안녕하세요! 그로스로그 입니다!😊 🌱
목표한 걸 못 얻고 엉뚱한 걸 얻은 학기, 그리고 모델 발표가 아니라 연결을 본 컨퍼런스 정리입니다.
5기 7회차입니다. 학습 회고 한 편과 컨퍼런스 리뷰 한 편인데, 두 글 다 따로 있던 것이 이어지는 자리를 봤어요.
01
📉 대책 없는 방통대 컴퓨터과학과 편입 1학기 생존기
이준혁 님
AI의 근간인 컴퓨터과학을 제대로 배우겠다며 편입한 첫 학기를 솔직하게 돌아본 글입니다. 10년 차 회계사가 다시 학생이 된 이야기예요.
결과를 미화하지 않습니다. "절반의 성공이자 절반의 실패"라고 적고, 기대했던 것과 실제로 얻은 것을 나눠서 정리합니다.
그런데 예상 밖의 수확이 있었습니다. 그리고 2학기 전략은 점수가 아니라 방향성으로 잡습니다.
잘된 이야기보다 안 된 이야기가 더 많은데, 그래서 읽을 만합니다.
조금 더 들어가 보면
학회에 문을 두드린 이유부터가 구체적입니다.
혼자 하는 공부의 한계를 미리 계산한 것입니다. 지쳐서 그만두는 걸 막으려면 사람이 필요하다는 판단이었어요. 그렇게 일과 학업에 커뮤니티 활동까지 더해지면서 "제 24시간은 촘촘하게 쪼개지기 시작했습니다."
⚖️ 절반의 성공, 절반의 실패
결과를 정리한 대목이 정직합니다.
학업 쪽은 기대만큼 되지 않았다고 적습니다. "일과 공부의 균형을 잡는 것이 생각보다 훨씬 혹독했습니다."
학회 활동도 목표에 못 미쳤다고 해요.
괄호 안의 "이것도 핑계겠지만"이 이 글의 톤을 보여줍니다. 변명을 하면서 그게 변명인 걸 안다고 적어둔 것이죠.
🏃 실패의 틈새에서 나온 것
그런데 여기서 반전이 있습니다. 기대하지 않았던 데서 수확이 나와요.
그리고 그게 왜 중요했는지를 밝힙니다.
공부하러 간 곳에서 체력을 얻었고, 그 체력이 공부를 끝내게 했습니다. 목표와 수확이 어긋났는데 결과적으로는 목표에 기여한 셈이에요.
성과를 재정의하는 방식도 좋습니다.
결과가 아니라 지속 자체를 성과로 세는 것. 새 영역에 처음 들어간 사람에게는 이 셈법이 더 정확할 때가 많습니다.
📝 원문에서는 이렇게 다음을 잡습니다
2학기 전략이 이 글의 결론입니다. 그리고 방향이 분명해요.
이미 가진 것과 새로 배우는 것을 붙이겠다는 겁니다. 컴퓨터과학을 처음부터 쌓아 개발자와 경쟁하는 게 아니라, 자기 도메인 위에 얹는 쪽이죠.
실행 계획도 구체적입니다 — "2학기에는 무리한 수강신청보다는 핵심 과목에 집중하고, 배운 데이터를 실제 회계 실무에 어떻게 적용할지 포커스를 맞추려 합니다." 1학기에 벌인 만큼 2학기엔 줄이겠다는 것이고, 배우는 것마다 적용할 자리를 미리 정해두겠다는 것입니다.
큐레이터 노트
목표를 못 이룬 학기를 그대로 적은 글이라 뽑았습니다.
학습 회고는 대개 성과 위주로 씁니다. 이 글은 기대했던 것과 실제로 얻은 것을 나란히 놓고 어긋난 부분을 먼저 적어요. 학업도, 네트워킹도 뜻대로 되지 않았다고요. 그러고 나서 예상 밖의 수확 하나를 꺼냅니다. 순서가 이렇게 되어 있어서 운동 습관 이야기가 자기 위로로 읽히지 않습니다.
늦게 시작한 공부를 커리어와 어떻게 연결할지를 고민하는 회원들에게 특히 도움이 될 기록입니다. 기존 전문성을 버리고 처음부터 쌓는 게 아니라, 가진 것 위에 데이터를 얹는 방향을 잡은 것이니까요. 방향 전환을 고민하는 분들에게는 "지금까지 쌓은 게 낭비가 아니다"라는 실물 사례가 됩니다.
혼자 하는 공부의 한계를 미리 계산한 것도 짚어두고 싶습니다. "독학으로 인터넷 강의만 듣다가는 금방 지칠 것이 뻔했습니다." 이 문장 때문에 학회에 왔고, 결과적으로 얻은 건 전공 지식이 아니라 완주할 체력이었어요. 커뮤니티가 실제로 무엇을 주는지에 대한 정직한 관찰입니다.
02
🌐 Google I/O 2026를 돌아보며 — 이제는 AI를 '사용하는' 시대가 아니라 '함께 일하는' 시대
황대웅 님
Google I/O 2026을 정리하되 발표 목록을 나열하지 않습니다. "Google이 앞으로 어디를 바라보고 있는가"라는 관점으로 읽어요.
핵심 관찰은 Google이 "좋은 AI 모델"을 만드는 회사가 아니라 "AI가 실제로 일을 수행하는 환경"을 만드는 회사가 되려 한다는 것입니다.
Search가 검색엔진에서 작업 공간으로 바뀌고 있다는 대목, 그리고 개발자에게 중요한 건 모델보다 Workflow라는 결론으로 이어집니다.
컨퍼런스 후기인데 모델 이름 목록이 아니라 흐름이 남습니다.
조금 더 들어가 보면
Gemini를 다루는 방식이 달라졌다는 관찰에서 시작합니다.
새 모델들이 속도와 추론 능력만 높인 게 아니라 여러 작업을 연속으로 수행하고 실제 서비스를 조작하는 Agent 역할을 중심으로 발전하고 있다는 겁니다. 그리고 평가 기준이 바뀌었다고 정리해요.
🔍 검색이 작업의 시작점이 된다
가장 흥미로웠다고 꼽은 부분이 Search입니다. 검색창에 질문을 넣으면 링크를 보여주던 시대에서 이렇게 바뀌고 있다고요.
· 필요한 정보를 이해하고
· 여러 정보를 조합하고
· 시각적으로 정리하고
· 필요한 결과물을 만들어주는
그리고 이걸 한 문장으로 압축합니다.
Generative UI 방향에 대한 관찰도 한 겹 더 들어갑니다. "단순히 'AI가 답변을 생성한다' 수준을 넘어, 사용자가 복잡한 정보를 이해하는 과정 자체를 AI가 설계해준다는 점이 인상적이었다." 결과물이 아니라 이해의 경로를 설계한다는 구분입니다.
⚙️ 모델 이름이 아니라 Workflow
발표된 모델과 제품 이름이 많았다는 걸 먼저 인정합니다 — Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni, AI Studio, Workspace, Cloud, Android. 그런데 관통하는 메시지는 하나였다고요.
AI Studio의 변화를 그 근거로 듭니다. 예전에는 프롬프트를 테스트하는 공간이었는데 이제는 실제 애플리케이션을 만들고 수정하고 연결하는 개발 환경이 되고 있다는 것. 그리고 이렇게 정리합니다.
도구에 기능이 추가되는 게 아니라 도구의 축이 바뀐다는 구분입니다.
📝 원문에서는 이렇게 짚습니다
가장 인상 깊었던 점으로 꼽은 것이 이 글의 결론입니다. 그리고 그게 모델이 아니에요.
각 서비스가 따로 발전하는 게 아니라 Gemini를 중심으로 하나의 플랫폼처럼 동작한다는 것. 그래서 사용자 경험이 이렇게 바뀐다고 씁니다 — "사용자는 AI를 사용하는 것이 아니라, Google 전체가 하나의 Assistant처럼 동작하는 경험을 하게 된다."
마무리도 컨퍼런스의 성격을 다시 정의합니다.
큐레이터 노트
발표 목록이 아니라 방향을 읽어낸 글이라 뽑았습니다.
컨퍼런스 정리는 대부분 "무엇이 발표됐다"의 나열로 끝납니다. 이 글은 모델 이름이 많았다는 걸 먼저 인정하고 나서 "그런데 진짜 변화는 그게 아니었다"로 넘어가요. 각 서비스가 하나로 연결되기 시작했다는 관찰이 근거입니다. 개별 발표가 아니라 그 사이의 관계를 본 것이죠.
"AI를 사용하는 시대가 아니라 함께 일하는 시대"라는 제목의 구분도 정확합니다. 사용은 호출이고 함께 일하는 것은 설계예요. 그래서 결론이 "개발자 역시 이제는 AI를 단순히 API로 호출하는 것이 아니라, AI와 함께 동작하는 서비스를 설계해야 하는 시대"로 갑니다.
매년 쏟아지는 컨퍼런스 소식을 어떤 관점으로 소화해야 하는지 보여주는 예시입니다. 기능을 다 따라가려 하면 지치고 남는 것도 없는데, 이렇게 축을 하나 잡으면 다음 해 발표를 볼 때도 그 축으로 대볼 수 있습니다.
💡 두 편을 겹쳐 읽으며
한쪽은 학기 회고, 한쪽은 컨퍼런스 리뷰입니다. 그런데 두 글이 같은 것을 봤어요.
개별이 아니라 연결에서 값이 나온다
황대웅 님 글의 결론이 이겁니다. 모델을 몇 개 발표했느냐가 아니라 Search·Android·Workspace·Chrome·Cloud가 하나로 이어지기 시작한 것이 진짜 변화라고요. 부품이 아니라 배선이 달라졌다는 관찰입니다.
이준혁 님 글의 2학기 전략도 같은 모양입니다. 컴퓨터과학 지식을 따로 쌓는 게 아니라 회계·재무 전문성에 데이터를 결합하겠다는 것. 새로 배운 것 하나를 더 갖는 게 아니라 가진 것과 이어붙여 무엇이 나오는지를 보겠다는 겁니다.
둘 다 "무엇을 더 가질까"가 아니라 "가진 것들을 어떻게 이을까"를 묻습니다.
기대한 자리와 얻은 자리가 다를 수 있다
이준혁 님은 전공 공부와 인맥을 기대하고 학회에 갔는데, 얻은 건 운동 습관이었습니다. 그리고 그 체력이 학기를 완주하게 했어요.
황대웅 님은 모델 성능을 보러 갔을 텐데, 남은 건 서비스들이 연결되는 방식이었습니다.
계획한 대로 안 됐을 때 무엇이 남았는지 세어보는 습관이 두 글에 다 있습니다. 예상과 결과를 대조하지 않으면 얻은 것도 못 보고 지나갑니다.
다음을 좁혀서 잡았다
세 번째 공통점은 결론의 모양입니다. 둘 다 범위를 좁힙니다.
이준혁 님은 "무리한 수강신청보다는 핵심 과목에 집중"하겠다고 했습니다. 1학기에 벌인 만큼 줄이겠다는 것이죠.
황대웅 님은 발표 목록을 다 따라가는 대신 하나의 축으로 정리했습니다. "AI가 사람을 대신해 일을 수행하는 환경"이라는 축이요.
넓게 벌인 다음에 좁히는 것이 두 글이 공유하는 다음 단계입니다.
이번 회차에서 가져갈 것
1. 혼자 하는 공부의 한계를 미리 계산하기.
"독학으로 인터넷 강의만 듣다가는 금방 지칠 것이 뻔했습니다." 지식이 아니라 지속 가능성 때문에 사람이 필요할 때가 있습니다.
2. 기대와 수확을 나눠서 적기.
목표를 못 이뤘어도 다른 걸 얻었을 수 있습니다. 둘을 나란히 적어두지 않으면 얻은 것도 실패로 묻힙니다.
3. 성과를 결과가 아니라 지속으로 세보기.
새 영역에 처음 들어갔다면 "한 번도 시도하지 않았던 것을 한 학기 동안 지속했다"가 정확한 성과 측정일 수 있습니다.
4. 배우는 것마다 적용할 자리를 미리 정하기.
데이터를 배우면 어디에 쓸지를 함께 정해두는 것. 기존 전문성이 있다면 그 위에 얹는 게 가장 빠른 경로입니다.
5. 컨퍼런스는 발표 목록이 아니라 축으로 정리하기.
기능을 다 따라가면 남는 게 없습니다. "이 회사가 어디로 가려고 하는가"를 한 문장으로 잡아두면 다음 해에도 그 문장으로 대볼 수 있습니다.
6. AI를 호출 대상이 아니라 협업 대상으로 설계하기.
API로 부르는 것과 함께 도는 서비스를 만드는 건 다른 일입니다. 어디까지 맡기고 어디서 개입할지를 설계에 넣어야 합니다.
성장일지는 멤버들이 2주에 한 번씩 자신의 성장을 기록하는 활동이에요. 매 회차 운영진이 모든 글을 읽고, 그중 특히 마음에 남은 글을 함께 골라 큐레이션합니다.
좋은 글 남겨주신 이준혁 님, 황대웅 님께 감사드립니다! 😊
다음 큐레이션으로 다시 찾아오겠습니다! 🌱
- 에디터 · 성장일지 큐레이터 -
※ 본 큐레이션은 각 저자가 공개한 글을 소개하는 것이며, 모든 원문의 저작권은 저자에게 있습니다. 저자 본인의 요청이 있을 경우 즉시 수정 또는 삭제합니다.
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