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「Forget Everything You Know About Product Dev With AI」

Romain Huet (OpenAI Head of Developer Experience)

Q&A 요약

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Q1. Codex란 정확히 무엇인가요?

A.
Codex는 단순한 “코드 생성기”가 아니라 도구에 접근할 수 있는 코딩 에이전트입니다.

• 터미널, VS Code, Cursor, Windsurf, ChatGPT(클라우드) 등 여러 환경에서 동작
• GPT-5 기반으로 Codex 전용 파인튜닝(GPT-5 Codex)
• 몇 분~수십 분 동안:
  
  • 문서 검색
  • 명령 실행
  • 스스로 결과 검증
  • 반복 개선까지 수행

👉 과거: “코드 몇 백 줄 생성”
👉 지금: “업무를 맡기면 끝까지 해결하는 동료 엔지니어”

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Q2. 이번 Dev Day에서 무엇이 새로 발표됐나요?

A.

• Codex GA(정식 출시) — 더 이상 연구 프리뷰 아님
• Slack, GitHub 통합
• Codex SDK
• ChatGPT용 Apps SDK
• Agent Kit (Agent Builder, ChatKit 등)

👉 Codex는 이제 개별 도구가 아니라 ‘개발자 제품 포트폴리오의 중심’

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Q3. 데모에서 어떤 예시를 보여줬나요?

A.

• 코드 한 줄도 직접 작성하지 않고:
  
  • 카메라 제어 앱 생성
  • 버튼 → 게임패드 → 음성 인터페이스로 확장
• 실시간 음성 에이전트가 Codex SDK를 호출
• 앱 자체가 코드를 작성·실행하는 능력을 갖게 됨

👉 “앱은 이제 정적인 결과물이 아니라 스스로 진화하는 시스템”

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Q4. Codex는 엔지니어만 쓰는 도구인가요?

A.
아니요. OpenAI 내부에서는 거의 전 직원이 사용합니다.

• PM도 사용
• GTM 팀도 사용
• Slack에서:
  

  “이 트윗에 나온 버그 고쳐줘”

  
  
• Codex가:
  
  • 수 분~수십 분 작업
  • PR 생성
  • 엔지니어가 리뷰만 하면 됨

👉 Codex는 회사 전체의 생산성 인프라

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Q5. Codex를 잘 쓰는 요령이 있다면?

A.

“복잡한 일을 시켜보라.”

• 단순한 요청보다 복잡한 문제에서 진가 발휘
• 예시:
  
  • 특정 하드웨어 프로토콜 카메라 연동
  • 14분 동안 문서·툴·검증 반복 후 결과 제출

👉 Codex는 난이도가 높을수록 더 빛난다

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Q6. 개발자의 일하는 방식은 어떻게 바뀌나요?

A.

• 개발자는 이제:
  
  • 하나의 작업만 붙잡는 존재 ❌
  • 여러 작업을 에이전트에게 분배하고 관리하는 역할 ✅
• 아침에 출근하기 전에 작업 던져놓고
• 출근하면 결과가 와 있음

👉 엔지니어 → 에이전트 매니저로 진화

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Q7. OpenAI는 개발자 피드백을 어떻게 활용하나요?

A.

• 피드백은 너무 많아서 문제
• X(트위터), Slack, 실제 사용 패턴
• Codex 초기:
  
  • “클라우드 에이전트만” 출시
  • → 개발자 반응: “로컬 IDE에서 쓰고 싶다”
  • → CLI, IDE 통합 출시

👉 빠른 출시 = 빠른 수정 = 빠른 진화

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Q8. 어떤 지표를 가장 중요하게 보나요?

A.

• 단순 토큰 사용량 ❌
• 실제 작업 수행량 ✅
  
  • 하루에 몇 개의 작업을 맡기는가?
  • 사용자 메시지 수
• Codex:
  
  • 2개월 만에 사용량 10배 성장

👉 “사람들이 일을 맡기고 있는가?”가 핵심 KPI

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Q9. 실패한 제품이나 기능도 있나요?

A.
있습니다.

• GPTs 초기 버전:
  
  • 아이디어는 맞았음
  • 도구·배포·수익화 부족
• → Apps SDK로 재탄생

👉 아이디어가 맞아도 ‘형태’는 틀릴 수 있다

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Q10. OpenAI의 제품 개발이 다른 회사와 다른 점은?

A.

• Stripe 같은 회사:
  
  • 기술 기반은 안정적
  • UX를 정교하게 다듬는 문제
• OpenAI:
  
  • 6개월 뒤 모델 능력을 아무도 모름
  • 기술과 시장이 동시에 움직임

👉 “미래 능력을 가정하고 제품을 설계해야 하는 조직”

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Q11. 연구팀과 제품팀은 어떻게 협업하나요?

A.

• 연구와 제품은 분리되지 않음
• GPT-5 → Codex 전용 파인튜닝
• 실제 고객 사용 사례 → 연구로 피드백

👉 “연구 ↔ 제품 ↔ 사용자”가 하나의 루프

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Q12. 음성 인터페이스는 왜 중요해지나요?

A.

• 음성으로 말하면:
  
  • 프롬프트가 길어짐
  • 맥락이 풍부해짐
  • 성능이 더 좋아짐
• 키보드 → 명령
• 음성 → 동료와 대화

👉 미래 인터페이스는 채팅보다 대화

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Q13. 3년 뒤 AI 기반 제품 개발은 어떻게 될까요?

A.

“이제 한계는 상상력뿐이다.”

• 소프트웨어 제작 비용 → 0에 수렴
• 기능 백로그 문제 → 사라짐
• 더 많은 회사
• 더 빠른 제품 진화

👉 소프트웨어는 희소 자원이 아니라 ‘풍부한 자원’

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Q14. PM과 엔지니어의 역할은 어떻게 변하나요?

A.

• 엔지니어:
  
  • 코드 작성자 → 에이전트 관리자
• PM:
  
  • PRD 작성 → 프로토타입 제작
  • 문서보다 작동하는 결과물

👉 모든 직군이 더 기술적으로 진화

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Q15. 왜 유럽·프랑스 출신 인재가 OpenAI에 많은가요?

A.

• 강한 수학·물리·ML 교육
• 실리콘밸리 경험 + 유럽적 깊이
• 장기적으로:
  
  • 이 인재들이 다시 유럽으로 돌아가 생태계 성장

👉 경험의 순환이 다음 세대를 만든다

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한 줄 핵심 요약

“AI 시대의 제품 개발은 ‘코드를 쓰는 일’이 아니라
‘에이전트에게 일을 맡기고 방향을 정하는 일’이 된다.”