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예지보전 이야기는 보통 감지에서 시작해 감지에서 끝납니다. 어떤 알고리즘이 고장 징후를 며칠 먼저 잡아내는지, 거짓 경보를 얼마나 줄였는지. 저희도 그 이야기를 한 적이 있습니다. 고장은 새벽 3시에 옵니다라는 글에서 성격이 다른 탐지기 5종을 겹쳐 사각지대를 메우는 방법을 다뤘습니다.

이번 주 저희는 회사 홈페이지와 블로그가 AI에게 어떻게 보이는지 직접 점검했습니다. 사람이 보기 좋은지가 아니라, 자바스크립트를 실행하지 않는 프로그램이 본문을 그대로 읽어 갈 수 있는지를 확인한 것입니다.

이번 주 저희는 사내 업무 규칙 문서에 한 줄을 새로 넣었습니다. 사실 검증 게이트, 기준 데이터 대조 점검, 완료 확인 — 이 항목들은 자동화 사이클이 스스로 완화하거나 수정할 수 없는 고정 계층이라는 선언입니다. 바꾸려면 사람의 승인을 거쳐야 합니다.

먼저 고백부터 하겠습니다. 벤처기업확인서는 저희에게 오래된 숙제였습니다. 요건은 갖췄다고 생각하면서도 눈앞의 프로젝트와 고객 현장이 늘 먼저였고, "다음 달에 신청하자"는 말이 몇 번이나 반복됐는지 모릅니다.

피그마 CEO는 "AI에는 제너럴리스트의 행동을 끌어내는 무언가가 있다"고 말했다. 하버드는 "고정된 직무기술서는 과거의 것"이라 정리했고, WEF는 2030년까지 스킬의 39%가 바뀐다고 본다. 실행을 AI가 흡수하면, 사람의 가치는 어디로 이동하는가.

트위터·코인베이스·듀오링고의 초기 투자사로 유명한 미국 벤처캐피털 USV(Union Square Ventures)가 최근 "Obliterate, Don't Automate"라는 글을 냈습니다(2026년 7월, blog.usv.com). 요지는 한 문장입니다.

엔지니어링 리더 애디 오스마니(Addy Osmani)의 최근 강연은 한 문장으로 요약됩니다. 소프트웨어 일의 무게중심이 "코드를 직접 작성하는 것"에서 "AI 에이전트가 수행한 작업을 설계하고, 검증하고, 최종 책임을 지는 것"으로 넘어갔다는 것입니다.

"AI 솔루션을 도입한다"는 말을 뜯어보면 이상한 점이 있습니다. 솔루션이라는 단어는 완성된 제품을 설치하면 문제가 풀린다는 인상을 줍니다. 그런데 실제 AI 구축 현장에서 일어나는 일은 다릅니다. 회사마다 업무가 다르고, 데이터가 다르고, 판단의 기준이 다릅니다.

요즘 많은 IT 기업이 AI 에이전트 구축, 기업 AI 도입 서비스를 내놓습니다. 소개 자료는 화려하고, 시연은 매끄럽습니다. 그런데 한 가지 질문을 던지면 분위기가 달라지는 경우가 많습니다. "그래서, 귀사의 업무는 지금 AI로 돌아가고 있습니까?"

어느 공장이든 전산 요청함에는 현장의 요구가 줄을 서 있습니다. 이 설비만의 점검표, 이 라인만의 작업 기록 화면, 이 공정만의 불량 집계표. 하나하나는 작은 화면인데, 개발 요청으로 올리면 몇 주짜리 일이 됩니다.

피지컬 AI라고 하면 대개 휴머노이드 로봇이나 자율주행차를 떠올립니다. 무대 위에서 걷고, 도심을 달리는 장면들이죠. 그런데 AI가 물리 세계와 만나는 접점은 이미 다른 곳에 훨씬 넓게 깔려 있습니다. 제조업 현장입니다.

그래프 데이터베이스와 GraphRAG가 화제가 되면서 부쩍 자주 듣는 질문이 두 가지 있습니다. "이제 관계형 데이터베이스(RDB)는 끝난 거냐"와 "그래프 RAG라는 게 결국 SQL로도 다 되는 거 아니냐"입니다. 결론부터 말하면 둘 다 아닙니다.