되긴 되는데, 이상하게 막연하다
AI에게 "우리 회사 직원용 업무관리 앱 만들어줘"라고 하면 진짜 앱이 만들어진다.
로그인 화면이 뜨고, 버튼을 누르면 동작하고, 에러가 나도 AI가 알아서 고쳐준다.
코드는 한 줄도 모르는데도 결과는 나온다.
그런데 이상하게 막연하다.
분명 돌아가긴 하는데, 이게 잘 만들어진 건지는 모르겠다.
AI가 제안하는 대로 계속 진행하면 뭔가 계속 만들어지기는 한다.
그런데 지금 무엇을 만들고 있는지, 이 방향이 맞는지는 알 수 없다.
내가 모르는 상태에서도 결과는 계속 나오기 때문이다.
그래서 이상하게 불안하다.
이 막연함과 불안은 왜 생기는 걸까?
그 이유는, 당신이 대표가 되었기 때문이다.
바이브코딩을 시작한 순간, 당신은 AI 직원을 둔 대표가 된다.
하나씩 맞춰보면 바로 보인다.
매일 직원에게 같은 설명을 처음부터 다시 하는 대표가 있다.
* 당신은 AI를 새로 시작 할때마다 이게 무슨 프로젝트인지, 무엇을 만드는 중인지 처음부터 다시 설명한다.
원하는 결과는 분명한데, 일을 체계적으로 맡기는 법은 모르는 대표가 있다.
* 당신은 생각나는 대로 하나씩 요청하고, 나온 결과를 보며 다시 고친다. 결과는 나오지만, 이렇게 시키는 게 맞는지는 확신할 수 없다.
매뉴얼 없이 회사를 굴리는 대표가 있다.
* 당신의 프로젝트에는 다음에 온 AI가 보고 일할 기준이 한 줄도 남아 있지 않다.
직원이 늘면 말로만 시키던 대표는 한계가 온다.
* 기능이 늘면 "해줘"로 시키던 바이브코딩도 정확히 같은 지점에서 한계가 온다.
사업을 해본 사람은 이 한계가 어떤 것인지 이미 안다.
지금 당신이 AI를 쓰는 방식이 정확히 초보 대표의 방식이다.
그 막연함도, 그 불안함도 여기서 온다.
뭘 만들지 몰라서 막히는 게 아니다. 머릿속엔 이미 다 있다.
뭘 만들지, 왜 필요한지, 어때야 하는지.
없는 건 하나다.
내 머릿속에 있는 것을, 직원이 바로 일할 수 있는 형태로 전달하는 방법이다.
아무도 AI 직원을 둔 대표로 일하는 법을 가르쳐준 적이 없을 뿐이다.
당신은 지금 여기에 있다
바이브코딩에도 단계가 있다.
그리고 가장 중요한 것은 지금 내가 어느 단계에 있는지 아는 것이다. 사람은 자신의 위치를 알아야 다음 단계로 갈 수 있다. 지금 어디에 있는지 모르면 무엇을 더 해야 하는지도 알기 어렵다. 그래서 결과가 나와도 막연하고, 내가 제대로 가고 있는지도 확신하지 못한다.
반대로 자신의 위치를 알면 다음 단계가 보인다. 무엇을 더 배워야 하는지, 무엇을 바꿔야 하는지가 선명해진다. 그리고 지금 내가 올바른 방향으로 가고 있다는 확신을 갖고 나아갈 수 있다.
바이브코딩의 단계는 네 가지다.
0, 들어만 봤다
바이브코딩이 무엇인지는 안다. 아직 직접 해보지 않았을 뿐이다.
1, 만들어봤다
"해줘"라고 하면 결과가 나온다. 신기하다. 아무것도 모르지만 무엇이든 만들 수 있을 것 같다.
하지만 그다음부터 막힌다. 생각나는 대로 요청하고, 나온 결과를 보며 다시 고친다. 되기는 하는데 이렇게 만들어가는 게 맞는지는 확신할 수 없다. 무엇을 기준으로 AI에게 일을 맡겨야 하는지도 모르고, 문제가 생기면 그때그때 검색하며 해결한다.
10, 혼자 선다
AI가 일을 잘할 수 있는 환경을 만든다.
프로젝트의 목적과 기준을 남기고, AI가 무엇을 보고 어떻게 일해야 하는지 정리한다. 더 이상 생각나는 대로 시키지 않는다. 기준을 만들고, 그 기준 위에서 AI에게 일을 맡긴다.
여기서부터 AI 네이티브가 시작된다.
100, 이뤄나간다
10에서 만든 환경 위에 시간과 노력을 계속 쌓는다.
결과물을 하나 만드는 데서 끝나지 않는다. AI와 함께 원하는 것을 지속적으로 만들어가고, 프로젝트와 자산을 함께 키워나간다.
이 책을 읽고 있는 당신은 아마 0에서 1을 지나, 10을 향해 가고 있을 것이다. 바이브코딩을 처음 접했을 수도 있고, 이미 몇 가지를 직접 만들어봤을 수도 있다.
중요한 것은 지금 정확히 몇 단계에 있는지가 아니다.
다음 단계가 무엇인지 알고 있는가이다.
대부분은 1에서 멈춘다. 거기가 끝인 줄 알기 때문이다. 결과가 나왔으니 바이브코딩을 할 수 있게 되었다고 생각한다. 하지만 분명 더 많은 것을 할 수 있을 것 같은데, 어디서부터 달라져야 하는지는 알지 못한다.
반대 방향의 함정도 있다. SNS에는 AI로 며칠 만에 상품을 만들어 큰돈을 벌었다는 사례가 넘친다. 그걸 보면 나도 저것부터 해야 할 것 같고, 그 사람의 방법을 그대로 사서 따라하면 될 것 같다.
하지만 그 결과는 하루아침에 나온 것이 아니다. 그 사람이 자기 영역에서 몇 년을 쌓아 온 노하우와 방법론이 자산으로 남아 있었고, AI가 그 자산을 흡수해서 일할 환경이 이미 갖춰져 있었기에 가능한 일이다. 단계로 말하면 그것은 100이다. 자기만의 10 위에서만 나오는 100이다.
남의 방법을 사서 따라하는 것은 그 사람의 환경을 빌리는 일이지, 내 자산이 쌓이는 일이 아니다. 그래서 같은 결과가 나오지 않는다.
순서는 하나다. 먼저 10이 되는 것이다. 10이 되는 순간, 당신도 자기 영역에서 자신만의 것을 설계하고 만들어 갈 준비가 된다.
1 다음에는 10이 있다.
그리고 이 책은 그 사이를 건너가는 방법에 대한 이야기다.
1과 10을 가르는 것은 속도도, 개발 실력도 아니다. 작업이 끝났을 때 결과물만 남았는가, 아니면 다음 AI도 바로 이어서 일할 수 있는 환경까지 남았는가의 차이다.
확인하는 방법은 간단하다.
지금 대화창을 닫았을 때, 다음 AI는 무엇을 보고 일을 시작하는가?
코드와 결과물만 남아 있다면 아직 1에 가깝다.
1에 머무는 동안에는 프로젝트의 목적과 기준이 모두 대표의 머릿속과 대화창 안에만 존재한다. 무엇을 만드는지, 왜 만드는지, 어떤 기준을 지켜야 하는지를 매번 다시 설명해야 한다.
하지만 대화창 안의 맥락은 창을 닫으면 사라진다. 새로운 AI를 만날 때마다 처음부터 같은 설명을 반복하게 되는 이유다.
10으로 건너간다는 것은 그 기준을 프로젝트 안에 남기는 것이다. 한 번 정리한 목적과 기준은 사라지지 않는다. 다음 AI는 그것을 읽고 바로 일을 시작한다.
대화창이 바뀌어도 같은 설명을 반복하지 않는다. 프로젝트 안에 남아 있는 기준을 바탕으로 자연스럽게 다음 작업을 이어간다.
이 책은 이렇게 일하는 사람을 AI 네이티브라고 부른다.
AI라는 직원을 둔 대표가 되어, 그 직원이 잘 일할 수 있는 환경을 만드는 사람이다.
이 전환이 만드는 차이를 나는 매주 보고 있다.
내가 운영하는 스터디에는 유통업체를 운영하는 대표와 섬유공장을 물려받아 운영하는 2세가 있다. 두 사람 모두 완벽한 비개발자다. 그리고 두 사람 모두 처음에는 "해줘"만으로 만들었다.
한 사람은 엑셀로 관리하던 매출을 운영 현황판으로 만들었고, 다른 한 사람은 회사에 없던 ERP를 만들었다.
분명 결과는 나왔다. 하지만 두 사람 모두 같은 불안을 느꼈다.
"이렇게 만들어가는 게 맞는 걸까?"
기능이 늘어나자 문제가 하나둘 생기기 시작했다. 처음에는 막연했던 불안이 점점 확신처럼 굳어졌다.
"역시 이렇게 하는 게 아니었구나."
유튜브를 찾아보고, 검색도 해보고, 그때그때 문제를 해결했다. 하지만 대부분은 눈앞의 문제를 넘기는 방법일 뿐이었다. 프로젝트 전체를 어떻게 이끌어가야 하는지는 여전히 알 수 없었다.
지금 두 사람은 10에 있다.
이 책에 담긴 방법으로 AI가 일할 환경을 설계하게 되었다. 겉으로 보이는 결과물은 처음과 크게 다르지 않을 수도 있다.
달라진 것은 결과물이 아니라 일하는 방식이다.
프로젝트의 기준을 어디에 남겨야 하는지, 정보를 어떻게 쌓아야 하는지, 문제가 생기면 무엇을 확인해야 하는지, AI에게 어떻게 일을 맡겨야 하는지 이제는 명확히 안다.
AI와 오래 일할수록 AI가 일할 환경도 함께 쌓인다. 오늘의 작업이 사라지는 것이 아니라, 다음 작업을 더 쉽게 만드는 자산으로 남는다.
"아, 이렇게 하는 게 AI와 일하는 거구나."
"이게 맞는 방식이구나."
더 이상 이게 맞는지 몰라 이곳저곳을 방황하지 않는다.
이 책이 담고 있는 것
이 책은 바로 그 1과 10 사이를 건너가는 방법을 다룬다. AI의 관점에서 생각하는 법을 이해하고, AI가 일을 잘할 수 있는 환경을 직접 설계하는 법이다.
핵심은 단순하다.
AI 네이티브 = AI 관점의 사고 + 환경 설계
둘 중 하나만으로는 부족하다. AI가 어떻게 일하는지 이해해도 그 이해를 받쳐줄 환경이 없으면 아는 데서 멈춘다. 반대로 환경을 아무리 갖춰도 AI의 관점을 모른 채 만들면, 그 환경은 AI가 일하는 방식과 어긋난다.
환경을 설계하는 일에는 Claude Code가 가장 적합해서, 이 책은 Claude Code를 기준으로 설명한다. 다만 근본 원리는 특정 AI에 묶이지 않는다. Codex나 Gemini 같은 다른 AI에서도 같은 방식으로 활용할 수 있다.
대표는 직원을 한 번 교육하고 끝내지 않는다. 일을 하다가 문제가 생기면 매뉴얼을 하나 추가하고, 기준을 하나 더 세우고, 자주 쓰는 양식을 하나 만든다. 그렇게 회사의 시스템이 조금씩 자란다.
AI와 일하는 환경도 똑같다. 이 책에서 만들어 갈 것이 바로 그렇게 자라나는 작업 환경이다. 매번 "프로젝트 구조", "작업 환경", "파일들"이라고 부르면 길어지니, 앞으로는 이 전체를 하네스라고 부르겠다.
하네스는 한 번에 완성하지 않는다. AI와 작업하다 마찰이 느껴지는 순간마다 필요한 조각을 하나씩 더해 간다. 이 책에서는 그 조각을 버튼이라고 부른다. 버튼을 하나씩 추가해 가는 과정이 곧 하네스를 완성해 가는 과정이다.
구조, 맥락, 작업, 계획, 검증, 보호, 누적.
일곱 개의 버튼은 단순한 기능 목록이 아니다. AI와 일할 때 반복해서 부딪히는 문제를 이해하고, 그 문제를 어떤 환경으로 해결할지 판단하는 기준이다. 이 흐름을 이해하면 새로운 도구나 기능이 나와도 휘둘리지 않는다. "이건 내 작업 환경에서 어떤 버튼에 해당하는가?", "이 문제는 프롬프트로 해결할 일인가, 프로젝트 안에 남겨야 할 일인가?"를 스스로 판단할 수 있다.
이 개념들을 외우거나 손으로 전부 만들 필요는 없다. 각 버튼이 무엇을 책임지는지, 그 흐름만 이해하면 된다. 구체적으로 파일을 만들고 폴더를 구성하는 일은 AI가 도와준다. 예전에는 아는 것이 결과로 이어지려면 오랜 숙련이 필요했지만, 지금은 흐름을 정확히 이해하는 것만으로 곧장 결과를 만들 수 있다. 그래서 비개발자일수록 이 개념을 아는 것 자체가 바이브코딩에서 큰 격차를 만든다.
설명은 완성된 정답 구조를 처음부터 보여주는 대신, 마찰이 느껴지는 지점마다 필요한 버튼을 하나씩 누르는 순서로 이어진다.
그렇게 도착하는 상태는 하나다. AI가 내놓은 결과 앞에서 "이게 맞나?"를 아무에게도 묻지 않게 되는 것이다. 커뮤니티에 질문을 올리고 답을 기다리는 대신, 내가 세운 기준으로 내가 판단하고 다음 일로 넘어가는 상태다.
거기까지 가는 길에 한 번은 불편을 거쳐야 한다. 머릿속에 있는 기준을 꺼내 프로젝트로 옮기는 일이다. 그 한 번을 거치고 나면 AI는 당신이 설계한 환경 위에서 움직이고, 당신은 그 결과를 믿고 다음 일로 넘어간다.
'이게 맞나요?'를 묻는 쪽에서, '이렇게 하시면 됩니다'라고 말하는 쪽으로.
이 책은 당신을 1에서 10으로 데려간다.