2021년부터 AI를 비즈니스에 접목하려 했던 노정석은 diffusion 모델, LoRA, small language model, 에이전트 SDK 등 가능한 모든 기술을 시도했지만 실패했다. 그러다 2025년 말~2026년 초, 모델이 임계점을 넘으면서 안 되던 것들이 모두 가능해졌다. 그리고 충격적인 결론에 도달한다. “다른 거 하려고 하지 마, 순정 바닐라가 답이다.” 즉, 프론티어 모델과 Claude Code 같은 기본 도구에 잘 정리된 데이터 커넥터와 프롬프트만 붙이면, 복잡한 하네스나 프레임워크 없이도 문제가 해결된다는 것이다.
근거
노정석은 자신의 경험을 다음과 같이 요약한다:
“돌고 돌아 순정 바닐라 느낌이네요. 그동안 썼던 어마어마한 노력들과 시간들이 돌고 돌아서 결국 모델의 capability overhang에 기대는 게 답이었다는 걸 알게 되니 참 그렇죠.”
하지만 그는 동시에 **‘그 사이에서 쌓인 수많은 시행착오의 예외 상황들이 제 가치’**라고 말한다. 실패 자체가 분포(distribution)에 대한 직관을 주었고, 그것이 경쟁력이라는 것이다. 이는 단순히 ‘따라 하기’만으로는 얻을 수 없는 깊이를 의미한다.
연결된 생각
- 20260607-every-problem-is-a-search-problem — capability overhang에 기대는 것이 search problem 해결의 핵심
- 20260607-ax-is-about-eliminating-work-not-helping — 복잡한 하네스 대신 단순한 접근이 더 효과적이었던 사례
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep98-ko-transcript