필자는 춘천의 한 복지기관에서 홈페이지, 법인 ERP, 프로그램 관리 시스템, 키오스크 프로그램 등을 직접 만들어 운영하고 있다. 업무를 조금이라도 효율적으로 하기 위해 시작한 일인데, 어느새 만든 것들이 제법 늘었다. 요즘은 AI를 배우고 싶어 하는 분들을 대상으로 교육도 진행하고 있다.
오늘은 AI를 써보고 싶어서 시작은 했는데 얼마 못 가 포기하게 되는 분들에게 도움이 되었으면 하는 마음으로 글을 써본다.
"이런 거 만들어줘"의 함정
요즘 유튜브를 보거나 여러 사람의 이야기를 들어보면, AI한테 "이런 프로그램 만들어줘" 하면 누구나 쉽게 프로그램을 만들고 운영할 수 있을 것처럼 '광고'한다. 굳이 '광고'라는 표현을 쓴 이유가 있다. 모두가 그렇다는 건 아니지만, 상당수가 특정 툴을 홍보하기 위해 강의의 형식을 빌린 콘텐츠이기 때문이다.
실제로 AI 툴에 프로그램을 만들어달라고 하면 정말 그럴듯한 화면과 구성을 보여준다. 색감도 좋고 버튼 배치도 자연스럽고, 딱 봐도 잘 만들어진 것 같다. 그런데 그 결과물을 조금만 테스트해보면 이야기가 달라진다.
버튼은 눌리는데 아무 일도 일어나지 않는다. 목록은 뜨는데 실제 데이터가 아니라 예시로 채워 넣은 가짜 값이다. 저장을 누르면 저장됐다는 메시지가 뜨지만, 새로고침하면 사라진다. 껍데기가 잘 만들어진 것과 프로그램이 동작하는 것은 전혀 다른 이야기다.
설령 기능이 제대로 만들어졌다 해도 또 하나의 벽이 있다. 대부분 만든 사람 혼자만 쓸 수 있다는 점이다. 내 컴퓨터에서 돌아가는 것과, 동료 열 명이 동시에 접속해 각자의 데이터를 다루는 것은 완전히 다른 난이도의 일이다.
1,000페이지의 결과물
AI로 다양한 프로젝트를 진행하는 분들의 이야기 중에 이런 자랑을 종종 본다.
"여러 AI에게 협업을 시켜 24시간 만에 1,000페이지짜리 결과물을 만들어냈다."
그러면 댓글에는 대단하다는 반응이 줄을 잇는다. 역시 AI라는 감탄도 따라붙는다.
나는 오히려 이렇게 묻고 싶다. 그 1,000페이지는 제대로 된 자료인가. 그리고 그것을 확인해 보았는가.
아마 확인하지 않았을 가능성이 높다. 1,000페이지가 제대로 된 내용인지 검토하는 일은 그 자료를 만드는 것보다 훨씬 오래 걸리는 일이기 때문이다. 만들어내는 속도가 검증하는 속도를 앞질러 버리면, 결과물의 양은 성과가 아니라 부채가 된다.
이게 문서라서 그나마 넘어가는 것이지, 만약 프로그램이었다면 결말은 더 분명했을 것이다. 24시간 만에 완성된 거대한 프로그램은, 열어보는 순간 어디서부터 손대야 할지 알 수 없는 버그 덩어리라는 걸 금방 알게 된다. 그리고 그 시점에는 이미 적지 않은 시간과 비용이 들어가 있다.
그래서 오늘은, AI로 제대로 동작하는 프로그램을 끝까지 완성해서 실제로 사용하려면 무엇이 필요한지에 대해 이야기해 보려고 한다.
사람들은 어디쯤에서 포기할까
AI로 프로그램을 만들어보겠다며 이런저런 서비스를 구독했다가, 몇 번 시도해 보고는 그대로 방치한 채 구독료만 빠져나가는 경우를 주변에서 심심찮게 본다.
그럼 대체 어디쯤에서 손을 놓게 되는 걸까.
대개 이 지점이다. AI가 만들어준 그럴듯한 화면에 잠시 감탄하다가, 실제로 기능을 눌러봤는데 동작하지 않을 때. 혹은 잘 되는 것 같아 동료에게 공유했는데 나만 쓸 수 있는 프로그램일 때.
그래도 여기서 바로 포기하지는 않는다. 고쳐보려고 다시 도전해본다. AI는 "문제를 찾았습니다, 수정했습니다"라고 자신 있게 답한다. 기대를 안고 다시 눌러보지만 역시 안 된다. 다시 지시하고 또 고쳤다고 말하지만 확인해보면 그대로일때...
인간의 인내심을 시험하는 AI와 마주하는 순간이다. 많은 사람들은 정확히 여기서 창을 닫는다.
AI로 개발한다는 건 개발이 아니다
사실 AI로 프로그램을 개발하는 일은 개발이 아니다. 작게 보면 한 팀을 운영하는 일이고, 크게 보면 하나의 기업을 운영하는 일에 가깝다. 무턱대고 비싼 AI를 구독해서 만들어달라고 하면, 흉내는 낼 수 있어도 내가 원하는 기능을 구현해 내기는 쉽지 않다. 그 이유를 살펴보면...
첫째, 일할 환경이 없으면 아무 일도 일어나지 않는다
음식점을 연다고 생각해 보자.
어렵게 수소문해서 아주 유명한 셰프를 모셔왔다. 그런데 가게에 주방이 없다면 어떨까. 부랴부랴 주방을 만들어 놨더니, 이번엔 칼이 없다면?
아무리 유능한 셰프라도 요리를 만들 수 없다.
AI도 똑같다. 만들어진 프로그램이 실제로 돌아갈 서버가 있는지, 데이터를 담아둘 데이터베이스가 있는지, 여러 사람이 동시에 접속할 수 있는 구조인지. 이 환경이 준비되지 않은 상태에서는 AI가 아무리 좋은 코드를 써줘도 내 컴퓨터 화면 안에서 끝나는 결과물이 나온다. 앞서 말한 "나만 쓸 수 있는 프로그램"의 정체가 대개 이것이다.
둘째, 이탈리안 식당에 중국요리 셰프
이런 경우도 생각해 보자.
내가 열려는 곳은 이탈리안 전문점이다. 그런데 아주 유명한 중국요리 전문 셰프를 영입했다. 그 셰프는 이탈리안 요리를 잘 만들 수 있을까.
유능한 것과 이 일에 맞는 것은 다른 문제다.
AI도 저마다 잘하는 영역이 다르고, 가격대도 다르다. 간단한 홈페이지 하나 만드는 데 300달러짜리 AI를 쓸 필요는 없다. 반대로 기관 전체가 쓸 관리 시스템을 만들어야 하는데 20달러짜리 AI에게 맡긴다면, 그것이 가능하겠는가.
결국 그 유능한 AI가 일할 수 있는 환경을 갖춰주고, 내가 하려는 일에 맞는 AI를 고르는 것. 이 두 가지가 먼저다. 능력을 마음껏 펼칠 수 있는 자리를 만들어줘야, 비싼 값을 치른 AI가 제 몫을 한다.
셋째, "그렇게 하세요"의 문제
다음은 무엇을 만들지 제대로 알려주는 일이다.
일을 하다 보면 이런 지시를 받을 때가 있다.
"그렇게 하세요."
그렇게라니. 그렇게가 무엇일까. 나름대로 열심히 추측해 본다. 하지만 추측은 추측일 뿐, 정확히 무엇을 하라는 건지는 알 수 없다. 그렇게 며칠을 매달려 가져가면 원하던 방향이 아니라는 답이 돌아온다. 다시 물었어야 했는데, 그러지 못했던 적도 많다.
AI도 똑같다. 어떤 것을 어떤 방식으로 동작하게 하고 싶은지 명확하게 이야기해 줘야 한다.
그래서 요즘 AI들은 무언가 만들 때마다 확인을 구한다. 이렇게 처리해도 되는지, 권한을 줘도 되는지, 세세한 부분까지 되묻는다. 그런데 우리는 그 질문을 귀찮아한다. 그냥 알아서 잘 만들어주길 바라지, 잘 이해도 되지 않는 질문에 답하는 걸 좋아하지 않는다.
그 질문을 덜 받으려면 방법은 하나다. 일을 잘 시키면 된다.
일을 잘 시키려면 내가 그 일을 잘 알아야 한다. 잘 알지도 못하면서 시키는 것은 애초에 말이 안 되는 일 아닌가.
그래서 나는 늘 이렇게 이야기한다. 아무리 프로그램을 잘 다루는 사람이 와도, 당신 머릿속에 있는 아이디어를 가장 잘 현실화할 수 있는 사람은 결국 당신이라고.
그럼 외주를 맡기면 되지 않을까요?
결국 그냥 포기하거나, 정말 필요한 것이라면 외주를 맡겨 다시 비용을 지출하게 되는 상황이 생긴다.
하지만 외주를 해본 사람이라면 알 것이다. 쉽지 않다. 바로 소통의 문제다. 내 생각을 완벽하게 정리해서 전달하는 것이 쉽지 않기 때문이다.
그래도 시장 가격을 한번 알아보자.
외주 플랫폼 위시켓이 2025년부터 2026년 3월까지 들어온 프로젝트 73,213건을 정리한 자료가 있다.
앱 개발 평균 견적은 3,270만 원이다. 최소 250만 원, 최대는 2억 원을 넘어간다.
3,270만 원이면 매달 100만 원씩 꼬박 모아도 2년 9개월이 걸리는 돈이다.
| 앱 유형 | 견적 범위 | 개발 기간 |
|---|---|---|
| 간단한 유틸리티 앱 | 800만~1,500만 원 | 1~2개월 |
| 이커머스·쇼핑몰 앱 | 1,500만~3,000만 원 | 2~3개월 |
| 온디맨드·예약 앱(부르면 오는 배달·호출 방식) | 2,000만~4,000만 원 | 3~4개월 |
| 플랫폼·중개 앱 | 3,000만~7,000만 원 | 4~6개월 |
| AI·AR·VR이 붙는 앱 | 5,000만 원 이상 | 6개월 이상 |
위 표는 위시켓이 2026년 3월에 공개한 자료 기준이다. '제일 단순한 앱'도 800만 원부터 시작하는 것을 알 수 있다. 웬만한 중고차 한 대 값이다.
홈페이지 쪽은 이렇게 공표된 기준이 없었다. 업체마다 단가표가 제각각이기 때문이다. 그리고 그 단가표대로 그대로 진행되는 경우는 거의 없다고 보면 된다. 그래서 홈페이지 견적을 받을 때는 '어디까지 포함된 금액인지'를 묻는 것이 맞다.
견적은 결국 '사람 몇 명 × 작업일수'다
한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 해마다 개발자 임금을 조사해 공표한다. 2026년에 적용되는 SW기술자 일평균 임금은 41만 4,762원이다. 전년보다 4.7% 올랐다.
이 금액은 기본급만이 아니다. 각종 수당, 상여금, 퇴직금으로 쌓아두는 몫, 회사가 내는 4대 보험료까지 다 넣은 값이다. 한 달을 20.5일로 잡고 계산한 숫자이고, 조사년도는 2025년, 적용 기간은 2026년 1월 1일부터 12월 31일까지다.
계산기를 두드려보면 한 달에 850만 원 정도가 된다. SW기술자 한 명이 두 달만 붙어도 41일, 1,700만 원이 넘어간다.
같은 앱인데 견적서가 달라지는 3가지 이유
같은 앱인데 A사는 1,500만 원, B사는 4,000만 원을 부르는 일을 흔하게 볼 수 있다. A사는 개발 공수만 계산했고, B사는 기획·디자인·서버·테스트에 3개월 유지보수까지 모두 넣은 경우일 수 있다. 그래서 이 세 가지 정도는 꼭 먼저 확인해야 한다.
- 견적에 뭐가 들어 있는가? 기획, 화면 디자인, 서버, 관리자 페이지, 테스트, 앱스토어 등록, 유지보수 — 하나씩 짚어서 포함 여부를 물어봐야 한다.
- 처음부터 모든 기능을 다 넣지는 않았는가? 핵심 기능만 담은 최소 버전으로 시작하면 초기 비용을 20~40% 줄일 수 있다.
- 유지보수 조건을 계약 전에 정했는가? 연간 유지보수는 보통 초기 개발비의 15~20% 선으로 잡는다. 3,000만 원짜리면 해마다 450만~600만 원이 더 나가는 셈이다. 견적서에 이 조항이 없으면 출시 뒤 수정은 전부 별도 비용이 될 수 있다.
그리고 외주는 만들고 나면 끝이 아니다. 수정 한 번, 기능 추가 한 번에 추가 견적서가 나올 수 있다.
외주 비용도 비용이지만, 내 업무를 제일 잘 아는 사람은 나인데 그걸 매번 남에게 설명하고, 되는지 안 되는지 판단도 못 한 채 하염없이 기다리다 실망하는 것이 더 괴로운 일이다.
그럼 가장 이상적인 성공적인 프로젝트를 개발하기 위해서 어떻게 해야하는가?
만들고자 하는 프로그램을 가장 잘 설계하고 알고 있는 당사자가 직접 만드는 것이다.
결국은 직접 개발하는 것으로 돌아오게 되었는데, 코드도 아무것도 모르고 Ai로 만드는 것도 쉽지 않다면서 이런 이야기를 들으면 참 얄미울 만하다.
하지만 조급해하지 말자. 제대로된 프로젝트를 완성하기 위해 경험이 필요하다. 너무나도 많은 상황에서 어떻게 그 문제를 해결해나가야할지 경험해보고 해결해보는 것이 가장 좋은 학습방법이다. 하지만 그런 것들을 알려주는 곳은 거의 없다.
문제가 생겼을 때 해결해 나가는 성공의 경험이 성공적인 프로젝트를 개발하기 위한 방법이다.
결국 시간이 필요하다는 이야기이다.
그 시간이 꽤 길고 답답한 시간이 될 수 있다.
선택해야 할 때
정말 Ai를 통한 프로그램 개발이 필요하다면 이제 선택해보자
| 방법 | 비용 감각 | 잘 맞는 사람 | 막히는 자리 |
|---|---|---|---|
| 독학(유튜브·검색·무료 강의) | 0원 | 이미 코드를 어느 정도 읽는 사람 | 내 코드가 안 돌 때요. 검색은 일반적인 답만 주거든요 |
| 온라인 강의 플랫폼 | 강의 하나씩 결제 | 기초 개념을 훑고 싶은 사람 | 예제 밖으로 나가면 막혀요 |
| 국비지원 과정·학원(내일배움카드 같은 정부 지원으로 수강료를 대주는 과정) | 지원금으로 상당 부분 충당 | 취업이 목표인 사람 | 대체로 낮 시간 풀타임이라 직장인은 어려워요 |
| 외주 개발 | 앱 기준 평균 3,270만 원 | 예산이 있고 만들 것이 확정된 사람 | 수정·기능 추가마다 견적이 다시 나와요 |
| 오프라인 1:1 교육 | 유료 | 만들 것이 분명한 실무자 | 시간을 직접 내야 해요 |
여기서 중요한 것은 있어요. 싼 방법을 여러 번 반복하는 게 제일 비쌀 수 있다는 거요.
비용보다 더 아까운 것은 투자한 시간에 비해 얻은 것이 없다는 것이다.
무료 강의를 세 번 시작해서 세 번 다 4번 단계에서 멈췄있다고 해보자. 돈은 안 썼지만 금보다 비싼 시간을 버려버린 것이된다.
그래서 시작했다
캐들(CADL, Chuncheon AI DEV Lab) — 춘천 오프라인 1:1 AI 개발 교육이다
방식은 단순하다. 수강생이 만들고 싶은 프로그램이 곧 커리큘럼이된다.
직접 만나서 AI 세팅부터 설계, 구현, 실제로 돌려보는 데까지 함께 동행하는 방식이다.
보여주기용 데모가 아니라 '진짜 동작하는 프로그램'을 직접만든다.
첫 프로그램은 어려울 수 있지만, 경험치가 쌓이면 그 경험을 기반으로 매번 발전하는 자신을 발견하게 될 것이다.
미리 알아두면 좋은 것들
- 수업은 오프라인으로 직접만나 진행한다.
- 상담 후 의지가 있는 분들과만 수업을 진행한다.
- 코딩을 몰라도 된다. 단 목표는 분명해야 한다.
- 기본적인 환경은 갖춰야 한다.
개인 노트북, 월 100달러 이상 Ai 구독, 수업장소, 필요에 따라 개인서버 공간 - 1:1이 기본이고 2~4인 소규모로 진행한다.
실패해보지 못한 사람은 성공의 기쁨을 알 수 없다
실패를 두려워하지 마세요.
넘어져본 사람이 일어서는 법을 배웁니다.
어디서부터 어떻게 시작해야 할지 모르겠다면 상담부터 해보세요.
무엇을 어떻게 진행하지 이야기 나눠보고 필요하다면 다음을 함께 준비하시면 됩니다.
- 캐들 소개 및 상담신청: edu.oxythus.com
- 포트폴리오: edu.oxythus.com/portfolio.php
