요약:저는 코드를 작성해서는 안 됩니다. CEO로서 제 일은 전략입니다. 하지만 12개월 전, 저는 이해하지 못하는 "블랙 박스"를 관리하고 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 엔지니어링 배경이 전혀 없었음에도 불구하고, AI 에이전트만을 사용하여 100개의 AI 제품—고양이를 위한 소셜 네트워크를 포함하여—을 만들도록 강요했습니다.교훈:당신이 "AI를 사용하는" 관리자이지만 코드에 대한 "손맛"(Teigokoro)이 없다면, 당신은 이미 구식입니다.여기는 제임스입니다, 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO입니다.도쿄 - 2026년 2월 16일
모든 전통적인 논리에 따르면, 저는 몇 년 전 "일하는" 것을 그만두었어야 했습니다.
저는 기술 회사를 운영하고 있습니다. 저는 뛰어난 엔지니어들로 구성된 팀을 가지고 있습니다. 제 일은 산을 가리키는 것이고, 그들의 일은 그것을 오르는 것입니다.
하지만 지난 8개월 동안, 저는 단순히 가리키기만 하지 않았습니다.
저는 만들고 있었습니다.
저는 개인적으로 100개의 AI 제품을 만들었습니다.
I have been building.
I have personally built 100 AI products.
저는 제 팀을 위한 사양서 작성을 이야기하는 것이 아닙니다. 제가 말하는 것은 IDE(커서/VS 코드)를 열고, AI를 호출하며, 코드를 직접 배포하는 것입니다.
저는 "CatsBook"을 만들었습니다. (고양이를 위한 전용 소셜 네트워크입니다).저는 실시간 인터랙티브 웨비나 플랫폼을 만들었습니다.
저는 타워 디펜스 게임을 만들었습니다.
왜요?
CEO가 주니어 개발자의 일을 하면서 스스로를 지치게 해야 할까요?위기를 보았기 때문입니다. 그리고 그 위기는 아마도 지금 귀사의 회사에서도 발생하고 있을 것입니다.
1. "손맛"(Teigokoro)의 위기
작년 초, ChatGPT는 어디에나 있었습니다.
저는 제 엔지니어링 팀에게 물었습니다:
"우리는 AI를 사용하고 있나요?"그들은 열정적으로 고개를 끄덕였습니다.
"물론입니다, 제임스. 우리는 매일 코드를 작성하는 데 사용합니다.""Of course, James. We use it to write code every day."
기분이 좋았습니다. 우리는 혁신적이었습니다.
하지만 그때 지표를 살펴보았습니다.
우리가 AI를 사용하고 있다면, 왜 우리의 배송 시간이 멈추지 않았을까요? 왜 우리의 출력이 두 배가 되지 않았을까요?
결과는 기대와 일치하지 않았습니다.
이 문제를 관리할 수 없다는 것을 깨달았습니다. 왜냐하면 제가 부족했기 때문입니다."손맛"(일본에서 부르는 용어로,테이고코로/ 手頃).
저는 AI가 어떻게 코딩되는지 몰랐기 때문에, 제 팀이 효과적으로 사용하고 있는지 아니면 단순히 화려한 맞춤법 검사기로 사용하고 있는지 알 수 없었습니다.저는 계기 없이 비행기를 조종하고 있었습니다.그래서, 저는 뛰어내리기로 결심했습니다.
저는 "AI 지옥"에서 7일을 보내기로 했습니다. 하루 14시간. 저와 에이전트만이 함께였습니다.
So, I decided to jump.
I committed to 7 days of "AI Hell." 14 hours a day. Just me and the Agent.
2. 루빅스 큐브의 깨달음
나는 힘든 길을 선택하기로 했다: 3D 루빅스 큐브 솔버를 만들기.
나는 행렬 대수나 3D 렌더링에 대한 배경이 전혀 없다.
나는 6일 연속으로 실패했다.
AI가 코드를 생성하면, 나는 그것을 실행했다. 큐브가 망가졌다.
검은 면에 빨간 사각형이 나타났다. 논리는 불가능했다.
비전문가에게 스크립트는 외계의 상형 문자처럼 보였다.
7일째 되는 날, 나는 깨달음을 얻었다:
"나는 문법을 알 필요가 없다. 나는 논리를 알아야 한다."
나는 코드를 디버깅하려고 하지 않았다. 대신에 나는 사고를 디버깅하기 시작했다..
나는 AI를 도구가 아닌 50명의 전문가 컨설턴트로 대했다. 방에 앉아 있습니다.
제가 물었습니다:
- "이 기능을 5살 어린이에게 설명해 주세요."
- "계산 순서를 단계별로 설명해 주세요."
결과적으로 수학은 맞았지만,큐브의 방향에 대한논리가 반대였습니다.
저는 실제로 평면 패턴을 종이에 인쇄하고, 접어서 AI가 틀렸음을 물리적으로 증명했습니다.
논리가 수정되자, 코드도 스스로 수정되었습니다.
3. 행동 > 학습 (학습의 전환)
대부분의 사람들은 선형적으로 학습합니다:
1단계: 파이썬 기초 배우기 $\rightarrow$ 2단계: 데이터베이스 배우기 $\rightarrow$ 3단계: 앱 만들기.
2026년에는 너무 느립니다.
제 방법은 반전되었습니다:
- 프로젝트 1 (선택 게임):나는 IDE를 사용하는 방법과 클라우드에 배포하는 방법을 배웠습니다.
- 프로젝트 2 (이미지 앱):나는 API를 연결하는 방법을 배웠습니다.
- 프로젝트 3 (리더보드):나는 SQL 데이터베이스를 배웠습니다.
나는 배우지 않았습니다만들기 위해나는 배웠습니다만들면서.당신이 "준비되었다"고 생각할 때까지 기다리면, 당신은 죽은 것입니다.
4. 관성이 당신을 죽이지 않게 하세요
관성은
99%의 경우에 좋습니다. 그것은 우리가 생각하지 않고도 이를 닦을 수 있게 해줍니다.하지만 환경이 격렬하게 변화하는 1%의 경우(지금처럼) 관성은 자살 계약입니다.
But in the 1% of times when the environment shifts violently (like right now), Inertia is a suicide pact.
아마존은 그들이 혁신을 그들의 관성으로 바꾸었기 때문에 살아남았습니다.
나는 매일 아침 스스로에게 말합니다:
"오늘 어제와 똑같은 일을 하고 다른 결과를 기대한다면, 나는 미쳤다."
그래서 나는 스스로에게 100개의 제품을 만들도록 강요했습니다. 나는 AI 창작을 숨 쉬듯이 본능적으로 할 수 있도록 내 뇌를 재훈련해야 했습니다.
결론: 당신은 50명의 전문가가 있습니다. 그들을 활용하세요.
이것은 "코딩 배우기" 이야기가 아닙니다. 이것은 "상업적 생존" 가이드입니다.
비기술적인 관리자와 같은 내가 며칠 만에 페이스북 수준의 클론을 만들 수 있다면, 당신의 변명은 무엇인가요?
내 조언은 간단합니다:
당신 옆에 50명의 박사가 앉아 있다고 상상해보세요.
- 재무 모델을 모르나요? AI에게 ROI를 가르쳐 달라고 하세요.
- 코드를 모르나요? AI에게 논리를 시각화해 달라고 하세요.
묻지 마세요."만약 환각을 일으킨다면?"
다시 물어보세요.다르게 물어보세요. 이해할 때까지 계속 물어보세요.
행동은 항상 완벽한 계획보다 중요합니다.
무언가를 만들어 보세요. 오늘.
머큐리 테크놀로지 솔루션: 디지털화를 가속화하세요.
