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"코딩보다 AI 활용 능력"…크래프톤, 올리브영 손잡고 AI 네이티브 인재 확보 나선다
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 개발자 채용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순 코딩 능력보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 크래프톤과 CJ올리브영이 AI 기반 실무형 해커톤을 열고 'AI 네이티브' 인재 확보에 나서고 있다. 8일 크래프톤은 CJ올리브영과 공동으로 AI Native 해커톤 '코파톤: AI 네이티브 배틀그라운드'를 개최한다고 밝혔다. 참가자 모집은 오는 17일까지 진행되며, 해커톤은 오는 30일 서울 성수동 펍지 성수에서 열린다. 참가 대상은 AI를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있는 인재와 개발 직군 취업 준비생, 주니어 개발자 등이다. 개발자가 아니더라도 AI 도구를 활용해 실제 문제를 구조화하고 해결한 경험이 있다면 지원할 수 있도록 문턱을 낮췄다. 크래프톤은 AI 활용 역량을 중심으로 다양한 인재를 발굴하겠다는 취지로 이번 해커톤을 진행한다고 설명했다. 이번 행사는 단순한 프로그래밍 대회가 아니라 실제 업무 환경에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 검증하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발 전반에 활용되면서 기업들이 개발자의 코딩 능력뿐 아니라 AI를 활용한 문제 해결 역량과 업무 수행 능력을 핵심 경쟁력으로 평가하기 시작한 흐름이 반영된 것이 특징이다. 실제로 최근 산업계에서는 AI가 코드 작성과 테스트, 문서 작성 등 개발 업무 전반을 지원하면서 개발자에게 요구되는 역량도 변화하고 있다. 단순 구현 능력보다 문제를 정의하고 적절한 AI 도구를 활용해 결과를 검증하고 개선하는 과정이 중요해지면서 기업들도 이에 맞춰 채용 방식과 평가 기준을 고도화하는 추세다. 김환 CJ올리브영 CTO는 "AI 시대의 인재는 실제 업무 환경과 유사한 도전 과제 속에서 AI를 활용해 자신의 역량을 증명할 수 있어야 한다"며 "올리브영은 글로벌 옴니채널 플랫폼으로의 확장을 가속화하며, AI 네이티브 인재 확보를 핵심 동력으로 삼아 구성원들과 함께 고객에게 최고의 AX 서비스를 선사할 것"이라고 강조했다. 이번 해커톤은 크래프톤이 개발한 AI 네이티브 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe'를 기반으로 진행된다. 참가자들은 크래프톤과 CJ올리브영이 각각 제시한 실무형 과제를 수행하게 된다. 크래프톤 과제는 가상의 현업 담당자와 상호작용하며 업무상 문제를 발굴하고 AI를 활용해 해결하는 방식으로 구성된다. CJ올리브영은 고객과 상품, 데이터를 기반으로 실제 유통 현장에서 발생할 수 있는 문제를 AI 기술로 해결하는 과제를 제시할 계획이다. 두 과제 모두 결과물 자체보다 AI를 활용해 문제를 해결하는 전 과정을 평가하는 것이 핵심이다. 또한 Cofa-Probe를 통해 AI 엔지니어의 실제 업무 환경을 가상으로 구현해 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식과 AI 활용 과정, 반복적인 개선 과정, 결과 검증 방식 등을 종합적으로 분석할 예정이다. AI와 협업하는 역량까지 평가함으로써 AI 시대에 적합한 인재를 선발할 수 있도록 설계됐다. 채용 연계 혜택도 제공한다. 수상자에게는 총 1000만원 규모의 상금과 함께 크래프톤 FDE(현장 배치 엔지니어)와 CJ올리브영 AI 엔지니어 직군 채용 서류전형 통과 혜택이 주어진다. 우수 참가자들이 실제 채용으로 이어질 수 있도록 해커톤과 채용 절차를 연결했다. 행사 당일에는 현직자 강연과 네트워킹 프로그램도 마련된다. 크래프톤과 CJ올리브영의 개발자와 인사 담당자들이 참여해 AI 시대 기업이 요구하는 역량과 AI Native 인재상을 공유하고 참가자들과 소통할 예정이다. 크래프톤은 AI를 게임 개발과 서비스 운영 전반으로 확대하고 있으며, CJ올리브영 역시 유통 플랫폼 고도화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 기술 도입을 확대하고 있다. 양사는 이번 해커톤을 통해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 인재를 조기에 확보하는 동시에 AI 기반 채용 모델도 지속 발전시켜 나간다는 방침이다. 박재민 크래프톤 AI 프론티어 본부장은 "AI 시대의 인재 평가는 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하며 결과를 검증하는 전 과정을 볼 수 있어야 한다"며 "이번 해커톤은 참가자에게는 AI와 일하는 방식으로 자신의 역량을 증명하는 무대가 되고, 기업에게는 AI 네이티브 인재를 평가하는 새로운 기준을 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.
2026-07-08 12:10:09
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프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다
[경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.
2026-06-22 07:45:09
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