IT 기술 따라잡기

지난 7월, 시애틀에서 열린 AI 행사들을 카메라 들고 찾아다녔습니다. Seattle Tech Week 2026 주간(7/27~31)의 여섯 개 행사, 그리고 그 직전 주에 열린 AI 밋업 하나. 전부 현장에서 직접 녹화했습니다.

그렇게 담은 영상이 31편입니다. 9월 18일부터 하나씩 공개되고 있고, 마지막 편이 열리는 날짜는 2027년 1월 1일입니다.

왜 한 번에 올리지 않는가

31편을 한꺼번에 올리면 아무도 다 보지 않습니다. 재생목록에 31개가 쌓이는 순간 그건 아카이브지 콘텐츠가 아닙니다.

그래서 화요일과 금요일, 주 2편씩 공개합니다. 한 편이 열릴 때마다 그 발표 하나에 집중할 수 있고, 3개월 반 동안 시애틀 AI 생태계를 한 조각씩 따라가는 형태가 됩니다.

각 영상은 먼저 Members Only 로 올라간 뒤 예정일에 Public 으로 전환됩니다. 기다리지 않고 보고 싶으면 멤버십이 지름길이고, 기다리면 전부 무료로 열립니다.

전부 한국어 자막을 달았습니다

원본은 전부 영어 발표입니다. 31편 모두 전사 → 번역 → 자막 작업을 거쳤습니다.

시애틀 AI 세미나 영상에 자막을 제대로 붙이기 시작한 게 이 묶음부터입니다. 그 전에도 시험 삼아 몇 편 달아 본 적은 있지만, 행사 전체를 자막까지 붙여 내보내는 건 이번이 처음입니다.

영어라서 그냥 지나쳤던 현장 발표를, 이제 한국어로 편하게 보실 수 있습니다.

Seattle Spark + AI — Databricks Bellevue, 7월 22일

먼저 사실관계 하나. 이 행사는 Seattle Tech Week 이 아닙니다. 주간(7/27~31) 직전 주에 열린 별도의 AI 밋업입니다. PyLadies Seattle, Seattle WiMLDS 가 함께 준비했고, Databricks 벨뷰 사무실에서 열린 덕분에 발표자가 전부 그 제품을 직접 만드는 엔지니어와 PM 이었습니다.

Omnigent: An Open-Source Meta Harness for AI Agents — Denny Lee (20:42)

여러 LLM 과 코딩 에이전트를 오가며 매번 맥락을 복사해 붙여넣는 문제에서 출발합니다. 여러 모델에 한 번에 질의하고, 모델끼리 토론시키고, 추론 경로를 분기해서 비교하는 오픈소스 하네스를 시연합니다.

https://youtu.be/uACNZTN6doU

Testing PySpark Transformations Before Bad Data Reaches Production — Kunal Jain, Adobe (28:49)

파이프라인은 성공했는데 데이터가 틀린 상황을 다룹니다. "행이 있다"와 "행이 맞다"는 전혀 다른 주장이라는 것. 스키마 검사가 못 잡는 결함을 파이프라인 어느 지점에서 걸러낼 것인가, 그리고 조용히 사라지고 있던 데이터를 뒤늦게 발견한 실제 사례가 나옵니다.

https://youtu.be/v73ucqAIDEk

Apache Spark Structured Streaming: Simpler, More Reliable, Easier to Recover — B. Micheal Okutubo, Databricks (38:08)

스트리밍 엔진 팀이 직접 설명하는 마이크로배치, 체크포인트, State Store. 새로 들어온 API 와 테스트 프레임워크, 그리고 비용과 성능 사이의 선을 어디에 긋는지까지 다룹니다.

https://youtu.be/TInzom7heAs

[Keynote] Spark Structured Streaming Real-Time Mode — Sudhanva Huruli, Databricks (11:08)

마이크로배치는 '초 단위'를 위해 설계된 구조인데 고객은 이제 '밀리초'를 요구합니다. 실시간 카드 결제 분석을 사례로, 그 요구를 맞추기 위해 내부 구조를 어떻게 바꿨는지를 11분에 압축했습니다.

https://youtu.be/ZtlmOOHJdZ0

AI Startup Secret Sauce — Bellevue City Hall, 7월 27일

Seattle Tech Week 첫날 행사입니다. Future Force 의 Level UP 프로그램과 Startup425 가 함께 열었고, 구글·세일즈포스·JP모건 현직자가 창업의 세 단계를 하나씩 맡았습니다. 아이디어를 찾고 → 검증하고 → 키우는 순서 그대로입니다.

Clara: Giving Surgical Services a Sixth Sense — Melinda Yormick (2:41)

미국 병원에 숨어 있는 460억 달러 규모의 문제. 연 9,200만 건의 수술마다 5~10분이 버려지고, 수술실 1분의 값이 약 100달러입니다. 2분 41초짜리 피치인데 문제 정의가 아주 선명합니다.

https://youtu.be/1sv-rS6XjwU

Which AI Ideas Are Worth Building? — Eden Cohen, Google Gen AI 제품 리드 (15:10)

지능의 가격이 10배에서 1000배 떨어졌고, 그래서 '만드는 것'은 더 이상 병목이 아니라는 전제에서 시작합니다. 사람을 투입하기엔 너무 비쌌던 문제를 찾는 두 가지 방법 — 아무도 분석할 가치가 없다고 여겼던 데이터, 그리고 '한 사람을 위한 소프트웨어'가 될 때까지 좁히는 세분화.

https://youtu.be/yDVHzmAaGpA

A Founder's Field Guide: Opinions Are Free. The First Dollar Isn't — Amit Gupta, Salesforce (9:49)

하룻밤이면 그럴듯한 제품이 나오는 시대에 '만드는 능력'은 더 이상 해자가 아니라는 이야기. 유일하게 증거가 되는 것은 고객이 실제로 돈을 냈는가입니다. 25년 차 실무자의 단호한 15분.

https://youtu.be/Jgi5XUKPpL8

How Founders Should Scale with AI Agents — Sunny Kotwal, JPMorgan Chase (10:16)

직무 전체를 에이전트에게 넘기려 하지 말고, 작고 검증 가능하고 반복되는 일을 맡기라는 조언. 너무 빨리 간 사례로 Klarna 의 AI 고객센터 되돌리기를 짚습니다.

https://youtu.be/zmddOVaqgXU

Startup Q&A: First Dollar, CTOs, and AI Scaling — 패널 3인 (18:33)

객석 질문을 그대로 받은 시간입니다. "Claude Code 시대에 비개발자 창업자에게 CTO 가 여전히 필요한가"라는 질문이 특히 기억에 남습니다. 접거나 방향을 틀 때를 알려주는 신호에 대한 답도 나옵니다.

https://youtu.be/J3zub9RPol4

앞으로 열릴 영상들

나머지 22편은 이렇게 이어집니다.

행사 편수 기간

Demo Day 10편에는 8주짜리 액셀러레이터를 마친 창업자들의 라이브 데모가 들어 있습니다. 코딩을 직접 하지 않던 사람이 8주 만에 무엇을 만들어 왔는지 보실 수 있습니다.

전체 재생목록은 여기입니다.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF2R3VRbp8nAcx4ORKxBRbam

행사를 준비할 때 프로그램, 홍보, 참가자 등록만큼 먼저 확인해야 할 것이 있습니다. 사람들이 안전하게 들어오고, 통로를 이용하고, 상황이 바뀌었을 때 필요한 안내를 받을 수 있도록 준비되어 있는지입니다.

시애틀의 한 비영리단체에서 자원봉사 활동을 하면서 받게 된 외부 전문 교육기관의 교육 경험을 바탕으로, 커뮤니티 행사 준비자·자원봉사자·참가자에게 도움이 될 수 있는 행사 안전 영상 두 편을 만들었습니다. 이 글과 영상은 일반적인 대비 교육 자료이며, 실제 행사에 필요한 교육·인력·허가·안전계획은 행사 규모와 장소, 주·시·지역 기관 및 행사장 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.

Crowd Management: 사람이 모이기 전 확인할 것

첫 번째 영상은 출입구와 피난 통로, 인원 흐름, 개장 전 점검, 현장 역할 분담을 다룹니다. Crowd Manager 역할은 단지 현장에서 사람을 안내하는 일이 아니라, 문제를 미리 발견하고 적절한 담당자에게 알리며 안전한 흐름을 유지하도록 돕는 일입니다.

Massachusetts Department of Fire Services(DFS)의 Crowd Manager Training을 중심으로 소개하지만, 다른 주에서 행사를 준비한다면 하나의 공통 자격 기준으로 받아들이면 안 됩니다. 실제 기준은 지역 소방·건축·허가 기관과 행사장의 현재 요구사항을 확인해야 합니다.

https://youtu.be/ytntz1bY0RI

Active Shooter Preparedness: 위협 상황에서 기억할 우선순위

두 번째 영상은 DHS·CISA의 공공 안전 자료를 바탕으로 Run · Hide · Fight, 911 신고 시 전달할 정보, 대응요원 도착 시 행동, 그리고 행사 전 비상행동계획(EAP)과 짧은 안전 브리핑을 정리합니다. 이 내용은 전술 교육이나 법률 자문을 대신하지 않으며, 실제 위협 상황에서는 즉시 911에 신고하고 현장 법집행기관의 지시에 따라야 합니다.

FEMA IS-907.A 등 영상에서 소개한 공식 교육은 준비를 시작할 수 있는 경로입니다. 수료 기록 또는 Certificate가 필요한 경우에는 등록 전 과정 제공기관의 최신 수료 조건과 행사장·지역 기관의 요구사항을 직접 확인해야 합니다.

https://youtu.be/-LPEgIwfjAs

다음 행사 전에 함께 확인할 질문

• 출입구와 통로, 비상 출구가 누구에게나 분명하고 막히지 않았는가?
• 현장에서 안전 관련 결정을 내리고 보고를 받을 담당자가 정해져 있는가?
• 자원봉사자와 운영진이 집결 장소, 연락 방법, 비상행동계획을 알고 있는가?
• 필요한 교육·인증·허가 기준을 공식 기관과 행사장에 최신 정보로 확인했는가?

영어 영상도 각각 공개되어 있다. Crowd Management: English video · Active Shooter Preparedness: English video

https://youtu.be/ma59E0ij1_w

미국에서 요양보호사(Home Care Aide)로 일하려면 무엇이 필요한지 한 달 동안 알아봤다.
결론부터 쓰면 내가 알고 있던 순서가 반대였다.

자격증이 먼저가 아니다

워싱턴주 보건부 문서에 이런 문장이 있다.

If you are not currently working, you are not able to complete the background check.

여기서 「일하고 있다」는 건 돌봄 기관에 채용된 상태를 말한다. 채용되기 전에는
배경조회 자체를 시작할 수 없고, 배경조회가 없으면 자격 절차가 진행되지 않는다.
즉 자격증을 미리 따 두는 것이 불편한 게 아니라 구조적으로 불가능하다.

순서는 이렇다.

1. 기관에 채용된다
2. 배경조회를 받는다
3. 75시간 교육을 받는다 (그중 실습실 출석은 16시간, 나머지는 온라인)
4. 필기와 실기 시험을 본다

이걸 모르면 취업도 하기 전에 자기 돈으로 교육부터 등록하게 된다. 수강료가 기관에 따라
650~745달러이고, 여기에 신청비 100달러, 필기 49달러, 실기 101달러가 따로 붙는다.
채용되면 교육을 유급으로 제공하는 기관도 있다.

채용일부터 도는 시계

채용이 먼저라는 건 기한도 그날부터 시작된다는 뜻이다.

기한 내용

200일은 한시 규칙이 적용 중이라 365일로 안내되는 곳도 있다. 어느 쪽이든 채용이 먼저이고
시계는 그날부터 돈다.

그리고 이 시계는 자격을 딴 뒤에도 멈추지 않는다. 자격증은 매년 생일에 만료되고,
갱신비 100달러와 보수교육 12시간이 매년 들어간다. 한 번 따면 끝나는 자격이 아니다.

의료보험 80시간 — 합산되지 않는다

조사에서 가장 놓치기 쉬웠던 대목이다. 의료보험이 열리는 조건은 월 80시간을 두 달 연속인데,
이 80시간을 고용주별로 센다.

A기관에서 40시간, B기관에서 40시간을 일하면 합쳐서 80시간이지만 어느 쪽에서도 기준을
못 채운다. 80시간을 일하고도 보험이 없는 것이다.

일감이 부족할까 봐 여러 기관에 걸쳐 두는 게 안전해 보이는데, 보험만 놓고 보면 정확히 반대다.
그래서 전략이 갈린다 — 지원은 여러 곳에, 채용된 다음에는 시간을 한 곳에 몰아준다.

공고 22건이 사실은 4건이었다

지원 포털에 공고가 22건 떠 있었다. 문서를 대조해 보니 실제로는 한 장이었다. 지역과 시급
상한, 전화번호만 다른 같은 문서였다.

그리고 중요한 건 어느 사무소로 채용되느냐가 배정받는 카운티 전체를 정한다는 점이었다.
통근 가능한 공고는 22건 중 4건으로 줄었다.

여기에 하나 더 — 공고의 필수 요건에 자기 차와 본인 명의 자동차 보험이 들어 있다.
자격증과 시급만 보다가 놓치기 쉬운데, 이게 없으면 시작 자체가 안 된다.

가족을 돌보는 경우는 길이 다르다

워싱턴주에는 가족을 돌보고 급여를 받는 별도 제도가 있다. 다만 누가 되고 누가 안 되는지가
명확히 나뉜다.

• ✅ 성인 자녀, 형제자매, 친족, 친구
• ❌ 배우자 — 워싱턴주 보건복지부가 명시하고 있다. 배우자끼리는 서로를 돌보고 급여를 받을 수 없다
• ❌ 만 18세 미만 자녀를 돌보는 부모

예외가 둘 있는데 재향군인 돌봄 제도와 워싱턴 케어스다.

신청 순서에서 가장 중요한 건 첫 단계다. 돌보는 사람이 아니라 돌봄을 받을 사람이 먼저
애플헬스 메디케이드 장기요양 자격을 받아야 한다. 이건 노력해서 되는 게 아니라 주정부 평가로
정해진다. 여기가 진짜 관문이다.

그 자격이 나오면 CDWA 웹사이트에서 개인 제공자로 지원한다. 배경조회는 그대로 받지만
교육은 30시간이고 HCA 자격증도 필요 없다.

AI로 조사하면서 만난 반례

이 조사는 VibeLearn AI 방식으로 진행했다. 무엇을 모르는지 먼저 목록으로 만들고,
자격 / 급여와 보험 / 우리 동네 일자리 / 나에게 맞는지로 모듈을 쪼개서 하나씩 확인했다.
확인된 것과 아직 모르는 것을 분리해서 적는 것이 이 방식의 핵심이다. 조사와 결정을 섞지 않는다.

그런데 과정에서 예상 못한 일이 있었다.

자료가 쌓이니까 문제가 생겼다. 나야 다 읽었지만 가족에게 이대로 보여줄 수는 없었다.
노트는 남이 열어 보기 번거롭고 카톡에 옮기기엔 너무 길었다. 그래서
「가족에게 이 내용을 공유할 방법을 알려 달라」고 물어봤다.

그랬더니 읽기 쉬운 한 페이지를 만들어서 링크로 내놓았다. Claude의 Artifacts라는 기능인데
나는 그런 기능이 있는 줄도 몰랐다. 내가 시킨 건 「공유할 방법을 알려 달라」였지
「아티팩트로 만들어 달라」가 아니었다.

나는 늘 이렇게 생각해 왔다. 사람이 AI에게 일을 시킬 정도는 알고 있어야 일을 잘 시킨다고.
그런데 이 경우는 반대였다. 이름조차 모르던 기능을 AI가 알아서 찾아 썼다.

지시자가 알아야 하는 것은 수단이 아니라 목적의 명확함일지도 모르겠다.

그래서 지원했는가

아직이다.

조건은 다 알아봤다. 시급도, 보험 조건도, 어느 기관에 어떻게 넣어야 하는지도. 그런데 마지막에
남은 질문은 정보로 답할 수 있는 게 아니었다. 다른 성인의 몸을 씻기는 일을 전문적인 업무로
할 수 있겠는가 — 자료를 더 찾는다고 답이 나오지 않더라.

이 글도 하시라고 권하려고 쓴 게 아니다. 결정은 각자 하는 것이다.

자료

• 조사 문서 전체 (GitHub): CatchUpAI_VL / WA-Caregiver-Pathways

• 가족과 나누려고 만든 안내 페이지 (한국어 / English): 요양보호사, 우리가 할 수 있을까

• 조사 방식 — VibeLearn AI: GitHub

• 영어판 영상: Home Care Aide — Could I Actually Do This?

⚠️ 이 글의 숫자와 절차는 전부 워싱턴주 기준이고, 그중에서도 Pierce County 반경 50마일에서
2026년 9월에 알아본 것이다. 다른 주는 자격증 이름부터 다르고 「취업이 먼저인지 자격이 먼저인지」가
가장 크게 갈린다. 영상 4부에 무엇을 확인해야 하는지 정리해 뒀다. 수강료·수수료·기한은 기관과
시기에 따라 바뀌므로 반드시 해당 기관과 주 보건부에 직접 확인하시기 바란다.