"구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배"라는 말이 있다. 서 말은 약 54리터. 예물용으로 사용되는 8mm 진주로 계산해 보면 약 16,000개, 연결하면 128미터, 무게는 20kg에 달한다. 예전에는 이 16,000개의 구슬을 하나하나 꿰어 목걸이로 만드는 기술이 가치의 원천이었다. 아무나 이런 구슬을 꿸 수 있는 것은 아니었다. 하지만 실천궁행, 즉 "아무리 좋은 것도 실행하지 않으면 의미 없다"는 교훈을 담고 있다.

 

그런데 AI 시대에 이 속담을 다시 읽어야 할 것 같다. 이제 "꿰는 기술"은 누구나 가질 수 있게 되었다. AI는 16,000개의 구슬을 몇 초 만에 꿴다. 텍스트를 요약하고, 코드를 생성하고, 이미지를 만들어내는 일은 더 이상 장인의 영역이 아니다. 기술의 수준은 높아졌지만, 기술의 접근성은 급격히 낮아지고 있다. 누구나 "꿸 수 있는" 시대가 된 것이다.
 
그렇다면 가치는 어디로 이동했을까? 문득 구슬 그 자체로 옮겨갔다는 생각이 들었다.
 
기술이 대중화되면 기술 기반의 차별화는 한계에 부딪힌다. 남는 것은 기술이 접근할 수 없는 영역, 바로 독점적 데이터와 콘텐츠가 해자가 된다. 예전에는 보석 가공 기술 행위 자체가 남이 넘볼 수 없는 해자였다면, 이제는 우리 집에만 있는 진귀한 원석이 해자가 된다.

 

 

어제 구글이 Gmail에 Gemini를 통합했다. LLM 기반으로 이메일 업무를 자동화하던 스타트업들은 하루아침에 상당한 경쟁력을 상실했다. 플랫폼, 기반기술이란 그런 것이다. 개별 전투에서는 질 수 있어도, 전쟁에서는 이긴다. 유통 채널과 사용자 기반을 이미 확보한 플랫폼은 기능 하나를 추가하는 것만으로도 스타트업 수년간의 노력을 무력화시킨다.

 

이런 시장 환경에서 살아남으려면 플랫폼이 복제할 수 없는 무언가를 가지고 있어야 한다.

 

 

해당 서비스에서만 쌓이는 사용자 행동 데이터, 해당 도메인에 특화된 학습 코퍼스, 규제나 인허가로 보호받는 영역, 수년간 축적된 암묵지와 프로세스 노하우...
 
과연 나의 곡간에는 남들이 가지고 있지 않은 구슬이 있는가? 그것은 무엇일까? AI가 많은 것을 꿸 수 있는 시대, 진짜 질문은 "무엇을 꿸 것인가"가 아니라 "무엇을 가지고 있는가"다.

 

그렇다면 예전 속담은 바뀌어야 할 것 같다.
 

 

"구슬이라도 서 말이 있어야 꿰어서 보배로 만들어 볼 수 있다."
 
 

 

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사내 프로세스 혁신 도구로서의 가능성을 점검해 보다.

 

1/ 꽤 오래전(이래봤자 올해 초였을 것 같은데) 지인들 모임에서 Dify.AI 에 대한 이야기를 나눴다. 당시만 해도 '디파이'라고 하면 탈중앙화 금융을 일컫는 DeFi가 먼저 떠오르던 시절이다. 지금도 크게 다르지 않다. 이런 현실 속에서도 LLM이 현업 프로세스 혁신의 영역으로 점점 가까이 다가오면서 드디어 우리나라에서도 Dify를 다루는 책이 나왔다. 나 역시 슬쩍슬쩍 곁눈질하던 터라, 이번 기회에 책을 읽으면서 Dify의 지향점과 현재 상태를 점검해 보고 싶었다.

 

2/ <Dify AI, 코드 없는 미래>는 번역서가 아니라 국내 엔지니어가 집필한 책이다. 국내에서 Dify에 관한 책을 누가 적을 수 있을까 했는데, 김정욱 저자님은 태디노트님과 함께 국내 AI 도입의 최전선에서 활동하시는 분이었다. 일단 브레인크루 멤버라는데서 +1.

 

3/ Dify는 대화형 AI 애플리케이션과 AI Agent를 손쉽게 만들 수 있도록 설계된 노코드 플랫폼이다. 정의야 어떻게 되었든 나의 관심사는 명확하다. AI를 이용하여 사내 프로세스를 개선하는, 이른바 PI(Process Innovation)활동에 이 도구를 적용할 수 있는가 하는 점이다. 

 

이 책은 다음과 같이 구성되어 있다.

1장: LLM/AI에 대한 일반적인  이해

2장: LLM에서 원하는 결과를 도출하기 위한 프롬프트 작성법

3장: 정보의 정확성을 올리기 위한 RAG 시스템

4장: 궁극적으로 우리가 원하는 에이전트의 가능성 옅보기

5장: 실제 워크플로 개선에 사용할 수 있는지 여부 살펴보기

6장:  이전 내용을 종합한 실습 프로젝트를

Dify가 뭔지, 어떤 작업을 수행할 수 있는지 이해도를 높이기에 충분한 구성이다.

 

4/ 기술 격동의 시절이다. 어떤 도구를 선택하는지가 이른바 엔지니어의 몸값에도 영향을 준다. Dify... 이 책을 읽으면서 다뤄본 Dify는 아직은 아쉬움이 많이 남는 플랫폼이다. 코드를 작성할 수 있는 개발자라면 n8n이 더 유용하고, 코드와 거리가 먼 사용자라면 사용자라면 구글의 Opal 서비스나 Agentspace같은 서비스가 더 와닿지 않을까 싶다. 결국 Dify가 강점을 가질 수 있는 부분은 구매냐 구축이냐(Buy vs Build)의 고민에서 구축을 선택했을 때 제시할 수 있는 대안이라는 점이다.

 

5/ 사내에서 이미 n8n을 활용하고 있는데, Dify도 사용할 수 있게 호스팅해달라고 요청했다. 클라우드 서비스에 가입해서 잠깐 사용해 보긴 했지만,  사내에 직접 구축해서 충분히 사용해 봐야 정확한 판단을 내릴 수 있을 것 같다. Opal의 최대 단점은 기업 환경에서 사내 시스템과의 연동이 힘들다는 것인데, Dify는 Opal과 같은 시스템을 사내에 구축하고, 이를 MCP를 통해 다른 사내 시스템과 연동할 수 있겠다는 가능성이 보인다. 다만 관건은 얼마나 사용자들이 부담스럽지 않게 접근할 것인가인데, 결국 이 작업을 LLM의 도움을 받아 코드를 작성하지 않고도 수행할 수 있느냐가 핵심이 될 것이다.

 

6/ Dify. 비전은 훌륭하고 빠른 속도로 진화하고 있지만, 갈 길이 멀어 보인다. 하지만 어떠하랴. 오픈소스의 비전이라는게 원래부터 그런것 아니었나. AI 서비스, 특히 사내 서비스 도입/구축을 고민하시는 분들이 읽으면 도움이 되는 내용이 많다.

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