긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026081208245230655

최근 AI 솔루션을 공급하는 한 기업 대표를 만나 AI 생산성 향상의 불편한 이면을 들었다. 이 기업은 자체 솔루션을 공급하면서 고객사 요구에 맞춘 시스템 구축 사업도 병행하고 있다.

"AI 코딩으로 개발 생산성이 높아졌지만 발주사로부터 그만큼 사업비를 낮추라는 요구를 받고 있다"는 얘기였다.

일반적으로 국내 시스템 구축 현장에서는 투입할 개발자 수와 기간이 견적을 산정하고 협의하는 기준으로 쓰이곤 한다.

이때 흔히 사용하는 단위가 ‘맨먼스(M/M·Man-Months)’다. 개발자 한 명을 한 달간 전일제로 투입하면 1인월, 개발자 10명을 6개월간 전일제로 투입하면 60인월로 계산한다.

실제로 AI가 코드 작성과 오류 점검을 도우면서 예전보다 개발 시간이 줄었다. 같은 업무를 더 적은 인원과 짧은 기간에 끝낼 수 있게 된 것이다.

발주사 입장에서는 자연스럽게 “그렇다면 투입 인력과 사업비도 줄어야 하지 않느냐”는 계산이 나온다.

그런데 문제는 AI로 줄어든 공수는 사업비를 낮추는 근거가 되지만 수행사가 AI를 도입하고 운영하느라 쓴 비용은 계산에 잘 반영되지 않는다는 점이다.

발주사는 AI로 줄어든 인력과 시간부터 따지지만 정작 AI 사용료와 검증 비용, 개발 환경을 갖추는 데 들어간 투자는 별도로 인정하지 않는다. 결국 "AI 때문에 인건비가 줄었으니 사업비를 깍자"는 단순 무지한 논리가 작동하는 것이다.

그러나 AI가 공짜로 일하는 것은 아니다.

먼저, 생성형 AI 모델을 호출하면 사용량에 따라 토큰 비용이 발생한다. AI가 작성한 코드가 고객사 시스템에서 제대로 작동하는지, 보안과 품질에 문제가 없는지도 사람이 다시 검증해야 한다. AI를 실제 개발 현장에 적용할 환경을 갖추고 시행착오를 거치는 데도 시간과 비용이 든다.

계약을 따내기 전부터 비용이 발생하기도 한다.

발주사가 기술력을 확인하기 위해 무상 개념증명(PoC)을 요구하는 일은 새삼스럽지 않다. 다만 예전에는 인력 투입이 주된 부담이었다면 이제는 여기에 AI 사용 비용까지 더해진다. 수주 여부가 정해지지 않은 상태에서 인력과 AI 비용을 먼저 부담해야 하는 셈이다.

AI 덕분에 줄어든 시간은 바로 보이지만 그 시간을 줄이기 위해 들인 비용은 가격표에 잘 잡히지 않는다. 생산성을 높였다는 이유로 사업비가 낮아진다면 수행사가 AI를 적극적으로 도입할 유인은 약해진다.

AI를 활용한 개발까지 사람의 투입 시간만으로 계산하는 방식에는 한계가 있다. 줄어든 공수뿐 아니라 AI를 적용하고 검증하는 데 든 비용과 개발 기간을 단축해 만들어낸 가치까지 함께 보는 계산법이 필요한 시점이다.

아마존이 인공지능(AI) 모델 학습용 데이터를 확보하기 위해 희귀·절판 도서를 대량으로 사들인 뒤 제본을 잘라내어 스캔하고 원본을 폐기하고 있는 것으로 드러나 논란이 일고 있습니다

배경과 목적: AI 생성물이 섞이지 않은 2022년 이전의 순수 '인간 저작물'과 양질의 텍스트 데이터가 귀해졌기 때문입니다. 인터넷에 AI 생성 콘텐츠가 범람하면서 모델 성능 저하(모델 붕괴)를 막기 위한 조치입니다.

방식: 404미디어 등의 조사에 따르면, 중고 및 희귀 서적을 대량 매입한 후 책등을 절단해 페이지 단위로 스캔하고 실물 책은 폐기하는 방식으로 진행됩니다. 추적 장치를 통해 최종 목적지가 미국 네바다주 라스베이거스에 있는 아마존 시설(VGT3)인 것으로 확인되었습니다.

파장과 논란: 앤스로픽 등 다른 빅테크 기업들도 유사한 방식을 써온 것으로 알려졌습니다. 합법적으로 구매한 책의 스캔 및 폐기 자체는 '공정 이용'으로 인정받는 추세이나, 자본력을 앞세워 희귀 도서 원본을 없앰으로써 후발 기업의 데이터 접근을 차단하고 인류의 지식 유산을 독점·훼손한다는 비판이 제기되고 있습니다. 미국 소비자연맹 등 시민단체들은 이를 불공정 경쟁 및 반독점 이슈로 규정하고 연방거래위원회(FTC)에 조사를 촉구했습니다.

https://www.choicestock.co.kr/stock/news_view/176396?bu=

우리 시대에
필요한 여유란 무엇일까?
풍요와 사치의 여유(餘裕)보다는
할 일과 하지 않아도 될 일을 구분할 줄 아는
여유(與猶)가 아닐까? 이런 여유를 갖는 자만이
정말 필요한 일에 온전히
집중할 수 있을 것이다.


- 이승훈의《인생 어휘》중에서 -


* 명상을 할 때,
호흡에 집중하는 이유는
들어오고 나가는 숨에 온전히 몰입하면
생각이 끊기는 '여유'를 경험하기 때문입니다.
생각을 따라가면 숨을 놓치고, 숨에 몰입하면
생각이 멈춥니다. 동시에 할 수는 없습니다.
무엇을 할 것인가를 정해서 하는 것이
여유로운 삶을 즐기는 하나의
좋은 방법일 수 있습니다.

「AI 시대의 필수 지식 MCP 이 영상 하나로 끝내세요!」 — 조코딩 JoCoding

https://youtu.be/46HxP7kO9oY?si=9S_C51BLPhje4J6M 이 영상의 자막과 내용, 요약 정리

MCP는 AI 모델과 외부 도구를 잇는 USB-C 같은 표준 규격이다. 이 영상은 "왜 필요한지 → 어떻게 쓰는지 → 직접 만드는 법 → 회사에 도입하는 법"까지 한 번에 훑는다.

1부. MCP가 왜 필요한가

• 정의: Model Context Protocol. Anthropic이 2024년 11월에 내놓은 표준으로, AI 모델이 외부 도구·데이터에 접근하는 방식을 통일한 규격.
• 문제: LLM은 다음 단어를 예측할 뿐이라 실시간 정보를 모른다. 도구 없이 "오늘 날씨 어때?"를 물으면 그럴듯한 거짓말(할루시네이션)을 만들어낸다.
• 해결: 날씨 API 같은 도구를 붙여주면 AI가 알아서 그 도구를 호출해 실제 데이터로 답한다.
• 표준화의 의미: Gmail, 캘린더, Slack마다 제각각 연동을 만들면 개발 부담이 폭증한다. MCP는 이 연결 방식을 하나로 통일해 그 부담을 없앤다. → USB-C 비유.

2부. 실제 사용 — 이미 만들어진 MCP 쓰기

• Blender 사례: 3D 툴을 전혀 못 다루는 사람도 Claude Desktop에 Blender MCP를 붙이면 AI가 프로그램을 직접 조작해 3D 오브젝트를 만들어준다.
• Smithery: MCP 모음 플랫폼. 영상 시점 기준 6,341개 이상의 MCP가 등록돼 있어 검색해서 바로 연결하면 된다(코딩 불필요).
• Context7 MCP: Next.js 등 개발 공식 문서를 AI가 참조하게 해주는 도구. 코딩할 때 최신 문서 기준으로 답하게 만든다.
• Claude Desktop 연결법: 데스크톱 앱 설치 → 설정 → 개발자(Developer) → MCP 서버 → JSON으로 설정 추가.

3부. 직접 만들기

• FastMCP(파이썬 라이브러리) 사용. 함수 위에 @mcp.tool 데코레이터만 붙이면 끝날 만큼 간단하다.
• 예제: 두 수를 더하는 함수 하나로 MCP를 만들어 시연.
• 로컬 vs 원격
  • 로컬: 내 PC에서 STDIO(표준 입출력) 방식으로 구동
  • 원격: 클라우드에 배포해 HTTP 방식으로 연결 → 내 컴퓨터를 켜두지 않아도 됨
• VSCode 연동: Ctrl+Shift+P로 MCP 연결, 원격 서버는 HTTP 방식 사용.
• 배포: 파이썬 파일을 Git·클라우드 서비스에 올리면 URL이 생기고, 그 URL로 어디서든 접근 가능.

4부. 회사에 도입하기

• 현실적 문제: VSCode나 Cursor로 MCP를 붙이는 방식은 비개발자 동료에게 배포하기가 사실상 불가능하다.
• Porter AI(소개된 솔루션): 웹 기반으로 기술 지식 없이 MCP를 붙여 쓰게 해주는 플랫폼.
  • 모델 선택 자유: GPT-5, OpenRouter 경유 커스텀 모델 등 외부 모델 추가 가능
  • 사내 데이터 연결: 내부 DB(회원 정보)나 Notion 연동 → 예) "출장 시 식대 얼마인가요?" 질문에 Notion MCP가 사내 규정을 찾아 답변
  • 팀 초대: '팀 초대' 버튼 한 번이면 비개발자도 MCP 설정 없이 사용
  • 사용량 모니터링: 팀원별 AI 사용 통계·모델 선택·소비 패턴을 대시보드로 확인
  • Slack 연동: 채널에서 봇을 태그해 "지난달 신규 가입자 몇 명?"이라고 물으면 DB MCP를 호출해 실제 수치를 가져옴

핵심 흐름은 "할루시네이션 → 도구 연결로 해결 → 그 연결을 표준화한 게 MCP → 쓰기·만들기·팀 배포" 입니다.

“면접도, 이력서도 필요 없다 선착순 N명..” 인구 절벽 초고령 사회 일본 5060 나타나는 현상｜한국도 머지 않았다는 초단기 알바｜다큐프라임


https://www.youtube.com/watch?v=VDbGZvCN8e8


※ 이 영상은 2026년 4월 6일에 방송된 ＜다큐프라임-베이비부머, 은퇴없는 세대＞의 일부입니다.

초고령사회 대한민국, ‘주된 일자리’에서 물러난 베이비부머가 인력 시장으로 쏟아진다. 그들은 인생 이모작을 어떻게 준비해야 할까? 인구의 가장 큰 연령층을 차지하게 된 베이비부머의 삶을 조명하는 다큐멘터리

특히 2차 베이비부머는 높은 대학 진학률과 확고한 직업윤리 그리고 특유의 성실성까지 갖춘 최고의 인적 자원이다. 이들이 얼마나 생산성을 낼 수 있느냐가 미래 대한민국의 경제 성장률을 좌우하며, 그 난제의 열쇠는 산업 현장에서 능력이 빛을 발할 수 있게 만들어줄 대학의 재교육에 있다. 나아가 베이비부머가 현장에서 얻는 데이터와 청년 프로그래머의 기술이 만나 ‘AI 산업 생태계’를 만들고, 일본의 ‘스키마바이트’ 사례처럼 유연한 노동 모델을 통해 새로운 활로를 찾는다.

✔ 프로그램명 : 다큐프라임-베이비부머, 은퇴없는 세대
✔ 방송 일자 : 2026.04.06

'나'와 '너'의 만남은
은총에 의한 것이지, 결코 찾음으로써
이루어지는 것이 아니다. '너'는 '나'를 만난다.
그러나 '나'의 쪽에서 보면 이는 '내가' '너'에게로
다가가 '너'와 직접적인 관계를 갖는 것이다.
그러기에 '만남'이란 결국 '택하는 것'인
동시에 '택함을 입는 것'이요, '능동'인
동시에 '피동'인 것이다.


- 마르틴 부버의《나와 너》중에서 -


* '나'와 '너'의 만남은
우연이 아닙니다. 운명처럼, 섭리처럼
'영적 합일'을 뜻하는 근원적, 능동적 '택함'입니다.
개인의 선택을 넘어 신의 은총과도 같은 것입니다.
그러므로 수많은 관계 속의 하나가 될 수가
없습니다. 영원자인 신에게로 다가가는
숭고한 만남입니다.