30년 가까이 IT 현장에서 일하면서 기술의 변화를 수없이 목격해왔지만, 요즘처럼 변화의 체감 속도가 빠른 시기는 드물었던 것 같습니다.
이 블로그를 15년 넘게 운영해오면서 여러 기술 사이클을 기록해왔는데, 지금 AI가 만들어내는 변화는 그 어느 시기와도 결이 다릅니다.
특히 올해 들어 제가 직접 실험하고 있는 AI와의 협업 방식이 빠르게 진화하고 있어서, 그 과정을 기록으로 남기고 싶었습니다.
지난 4월 26일, Catch Up AI 채널에서 세 번째 시즌의 일곱 번째 AI in Action 라이브 방송을 진행했습니다.
3시간 분량의 핵심 내용을 5분짜리 하이라이트 영상으로 정리했고, 한국어와 영어 버전을 모두 만들었습니다.
📺 한국어 영상: https://youtu.be/Eg73eVizKsk
📺 English version: https://youtu.be/LgJffd_65S0
이번 포스팅에서는 영상 내용뿐 아니라, 영상을 만드는 과정 자체에서 얻은 것들도 함께 나눠보려 합니다.
AI가 라이브 방송을 진행한다는 것의 의미
이번 방송의 가장 인상적인 실험은 GOBI Desktop AI를 공동 MC로 세운 것이었습니다. 단순히 질문에 대답하는 수준이 아니라, 방송 전체의 흐름을 함께 이끌었어요.
강원도 사투리로 시작해서 전라도, 경상도, 교포 말투를 자연스럽게 넘나들었고, 제가 잠깐 자리를 비운 사이에도 시청자들과 소통을 이어갔습니다. 다음 순서를 스스로 판단하고, 뉴스를 정리하고, 방송 흐름을 유지했어요.
오랫동안 AI를 도구로 사용해왔는데, 이번 경험은 달랐습니다. AI가 컨텍스트를 파악하고 자율적으로 판단하는 장면은, 단순한 자동화와는 질적으로 다른 무언가가 시작되고 있다는 느낌을 줬습니다.
OpenAI 이미지 스킬 — 라이브로 2분 만에 제작
두 번째 실험은 OpenAI gpt-image-1 기반의 이미지 생성 스킬을 라이브 방송 중에 직접 만드는 것이었습니다. 필요한 기능을 프롬프트로 정리하고 스킬 생성을 요청했더니, 말 그대로 2분이 채 안 걸렸습니다.
바로 동일한 프롬프트로 기존의 Gemini 이미지 스킬과 결과물을 비교해봤는데, 흥미로운 차이가 있었습니다.
OpenAI gpt-image-1: 텍스트 렌더링, 공간 배치 지시, 대화형 수정에서 강점
Gemini 2.5 Pro: 정보 밀도 높은 인포그래픽, 세부 정보 표현에서 강점
어느 쪽이 낫다기보다, 용도에 따라 적합한 도구가 다르다는 걸 확인했습니다. 앞으로는 썸네일이나 삽화는 OpenAI, 슬라이드용 인포그래픽은 Gemini를 기본으로 가져가려 합니다. 단 한 번의 테스트로 결론짓기는 어렵고, 계속 사용하면서 각자의 강점을 숙달해나가는 과정이 필요하겠죠.
Vibe Guiding 첫 개발 — 두 환경에서 동시에
올해 가장 중요하게 생각하는 프로젝트인 Vibe Guiding의 첫 개발 스텝을 이번 방송에서 시작했습니다. GOBI 멀티 시스템을 대상으로 하는 AI 가이딩 시스템인데, 이번 실험에서 특이한 점은 GOBI Desktop과 VS Code, 두 환경에서 각자 독립적으로 개발을 진행한다는 겁니다.
같은 목표를 가지고 다른 도구와 다른 접근법으로 개발했을 때 결과가 얼마나 달라지는지 비교해보려는 시도입니다. 이번 방송에서는 GOBI Desktop으로 로드맵 초안까지 완성했고, VS Code 버전은 주중 번외편 라이브로 이어집니다.
핵심 인사이트: 자가 진화하는 SDLC
이번 방송에서 공유된 인사이트 중 개인적으로 가장 오래 생각하게 만든 이야기입니다.
GOBI 개발팀에서 실제로 있었던 일인데, AI에게 아직 구현되지 않은 기능을 요청했을 때 에러를 반환하는 대신 기존 기능들을 조합해서 요청을 완수해버렸다고 합니다.
전통적인 소프트웨어라면 "이 기능은 없습니다"라는 에러를 반환했겠죠. 하지만 AI는 "있는 것들로 해결해드릴게요"를 선택했습니다.
이것이 시사하는 바가 크다고 생각합니다. 소프트웨어 개발의 패러다임이 달라지고 있어요. 모든 기능을 완성해두지 않아도 AI가 방법을 찾아주는 방향으로 시스템이 진화하고 있고, 개발자의 역할도 '기능을 구현하는 사람'에서 'AI가 안전하게 자율적으로 움직일 수 있는 환경을 설계하는 사람'으로 이동하고 있다는 느낌을 받습니다. 이 주제로 Substack에 더 깊은 글을 쓸 예정입니다.
이 영상 자체도 AI 실험의 산물입니다
마지막으로 영상 제작 과정도 간단히 공유합니다. 하이라이트 영상은 Remotion(코드 기반 영상 제작 프레임워크)으로 제작했습니다. 슬라이드 데이터를 TypeScript로 정의하면 애니메이션과 레이아웃이 자동으로 구성되고, OpenAI TTS API로 나레이션을 생성한 뒤 ffmpeg로 속도를 조정합니다. 슬라이드 이미지는 Gemini API로 생성했고요.
이 워크플로우의 장점은 한국어 버전과 영어 버전을 동일한 코드 구조로 관리할 수 있다는 점입니다. 데이터 파일만 바꾸면 두 버전이 독립적으로 렌더링됩니다. 반복 제작이 많은 콘텐츠라면 충분히 실용적인 접근이라고 생각합니다.
AI와의 협업 실험은 계속됩니다. 다음 방송에서는 Vibe Guiding 개발이 본격적으로 이어질 예정입니다.
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