[경신스] AI 혁신 & 바이브 코딩

기사 요약

"AI의 파괴적 혁신…제약부터 유통까지 산업 지형 바꾼다"

 

프랑스 파리에서 열린 ‘비바테크 2025’ 행사에서 AI의 산업 융합 사례가 집중 조명되었다. AI는 제약 산업에서 임상 성공률을 높이고, 유통업에서는 스마트 쇼핑 경험을 구현하는 등 다양한 분야에서 인간의 업무를 보조하는 기술로 주목받고 있음. 특히 AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라, 보완적 도구로 작용한다는 인터뷰를 확인할 수 있었다.

 

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추가 정보

• RWD(Real World Data): 실제 병원 등 현장에서 수집되는 비정형 의료 데이터. 임상시험 데이터와 달리 현실성이 높아 AI 학습에 유용
• AI 스마트 카트: 카메라·센서·디스플레이가 부착된 쇼핑카트로, 상품 인식 및 셀프 결제를 지원. 인스타카트의 ‘케이퍼 카트’가 대표적
• 바이옵티머스: 프랑스 AI 바이오테크 스타트업으로, 세포~환자 단계의 생물학적 반응 시뮬레이션 기반 신약개발 솔루션 제공

 

실제 사례

• 아스트라제네카: AI 기반 병리 이미지 분석으로 암 환자 선별 정확도 향상. 신약 개발 초기 단계에서 효율성 제고
• 인스타카트: 미국 유통기업. AI 쇼핑카트 '케이퍼'로 오프라인 매장 자동화 시도
• 깃허브 Copilot: 마이크로소프트 계열. AI가 코드 초안을 생성하고 개발자는 리뷰 및 수정. 인간-기계 협업 모델로 주목

깃허브 Copilot에 대해 추가 정보를 찾던 도중, 바이브 코딩이라는 개념이 흥미로워서 추가적으로 내용을 정리했다.

 

바이브 코딩(Vibe Coding)

바이브 코딩이란, AI가 코드를 쓰고 사람은 설계 및 검토에 집중하는 새로운 개발 패러다임이다. 즉, 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 자동으로 생성하고, 개발자는 그것을 검토 및 테스트하는 방식의 프로그래밍이다. 2025년 초, 전 테슬라 AI 책임자 안드레이 카르파티가 "코드를 의식하지 않고 개발하는 법"이라며 바이브 코딩이라는 이름을 처음 언급했다.

 

전통적 프로그래밍	바이브 코딩
직접 코드 작성	자연어로 기능 설명
디버깅 직접 수행	AI가 코드 생성 후 실행 결과 확인
수동 테스트	피드백 기반 반복 수정

 

예시 : "사용자 이름을 입력받고, 길이가 3자 미만이면 오류 메세지를 출력해줘." => AI가 완전한 코드 생성

 

✅ 장점

• 비개발자도 접근 가능: 기초 코딩 없이도 자동화 가능
• 생산성 극대화: 반복적인 코드 작성 업무를 AI가 대체
• 빠른 MVP(Minimum Viable Product) 구현: 아이디어가 프로토타입으로 전환되는 속도 증가

❌ 단점

• 코드 이해도 부족: 생성된 코드 구조를 파악 못하면 유지보수에 취약
• 보안 이슈: 외부 LLM 활용 시, 코드 유출 가능성
• 복잡 시스템에는 한계: 설계 복잡도가 높을수록 AI 자동화 비효율적

기업명	내용
GitHub	Copilot으로 코드 70~99% 자동화. 그러나 최종 검토는 인간 몫
Amazon AWS	개발자 생산성 향상 도구로 ‘CodeWhisperer’ 제공
Y Combinator	스타트업의 25% 이상이 AI 생성 코드 비중 95% 이상
Apple	Xcode에 바이브 코딩 기능 통합 예정
GitLab	CEO 발언: “AI로 코딩은 쉬워지지만, 오히려 개발자 수요는 늘 것.”

 

실제 글로벌 대기업에서도 AI를 활용한 코딩이 확대되고 있음을 확인할 수 있다.

 

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나의 의견

AI는 이제 산업의 경계를 넘어 모든 직무에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 사람이 수년, 수십 년에 걸쳐 학습해온 지식과 통찰을 AI는 단기간에 압축해 실행하며, 나아가 우리가 한 번도 상상하지 못한 방식으로 문제를 재정의하고 있다.

이제 우리는 단순한 ‘직무 수행자’를 넘어, AI를 현업에 어떻게 접목할지 고민하는 전략적 사고가 필요하다고 생각한다. 그 핵심은 도메인 지식 + 프롬프트 역량 + 문제해결력이다. AI는 도구이지 대체자가 아니라는 말이 현실감 없어 보일 수도 있다. 실제로 많은 업무에서 AI가 나보다 더 빠르고 정확하게 결과를 도출하기 때문이다. 그러나 그 결과물을 검토하고, 적용하며, 최종 책임지는 것은 여전히 사람의 역할이다.

 

• 개발자의 관점에서는, 설령 AI가 코드의 99%를 작성하더라도 그것을 검토하고 설계한 의도를 반영해 조정하는 사람의 판단력이 필수적이다.
• 기획 및 마케팅 측면에서는, AI에게 업무를 지시하는 ‘프롬프트 설계 능력’이 곧 기획력이 됩니다. 단순한 아이디어가 아닌 실행 가능한 언어로 설계하는 능력이 경쟁력이 된다.
• 세일즈 직무에서도 변화는 명확하다. 과거에는 고객 요구사항을 수집해 개발팀에 전달하는 데 그쳤다면, 이제는 AI 기반 프로토타이핑을 통해 바로 기능을 제안하고 시연할 수 있다. 이로써 솔루션 중심 세일즈에서 실행 중심 세일즈로 직무가 전환되고 있다.

 

결국 이제 모든 직무에서 중요한 것은 프롬프트 설계 역량, 즉 AI를 실험 도구로 활용하고, 현장의 문제를 빠르게 검증할 수 있는 사고력과 실행력이다. 앞으로는 "무엇을 할 수 있는가"보다, "AI를 통해 어떻게 더 빠르고 똑똑하게 해낼 수 있는가"가 진짜 경쟁력이 될 것이다.