# Jev가 겨냥한 것은 코드 작성보다 소프트웨어의 실행 능력이다

> 2026-09-28 · a16z · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/jev가-겨냥한-것은-코드-작성보다-소프트웨어의-실행-능력이다
> 원문: https://www.youtube.com/watch?v=Ut3LOjKNJaE

## 핵심 요약

- Typesafe 창업자는 AI가 코드를 빠르게 작성하는 것과 소프트웨어가 더 많은 일을 처리하는 것은 다른 문제라고 본다.
- 그가 설명한 Jev는 개발자가 자연어로 원하는 바와 프로그램의 상태를 제시하면, 가능한 동작 가운데 하나를 신뢰 수준과 함께 고르는 구성 요소다.
- 목표는 눈에 띄는 시연보다 사람이 계속 지켜보지 않아도 실행되고, 다른 기능을 그 위에 만들 수 있는 자동화다.
- 그는 소프트웨어 기업이 고객의 업무 흐름을 알고 있다는 점에서 AI를 제품에 적용하기 좋은 위치에 있다고 주장한다. 다만 Jev가 모든 용도에 필요한 신뢰성을 갖췄다고 보장하지는 않았다.

## 코드를 빨리 쓰는 것과 소프트웨어를 바꾸는 것

Typesafe 창업자는 AI의 능력에 비해 실제 업무 자동화가 부족하다는 문제에서 출발한다. 그는 코딩 에이전트가 자연어 지시를 받아 코드를 작성하는 능력을 높이 평가한다. 그러나 그렇게 만들어진 코드도 기존 방식의 코드라면, 개발 속도와 별개로 완성된 소프트웨어가 할 수 있는 일은 크게 달라지지 않을 수 있다고 본다.

그가 Jev로 추구하는 것은 프로그램 내부에서 쓰는 새로운 구성 요소다. 사람이든 코딩 에이전트든 코드를 작성할 때 이를 포함해, 이전에는 정해진 규칙만으로 다루기 어려웠던 판단을 소프트웨어 안에서 처리하게 한다는 구상이다. 그는 이를 개발자를 대신해 코드를 쓰는 도구보다 **소프트웨어 자체의 표현 능력을 넓히는 도구**로 설명한다.

## 자연어를 프로그램의 동작에 연결하다

대담에서 Jev는 자연어로 원하는 바를 기술하고 프로그램의 상태를 전달하면, 취할 동작을 신뢰 수준과 함께 고르는 라이브러리에 가깝게 설명된다. 창업자는 Jev가 분류기라는 평가도 받아들인다. 분류 자체가 실제 시스템에 유용하며, 이전에는 별도의 머신러닝 팀이 데이터 수집과 측정을 거쳐 만들던 좁은 용도의 판단 기능을 개발자가 필요할 때 구성할 수 있으리라는 것이 그의 추정이다.

그는 AI를 프로그램 안에 넣는 일이 그동안 쉽지 않았다고 말한다. 자연어로 나온 결과를 정해진 출력 형식에 맞추려 해도 모델이 따르지 않는 경우가 있었고, 결국 결과를 사람에게 보여주거나 다른 언어 모델에 다시 넘기는 방식으로 흘렀다는 것이다. Jev가 지향하는 연결점은 자연어를 이해하는 모델의 판단을 프로그램이 다룰 수 있는 상태와 동작에 묶는 데 있다. 다만 창업자 자신도 이 방식이 과거에 기대를 모았던 모든 응용에 이미 적합한지는 알 수 없다고 선을 그었다.

## 자동화의 기준은 지속해서 맡길 수 있는가

창업자는 특이한 성공 사례나 시연에 집중하면 자동화의 핵심을 놓칠 수 있다고 본다. 그가 원하는 기능은 뒤에서 계속 돌아가도 담당자를 호출하지 않을 만큼 믿을 수 있고, 다른 기능과 결합할 수 있어야 한다. 실제 자원과 접근 권한을 사용하는 소프트웨어라면 결과에 대한 보장, 적어도 통계적 수준의 보장이 필요하다는 설명이다.

그가 말하는 신뢰성은 서비스가 켜져 있는 시간이나 매번 글자까지 같은 답을 내놓는 성질과도 다르다. 예를 들어 입력에 기능상 의미 없는 식별자가 추가돼도 판단의 질은 비슷해야 한다. 더 나아가 매번 동일한 결론을 내리지 않더라도, 개발자가 예상하고 그에 맞춰 프로그램을 설계할 수 있을 만큼 일관되게 타당한 판단을 해야 한다고 본다.

대담에서는 고객 지원 자동화의 한계도 사례로 제시됐다. 한 진행자가 소개한 과거 조사에서는 문의의 95%를 처리한다는 업체의 실적을 살펴보니 비밀번호 재설정이 큰 비중을 차지했고, 문의 유형의 다양성을 기준으로 보면 처리 범위는 약 50%였다고 한다. 처리 건수만으로 긴 예외의 꼬리까지 해결됐다고 볼 수 없다는 취지다. 창업자 역시 그런 예외가 존재한다는 점은 인정한다. 모든 예외를 자동화하기보다, 자동화할 만한 업무를 신뢰할 수 있는 방식으로 맡기고 투자 대비 효과를 판단해야 한다는 입장이다.

## 기존 소프트웨어 기업에 대한 관점

창업자는 코딩 비용이 낮아졌다는 이유만으로 기존 서비스형 소프트웨어를 쉽게 복제할 수 있다는 주장에 동의하지 않는다. 제품의 가치에는 겉으로 드러나지 않는 작업이 담겨 있고, 기존 기업은 사용자가 어떤 흐름에서 무엇을 필요로 하는지 알고 있다는 이유다. 그는 이런 기업들이 Jev 같은 기능을 제품에 결합하면 기존 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있다고 예상한다. 이는 시장 성과에 대한 확정적 전망이 아니라, 소프트웨어의 기능에 관한 그의 견해다.

인터페이스의 변화도 가능성으로 제시했다. 자연어를 정해진 선택지에 맞추는 과정이 줄어들 수 있다는 생각이다. 음성으로 컴퓨터를 조작하면서 말한 내용이 명령인지 입력할 텍스트인지 계속 판단하는 사용 사례를 인상적인 예로 들었지만, 그 사례가 충분히 신뢰성 있게 작동하는지는 보장할 수 없다고 밝혔다. 더 낮은 비용과 빠른 속도가 필요할 수도 있다고 덧붙였다.

## 결론

Jev에 관한 대담의 중심은 AI가 작성하는 코드의 양보다, 완성된 프로그램이 얼마나 믿고 맡길 수 있는 판단을 수행하느냐다. 창업자는 그 가능성을 넓히려 하지만, 실제 적용 범위는 각 업무에서 요구하는 신뢰성과 비용·속도 조건에 달려 있다고 인정한다.

---

원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=Ut3LOjKNJaE)