SI 업계에 있으면 느낍니다. 아직도 문서 정리를 수작업으로 하고, SQL 쿼리 분석은 사람이 직접 하고, 장애 나면 밤새 로그를 뒤지고 있습니다.
그런데 밖에서는 이미 많은 게 바뀌고 있더군요.
Klarna는 고객 응답을 AI가 처리하고 있습니다. Elastic은 보안 위협을 AI가 감시하고 대응하고 있습니다. 스타트업 개발자들은 코드를 AI와 "대화하면서" 작성하고 있습니다.
2024년부터 국내에도 이런 기술들이 본격적으로 들어오고 있습니다. RFP에 "AI Agent 도입", "자동화 시스템 구축" 같은 요구사항이 늘어나기 시작했죠.
문제는 다들 같은 말을 하는데 실제론 완전히 다른 걸 하고 있다는 겁니다.
어떤 곳은 n8n으로 워크플로우 자동화를 하고, 어떤 곳은 LangChain으로 고객 응대 시스템을 만들고, 또 어떤 곳은 Cursor로 개발 속도를 올리고 있습니다. 전부 "AI 자동화"라고 부르지만요.
SI에서 AI 쪽으로 눈을 돌리면서 이 세 가지 기술을 정리해봤습니다.
한 해외 개발자의 이야기입니다. Rails로 만든 이메일 봇 프로젝트가 있었는데 9개월간 손을 못 댔습니다. 코드가 복잡해서 "맥락을 머리에 다시 로딩하는" 게 너무 힘들었다고 합니다.
그런데 Claude Code라는 도구를 써서 이렇게 작업했습니다:
$ claude-code
> "이 프로젝트에 Anthropic API 지원 추가해줘"
AI가 한 일: