프롤로그. 도구는 바뀐다. 원칙은 남는다.

01 불안의 종식과 무기화

Rule 1 경험 레버리지의 원칙
Rule 2 전원 기획자의 원칙
Rule 3 실행 검증의 원칙

02 코어시스템과 철학의 구축

Rule 4 생각의 원칙
Rule 5 지능적 신뢰의 원칙
Rule 6 불변식별의 원칙

03 현장의 문제 해결과 실무 적용

Rule 7 워크플로우 재설계의 원칙
Rule 8 데이터 브리지의 원칙
Rule 9 솔로프리너 구현의 원칙

04 궁극의 결과와 자본

Rule 10 자본 증명의 원칙

에필로그 : 만들 수는 있지만 통제할 수 없는

저자 : 김기태
AI 콘텐츠 크리에이터/그래픽 디자이너

저자 : 박창덕
플랜티(Plenty) 대표

저자 : 김소희

IT PM 웹에이전시 디자인루니 대표

저자 : 아인(AI*IN)
AI 도입·활용 전문가 / BOSS Framework 개발자

저자 : 구경모
픽셀스코프 AI Media Lab 연구소장/오드컨셉 영상검색연구소 연구소장

저자 : 김태형
금융IT 거버넌스 전문가, 카카오페이 AI기술윤리위원

저자 : 김건우
AX 전략 리더·컨설턴트(삼성SDS·CJ제일제당·이노션, KT 등), 가톨릭대학교 인공지능학과 겸임교수

저자 : 히네스
AI 필요 역량, 구축 방법론, 업종별 AI 활용 강사

저자 : 정한직
㈜모멘트큐브 대표. IP기반 AI기술사업화 리더

저자 : 변장원
콴티파이인큐베이터 책임 심사역 /딥테크 청년창업사관학교 1기 프로그램 운영

룰셋(Rule Set)은 다른 AI 책들이 '어떻게(How)'를 말하고 있다면, '왜(Why)'와 '무엇을(What)'을 말하고 있다. 개발 언어를 몰라도 AI에게 적당히 말로 설명하면 코드가 작성되고, 앱이 배포되는 세상이다.

한때 소수 전문가의 전유물이었던‘만드는 감각’이 이제 대중의 영역으로 넘어온 셈이다. 기술의 민주화. 아이디어만 있다면 AI가 뭐든 만들어주니 혹자는 이제 앱은 필요 없는 시대라고도 이야기한다.

하지만 환호는 짧고 당혹감은 길다. 며칠 만에 뚝딱 만들어낸 시스템이 예상과 다르게 작동하기 시작할 때, 무력감을 마주하게 된다. 로그를 열어봐도 에이전트가 왜 그런 판단을 내렸는지 도무지 알 길이 없다. 내가 만든 결과물인데 정작 나는 그 구조를 이해하지 못하는 기묘한 상황. 보안이나 권한, 책임의 문제로 넘어가면 상황은 더 막막해진다. 다 같이 편하자고 자동화 워크플로우를 만들어서 공유했는데, 내가 만든 거라고 모든 질문, 모든 책임을 나에게 묻고 있다. 기술의 복잡성을 사용자 뒤로 숨겼을 뿐, 그 무게가 사라진 것은 아니기 때문에 이런 일이 발생 하는 거다.

결국은 AI 에이전트는 만능이 아니며, 만능이 되어서도 안 된다는 사실을 자각하게 된다. 동시에, AI Agent의 가장 안정적인 형태는 결국, 이름 그대로 사람의 판단을 돕는 보조자로 남아야 함을 깨닫는다. AI가 만들고 실행하는 시대일수록, 그 모든 것의 기준을 정하는 고유한 자리는 나의 경험과 맥락, 그리고 선택과 책임으로 채워져야 한다.

이 책 룰 셋(Rule Set)은 기술을 더 잘 쓰는 법에 관한 이야기가 아니다. 오히려 기술이 빨라질수록 결코 변하지 말아야 할 것들에 대한 기록이다. 단순히 통제를 위한 언어가 아니라 폭풍처럼 쏟아지는 기술 한복판에서 나를 중심에 세우는 언어다.


책 속으로

경험 레버리지란 무엇인가

내가 얻은 결론은 분명하다. 경험은 시대에 뒤처지는 자산이 아니라, AI를 만났을 때 가장 큰 차이를 만들어내는 자산이다. 사람들은 종종 AI 시대를 ‘경험의 종말’처럼 말한다. 정보는 누구나 얻을 수 있고, 초안은 빠르게 만들어지며, 분석도 훨씬 쉬워졌으니 이제 중요한 것은 오래 일한 사람보다 빠르게 적응하는 사람이라고 말한다.

물론 겉으로 보면 그렇게 보일 수 있다. 하지만 실제 현장에서는 전혀 다른 결과가 나온다. AI가 아무리 많은 답을 내놓아도, 그중 무엇이 중요한지 알아보는 사람, 무엇을 믿고 무엇을 버려야 하는지 구분하는 사람, 상황의 맥락을 읽고 결과를 책임질 수 있는 사람이 결국 더 강하다.

이 차이를 ‘경험 레버리지’라고 부른다. 레버리지는 적은 힘으로 더 큰 결과를 만드는 구조다. 그리고 AI 시대의 가장 강력한 레버리지는 새 기술 자체가 아니라 이미 오래 축적된 경험을 새 도구에 연결하는 능력이다.

내가 오랫동안 해온 일은 단순히 제품을 파는 일이 아니었다. 고객의 문제를 읽고, 그 문제를 설명이 가능한 구조로 바꾸고, 상대가 왜 망설이는지 파악하고, 마지막 결정이 내려질 때까지 신뢰를 설계하는 일이었다. 그 경험은 산업이 바뀐다고 사라지지 않았다. 다만 적용되는 장면이 바뀌었을 뿐이다. 플랜트 프로젝트 현장에서 하던 일이, 지금은 상품 기획과 상세 페이지 설계, 고객 응대와 브랜드 운영에서 다시 작동하고 있다.

여기서 내가 말하는 경험 레버리지는 세 가지 층위로 확장된다. 첫째는 판단의 레버리지다. 무엇이 진짜 기회인지, 무엇이 보여주기만 번지르르한 정보인지, 무엇을 먼저 실행해야 성과가 나는지를 가려내는 힘이다. 둘째는 보호의 레버리지다. 내가 만든 상품과 브랜드, 표현과 차별성을 남이 함부로 빌려 쓰지 못하도록 지키는 힘이다.

상표권과 지식재산권은 사업이 커진 다음에나 생각하는 일이 아니라, 내가 만든 가치를 자산으로 다루기 시작하는 순간부터 필요한 기준이다. 셋째는 확장의 레버리지다. 내가 직접 겪은 시행착오와 해결 방식을 구조화해, 상품 판매를 넘어 교육과 새로운 사업 기회로 넓혀가는 힘이다.

이 세 가지가 하나로 묶일 때 경험은 단순한 과거의 경력이 아니라, 현재의 생산성과 미래의 사업을 동시에 여는 자산이 된다. 같은 도구를 써도 어떤 사람은 표면만 따라가고, 어떤 사람은 결과를 만든다. 같은 정보를 봐도 어떤 사람은 휩쓸리고, 어떤 사람은 본질을 잡는다. 같은 시장을 봐도 어떤 사람은 한 번 팔고 끝나고, 어떤 사람은 브랜드와 교육이라는 다음 가치까지 만든다. 그 차이를 만드는 것이 바로 경험이다.
---「Rule 1 경험 레버리지의 원칙」 중에서

업무 방식 패러다임의 변화: 팀이 사라지고 있다

창업 초기 여러 가지 가설을 검증하고 빠르게 성장하기 위해서는, 회사가 해결하고자 하는 문제를 같이 풀어나가는 팀의 역량이 정말 중요하다. 아무리 뛰어난 창업가라도 모든 것을 혼자 할 수 없고, 매일 매일 새로운 변수와 문제에 직면하는 창업 초기의 세계에서는, 팀의 역량에 따라 빠르게 문제를 해결하기도 하고 혹은 문제해결을 하려다 손발이 안 맞는 팀끼리 부딪히느라 속도가 안 나기도 한다. 초기 창업의 세계에서는 그 속도가 생존을 좌지우지하기 때문에 팀의 역량이 초기 스타트업의 성패를 가른다.

그러나 최근 1년 사이에 엑셀러레이터로 활동하면서 놀라운 변화들을 눈으로 보고 있다. 이제는 그동안 내가 강조해오던 팀이 사라지고 팀원으로서 팀을 이루던 사람이 있던 자리는, 이제 AI 에이전트들이 대체하고 있다. 팀의 역량이 아니라, 한 명의 창업가(솔로프리너)가 얼마나 뛰어나게 학습된 AI 에이전트들을 구현하고 잘 활용하고 있는가가 더 눈에 띄는 시대가 온 것이다

이런 인재들은 기존에 여러 팀들과 협업하고 팀원을 관리하면서 프로젝트를 운영하는 방식에서, 혼자서 기획, 개발, 마케팅 등의 여러 기능별 단위 조직들을 각각의 AI 에이전트들을 활용하여 오케스트라 지휘자처럼 프로젝트 전체를 끌고 간다. 그리고 속도 면에서 기존의 팀들을 압도할 뿐 아니라 표면적인 성과도 먼저 증명해 보이고 있다.

이러한 업무 방식을 멀티에이전트오케스트레이션 (multi-agent orchestration)으로 부르며, 글로벌 빅테크를 중심으로 한 명의 뛰어난 리더(솔로프리너)가 적절한 AI 에이전트들을 기능별로 투입시키고 활용하는 능력이 인재를 결정하는 핵심 경쟁력이 되어가고 있다.

이미 글로벌 시장에서는 "평균적인" 기술을 가진 직원들이 해고되고, AI를 도구 삼아 독립적인 성과를 내는 인재들만 생존하는 잔인한 최적화가 진행 중이다. 지금은 "노동의 시대"에서 "지능 자본의 시대"로 넘어가고 있다. 당신의 가치는 이제 얼마나 성실히 일하느냐가 아니라, AI를 활용해 얼마나 즉각적인 수익 가치를 증명하느냐가 핵심 경쟁력이 되어가고 있다.
---「Rule 10 자본 증명의 원칙」 중에서