결국 모든 회사는 하네스가 된다

요즘 AI 개발 쪽에서 '하네스'라는 말이 부쩍 자주 들린다. 원래는 말에 채우는 마구를 가리키는 말이다. AI 모델을 힘 좋은 말이라고 치면, 하네스는 그 말이 실제로 일을 하게 만드는 장비 일체다. 모델은 혼자 두면 글로 대답하는 것밖에 못 한다. 파일을 열어 볼 손도 없고, 어제 한 일도 기억하지 못한다. 그 바깥에서 도구를 쥐여 주고, 볼 자료를 챙겨 주고, 한 일을 적어 두는 게 하네스다. 개발자들이 쓰는 Claude Code가 대표적이다. Anthropic은 Claude Code를 "모델 바깥에서 도구를 주고, 모델이 보는 내용을 관리하는 층"이라 설명하고, 이 층을 하네스라고 부른다. 말이 아무리 좋아도 고삐와 쟁기 없이는 밭을 못 가는 것과 같다.

하네스 안에 뭐가 들었는지는 예를 보면 쉽다. 모델은 대화창이 바뀌면 앞일을 잊는다. 그래서 Anthropic은 긴 작업을 맡길 때 세 가지를 붙였다. 지금까지 한 일을 적는 진행 기록, 만들어야 할 기능 200여 개를 적은 목록, 단계마다 남기는 저장 기록이다. 일을 이어받은 모델은 이걸 먼저 읽고 하던 데서부터 시작한다. OpenAI 팀은 AI에게 두꺼운 설명서를 통째로 주지 않았다. 100줄 남짓한 목차만 주고, 필요할 때 자세한 문서를 찾아가게 했다. 이렇게 기억을 대신 들어 주고 길을 알려 주는 장치가 다 하네스다.

그리고 같은 말이라도 마구에 따라 일솜씨가 달라진다. AI 개발 도구 회사 LangChain은 모델은 그대로 두고 하네스만 손봐서, 코딩 과제 시험 점수를 52.8%에서 66.5%로 올렸다고 밝혔다. 순위로는 30위 밖에서 5위 안으로 올라선 셈이다. OpenAI는 사람이 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않고 AI에게만 맡겨 다섯 달 동안 제품을 만들어 봤다. 처음엔 진도가 생각보다 느렸는데, 모델 실력이 모자라서가 아니라 일할 환경이 덜 갖춰져서였다고 한다. 그래서 엔지니어들의 일은 코드를 쓰는 데서 AI가 일할 판을 짜는 쪽으로 바뀌었다.

글쓴이 Shrivu Shankar는 여기서 한 걸음 더 나간다. 소프트웨어를 만들어 파는 회사라면, 알아차렸든 못 했든 결국 회사 전체가 하나의 하네스가 된다는 거다. 처음엔 사람이 다 만든다. 그러다 개발자가 AI를 옆에 두고 같이 일하고, 기획이나 영업도 뒤따른다. 다음엔 AI 여러 개를 서버에 띄워 두고, 사람은 일을 맡긴 뒤 결과를 확인한다. 노트북 한 대로 스무 개를 돌릴 수는 없으니까. 마지막엔 순서가 뒤집혀서, AI가 먼저 할 일을 찾아오고 사람은 그걸 받아 보는 쪽이 된다.

여기까지 들으면 "AI가 찍어 낸 어설픈 물건만 쏟아지는 거 아니야?" 하는 걱정이 들 만하다. 글쓴이는 그게 사람을 몽땅 빼 버린 회사를 떠올려서 드는 걱정이라고 본다. 잘 만든 하네스는 오히려 사람이 꼭 봐야 할 순간을 골라서 부른다. 화면을 새로 고친다면, AI가 사용자 의견을 모으고 몇 가지 안을 미리 시험해 본 다음, 괜찮은 것 몇 개만 디자이너 앞에 가져오는 식이다. 사람도 하네스의 한 부분인 셈이다. 물론 글쓴이도 아직은 어렵다고 인정한다. 자기 회사에서 꽤 오래 해 봤는데도, 뭘 할지 정하고 검토하는 일까지 AI에게 맡기긴 힘들었다고.

그럼 하네스는 사다 쓰면 되지 않을까? 글쓴이는 반만 맞다고 한다. 코드 짜기 같은 낱낱의 작업은 남이 만든 도구를 끼워 써도 된다. 하지만 맨 꼭대기, 그러니까 뭘 만들지 정하고 돌아온 결과를 받아 보는 자리만큼은 직접 쥐고 있어야 한다. 그 자리까지 통째로 맡길 수 있다면, 그 사업은 이미 누가 해도 똑같은 사업이 된 거라서다. Stripe, Ramp, DoorDash가 개발용 AI 도구를 직접 만들어 쓰기 시작한 걸 글쓴이는 그 신호로 본다.