AI를 사용하는 개발자 VS AI에 저항하는 개발자(개발자의 3가지 성장방법)

AI시대의 개발자의 성장방법

안녕하세요.
블로그 운영팀에서 AI챕터를 맡고있는 Mr.Charile입니다.

지난 글에서는 Cluade AI를 사용하면서 느낀점과 개발자가 AI를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 포스팅을 했습니다.

여러분은 개발자가 AI를 활용하여 코딩하는것에 대해 어떻게 생각하시나요?
최근 만나본 여러 개발자들 사이에서도 의견이 갈리는거 같습니다.
어느 주니어 개발자는 적극적으로 AI를 활용하고, 또 어떤 시니어 개발자는 AI를 절대 지양하고 있다고 답했습니다.

이번 컨텐츠는 이거에 대한 인사이트를 가져다 줄 수 있는 글을 가져왔습니다.
마지막으로 저의 생각을 정리해두었으니 끝까지 읽어주시기 바랍니다.

원글 : https://slopwatch.com/posts/bad-programmer(AI코드를 사용하면 나쁜 프로그래머가 될것입니다)

AI코드를 사용하면 안되는 이유

1. 스스로 학습 기회를 빼앗는다

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  • 무슨일이든 스스로 그 행동을 하지 않고는 향상되지 않는다.
  • 게임을 하지 않고서는 체스실력이 늘지않고, 음악을 듣는것만으로 피아노를 배울수없다.
  • 어느 시점에서는 반드시 직접 연주해야한다.
  • 코딩을 직접 하지 않는 개발자는 절대 발전할 수 없다.
  • AI를 사용함으로서 가능성을 빼앗기고있다.
    인터넷 초창기에는 “스크립트 키디(script kiddie)”라는 용어가 생겨났다. 이는 다른사람이 만들어 공유한 스크립트를 다운받아서 컴퓨터 시스템을 해킹하는 사람들을 지칭한다. 이들은 스스로 훌륭한 해커라고 착각한다. 그러나 이들은 스크립트가 어떻게 동작하는지 이해하지 못하고 자신들이 하는 행동이 어떤 의미인지 모른다. 이들은 스스로 진정한 해커가 되고싶어하지만 절대로 그렇게 될수 없다. 진정한 해커가 되기위해서는 스크립트를 만드는 사람이어야 한다. 이들은 시스템을 분석하고 취약점을 조사하고 진정으로 이해할줄아는 사람이다. AI코더는 훌륭한 개발자가 되고싶어한다. 그리고 훌륭한 개발자라고 스스로를 착각하게 만든다

    2. 이미 습득한 기술을 퇴화 시킨다.

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    • 이미 프로그래밍 기술을 익혔고, AI에게 단순반복 업무를 맡기면 어떨까?
    • 많은 사람들이 창의적이고 복잡한 업무는 스스로하고, 단순하고 지루한 작업을 AI에게 맡기라고 한다.
    • 예를들면 프로그래밍에서는 이런일들이다 ’새 프로젝트의 구조잡기, 팩토리얼, mergeSort함수작성하기’ 반복적이고 일상적인 업무같은것이다. (개인적으로 전혀 반복적이고 지루한작업이 아닌듯하다…)
    • 예전부터 시니어개발자들은 이런 업무를 주니어에게 위임하였다. AI에게 맡기는것과 뭐가 다른가?
    • 두가지 차이점
      • 첫번째: 사람에게 업무를 위임하는것은 스스로 새로운 기술을 습득하고 강화할 기회를 갖는것이다. ”멘토링, 커뮤니케이션, 짜증과 조바심이 나는 상황에서 웃으면서 유쾌하게 행동하는 방법”같은 것 이다.
      • 두번째: 소프트웨어 개발은 기본적으로 오랜시간 반복숙달하는 작업이고, 멈추면 금방 까먹게된다. 처음 어떤 언어를 배울때는 기본적인 개발툴도 구축하지 않고, 원시적인 방법에서 OS의 컴파일러를 설치하고 명령어를 직접 실행하며 코드를 다룬다. 그러나 IDE를 다루게되면서 이런 기초적인 지식들은 금새 잊어버리게된다. 스스로 코딩을 하지 않는다면 개발자는 금방 녹슬게된다. 기초지식을 잊어버리면 더 고급기술을 구축하는 기반을 잃게되고 더 절망적인부분은 코딩의 흥미마저 잃어버리게된다.
    운동기구 제조사에서 새로운 운동 보조 기구를 출시했다고 한다.
    이 운동 보조기구는 바로 나를 대신해 “무게”를 들어주는것이다.
    이를 활용함으로서 당신은 더 높은 무게의 벤치프레스를 들수있을것이다.
    그리고 단숨에 레벨업하여 다음 운동으로 넘어갈수 있게된다.
    이 이야기는 단순한 예 이지만 현실에서 충분히 벌어질법한 이야기이다.

    3. 결국 개발자를 대체하는것에 의존하는것이다.

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    • 개발자의 길에서 지름길을 택하면 안되는 순간이 있다. 바로 기초를 배우는과정이다.
    • AI도구는 학생들에게 무료로 제공하기도한다. 좋은일이라 생각할수있지만, 사실 이는 약탈적행위와 같다.
    • AI기업은 텍스트 에디터를 열기도 전에 AI에 중독시키고, 이로서 평생 구독료를 받을수있다는 사실을 잘 알고있다.
    • AI기업은 신문물을 거부하고 AI 사용에 대해 비판하는 고집센 늙은이 대신, 미래세대 개발자들을 선택한다. 그들은 미래에 chatGPT같은 채팅봇 없이는 “Hello World”조차 출력할수 없게될것이다.
    • 회사 경영진이 AI를 환영하는 이유는 ‘주니어 개발들이 AI를 사용함으로서 고액 시니어개발자로 거듭나는것’을 기대하는게 아니다.
    • 고액연봉의 시니어개발자를 더 저렴한 주니어 개발자로 대체하기 위함이고, 더 나아가서는 개발자 모두를 AI로 대체할수있다는 기대가 있기 때문이다

    4. 당신의 코드는 존중받지 못한다.

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    • AI가 생성한 코드는 반드시 나쁜것이다라는 주장은 옳지않다. 오히려 AI가 코드를 아주 잘 생성하고 점점 발전하고있다.
    • 그러나 AI코드 키디를 제외하고는 더이상 프로그래머를 대접하지 않을것이다.
    • 소프트웨어 개발에는 예술성이 있다(동시에 불확실성과 복잡성도 있어 때로는 우리를 괴롭힌다.)
    • 이는 일괄되고 더 긴밀하게 코드베이스를 구축하고, 더 우아한 방법을 모색하여 문제를 해결하는데 있다.
    • 이것은 모든 프로그래머에게 자부심과 동기부여, 만족과 기쁨의 원천이다.
    • 우리는 우리의 성취를 축하받고싶을까? 아니면 우리를 위해 코드를 만들어주는 텍스트 예측모델의 성취를 축하받고 싶을까?
    • 스스로 코드를 작성하지 않았는데 어떻게 자신의 코드에 자부심을 가질수있을까? 그리고 다른사람의 존중을 기대할수있을까?
    • 예술작품을 의뢰하고 예술가인척하는 사람이 되고싶지 않다면, 예술가가 되어야한다.

    AI 생성 코드를 사용 하는 이유

    1. 코딩보다 코드리뷰를 선호하는 마조히스트이다.

    • 누군가는 코딩은 매우 좋아하지만, 다른사람의 코드를 읽고 검토하며 피드백하는것을 매우 싫어할수있다.
    • 물론 코드리뷰는 성장하기 좋은 기술이고, 경험이 적은 개발자의 생산성을 높이는 것은 분명하다.
      • 좋은 오픈소스 코드를 읽는것만으로도 코딩에 대한 시야를 늘려주고, 자기만의 방식을 고집하지 않게하고 더 나은 개발자로 성장시키는 탁월한 수단임은 분명한것같다.
    • 그러나 AI를 사용함으로서 우리의 직무는 코더에서 코드리뷰어로 변하게된다.
    • 어쩌면 거기에 탁월한 재능이 있을수있고, 그일이 더 잘 맞을수도있다.
    • 판단은 스스로하자.

    2. 당신은 실제로 프로그래머가 되고 싶지 않다.

    • 당신이 코딩을 배우는것에 관심없고, AI에게 “카트레이싱 게임 만들어줘, “이부분을 개선해줘”라는 식으로 프리랜서를 고용한것과 같이 인식하고있는 사람이라면, 당신에게 적용되는 내용일 것이다.
    • 대기업에서 진짜 기다리고있는, 군침 질질 흘리고있는 미래는 AppStore에다가 원하는 것을 말하면 바로 내 디바이스에 해당 App을 만들어주는 상황이다.
    • 그렇게되면 AppStore에서 중개비로 30%를 받는것에서 이제는 100%를 가져가게된다.
    • 이는 AI 생성 코드를 사용하는 마지막 이유로 이어진다.

    3. 우리는 이제 탈노동시대에 진입했고, 기업이 우리를 그시대로 인도해줄것이라고 믿는다.

    • 여기까지 읽은 후에도 여전히 AI찬양자라면 더이상 해줄말이 없다.
    • 조지 오웰의 『1984』, 레이 브래드버리의 『화씨 451도』, 닐 스티븐슨의 『스노우 크래시』를 읽어보기를 추천한다. 이 작품들은 미래에 대한 그들만의 비전을 제시하며, 당신이 기대할 만한 무언가를 제공할 것이다.

    개인적인 생각

    1. 개발자의 롤이 점차 변화하고있다.

    • 과거의 개발자는 소프트웨어로 특정 영역의 문제를 풀어왔다.
    • 그리고 현재는 비즈니스와 결합하며 비즈니스의 문제를 풀고있다.
      • 소프트웨어가 비즈니스의 중심이되었고, 비즈니스를 위한 소프트웨어로, 소프트웨어를 통한 비즈니스가 되었다
    • 비즈니스의 문제는 소프트웨어와 결합하며 더욱 더 복잡해졌고, 역으로 소프트웨어 역시 비즈니스와 만나 더욱 더 복잡해지고 있다.
      • 과거의 슈퍼마켓을 생각해보면 매우 단순한 비즈니스모델이였다. 소프트웨어를 만나 전자상거래가 되면서 매우 복잡해졌다. 이를 구현한 시스템은 고객의 요구에 맞춰 더욱 더 끝없이 발전하고 복잡해지고있다.
    • 소프트웨어(개발자)가 풀수없는 문제들도, 소프트웨어(개발자)가 풀어야하는 순간이 있다.
    • 그러나 현실은 개발방법론과 시스템, 그리고 소프트웨어(개발자)가 비즈니스 복잡도를 따라잡지 못한다.
    • 우리는 모든것을 스스해나갈수 없고, 일정부분은 아웃소싱을 할수밖에 없다.
    • AI 역시 시스템(개발 방법론, 소프트웨어 산업)의 일부가 될지도 모른다.

    2. 무엇을 취하고 무엇을 내줄지 결정이 필요한 순간

    • 스스로 Job을 선택했다면, 커리어(과정)도 선택해야하고, 무엇을 이루고싶은지(목적)도 선택해야한다.
    • 누군가는 단지 직업이 필요했을수있고, 안정적인 직장이 필요했을수도있다. 이 또한 존중받아야한다.(그러나 동료들에게 자신의 생각을 알려야한다)
    • 그러나 이 일을 지속하고싶다면 선택이 필요하다. 꾸준히 성장할것인지, 이대로 좋을지
    • 성장이 필요한순간에는 스스로해야한다.

    명확히 설정된 목표가 없으면, 우리는 사소한 일상을 충실히 살다 결국 그 일상의 노예가 되고 만다”

    내가 AI와 코딩을 해가면서 무엇을 채우고 있고, 그와 동시에 무엇을 잃고있는지 점검해야한다. 또한 나의 목표가 빠르게 결과물을 내는것인지, 과정과 실패를 통해서 성장하고 싶은것인지 생각해야한다.

    한번에 하나씩만 할수있다. 부족한부분은 반드시 채우기위한 학습을 해야한다.

    3. 찬양 VS 저항, 두가지 선택지밖에 없을까?

    • TV에서 휴대폰, 스마트폰에 이르기까지 새로운 산업이 발전해나갈때마다 우려와 저항이 있었다.
    • 그러나 현재는 스마트폰없이 살수있는 사람은 없다.
    • 찬양과 저항 두가지 양 극단의 선택만 해야할까?
    • 두가지 모두 사물을 제대로 이해하지 못했을때 가중된다. 무조건 나쁘다와 백번천번 좋다가 여기에 해당된다.
    • AI를 활용할지 말지는 본인이 처한 환경에 따라 다르다.
    • 그렇지만 “내가 사용할줄알고 사용하지 않는 것과, 사용하지 못해서 안쓰는것”은 다름을 인식하자
    • 선택을 했다면, 깊이를 고려해야한다. 어디까지 쓸지, 무엇에 쓸지, 장점을 개발할지 단점을 보완할지를 말이다.
    • 개발자라면 본업에 있어서는 최소한 “직접 해보는 단계”에는 반드시 스스로 해야만 한다.

    “도덕적 미덕은 우리 안에서 본성에 의해서 발생하는 것도, 본성에 반해서 발생하는 것도 아니다… 도덕적 미덕은 습관으로 인한 것이다… 우리가 배워야 하는 모든 것은 실제로 그것을 행함으로써 배운다… 인간은 건물을 잘 지음으로써 훌륭한 건축가가 되고 건물을 잘못 지음으로써 형편없는 건축가가 될 것이다… 따라서 어린 시절의 습관이 무엇이냐가 매우 중요하다. 그러한 습관이 엄청난 차이, 또는 세상의 모든 차이를 만든다.”
    – 아리스토텔레스

    [2024]개발자가 Claude AI를 더 스마트하게 사용하는 3가지 방법

    안녕하세요.
    블로그 운영팀에서 AI탭터를 맡고있는 Charile입니다.

    요즘 개발자들을 두 분류로 나뉘는거 같습니다.
    성장 가능성이 있는 개발자 VS 성장하지 못하는 개발자

    네 그리고 최근에는 또 하나의 기준이 있습니다.
    AI를 적극적으로 활용하는 개발자 VS 그렇지 못한 개발자

    제가 최근 가장 많이 사용하고있는 모델은 Claude AI입니다.
    진정한 페어프로그래밍을 AI가 실현시켜주는것 같은 느낌을 받았습니다.
    Claude의 기능들을 소개하고 개발자가 AI를 활용하는 방법에 대해 소개해드리겠습니다.

    chatGPT와 차별점

    GPT와 Claude를 비교시 많은 사람들이 느낀점은 GPT는 창의적인 영역에서 조금 더 강하다는것이고, Claude는 전문적인 영역과 기술적, 논리적인 영역에서 더 강하다는점 입니다. 좌뇌와 우뇌라고 할까요? 문과와 이과의 차이라고하면될까요? 꼭 들어맞는건 아닌거같습니다. 그래도 글쓰기나 문서작성에서는 GPT가 조금더 나은거 같다는 의견이 많습니다. GPT가 GPTs를 출시하고 멀티모달을 강점으로 내세웠다면 Claude에는 Claude Project와 artifacts 기능이 있습니다.
    1. 한국어 답변이 자연스럽다.
      • 전세계 언어를 폭넓게 잘 이해하고 잘 구사한다고 합니다.
      • GPT와 비교해봤을때, 영어로 질문하고 한글로 응답받거나, 별도의 확장프로그램을 설치하는것과 다르게 Claude는 별도의 명령 프롬프트 없이, 별도의 확장프로그램 없이도 한국어를 잘 구사하는거 같습니다
    2. 언어 이해도 높다.
      • 답변의 품질에 측면이 아닌 답변의 언어 이해도와 문맥의 이해도 측면에서 더 높은것처럼 느껴졌습니다.
      • 별도의 프롬프팅을 적용하지 않아도 문맥을 잘 짚어내는 느낌을 받았습니다.
      • 프롬프트 엔니지어링이 필요하지 않을수도 있겠다 싶었어요! 물론 원하는 답변을 이끌어내기위한 방법은 존재합니다.
    3. 긴 컨텍스트 지원
      • 질문의 컨텍스트 뿐만 아니라 응답 컨텍스트 또한 GPT대비 더 넓게 지원하는것처럼 느껴지지만 GPT를 더 이상 사용하지 않는 입장이라 정확한 비교는 해보지않았습니다 그러나 아주 긴 문장은 자동으로 파일첨부 형태로 지원하고있습니다. 사용자 경험적으로 볼때 아주 유용했습니다

    Claude의 기능

    1. artifacts
      • 코딩결과를 실시간으로 확인하거나, 웹의 렌더링 결과를 대화창에서 바로 확인할수있습니다.
      • 공식 홈페이지에서는 SVG 파일을 생성하는것을 볼수있습니다.
        (이는 움직이는 이미지나 벡터 이미지를 생성할수있다는 의미)
      • 심지어 github의 브랜치 결과를 다음과 같이 렌더링해서 시각적으로 보여줍니다.
        GITHub 브랜치 렌더링
      • 복사하기, 다운로드, Publish 기능을 제공합니다.
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      • 다운로드시에는 MD파일로 다운되어 이를 지원하는 플랫폼에서(예를들어 GitHub) 활용할수있습니다.
      • chatGPT에 GPTs가 있다면 Claude에는 Publish기능이 있습니다. 다른사람과 공유하여 애플리케이션같은 환경을 제공합니다.
    2. Claude Project
      • Custom Instructions 설정 – AI의 행동 방식, 지식 적용 방법, 응답 스타일등을 제어할수있습니다.
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      • 개인화 맞춤 지식 구축
        • 프로젝트에 필요한 문서, 코드, 가이드라인 등을 업로드하면 클로드는 이를 학습하여 해당 프로젝트에 특화된 지식을 갖추게 됩니다
        • 외부에 노출되지 않고 맞춤화된 데이터를 학습시킬수있습니다.
      • 유료
        • 공유가 가능하기때문에 팀 단위로 Instructions을 설정한다면 매우 유용하게 사용할수있을것같지만(노션 정리한 자료를 모두 넣는다면 검색엔진처럼 활용할수도, 도메인 지식을 갖춘 애플리케이션 처럼 활용할수도 있을듯?) 유료로만 제공합니다.

    개발자가 AI를 어떻게 다루어야 하는지에 대한 개인적인 생각…

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    개발자에게 AI는 독일까요? 득일까요?
    생산성측면에서는 분명 이점이 많다는 사실은 부정할 수 없는 것 같습니다. 
    그렇다면 내가 지속적인 성장하길 원하는 개발자라면 어떤가요? 혹은 나의 직업을 대체하지 않을까 두려우신가요?
    
    개발자의 다양한 업무 중 가장 큰 부분을 차지하는 코딩은 특히 AI가 아주 잘하는 영역입니다.
    그리고 코딩은 쓰기보다 읽기가 많은 영역입니다.
    
    내가 코드를 작성하는 시간보다 남들이 작성한 코드와 문서를 읽는시간이 많다는점은 시사하는바가 큽니다.
    주니어에 가까울수록 읽기에 더 많이 집중 해야 한다고 생각합니다. 
    StackOverFlow든, 선배개발자의 코드든, 공식문서의 Tutorial이든 말이죠.
    심지어 내가 작성한 코드라면 말할것도 없습니다. 더 많이 읽어보세요
    
    신기하게도 AI를 더 많이 활용할수록 쓰기 시간보다 읽기 시간이 더 많아지는거같습니다. 오히려 양질의 코드를 아주 빠르게 내뱉어주니, 코드의 탐색비용이 줄고 코드 자체의 읽기 시간과 분석 시간이 더 많아지고있습니다.
    
    중요한점은 AI를 활용할수록 개발자는 더욱 더 능동적으로 읽기와 쓰기를 해야합니다.
    이전과 같이 StackOverFlow에서 코드를 복붙하듯이하면 더 많이 망가지는걸 볼수있습니다. 반드시 명심하세요!
    (자율수행이 나온다면 드라이버는 운전보다 안전에 더 신경을 쓸수밖에 없는것과 같은 맥락으로...)
    
    또한 AI가 나보다 코딩은 더 잘하지만 나보다 더 깊이있게 문제를 다루지는 않는거같습니다.
    무슨말인고하면 어떤 요구사항을 분석하고 프로그래밍을 하다보면 반드시 해야하는것이 두가지 있습니다.
    바로 요구사항을 분석해서 목표를 TASK로 나누는것과 나누어진 테스크를 코딩하고 검증하는것입니다.
    이것이 바로 문제해결의 핵심이며 요구사항에 대해 명확히 이해를 하는 과정입니다.
    
    AI를 잘 활용하기위해서는 개발자 스스로 이 두가지 행위에 대해 잘할수있어야하고 이를 명확하게 AI에게 전달했을때 비로소 AI를 잘활용할수있습니다.
    
    AI를 더욱 잘 활용하는 방법은 AI와 페어프로그래밍을 하는것입니다.
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    페어 프로그래밍에는 드라이버와 네비게이터가 있습니다.
    
    드라이버는 키보드와 마우스를 잡고 코딩을하고 네비게이터는 문제 해결방법을 논리적으로 생각하고 이를 드라이버에게 명확하게 전달합니다.
    
    드라이버와 네비게이터는 서로 다른 관점으로 협력하며 프로그래밍을 해나갑니다..
    
    드라이버는 기술적인 것과 세부사항 등을 생각하고 네비게이터는 관찰자 입장에서 설계, 구조적인 부분과 큰 그림을 생각하며 진행합니다.
    
    현실의 페어 프로그래밍은 실효성과 현실성에서 논란이 많습니다. 과거의 기술블로그에서 많이 언급되었던과 다르게 지금은 어느 누구도 페어프로그래밍에 대해 말하지 않고있습니다.
    (한때 개발문화의 꽃처럼 받아들여지는듯 보였으나....)
    
    그러나 AI가 등장하면서 진정한 페어 프로그래밍이 현실화된것 같습니다..
    
    생산성이 증가한만큼 남은 시간에 학습하지 않으면 개발자의 수명은 더 짧아질것이고, AI가 내뱉은 결과에 대한 분별력이 없고 더 나은 방식을 AI에게 제안하지 못한다면 경쟁력은 없어질것입니다.
    
    코딩에서 읽기활동이 많을수록(Input) 쓰기시간은 더 짧아집니다.
    (Output: 더 짧고 간결한 코드를 빠르게 작성가능)
    AI가 응답한 코드 결과물을 더 섬세하게 읽지않고 틀린점과 방향을 정확하게 집어내지 못한다면 AI보다 나은점이 무엇인가요?

    이상으로 긴글을 읽어주셔서 감사합니다.

    더 나은 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다.

    AI 도구 모음, 지금까지 출시된 모든 AI를 모아왔습니다

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    안녕하세요.

    블로그 운영팀에서 AI챕터를 맡고있는 charlie입니다.

    이번에는 AI서비스들을 한번에 모아서 비교까지 해주는 AI 도구 모음집을 가져왔습니다.

    다양한 AI 서비스가 매주 등장하고있습니다.


    chatGPT 많이 활용하고 계신가요?

    디자이너라면 포토샵 AI 플러그인을 쓰고 계신가요?

    작가라고요? wrtn AI나 네이버의 CLOVA X를 쓰고 계시겠죠?

    웹사이트를 요약하거나, 번역이 필요할때는 copilot을 사용하시나요?

    미드저니를 비롯한 다양한 LLM에서 이미지 생성을 지원하면서 내가 원하는 이미지를 더 이상 찾아다니지 않아도 될꺼같아요

    하루가 멀다 하고 새로운 AI 서비스들이 생겨나는데 무엇을 써야하나, 조금 어지럽지는 않으신가요?

    앱스토어가 필요하지 않나요?


    저는 애플로 시작된 앱스토어의 모습을 보고있는 느낌이 드네요

    게임같은 엔터테이먼트 앱부터 생산성과 라이프 영역에서 효과적인 다양한 앱들이 등장하면서

    친구나 지인의 소개로 설치해본 앱으로 놀라운 경험을 했던 떄와 유사하다고 생각합니다.

    너무 많은 AI관련 서비스들이 생겨나고, 어느것이 더 좋은지, 더 나은 경험을 제공하는 AI는 무엇인지

    약간은 혼란스럽기도 할거같습니다.

    한곳에서, 한눈에, 빠르게 찾고싶어요!


    저희 팀에서는 세계적으로 생겨나는 수 많은 AI 서비스들에 대해 리스트업을 하고 사용자들의 반응을 모니터링하여 어느 서비스가 각광받고있는지 추적하고자 하였습니다.

    그렇게 시간이 흘렸고 지금까지 출시된 모든 AI 서비스들을 소개하겠습니다.

    AI 도구 디렉토리 서비스


    최고의 AI 도구 디렉토리 및 AI 도구 목록 – Toolify

    마침 필요한 기능을 모두 갖춘 서비스가 등장하였습니다.

    이 서비스는 AI 도구 디렉토리라고 합니다. 4월 18일 기준으로 무려 11867개의 서비스들의 정보를 수집하였고 이를 텍스트, 이미지, 비디오, 코딩, 오디오, 마케팅, 챗봇, 교육, Prompt등 233개의 카테고리로 분류하였습니다.

    AI 제품들을 소개하고 필터링하고 트래픽까지 모니터링하는 기능을 제공하고있습니다.

    검색과 카테고리 분류, 차트같은 유용한 기능이 있습니다.

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    한국에서 가장 많이 사용하는 AI 서비스 목록, notion이 AI 서비스로 분류되어 1위라는 건 조금 의아한 듯?

    그러나 제가 정말 인상깊게 생각한 기능은 다른 것입니다.

    바로 광고입니다.

    사람들이 필요로 하는 정보를 제공하는 것만으로도 돈을 벌 수 있다


    LLM이 등장하면서 SaaS서비스를 구축하는것이 더 쉬워졌고, 또 빨라졌고, 기술적 비용도 낮아지고있습니다.

    물론 지속 가능성과 비용에 관한 부분을 제처두고요.

    이렇게 등장하는 서비스들을 한곳에 모으는것만으로도

    사용자들에게는 탐색비용을 낮춰주고

    자신의 서비스를 알리려는 기업에게는 ***“홍보 효과”***를 제공함으로서 비즈니스 모델을 구축하였습니다.

    실제로 엑셀시트만으로 연간 수십억을 벌어들이는 서비스들도 존재합니다.

    이들의 비즈니스 모델은 단순합니다. 사람들이 원하는 정보를 한곳에 모으는것뿐입니다.

    엑셀 시트 하나로 시작해 연간 수십억을 벌어들이는 사람이 한둘이 아니다 (feat. 9천억 상장회사 포함)

    사용자의 니즈를 정확히 파악하고 빠르게 구축했다는 점에서 탁월함이 느껴졌습니다.

    마치며


    AI 서비스들은 과거의 웹서비스나, 앱서비스의 비해 빠르게 생산될 수 밖에 없는 구조를 가지고있습니다.

    그 이유는 LLM의 API를 이용한다는 점과 낮은 진입장벽 때문입니다.

    그러나 이러한 서비스들의 기존의 많이 쓰이는 서비스의 추가 기능으로 대체되기 쉽습니다.

    PDF기반의 chatPDF같은 앱들이 초기에 인기있었으나 마이크로소프트 제품에 탑재되면서 대체된 것처럼 말입니다.

    그렇기때문에 호기심과 새로운 것에 대한 흥미로 새로운 AI서비스로 바꿔가며 이용하는것보다는

    chatGPT와 같이 잘 알려진 AI을 자주 사용하는것을 더 권장합니다.

    이 방법이 실제로 LLM을 이해하고 다루는데 더 효과적이기 때문입니다.

    다음은 AI를 활용하기위한 전략과, 카테고리별로 차별화된 기능에 대해 소개하는 글로 찾아뵙겠습니다.

    감사합니다.