.jpg&blockId=2c75bbc0-e5c2-8040-a465-cb50b3ff6052&width=3600)
데이블에서는 올 하반기부터 D.A.B.L.E. (Dable AI-Based Leverage Efficiency) 워킹그룹을 운영하며 다양한 활동을 이어오고 있습니다! Cursor IDE를 중심으로 “AI 기반 개발을 어떻게 하면 더 잘할 수 있을까?”를 함께 탐구하는 흐름이 자리 잡았는데요. 팀 전체가 참여한 Cursor Master Session을 통해 기본기부터 실전 활용까지 함께 익히다 보니, 자연스럽게 워킹그룹 내부에서도 실제 업무 적용 실험이 활발히 진행되고 있습니다. 매주 새로운 방식을 시도하고, 그 경험을 나누며 데이블에 맞는 AI 활용 문화를 만들어가고 있죠.
그렇다면, 이 워킹그룹에 활동하고 있는 사람들은 어떤 고민과 기대를 가지고 있을까요? 궁금증을 풀기 위해 D.A.B.L.E. 워킹그룹 멤버 인터뷰를 준비해 보았습니다.
Q. 안녕하세요. 먼저 간단히 자기소개 부탁드립니다.
천성
AI 팀에서 머신러닝 엔지니어이자 엔지니어 파트 리드를 맡고 있고, 이번 데이블 AI 워킹그룹 리드를 담당한 강천성입니다.
지환
AI 팀 DNA 파트에서 머신러닝 관련 업무를 맡고 있는 김지환입니다.
동수
서동수입니다. 웨어즈 프로덕트 팀에서 백엔드 개발자로 일하고 있어요.
경로
AI 팀 wheres 파트에서 머신러닝 관련 업무를 진행하는 이경로입니다.
서림
AI 팀 데이터 엔지니어로 데이터 인프라와 관련된 업무를 담당하고 있습니다.
본문 텍스트(샘플) : 우리 회사는 최신 기술 트렌드를 지속적으로 연구하고 적용하여 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 블로그를 통해 우리의 기술적 도전과 성과, 그리고 업계의 최신 동향을 여러분과 공유하고자 합니다.
Q. AI 워킹그룹에 합류하게 된 계기는 무엇이었나요?
천성
회사 일만 하기엔 조금 아쉬워서, 예전 회사 때부터 하던 사내 세션·스터디 같은 활동을 데이블에서도 해보고 싶었어요. 마침 “워킹그룹”이라는 사내 프로그램이 생겼고, 회사에서 커서(Cursor) 같은 AI 툴을 적극적으로 지원해 주고 있었지만 실제 활용은 많지 않았어서 그걸 주제로 해보려고 했죠. “이 기회에 나부터 제대로 써보자, 그리고 사람들 모아서 같이 해보자”라는 마음으로 시작했습니다.
지환
이전 회사에서는 LLM 학습·연구를 주로 했어서 LLM에 대해서 이론적으로는 잘 알고있다고 생각했지만, 정작 “실제 업무에서 어떻게 쓰는가”에 대한 경험은 부족하다고 느꼈어요. 데이블에 와서 Cursor 같은 상용 툴을 처음 쓰게 되면서, 시중 AI 툴들과 친해지고 싶은 마음에 합류했습니다.
경로
“AI 잘 쓰면 코딩이 편해진다”는 말은 많은데, 어떻게 잘 쓰는지는 정보가 별로 없더라고요. 다른 분들은 어떻게 개발에 녹이고 있는지, 실전 팁을 공유받고 싶어서 참여했습니다.
동수
AI 활용이 너무 핫한 주제인데, 혼자서는 해야지라고만 하고 실제 액션까지 이어가기가 어렵더라고요. 워킹그룹에 들어가면 억지로라도 그 환경에 나를 던질 수 있을 것 같아서, 망설이다가 안 하면 평생 안 하겠다 싶어 지원했습니다.
서림
처음엔 단순히 로드가 늘어날까 봐 망설였어요. 하지만 그 시기에 클로드 코드, CLI 에이전트 같은 툴 도입이 본격화되고 있었고, “이왕 쓰는 거면 잘 써보고 싶다”는 생각에 참여했습니다.
Q. 워킹그룹의 목표는 무엇이었나요?
천성
겉으로는 “커서 워킹그룹”처럼 보이지만, 실제로는 엔지니어링 조직을 AI-first, AI-native하게 만드는 것이 목표였습니다. 회사 입장에선 좋은 개발자 채용이 늘 과제잖아요. 개발 문화와 기술력을 외부에 알리는 역할을 누군가는 해야 합니다.
그래서 “우리 스스로 DevRel (개발자를 대상으로 회사의 기술, 개발 문화를 알려 기술 플랫폼을 확산하고, 나아가 개발자를 더 잘 채용할 수 있는 기반 활동을 하는 직무) 비슷한 역할을 해보자”는 생각을 했어요. 테크블로그 글을 AI 도움을 받아 적극적으로 쓰고, 사내 세션을 열어 AI 활용 사례를 공유하고, 나아가서는 신사업 PoC도 스스로 제안하고 해보는 팀처럼요.
장기적으로는 “데이블의 엔지니어링 조직을 안팎으로 알리고, 동시에 구성원들의 역량까지 끌어올리는 사이드 팀” 같은 존재가 되었으면 좋겠다고 생각했습니다.
지환
처음엔 “커서랑 좀 친해져보자” 정도의 가벼운 목표였는데, 하다 보니 커서의 에이전트, 버그봇, 백그라운드 에이전트, 그리고 신사업 PoC까지 다루게 됐어요.
회사 전체가 AI 네이티브로 가는 흐름 안에서, 우리 워킹그룹이 “먼저 부딪혀 보고, 경험을 공유하는 실험대” 역할을 하는 것 같아요.
Q. 실제로는 어떤 활동들을 하셨나요?
1) 커서·클로드 코드 온보딩 & 사내 세션
천성
발표 세션에서는 세 가지 레벨을 모두 다루려고 했습니다.
1.
LLM이 어떻게 동작하고, 코드 추천은 어떻게 되는가
2.
입문자용: 커서를 설치만 해놓고 안 쓰던 분들
3.
중급자용: 에이전트·백그라운드 에이전트, 플랫 모드 등 심화 기능
특히 3번 세션 이후에는 백그라운드 에이전트에 대한 안정성을 검토 후 사내에 공유했고, 이 과정을 통해 엔지니어링 조직 전체가 백그라운드 에이전트를 쓸 수 있게 되었습니다. 이 발표 세션을 계기로, 이후 다른 워킹그룹들도 “최종 발표 세션”을 자연스럽게 하는 문화가 생긴 것 같아요.
동수
실제 성과로 느끼는 건, “커서를 아예 안 쓰던 분들이, IDE를 갈아타고 꾸준히 쓰게 된 것”입니다.
다른 IDE를 쓰시던 분들도 세션 이후 커서로 넘어오셔서, 지금은 커서 + 클로드 코드를 같이 쓰는 사례가 많이 보입니다.
2) 주간 미팅과 자유로운 피드백
천성
본업이 있는 상태에서 하는 워킹그룹이라, 주 1회 위클리 미팅으로 진행했습니다.
각자가 “이번 주에 해본 것, 막힌 것”을 공유하고, 나머지 멤버들이 “이렇게 해보면 어떨까요?” 하고 자유롭게 피드백하고. 안 되는 건 안 되는 대로, 같이 쪼개서 문제를 다시 정의하는 식이었어요.
정해진 커리큘럼보다는, “각자의 시도와 시행착오를 같이 구경하고 도와주는 실험실” 에 가까운 분위기였습니다.
Q. 워킹그룹을 하면서 체감한 생산성 변화나 팀의 변화가 있었나요?
동수
가장 큰 변화는 사내 구성원들이 실제로 AI 툴을 손에 쥐기 시작했다는 점이에요. 커서를 설치하지 않았던 분들이 설치하고 쓰기 시작했고, 지금은 커서가 개발 환경의 기본값처럼 자리 잡아 가는 느낌입니다.
경로
코드 품질뿐 아니라 문서 품질이 많이 좋아졌다고 느껴요.
코드 내 주석, 기술 문서 등에서 AI를 “처음 보는 동료에게 설명하듯” 사용하는 느낌이라 가독성 있고 친절한 문서를 빠르게 만들 수 있게 되었습니다.
천성
인상적이었던 건, 팀에 VIM으로만 개발하시던 분이 계시는데 그분도 이제 커서와 클로드 코드를 적극적으로 쓰십니다. MCP를 잔뜩 설치해 보면서 “컨텍스트 윈도우가 꽉 차니 모델이 멍청해지더라” 같은 피드백도 공유되고요. AI를 잘 쓰기 위한 시행착오를 팀 전체가 동시에 겪고, 공유하는 문화가 만들어진 것이 가장 큰 성과라고 생각합니다.
동수
또, 최근 면접에 들어가보면 “회사에서 AI를 어떻게 활용하고 있나요?”라는 질문을 정말 많이 받아요.
그때 “커서·클로드 코드 지원해줘요”에서 끝나는 게 아니라 “AI 워킹그룹 운영, 사내 세션, 해커톤, PoC 시도”까지 이야기해 줄 수 있다는 게 회사 이미지에도 긍정적인 임팩트를 주고 있는 것 같아요.
천성
예전에는 오픈AI, 클로드, 제미나이 API 키를 회사가 지원해줘도 “사람들이 잘 모른다, 안 쓴다”는 이야기가 있었어요. 지금은 개발 채널을 보면 API 키 문의가 눈에 띄게 늘었습니다.
실수로 하루에 제미나이 비용을 많이 쓴 적이 있었는데, 회사에서는 “업무를 위한 실험이니 괜찮다”고 했고, 그 경험을 팀에 공유해 “이런 실수는 이렇게 막자”까지 이어졌어요. 이런 사례들이 쌓이면서
업무에 AI를 쓰는 건 당연하고, 실패해도 괜찮다라는 인식이 자리 잡는 과정이라고 느낍니다.
Q. 반대로, 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
천성
AI 툴을 도입하면서 모든 회사가 겪는 고민 같아요.
AI가 코드를 쏟아내는 속도에 비해 그 코드를 검증하고 리뷰하는 속도는 그대로라, 팀원들이 감당해야 할 코드량이 갑자기 늘어나는 문제가 생깁니다.
그래서 자연스럽게 이런 고민을 하게 됐어요. 어떻게 하면 변경 범위를 줄인 작은 단위로 에이전트를 쓰게 할까, 어떻게 티켓과 작업을 잘게 쪼개서, 몇천 줄짜리 diff를 만들지 않게 할까. 리뷰하기 좋은 단위로 AI를 쓰는 방법은 무엇일까. 해결해 가고 있지만, 계속 풀어야 할 숙제라고 생각합니다.
서림
특히 초반에는 커서 버그봇 같은 기능들이 문서화도 덜 되어 있고, 기능 자체도 초창기라 레퍼런스가 많지 않았어요. “직접 써보고, 깨지고, 다시 시도해보는 수밖에 없었다”는 게 어려우면서도 동시에 재미있었던 지점입니다.
Q. 기술은 어떻게 공부하고 따라가셨나요?
지환
공식 문서만 보면 놓치는 부분이 많아서, 실제로 직접 써보고 뭐가 불편했고 뭐가 좋았는지를 기록하고 다른 사람들의 사용 후기를 많이 참고했습니다.
천성
커서나 클로드 관련 SNS 글, 다른 회사 개발자들의 후기들을 최대한 많이 따라가면서 읽고 끝이 아니라, 꼭 한 번씩 직접 실험해 보기를 원칙으로 했습니다.
또, 사내 개발자분들한테도 계속 물어봤어요. “이거 써봤냐, 써보니까 어땠냐, 나랑 뭐가 달랐냐” 같은 얘기를 자주 나누다 보니 사실상 작은 커뮤니티처럼 분위기가 만들어졌어요.
서림
LLM에게 바로 물어보는 건 의외로 잘 안 통하는 경우가 많았어요. 도구들이 너무 빠르게 업데이트되다 보니, 검색해서 찾은 정보를 AI가 다시 이상하게 요약하는 느낌도 있었고요.
그래서 관련 문서 링크를 모아서 노트북 LM 같은 툴에 던져 정리하게 하거나 뉴스레터·기술 블로그를 꾸준히 읽으면서 새로 나온 개념 위주로 따라가는 방식으로 공부했습니다.
Q. 앞으로 워킹그룹이 어떤 방향으로 발전하길 바라나요?
천성
개인적으로는 회사의 밸류에이션을 올리는 방향으로 기여하는 팀이 되었으면 좋겠어요.
단순히 “AI 툴을 지원해주고 있어요” 수준은 어느 회사나 다 할 수 있는 일이고, 진짜 AI-first 회사라고 말하려면 AI 기반 프로덕트, AI를 활용한 신규 피처, AI 커머스·광고 시대를 대비한 실험들을 직접 먼저 만들어 보는 조직이 필요하다고 생각합니다. 우리는 공식 조직이 아니라 워킹그룹이지만, 그래도 그런 방향에 의미 있게 기여하는 쪽으로 계속 움직이고 싶습니다.
지환
현업에서 AI를 어떻게 실질적으로 쓰고 있는지에 대한 실용적인 논의가 앞으로 더 중요해질 것 같아요. 워킹그룹이 전사적인 AI 역량을 한 단계 끌어올리고 개발자/비개발자 가리지 않고 AI를 쓰는 게 자연스러운 회사를 만드는 촉매 역할을 했으면 합니다.
Q. 마지막으로, 요즘 관심 있게 보고 있는 AI 개발 도구나 흐름이 있다면요?
천성
터미널 기반 작업이 많다 보니, 최근에는 Warp 같은 터미널 AI 툴을 써보고 있어요. 로그를 터미널에서 그대로 띄워놓고, 그걸 컨텍스트로 바로 넘겨 디버깅하는 흐름이 잘 잡히면 서버 개발자나 운영 담당자분들께 특히 도움이 될 것 같다고 생각합니다.
경로
요즘 관심사는 컨텍스트 엔지니어링이에요. 대화를 길게 이어가면 모델이 점점 멍청해지는(?) 걸 체감하게 되면서, 토큰 사용량을 어떻게 줄일지 MCP 같은 걸 쓸 때 어떤 정보만 선별해서 주고, 나머지는 필요할 때만 읽게 할지. 이런 구조를 고민하고 있습니다.
동수
개인적으로는 여러 AI 모델과 인터페이스를 한 곳에서 편하게 스위칭하며 쓰는 환경에 관심이 많아요. 지금은 커서도 쓰고, 제트브레인도 쓰고, 클로드 웹도 열고, 터미널에서도 또 쓰고… 툴이 분산되어 있어서 오히려 맥락 유지가 어렵다고 느끼거든요. 예전에 오픈 소스 OpenCode 같은 걸 써보면서 이러한 방향이 좀 더 발전하면 정말 편해지겠다는 생각을 했습니다.
서림
회사 GPT로 코덱스를 자주 쓰고 있고, 문서화 작업할 때 꽤 만족도가 높아요. 그리고 구글에서 낸 Antigravity 같은 새로운 IDE도 흥미롭게 보고 있습니다. 사내 디자이너 분이 광고 소재 제작을 도와주는 웹페이지를 제작하신 걸 보고, “이제는 비개발자도 꽤 많은 걸 할 수 있는 시대구나”를 다시 느끼고 있습니다.
단순히 도구를 도입하고 소개하는 것을 넘어, 데이블만의 ‘AI 일하는 방식’을 만들어갈 D.A.B.L.E. WG의 다음 활동들도 지켜봐 주세요.
작성자
관련된 글 더 보기
.jpg&blockId=2c75bbc0-e5c2-8040-a465-cb50b3ff6052&width=512)
