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넥슨 NDC, AI 시대 조직 성과 조건은…김태훈 CTO "새 도구보다 문제 해결 능력"

  • 김태훈 러브앤퓨리 CTO, 개인 생산성의 조직 성과 전환 조건 제시

  • 넥슨, AI허브실 기반 사내 AI 활용 사례 공유·확산 실험

  • "영어 정보 접근·검색 능력·고품질 레퍼런스가 경쟁력"

이용욱 넥슨코리아 실장왼쪽과 김태훈 러브앤퓨리 CTO오른쪽 사진안신혜 기자
이용욱 넥슨코리아 실장(왼쪽)과 김태훈 러브앤퓨리 CTO(오른쪽) [사진=안신혜 기자]


인공지능(AI)이 개인과 조직의 일하는 방식을 바꾸는 핵심 변수로 부상하면서 높아진 개인 생산성을 조직 성과로 연결하는 방안이 과제로 떠오르고 있다. 넥슨 개발자 콘퍼런스 2026(NDC)에서는 AI 활용으로 높아진 개인의 업무 효율을 조직의 성장과 사업적 성과로 확장하기 위한 방법에 대한 논의가 이어졌다.

김태훈 러브앤퓨리(Love&Fury) 최고기술책임자(CTO)는 16일 오후 경기 성남시 판교 경기창조경제혁신센터에서 열린 대담 세션에서 AI 시대 경쟁력은 새 도구를 얼마나 빨리 쓰느냐보다 문제를 정의하고 해결하는 능력에 달려 있다고 강조했다. 이번 세션은 이용욱 넥슨코리아 실장과 김 CTO의 대담 형식으로 진행됐다. 김 CTO는 오픈AI에서 챗GPT 초기 버전 개발에 참여한 경험이 있으며 현재 러브앤퓨리를 공동 창업해 AI 이미지 생성 모델 기반 가상 피팅 서비스를 개발하고 있다.

이 실장은 "개인의 AI 활용 경험과 생산성은 높아지고 있지만 이것이 조직 성과와 사업적 성과로 이어지지 못하는 구조적 병목은 어디에서 오는가"라고 물었다.

김 CTO는 AI를 잘 활용하는 개인과 그렇지 않은 개인 사이의 생산성 격차가 더 커질 수 있다고 답했다. AI, 백엔드, 프론트엔드, 인프라 등 여러 개발 영역을 넘나들 수 있는 사람이 AI 도구를 활용하면 수행 가능한 업무 범위가 크게 넓어진다는 설명이다.

다만 개인의 생산성 향상이 곧바로 조직 성과로 이어지기는 어렵다고 봤다. 여러 영역을 동시에 다룰 수 있는 인재가 많지 않은 데다 기존 조직 구조가 한 사람이 다양한 역할을 맡는 방식으로 설계돼 있지 않다는 이유다. 김 CTO는 "큰 조직의 경우 리더십의 전략과 판단에 성과가 크게 좌우된다"고 강조했다.

넥슨은 이 같은 조직 차원의 확산 과제를 AI허브(HUB)실을 통해 풀어가고 있다. 이 실장에 따르면 넥슨은 지난해 9월 AI허브실을 신설하고 전사 AI 활용 확산을 위한 바텀업 활동을 지원하고 있다. 사내 AI 커뮤니티에는 그룹사 직원 약 30%가 참여하고 있으며, 구성원들은 최신 AI 정보와 실제 업무 활용 경험을 공유하고 있다. 넥슨은 주 1회 AI 활용 사례 방송을 진행하고, 다양한 생성형 AI 모델과 소형 모델을 쉽게 써볼 수 있도록 AI 스튜디오와 AI 데모 환경도 제공하고 있다.

이어 이 실장은 새로운 AI 모델과 도구가 쏟아지는 상황에서 어떤 도구를 써보고, 어떤 도구는 지켜봐야 하는지 물었다. 김 CTO는 "새로운 도구를 많이 써보는 것보다는 기본적인 문제 해결 능력이 더 중요하다"고 답했다. 그는 "빠르게 등장하는 도구 상당수는 시간이 지나면 사라질 것들"이라며 "문제를 정의하고 해결하는 능력은 도구가 바뀌어도 유지되는 핵심 역량"이라고 말했다.

그는 영어 기반 정보 접근 능력을 AI 시대의 기본기로 꼽았다. 김 CTO는 "AI 코딩 에이전트가 자연어 지시와 코드 맥락을 바탕으로 작동하는 만큼 어떤 언어로 문제를 설명하고 정보를 제공하느냐가 결과물의 품질에 영향을 줄 수 있다"고 지적했다. 현재 코딩 에이전트 경쟁의 중심이 영어 기반 개발 생태계에 놓여 있는 만큼 영어로 정보를 탐색하고 AI와 상호작용하는 능력이 중요하다고 봤다.

김 CTO는 주요 글로벌 AI 기업들이 현재 다국어 지원보다 코딩 에이전트의 지능 경쟁에 집중하고 있다는 점도 언급했다. 그는 한국어가 영어보다 더 많은 토큰을 사용할 수 있어 AI가 한 번에 처리할 수 있는 코드와 문서, 대화 맥락의 양이 줄어들 수 있고 영어 기반으로 구성된 코드·문서·변수명 등을 번역하는 과정에서 맥락 손실이 발생할 수 있다고 봤다.

고도화된 검색 능력도 강조했다. 김 CTO는 모두가 접근할 수 있는 일반 정보만으로는 차별화된 결과를 만들기 어렵다고 봤다. 특히 AI·개발 분야의 주요 논의와 고품질 레퍼런스가 영어권에서 먼저 생산되는 경우가 많은 만큼 검색 연산자와 검색 환경을 활용해 원천 자료를 직접 찾아보는 능력이 중요하다고 설명했다.

그는 한국어로 재가공된 정보만 접할 경우 원래 맥락이 줄어들거나 정확도가 떨어질 수 있다는 점도 지적했다. AI 시대의 문제 해결 능력은 단순히 프롬프트를 잘 쓰는 데 그치지 않고, 좋은 정보를 찾고 이를 AI가 활용할 수 있는 형태로 제공하는 역량까지 포함한다는 의미다.

김 CTO는 "AI 시대에도 개인이 왜 성장해야 하는지에 대한 이유를 분명히 갖는 것이 중요하다"고 말했다. 그는 AI가 빠르게 발전하면서 업무 방식은 바뀌고 있지만, 문제를 정의하고 해결하려는 태도와 성장의 동기는 여전히 개인 경쟁력의 시작이라고 강조했다.