소프트웨어 3.0 (Software 3.0)

자연어로 동작을 지정한다

Andrej Karpathy는 2025년 Y Combinator 발표에서 코드, 신경망 가중치, 자연어 프롬프트로 이어지는 소프트웨어 구분을 설명했습니다.

버전 번호는 모든 시스템이 이전 방식을 버려야 한다는 뜻이 아닙니다. 실제 업무 도구는 코드로 계산하고, 학습한 모델을 호출하고, 자연어 지침을 함께 사용합니다.

AI 코드 생성과 같은 말은 아니다

AI가 코드를 만들어준 뒤 그 코드를 실행하는 경우와, LLM이 지침을 읽고 매번 분류·추출·답변하는 경우는 구분할 필요가 있습니다. 둘 다 자연어를 활용할 수 있지만 동작과 검증의 위치가 다릅니다.

‘고객 문의에서 긴급도를 분류하라’는 지침을 LLM에 주는 일은 새 프로그램 소스를 생성하지 않고도 가능할 수 있습니다. 소프트웨어 3.0을 바이브 코딩만으로 설명하면 이런 범위가 빠집니다.

사람이 정하지 않은 기준을 확인한다

BOAZ가 업무 교안에서 강조하는 것은 결과를 받아들일 기준입니다. ‘보고서를 잘 써줘’라고 했을 때 AI가 채운 우선순위나 생략 기준이 우리 팀의 기준과 같은지 확인해야 합니다.

그러나 모든 실패가 지시의 빈칸 때문은 아닙니다. 모델의 능력, 자료 부족, 도구 오류도 영향을 줍니다. 결과가 달라졌다면 입력과 지침, 모델과 환경을 함께 비교합니다.

설계와 검증은 계속 필요하다

자연어로 구현을 요청해도 데이터의 관계, 예외 처리, 권한, 기존 시스템과의 연결을 정해야 합니다. AI가 그 초안을 만들 수 있지만 설계가 사라진 것은 아닙니다. 빠르게 나온 코드가 실제 사용자에게 필요한지도 확인해야 합니다.

BOAZ의 개발 경험을 업무 교육으로 연결할 때도 구현 결과를 이해하고 판단할 수 있는 설명과 근거를 중시합니다. ‘코드를 만들었다’와 ‘다음 변경을 책임질 수 있다’는 다른 상태입니다.

반복 업무의 기준을 자산으로 남긴다

업무 쪼개기로 입력·처리·판단·산출물을 나누고, 재사용할 지침을 Skill에 담습니다. 바뀌는 회사 사실은 LLM 위키 같은 지식 원천에서 관리할 수 있습니다.

코드로 확인할 계산과 형식은 테스트하고, 모델이 생성한 의미는 원문과 대조합니다. 지침을 바꿨다면 이전 입력에서도 잘 동작하는지 확인합니다. 자연어로 지정한 동작도 검증 Loop와 유지 관리의 대상입니다.