바이브 코딩에 이을 새로운 트렌드, 컨텍스트 엔지니어링

"직감은 확장되지 않는다. 구조가 확장된다."

이 말이 왜 지금 AI 시대에 이렇게 와닿을까요? 올해 초만 해도 우리는 "이런 느낌으로 해줘"라고 말하면 AI가 마법처럼 원하는 걸 척척 만들어주는 세상에 살고 있다고 생각했습니다. 하지만 6개월이 지난 지금, 뭔가 달라졌습니다.

허니문 기간의 종료: 바이브 코딩에서 컨텍스트 엔지니어링으로

2025년 상반기: 바이브 코딩의 전성기

2025년 2월말부터 6월까지는 정말 마법 같은 시간이었습니다. "느낌"을 잘 표현해서 입력하면 AI가 그걸 가지고 놀라운 결과를 만들어냈거든요. 개인 프로젝트나 간단한 작업에서는 정말 "대충 이런 느낌으로 해줘"가 통했습니다.

그때는 정말 AI가 우리 마음을 읽는 것 같았죠. 약간 모호하게 말해도 "아, 이런 걸 원하시는군요!"라며 척척 해결해주는 느낌이었으니까요.

2025년 하반기: 한 편의 트위터 드라마

그런데 2024년 말, 트위터에서 흥미로운 일이 벌어졌습니다.

먼저 Tobi Lutke (Shopify CEO)가 이런 트윗을 올렸어요:

"Context Engineering > Prompt Engineering"

더 재밌는 건 댓글들이었습니다. 누군가 "컨텍스트 엔지니어링이 새로운 바이브 코딩이네요"라고 댓글을 달자, Karpathy가 다시 답장했어요: "새로운 용어를 만들려는 건 아니에요."

하지만 이미 늦었죠. 사람들은 그의 모든 말 한마디 한마디에 주목하거든요.

왜 이런 변화가 일어났을까?

Karpathy가 제시한 컨텍스트 엔지니어링의 정의:

"태스크가 LLM에 의해 해결 가능하도록 모든 컨텍스트를 제공하는 기술(the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM)"

실제로 뭔가 큰 걸 만들려고 하니까 문제가 생겼기 때문입니다. 팀 단위로 확장하려니 일관성이 없고, 복잡한 프로젝트에서는 오히려 더 혼란스러워졌어요. "느낌"은 개인적으로는 통했지만, 조직적으로는 확장되지 않았던 거죠.

그래서 이제는 패러다임이 바뀌었습니다: 컨텍스트(우리의 지시사항, 규칙, 문서 등)를 소프트웨어의 다른 모든 요소들처럼 신중한 아키텍처가 필요한 엔지니어링 리소스로 취급해야 한다는 것이죠.

그런데 컨텍스트 엔지니어링이 정확히 뭘까요?

컨텍스트 엔지니어링, 대체 뭐가 다른 걸까?

프롬프트 엔지니어링과 뭐가 다르죠?

간단히 말하면 이렇습니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 하나의 대화 턴 안에서 잘 처리하도록 하는 것
• 컨텍스트 엔지니어링: 전체적인 맥락과 흐름을 효율적으로 설계하는 것

사실 완전히 새로운 개념은 아닙니다. 지금까지 우리가 하던 "효율적으로 잘 설계하는 것"을 하나의 체계적인 용어로 포괄한 것뿐이에요. 하지만 이제는 이게 진짜 엔지니어링 리소스로 취급받아야 할 만큼 중요해졌다는 게 핵심입니다.

구체적으로 뭘 포함하나요?

바로 이런 차이예요. 컨텍스트 엔지니어링이 제대로 되지 않으면 AI가 어디를 보고 문제를 해결해야 할지 모르는 상태가 됩니다. 그래서 불필요하게 많은 것들을 고민하느라 시간만 오래 걸리고 결과는 애매하죠. 반면 제대로 된 컨텍스트를 제공하면 AI가 필요한 곳만 정확히 보게 되면서 더 적절한 방향으로 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 핵심에만 집중해서 빠르고 정확한 결과를 얻는 거죠. 결국 컨텍스트 엔지니어링은 AI에게 "어디를 봐야 하는지"를 명확히 알려주는 나침반 역할을 하는 셈입니다.

다들 그런 경험이 있으실거에요. ChatGPT의 o3나 o3 pro한테 무엇을 요청했는데, 짧으면 1분, 길면 15분까지 고민하고 나서 얻은 결과물이 너무 멀리 나아가거나 원래 의도와는 전혀 다른 방향으로 흘러간 경험 말이죠. 그럴 때마다 "차라리 처음부터 다시 말하는 게 나았을까?"라는 후회가 들기도 했을 거예요.

2. ROI와 확장성의 문제

개인 vs 팀 vs 조직의 차이가 여기서 드러납니다:

• 개인: 바이브 코딩도 충분히 괜찮음
• 팀: 일관성과 효율성 문제 발생
• 조직: 표준화와 확장성이 핵심

결국 생산성과 관련된 핵심은 "잘 제시"해야 한다는 필요성이 점점 커진다는 것입니다. 4시간 투자해서 나무 베는 시간을 2시간으로 줄이는 것, 장기적으로 팀 전체의 AI 활용 수준을 올리는 것이 목표죠.

새로운 마인드셋이 필요합니다

단순한 도구 사용을 넘어선 시스템 설계가 중요해졌습니다. 재사용 가능한 템플릿과 가이드라인을 구축하고, 팀 차원에서의 AI 활용을 표준화하는 구조적 사고가 필요해요.

그럼 컨텍스트 엔지니어링 시대에 개인적으로는 무엇이 더 중요해질까요?

개인 차원에서 무엇이 더 중요해질까요?

지식을 활용하여 생산성을 늘리고 싶은 사람들, 경쟁력을 유지하고 싶은 사람들을 위한 실질적인 가이드입니다.

1. 나의 지식 체계가 핵심입니다

컨텍스트 엔지니어링 시대에 가장 중요한 것은 바로 나의 지식 체계입니다. 왜일까요?

AI에게 "내가 지금 필요한 것이 무엇인지, 이것을 어디서 찾아라"라는 명확한 방향성을 제공하기 때문입니다. 효율적이고 빠르게 원하는 결과를 찾아올 수 있게 하는 나침반 역할을 하는 거죠.

나의 삶을 구성하는 요소들과 지식의 체계가 AI와의 협업에서 차별화 포인트가 됩니다. 구체적으로는 내가 보유한 지식들을 카테고리별로 정리하고, 각 지식 영역별로 내가 어느 정도 수준인지 파악하며, 지식들 사이의 연결고리와 시너지 포인트를 찾는 것이 중요해요.

2. 내가 어떤 지식으로 무엇을 하고 싶은지 정의하기

단순히 "뭔가 해보고 싶다"를 넘어서 구체적인 방향성을 설정해야 합니다. 내가 가진 지식을 어떤 프로젝트에 어떻게 활용할 것인지 청사진을 그리는 거예요. 이것이 AI에게 제공하는 컨텍스트의 핵심적인 방향성이 됩니다.

실용적으로는 이렇게 정의해보세요:

"나는 [어떤 지식]을 활용해서 [구체적인 프로젝트]를 통해 [명확한 목표]를 달성하고 싶다"

예를 들어, "나는 마케팅 지식을 활용해서 개인 브랜딩 프로젝트를 통해 업계 전문가로 인정받고 싶다"처럼 구체적으로 말이죠. 이런 정의가 AI와의 모든 상호작용에서 참고점이 됩니다.

3. 원하는 최종 아웃풋 형태를 알아야 합니다

어떤 형태로, 어떤 효과를, 어떤 목표를 달성하고 싶은지 구체적으로 정의해야 합니다.

최종 목표가 명확해야 그 목표에 맞춰서 중간 과정을 더 잘 설계할 수 있고, AI가 나의 의도를 정확히 파악하고 최적의 경로를 제안할 수 있게 됩니다.

아웃풋 정의에는 이런 요소들이 포함되어야 해요:

• 형식: 보고서? 프레젠테이션? 영상? 웹사이트?
• 품질 수준: 개인용? 팀 공유용? 고객 제출용?
• 영향력: 누구에게 어떤 변화를 만들고 싶은가?
• 성공 지표: 어떻게 되면 성공한 것인가?

가장 중요한 것: '나'를 정의해놓기

모든 지식 활용의 최종 목적지는 나의 인생 목표와 방향성을 만족시키는 것입니다. AI는 센스가 없어요. 내가 무엇을 원하는지 모르기 때문에 참고할 방향성이 필요합니다. 나만의 고유한 센스와 가치관을 AI 협업에 불어넣는 것이 핵심이에요.

'나' 정의에는 이런 영역들이 포함되어야 합니다:

• 가치관: 내가 중요하게 생각하는 것들
• 장기 비전: 5-10년 후 내가 되고 싶은 모습
• 고유한 관점: 나만의 시각과 철학
• 라이프스타일: 내가 원하는 삶의 방식과 패턴

AI와의 협업에서는 모든 프롬프트에 "나는 이런 사람이고, 이런 가치관을 가지고 있으며, 이런 목표를 추구한다"는 맥락을 제공하세요. 단순한 기능적 요청을 넘어서 나의 철학과 방향성이 반영된 결과물을 얻을 수 있을 거예요.

새로운 경쟁력의 시대가 오고 있습니다

현실적 기대치를 가져야 합니다

솔직히 말하면, 컨텍스트 엔지니어링은 바이브 코딩만큼 쉽지 않을 것입니다. 까다롭고 어려운 과정이 될 거예요. 초기 투자 시간과 노력이 상당히 필요하죠. 하지만 그만큼 장기적 효과는 훨씬 클 것입니다.

핵심은 방향성 정의입니다

무엇보다 중요한 것은 기술적 스킬보다는 방향성을 정의하는 능력입니다. 나는 누구이고, 무엇을 원하며, 어떻게 달성할 것인가에 대한 명확한 답을 가지는 것. 이것이 모든 AI 협업의 기초가 되는 컨텍스트예요.

트렌드의 본질적 이유

컨텍스트 엔지니어링이 인기를 얻는 진짜 이유는 무엇일까요? 엄청나게 새로운 개념은 아니지만, 지금 시점에서 중요해진 이유가 있습니다.

AI를 이용해서 누구나 무엇이든 할 수 있게 된 만큼, 이제는 "얼마나 생산적으로" 그리고 "얼마나 좋은 퀄리티로" 하느냐가 경쟁력이 되었습니다. 단순한 AI 활용을 넘어서 전략적 AI 협업으로의 전환점에 서 있는 거죠.

변화하는 경쟁력의 기준

경쟁력의 기준이 이렇게 변하고 있습니다:

• 과거: AI 도구를 쓸 줄 아는가?
• 현재: AI와 얼마나 체계적으로 협업할 수 있는가?
• 미래: AI와의 협업을 통해 나만의 고유한 가치를 얼마나 효과적으로 창출하는가?  

몇년 전 유행했던 YOLO(욜로)족의 시초는 이 영화가 아니었나 싶습니다. 이 대사의 진짜 의미나, 혹은 그 배경에 대해 깊게 생각해 보지 않고, 말 그대로 ‘현재를 즐겨라’에 꽂혀서 현재만 즐기다 인생이 GOLO(골로)가신 분들도 몇 계시다는 소문을 들었습니다.

최근 이 오역과 반대되는 개념을 들었습니다.

Longermism. 장기주의

장기주의(Longtermism)는 미래의 지속적 성장과 장기적 성과를 추구하는 데 집중합니다. 지금 제 손에 100만원이 있는데 이 돈을 지금 써서 즐거운 시간을 보내거나 당장 200만원의 수익을 거둘 수 있지만, 교육에 투자하여 자기계발을 하면 미래에 1000만원을 벌 수도 있다는 것입니다. 여러분은 어떤 선택을 하실까요?

미래의 얻게 될지도 모를 불확실한 수익을 기대하느니 현재 나의 기분과 감정에 충실해 즐기겠다는 선택도 저는 존중합니다. 다만 모든 선택이 이런 단기주의(Shortermism)적 결론으로 가선 안 된다 생각합니다. 당장의 이득에 앞서 환경 파괴를 주저치 않았던 과거의 결과가 현재라는 사실을 모두 잘 알고 있습니다. 뒤늦게 RE100이나 CF100을 외치지만, 또다른 강대국 위주의 이기주의적 이데올로기란 비판을 피하기 쉽지 않습니다.

요즘 브라이언님이 진행하시는 “Sketch Your Mind”라는 책으로 독서 모임에 참여하고 있는데, 어제 모임에서 이런 이야기를 나누었습니다.

“이렇게 비쥬얼 씽킹에 집중하는 건 좋은데, 나무에 집중하다 결국 산을 보지 못해 길을 잃게 될까 두렵다. 끊임없이 나의 가치관, 삶의 목표, 세계관같이 큰 그림을 되새기며 나무를 보아야 할 것 같다.”

나의 생각, 내가 접한 강의나 책을 그림으로 잘 정리하려고 애쓰다가, 그림을 잘 그리려고 너무 몰두한 나머지 내가 무엇을 하려고 했는지, 최종적으로 무엇을 전달하려고 했는지, 그리고 그렇게 정리해서 무엇을 이루고자 하였는지 최초의 목적을 잃게 될까 두려워 제가 한 말입니다.

2013년에 발표된 충격적인 조사 결과가 있습니다. 당시 설문에 응했던 고등학생 절반 이상이 10억을 받으면 잘못을 하고 1년 정도는 감옥에 들어갔다 나와도 된다고 답했습니다. 자신의 잘못으로 피해 받는 사람, 감옥에서의 생활, 감옥을 다녀온 후의 인생을 깊이 생각하고 답한 건 아니였겠죠. 이 역시, 10억을 받고 감옥에 다녀올 경우 인생이 어떻게 될지 장기적으로 보지 못한 근시안적인 답변이였을 것입니다.

미래를 위해 현재를 무조건 희생하라는 건 분명 말도 안 되는 이야기일 것입니다. 숫자상의 미래 인류를 지나치게 중시한 나머지 지금 살아있는 수많은 사람들의 고통을 도외시하거나, ‘내’가 희생당할 수 있기 때문입니다. 단기적 선행과 장기적 투자 간에 균형을 이루려는 자세가 필요합니다.

그래서 저는 Carpe Diem 의 올바른 해석인 “오늘 최선을 다하라”를 이렇게 질문으로 바꿔보려고 합니다.

“오늘 어떻게 최선을 다했나요?”

오늘 여러분은, 자신의 인생의 목표, 세계관, 가치관에 맞게 최선을 다하셨나요? 그러지 못하셨다고 해도 괜찮습니다. 긴 인생에 비해 오늘 하루는 짧으니까요. 잠시 쉬었다가 우리와 다시 시작해 보죠. 더배러는 그런 곳이니까요.

—📝 우아한 세상을 소개하는 지식노동자, 앤드류—

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