어제는 RAG가 답이라더니, 오늘은 롱컨텍스트가 나와서 RAG는 끝났다고 합니다. 또 에이전트를 모르면 늦었다는 말이 돕니다.

새 모델이 매주 쏟아지고, 그때마다 또 따라잡아야 한다는 압박이 옵니다.
사실 이건 AI만의 일이 아닙니다. 개발 판은 늘 그랬습니다.
새 프레임워크, 새 패러다임이 몇 년마다 올라왔고, 그때마다 뒤처질지 모른다는 불안이 따라왔죠. 달라진 건 주기입니다. 몇 년이던 변화가 이제 몇 주로 줄었습니다.
14년쯤 이 판에 있으면서, 저는 질문을 바꿨습니다. "다음에 뭘 공부해야 하나"가 아니라, "이 끝없는 변화 속에서 나는 무엇에 발을 딛고 서 있을 것인가."
저는 세 가지를 붙들고 있습니다.

하나. 미리 쌓지 않습니다. 불안해서 "언젠가 쓰겠지" 하고 당겨오는 공부는, 주기가 빠를수록 헛수고가 됩니다. 다 익혔을 때쯤엔 이미 구식이니까요. 새 도구는 "이런 게 있구나" 정도로 알아두고, 정작 필요한 순간이 왔을 때 깊이 팝니다.

둘. 껍데기 말고 알맹이를 봅니다. 툴과 모델은 매주 바뀌지만, 그 아래 원리는 잘 안 바뀝니다. 컨텍스트를 해석하고, 추론하고, 외부 도구를 부르는 기본 구조는 엔진이 바뀌어도 그대로니까요.

셋. 기술이 아니라 문제에 기준점을 둡니다. 유저가 원하는 가치는 AI가 발전해도 잘 변하지 않습니다. 새 기술마다 "배워야 하나"가 아니라 "이게 지금 내 문제를 더 싸고 쉽게 풀어주나"를 묻습니다. 아니면 흘려보냅니다.

물론 이건 제 방식일 뿐입니다. 누군가는 오히려 최전선을 누구보다 빨리 좇는 게 맞다고 볼 수도 있고요.

여러분은 이 변화의 속도에 어떻게 대응하고 계신가요?
저와 다르게 푸는 방식이 있다면 댓글로 들려주세요.