Every의 프런티어 팀: 회사마다 프런티어 팀이 필요한 이유

Dan Shipper

여러분 회사에는 프런티어 팀이 필요해요. 이유를 말씀드릴게요. 지금 회사의 모든 사람이 똑같은 딜레마에 빠져 있어요. 내 일을 끝낼 것인가, 아니면 AI 소식을 따라잡으면서 이 새로운 도구와 워크플로가 내가 해야 할 일에 무슨 의미인지 알아낼 것인가. 정말 말도 안 되는 상황이죠. 답을 찾기가 너무 어렵고, 지금 모든 회사가 이 문제로 씨름하고 있어요. 한쪽 극단은 프런티어를 무시하는 거예요. 한동안은 그래도 괜찮을 거예요. 예상하지 못한 에이전트 네이티브 버전의 제품이 나타나 판을 뒤엎기 전까지는요.

반대로 프런티어를 쫓아가다 보면 반짝이는 것만 좇다가 오래가는 건 하나도 못 만들 수 있어요. 프런티어 팀이 필요한 이유는 이 둘을 떼어 놓기 때문이에요. 관심사가 깔끔하게 분리돼서, 프런티어에서 벌어지는 일을 따라잡는 동시에 실제 일도 해낼 수 있죠. 오늘은 공동 진행자 Natalia와 함께해요. 어서 와요, Natalia.

Natalia Quintero

안녕하세요, Dan. 함께하게 돼서 좋네요.

Dan Shipper

Natalia는 Every에서 기업 AI 도입을 이끌고 있고, 오늘은 우리 프런티어 팀을 좀 파헤쳐 보려고 나왔어요. Every에서 프런티어 팀을 운영한 지 아마 두어 달 됐을 텐데, 꽤 판도를 바꿔 놓았어요. 들어와서 한번 들여다보고 “그래서 실제로 뭘 하고 있는 거예요?”라고 물어볼 사람으로 Natalia만큼 잘 맞는 사람도 드물다고 생각해요.

Natalia Quintero

그런데 사실 제가 질문을 좀 거꾸로 돌려볼까 해요. 프런티어 팀을 만들자는 게 Dan의 아이디어였잖아요.

Dan Shipper

맞아요. 프런티어 팀은 엄청난 돌파구가 됐는데, 방금 말한 그 분리 덕분이에요. Every에는 저처럼 새로운 걸 갖고 노는 걸 정말 좋아하는 사람이 많고, 그건 아주 중요해요. 하지만 그것만 하면 사업은 앞으로 나아가지 못해요.

실제로 제품과 서비스를 만들어 내야 하거든요. 사람들이 믿고 쓸 수 있는 것들이요. 그런데 둘 중 하나를 골라야 하는 것처럼 느껴졌어요. 새로운 것만 계속 갖고 놀든지, 한 번 만들고 기능을 붙여 가며 영원히 지원할 제품을 만들든지요. 프런티어 팀은 이런 시도였어요. 저처럼 새로운 걸 좋아하는 사람들을 다 모아서 그냥 실험만 하게 풀어놓으면 어떨까? 실험이 잘 안 풀려도 최소한 아주 좋은 콘텐츠는 남아요. 흥미로운 걸 배우게 되고, 좋은 트윗이나 유튜브 영상 같은 게 되죠. 잘 풀리면 그 실험은 프런티어에서 우리가 만드는 제품과 제공하는 서비스로 올라가요. 그러면서도 나머지 직원들은 새로 나오는 모델 하나하나, 우리가 돌리는 새 실험 하나하나에 늘 신경 써야 한다는 부담을 느끼지 않아도 되고요.

그래서 저와 프런티어 팀의 다른 사람들은 미래가 어떤 모습일지 알아낼 여유가 생겼어요. 나머지 직원들이 정말 신경 써도 될 만큼 무르익기 전까지는 그걸 떠넘기지 않으면서요.

Natalia Quintero

프런티어 팀을 꾸리면서 꽤 일찍 깨달은 것 같은 게 하나 있어요. 해적과 건축가가 둘 다 필요하다는 거요. 그게 뭔지 설명해 줄 수 있어요?

Dan Shipper

함께 일할 때 아주 잘 맞는 두 가지 유형이 있다고 봐요. 해적과 건축가예요. 해적은 저처럼 그냥 엄청 빨리 가고 싶어 하는 사람이에요. 좀 엉성하게 하더라도 이틀 사이에 무수히 많은 걸 시도해 보고 뭐가 쓸모 있는지 알아내는 거죠. 당연히 난장판이 돼요. 건축가는 크고 어수선한 덩어리를 보면서 이렇게 묻는 데 아주 능한 사람이에요. 이걸 조금 압축해서 실제로 돌아가고 실제로 쓸 수 있는 모양으로 빚으면 어떤 모습일까?

프런티어 팀에서는 정말 많은 걸 실험해요. 대부분은 버려지고, 일부는 나머지 팀에 넘겨서 마음에 드는지 보죠. 바로 그 직전에 건축가가 정말 쓸모 있어져요. 들어와서 이렇게 말하는 거예요. “이건 너무 어수선해서 우리가 유지보수할 수 없어요. 회사 내부 사람들에게는 이런저런 다섯 가지 이유로 안 맞을 거예요.” 그리고 일회성 바이브 코딩 프로젝트에 그칠 수도 있었던 걸 우리가 실제로 이해하고 그 위에 쌓아 올릴 수 있는 시스템으로 바꾸도록 도와줘요.

Natalia Quintero

Dan, Every에 프런티어 팀이 생기면서 가장 큰 영향을 준 건 뭐라고 생각해요?

Dan Shipper

팀 전체를 산만하게 만들지 않으면서 새로운 것에 엄청나게 빨리 대응할 수 있게 해 준다는 점이요. 그게 팀에는 자신감이 돼요. “뭔가 바뀌면 내가 알게 되겠지. 우리가 감당할 수 있을 거야.” 이렇게 느끼거든요. 늘 정신없고 지치고 산만한 기분에 시달리지 않아도 되고요.

이런 환경에서 무언가를 만들고, 회사에서 일하고, 회사를 운영하는 하루하루의 경험을 좌우하는 핵심이 바로 그거라고 생각해요.

Natalia Quintero

정말 그래요. 고마워요, Dan.

Dan Shipper

고마워요.

Natalia Quintero

Mike Taylor, 어서 와요. 평가 책임자로서 프런티어 팀에서 하고 있는 일을 듣게 돼서 정말 기대돼요. 프런티어 팀에서 어떤 일을 하는지 조금 소개해 줄래요?

Mike Taylor

매주 달라지는 것 같아요. 아니, 어쩌면 매일, 가끔은 매시간이요. 그래도 프런티어 팀의 목표는 결국 모델을 한계까지 밀어붙여서 이제 무엇이 가능한지, 새로운 일하는 방식이 어떤 모습인지 확인하는 거예요. 모델은 계속 좋아지고 있고, 아직 능력 오버행, 영어로 capability overhangT1이 많이 남아 있어요. 모델이 할 수 있는 일이 우리가 시도해 볼 시간이 있었던 일보다 훨씬 많다는 뜻이에요. 그래서 그 경계를 찾으려고 하고 있어요.

Natalia Quintero

구체적으로 프런티어 팀에서 직함이 뭐예요?

Mike Taylor

직함은 제가 직접 지었어요. 아주 저다운 일이죠. 평가 책임자, 영어로 head of evals예요. evals는 evaluations, 즉 평가의 줄임말이에요. 그러니까 우리가 모델을 두고 해 온 바이브 체크, 좀 더 정성적인 그 판단 뒤에 숫자를 붙이는 게 제 일이에요. 팀원 여럿이 각자 개인 벤치마크를 만들도록 돕고 있는데, Natalia하고도 같이 했죠.

처음에는 이걸 사내 제품에 가깝게 내놓아서 더 많은 사람이 모델 테스트에 참여하게 하려고 해요. 이건 조금 더 얘기할 수 있어요. 그 밖에 실험도 더 돌리고 있어요. AI가 아첨한다고 할 때 그게 무슨 뜻일까? 어떻게 정의하고, 테스트할 수 있을까? 그런 것들이요. 그리고 거기서 조금씩 더 밀어붙여 보는 거죠.

Natalia Quintero

지금 가장 기대하고 있는 건 뭐예요?

Mike Taylor

요즘 알게 된 것 중 하나는 Opus가 영상 편집을 아주 잘한다는 거예요. 직접 테스트해 본 사람들에게는 당연한 얘기일 수도 있지만, 저는 꽤 오래전부터 AI로 영상 편집을 테스트해 왔거든요. 제가 Udemy에서 인기 강의를 하나 운영하는데, 그 부업에서 제일 괴로운 부분이 나중에 영상을 편집하는 일이에요.

그래서 이것저것 많이 테스트했는데, 드디어 되기 시작했어요. 덕분에 예전에는 할 수 없던 일이 많이 가능해졌어요. 최근에 한 일 중 하나가 우리가 만들고 있는 개인 벤치마크 제품인 Checks의 설명 영상이에요. Opus에게 제 Slack 메시지와 Granola 회의록을 전부 되짚어 보라고 한 다음, 근거를 붙여서 영상의 줄거리를 엮어 달라고 했어요. 제가 Slack이나 회의에서 했던 구체적인 말을 출처로 달아서요. 그러고는 영상 전체를 편집까지 해서 설명 영상이 하나 완성됐어요. 저처럼 실험 돌리느라 바빠서 우리가 뭘 하는지 누구에게도 말할 틈이 없는 사람들에게 새로운 길이 많이 열리고 있다고 느껴요.

Natalia Quintero

정말 멋지네요. 예시를 보여 줄 수 있어요?

Mike Taylor

이게 방금 말한 그 영상이에요. 이 프롬프트는 아주 오래전부터 이어진 거예요. Opus와 꽤 오래 주고받았거든요. 처음에는 Ultracode에서 시작했어요. 모르는 분들을 위해 말하자면, 추론 강도(effort)가 가장 높은 설정이에요. 에이전트 수백 개를 지휘해 가며 작업을 해내요. Ultracode를 고른 건 AI가 읽었으면 하는 컨텍스트가 많은데, 모델 하나로는 그걸 다 읽을 수 없다는 걸 알았기 때문이에요. 그래서 에이전트 수백 개를 내보냈어요. 제가 한 회의 하나당 에이전트 하나씩이요. 그리고 그 결과를 전부 모아서, 말하자면 이 라이브러리를 만들었어요.

이게 전부 출처예요. 제가 여러 사람과 한 통화가 다 보이고, 그중 관련 있는 걸 전부 찾아냈어요. 그래서 이렇게 커다란 출처 라이브러리가 생겼죠. 그런데 그것만 한 게 아니에요. 이야기 뼈대, story spine도 만들었어요. 핵심 서사로 줄여 보려고 한 거죠. Checks 제품을 모르는 사람에게 Checks란 무엇인가?

그걸 이 열두 문장으로 압축했어요. “개인 벤치마크란 내 실제 업무를 조금 모아 저장해 둔 것으로, AI 모델을 그 위에서 다시 돌려 볼 수 있게 해 준다.” 아까 제가 Natalia에게 알려 준 정의예요. 그런데 이제는 근거가 있어요. 클릭해 들어가서 그 문장이 어디서 나왔는지 볼 수 있어요. 인사이트 카드로 거슬러 올라가고, 인사이트 카드에서 다시 제가 회의에서 했던 구체적인 말로 거슬러 올라가는 거죠. 그러니까 전부 추적해서 검증할 수 있어요. 그다음에 모든 걸 엮어서 이 설명 영상을 만들어요.

재미있는 건 이 스크린숏들이에요. 제 Slack에서 직접 찾아온 거예요. 제가 공유했던 것들이죠. 그러고는 모든 걸 엮고, 화면에 주석을 달고, 내레이션까지 입혔어요. 내레이션에는 Google Gemini를 썼어요. Gemini API 키를 줬거든요.

00:10:00

그러니까 이게 그 열두 문장을 영상으로 보여 주는 거예요. 이것도 역시 꽤 놀라워요. 그리고 이걸 회사 사람들에게 공유하면 이제 다들 이해해요. “아, 점수는 ‘예’의 개수구나.” 이제 Checks 제품을 이해하는 거죠.

Natalia Quintero

마지막 질문을 하나 드릴게요. 평가 책임자로서 수많은 모델을 평가하고 있잖아요. 실제로 뭐가 통하는지, 새로운 능력이 뭔지 보고 있고요. 누군가에게 줄 수 있는 요점 정리가 있다면 뭘까요? 지금이 2026년 10월 말이니 며칠 만에 낡은 얘기가 될 수도 있지만, 오늘 모델을 쓸 때 알아야 할 요점을 정리해 줄 수 있어요?

Mike Taylor

제 요점 정리라면요. 사람들이 충분히 하지 않는 것 하나는 자기 컨텍스트를 AI에게 전부 넘기는 일이라고 생각해요. 예전에 AI에게 통화 메모를 훑어보게 해 본 적이 있을 수도 있고, Google Drive 같은 데 접근 권한을 주기를 망설였을 수도 있어요. 올해 초까지는 저도 그런 사람이었어요. Gmail이나 Slack에 연결하지 않았죠. 그런데 Every 커뮤니티 안에서 지내고 팀에 들어오면서 지금은 완전히 넘어갔어요. AI가 모든 것에 접근할 수 있어요. 그냥 과감히 넘어가 보라고 말하고 싶어요. 일단 접근 권한을 주면 좋은 컨텍스트를 골라내는 솜씨가 놀라울 정도거든요.

그 부분이 정말 많이 좋아졌고, 사람들이 이걸 더 많이 해야 해요. 작업에 뭘 끌어올지 판단하는 걸 AI에게 더 믿고 맡겨도 돼요. 두 번째는, AI를 더 많이 쓰면서 아마 훨씬 많은 결과물을 내고 있을 텐데, 이제는 다른 사람의 컨텍스트를 지키는 게 여러분의 일이라는 거예요.

저는 회사 Slack을 도배한다는 소리를 자주 들어요. 제가 글을 올리는 채널마다 Mike, Mike, Mike거든요. 그래서 그 점을 정말 의식하고 있어요. 그러니까 이런 영상을 만들고, 제가 하는 일을 더 소화하기 쉽게 만드는 게 이제는 실제로 제 업무예요.

저는 좋은 아이디어를 떠올려서 Claude에게 넘기고, Claude는 제가 말했던 그 아이디어를 점점 더 알아서 찾아 줘요. 그런데 이제는 제가 사람들에게 새 아이디어를 쏟아붓고 있는 거죠. 그래서 그게 제가 신경 쓰고 있는 또 다른 부분이에요. 많은 사람의 일이 그쪽으로 가게 될 거라고 생각해요.

Natalia Quintero

정말 멋져요. 함께해 줘서 정말 고마워요, Mike Taylor.

Mike Taylor

네, 얘기 나눠서 즐거웠어요.

Natalia Quintero

어서 와요, Arielle. 와 줘서 정말 반가워요. Every 프런티어 팀에서 어떤 역할을 맡고 있는지 얘기해 줄래요?

Arielle Shipper

네. 공식 직함은 프런티어 랭글러T2예요. 우리 실험이 충분히 정리돼 있도록 챙기는 일이에요. 그래야 배운 걸 거둬들여 종합하고, 바깥에 내놓기 좋게 소화하고, 안에서는 탐색의 방향을 잡을 수 있거든요. 그래서 그걸 가능하게 하는 시스템과 프로세스를 만들고 있고, 이 일은 Dan과 긴밀하게 함께해요. 저도 제 실험을 따로 돌리고 있어요. 다른 팀원들과 달리 저는 기술 쪽이 덜하고, 운영하는 사람이에요. 그래서 이런 새 도구와 기법으로 실험해 볼 수 있는 실용적인 사내 시스템에 흥미로운 기회가 많아요. 그런 걸 꽤 꾸준히 이리저리 만져 보고 있어요.

Natalia Quintero

프런티어 팀에 왜 랭글러가 필요할까요?

Arielle Shipper

이 조직 사람들과 일하면서 좋은 점 하나는 모두가 메타적으로 생각한다는 거예요. 다들 정말 창의적이고, 다음 걸 쫓는 데 열정이 넘쳐요. 그건 아주 좋아요. 그런 사람들이 필요하죠. 그리고 동시에 이렇게 묻는 조직 차원의 층도 필요해요. 여기서 우리가 뭘 배우고 있지? 이 실험들에서 나오는 모든 걸 어떻게 하면 독자들을 위해 소화할 수 있을까?

그래서 사람들이 하는 일을 전부 살펴보고, 소화하기 쉬운 주제로 묶고, 이 모든 실험에서 의미를 찾아내서 콘텐츠와 제품으로, 나아가 우리가 가르치고 컨설팅하는 개념으로까지 바꾸는 층이 꽤 중요하다고 생각해요. 이 모든 걸 거둬들여서 사업의 다른 영역으로 옮겨 주는 방법인 셈이에요.

Natalia Quintero

그럼 지금은 어떤 일을 하고 있어요?

Arielle Shipper

지금 하고 있는 큰일 중 하나는 이거예요. 모델이 끊임없이 나오면서 AI 능력의 프런티어가 계속 앞으로 밀려나고 있고, 정말 신나는 일이에요. 그런데 그 말은 갖고 놀고 실험할 게 너무 많아서 토큰을 들불처럼 계속 태우고 있다는 뜻이기도 해요.

그건 우리 사업과 실험에 대한 중요한 투자예요. 하지만 메타 수준에서 우리가 어떤 실험을 하고 있는지, 거기에 돈을 얼마나 쓰고 있는지, 그 대가로 뭘 얻고 있는지 파악하는 건 꽤 중요해요.

Natalia Quintero

랭글러로 일하면서 최근에 얻은 인사이트나 적용해 본 프로세스 예시를 보여 줄 수 있어요?

Arielle Shipper

물론이죠. 이게 사용량 대시보드예요. 일부는 회고 성격이에요. 10월 지출은 아직 한 달이 다 차지 않았거든요. 그래도 이걸로 우리가 쓴 총금액과 그 돈으로 쓴 토큰 수를 파악할 수 있어요. 사람별 내역도 있고요. 각자 컴퓨터에서 쓰는 여러 하네스를 전부 훑어서 하네스마다 쓴 토큰을 모아 오는 스킬을 만들었어요.

클릭해 들어갈 수도 있어요. 데이터를 실시간으로 모으고 있어서, 실제로 쓴 모델과 추론 강도까지 보여 줘요. 이 대시보드에는 워크플로도 하나 들어 있어요. 내 세션을 전부 훑어서 그 토큰을 크게 어디에 썼는지 분류한 다음, 나에게 승인을 받는 거예요. 그래서 토큰 지출 중 몇 퍼센트가 각 업무 분류로 갔는지, 그 토큰이 대략 얼마어치인지 볼 수 있어요. 그러면 빠르게 따져 볼 수 있죠. 그만한 가치가 있었나, 없었나?

Natalia Quintero

마지막 질문을 하나 드릴게요. 프런티어 팀 랭글러로서 다음에 가장 기대되는 건 뭐예요?

Arielle Shipper

가장 기대되는 건 모델이 점점 똑똑해지면서 제가 실제로 뭔가를 만들 수 있는 능력이 커진다는 거예요. 예전에는 없던 힘이고, 마법 같고 정말 신나요. 머릿속 아이디어 일부를 마음먹은 대로 현실로 만들어 낼 수 있다는 건 완전히 새로운 일이에요.

운영자로 일하던 예전 같았으면 여러 모델 회사가 제가 원하는 추적 기능을 추가해 주기를 기다리거나, 엔지니어와 손잡아야 이런 걸 할 수 있었을 거예요. 지금은 일부를 제가 직접 만들 수 있어요. 그래서 모델이 점점 좋아지면서 이런 일을 대신해 주는 시스템을 만드는 제 역량도 점점 좋아질 거라는 게 기대돼요. 거기에 푹 빠져 볼 생각에 정말 설레요.

Natalia Quintero

어디까지 가게 될지 저도 기대돼요. 함께해 줘서 고마워요, Arielle.

Arielle Shipper

좋아요. 정말 고마워요.

Jack Cheng

저는 Jack Cheng이에요. Every의 시니어 에디터이고 프런티어 팀 소속이에요. 프런티어 팀에서 각자 역할이 뭔지는 아직 다들 알아가는 중인 것 같아요. 저는 확실히 우리가 받는 얼리 액세스 모델을 더 많이 테스트하고 있고, 요즘 부쩍 많이 하게 된 게 인터랙티브 경험과 게임을 만드는 일이에요. 새 모델이 나올 때마다 뭐가 가능한지 그 경계를 정말 넓혀 보려는 거죠. 예전 모델은 실력이 모자라서 제가 시도해 볼 생각조차 못 했던 일 중에, 이제는 뭘 할 수 있을까?

00:20:00

그래서 요즘은 비디오 게임 같은 걸 만들고 있어요. 다른 하나는 제 애플리케이션을 직접 만드는 거예요. 브라우저 탭 때문에 정말 정신이 없고 계속 맥락을 바꿔야 한다는 걸 느꼈거든요. 그래서 탭을 끌 수 있는 브라우저가 있으면 좋겠다고 생각했어요. 예전 같으면 아마 Chrome 확장 프로그램 같은 걸 만들었을 거예요. 그런데 이제 모델이 워낙 좋아서, 아니, 그냥 내 브라우저를 만들면 되겠다, 가능하겠다 싶었죠.

그게 요즘 하고 있는 프로젝트 중 하나예요. 이게 제 브라우저예요. 말씀드린 대로 탭 없는 브라우저이고, 원래 의도도 그거였어요. 탭을 바꾸고 싶고, 뒤에 이것저것 열어 놓고는 끝내 안 보게 되는 유혹이 없는 브라우저요.

그런데 일단 돌아가게 만들고 나니, 매일 쓰려면 제 편집 워크플로 전체가 필요하다는 걸 깨달았어요. 평소에는 브라우저에서 ChatGPT로 하던 거예요. 그래서 이 에이전트 패널을 넣었어요. 어떤 모델 제공사든 고를 수 있고, 어떤 모델이든 편집에 쓸 수 있어요. Claude나 Gemini 모델로는 사실상 할 수 없던 일이에요. 그쪽 Chrome 플러그인이 그렇게 좋지 않았거든요.

그리고 매일 쓰다 보면 정말로 뭔가를 잠깐 들여다봐야 할 때가 있어요. 그래서 가장 최근에 넣은 게 이 피크 모드예요. 페이지를 아주 빠르게 잠깐 열어서 뭔가를 찾아보고 다시 제 문서로 돌아갈 수 있어요.

이걸 하면서 배우기 시작한 게 있어요. 플러그인이나 확장 프로그램이라는 개념은 꽤 오래전부터 있었지만, 그걸로는 실제 애플리케이션 깊숙이 들어가서 작동 방식을 바꾸기가 정말 어려웠어요. 이제 최신 세대 프런티어 모델과 함께라면, 개인에게, 혹은 팀과 그 워크플로에 완전히 맞춘 애플리케이션을 예전에는 불가능했던 방식으로 만들 수 있어요.

Natalia Quintero

좋아요. 마무리 질문으로 이게 좋을 것 같아요. 다음에 만들고 싶어서 가장 설레는 건 뭐예요?

Jack Cheng

제 주의력을 지키는 데 도움이 되는 걸 더 만들고 싶어요. 우선 저는 ADHD 진단을 받았고, 그게 평생 정말 큰 어려움이었어요. 그걸 다스리려고 오랜 세월 여러 적응 전략을 짜내야 했죠.

지금은 백만 가지 일을 다 해 보고 싶은 유혹이 훨씬 더 커요. 실제로 예전보다 훨씬 많은 일을 하고 있다고 느끼고요. 그런데 동시에, 집중력이 이렇게 한계까지 몰린 적은 없었어요. 제 삶에 의미 있는 변화가 생길 만큼 오래 한 가지에 주의를 붙잡아 두는 힘 말이에요.

실험은 저에게 분명히 중요해요. 하지만 제 안에는 글을 더 많이 쓰고 세상에 아름다운 걸 더 많이 만들어 내도록 도와주는 걸 만들고 싶은 면도 있어요. 제가 사는 지역 공동체와 더 가깝게 이어 주는 걸 만들고 싶어요. 그래서 창의성 그 자체를 위해 뭔가를 만드는 것만이 아니라, 제 가치를 강화하고, 거기에 보탬이 되고, 더 깊게 만드는 방식으로 하는 걸 정말 고민하고 있어요.

Natalia Quintero

멋져요. 함께해 줘서 정말 고마워요, Jack.

Natalia Quintero

어서 와요, Katie. 다시 팟캐스트에서 함께하게 돼서, 그리고 프런티어 팀에서 맡은 역할에 대해 얘기하게 돼서 정말 반가워요. 프런티어 팀에서는 어떤 일을 해요?

Katie Parrott

프런티어 팀에서 하는 일이 몇 가지 있어요. 첫째, OpenAI, Anthropic, Gemini, Grok에서 나오는 새 프런티어 모델의 테스트 팀에 있어요. 이 모델들을 미리 받아서 우리 워크플로에 넣어 돌려 보고, 써 보니 어떤지 확인한 다음, 그 정보를 우리 Vibe Check를 읽는 사람들에게 전해 줘요. 그게 제가 맡은 한 갈래예요.

다른 갈래는 그 Vibe Check를 직접 쓰는 일, 그리고 프런티어 팀이 배우고 있는 걸 다른 방식으로도 나누는 일이에요. 저는 프런티어 팀 안에 들어가 팀이 배우는 걸 글로 쓰는 상주 작가예요. 그리고 제 것도 직접 만들어요. 제 플러그인인 Compound Writing 같은 게 여기 들어가고, 글쓰기용으로 파인튜닝된 새 모델을 써 보는 것도 그래요. Kieran이나 Mike처럼 프런티어 팀의 다른 사람들이 만드는 것의 충돌 테스트용 마네킹 노릇을 하는 것도 포함되고요.

Natalia Quintero

지금 작업하고 있는 걸 예로 들어 줄 수 있어요?

Katie Parrott

지금은 Compound Writing을 계속 다듬고 있어요. 모르는 분들을 위해 설명하자면, 아이디어 구상부터 기획과 개요, 초안, 마무리까지 글쓰기 과정 전체를 안내해 주는 제 플러그인이에요. 지금까지는 전체가 두 가지 핵심 문서를 중심으로 짜여 있었어요. 하나는 보이스 가이드로, 문장 수준에서 내 목소리가 어떻게 들리는지, 어떤 단어를 고르는지를 담아요. 다른 하나는 스타일로, 무엇에 대해 쓰는지, 그 주제를 어떤 식으로 이야기하기 좋아하는지를 다뤄요.

지금은 세 번째 문서를 넣고 있는데, 돌이켜 보면 글쓰기 과정에서 너무나 당연한 거예요. 바로 audience.md예요. 이 콘텐츠를 최종적으로 받아 볼 독자는 누구인가? 그래서 이걸 플러그인에 넣으면서 묻고 있어요. 이게 플러그인을 쓰는 경험을 어떻게 바꿀까? 더 쓸모 있어질까?

Natalia Quintero

Katie Parrott의 Compound Writing 플러그인을 처음 들어 보는 분들은 우리 GitHub에서 찾을 수 있어요. 원하는 AI에게 그 페이지를 알려 주고 내려받으면 이 화면이 나와요. 지금 우리가 보고 있는 건 뭐예요?

Katie Parrott

제 칼럼 Working Overtime의 독자를 설정하는 화면이에요. 제 직장 생활에 AI를 적용하면서 겪은 좌충우돌과 평범한 모험담을 쓰는 칼럼이에요. 그 칼럼 전용으로 독자 폴더를 만들고 싶었는데, 그러면 Working Overtime 독자가 누구인지 이렇게 정리해서 보여 줘요.

어떤 영역을 다루는지 정리돼 있고, 주 독자는 두 유형을 합친 모습이에요. AI에 호기심이 있는 얼리 시커, 그리고 일상 업무에 쓸 실용적인 방법을 찾는 운영자요. 독자 구조에 제가 녹여 넣은 것 중 하나가 영웅의 여정이라는 개념인데, 제가 정말 좋아하는 거예요. 독자에게 어떤 변화를 일으키고 싶다면, 모든 글은 어떤 형태로든 독자를 그들만의 영웅의 여정으로 데려가야 해요. 그래서 그걸 제 audience.md에 넣고 싶었어요. 그다음 이게 Compound Writing에서 뭘 가능하게 하는지 보여 주려고 미리 하나 돌려 놨어요. 가장 최근 Working Overtime 초안이 독자에게 잘 맞는지 검토해 달라고 했죠. 컨텍스트를 더 좋게 만들려다가 실수로 전부 더 나쁘게 만들어 버린 이야기를 쓴 글이었어요.

오늘 업데이트한 audience.md를 바탕으로 이미 잘 되고 있는 부분을 개괄해 줘요. 깔끔한 컨텍스트에 대한 설명이 훌륭하고, 해결책이 보편적이지 않고 개인적이라는 점이 좋다고 하네요. 제가 했던 말이 반영된 거예요. 저는 처방하는 걸 좋아하지 않고, 묘사하는 걸 좋아한다고요.

그리고 여기는 시커 쪽 독자를 놓치는 부분이에요. 정말 좋은 피드백이에요. 그 스펙트럼에서 아직 초입에 있는 사람들, 제가 닿고 싶을 수도 있는 사람들에게 제가 어디서 다가가기 어렵게 쓰고 있을까? 제가 꼭 붙들고 고민하고 싶은 아주 좋은 내용이에요.

그다음엔 운영자 쪽 메모가 몇 개 있어요. 피해가 뭐였나? AI에서 원하는 결과를 못 얻었을 때 저한테 어떤 대가가 있었나? 이런 것들이요. Compound Writing 같은 도구에 이렇게 더 세밀하고 더 가치 있는 피드백을 담아서 사람들이 더 좋은 글을 쓰도록 힘을 실어 줄 수 있다고 생각해요.

00:30:00

Natalia Quintero

다음 실험은 뭐가 될지 감이 와요?

Katie Parrott

Kieran과 Every Type 작업을 할 거예요. 우리 모두 Google Docs를 그만 쓰게 만들겠다는 Kieran의 야심작이에요. 그래서 그걸 시험 운전하면서 작가로서 피드백과 깐깐한 취향으로 아주 귀찮게 굴 예정이에요. 제 워드 프로세서도 직접 만들고 있어요.

늘 농담처럼 하는 말인데, 이건 통과의례예요. 어느 시점이 되면 다들 자기만의 워드 프로세서를 바이브 코딩하기로 마음먹거든요. 그래서 따로 Word Better라는 걸 그냥 시험 삼아 만들고 있어요. 이제는 도구에 뭘 원하는지 말로 설명하는 것보다 직접 만들어 보는 게 더 쉬워요. 그러면 Kieran에게 보여 주면서 “저한테는 이게 더 말이 돼요”라고 할 수 있죠.

그게 지금 제가 하고 있는 일이에요. 이제는 Kieran보다 더 나은 워드 프로세서를 만들 수 있겠다는 기분이 드는, 바로 그 단계에 와 있어요.

Natalia Quintero

환상적이에요, 너무 좋네요. Compound Writing 고마워요. 저도 개인적으로 정말 즐겁게 쓰고 있어요. 그리고 함께해 줘서 고마워요.

Natalia Quintero

어서 와요, Jannik. 와 줘서 정말 반가워요. 프런티어 팀에서 어떤 역할을 맡고 있는지 얘기해 줄래요?

Jannik Jung

네. 저는 주로 몇몇 프로젝트에서 건축가로 일해요. Dan에게서 프로젝트를 많이 넘겨받았어요. 여기서 맡은 첫 프로젝트가 Proof였던 것 같아요. 프로덕션에 낼 수 있는 상태로 만들고, 말하자면 다시 살려 내는 일이었죠. 요즘은 주로 컴파운딩에 집중하고 있어요. 구체적으로는 Kate Bench 작업인데, 편집장의 판단력과 취향을 재현해서 그분 업무 일부를 덜어 주려는 스킬이에요.

Natalia Quintero

그 얘기를 조금 더 해 주세요. 많은 사람이 뭔가를 바이브 코딩해서 제품을 만들어 봤을 텐데, 그러고 나면 온갖 방식으로 망가질 수 있잖아요. Jannik은 투입돼서 그 난장판을 치우고 실제로 뭐가 들어 있는지 들여다보는 사람이고요. 그건 어떤 경험이에요?

Jannik Jung

AI는 뭔가를 살려 내는 데 정말 능하다고 생각해요. 가정을 세우고, 뭘 쓸지 찾아보고, 그럴듯해 보이고 데모 상황이나 초기 구현에서는 어쩌면 돌아가기도 하는 걸 만들어 내죠. 그래도 건축가 역할은 여전히 필요하다고 봐요. 오랫동안 안정적이고 유지보수할 수 있는 걸 만드는 배경지식을 가진 사람이요. 코드를 어떻게 구조화할지, 어떤 라이브러리를 쓸지, 어떻게 배포할지. 소프트웨어 쪽에서 미래에 대비하려면 뭐가 중요한지 아는 거라고 할까요.

Natalia Quintero

지금 작업하고 있는 걸 예로 들어 줄 수 있어요?

Jannik Jung

네. 지금은 두 갈래로 일하고 있어요. 하나는 아까 말한 컴파운딩이고, 다른 하나는 좀 더 탐색적인 일로, 우리가 AI와 어떻게 일해야 할지 살펴보는 거예요. 일이 어떻게 바뀔 수 있을지 보고, 제가 AI와 어떤 식으로 일하고 싶은지 탐색하려고 개인 오케스트레이터를 만들고 있어요.

Natalia Quintero

예시를 보여 줄 수 있어요?

Jannik Jung

물론이죠, 바로 들어가 볼게요. 이게 제 오케스트레이터예요. 이름은 Minga예요. 여기서 프로젝트를 만들 수 있어요. 예를 들어 Reply Guide라는 새 프로젝트를 만들었어요. 동료 Becky에게 Twitter에서 뭐가 화제인지 살펴보고, 거기에 예를 들면 우리 새 Vibe Check로 답글을 달 수 있는 도구를 만들어 주자는 아이디어예요. 이 도구의 주된 목표는 일을 한 단계 위로 끌어올리는 거였어요. 저는 목표와 계획 수준에서 일하고 싶고, 개별 코딩 세션 자체에 너무 매달리고 싶지 않거든요.

여기 오케스트레이터 에이전트가 있는데, 이게 제 주된 인터페이스예요. 이 에이전트와 대화하면서 뭘 만들려는지 의논할 수 있어요. 요구사항을 모으고, 어떤 기술 스택을 쓰고 싶은지 정하고요. 그러면 에이전트가 그걸 전부 받아서 계획의 개별 작업으로 쪼개요. 계획에는 단계가 나뉘어 있고, 의존 관계, 그러니까 뭐가 어떤 순서로 일어나야 하는지도 보여 줘요. 그리고 백그라운드에서 작업을 시작할 수 있는 자율성도 어느 정도 있어서, 알아서 구현을 하다가 제 판단이 필요할 때마다 저를 호출해요. UI 초안이나 목업을 보여 주면서 의견을 달라고 할 수도 있어요. 저는 피드백만 주면 되고, 그러면 거의 혼자서 계속 일해요.

Natalia Quintero

정말 멋지네요. 보여 줘서 고마워요. 다음 실험은 뭐가 될 것 같아요?

Jannik Jung

이번 주에는 아마 이 오케스트레이션 아이디어에 집중할 것 같아요. 탐색해 보고 싶은 질문이 몇 가지 있어요. 예를 들면 이걸 멀티플레이어로도 쓸 수 있다는 아이디어예요. 팀의 다른 사람들, 어쩌면 회사 전체를 초대해서 지금 작업 중인 것에 대한 컨텍스트를 공유하고, 모두가 각자의 강점을 보탤 수 있는 거죠. 그러니까 해적과 건축가 아이디어로 치면, 해적은 자기 아이디어와 실험하고 싶은 걸 가져오고 건축가는 기술 지식을 가져오는데, 그걸 동시에 하는 거예요. 그러면 일이 끝난 뒤에 넘겨줄 필요가 없어요. 컨텍스트를 공유하면서 같은 프로젝트를 동시에 만들고, 모두가 자기 전문성을 보태는 거죠.

Natalia Quintero

좋아요. 정말 고마워요, Jannik. 만나서 정말 반가웠어요.

Jannik Jung

고마워요.

Natalia Quintero

어서 와요, Kieran. 프런티어 팀에서 하고 있는 일에 대해 얘기하게 돼서 정말 기대돼요. 프런티어 팀에서는 어떤 일을 해요?

Kieran Klaassen

정말 멋진 일이에요. 저는 프런티어 팀을 아주 좋아하는데, Every에 처음 왔을 때 Cora를 만들고 이것저것 실험하기 시작했고, 거기서 컴파운드 엔지니어링을 비롯해 정말 많은 게 나왔거든요. 이 팀은 이미 있었는데 이름만 붙인 적이 없었던 것 같아요. 이제는 “우리는 프런티어 팀이고, 뭐가 될지 안 될지 알아내려고 실험해도 된다”고 말하는 거죠. 아주 좋아요.

지금 하는 일은 그냥 오늘의 AI로 뭘 만들 수 있는지 시도해 보는 거예요. 그건 새 모델이 나올 때마다 바뀌어요. 매주 최소 한 개, 대개는 여러 개의 실험을 돌리고, 뭔가를 배워요. 그다음 큰 부분은 배운 걸 팀과 Every 구독자들에게 나누는 거예요. 그래야 그걸 받아들이거나, 하고 있는 일을 제가 배운 방향으로 틀 수 있으니까요. 그게 가장 큰 부분이에요. 팀이 더 큰 일을 하도록, 더 야심을 품도록 영감을 주는 거요.

누군가 이미 해 보고 “네, 실제로 돼요. 좋은 패턴이에요”라고 말해 주면 조금 덜 무섭잖아요. 아니면 “이건 좋은 패턴이 아니에요. 다른 방향으로 가야 해요”라고 말해 주거나요. 그러니까 제 일은 정말로 넓게 가는 것, 그러면서도 깊게 가는 거예요. 둘 다요.

Natalia Quintero

궁금한 게 있어요, Kieran. 처음 모델을 갖고 놀면서 뭐가 가능한지 제대로 테스트하기 시작했을 때로 잠깐 돌아가서, 능력이 어떻게 발전해 왔는지 예를 들어 줄 수 있어요? 예를 들어 GPT-3나 GPT-4, Opus 4로 테스트하던 것과, 지금 쓸 수 있는 모델로 하고 있는 걸 비교하면요?

Kieran Klaassen

매번 새로운 걸 하는데, 핵심은 실패하는 걸 보는 거예요. 실패할 때까지 얼마나 밀어붙일 수 있나? 많은 모델이 아주 뛰어나고 많은 걸 해내니까, 어려운 건 그게 좋은지 아닌지, 어디까지 갈 수 있는지를 애초에 어떻게 테스트할지 알아내는 거예요. 처음에는 “코드를 쓸 수 있나? 와, 코드를 쓰네” 수준이었어요. GPT-4가 갑자기 꽤 괜찮은 코드를 쓸 수 있게 됐고, 그게 첫 번째 돌파구였어요. 그다음 Sonnet 3.5는 여러 파일에 걸친 코드, 그러니까 여러 코드 조각을 함께 꽤 잘 쓸 수 있었고, UI도 만들 수 있었어요.

그다음엔 조금 더 나아가서 에이전트형 작업이 보이기 시작했어요. 모델이 일을 넘겨받아 이어 갈 수 있게 된 거죠. 그전에는 프롬프트를 넣으면 뭔가가 나오고, 그걸 가지고 반복해서 고치는 게 전부였어요. Sonnet 3.7, Opus 4, 4.1에 와서 갑자기 에이전트가 일을 할 수 있게 됐어요. Opus 4.5에서는 더 복잡한 일을 하는 쪽으로 다시 바뀌었어요. 갑자기 CRDTT3와 실시간 편집 같은 게 다 들어간 텍스트 에디터를 만들 수 있게 됐는데, 아주 복잡한 일이거든요. 그걸 AI가 일주일 만에 그냥 해냈어요. Dan이 Proof를 만드는 걸 봤잖아요. 그게 GPT-5.5와 함께한 Proof 시대였어요. 갑자기 “아, 우리 더 야심을 품어도 되겠다. 일일이 손잡아 주지 않아도 더 큰 걸 만들 수 있겠다” 싶었죠. 그리고 특히 지금 Fable 5.1에 와서는, 더 오래 돌고 더 깊이 들어가며 더 믿고 맡길 수 있는 모델이 생겼어요.

00:40:00

저는 음악가라서 늘 DAWT4를 만들어 보려고 해요. 아마 1년 전쯤 시작했는데, 새 모델이 나올 때마다 다시 시도하면서 “이번엔 좀 더 진척시킬 수 있을까?” 하고 물어봐요. 이제는 그냥 만들 수 있는 수준에 와 있어요. 말도 안 되죠. 그러니 다음엔 영상 에디터를 해 볼까 싶어요. 우리한테 필요한 게 그거니까요.

Natalia Quintero

최근에 만든 것 몇 가지를 예로 들어 줄 수 있어요? 예를 들어 영상 관련 작업을 많이 하고 있잖아요.

Kieran Klaassen

네, 제일 좋아하는 게 영상 작업이에요. 영상 에디터를 만들고 있는데, 그냥 영상 에디터가 아니에요. 라이브 스트리밍 회의 녹화기이기도 하고, 전부 다예요. Every에는 정말 흥미로운 아이디어를 가진 사람이 아주 많은데, 그 아이디어가 회의 속에서 사라져요. 그래서 이건 그걸 전부 녹화해서 편집자들이 아는 형식으로 담아내는 방법이기도 해요. 물론 에이전트 네이티브이기도 하고요. 모든 게 에이전트 네이티브예요.

다른 하나는 글쓰기용 에디터예요. Proof와 비슷한데, 실험해 보고 있어요. Proof의 다음 버전을 만들 수 있을까? 더 좋게 만들 수 있을까? 더 많은 걸 할 수 있을까?

Natalia Quintero

스타트업이든 대기업이든, 자기 회사에서 프런티어 팀에 있는 다른 분들에게 팁을 하나 준다면 뭘까요? 더 큰 조직 안에 자리 잡은 채 프런티어에서 일하는 사람으로서 성공하는 방법에 대해서요.

Kieran Klaassen

프런티어 팀에 가장 중요한 건 팀에 영감을 주는 동시에 팀의 말에 귀 기울이는 거라고 생각해요. 실험을 백 개 해 놓고 그게 자리 잡게 하지 않고 통합하지 않으면 소용없어요. 팀의 말을 듣고, 팀에서 영감을 얻고, 그다음 뭔가를 하고, 그중 몇 가지는 꼭 채택되게 해야 해요.

그러니까 결국은 통합이에요. 네, 뭐든 할 수 있는 자유가 있어야 해요. 하지만 결국 중요한 건 통합, 실제로 그걸 조직으로 다시 가져가는 거예요. 그래서 모두에게 당부하고 싶어요. 사람들이 여러분이 하는 일을 이해하고, 거기에 치이지 않게 하세요. 실험 100개를 채널에 쏟아부어 조직 전체를 일에 파묻히게 만들기는 아주 쉽거든요. 몇 개라도 자리 잡게 하세요. 사람들이 여러분이 하는 일을 이해하게 하세요. 그게 프런티어 팀으로서 여러분의 일이에요.

Natalia Quintero

멋져요. 정말 고마워요, Kieran.