이제 "AI를 어떻게 쓰지?"가 아니라 "AI를 어디에 박지?"를 묻는다
지난주 Anthropic은 Claude for Creative Work를 발표하며 Adobe Creative Cloud, Blender, Ableton, Autodesk Fusion 등 9개 도구에 동시 connector를 공개했다. 같은 시기 일본의 Zenn에서는 카오스 엔지니어링을 자동화하는 서브에이전트, CLAUDE.md 한 장으로 개인 프로덕트를 운영하는 사례, 코드 한 줄 쓰지 않고 SwiftUI 카메라 앱을 만든 연재가 동시에 트래픽 상위에 올랐다.
흩어져 보이지만 한 방향이다. AI는 더 이상 "프롬프트를 잘 쓰는 기술"이 아니다. 회사의 워크플로우 안에 박히는 컴포넌트, 즉 인프라가 됐다.
Harness Engineering — 프롬프트가 아닌 "조립"의 시대
최근 일본 엔지니어 커뮤니티에서 가장 자주 언급되는 단어가 Harness Engineering과 Context Engineering이다. 단일 프롬프트의 영리함보다, AI를 둘러싼 제약·문맥·평가 시스템을 어떻게 설계하는가가 결과를 가른다는 관점이다.
실제로 Claude Code로 두 개의 프로덕트를 운영 중인 한 일본 개발자는 자기 작업 흐름의 핵심을 한 파일로 압축했다. 프롬프트가 아니라 CLAUDE.md라는 컨벤션 파일이다. AI는 그 파일을 매번 참조하고, 사람은 파일을 갱신하는 데 시간을 쓴다. 협업의 단위가 "질문"에서 "문서"로 바뀐 것이다.
서브에이전트가 시스템을 부순다 — 의도적으로
흥미로운 사례 하나. Claude 기반의 chaos-engineer 서브에이전트가 분산 시스템에 작은 장애를 의도적으로 주입한다. 어디가 약한지를 사람이 추측하는 것이 아니라, AI가 가설을 세우고 안전한 범위 안에서 실험을 돌린다.
한국 B2B 중소기업 입장에서는 무겁게 들릴 수 있다. 하지만 핵심은 카오스 엔지니어링 그 자체가 아니다. "AI에게 자율 실행을 맡기되, 그 자율의 경계를 시스템이 보장한다"는 설계 패턴이다. 보안 점검, 데이터 정합성 체크, 정기 리포트, 인바운드 분류 — 같은 패턴이 그대로 적용된다.
일본 정부도 움직이기 시작했다
같은 주, ITmedia는 Google의 Gemini와 NotebookLM 엔터프라이즈가 일본 정부 조달 인정 서비스에 추가됐다고 보도했다. 정부가 "이 AI는 써도 된다"고 공식 리스트에 올린다는 것은, 일본 진출을 노리는 한국 기업에게도 신호다. 일본 대기업·공공의 도입 장벽이 눈에 띄게 낮아진다.
"코드를 못 짜는 사람"이 아니라 "기준을 못 정의하는 사람"이 도태된다
Zenn의 또 다른 인기 연재는 코드를 한 줄도 쓰지 않고 SwiftUI 카메라 앱을 만드는 과정이다. 비결은 AI가 코드를 잘 쓰기 때문이 아니다. 사람이 FEATURES.md에 기준을 명확히 적고, PR을 받아 리뷰하고, 수정 의뢰의 정확도를 점점 올렸기 때문이다.
경쟁 우위는 이미 이동했다. "AI를 다룰 줄 안다"에서 → "AI가 일할 시스템을 설계할 줄 안다"로.
오늘의 액션 아이템
- 회사용 CLAUDE.md를 만든다. 코드 컨벤션, 톤, 도메인 용어, 금지 사항을 한 파일에 모은다. 모든 AI 작업의 기준점이 된다.
- AI에게 맡길 첫 자율 워크플로우를 1개만 정한다. 매주 보고서, 데이터 정합성 점검, 인바운드 분류 — 작아도 좋다. 프롬프트가 아니라 "경계"를 설계한다.
- 일본 시장 진출을 검토 중이라면, 정부 조달 인정 AI 리스트를 체크포인트로 잡는다. 고객사 정보시스템팀이 어떤 AI를 고를지 따라간다.
5years+는 한국과 일본 시장에 동시에 AI 자동화를 도입해 본 팀이다. 서비스 라인업을 둘러보거나, 직접 적용 사례가 궁금하다면 포트폴리오를 확인한다.
자주 묻는 질문
CLAUDE.md를 만들면 정말 결과가 달라지나요?
네. 같은 모델, 같은 팀에서도 컨벤션 파일 유무에 따라 코드 일관성과 리뷰 시간이 크게 달라집니다. 한 파일로 회사 전체의 "AI 작업 표준"을 강제할 수 있어 가장 비용 대비 효과가 큰 첫 단계입니다.
AI 자율 워크플로우는 위험하지 않나요?
위험은 자율 자체가 아니라 경계 설계에서 나옵니다. 실행 권한을 좁게 두고, 모든 행동을 로그로 남기고, 사람이 승인하는 단계를 1개 이상 포함하면, 사람의 임시 작업보다 오히려 감사 가능성이 높아집니다.
한국 중소기업도 이런 시스템 설계가 가능한가요?
오히려 대기업보다 빠릅니다. 의사결정 단계가 짧고 레거시 프로세스 부담이 적기 때문에, 보통 1~2개월 안에 첫 자동화 워크플로우를 운영 단계로 올릴 수 있습니다.