AI 인사이트
AI를 바라보는 관점과 동향을 나누는 칼럼입니다. 업무에 바로 쓰는 방법보다, 흐름과 생각의 방향을 담습니다.
내 컴퓨터에 사는 비밀 친구 — 로컬 LLM 이야기
책상 위 컴퓨터 어딘가에, 인터넷을 꺼도 조용히 곁을 지키는 작은 친구가 하나 산다고 상상해 보세요. 내가 무슨 말을 건네도 밖으로 옮기지 않고, 남의 서버로 소문내지도 않고, 요금 고지서도 없이, 그저 내 컴퓨터 안에서 나만을 위해 있어 주는 친구. 로컬 LLM은 그런 존재입니다.
문은 잠그고 나오셨나요? — 바이브코딩 시대의 기초 보안
요즘은 "이런 거 만들어줘" 한마디면 AI가 그럴듯한 앱을 뚝딱 만들어냅니다. 데이터베이스도 붙고, 로그인도 되고, 화면도 멀쩡하죠. 이 속도에 익숙해지면 자연스럽게 이런 생각이 듭니다. "이대로 배포하면 되겠네." 그런데 여기서 한 번은 멈춰야 합니다. AI가 빠르게 짜줬다는 것과 그 코드가 안전하다는 것은 전혀 다른 이야기거든요.
AI에게 같은 설명을 두 번 하지 않는 법 — 스킬(Skill) 초보 가이드
AI에게 일을 시킬 때마다, 같은 배경 설명을 처음부터 다시 하고 있진 않나요? "우리 회사 보고서는 이런 양식이야", "이 표는 이렇게 읽어야 해", "결과는 꼭 이 형식으로 줘"… 어제도 설명했고, 오늘도 설명하고, 내일도 또 설명해야 합니다.
되돌릴 수 있다는 것 — AI가 코드를 써주는 시대에, 왜 GitHub인가
AI가 다 해주는데, 그런 게 왜 필요할까 요즘은 코드를 직접 한 줄 한 줄 타이핑하지 않아도 됩니다. "이런 기능 만들어줘"라고 말하면 AI가 순식간에 수백 줄을 뽑아냅니다. 이른바 바이브 코딩(vibe coding)의 시대죠. 그러다 보면 자연스럽게 드는 생각이 있
이제 AI에게 "일을 시킨다" — 나만의 AI 비서, OpenClaw와 Hermes
물어보는 AI에서, 일 시키는 AI로 2년 전만 해도 우리가 AI에게 하던 일은 "질문"이었습니다. 궁금한 걸 물어보면 그럴듯한 답이 돌아왔죠. 그런데 2026년의 AI는 조금 다릅니다. 물어보는 대신 "이거 좀 해줘"라고 시키면, 실제로 손발을 움직여 일을 끝내고 결