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부제: 지정학 리스크 주식 영향, AI 장세 뜻, 외국인 매수 개인 매도 구조 완전 정리 들어가며 — 상식이 통하지 않는 날 뉴스를 켰더니 전쟁 협상이 결렬됐다는 속보가 흘렀습니다. 미국과 이란의 2차 핵협상이 파키스탄 이슬라마바드에서 또다시 깨졌고, 중동의 긴장이 다시 고조됐습니다. 호르무즈 해협 봉쇄 우려가 되살아났고, 경유 가격은 리터당 2000원을 돌파했습니다. 3년 9개월 만에 처음 있는 일이었습니다. 그런데 전쟁이 9주째 이어지는 동안 코스피는 사상 처음으로 6600선(장중 6603.01)을 넘었습니다. "전쟁이 났는데 주가가 오른다고?" 처음 이 소식을 접한 분이라면 당혹스러웠을 겁니다. 주식을 막 시작한 초보자라면 더욱 그랬을 것이고요. 이런 순간에 우리 머릿속에는 두 가지 반응이 동시에 일어납니다. "뭔가 잘못된 거 아냐?"라는 불안과, "지금이라도 사야 하나?"라는 충동. 두 감정 모두 위험합니다. 이 글은 그 역설이 왜 생겼는지, 인과 구조를 초보자의 언어로 풀어냅니다. 투자를 권유하는 글이 아닙니다. 시장이 어떻게 작동하는지 이해하는 글입니다. 2022년과 2026년은 왜 달랐을까 "전쟁이 나면 주가는 내린다"는 공식은 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 때는 맞았습니다. 코스피는 전쟁 직후 수개월에 걸쳐 하락했습니다. 그런데 2026년 미국-이란 전쟁 9주차에는 정반대가 벌어졌습니다. 같은 전쟁인데 왜 결과가 달랐을까요? 두 상황을 나란히 놓고 보면 차이가 선명하게 드러납니다. 비교 요소 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 2026년 미국-이란 전쟁 충격 범위 유럽 에너지 시스템 직격 + 글로벌 인플레이션 호르무즈 해협 부분 충격 반도체 경기 다운사이클 진입 (수요 급감기) 슈퍼사이클 (AI 구조적 수요) 통화정책 연준 공격적 금리 인상 시작 완화 기조 유지 외국인 수급 한국 증시 대규모 이탈 순매수...

이 글은 투자 정보 제공을 목적으로 작성되었습니다. 특정 종목 매수를 권유하지 않으며, 모든 투자 판단과 책임은 독자 본인에게 있습니다. 코스피 6,400. 당신은 지금 팔았나요, 샀나요? 2026년 4월 21일, 코스피 지수가 6,388.47을 찍으며 사상 최고치를 경신했습니다. 불과 며칠 전 사이드카가 발동될 만큼 급락하던 시장이 단숨에 6,388까지 치솟았습니다. 이 숫자 하나에 투자자들은 두 갈래로 갈렸습니다. 외국인과 기관은 사들였습니다. 그리고 개인 투자자들은 4월 한 달 동안 17조 원이 넘는 주식을 팔아치웠습니다. (사실과 다를 수 있음. 헤럴드경제 보도 기준 4월 24일 누계 약 14.7조 원 순매도로 확인됨 — 월말 집계 기준 17조 원 초과 여부 미확정.) 흥미로운 사실이 하나 더 있습니다. 자본시장연구원이 개인투자자 행태를 분석한 결과에 따르면, 지수가 상승 국면에 있는 시점에도 개인 투자자의 71.4%는 손실 상태인 포지션을 보유하고 있는 것으로 나타났습니다. (사실과 다를 수 있음. 자본시장연구원 보고서 「국내 개인투자자의 행태적 편의와 거래행태」(보고서 번호 1481)에서 71.4% 수치가 언급되나, 해당 수치의 정확한 조사 시점 및 맥락은 원문 확인이 필요합니다.) 지수가 사상 최고치인데 개인 투자자 열 명 중 일곱 명이 손실 중이라는 이야기입니다. 어떻게 이런 일이 벌어질까요? 행동경제학의 답은 명확합니다. 우리는 이익보다 손실을 약 2배 더 강하게 느낍니다. 이 비대칭적 감각이 두 가지 행동을 동시에 불러옵니다. 이미 오른 종목은 더 오를 것 같아서 뒤늦게 뛰어들고(FOMO), 손실 중인 종목은 팔면 손실이 확정될 것 같아서 붙들고 있습니다(손실 회피). 코스피 최고치를 보면서 17조 원을 판 개인 투자자들도, 손실 포지션을 안고 있는 71.4%도 모두 같은 심리 작동의 결과입니다. 거품인지 아닌지는 사실 아무도 모릅니다. 전문가들조차 "거품이 터지기 전까지는 이 방향이 맞다"고 말합니다....

신용점수 620점. 직장을 다니고, 연체 이력도 없는데 카카오뱅크 비상금대출 신청 화면이 "한도 없음"을 표시했습니다. 당황해서 토스를 열었더니 다음 날 200만 원 한도가 부여됐습니다. 이 경험이 낯설지 않다면, 이 글은 당신을 위한 것입니다. 인터넷은행 비교에서 흔히 나오는 질문이 있습니다. "토스뱅크가 낫나요, 카카오뱅크가 낫나요?" 하지만 이 질문 자체가 잘못 설정되어 있습니다. 두 은행은 같은 경쟁 상대가 아닙니다. 심사 기준도, 강점 상품도, 어울리는 사용자 유형도 다릅니다. 신용점수 600~750점 구간에서는 특히 그 차이가 크게 갈립니다. 중저신용 대출 심사 — 같은 조건에서 결과가 갈리는 이유 카카오뱅크와 토스뱅크의 대출 심사 방식은 출발점부터 다릅니다. 카카오뱅크는 신용점수 700점 이상을 주요 대상으로 설계된 상품 구조를 갖고 있습니다. 비상금대출 한도는 최소 50만 원~최대 300만 원이지만, 600점대에서는 심사 자체의 통과율이 낮습니다. 서민금융진흥원과 연계한 사잇돌대출로 600점대도 신청할 수는 있지만, 한도가 소규모입니다. 토스뱅크는 접근 방식이 다릅니다. 전체 대출 포트폴리오에서 중저신용 대출 비중이 약 34~35% 수준입니다 (2024~2025년 기준). 핵심은 대안신용평가입니다. 소비 패턴, 이체 내역, 앱 사용 이력 등을 반영하기 때문에 금융 이력이 짧거나 신용점수가 낮더라도 실질 상환 능력이 보이면 승인이 납니다. 620점 직장인이 토스뱅크에서 통과되고 카카오뱅크에서 거절되는 구조적 이유입니다. 자영업자와 프리랜서라면 상황이 조금 달라집니다. 소득 증빙이 불규칙할수록 토스뱅크의 대안신용평가 로직이 상대적으로 유리하게 작동합니다. 단, 개인 심사 결과는 다를 수 있습니다. 실전 신청 순서는 이렇게 권장합니다. 신용점수 750점 이하라면 토스뱅크를 먼저 신청하세요. 신용조회 횟수가 누적되면 이후 심사에 영향을 줄 수 있으므로, 토스뱅크에서 먼저 승인을 받은 뒤 필요에 따라...

법이 시행됐습니다. 그리고 숫자가 말을 하기 시작했습니다. 2026년 3월 10일, 개정 노동조합법(이른바 '노란봉투법')이 공식 시행에 들어갔습니다. 시행 44일이 지난 2026년 4월 23일 현재, 원청을 상대로 한 교섭 요구 건수는 1,011건을 넘어섰습니다. 대상이 된 원청은 총 372곳(민간 216곳, 공공 156곳)입니다. 지방노동위원회 차원에서는 충남지방노동위원회가 원청 4곳을 사용자로 처음 인정하는 결정을 내렸습니다. 숫자 자체보다 더 눈길을 끄는 것은 그 속도입니다. 법 시행 전까지 수십 년간 불가능했던 일이 한 달 남짓 만에 1,000건 단위의 교섭 요구로 현실화됐습니다. 다만 교섭 요구 1,011건 중 실제 교섭이 성립된 경우(교섭 공고)는 현재 33건에 그칩니다. 무엇이 바뀐 것일까요? 이 글은 찬반 논쟁을 중재하려는 글이 아닙니다. 법이 실제로 어떻게 바뀌었는지, 그 변화가 택배기사·배달 라이더·IT 하도급 개발자 같은 플랫폼·하청 노동자의 현실에 어떤 의미를 갖는지를 팩트 중심으로 정리합니다. 판단은 독자 몫입니다. 노란봉투법이 바꾼 것: 원청 사용자성과 손해배상 제한 노란봉투법의 핵심은 두 가지입니다. 노조법 2조(사용자 정의 확대)와 3조(손해배상 제한)입니다. 2조: "사용자"의 범위가 달라졌습니다 기존 법에서 '사용자'는 근로계약을 직접 체결한 당사자, 즉 노동자를 고용한 회사만을 의미했습니다. 배달 플랫폼 라이더라면 배달 대행업체가 사용자였고, IT 하도급 개발자라면 하청 SI 업체가 사용자였습니다. 원청은 법적으로 교섭 상대가 아니었습니다. 개정법은 이 정의를 확장합니다. "실질적·구체적으로 근로조건을 지배하거나 결정하는 자"도 사용자에 포함됩니다. 이 문장이 전부입니다. 그러나 이 한 문장이 수십 년간 유지되던 구조를 흔들고 있습니다. 원청이 하청 노동자의 작업 방식, 배차 알고리즘, 단가 결정에 실질적으로 개입한다면 — 그 원청은 이제 ...

요즘 뉴스를 보면서 포트폴리오가 불안하게 느껴지셨다면, 그 감각이 틀리지 않았습니다. 2026년 4월, 한국 소비자심리지수(CCSI)가 97.0 (사실과 다를 수 있음.) 을 기록했습니다. 기준선인 100 아래로 내려선 건 꼭 1년 만입니다. 숫자 하나지만 의미는 분명합니다. 소비자들이 지금보다 앞으로가 더 나빠질 것이라고 생각한다는 뜻입니다. 문제는 이번이 단순한 경기 침체가 아니라는 점입니다. 물가(CPI +2.2% YoY, 정책브리핑 기준 2026년 3월)는 여전히 한국은행 목표치(2.0%)를 웃돌고 있고, 1분기 GDP는 +1.7% QoQ(수출·투자 호조)로 예상을 상회했지만 내수·소비 부문만 뚜렷하게 위축되는 양상이 뚜렷합니다. 환율은 1,420원대에서 고착되었고, 한국은행은 금리를 내리고 싶어도 물가 때문에 쉽게 내릴 수 없는 딜레마에 빠져 있습니다. 여기서 중요한 건 "경제 전체가 꺾였다"가 아니라는 점입니다. 수출과 설비투자는 버티고 있습니다. 무너지는 것은 소비입니다. CCSI 97.0과 소비 위축, 이 두 가지가 그 출발점입니다. 교과서의 스태그플레이션보다 더 정확한 표현은 'K자형 경기 분화'입니다. 수출·투자 주도 기업은 올라가고, 내수·소비 의존 기업은 내려가는 구조입니다. 방산주와 에너지주로 포트폴리오를 재편하는 전략이 왜 지금 유효한지, 구체적인 종목과 매수 구간을 함께 살펴봅니다. 이 국면이 투자자에게 까다로운 이유는 하나입니다. 평소에 통하던 공식이 작동하지 않습니다. CCSI 100 이하 국면의 역사적 패턴 — 시장에는 무슨 일이 벌어졌나 CCSI 비관 전환은 역사적으로 자주 있는 일이 아닙니다. 최근 사례만 꼽아도 2020년 코로나 충격, 2022년 급격한 금리 인상기, 2024년 계엄 사태 직후가 전부입니다. 이 세 차례에서 공통적으로 나타난 패턴이 있습니다. 내수 소비재 — 유통·음식료·의류 — 는 평균 -18% (사실과 다를 수 있음.) 하락했고, 방산과 에너지 섹터는...

2026년 4월, 이재명 대통령 뒤에 줄지어 선 4대 그룹 총수들이 든 것은 수십조 원짜리 투자 보따리였습니다. 하노이 국빈 방문 행렬에는 외교 수행단뿐 아니라 삼성·SK·LG·현대의 경영진이 함께였습니다. 이 장면은 단순한 외교 이벤트가 아닙니다. 미중 무역 갈등이 장기화되고 미국의 고율 관세가 공급망 지형을 뒤흔드는 지금, 한국 산업계가 베트남을 어떤 곳으로 바라보고 있는지를 압축적으로 보여주는 한 컷입니다. 왜 베트남인가 — 지정학이 만든 최적 좌표 베트남을 전략적 허브로 선택한 데는 경제적 계산만 있지 않습니다. 지정학 구조가 베트남을 거의 유일한 선택지로 밀어올렸습니다. 베트남 투자 수혜주에 주목하는 가장 근본적인 이유는 여기에 있습니다. WTO 규정을 준수하면서 미국과 무역협정을 맺고 있으며 IPEF(인도-태평양 경제 프레임워크) 회원국으로서 공급망 협력 체계 안에 있다는 사실이 핵심입니다. 미국이 중국산 제품에 고율 관세를 부과해도, 베트남에서 생산된 제품은 그 망을 피해 미국 시장에 들어갈 수 있습니다. 중국과 국경을 맞대고 있으면서도 정치적으로는 독립 노선을 걷는다는 점도 공급망 분리를 원하는 기업 입장에서 매력적입니다. 이재명 대통령이 인도를 먼저 방문하고 곧바로 베트남을 찾은 동선 자체가 하나의 메시지입니다. 인도-태평양 공급망 다변화를 국가 전략으로 공식화하겠다는 선언이기도 합니다. 베트남 정부 역시 이 국빈 방문을 전후로 구체적인 카드를 꺼내들었습니다. 2026년 4월 17일 확정된 인센티브 패키지는 투자금의 30%를 직접 보조하고, 프로젝트 전 기간 토지 임대료를 전액 면제하며, 기계·장비 수입관세를 철폐하는 내용을 담고 있습니다. 한국인 전문 인력에 대해서는 노동허가를 면제하고 5년 연장 비자를 부여하는 조항도 포함됐습니다. 2030년까지 반도체 엔지니어 5만 명을 한국과 공동으로 양성한다는 계획도 함께 발표됐습니다. 숫자로 보면 베트남은 이미 한국의 두 번째 공장입니다. 삼성전자 혼자 6개 공장, 누적 투자 232억 ...

부제 : AI 요격 드론이 만든 비용 역전 — 우크라이나 $2,500 드론과 한국 방산의 포지션 메타 설명 : AI 요격 드론 등장으로 드론 비용 비대칭 구조가 역전됐다. $2,500 요격 드론이 $50,000 드론을 잡는 전쟁 경제학, 그리고 천궁-II·카이든·천광을 갖춘 한국 방산의 기회를 분석한다. 미국조차 "지속 불가능"하다고 인정했다 홍해 뉴스가 연일 나오던 그때, 우리가 흘려보낸 숫자 하나가 있습니다. 2024년 홍해. 예멘 후티 반군이 쏘아올린 드론 하나가 날아옵니다. 단가 $2만~5만짜리 저가 무인기입니다. 미 해군 구축함이 응답합니다. SM-2, SM-6 함대공 미사일로 요격 작전을 펼쳤습니다. 문제는 소모된 규모입니다. 미 해군은 레드씨 작전 기간 동안 SM-2·SM-6 미사일 200발 이상을 소모했으며, 이는 약 10억 달러(nearly $1B) 규모에 달하는 것으로 알려졌습니다. 요격한 드론의 가치보다 수십 배, 경우에 따라 수백 배 많은 돈을 썼습니다. 미 해군 참모총장은 이 상황을 가리켜 "경제적으로 지속 불가능하다"고 공개 발언했습니다. 세계 최강의 해군이, 전 세계에서 가장 정교한 방공 시스템을 갖추고서도, 싸구려 드론 앞에서 경제적으로 백기를 든 것입니다. 이게 단순한 전쟁 이야기가 아닌 이유가 있습니다. 이것은 비용 구조의 문제입니다. 방어자는 구조적으로 지도록 설계되어 있었다 숫자를 직접 보겠습니다. 러시아 샤헤드-136 드론: $20,000~$50,000 (중형차 한 대 값) 미국 PAC-3 MSE 요격 미사일: 약 $420만~$460만 (서울 아파트 한 채 값) 이스라엘 아이언 돔 타미르 요격체: $40,000~$100,000 비율로 환산하면, $5만짜리 드론을 $430만짜리 미사일로 요격하는 경우 비용 비율은 약 86:1입니다. 드론 하나를 격추할 때마다 방어자가 수십 배에서 수백 배의 돈을 소비하는 구조입니다. 공격자가 드론을 100기 날리면 방어자는...

매주 반복하는 일이 있습니다. 이메일을 열어 같은 형식의 답변을 작성하고, 회의록을 정리해 팀에 공유하고, 고객 피드백을 분류해 담당자에게 전달합니다. 손이 가는 시간은 짧아도, 쌓이면 하루의 상당한 부분을 차지합니다. "이 정도는 직접 해야지"라고 생각했다면, 한 가지 물어보고 싶습니다. 그 이유가 정말 그 일이 판단을 요구해서인가요, 아니면 자동화하는 방법을 몰라서인가요? 코드를 한 줄도 쓰지 않고, 오늘 오후 안에 Claude가 이메일을 읽고 분류하고 초안을 작성하는 흐름을 만들 수 있습니다. Zapier와 Make(구 Integromat)가 그 다리입니다. 구조부터 이해하면 쉽습니다 자동화가 복잡하게 느껴지는 이유는 대부분 "어디서 뭘 연결하는지"가 보이지 않아서입니다. 구조를 한 줄로 정리하면 이렇습니다. 트리거(사건 발생) → Claude(판단 및 처리) → 액션(결과 전달) 예를 들어, 새 이메일이 도착하면(트리거) Claude가 내용을 읽고 중요도를 분류한 뒤(처리) Slack의 적절한 채널에 요약을 보냅니다(액션). 이 세 단계 사이에 코드가 없습니다. Zapier나 Make가 GUI 형태로 연결해 주기 때문입니다. Zapier는 현재 Claude Anthropic을 공식 통합 앱으로 지원합니다. Anthropic Claude 스텝을 자동화 흐름에 삽입하면 Claude는 수천 개 이상의 앱과 자연어로 연결된 하나의 "판단 단계"가 됩니다. (사실과 다를 수 있음.) Make도 Anthropic Claude 공식 모듈을 보유하고 있으며, 비주얼 드래그앤드롭 방식으로 동일한 구조를 구성할 수 있습니다. Zapier + Claude 연결, 처음 해보는 분을 위한 단계별 안내 준비물은 두 가지입니다. Zapier 유료 계정(월 약 $20의 Professional 플랜, 연간 결제 기준)과 Anthropic API 키입니다. API 키는 Anthropic 콘솔( console.a...

지금 이 글을 읽고 있는 당신은 아마 AI 도구를 하나쯤 쓰고 있을 것입니다. 어쩌면 이미 여러 개를 동시에 쓰고 있을지도 모릅니다. 이메일 초안을 Claude에게 맡기고, 회의록 요약을 Whisper에게 던지고, 보고서 형식은 GPT로 다듬는 일상. 그 자체는 나쁘지 않습니다. 그런데 잠깐. 당신이 자동화한 그 일들, 정말 자동화해도 되는 일이었나요? 이 질문을 지금 꺼내는 이유는 AI를 쓰지 말라는 뜻이 아닙니다. 오히려 반대입니다. AI를 제대로 쓰려면, AI가 절대로 잘 못하는 것이 무엇인지를 먼저 알아야 하기 때문입니다. 그리고 지금 인터넷에 넘쳐나는 "AI로 이렇게 하세요" 콘텐츠들은 그 절반의 이야기를 거의 하지 않습니다. AI가 잘하는 것과 잘 못하는 것 AI는 평균을 최적화합니다. 이 말이 왜 중요한지 한 번만 생각해보면 됩니다. 수백만 개의 데이터를 학습한 모델이 만들어내는 출력은, 그 데이터의 평균값에 가장 가까운 답입니다. 문법적으로 자연스럽고, 논리 구조가 매끄럽고, 표준적인 형식을 정확하게 따릅니다. 그래서 정해진 틀 안에서 반복 수행되는 작업에서는 압도적으로 빠르고 일관됩니다. 문제는 비즈니스 가치의 상당 부분이 평균에서 벗어나는 순간에 만들어진다는 점입니다. 까다로운 고객 하나를 잘 붙잡는 것. 팀 내 갈등이 수면 위로 올라오기 전에 신호를 포착하는 것. 데이터가 멀쩡한데 뭔가 이상하다는 느낌을 버리지 않는 것. 모두가 찬성하는 자리에서 혼자 반대 의견을 꺼내는 것. 이런 순간들은 평균적인 답이 오히려 해가 됩니다. 그리고 이 영역이 정확히 "자동화해선 안 되는 일"의 핵심입니다. MIT Sloan의 Loaiza & Rigobon 연구 에 따르면, AI는 공감(empathy), 존재감(presence), 판단(judgment), 창의성(creativity), 희망을 전달하는 능력(hope) 등 다섯 가지 인간 역량을 복제하지 못합니다. 이 다섯 가지가 왜 중요한가 하면...

1인 사업자로 AI를 쓰기 시작한 지 몇 달이 지난 어느 날, 이상한 감각이 찾아왔습니다. 보고서 초안을 Claude에게 넘기고, 피드백을 받아 다듬고, 다시 넘기는 작업을 반복하던 중이었습니다. 그런데 문득 이런 생각이 들었습니다. 이건 내가 쓴 글인가, 아니면 내가 검수한 글인가? 그 질문은 생각보다 오래 머릿속에 남았습니다. 1인 사업자로 일하는 분들이라면 비슷한 감각을 경험했을 것입니다. Claude를 도구로만 대하자니 뭔가 잠재력을 낭비하는 것 같고, 동료처럼 대하자니 경계가 흐릿해지는 느낌. "내가 하는 일이 줄어들수록 나는 무엇을 하는 사람인가"라는 질문이 슬그머니 따라붙습니다. 이 글은 그 질문에 대한 제 나름의 실험 기록입니다. 직원과 동료, 그 차이는 무엇인가 처음에 저는 Claude를 명확히 '직원'으로 대했습니다. 지시를 내리고, 결과물을 받고, 마음에 들지 않으면 다시 시켰습니다. 효율적이었습니다. 빠르게 초안을 뽑아내고, 정리되지 않은 생각을 구조화하는 데는 이보다 좋은 방식이 없었습니다. 그런데 어느 시점부터 결과물의 질이 정체되는 걸 느꼈습니다. 초안은 늘 그럴싸했지만, 무언가 핵심이 빠진 것 같은 느낌. 나중에야 깨달았습니다. 저는 Claude에게 '무엇을'만 전달하고 '왜'를 전달하지 않았던 것입니다. 도구는 목적을 묻지 않습니다. 망치는 못이 어디에 박혀야 하는지 따지지 않습니다. 하지만 동료는 다릅니다. 동료는 "이걸 왜 하는 거예요?"라고 묻습니다. 그 질문 하나가 작업의 방향을 바꾸기도 하고, 더 나은 방법을 찾게 하기도 합니다. Claude를 동료로 대한다는 것은, Claude가 "왜"를 물을 수 있도록 프롬프트를 설계하는 것입니다. "이 글의 독자는 누구이고, 그들이 이 글을 읽고 나서 어떤 행동을 하길 바라는가"를 함께 고민하도록 맥락을 주는 것입니다. 그 순간부터 대화의 질이 달라...

같은 모델입니다. 같은 작업을 시켰습니다. 그런데 결과는 완전히 달랐습니다. 한쪽은 20분 만에 9달러를 쓰고 끝났는데, 캐릭터가 화면에 나오기는 하지만 조작이 전혀 안 되는 앱이 나왔습니다. 다른 한쪽은 6시간에 200달러가 들었지만, 실제로 동작하는 완성된 앱이 나왔습니다. Anthropic이 올해 3월 공식 블로그에서 직접 공개한 실험 결과입니다. (사실과 다를 수 있음.) 무엇이 달랐을까요? 모델이 아니었습니다. 환경 이었습니다. 이 환경을 설계하는 행위에 최근 이름이 붙었습니다. 바로 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 입니다. 하네스 엔지니어링이란 무엇인가 하네스(Harness)는 원래 말을 원하는 방향으로 이끌 때 쓰는 마구(馬具)를 뜻합니다. AI도 아무리 똑똑해도 방향을 잡아주지 않으면 제멋대로 달릴 수 있습니다. 그 방향을 잡아주는 환경이 하네스입니다. HashiCorp 공동 창립자 미첼 해시모토는 이렇게 정의했습니다. "하네스 엔지니어링은 에이전트가 실수를 저지를 때마다 그 실수를 다시는 반복하지 않도록 솔루션을 설계하는 데 시간을 투자하는 것이다." 핵심은 이겁니다. AI가 실수하면 AI를 탓하는 게 아니라, 그 실수가 다시 나오지 않도록 환경을 고치는 것이 하네스 엔지니어링입니다. 사실 이미 하고 있던 일입니다. Claude Code로 개발할 때 CLAUDE.md에 프로젝트 규칙을 적어두고, 위험한 명령은 퍼미션으로 막아두는 것. 이 모든 게 하네스 엔지니어링이었습니다. 이제 체계적으로 이름이 붙은 것뿐입니다. 환경 없는 AI가 실패하는 3가지 패턴 왜 환경이 없으면 9달러짜리 결과가 나올까요? Anthropic이 두 차례 공식 블로그에서 밝힌 원인을 정리하면 세 가지입니다. 첫 번째는 세션 간 기억 소실입니다. AI는 새로운 대화가 시작되면 이전 대화에서 무엇을 했는지 전혀 기억하지 못합니다. Anthropic은 이를 "교대 근무하는 엔지니어가 이전 담당자가 뭘...

5.6억 성과급의 함정 — 반도체 사이클을 모르고 이직하면 생기는 일 요즘 취업 시장에서 'SK 하이닉스 생산직'이 화두입니다. 박사 과정생이 지원 의사를 밝히고, 4년제 졸업자가 학력을 낮춰 기재하는 이른바 '역학력 고민'까지 등장했습니다. 이 현상을 두고 언론은 '하닉고시'라는 신조어를 소개하며 열풍을 보도하고 있습니다. 하이닉스와 고시를 합성한 이 단어가 말해주듯, 사람들이 이 회사에 거는 기대는 남다릅니다. 그 기대의 핵심에는 숫자가 있습니다. 5.6억 원 . 올해 SK 하이닉스 직원 1인당 기대 성과급으로 증권사들이 추산한 수치입니다 (사실과 다를 수 있음.). 지난해 1.3억 원을 지급한 데 이어 (사실과 다를 수 있음.), 영업이익이 크게 늘면서 나온 예상치입니다. 이 숫자 하나가 교육 시장을 흔들고, 이직 시장을 달구고, 대학 입시 지형까지 바꾸고 있습니다. 그런데 여기서 한 가지 질문을 해야 합니다. 이 숫자는 얼마나 지속될까요? 반도체는 '사이클 산업'입니다 반도체 산업을 이야기할 때 빼놓을 수 없는 단어가 있습니다. 바로 '사이클'입니다. 반도체 시장은 수요와 공급의 불균형이 주기적으로 반복되는 구조입니다. 호황이 오면 기업들은 앞다퉈 생산을 늘리고, 그러다 공급이 수요를 초과하면 가격이 폭락하고 불황이 찾아옵니다. 그리고 불황이 지나면 다시 호황이 옵니다. 이 주기는 대략 3~4년 단위로 반복되어 왔습니다 (사실과 다를 수 있음.). 호황의 정점에서 입사한 직원이 불황의 한복판을 경험하는 일은 이 산업에서 드물지 않습니다. 5.6억 원이라는 숫자는 지금 이 순간의 호황을 반영한 수치입니다. 하지만 그것이 매년 보장되는 연봉이 아니라는 점은 분명히 짚어야 합니다. 실제로 SK 하이닉스 직원들 일부는 외부의 기대치에 부담감을 표현하기도 했습니다. 사이클을 타는 산업 특성상 불황이 올 수 있는데, 수억 원대 성과급이 확정된 것처럼 이야기되는 분위기가...