월간 관전포인트(W-1 · 5월호)를 상반기 총결산으로 확장해 재개합니다. 2026년 상반기, Agentic PM의 세계는 다섯 축으로 움직였습니다. 모델 · 표준 · 도구 · 현장 · 규율. 각 축의 근거 글과 함께 6개월을 한 장으로 접습니다.
① 상반기의 한 문장: “모델은 바뀌어도, 하네스와 지식(RAG)은 남는다” — 새 세대 모델 교체 실측과 구글 OKF 표준화가 같은 방향을 가리켰습니다.
② 현장이 대세가 됐습니다 — 금융·제조·공공·보안으로 워크숍 검증이 번지며 현장 검증 트랙에만 7편이 추가됐고, 기업 사내망 회람과 AI 답변엔진이라는 새 유입 신호가 관측됐습니다.
③ 하반기 관전 포인트는 셋 — 도메인 확장(건설·바이오·커리어), 개인 비서의 블록화, 그리고 검색에서 SNS·AI 인용으로 바뀌는 유통 구조입니다.
상반기 다섯 축 — 무슨 일이 있었나
| 축 | 상반기의 사건 | 근거 글 |
|---|---|---|
| ① 모델 | 새 세대 모델 등장 — 교체 당일 실측으로 확인한 “하네스×RAG가 진짜 자산” | A-5 |
| ② 표준 | 구글, ‘AI가 읽는 지식’ 공개 표준(OKF) 발표 — 마크다운+머리말+링크로 수렴 | K-7 |
| ③ 도구 | 실측·벤치마크 문화 정착 + 오픈소스 공개 (하이브리드 검색 5.5배 · 헤드리스 RAG) | CC-3·CC-4·CC-5 |
| ④ 현장 | 워크숍 검증의 도메인 확장 — 금융·제조·공공·보안 7편 추가 + 사내망 회람 신호 | S-4~S-10 (아래 절) |
| ⑤ 규율 | HITL·날조 금지·검증 습관이 도메인 불문 공통 언어로 | Z-1·S-9·S-10 |
모델은 교체됐고, 남은 것이 증명됐다
상반기 최대 이벤트는 단연 새 세대 모델의 등장이었습니다. 그런데 교체 당일의 실측 기록(A-5)이 남긴 교훈은 모델 자체가 아니었습니다. 모델이 바뀌어도 내 하네스(규칙·검증 체계)와 지식베이스는 그대로 이식된다는 것. 모델은 갈아 끼우는 부품입니다. 축적되는 자산은 하네스×RAG라는 이 시리즈의 오랜 주장이, 교체 실전에서 검증된 셈입니다.
‘AI가 읽는 지식’이 표준이 되다
6월, 구글이 Open Knowledge Format(OKF)을 공개했습니다. “지식을 마크다운 + 머리말 + 링크로 정리하면 AI가 그대로 읽는다”가 표준이 된 겁니다. K-7 편에서 짚었듯 이것은 새 발명이 아니라 수렴입니다. 개인 노트 금고(Obsidian Vault)와 AI 생성 위키(llm-wiki)와 OKF는 같은 형식의 세 구현입니다. 개인이 10년 쌓은 지식 관리 습관이 하루아침에 업계 표준과 호환된다는 것 — 상반기의 조용한 승전보였습니다.
주장 대신 실측 — 그리고 오픈소스
상반기에 시리즈에 새로 생긴 트랙이 상징적입니다 — 도구를 소개하는 글이 아니라 실측·벤치마크하는 글들(CC 트랙)입니다. 같은 모델의 두 모드를 작업 유형별로 맞붙인 A/B 실측(CC-3), 노트 4만 개 검색에서 하이브리드가 5.5배임을 확인한 벤치마크(CC-4), 그 결과를 아예 오픈소스로 공개한 벼리(CC-5), 망분리 환경 이식 6단계(CC-6)까지. “좋다더라”의 시대가 끝나고 “재 보니 이랬다”의 시대가 왔습니다.
도메인이 넓어졌다 — 그리고 독자가 달라졌다
상반기에 현장 검증 트랙에만 7편이 추가됐습니다. 도메인 스펙트럼이 한눈에 보입니다.
더 흥미로운 건 독자 신호의 변화입니다. 상반기 접속 실측에서 두 가지가 처음 관측됐습니다. 기업 사내망(그룹웨어)에서의 회람 유입이 하나, AI 답변엔진이 글을 인용하며 생긴 유입이 둘. 사례 글이 검색용 콘텐츠를 넘어, 조직 안에서 돌려 읽는 문서가 되기 시작했다는 뜻입니다.
도메인이 달라도, 규율은 같은 문장으로 수렴했다
자동차(S-9)에서는 안전필수 노드의 사람 승인(HITL)이 그것이었습니다. 보안(S-10)에서는 “모르는 통제번호는 지어내지 않는다”였습니다. 5세기 기록 거버넌스를 빌린 실록 하네스(Z-1)에서는 감사 가능한 운영이었습니다. 표현은 달라도 같은 문장으로 수렴했습니다. “AI가 유능해질수록, 사람이 쥐는 지점을 명시하라.” 상반기의 가장 중요한 합의는 기술이 아니라 이 규율이었다고 생각합니다.
2026 하반기, 세 가지를 지켜봅니다 (추정)
| 포인트 | 왜 지켜보나 |
|---|---|
| ① 도메인 확장 계속 | 건설·플랜트, 바이오·제약, 커리어 전환(구직자) 현장으로 검증이 이어질 예정 — 도메인이 바뀔 때마다 “같은 엔진 + 다른 규율”의 데이터가 쌓입니다 |
| ② 개인 비서의 블록화 | 비서를 통짜로 만들지 않고 재사용 블록 12종으로 조립하는 방식의 확산 — 조직 단위 공유 블록이 표준이 될지가 관건 |
| ③ 유통 구조의 이동 | 검색 → SNS·AI 답변엔진 인용으로 콘텐츠 유통이 이동 중 — ‘AI가 인용하기 좋은 글’이라는 새 품질 기준의 부상 |
상반기 대표작으로 이어 읽기
- M-1 Agentic PM 시리즈 진입 가이드 — 전체를 한 장으로
- Z-1 실록(Sillok) — 5세기 Audit-Grade 거버넌스를 LLM 운영에 빌려온 한국형 LLMOS 하네스
- Z-2 실록(Sillok) 2026 상반기 결산 — RAG·고객사·지능화 루프·오픈소스
- Z-3 하네스×RAG 기업 컨설팅 — 네 현장·환각 방지·TOP10 자가진단·진화 루프
- Z-4 하네스 엔지니어링 백서 — Weng 하네스론×실록 구조 매핑·자기개선 루프·정직한 결산
- Z-5 에이전트 스킬 수명주기 백서 — Dynamic Agent Skills 8단×실록 매핑(7 온전+1 갭)·분기 12문항 레퍼런스·PO/PM/PL 컨설팅 직역
- K-1 Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
- K-2 Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
- K-3 Karpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
- K-4 Karpathy: AI의 사고 체계를 PM에 어떻게 적용할까?
- K-5 Karpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스 교차 분석
- K-6 30시간 RAG 실측 — Karpathy llm-wiki vs obsidian-vault 양강 비교
- K-7 구글 OKF·Obsidian Vault·llm-wiki — 무엇을 어떻게 시작할까
- K-8 Obsidian × LLM 4만 노트 — 개인 RAG 최종 아키텍처 5층
- K-9 PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 30분에 채우는 5칸
- P-0 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
- P-1 Karpathy: 제약 설계 + 닫힌 루프
- P-2 Sutskever: 압축이 곧 지능이다
- P-3 Hassabis: 제1원리 분해
- P-4 LeCun: 세계 모델 + 예측
- P-5 Hinton: 거버넌스 + 자기부정
- P-6 Ng: AI 전환 플레이북
- P-7 Fei-Fei Li: 인간중심 설계
- P-8 Builders 종합: Boris·Cat·Truell·Masad·Murati·Brockman
- P-9 Operators 종합: Altman·Amodei·Nadella·Pichai·Zuckerberg·Suleyman
- P-10 Hardware 양강: Jensen Huang · Lisa Su
- P-11 DeepSeek 량원펑 — 연속 학습의 공백과 하네스
- X-1 AI/AX 2030 전략: McKinsey, BCG, Accenture, Deloitte, Gartner 교차 분석
- X-2 빅테크 리더십 격변과 AX 전략
- X-3 2026년 GitHub에서 주목할 프로젝트와 AI 전환 신호
- X-4 AI 에이전트 2026 상반기 대해부 — 지금 무슨 일이, 리더는 무엇을
- W-1 Agentic 월간 관전포인트 2026-05 — 가우스+빅테크 듀얼 모델 시대
- W-2 Agentic 2026 상반기 총결산 — 다섯 축 6개월
- E-1 AI 네이티브 기업 전환 — CHO·PMO 재정의
- E-2 한국 기업 AX 2030 (Capstone)
- E-3 NH농협은행 SAFe 애자일 3년 — 페이스메이킹의 기록
- E-4 하나은행 × BCG 애자일 전환 — 두 개의 리듬으로
- E-5 네이버랩스 AKI — 하이브리드 애자일 PMO로 7개 제품을 한 박자로
- S-1 Agentic PM의 시대가 열리다 — LG전자 SW PM 워크숍을 마치며
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- S-3 SKT Agent 도출을 위한 AI 퍼실리테이션 기법
- S-4 리스크는 그릇이었다 — LG전자 SW공학연구소 GenAI RISK 워크숍
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- S-6 “어디까지 입력해도 되나요?” — 삼성 구매 현장의 Agentic 각성
- S-7 지금 Agentic으로 전환해야 하는 이유 — 삼성·LG·KT·Clean&Science 300여 분의 증명
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- S-9 “대충 시키면 다 해줄 줄 알았는데” — SK쉴더스 보안 PM들의 이틀
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