AI를 어떻게 다룰지 아는 리더가 팀의 운명을 가른다

AI 시대, 단순히 툴을 쓰는 리더를 넘어 AI의 작동 원리를 이해하고 제품 감각을 갖춘 리더가 되는 법을 알아봅니다.

Feb 09, 2026

Contents

단순히 AI 이론을 읽는 것을 넘어, RAG, 에이전트 메모리, 컨텍스트 엔지니어링 같은 핵심 개념이 실제 제품에서 어떻게 작동하는지 직접 경험해 보셨나요?

진정한 AI 리더십은 AI 기술의 작동 원리와 한계를 체감하고, 어떤 AI 제품을 만들어야 할지 판단하는 자신만의 '직관'을 구축하는 데서 나옵니다 🚀

1. AI 제품 감각(AI Product Sense)의 정의

AI 제품 감각은 사용자의 문제(예: AI가 사실을 '잊어버리는' 현상)를 단순한 오류가 아닌 AI 기술 용어(예: 컨텍스트 로트)로 인식하고, 적절한 해결책(예: 에이전트 메모리 설계)을 제시하는 능력입니다.

일반적인 소비자용 AI(ChatGPT 등)는 결과만 보여주지만, Cursor와 같은 코딩 에이전트는 AI의 작동 과정을 투명하게 공개합니다 🛠️

추론 과정 공유
- AI가 어떤 단계를 거쳐 계획을 수립하는지 읽을 수 있습니다.
도구 호출(Tool Calls)
- AI가 단순히 글을 쓰는 것을 넘어, 파일을 수정하거나 데이터를 가져오기 위해 어떤 도구를 사용하는지 검사할 수 있습니다 📊
컨텍스트 창 관찰
- AI의 머릿속(Context Window)이 어떤 정보로 채워지는지 실시간으로 지켜볼 수 있습니다.

AI 에이전트는 LLM, 인간, 그리고 도구 간의 3자 그룹 채팅과 같습니다. 리더가 개인 업무(연락처, 메모 정리 등)에 이를 적용하며 얻는 통찰은 다음과 같습니다.

RAG(검색 증강 생성)
- AI가 잘못된 답을 할 때 모델 탓만 하는 대신, "에이전트에게 필요한 정보를 제대로 주었는가(Context)"를 먼저 확인하게 됩니다 🎯
컨텍스트 로트(Context Rot)
- AI의 머릿속(컨텍스트 창)이 정보로 가득 찰수록 성능이 저하되고 중요한 내용을 잊어버리는 현상입니다. 토큰 카운터를 주시하며 출력 품질의 변화를 관찰하면 기술적 한계에 대한 실질적 직관이 생깁니다.
에이전트 메모리 설계
- 모든 채팅 스레드는 백지 상태에서 시작되므로, 연속성을 위해 AGENTS.md 같은 규칙 파일을 설계하고 메모리 비용과 RAG를 의도적으로 구분하는 능력을 갖추게 됩니다 📊

AI 제품에 대한 진정한 이해는 에이전트가 컨텍스트를 읽고, 도구를 호출하며 오류를 해결하는 과정을 매일 관찰할 때 완성됩니다 🚀

클로브AI는 리더들이 이러한 AI 제품 감각을 바탕으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 복잡한 데이터를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 제공하는 클로브AI와 함께 팀의 생산성을 극대화하고 미래 시장을 선도하세요 🤖

클로브AI(Clobe.ai)는 모든 은행 계좌, 카드, 세무 데이터를 실시간으로 통합하여 관리합니다. 특히 AI 지능적 라벨링 기능을 통해 수천 건의 거래 적요를 96% 정확도로 자동 분류하며, 이를 통해 자금일보 작성 시간을 획기적으로 줄여줍니다.

무엇보다 자금일보 관리와 실시간 손익 분석 등 클로브AI(Clobe.ai)의 핵심 가치 기능들은 법인 사업자에게 평생 전면 무료로 제공됩니다 🌟