민트색 헬멧을 쓰고 오토바이를 타고 있는 귀여운 배민 캐릭터. 모두가 아실 텐데요.
이 캐릭터들, 원래는 디자이너가 스컬피라는 재료를 손으로 직접 깎아서 만들었다고 합니다. 옆모습 하나 만드는 데 하루가 걸렸고요.
지금은 AI로 몇 분이면 됩니다.
비결은 '에센스'를 뽑아서 '자산화'하는 것.
우아한형제들 프론트엔드 개발자이자 AI 교육 담당인 임동준 님에게 이 변화를 이끈 자산화 전략, 직접 들어봤습니다.
Q. 간단하게 자기소개 부탁드려요.
저는 현재 우아한형제들에서 프론트엔드 개발자로 일하고 있어요. 주로 하는 업무는 우아한테크코스라는 개발자 부트캠프를 운영하는 거예요.
최근에는 AI를 업무에 어떻게 적용할 수 있을까 고민하면서, 개발자뿐 아니라 비개발자 대상 AI 교육도 여러 가지 해보고 있습니다.
AI가 좋다는 건 모두가 알지만, 사실 더 궁금한 건 현업에서 어떻게 적용하는가에 대한 사례들이에요. 그런 실험들을 혼자만 해서는 많이 할 수 없으니까 교육으로 공유하고, 그 시도들을 다시 교육에 반영하는 선순환 구조를 만들려고 하고 있어요.
Q. 최근에 배달의민족 사내에서 '자산화'에 대해 많이 강의하셨다고 들었어요. 오늘 소개해 주실 내용이 있으신가요?
네, 핵심 키워드를 말씀해 주셨네요.
제가 AI 활용하면서 가장 관심 있는 키워드가 '자산화'예요.
회사에서 AI를 쓸 때 개인의 경험에만 머물러 있으면 전문성이나 활용 방법이 제대로 전파되기 어렵거든요. 어떻게 하면 자산으로 관리하고, 함께 AI 역량을 기를 수 있을까에 대한 관심이 많아요.
사례 공유할 때 특히 반응이 좋았던 게 디자인 쪽 사례였어요. 배달의민족이 디자인으로 유명하기도 하고, 그 사례 중심으로 이야기를 많이 공유하고 있습니다.
Q. 배달의민족의 깎은 듯한 느낌의 디자인 자산들, 어떻게 만드는 건가요?
저도 3D 모델링으로 만들었을 거라 생각했는데, 입사하고 깜짝 놀랐어요. 이런 오브젝트들을 사람이 손으로 깎는 거더라고요.
스컬피라는 재료를 조각칼로 깎아서 만들어요. 정말 한 땀 한 땀이에요. 캐릭터 동작도 여러 개 있다 보니까 다양한 동작으로 여러 개 만드시는 거예요.
사내 워크숍에서 다른 직군들도 직접 '나만의 배달이 만들기'를 하면서 직접 깎고, 사진 찍어서 포토샵으로 누끼 따고, 컬러나 표정을 입히는 걸 한 땀 한 땀 만들다 보니까 디자이너분들이 힘든 거예요. 퀄리티는 높지만 하나 만드는 데 손이 많이 가거든요.
Q. 그래서 AI를 도입하게 된 건가요?
네, 생존을 위해 AI를 도입해야겠다는 생각을 하게 됐어요. 디자인에 자부심 있는 회사들의 공통점이, 자산은 많지만 똑같은 걸 그대로 쓰기엔 고민되는 포인트가 있거든요.
이벤트도 계속 새로 생기고, 계절별로도 달라져야 하고, 예전 것을 그대로 쓰면 새로운 디자인이 안 나오는 느낌이 들 수 있어서 AI를 적극적으로 도입해서 디자인 자산을 더 생산성 있게 만들어야겠다고 한 거죠.
Q. AI로 디자인 자산을 만들 때 가장 중요한 게 뭘까요?
키포인트가 있어요. 개인이 한두 개 만드는 건 상관없는데, 기업에서 디자인 자산을 만들 때는 100개든 1000개든 일관된 비주얼 언어로 한 사람이 만든 것 같은 느낌이 나야 하잖아요.
그런데 AI로 뭔가 만들 때 글이든 이미지든 동영상이든 일관된 느낌으로 만드는 게 쉽지 않아요. 그게 원하는 성공 기준이잖아요.
그래서 일관되게 나오기 위해 디자이너분들이 잘하는 게 본질, 에센스를 뽑는 거예요. 군더더기를 다 빼고 핵심적인 본질을 뽑아서 그걸로 실험을 많이 하시더라고요.
Q. '에센스'라는 게 구체적으로 어떤 건가요?
배달의민족 디자인 자산의 에센스를 하나 만든다고 하면, 군더더기가 다 빠져 있으면서 스컬피 깎은 듯한 느낌이 나고, 빛이 있을 때 명도 대비로 눈에 딱 보이는 자산을 만드는 거예요.
이런 자산을 에센스로 뽑고, AI한테 이걸 가지고 바나나를 만들든 우유팩을 만들든 요리하게 하는 거예요.
Q. 에센스를 활용해서 실제로 어떻게 디자인 자산을 만드셨나요?
어도비 파이어플라이라는 이미지 생성 서비스에서, 스타일 참조에 아까 뽑았던 에센스를 넣고 "Delivery scooter front view" 한 문장만 쓰면 배달의민족 오토바이가 나오는 거예요.
메인 오브젝트가 나오면, 그 다음에 그림자 입히고 컬러 입히고 기존 자산 집어넣고 배경이나 텍스트 넣는 건 디자이너분들한테는 20-30분이면 되는 쉬운 작업이에요. 원래 오래 걸리는 건 메인 오브젝트 만드는 거였거든요.
에센스를 잘 뽑아 놓으니까 나머지 작업들이 쉬워지는 과정을 보고 충격받았어요.
Q. 에센스 방식을 도입한 후 퍼포먼스가 많이 올라갔나요?
에센스를 뽑고 그걸 기반으로 디자인 자산을 만들 수 있는 시스템을 만들고 나니까 퍼포먼스가 엄청나게 올라갔어요.
그래픽 자산 만드는 것에 대한 두려움이 줄어들고, 인턴이나 신입분들도 2-3년차 분들과 비슷한 수준의 결과물을 만들 수 있게 됐어요. 덕분에 더 중요한 기획에 고민할 시간이 생긴 거죠.
"회사에서 AI를 잘 쓴다는 건 에센스를 뽑아서 자산화하고, 다른 사람들이 일관된 결과물을 만들 수 있게 하는 거구나" 하는 깨달음을 얻었던 경험이었어요.
Q. 직접 에센스를 뽑아서 실험해 보신 적도 있으신가요?
바이브 코딩이나 AI로 수익화 잘하는 서비스들이 사주나 타로 같은 거잖아요.
사주 팔자 관련 서비스가 보통 궁서체 옛날 느낌이 많아서, 12지신을 새로운 느낌으로 만들어보고 싶었어요. AI로 클레이 느낌의 말 캐릭터를 하나 만들어봤거든요.
디자이너분들처럼 일관된 자산으로 만들어봐야겠다 싶어서, 에센스를 뽑고 다른 것들을 만들어보는 실험을 했어요.
클레이 느낌에서 동물 모양 같은 군더더기를 빼고 에센스를 하나 만들었어요. 따뜻한 톤의 그라데이션, 그림자 느낌, 부드러운 파스텔톤. 이 에센스를 뽑고 "토끼 그려줘" 하니까 일관된 느낌으로 캐릭터들이 잘 나오더라고요.
12지신 캐릭터들이 일관되게 잘 나오고, 12지신과 관계없는 캐릭터들까지 일관되게 나오는 걸 보고 깨달았어요.
AI를 그냥 쓰는 건 쉬운데, 잘 쓰려면 에센스를 뽑고 일관된 결과물이 나오게 하는 게 중요하구나 하고요.
Q. 에센스를 어떻게 하면 잘 뽑을 수 있을까요?
좋은 질문이에요. 그 답이 생각보다 사람한테 있더라고요.
LLM도 인간이 만든 콘텐츠로 학습한 거잖아요. 프로그래밍할 때 의도가 드러나는 네이밍을 잘 짓는 게 중요한 것처럼, 이걸 잘하기 위한 에센스를 사람들이 글로 정리해 놓은 게 많아요.
그중 하나가 워드 커닝엄이라는 전설적인 프로그래머가 정리해 놓은 건데요. 위키를 처음 만든 사람이에요. 이분이 의도를 드러내기 위한 핵심 에센스를 세 가지로 정리해놨어요.
첫 번째, 길어지더라도 의도를 드러낸다. 의도가 드러나야 나중에 줄이든 리팩토링을 할 수 있으니까요.
두 번째, 구현 부분을 숨긴다.
세 번째, 반환 타입에 대한 명확한 힌트를 제공한다.
이 세 가지를 거치면 의도가 드러나는 네이밍이 더 잘 만들어진다고 정리해 놓은 거예요.
Q. 뽑아낸 에센스를 팀원들과 어떻게 공유하시나요?
최근에는 회사에서도 다양한 AI 툴 POC를 많이 하고 있어요. IDE는 커서를 주로 쓰고요. 저는 제 차원에서 실험을 많이 하는데, 스킬이나 에센스를 클로드 스킬스에 담아내려고 하고 있어요.
규칙을 스킬스나 claude.md 파일에 넣어서 가이드라인을 계속 참조하면서 코드를 작성하는 형태예요.
예를 들어 디버깅을 잘하기 위한 에센스를 뽑아서 클로드 스킬스에 넣어두면, 팀원들이 그 스킬을 장착해서 바로 활용할 수 있어요. 게임에서 장착템 끼면 캐릭터가 강해지는 것처럼요.
이렇게 만든 프롬프트들은 깃허브 프라이빗 저장소에서 버전별로 관리하면서 팀원들이 함께 개선하고 업데이트하고 있어요.
Q. 배민처럼 큰 조직에서는 이렇게 정리한 것들을 어떻게 공유하나요?
규모가 커지면 하나 작업하고 의사 결정하기가 힘들어서 지금은 팀별로 진행되고 있어요.
팀별로 문화가 다르긴 한데, 특정 도구나 영역의 '챔피언'이라는 역할을 맡은 분들이 계세요. 그분들 주도로 관련 지식이나 케이스를 정리하고 다듬고 있어요. 다만 팀별로 진행되다 보니까 허브처럼 중복을 줄이고 공유할 수 있는 사내 플랫폼을 만들려는 시도들이 진행되고 있어요.
특히 백엔드 개발자분들은 사내 데이터에 접근하는 MCP 서버 같은 것도 만드는데, 중복되는 것들이 나올 수밖에 없거든요.
그래서 MCP 허브나, 프롬프트와 툴을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있게 하는 것들을 큰 회사들에서 다 시도하고 있는 것 같아요.
Q. 이런 자산화 방식을 정립하는 데 참고한 사람이나 사례가 있나요?
개발자의 영원한 고민 중 하나가 레거시 코드를 어떻게 안전하게 개선할까인데요. 이걸 잘 해결한 사람한테 에센스가 있을 것 같아서 찾아봤어요.
켄트 벡이라고 아시나요? '테스트 주도 개발(TDD)'이란 용어를 만든 전설적인 개발자예요. 이번에 "Tidy First?"라는 책도 써서 화제가 됐고요.
마침 켄트 벡이 LLM을 어떻게 사용하는지 이야기한 팟캐스트가 있어서 들어봤는데, 이분 소개를 보고 깜짝 놀랐어요. 무려 52년차 현역 개발자래요. 전 세계 사람들이 다 아는 개발자인데 아직도 현역이에요. 귀담아 들어볼 만 하잖아요.
심지어 지금이 개발 인생에서 제일 재밌다고 하더라고요. AI랑 같이 하니까요. 이런 얘기를 하는 거예요. "원래 본인이 가지고 있던 스킬, 기술의 90%는 0달러가 되었고 나머지 10%는 1000배의 가치를 얻게 됐다."
Q. 1000배 가치가 된 나머지 10%는 뭔가요?
켄트 벡은 세 가지를 꼽았어요.
첫 번째는 "야심찬 비전 갖기". LLM으로 어디까지 할 수 있는지 한계를 두면 그 이상 활용하기 어렵잖아요. 좋은 문제를 정의하고 야심찬 비전을 갖는 거예요.
두 번째는 이정표 설정. 비전이라는 게 추상적이고 복잡한 문제일 수밖에 없으니까, 중간중간 방향을 잃지 않기 위한 이정표가 필요해요. 어려운 문제일수록 작게 쪼개면 쉽게 풀 수 있는 것처럼요.
세 번째는 디자인 추적 및 복잡성 관리예요. 전체 큰 그림을 보면서 '이건 너무 복잡하니까 더 작게 쪼개자' 하고 조절하는 거죠.
AI 시대에 이 세 가지 능력이 더욱더 중요해지게 된 거예요.
Q. 그 세 가지 중에서 특히 중요하게 생각하시는 게 있나요?
저는 이정표 설정이 자산화하기 좋은 포인트라고 생각해요. 만들어 놓으면 사람들이 실제로 써야 하잖아요.
비타민 같으면 까먹고 안 먹을 때 많은데, 타이레놀처럼 진통제는 필요하면 알아서 찾아먹잖아요. 진통제 같은 걸 자산화해 놓으면 더 효과적이겠다 싶었어요.
그래서 초반부터 신경 쓰고 있는 게 디버깅이에요. 버그가 생기면 LLM한테 "이상해 수정해 줘", "고쳐줘" 하면서 옥신각신할 때가 많잖아요. 근데 원하는 대로 안 될 때가 많아요.
![출처 : 조선일보, 오피니언 [만물상] 램프를 탈출한 요정, AI](https://cdn.maily.so/du/josh/202601/1769677706763814.png)
켄트 벡은 AI를 '예측 불가능한 지니'에 비유했어요. 알라딘의 지니 아시죠? 소원을 들어주긴 하는데, 고지식하게만 들어주면 재미없으니까 자기 의지가 있어요. 가끔 엉뚱하게 들어주거나 멋대로 할 때가 있잖아요. AI도 마찬가지예요. 시키는 대로 할 것 같지만, 가끔 예상치 못한 결과를 내놓거든요.
그래서 켄트 벡이 강조한 게 램프예요. 지니가 램프 밖에 나오면 멋대로 할 수 있지만, 램프 안에서는 완전히 컨트롤할 수 있잖아요. 개발에서 이 램프 역할을 하는 게 바로 테스트 코드 명세예요.
내가 원하는 동작을 명확하게 정의해두면, AI가 아무리 멋대로 하려 해도 그 범위 안에서만 움직이게 되는 거죠.
결국 핵심은 의도를 명확하게 알려주는 거예요.
Q. 그렇다면 AI에게 의도를 정확하게 전달하기 위해 어떤 방법을 쓰세요?
저는 '프리 프롬프트 엔지니어링'이라고 이름 붙여봤어요. 프롬프트를 쓰기 전에 먼저 준비해야 할 것들을 정리한 방법이에요.
이걸 정리하기 위해 프롬프트 잘 쓰는 것에 대한 에센스가 어디 있을까 찾아봤어요. 공식 문서가 가장 잘 담겨 있을 것 같더라고요.
그록, 오픈AI, 앤트로픽, 구글 문서들을 다 봤는데, 가장 분량이 적으면서 글을 잘 쓴 게 앤트로픽이었어요. 문장들이 너무 잘 써져 있어서 누가 썼을까 찾아봤더니, 어떤 분이 "자신은 철학가이자 앤트로픽 프롬프트 엔지니어이다"라고 소개해놨더라고요. 그런 분들이 써서 문장이 짧은데 에센스가 잘 담겨 있는 거예요.
Q. 앤트로픽 문서에서 특히 인상적이었던 게 뭔가요?
앤트로픽 프롬프트 엔지니어링 문서에 되게 흥미로운 게 있어요. 프롬프트 잘 쓰는 방법보다 더 앞에 "이게 준비되어 있지 않으면 먼저 이걸 설정하는 데 시간을 투자할 것을 강력히 권장한다"라고 써져 있거든요. 앤트로픽 문서에서 "강력히 권장한다"라고 쓴 페이지가 거의 없는데, 첫 페이지에 이렇게 강조해놨다는 건 정말 중요한 에센스라는 거죠.
그게 딱 세 가지예요.
첫 번째, 사용 사례에 대한 명확한 성공 기준 정의. 내가 입력한 게 잘 됐는지 어떻게 알 수 있을까요? 이게 명확하지 않으면 대화만 계속 길어져요.
두 번째, 테스트할 수 있는 환경 세팅이나 시스템. 이건 프롬프트를 버전별로 관리하는 것만으로도 충분해요.
세 번째, 개선하고 싶은 (꽤 괜찮은) 첫 번째 초안 프롬프트. 첫 프롬프트가 별로면 불필요한 대화 핑퐁이 많아지거든요.
저는 자산화로 뭔가를 만들기 전에 항상 이 세 가지를 먼저 고민해요.
Q. 그럼 실제로 배민 개발자들은 이런 방법론들을 어떻게 활용하고 있나요?
사내에서 조사해봤는데, 가장 많이 쓰는 영역이 테스트 케이스 만드는 거였어요. 특히 레거시 코드들의 테스트 케이스요.
기존에는 리소스가 안 돼서 못 만들었던 테스트 케이스들을 LLM으로 만들어서, 기존 코드를 두려움 없이 수정하고 개선할 수 있게 됐어요.
켄트 벡도 이런 얘기를 해요. 테스트는 개발할 때 피드백을 받기 위해 작성하는 건데, 이게 "의도치 않은 유용한 부산물"이라고요.
개발할 때 효과적으로 하려고 작성한 테스트 코드가 남아서, 미래에 개발할 나와 동료들에게 자산으로 유용하게 쓸 수 있다는 거죠.
Q. 테스트 케이스 외에 다른 자산화 사례도 있나요?
네, 디버깅도 자산화하고 있어요.
해결하고 싶은 문제는 확실해요. 버그 해결. 개발자들이 가장 자주 겪고, 가장 스트레스받는 영역이잖아요.
그래서 에센스를 담은 좋은 버그 해결사를 만들자는 비전으로 시작했어요.
버그를 잘 해결하는 사람들이 모든 회사에 있잖아요. 뭔가 다르게 접근하는 분들. 그 사람들의 머릿속을 들여다보면 에센스를 뽑을 수 있으니까, 디버깅의 에센스를 뽑아서 AI한테 넣어주자 하는 식으로 접근했어요.
Q. 디버깅 에센스는 구체적으로 어떻게 구성되어 있나요?
디버깅을 잘하기 위한 다섯 단계 이정표를 만들어봤어요.
첫 번째, 문제를 한 문장으로 정의하기. 문제가 명확하지 않으면 해결이 산으로 가거든요.
두 번째, 올바른 동작 정의하기. 이게 제대로 동작한다면 어떤 순서로 동작해야 하는지 정리하는 거예요. Given-When-Then 형식으로요. 어떤 상황에서, 어떤 행동을 하면, 어떤 결과가 나와야 하는지 명확하게 적는 거죠.
세 번째, 최소 재현 환경 구축하기. 버그만 딱 재현할 수 있도록 스코프를 확 줄이는 거예요. 전체 시스템에서 테스트하면 변수가 너무 많잖아요. 문제가 발생하는 최소한의 코드만 남겨야 원인을 찾을 수 있어요.
네 번째, 원인 옵션들 나열하기. 버그를 일으킬 수 있는 원인들을 쭉 리스트업하는 거예요. 이 단계는 AI 도움을 받으면 훨씬 빨라요. 혼자 생각하면 놓치는 것들도 AI가 다양한 가능성을 제시해주거든요.
다섯 번째, 가설 검증하기. 나열한 원인들을 하나씩 테스트해보면서 진짜 원인을 찾는 거예요. 이것도 아니고, 저것도 아니고, 하나씩 소거해가다 보면 결국 범인이 나오죠.
이런 에센스들을 클로드 스킬스에 넣고 관리하면, 나중에 다섯 단계가 여섯, 일곱 단계로 늘어날 수도 있고 더 간략해질 수도 있잖아요.
이렇게 자산으로 관리하면 팀 전체가 점점 더 잘할 수밖에 없지 않을까, 그런 비전으로 자산화 작업을 하고 있어요.
Q. 이렇게 만든 자산도 시간이 지나면 낡을 텐데, 어떻게 관리하세요?
좋은 질문이에요. 저희 팀원들을 교육하다 보니까 다들 자신만의 교육적인 시도나 도전을 많이 하거든요.
그런 경험들이 각자의 강의에 녹아드는데, 중앙 집중화된 자산으로는 잘 관리가 안 되고 있어요. 어떻게 하면 레거시가 자동으로 자산으로 관리될 수 있을까가 지금 고민 포인트예요.
그래서 지금 실험하고 있는 게, 교육에 대한 수다를 떨면 그걸 TTS로 문서화해서 에센스를 정돈하는 에이전트를 만들고 있어요. 직접 문서화하려면 힘드니까, 수다만 떨면 알아서 자산이 되게끔요.
저희 회사도 사내에서 "물어보세"라는 서비스를 만들어서 사내 데이터에 접근할 수 있는 에이전트를 운영하고 있어요. 사내 전용 에이전트를 강화해서 파편화된 경험들을 중앙 집중적으로 모으고 자산화하는 방향으로 가지 않을까 싶어요.
Q. 오늘 이야기를 한 문장으로 정리한다면요?
오늘 조쉬님과 이야기하면서 자산화 자체를 더 에이전틱하게 해서 AI가 자산화를 더 잘하게끔 하는 시스템을 구축하는 게 중요하겠구나 하는 깨달음이 있었어요.
그걸 위해서 상반기를 열심히 달려봐야겠다는 생각이 듭니다.
그리고 하나 더 덧붙이자면, 프롬프트 쓰기 전에 앤트로픽 가이드라인 세 가지 스텝 꼭 한번 해보세요.
에센스를 뽑고, 자산화하고, 프리 프롬프팅까지.
이게 AI 시대에 진짜 경쟁력이 될 거라고 생각합니다.
AI를 최대한 레버리지하여, 나만의 스타일로 창업을 꿈꾸는 모든 분들을 위한, 'AI 솔로프리너 클럽'이 진행 중이에요. 제가 운영하는 클럽이며, 새로운 방향을 꿈꾸는 모든 분들께 자신있게 권해드려요.
지금처럼 AI와 소셜미디어를 누구나 쉽게 활용할 수 있는 시기는 역사상 처음이에요. 흐름을 탔을 뿐인데, 인생이 180도 바뀐 제가 직접 이를 증명해요. 그래서 지금이야말로, '나만의 길'을 현실로 만들 수 있는 최고의 타이밍이라고 확신해요.
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