 기반의 예측 라우팅(Predictive Routing)도 활용될 수 있다.
• 시간 제약 없는 셀프서비스 채널 확장: 업무 시간 외 기본적인 문의 응대, 간단한 문제 해결 가이드 제공, 자주 묻는 질문 기반의 챗봇/보이스봇 운영
• 전략적 인사이트 도출을 위한 데이터 분석: 앞서 언급한 감성 분석, 트렌드 분석 등을 통해 얻은 인사이트를 고객 경험 개선, 상품 개발, 마케팅 캠페인 기획 등에 활용
• 인간 상담원 업무 지원 강화: 실시간 통화 내용 텍스트 변환(STT), 상담 중 관련 정보 자동 검색 및 추천(Knowledge Assist), 규정 준수 여부 실시간 점검, 통화 후 자동 요약 및 기록(Wrap-up Automation) 등 상담원의 생산성과 만족도를 높이는 데 집중

인간의 역할이 필요한 순간: 대체 불가능한 가치

기술이 아무리 발전해도 인간의 개입이 필수적인, 혹은 더 나은 결과를 만들어내는 영역은 분명히 존재한다.

• 고도의 문제 해결 및 협상: 메뉴얼에 없는 복잡한 문제, 여러 부서와의 협업이 필요한 사안, 고객과의 협상이나 창의적인 대안 제시가 요구될 때
• 깊은 공감과 감정적 지원이 필요할 때: 심각한 불만 제기, 위기 상황 대처, 취약 계층 고객 응대, 정서적 지지와 위로가 필요한 민감한 상담. 이러한 상황에서 인간의 진정성 있는 공감 능력은 무엇과도 바꿀 수 없다.
• 장기적 고객 관계 구축 및 관리: VIP 고객 관리, 충성도 제고를 위한 개인화된 소통, 신뢰 기반의 관계 구축이 중요한 비즈니스 영역. 인간적인 유대감 형성은 여전히 사람의 몫이다.
• 고객의 명시적 요구 및 복잡한 의도 파악: 고객이 AI와의 대화를 원치 않고 명확히 사람과의 연결을 요청할 경우, 이를 존중하고 신속하게 전환해야 한다. 또한, 말 속에 숨겨진 진짜 의도나 미묘한 뉘앙스를 파악해야 하는 상황에서는 인간의 직관과 경험이 중요하다. 특히 문화적 차이를 이해해야 하는 글로벌 커뮤니케이션에서는 더욱 그렇다.

결론: 기술과 경험 사이, 균형점을 향한 끊임없는 항해

결론적으로 AICC는 컨택센터의 모든 문제를 해결하는 '만병통치약'이 아니다. 동시에, 제대로 활용했을 때 가져올 수 있는 혁신적인 가치를 무시할 수도 없다. 

현재 가장 현실적이고 효과적인 접근법은 AI와 인간 상담원이 서로의 강점을 보완하며 시너지를 내는 하이브리드 모델을 구축하는 것이다. 

AI가 표준화되고 반복적인 업무를 처리하며 효율성을 높이는 동안, 인간은 그 기반 위에서 더욱 복잡하고, 감성적이며, 관계 지향적인 역할에 집중하는 방식이다. 

AI 우선 접근(AI-first) 후 필요 시 인간 개입, 혹은 인간 중심 접근(Human-first) 하에 AI가 보조하는 등 비즈니스 특성과 고객 전략에 맞는 다양한 형태의 하이브리드 모델을 설계할 수 있다.

AICC는 단순히 기존 컨택센터를 대체하는 것이 아니라, 고객 소통 생태계 전체를 변혁(Transformation) 시키는 과정에 있다. 아시아경제 등에서 제기되는 비판적인 글을 참고하면 이러한 변혁 과정에서 기술 만능주의에 빠지지 않고, 인간적인 가치와 윤리적 책임, 고객 경험의 본질을 끊임없이 성찰하게 하는 중요한 '견제와 균형(Checks and Balances)' 장치 역할을 한다.

앞으로는 AI가 고객의 니즈를 미리 예측하여 선제적으로 다가가는 프로액티브(Proactive) 컨택, 축적된 데이터를 기반으로 초개인화된 경험을 제공하는 하이퍼-퍼스널라이제이션(Hyper-personalization) 등 더욱 진화된 형태의 AICC 활용이 논의될 것이다. 

이처럼 기술은 끊임없이 발전하겠지만, 그 기술을 어떻게 인간적인 가치와 조화롭게 엮어내어 최적의 고객 경험을 창조할 것인가에 대한 고민, 즉 기술과 경험 사이의 균형점을 찾아가는 여정은 앞으로도 계속될 것이다. 이것이 바로 컨택센터의 내일을 만들어가는 핵심 과제다.

References

• 뺑뺑이 AI콜센터: https://www.asiae.co.kr/list/project/2024080713242310250A

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모노레포(Monorepo)란?

이 글을 읽는 분들중 개발을 하시는 분들은 Facebook, Twitter(e.g. X), Google, Microsoft 등 대부분의 기업이 전체 코드베이스, 모든 서비스, 애플리케이션 및 도구를 단일 거대 저장소인 모노레포에 보관하는 것을 들어본 적이 있을 것이다.

대부분 팀이 코드베이스를 관리하는 일반적인 방식(저장소당 하나의 애플리케이션, 서비스)에 익숙 하다면 이는 매우 이상하게 들릴 수 있다. 우리가 구글이나 페이스북도 아닌데, 굳이 이걸 써야해? 라고 생각할 수 있다.

모노레포를 사용하면 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 여러가지 장벽이 줄어들 수 있다. 코드를 찾는데 소요되는 시간이 줄고, 버그를 찾아내고 수정할때까지 시간이 줄어들 수 있다. 그리고 방대한 코드를 찾고 분석하는 것이 훨씬 쉬워진다.

모노레포(Monorepo)는 여러 프로젝트를 하나의 저장소에 저장하는 버전 관리 구성이다.

모노레포를 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다.

• 단일 저장소를 제공한다.

• 코드 공유가 쉽다.

• 코드 리팩토링이 쉽다.

모놀리스(Monolith)와 다른게 없는거 아닌가?라고 생각할 수 있다.

모노레포는 독립적인 프로젝트를 포함하는 거대한 코드베이스인 반면, 모놀리스는 단일 프로젝트에 집중한다. 물론, 모놀리스도 모노리포에서 관리 할 수 있다. 그러나 모놀리스는 여러 저장소로 분할 될 수도 있다.

<출처: https://www.toptal.com/front-end/guide-to-monorepos>

어쨌든, 본 글은 모노레포에 초점을 맞출 것이다.

“단 하나의 저장소”는 무슨 의미일까?

이는 단일 루트가 있는 Linux 파일 트리와 유사하다. 

이 개념에 익숙하지 않은 사람들은 일반적으로 이 아이디어에 대해 상당히 강한 반응을 보인다. 

“너무 거대한거 아냐?” 

“확장이 가능해?”

다양한 반대 의견이 나온다. 그럴 수 있다. 비교적 생소한 개념이며, 표면적으로는 거대하기에 거대하게 개발하지 말라고 배웠던 것에 어긋난다.

그러나 모노레포는 종속성 관리를 보다 쉽게 하고 여러 개의 저장소를 사용하는 것보다 안정적인 테스트를 가능하게 한다.

모노레포는 좋은 아이디어일까?

모노레포를 사용하는 것은 대부분 회사에 좋은 생각이다. 모든 팀의 모든 소스 코드를 하나의 저장소에 보관할 수 있다. 이렇게 하면 모든 사람과 공유하기 더 쉬워진다.

커밋 후에는 모든 개발자가 새 코드를 보고 사용할 수 있다. 이렇게 하면 많은 개발자가 단일 코드에서 작업하기에 흔히 발생하는 고통스러운 병합을 일부 회피할 수 있다.

모노레포는 모든 데이터에 대한 제한이 거의 없는 협업적 작업이라는 아이디어에 기반을 두고 있다. 하지만 모노레포가 커질수록 느려지게된다. 모든 데이터를 한 곳에 보관하는 것은 매력적이지만, 접근하는데 속도가 느리다면 단일 저장소가 무슨 소용이 있을까?

그럼에도, 구글을 모노레포를 잘 사용한다. 구글을 꽤 오래전부터 모노레포를 사용하기로 결정했고, 회사가 성장함에 따라 규모를 확대했다. 2015년 기준 구글 모노레포 현황이다. (https://cacm.acm.org/research/why-google-stores-billions-of-lines-of-code-in-a-single-repository/)

• 86테라바이트의 데이터

• 20억줄의 코드

• 900만개의 소스 파일

왜 구글이 모노레포를 선택했는지 그리고 계속 고수하고 있는지 이유는 무엇일까? 모노레포를 사용하는 것이 개방적이고 협력적인 문화의 핵심이기 때문이다.

구글외에도 Salesforce, Meta, Uber, Airbnb, X도 모노레포를 사용하는 것으로 유명하다.

모노레포는 종속성의 불일치를 제거한다. 종속 모듈간의 불일치는 정말 어려운 상황이다. 코드를 한곳에 저장하는 것으로서 버전 관리와 종속성 관리에 대한 것이 끝난다. 모노레포는 본질적으로 이 문제를 사라지게 한다. 이것은 내가 가장 좋아하는 문제 해결 종류이다.

그러나, 100% 사실은 아니다. 종속 모듈에 속한 부분이 변경이 되면 모든 것을 배포하고 테스트해야 한다.

<출처: ByteByteGo>

위 표는 모노레포와 마이크로레포(혹은 멀티레포)를 사용하는 회사들을 보여준다. 어느것이 더 나을까? 왜 회사마다 다르게 사용할까? 라는 의문이 생긴다.

모노레포에서는 서비스는 폴더이고, 모든 폴더에는 BUILD 구성과 OWNER 권한 제어가 존재한다. 모든 서비스의 멤버는 자체 폴더를 담당한다.

마이크로레포에서는 각 서비스는 자체 저장소를 가지며, 빌드 구성과 권한은 일반적으로 전체 저장소에 대해서 설정한다.

다시 모노레포로 돌어와서 구글은 모노레포 접근 방식으로 어떤 혜택을 얻고 있을까?

구글이 이런 결정을 한 이유에는 엄청난 규모에서 일관성과 조정을 유지해야 할 필요성에서 비롯되었다. 수천명의 엔지니어가 수많은 프로젝트에서 작업하기에 모노레포를 사용하면 팀이 코드를 공유하고 쉽게 협업할 수 있도록 보장하기 때문이다.

대규모로 작업을 해야 하기에 도구의 혁신이 필요하다. 그래서 Piper(버전 제어 시스템), Bazel(빌드 도구)에 크게 의존한다. 이런 도구를 사용해야 대규모 모노레포를 효과적으로 관리하고 테스트, 종속성 관리 및 배포를 자동화할 수 있다.

처음에 언급했듯이 모노레포 방식을 채택하면 개발 라이프사이클에서 장벽이 줄어든다. 코드를 찾고 어떻게 사용할지 알아내는 데 시간을 덜 쓰게 된다. 저장소를 설정하거나 허가를 요청할 필요도 없다. 이런 문제 대신 고객을 돕기 위한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있다.

고려 사항

이제까지 언급한 이점에도 모노레포는 다음과 같은 과제를 안고 있다.

• 성능 문제: 모노레포가 커짐에 따라 버전 제어 성능이 느려질 수 있다.

• 손상된 빌드: 메인 브랜치의 실패는 모든 프로젝트에 영향을 미친다.

• 학습 곡선: 익숙하지 못한 개발자는 대규모 통합 저장소의 복잡성에 어려움을 겪을 수 있다.

• 코드 검토: 엄청난 양의 코드 검토와 알림은 압도적이다.

모노레포와 멀티레포 중에서 선택하는 것은 기술적 고려 사항 만큼이나 조직 문화에 관한 것이다. 모노레포는 Silo를 무너뜨리고 더 나은 협업을 촉진하는데 도움이 될 수 있으며, 모든 구성원의 중심 허브 역할을 한다.

결국, 도구를 잘 사용하여 워크플로우를 조정하는 것이 관건이다.

요약

모노레포는 코드 공유를 간소화하고 자산에 대한 가시성을 개선한다. 물론 깨끗한 히스토리, 병합 충돌 위험, 도구 지원 등의 대가를 치뤄야 한다.

모노레포가 가진 투명성이라는 이점은 모든 상황에 적합하지는 않다. 모노레포를 사용할지 여부는 자신의 프로젝트, 프로젝트 간 종속성, 구성원들의 의견에 따라 결정해야 한다.

좋은 코드 문화에는 사용하는 저장소 유형보다 더 많은 요소가 있기에 자발적인 참여가 필요하다.

모노레포는 잘 사용하면 정말 강력한 솔루션이다. 아래는 모노레포에 가장 일반적으로 사용되는 도구 목록이다. 시간이 되면 하나씩 다뤄보겠다.

• Nx: https://github.com/nrwl/nx

• Bazel: https://github.com/bazelbuild/bazel

• Turborepo: https://github.com/vercel/turborepo

• Rush: https://github.com/microsoft/rushstack

• Lerna: https://github.com/lerna/lerna

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