ECONOVATION
제8회 Hello, ECONO! 리뷰
안녕하세요. 에코노베이션 홍보부 박태은입니다.
Hello, ECONO!👋는 에코노 사람들이 자신의 경험을 교류하고 소통하면서, 에코노베이션으로 맺어진 인연을 이어 나가고자 하는 행사입니다.
2023년 2월 19일을 시작으로 이제는 고정 행사가 되어 8회차를 맞이한 Hello, ECONO!가 지난 2026년 8월 30일 일요일에 진행되었는데요. 이번 제8회 Hello, ECONO!는 엘리스랩과의 제휴로 서울 성수에 있는 엘리스랩 공간을 대여해, 현업에 계신 졸업 회원분들과 활동 회원들이 한자리에 모여 오프라인으로 진행되었습니다.
특히 이번 회차는 처음으로 외부 연사님을 모신 자리이기도 했습니다. 23기 이규민님께서 NAVER 김현우님과 채널톡 최한길님을 직접 초청해주신 덕분에, 에코노 안에서만 나누던 이야기를 넘어 더 넓은 시야의 이야기까지 들을 수 있었습니다.
이번 포스팅에서는 네 분의 발표를 중심으로, 이번 Hello, ECONO!에서 어떤 이야기들이 오갔는지 8회차 Hello, ECONO!를 리뷰해보도록 하겠습니다.
🚌 광주에서 서울까지
행사가 서울에서 열리는 만큼, 광주에 있는 활동 회원들은 이른 아침부터 버스에 올랐습니다. 이번 상경길은 전남대학교 소프트웨어중심대학사업단의 지원으로 전세버스를 대여할 수 있었는데요. 덕분에 많은 활동 회원들이 부담 없이 함께 서울로 향할 수 있었습니다.
버스 안에서는 오랜만에 만난 회원들끼리 근황을 나누기도 하고, 오늘 어떤 이야기를 듣게 될지 기대를 나누기도 하면서 이동 시간을 보냈습니다. 아침 일찍부터 시작된 하루였지만 행사장에 도착할 때까지 버스 안 분위기는 내내 들떠 있었습니다.
🏢 엘리스랩 성수에서
이번 행사는 엘리스랩과의 제휴를 통해 서울 성수에 위치한 엘리스랩 공간에서 진행되었습니다. 넓고 쾌적한 공간 덕분에 발표를 듣기에도, 이후 네트워킹을 하기에도 더없이 좋은 환경이었습니다.
타임테이블
🙌 오프닝, 에코노베이션은 어떤 동아리인가요?
이번에는 외부 연사님들이 함께해주신 만큼, 행사의 문은 에코노베이션이라는 동아리를 소개하는 시간으로 열었습니다. 에코노베이션이 어떤 동아리이고, 어떤 활동을 해왔으며, Hello, ECONO!가 어떤 마음으로 이어져 온 행사인지를 함께 나누었는데요. 외부에서 오신 분들께는 오늘 만날 사람들이 어떤 사람들인지 알려드리는 시간이었고, 활동 회원들에게는 우리가 지금 어디쯤 와 있는지 다시 한번 확인하는 시간이었습니다.
발표 세션
- 22기 임채승 님: 취준, 회사, 그리고
- NAVER 김현우 님: 취준 톺아보기
- 23기 이규민 님: 당신의 AI는 딱 당신만큼 똑똑합니다
- 채널톡 FDE 최한길(기리) 님: 말 못하는 개발자는 매력이 없다
🎙️ [Speaker] 22기 임채승님 - 취준, 회사, 그리고
첫 번째 연사는 22기 임채승님이었습니다. 프론트엔드 개발자로 버즈빌, 세븐픽쳐스, 당근 세 회사를 거치시면서 두 번의 취업 준비 시즌 동안 약 200번을 지원하셨고, 그중 두 번의 최종 합격을 했다는 이야기를 아주 솔직하게 풀어주셨는데요. 잘한 것을 자랑하는 발표가 아니라, 그 200번 사이에서 무엇이 깨졌고 무엇이 남았는지를 나누는 발표라는 점이 인상 깊었습니다.
🔎 200번을 지원하고 나서 알게 된 것은 무엇일까?
임채승님은 2024년에 약 100번, 2025년에 다시 약 100번을 지원하셨다고 합니다. 그렇게 최종 합격은 총 두 번이었다고 하는데요.
처음에는 자연스럽게 지원서를 더 잘 쓰면 되는 것 아닐까라고 생각하셨다고 합니다. 하지만 지원 횟수를 늘리고 새로운 기술을 하나 더 얹는 방식으로는 결과가 달라지지 않았고, 결국 바꿔야 했던 것은 기술의 개수가 아니라 내가 무엇을 할 수 있는지를 증명하는 구조 자체였다고 하셨습니다.
시장 이야기도 함께 짚어주셨는데요. 신입 공고 자체는 크게 줄었지만 AI 직군의 신입 공고는 오히려 크게 늘었다는 수치를 보여주시면서, 문이 닫히고 있는 것이 아니라 옮겨가고 있는 중이고 옮겨간 문 앞에 설 수 있는 사람이 아직 적을 뿐이라고 정리해주셨습니다.
🔎 회사에 들어가서 깨진 착각은 무엇이었을까?
이번 발표의 중심은 세 회사를 거치면서 깨진 세 가지 착각이었습니다. 각각의 착각마다 그때 스스로 만든 규칙까지 함께 알려주셔서 더욱 와닿았습니다.
첫 번째는 혼자 힘으로 해결하는 것이 실력이라는 착각이었습니다. 질문하기 전에 최대한 혼자 원인까지 다 찾아내는 것이 좋은 개발자라고 믿으셨다는데요. 그런데 혼자 파고 있는 동안 팀은 그 진행 상황을 전혀 알 수 없었습니다. 나에게만 보이는 진척은 팀에게는 없는 진척이었던 것이죠. 그래서 30분 넘게 막히면 지금 하고 있는 것, 막힌 곳, 내 가설, 요청 이렇게 네 줄을 공유하는 규칙을 만드셨다고 합니다.
두 번째는 질문을 적게 하는 사람이 잘하는 사람이라는 착각이었습니다. 질문을 많이 하면 실력이 없어 보일까 봐 고민하셨지만, 좋은 질문은 답을 얻는 일이 아니라 내 사고 과정을 팀에 함께 싣는 일이었다고 하셨는데요. 그래서 “제 가설은 이런데”를 질문 앞에 붙이기 시작하셨고, 그때부터 돌아오는 것이 단순한 답이 아니라 관점이 되었다고 합니다.
세 번째는 코드가 끝나면 일이 끝난다는 착각이었습니다. 구현을 마치고 PR을 올리면 내 일이 끝났다고 생각했지만, 실제로는 리뷰와 수정, 배포, 그리고 사용자 화면에서의 확인까지가 남아 있었습니다. 그래서 팀과 미리 “배포되고 무엇이 확인되면 끝인지”를 합의하는 습관을 들이셨다고 합니다.
🔎 인턴 연장이 되지 않은 이유는 무엇이었을까?
임채승님은 당근 인턴 연장이 되지 않았다는 이야기도 솔직하게 꺼내주셨습니다.
연장되지 않은 이유는 역량이 아니라 방식의 핏이었다고 합니다. 팀은 빠른 대응과 실시간 소통, 즉각적인 실험을 원했고 임채승님은 신중하게 검증하고 문서로 공유하는 스타일이셨습니다. 받은 피드백에서도 강점은 꼼꼼함과 품질이었고, 성장 포인트는 배포 속도와 능동적인 공유, 배포 후 모니터링이었다고 하셨습니다.
여기서 전해주신 메시지가 인상 깊었습니다. 같은 기질도 어떤 조직에서는 장점이 되고 어떤 조직에서는 단점이 된다는 것인데요. 그러니 나를 억지로 고치려 하기보다, 내 기질이 장점으로 쓰일 수 있는 환경을 찾는 것이 먼저라는 이야기였습니다.
🔎 AI 시대의 취업 준비는 어떻게 해야 할까?
AI 이야기는 성공담이 아니라 실패담으로 시작하셨습니다. AI가 제안한 코드가 꽤 그럴듯해 보였지만 자세히 보니 버그의 위험이 있었다는 경험을 나누시면서, 짧은 코드와 좋은 코드는 다르고 AI의 제안은 기본값이 아니라고 정리해주셨는데요.
그래서 세우신 원칙이 판단을 맡기지 말고 판단 기준을 맡기라는 것이었습니다. 스펙과 에러 케이스는 사람이 먼저 긋고 AI에게는 반복 구현을 맡기기, AI가 말하는 것이 사실인지 추론인지 구분해서 받기, 모델마다 기질이 다르니 그것을 파악하기 같은 원칙들을 함께 소개해주셨습니다.
이어서 취업 준비를 시스템으로 만드는 방법도 알려주셨는데요. 핵심은 사실과 해석을 분리해서 기록하는 것이었습니다. “이 프로젝트에서 이걸 했다”는 사실과 “그래서 나는 이런 개발자다”라는 내 해석을 나눠서 쌓아두면, 지원 1건이 그냥 소모되는 것이 아니라 남아 있는 데이터 1건이 됩니다. 경험 기록과 판단 기준을 문서로 만들어두면 지원서는 매번 나를 깎아 쓰는 문서가 아니라, 기록 창고에서 꺼내 쓰는 결과물이 된다는 이야기였습니다.
🗣️ 발표를 마치며
임채승님의 발표는 약 200번의 지원과 세 회사에서의 경험을 바탕으로, 취업 준비와 실무에서 직접 부딪히며 깨달은 점을 솔직하게 나누는 시간이었습니다. 혼자 해결하려 하기보다 상황을 공유하고 질문하는 법, 코드 작성 이후까지 책임지는 태도, AI의 답을 그대로 받아들이지 않고 판단 기준을 세우는 법 등 에코노 활동 회원(AM)들이 앞으로 꼭 고민해볼 이야기들이 담겨 있었습니다.
취업 준비가 길어지더라도 각각의 지원과 실패는 다음 선택을 위한 경험으로 남습니다. 지금 취업을 준비하고 있는 에코노 AM들도 조급해하지 않고 자신만의 방식과 기준을 만들어가며 끝까지 힘냈으면 좋겠습니다.
🎙️ [Speaker] NAVER 김현우님 - 취준 톺아보기
두 번째 연사는 이번에 외부 연사로 함께해주신 NAVER 김현우님이었습니다. 멋쟁이사자처럼과 소프트웨어 마에스트로, GDSC, 스마일게이트 데브캠프, ICT 학점연계 인턴십, 네이버 부스트캠프까지 정말 많은 활동을 거치신 뒤 2025년 7월 네이버에 프론트엔드 개발자로 입사하셨는데요.
약 1년의 취업 준비 기간을 “한 번에 완성하는 일이 아니라 저점을 올리는 반복“이라는 한 문장으로 정리해주셨습니다.
🔎 경험은 많은데 왜 설명이 안 될까?
발표는 질문 하나로 시작되었습니다. “여러분은 자신의 장점과 단점을 물어보면 바로 답할 수 있나요?”
김현우님은 쓸 수 있는 경험이 정말 많았다고 합니다. 그런데 막상 지원서를 쓰려고 하니 그중 무엇을 골라야 할지 몰랐고, 골랐다고 해도 어떻게 설명해야 할지 막막했다고 하셨는데요. 결국 병목은 경험의 양이 아니라 선택과 서술이었다는 것입니다.
오히려 경험이 늘어날수록 고를 선택지도 늘지만 면접에서 방어해야 할 양과 준비해야 할 양도 함께 늘어난다는 말이 현실적으로 다가왔습니다. 활동을 많이 하는 것이 곧 취업 준비가 정리되는 것은 아니라는 이야기였습니다.
🔎 나를 어떻게 정리해야 할까?
그래서 김현우님이 선택한 방법은 자신을 장점 세 가지와 단점 두 가지로 정리해보는 것이었습니다. 이렇게 축을 잡고 나니 지원서를 쓰는 일이 훨씬 수월해졌다고 하셨는데요.
장점은 꾸준히 시도하는 사람, 기록하고 쌓는 사람, 같이 푸는 사람 세 가지였습니다. 여기서 인상 깊었던 것은 같은 사실도 문장이 달라진다는 예시였습니다. “저는 도전적입니다”라고 쓰는 대신 “저는 계속 새로운 환경에 들어가고, 거기서 배우고, 그 경험을 다음 시도로 이어가는 편입니다“라고 쓰는 것이죠. 같은 내용이지만 뒤의 문장은 검증할 수 있는 문장이 됩니다.
단점을 다루는 방식도 좋았습니다. 단점은 숨기는 것이 아니라 무엇으로 그 빈 공간을 채워 나가고 있는지를 보여주는 것이라고 하셨는데요. 꼼꼼하지 못한 점은 체크리스트와 업무일지, 프로젝트별 설명 메모로 보완하고, 효율적으로 하지 못하는 점은 묻고 피드백 받는 것으로 보완하고 계신다고 하셨습니다.
🔎 서류의 저점은 어떻게 올릴까?
김현우님은 거창한 방법은 없었다고 하시면서, 다섯 단계를 반복하는 루프를 소개해주셨습니다.
- 기록: 프로젝트 진행 중에 남긴다
- 초안: 일단 많이 쓴다
- 맥락: 왜 그렇게 했는지를 붙인다
- 피드백: 읽히는지 확인받는다
- 수정: 다음 지원에 반영한다
한 바퀴가 지원 한 번이고, 돌 때마다 가운데에 기록이 쌓입니다. 좋은 서류는 재능보다 반복 가능한 수정 루틴에 가깝다는 말이 특히 와닿았습니다.
이 루프의 효과를 수치로도 보여주셨는데요. 2024년 상반기에는 약 50건을 지원해 서류 통과율이 5%, 하반기에는 약 40건에 10%, 2025년 상반기에는 약 80건에 30%였고 그해 7월 네이버에 입사하셨습니다.
여기서 강조하신 지점이 핵심이었습니다. 더 많이 냈기 때문에 붙은 것이 아니라, 낼 때마다 고쳐서 통과율을 올린 것이 결과를 바꿨다는 것인데요. 실제로 지원 수는 50건에서 40건으로 줄었는데도 통과율은 두 배가 되었다는 점이 이를 잘 보여주었습니다.
🔎 나를 구분해주는 건 무엇일까?
김현우님은 나를 구분해주는 것은 “무엇을 썼는가”가 아니라 “왜 그렇게 했는가“라고 하셨습니다.
예를 들어 “zustand로 상태 관리를 했다”라고 쓰는 대신, “Redux는 전역 상태를 공유하는 데 과한 구조라 판단해 더 단순한 상태 모델인 zustand를 선택했다”라고 써야 한다는 것이죠. 기초적인 기술이라도 왜 그것을 쓰게 되었는지, 어떤 목적과 기대를 가졌고 어떤 결과를 가져왔는지를 담아야 한다고 강조하셨습니다.
글쓰기에 대한 이야기도 인상 깊었습니다. 컨퍼런스 필기를 공유했을 때 친구가 “이 분야를 몰라도 잘 읽히면 되게 좋은 글이다”라고 해준 말을 계기로, 그 뒤로는 직군을 가리지 않고 글을 공유해 코멘트를 받으셨다고 하는데요. 개발 과정에서 남기는 문서도, 취업 준비로 쓰는 문서도 결국 내가 없는 자리에서 그 글을 읽게 될 누군가를 위한 것이라는 말이 오래 남았습니다.
면접 준비도 같은 맥락이었습니다. 내가 쓴 문장마다 “왜?”, “다른 방법은?”, “결과는?”, “다시 한다면?”을 붙여보고, 답이 막히는 지점을 그대로 준비할 목록으로 만드는 것이죠. 수치를 썼다면 그 수치를 어떻게 쟀는지가 반드시 따라온다는 조언도 함께 해주셨습니다.
🔎 AI 시대에는 무엇을 남겨야 할까?
김현우님은 AI를 대필자가 아니라 검토자이자 질문 생성기로 쓰라고 하셨습니다.
AI에게 맡겨도 되는 쪽은 초안과 문장 정리, 예상 질문과 꼬리 질문 만들기입니다. 반대로 내가 해야 하는 쪽은 정말 내가 한 일인지에 대한 사실 검증과, 면접에서 설명할 수 있는 판단과 관점입니다. 구조를 직접 잡아두고 AI에게 보조 작가 역할을 맡길 때는 결과가 좋았지만, 맥락 없이 작성을 통째로 맡기면 하지 않은 일을 진짜처럼 만들어냈다고 하셨는데요. 문제는 그 문장이 읽기에는 좋아 보인다는 점이었습니다.
그래서 포트폴리오보다 먼저 남겨야 할 네 가지로 문제, 선택, 결과, 회고를 꼽아주셨습니다. 문제 정의가 없으면 구현이 단순 작업처럼 보이고, 회고가 없으면 배운 것이 보이지 않는다고 하셨는데요. 이 네 가지가 쌓이면 이력서와 자기소개서, 면접 답변이 서로 어긋나지 않게 된다는 점이 특히 유용했습니다.
🗣️ 발표를 마치며
“경험을 쌓는 것만큼, 경험을 설명 가능한 형태로 남기는 것도 중요합니다.”
취업 준비는 나를 증명하는 일이기 전에 나를 설명할 수 있게 만드는 과정이라는 마무리가 인상 깊었습니다. 매번 완벽해지는 것은 아니지만 적어도 다음 지원 때는 이전보다 더 정확하게 나를 설명할 수 있다는 말이, 지금 활동을 쌓아가고 있는 회원들에게 큰 힘이 되었을 것 같습니다.
### 📰 에코노 뉴스와 OB 뉴스
두 분의 발표가 끝난 뒤에는 에코노베이션의 근황을 전하는 에코노 뉴스와 에코노 OB 뉴스가 이어졌습니다. 에코노 뉴스에서는 알림아리, ‘우리들을 바꾸는 시간(우바시)’ 스터디, 천하제일 바이브코딩대회, Summer Dev, 여름 야유회부터 동방이 사라질 뻔했던 위기까지 최근 동아리에서 있었던 다양한 소식을 공유했습니다. 이어진 에코노 OB 뉴스에서는 여름 야유회와 OB 회원들의 반가운 결혼 소식, 클라이밍 소모임, 새싹 스터디 정모 등을 소개하며 졸업 이후에도 계속 이어지고 있는 에코노베이션 사람들의 이야기를 만나볼 수 있었습니다.
🎙️ [Speaker] 23기 이규민님 - 당신의 AI는 딱 당신만큼 똑똑합니다
세 번째 연사는 23기 이규민님이었습니다. 이번 제8회 Hello, ECONO!에 외부 연사님들을 직접 초청해주시면서 행사를 한층 더 풍성하게 만들어주신 분이기도 한데요.
현재 채널톡에서 DS로 일하고 계시면서, 같은 AI 제품을 여러 회사에 붙이는 일을 하고 계십니다. 코드만 짜는 것이 아니라 현장에 가서 직접 보고, 그것을 AI에 붙이고, 진짜 됐는지 세어보는 일을 반복해오셨다고 하는데요. “저는 AI를 회사에 붙이는 일을 합니다. 그리고 매일 이 문장을 증명당하고 있습니다”라는 말로 발표를 여셨습니다.
🔎 왜 AI == I가 아니라 AI === I일까?
발표 제목은 개발자라면 익숙한 비교 연산자에서 가져온 것이었습니다. ==는 느슨한 비교라 대충 비슷하면 통과하지만, ===는 엄격한 비교라 타입까지 같아야 통과하는데요. 이규민님은 15분 동안 오른쪽이 맞다는 것을 증명해보겠다며 이야기를 시작하셨습니다.
주장은 하나였습니다. AI는 내가 가진 눈높이만큼만 결과를 낸다는 것인데요. 대충 그 언저리가 아니라 정확히 내 수준만큼이라는 뜻이었습니다. 조금 더 풀어 말하면, AI가 만든 결과물의 품질은 그것을 판별할 수 있는 내 수준을 넘지 못합니다.
안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 말한 “keep the AI on the leash”를 인용하시면서, 줄을 쥔 사람이 어디로 갈지 모르면 개는 아무 데도 못 간다고 정리해주신 비유가 특히 인상 깊었습니다.
🔎 싸진 것과 비싸진 것은 무엇일까?
이규민님은 AI가 바꿔놓은 것을 비용의 이동으로 설명해주셨습니다.
예전에는 만드는 비용이 높았습니다. 시간과 실력이 들었으니까요. 대신 판별하는 비용은 낮았습니다. 애초에 못 만들면 판별할 것도 없었기 때문입니다. 그런데 지금은 반대가 되었습니다. 만드는 비용은 거의 0에 가까워졌고, 판별하는 비용이 폭등했습니다. 그럴듯하게 나오기 때문에 오히려 더 어렵다는 것이죠.
“홍수가 나면 마실 물이 없다”는 말을 인용하시면서, 이제 실력은 만들어내는 능력이 아니라 나온 것을 판별하는 능력 쪽으로 옮겨갔다고 정리해주셨습니다.
🔎 같은 AI인데 왜 회사마다 결과가 다를까?
이 부분이 이규민님만 할 수 있는 이야기였습니다. 같은 AI 제품을, 같은 모델과 같은 기능으로 여러 회사에 붙이는 일을 하고 계시다 보니 투입은 통제되는데 결과는 회사마다 다르다는 것을 매번 보게 되신다는 것인데요. 제품이 같으니 변수는 결국 쓰는 쪽이라는, 통제된 조건에서의 실험에 가까운 관찰이었습니다.
가장 잘 쓴 곳은 AI를 이미 잘 아는 회사였다고 합니다. 잘 안 풀리는 쪽은 “AI가 알아서 해주겠지” 하고 붙여놓고 기다리다가, 틀리면 AI를 탓하고, 무엇을 물어야 할지 몰라 질문이 나오지 않습니다. 반대로 잘 풀리는 쪽은 어디서 틀릴지 미리 알고 한계를 고려해 설계하며, 답이 아니라 입력을 고치고, 경계를 알기 때문에 질문이 구체적이었다고 하는데요. 한 고객사에서는 AI가 직접 응대한 비율이 두 배 이상으로 올랐다고 합니다. 제품이 좋아진 것이 아니라 쓰는 쪽이 좋았던 것이죠.
이를 컴퓨터 사양과 알고리즘에 빗대어 설명해주신 부분이 재미있었습니다. 2013년형 노트북과 2025년형 워크스테이션 중 어느 쪽이 빠른지는 물어보나 마나지만, 느린 컴퓨터에 이진 탐색을 얹은 쪽과 빠른 컴퓨터에 선형 탐색을 얹은 쪽을 비교하면 결과가 뒤집힙니다. 사양을 100배 올려도 코드 하나를 못 고치면 약 6,000배 지게 된다는 것인데요. 모델을 바꾸는 것보다 쓰는 사람을 바꾸는 것이 효과가 크다는 결론으로 이어졌습니다.
🔎 AI가 이상한 답을 줄 때 누구를 의심해야 할까?
이어서 올해 직접 겪은 실패 두 가지를 솔직하게 공유해주셨습니다.
첫 번째는 그럴듯해서 그냥 믿었던 실패였습니다. AI로 데이터를 모아 분석했는데 결과가 말이 되어서 그대로 보고할 뻔하셨다는데요. 알고 보니 모수가 실제의 3분의 1이었고 결론이 통째로 뒤집혔습니다. 더 아팠던 것은 이상 신호가 이미 화면에 찍혀 있었다는 점이었습니다. 특정 날짜만 값이 두 배로 튀고 있었는데 “원래 그런가 보다” 하고 넘기신 것이죠. AI는 틀린 답을 준 것이 아니라 주어진 범위 안에서 성실하게 답했을 뿐이고, 범위를 잘못 준 쪽은 본인이었다고 하셨습니다. 결과물이 읽기에 아주 좋았다는 점이 제일 위험한 지점이었고, 엉성하게 나왔으면 오히려 의심했을 거라는 말이 기억에 남습니다.
두 번째는 AI 탓인 줄 알았던 실패였습니다. 다른 곳에서 쓰던 기준을 그대로 가져다 썼더니 같은 데이터인데 지표가 8배 차이로 나왔는데요. 진짜 원인은 그 기준이 성립하려면 전제 조건이 하나 필요했는데 이쪽에는 그 조건이 없었다는 것이었습니다. 확인 한 번이면 끝날 일이었죠. 말투가 이상하다고 며칠을 판 적도 있는데 원인은 본인이 넣어준 문서의 문체였다는 이야기도 함께 해주셨습니다.
그래서 나온 결론이 “출력이 이상하면, 대체로 입력이 이상합니다“였습니다. 두 번 다 AI는 정확히 본인 수준만큼 일했고, 문제는 그 수준이 거기까지였다는 것이죠. 지금은 숫자가 나오면 다른 경로로 한 번 더 세어보고, 두 값이 어긋나면 거기서 멈추신다고 합니다.
🔎 그래서 눈높이는 어떻게 올릴 수 있을까?
이규민님은 지금 AI로 딸깍 한 번이면 60점에서 70점짜리 결과가 바로 나온다고 하셨습니다. 문제는 그다음인데요. 내가 딸깍할 수 있다는 것은 옆 사람도 딸깍할 수 있다는 뜻이기 때문에, 기준선까지는 더 이상 실력이 아니게 되었습니다. 차이는 나머지 30점, 즉 고쳐가며 끝까지 밀어붙인 사람에게서 갈립니다.
그리고 그 30점의 이름은 똑똑함이 아니라 성실함이었다고 하셨습니다. 아는 것과 모르는 것을 네 칸으로 나눠 보여주셨는데요. 안다는 것을 아는 영역은 그냥 쓰면 되고, 모른다는 것을 아는 영역은 찾아보면 됩니다. 아는데 말로 못 하는 영역은 설명해보면 드러납니다. 문제는 모른다는 것도 모르는 영역이고, 앞서 말한 실패 두 개가 전부 여기에서 났다고 하셨습니다.
그렇다면 그 영역은 어떻게 보게 될까요? 일단 해보고, 틀리고, 그 지점에서 내가 무엇을 몰랐는지 확인하는 수밖에 없습니다. 모른다는 것도 모르는 영역은 틀려봐야만 보이기 때문입니다. 이규민님도 눈높이를 올려준 것은 결국 그 실패 두 번뿐이었고, 잘 된 일에서는 아무것도 배우지 못했다고 하셨습니다.
마지막으로 오늘 밤 10분이면 할 수 있는 두 가지를 제안해주셨습니다.
- 시키기 전에 한 단계를 더 넣기. “이거 해줘” 대신 “이걸 이렇게 하는 게 최선이야? 더 나은 방법은?”부터 물어보는 것입니다. 답을 받는 것이 아니라 푸는 방식을 같이 정하는 것이죠.
- AI가 준 결과물에서 틀린 곳 3개 찾아보기. 3개를 못 찾으면 그것이 지금 내 눈높이인데, 나쁜 소식이 아니라 어디를 공부해야 하는지 알려주는 좌표라고 하셨습니다.
🗣️ 발표를 마치며
“마음껏 실패하세요.” 채널톡 팀에서 자주 쓰는 말이라고 하셨는데요. 실패해도 된다는 위로가 아니라 실패가 재료라는 뜻으로 쓴다고 하셨습니다. 틀려본 적 없는 사람은 AI가 틀렸을 때 그것을 알아보지 못하니까요.
AI를 쓰지 말라는 이야기가 전혀 아니라는 점도 분명히 해주셨습니다. 매일 쓰시지만, 결과에 책임지는 자리에는 본인이 앉아 있어야 하더라는 것이죠. 기계에 끌려다니는 승객이 아니라 시스템을 장악한 설계자여야 한다는 말이 오래 남았습니다.
“당신의 AI는 딱 당신만큼 똑똑합니다. 그러니 마음껏 틀려보세요. 눈높이는 거기서 올라갑니다.”
AI를 쓰는 것이 당연해진 지금, 활동 회원들에게 가장 필요한 이야기가 아니었나 싶습니다.
🎙️ [Speaker] 채널톡 FDE 최한길(기리)님 - 말 못하는 개발자는 매력이 없다
마지막 연사는 이번에 외부 연사로 함께해주신 채널톡 최한길님이었습니다. 고객과 기업 사이의 문제를 해결하는 채널톡에서 FDE(Forward Deployed Engineer)로 일하고 계신데요.
FDE는 최전선에서 세일즈, 사업개발과 함께 문제를 해결하는 직무로 스스로를 “최전방 공격수”라고 소개해주셨습니다. “개발자가 푸는 문제들은 개발을 하지 않고 푸는 게 가장 좋습니다“라는 문장으로 발표를 여신 것이 특히 인상적이었습니다.
🔎 개발자에게 커뮤니케이션은 왜 중요할까?
최한길님은 먼저 커뮤니케이션을 정보와 생각, 감정을 주고받는 과정이라고 정의하셨습니다. 그리고 좋은 커뮤니케이션은 전문적인 단어도, 화려한 언변도 아니라고 하셨는데요. 핵심은 내가 왜 이 말을 하는지가 상대에게 그대로 도착하는 것, 즉 의도였습니다.
이를 설명하기 위해 아주 비슷해 보이는 두 질문을 예시로 들어주셨습니다. “노트북 바꾸려는데 이거 어때?”와 “노트북 바꾸려는데 이거 괜찮아?”인데요. 거의 같은 말처럼 들리지만 앞의 질문은 아직 마음을 정하지 않았으니 아는 것을 쏟아부어 달라는 정보 요청이고, 뒤의 질문은 이미 마음을 정했으니 한 번 눌러 달라는 승인과 안심 요청입니다.
그래서 두 번째 질문에 정보를 잔뜩 쏟아부으면 오히려 반대의 결과를 받게 됩니다. 같은 문장이라도 의도를 잘못 읽으면 아무리 정성껏 답해도 역효과가 나는 것이죠.
개발자에게도 마찬가지입니다. 아무리 좋은 코드를 짜고 정확한 정보를 가지고 있어도, 상대가 지금 무엇을 원해서 말을 걸었는지를 읽지 못하면 그 정보는 전달되지 않습니다. 결국 잘 말한다는 것은 말을 유창하게 한다는 뜻이 아니라, 상대의 의도를 읽고 내 의도를 정확히 보낸다는 뜻이라는 이야기였습니다.
🔎 상대가 무엇을 알고 있는지 계산하고 있을까?
좋은 커뮤니케이션의 첫 번째 요소로 상식을 꼽아주셨습니다.
프로젝트 단톡방에 갑자기 초대되었고 대화는 이미 한참 쌓여 있는 상황을 예시로 드셨는데요. 여기에 “이거 어떻게 하면 돼요?”만 던지면 실패합니다. 멘션이 없어 어느 스레드인지 찾지 못하고, 맥락이 너무 길어 파악이 되지 않으며, 무엇보다 청자가 아는 것을 하나도 계산하지 않았기 때문입니다.
상식은 세 단계를 거쳐 성립한다고 하셨습니다. 먼저 나도 알고 상대도 아는 단계가 있고, 그다음 서로가 안다는 것까지 아는 단계가 있으며, 그때부터 비로소 그 설명을 생략하고 대화를 시작할 수 있게 됩니다.
그래서 말하기 전에 상대의 견적을 먼저 파악해야 합니다. 상대가 기술 지식을 얼마나 아는지, 프로젝트 맥락을 얼마나 아는지 두 축으로 나눠서 보는 것인데요. 이 두 축은 따로 움직이기 때문에 기술을 몰라도 맥락은 알 수 있고, 그 반대도 가능합니다.
번역 필터 이야기도 아주 실용적이었습니다. 우리끼리 쓰는 단어를 일반적인 단어라고 착각하기 쉬우니 말하기 전에 한 번 거르라는 것인데요.
| 개발자의 말 | 번역한 말 |
|---|---|
| 배포했어요 | 이제 사람들이 쓸 수 있게 올렸어요 |
| 커밋했어요 | 작업한 걸 기록으로 남겼어요 |
| 리팩터링 | 겉은 그대로 두고 안을 정리하는 일 |
| API 붙였어요 | 다른 서비스랑 연결했어요 |
| 캐시 때문이에요 | 예전 화면이 남아 있어서요 |
훈련법으로는 “네 발로 걷는 동물에게 두 발로 걷는 방법을 설명해보세요“를 제안해주셨습니다.
🔎 설명과 설득은 어떻게 다를까?
두 번째 요소는 전략이었습니다. 최한길님은 설명과 설득을 명확하게 구분해주셨는데요.
설명은 정보를 전달해 이해시키는 일입니다. 그래서 청자가 듣고 싶은 말을 하면 되고, 팩트에 더해 이해했을 때 얻는 이득을 같이 말하면 됩니다. 이득이 상대에게 가기 때문에 비교적 쉽습니다.
반면 설득은 청자의 행동을 내가 원하는 방향으로 바꾸는 일입니다. 이득이 나에게 오기 때문에 어렵습니다. 그래서 설득에서는 기대치 조율이 핵심이라고 하셨는데요. 원하는 것이 50이라면 먼저 100을 던져 기준점을 만들면, 50이 양보처럼 읽히게 됩니다. 처음 접한 정보가 이후 판단을 끌어당기는 닻 효과를 이용하는 것이죠.
팀 프로젝트 일정을 정할 때도 2주가 필요하면 3주로 질러 놓으라는 현실적인 조언까지 이어져서, 당장 활동에 적용해볼 수 있는 이야기였습니다.
🔎 왜 기세가 가장 중요하다고 하셨을까?
마지막 요소는 기세였는데, 최한길님은 이것을 셋 중 가장 중요한 요소로 꼽으셨습니다.
PT 상담을 예시로 들어주셨습니다. 체육학 박사에 대회 수상 경력까지 있고 말하는 내용도 다 맞는 트레이너가 있다고 해봅시다. 그런데 정작 본인의 몸 상태가 그 말과 어긋나 있다면 어떨까요? 내용을 따지기 전에 신뢰가 먼저 깨집니다. 사람은 말보다 화자를 먼저 보기 때문입니다.
기세를 만드는 방법으로는 세 가지를 알려주셨습니다. 대화를 시작하기 전에 내가 어떤 사람인지 먼저 드러난 상태에서 말이 시작되게 만드는 것, 파악되지 않은 상대 앞에서 먼저 작아지지 않는 것, 그리고 업무에서는 당당한 태도를 유지하는 것입니다. 파악되지 않은 상대 앞에서 한 번 작아지면 그 대화는 끝까지 그 구도로 간다는 말이 특히 기억에 남았습니다.
🗣️ 발표를 마치며
이번 발표는 발표할 때와 면접 볼 때 그대로 적용되는 이야기였습니다. 하고 싶은 말은 다 해야 한다는 마지막 메시지가 특히 와닿았는데요.
개발 실력만 쌓으면 된다고 생각하기 쉬운 시기에, 태도와 전달방식이 내용의 신뢰도를 대신 증명해준다는 이야기를 들을 수 있어서 더욱 의미 있었습니다. 프로젝트를 하면서 팀원에게 상황을 공유하고, 발표에서 내 결과물을 설명하고, 면접에서 나를 소개하는 모든 순간에 바로 적용해볼 수 있는 발표였습니다.
2부 네트워킹
발표가 끝난 뒤에는 에코노 피플들이 서로의 이야기를 직접 나누는 네트워킹 시간이 이어졌습니다. 이번 회차에는 활동 회원(AM)과 졸업 회원(OB)이 자연스럽게 섞일 수 있도록 여러 프로그램이 준비되어 있었습니다.
🧩 MBTI로 만난 사람들
첫 번째 프로그램은 MBTI를 기준으로 그룹을 나눠 이야기를 나누는 시간이었습니다. 기수나 분야가 아니라 성향을 기준으로 묶이다 보니, 평소라면 이야기를 나눌 일이 없었을 조합이 만들어졌는데요.
비슷한 성향끼리 모이니 공부 방식이나 팀 프로젝트에서 힘들었던 지점이 놀랍도록 겹치기도 하고, 같은 성향인데도 현업에 계신 분과 학부생의 고민이 어떻게 다른지를 확인하기도 했습니다. 서로 처음 만난 사이여도 대화를 트기 좋았던 아이스브레이킹 시간이었습니다.
💬 자유 네트워킹
두 번째로는 조 구분 없이 자유롭게 돌아다니며 이야기를 나누는 시간을 가졌습니다. 앞선 프로그램에서 시간이 짧아 다 나누지 못했던 이야기를 이어가기도 하고, 발표를 듣고 궁금했던 점을 연사님들께 직접 여쭤보기도 했는데요.
특히 취업 준비나 진로에 대해 각자 처한 상황이 다른 만큼, 발표에서는 다 담기지 않았던 개인적인 질문들이 오갔습니다. 오랜만에 에코노베이션 회원들이 한자리에 모인 만큼 대화가 끊이지 않았던 시간이었습니다.
🎁 마니또 미션 이벤트
이번 회차에서 새롭게 준비된 프로그램은 마니또 미션 이벤트였습니다. 네트워킹을 진행하는 동안 활동 회원(AM)이 졸업 회원(OB) 한 분을 마니또로 배정받아, 주어진 미션을 몰래 수행하는 방식이었는데요.
먼저 다가가 말을 걸어야 하는 미션이다 보니, 낯을 가려서 쉽게 인사를 건네지 못했던 회원들에게 자연스러운 계기가 되어주었습니다. 미션을 수행하다가 서로 마니또인 것을 눈치채고 웃음이 터지는 순간도 있었고요. 덕분에 행사 내내 활동 회원과 졸업 회원이 자연스럽게 섞일 수 있었습니다.
단체 사진 촬영
행사를 마무리하고 다 같이 단체사진을 촬영하였습니다! 에코노베이션의 활동 회원과 졸업 회원, 그리고 이번에 함께해주신 외부 연사님들까지 모두 모여 있는 귀한 사진이네요. 단체사진은 역시 에코노 포즈로 마무리했습니다!
🍢 뒤풀이, 그리고 귀가
공식 일정이 끝난 뒤에는 근처 양꼬치 집으로 자리를 옮겨 저녁 식사를 함께했습니다. 행사장에서는 미처 다 나누지 못했던 이야기들이 이 자리에서 이어졌는데요. 발표에서 들었던 내용을 각자 자기 상황에 비추어 이야기하기도 하고, 선배님들의 현업 이야기를 조금 더 편한 분위기에서 들어보기도 했습니다.
식사를 마치고 광주에서 올라온 회원들은 다시 버스에 올라 귀가했습니다. 아침 일찍 출발해 밤늦게 돌아오는 긴 하루였지만, 버스 안에서 오늘 들은 이야기들을 곱씹으며 각자 무엇을 가져갈지 정리해보는 시간이 되었습니다.
Hello, ECONO!에서 소중한 경험을 나눠주신 연사분들께 감사의 인사를 전합니다:) 특히 이번 회차에 외부 연사님들을 직접 초청해 행사를 더욱 풍성하게 만들어주신 이규민님, 좋은 공간을 내어주신 엘리스랩, 그리고 버스를 지원해주신 전남대학교 소프트웨어중심대학사업단에도 깊이 감사드립니다.
이번 Hello, ECONO!를 통해 다양한 경험을 간접적으로 접해보고 저를 돌아볼 수 있었습니다. 다음에는 어떤 이야기들이 찾아올지 더욱 기대가 되네요!
이를 끝으로 제8회 Hello, ECONO!에 대한 리뷰를 마치도록 하겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다.🙇