AI 코딩 도구를 도입한 개발팀은 많습니다.
하지만 개발 조직의 속도가 10배 빨라진 곳은 거의 없습니다.
도구는 바뀌었는데, 조직의 일하는 방식은 그대로이기 때문입니다.
AI를 도입했는데, 조직은 왜 그대로인가
현장에서 반복해서 보이는 신호들입니다.
AI 도구는 있는데, 팀별·개인별 생산성 편차가 커졌다
프론트, 백엔드, 인프라가 분리돼 AI 활용이 단절된다
AI가 만든 코드 때문에 리뷰와 리팩토링 비용이 늘어난다
AI 비용은 늘었지만, 조직 생산성은 곱해지지 않습니다.
문제는 AI일까요, 아니면 AI가 일할 수 없는 구조일까요?
숫자로 보면 더 명확해집니다
10일 · 1인 · 12개 마이크로서비스
360 커밋 · 78 PR · Kubernetes + GitOps + Terraform
팝업스튜디오 김경호 CIO가 혼자서 10일 만에 구축한 실제 프로덕션 시스템의 기록입니다.
비교해보면 차이는 분명합니다.
일반적인 예상: 3–6개월 / 팀 단위
실제 결과: 10일 / 1인 + AI Agent
“이게 어떻게 가능한가?” 대부분 여기서 멈춥니다.
핵심은 기술 스택이 아니었습니다
AI Agent가 실제로 수행한 범위는 다음과 같습니다.
12개 마이크로서비스 아키텍처 설계 및 전체 구현
Terraform 기반 AWS 인프라 프로비저닝
Kubernetes + ArgoCD GitOps 파이프라인 구축
실시간 WebSocket, OAuth 소셜 로그인
8개 언어 i18n 시스템
사람이 한 일은 단 하나였습니다.
👉 AI가 이해할 수 있는 구조로 먼저 설계했는가.
왜 AI는 조직 레벨에서 실패하는가
이 웨비나는 도구 사용법을 설명하지 않습니다.
대신 CTO가 반드시 마주해야 할 구조적 실패 원인을 짚습니다.
왜 AI는 항상 부분 최적화에 그치는가
왜 MSA·K8s 환경에서 AI 활용은 더 어려워지는가
왜 AI를 쓸수록 사람이 더 바빠지는 조직이 생기는가
무엇을 설계해야 AI가 ‘개발자’가 아니라 ‘팀’처럼 일하는가
이 질문을 미루는 순간, 개발 조직의 리스크는 계속 누적됩니다.
AI 시대, CTO가 설계해야 할 단 하나의 원칙
AI Agent는 Enterprise급 시스템을 만들 수 있다.
단, 사람이 먼저 AI가 이해할 수 있는 구조를 설계해야 한다.
이 원칙을 구현하기 위한 핵심 설계 축을 웨비나에서 공개합니다.
문서 기반 설계: AI가 참조하는 설계 단위는 무엇인가
모노레포 컨텍스트 통제: AI가 전체를 이해하게 만드는 구조
CLAUDE.md: AI에게 조직 규칙을 전달하는 최소 지점
Zero-Script QA : 테스트 코드 없이도 버그 범위를 빠르게 좁히는 방식
강사 - 팝업 스튜디오 김경호 CIO
AI 협업 구조로 개발 조직의 속도를 혁신한 CIO (Chief Innovation Officer)
20년 경력 + AI로 1인 → 팀급의 생산성
Claude Code를 활용한 전사 AI 업무 표준화
위밋모빌리티 200억 시리즈B 투자 유치 경험
주요 이력
bkamp.ai | 혼자서 AI Agent로 12개 마이크로서비스를 10일 만에 설계·출시
위밋모빌리티 CTO | MSA·Kubernetes·GitOps 기반 조직 재설계, IT 비용 50% 절감
ABeam Consulting (일본) | 일본 No.1 컨설팅사 출신, Softbank 빅데이터에 ML 도입 및 자사 클라우드 서비스 개발
이런 분만 참여하세요.
AI 도입 이후에도 조직 속도에 확신이 없는 CTO / 개발 리드
AI를 개인 생산성이 아니라 조직 시스템으로 만들고 싶은 분
향후 1~2년, 개발 조직의 경쟁력을 책임져야 하는 분
AI토크 개요
📅 날짜: 1월 21일(수) 21:00 - 22:00
📚 진행방식: 온라인 (Zoom)
📝 참가 신청: [무료 웨비나 참가 신청] 바로가기