AI 시대에 가장 빠르게 쓸모없어질 것 같았던 것이 오히려 가장 귀해지고 있다. 부족한 예산, 수십 개 협력사, 수백 명 프리랜서로 프로젝트를 끝내본 경험. 서비스를 멈추지 않으면서 시스템을 교체해본 경험. 실패하고 살아남으며 몸에 새겨진 운영 직관. LLM이 책에서 배울 수 없는 것을 30년 SI 현장이 만들어냈다.
역설은 여기에 있다. AI가 코드를 쓸 수 있어도, 운영 환경에 코드를 묶어내는 판단은 여전히 사람의 실전 경험에서 나온다. 도구가 강해질수록 도구를 다루는 맥락 판단의 가치가 커진다.
근거
“AI 시대가 와서 알았다. LLM도, 에이전트도, 바이브코딩도 결국 도구다. 도구를 진짜 가치 있게 쓰는 건 노가다로 단련된 직관과 통찰이다.”
교통카드·등기·금융 차세대를 온몸으로 막아낸 경험은 재현이 불가능하다. 이 경험이 만든 하네스 직관은 단기간에 학습되지 않는다. 즉 진입 장벽이다.
연결된 생각
- 20260530-ai-harness-enterprise-integration-layer — 개념 본체: 이 직관이 만드는 것이 AI 하네스
- 20260512-ai-era-rewards-judgment-not-execution-speed — 동일 구조: AI 시대는 실행 속도가 아닌 판단력에 보상
- 20260528-ai-native-company-six-experiment-pattern — 대조: AI 네이티브는 신규 구축, SI는 30년 운영 직관으로 접근
- 20260530-forward-deployed-engineer-model — 연장: SI 경험이 FDE 역량으로 전환되는 경로