코드 너머의 시리즈

세 권의 결을 한 권에
저자: 김상기 · 2026 · 시리즈 요약본 · v1.1.0

코드 너머의 시리즈

세 권의 결을 한 권에

저자: 김상기 시리즈 요약본 원작: - I. 코드 너머의 시대 — AI가 모든 것을 바꾼 세상에서 살아남는 법 - II. 코드 너머의 직업들 — GPU 위에서 일하는 사람들 - III. 코드 너머의 조직 — AX 시대, 일과 조직을 다시 짜는 법

버전: 1.1.0 발행일: 2026-05-17

목차

책을 펴내며

이 책은 코드 너머의 시리즈 세 권의 요약본입니다.

세 권을 합치면 약 700페이지에 가깝습니다. 한빛 실용서 두께 두 권 분량. 모두 읽기에는 시간이 필요한 분량입니다. 그래서 세 권의 결을 한 권에 압축한 작은 책을 따로 만들었습니다.

이 요약본이 다루는 것

세 권의 핵심 메시지·시그니처 자산·결정적 데이터만 골라 한 권에 담았습니다. 약 70쪽 분량. 세 권을 다 읽지 않아도 시리즈가 던지는 한 풍경을 한 번에 통과할 수 있게 짰습니다.

각 부의 구조는 동일합니다.

읽기 시간은 1시간에서 1시간 30분 정도. 시리즈를 처음 만나는 독자에게는 어느 권을 먼저 읽을지의 안내가 되고, 이미 읽은 독자에게는 한 번 더 회수가 됩니다.

누가 읽으면 좋은가

어떻게 읽으면 좋은가

순서대로 읽는 것을 추천합니다. 1부에서 4부까지가 시리즈의 시간 순서입니다. 내면 → 외형 → 환경의 세 층을 차례로 통과합니다.

이 요약본 자체가 원작 세 권의 대체는 아닙니다. 입구이자 출구에 가깝습니다. 어느 부의 한 줄이 더 자세히 읽고 싶다는 마음을 일으키면, 그 권을 직접 펼치는 것이 자연스러운 다음 단계입니다.

원작 세 권의 EPUB과 GitHub Pages 링크는 부록 마지막에 정리해 두었습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

— 김상기, 2026년 5월 # 프롤로그. 시리즈가 그린 한 풍경

세 권의 시리즈가 그린 한 풍경이 있습니다.

사람의 자리는 새로 만들어진다.

이 한 줄이 코드 너머의 시리즈 세 권을 묶는 핵심입니다. 시리즈 I이 사람의 내면에서, II가 사람의 외형에서, III가 사람의 환경에서 같은 한 줄을 풀었습니다.

시간 좌표

세 권은 2026년 봄에서 가을 사이에 차례로 출간되었습니다.

같은 해에 세 권이 차례로 출간된 데는 이유가 있습니다. 2025~2026년이 AX 시대의 분기점이라는 진단. McKinsey·BCG·Microsoft·Deloitte가 같은 분기에 같은 결론을 던졌고, 한국 정부가 AX 예산을 84% 증액했고, 삼성SDS·LG CNS·SK가 같은 분기에 AX 인사를 단행한 풍경. 기록할 시점이라는 판단이 시리즈를 세 권 연속으로 만든 동력이었습니다.

시리즈가 묶는 세 차원

세 권을 한 표에 정리하면 시리즈 전체의 좌표가 보입니다.

시리즈 I 시리즈 II 시리즈 III
다루는 층 사람의 내면 사람의 외형 사람의 환경
단위 역량·태도 직업·자리 조직·운영 모델
질문 어떤 사람으로 살아남을까 어떤 자리에서 살아남을까 어떤 조직으로 살아남을까
1순위 독자 개발자·비개발자 현직 개발자·PM HR 리더·기술 리더

세 차원이 서로를 키우는 풍경. 한 사람의 역량이 자라면 그 사람이 새 자리를 만들고, 그 자리가 만들어지면 조직이 새 모양을 갖추고, 그 조직이 다시 한 사람을 자라게 합니다.

이 요약본이 다루는 순서

1부에서 시리즈 I을 8쪽으로 압축합니다. 2부에서 시리즈 II를. 3부에서 시리즈 III를. 4부에서 세 권을 한 줄로 종합합니다. 부록에 시리즈 전체 핵심 인용을 모았습니다.

순서대로 읽으시면 시간 순이자 내면 → 외형 → 환경의 자연스러운 흐름입니다.

자, 1부 코드 너머의 시대부터 시작합니다. # 1부. 코드 너머의 시대 — 사람의 내면

“AI가 당신을 대체하지 않습니다. AI를 사용하는 사람이 대체합니다.” — 시리즈 I의 핵심 메시지

시리즈 첫 권 코드 너머의 시대는 AI가 모든 것을 바꾼 세상에서 어떤 사람으로 살아남을까를 다뤘습니다.

이 권은 사람의 내면 — 역량·태도·학습 방식 — 의 차원에서 AI 시대를 풀었습니다.

던진 질문

AI가 코드를 쓰는 시대에 개발자와 비개발자 모두에게 무엇이 남는가. 무엇이 사라지고, 무엇이 남는가. 그 빈자리에 들어와야 하는 새 역량은 무엇인가.

결정적 데이터

시리즈 I의 핵심 9개 장

장 한 줄
1. AI가 코드를 쓰는 시대 바이브 코딩과 에이전틱 AI가 일상이 됨
2. 당신의 자리는 안전한가 일자리의 수가 아니라 성격이 바뀜. 65%의 개발자가 역할 재정의 예상
3. AI가 가져간 것들 보일러플레이트 62%·단순 버그 58%·테스트 작성 57% 자동화
4. AI가 가져갈 수 없는 것들 창의성·비판적 사고·공감·윤리. 5C 프레임(호기심·비판·창의·소통·인격)
5. 모두가 개발자가 되는 세상 시민 개발자의 탄생. 앱의 80%가 비개발자에 의해 만들어지는 시대
6. 무엇을 만들 것인가 문제 발견의 기술. 만들 수 있느냐에서 무엇을 만들 것인가로
7. AI와 함께 일하는 법 오케스트레이션의 기술. 경쟁이 아니라 지휘
8. 오래 가는 사람의 학습법 T자형 → 파이(π)자형. 깊이 있는 전문성 2개 + 폭넓은 연결 능력
9. 코드 너머에서 만나는 것들 함께 일하고 싶은 사람이라는 변하지 않는 기준

시그니처 자산 — 문제 발견의 기술

시리즈 I의 가장 결정적 자산이 문제 해결자에서 문제 발견자로의 진화라는 메시지입니다. AI가 어떻게 만들 것인가를 해결하는 시대, 진짜 경쟁력은 무엇을 만들 것인가에 있다는 사실. 이 진단이 시리즈 II로 자연스럽게 이어집니다.

또 한 가지 자산은 Microsoft 5C 프레임입니다. Curiosity·Critical Thinking·Creativity·Communication·Character. AI 시대에 인간 고유 역량이 측정 가능한 다섯 가지 축으로 정리된 자리. 시리즈 III의 EPOCH 5요소와 짝지어 있습니다.

균형 자료

시리즈 I이 자랑한 한 가지 정직함이 주니어의 위기를 과장 없이 다룬 자리였습니다. 22~25세 개발자 고용 20% 감소, 상위 15개 테크 기업 신입 채용 25% 감소(Stanford). 동시에 미국 노동통계국의 2033년까지 17% 성장 전망. 두 데이터를 나란히 박았습니다. 위기는 있지만 과장된 부분도 있다는 균형.

1부의 한 줄 회수

코드 너머의 시대는 내면의 책입니다. AI 시대에 어떤 사람으로 살아남을까에 대한 답이 역량·태도·학습 방식의 세 축에서 정리되었습니다.

기술이 아무리 바뀌어도, 결국 남는 것은 사람이다.

이 한 줄이 시리즈 I의 마지막 회수입니다. 그리고 시리즈 II의 직업 도감으로 자연스럽게 이어집니다. 남는 사람이 어떤 자리에 가는지를, 그 다음 권에서 본격적으로 다룹니다. # 2부. 코드 너머의 직업들 — 사람의 외형

“5년 걸리던 AI 작업이 API 문서와 한가한 오후 한 번이면 가능해졌습니다.” — Shawn Wang (Swyx), The Rise of the AI Engineer (2023)

시리즈 두 번째 권 코드 너머의 직업들은 AI 인프라 다음에 자라는 5개 새 직업의 도감입니다.

이 권은 사람의 외형 — 직업·자리·전환 경로 — 의 차원에서 AI 시대를 풀었습니다.

던진 질문

PC·인터넷·모바일이 그랬듯, AI 인프라 다음에 어떤 새 직업이 자라는가. 현직 개발자와 PM이 그 자리로 옮겨갈 때 어떤 경로가 가장 짧은가.

결정적 데이터

5개 본론 직업

이 책의 무게중심이 PART 3 본론 5개 직업입니다. 같은 다섯 칸 통일 포맷으로 비교 가능하게 짰습니다.

7장. AI Product Manager — 모델을 제품으로 만드는 사람

Evals replace traditional PRDs. PRD 대신 eval 데이터셋이 사양서가 되는 자리. 사이클은 분기 로드맵에서 연속 실험으로. 한국에서는 AI PM이라는 정확한 타이틀이 드물지만, 토스·당근·카카오·뤼튼·업스테이지의 PM 직무에 통합되고 있습니다.

8장. Forward Deployed Engineer — 고객 현장에서 모델을 다듬는 사람

Bloomberry 1,000건 분석에서 고객과 직접 협업 55% / AI 시스템 빌드 37% / 매출 책임 0%. 영업이 아닌 코드를 쓰는 자리. Palantir 원조의 직군이 OpenAI·Anthropic으로 퍼졌습니다. 한국에서는 LG CNS 1,000명·삼성SDS·업스테이지에서 AI 컨설턴트와 솔루션 아키텍트의 결합 형태로 자라고 있습니다.

9장. Applied AI Engineer — 백엔드·풀스택 개발자의 자연스러운 다음 자리

“Data Scientists answer questions. ML Engineers build systems. AI Engineers ship products.” — Drew Breunig

LinkedIn AI Engineer 채용 +143.2%. 한국에서 가장 활발한 자리. 카카오·네이버·토스·당근·LG AI Research·업스테이지·뤼튼이 모두 채용 중. 키워드는 RAG + LangChain + LLMOps + 평가.

10장. Agent 운영자 / AgentOps — 이 책의 시그니처 직군

가장 새롭고 가장 빨리 자라는 자리. arXiv:2411.05285 “AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents”가 학술 등장. IBM·a16z·Latent Space가 일상적으로 사용. AgentOps 도구 회사들(LangSmith·Langfuse·Helicone·Arize) 활발. UC Berkeley Cemri 외 2025: 다중 에이전트 시스템의 41~86.7% 실패율이 이 자리의 존재 이유.

11장. Eval Engineer · AI Reliability — 품질을 측정하고 책임지는 사람

Hamel Husain·Shankar: “60-80%의 개발 시간을 error analysis에 쓴다.” 결정적 학술: Zheng 외 2023 LLM-as-Judge(GPT-4 judge ↔︎ 인간 80%+ 일치), Deng 외 2024 Data Contamination(GPT-4 MMLU 메모리화 57%). 한국에 가장 늦게 도착하는 자리.

시그니처 자산 — 통일된 다섯 칸 포맷

5개 직업이 같은 다섯 칸으로 비교됩니다: ① 하루의 풍경 / ② 무엇이 다른가 / ③ 어떤 사람이 잘 맞나 / ④ 한국 채용 신호 / ⑤ 90일 안에 시도할 한 가지. 5개 챕터의 같은 칸끼리 비교하면 직업 도감이 만들어집니다.

또 한 가지 자산은 전환 경로 매핑 표. 백엔드 → Applied AI Engineer, SI 컨설턴트 → FDE, QA → Eval Engineer, SRE → Agent 운영자, PM → AI PM. 현직별 가장 가까운 점프가 표 한 장에 정리되어 있습니다.

부록 12개 직군

본론 5개 외에 12개의 인접 직군이 부록 A에 카탈로그로 정리되어 있습니다. 두 묶음으로 나뉩니다.

본론 5개 + 부록 12개 = 17개의 자리. AI 시대 새 직업의 카탈로그가 한 권에 정리되었습니다.

한국 시장 매핑

직군 한국 도착 단계 가장 가까운 회사
Applied AI Engineer 성숙 ★★★★★ 카카오·네이버·토스·당근·업스테이지·뤼튼
FDE 재편 중 ★★★★ LG CNS·삼성SDS·업스테이지
AI PM 도구화 단계 ★★★ 토스·당근·카카오·뤼튼
Agent 운영자 운영팀 형태 ★★ 국내 대형 AI 서비스 운영팀
Eval Engineer 가장 늦음 ★ 업스테이지(LLM Evaluation)

2부의 한 줄 회수

코드 너머의 직업들은 외형의 책입니다. AI 인프라 다음에 자라는 새 직업의 도감이자 현직자의 전환 지도.

어떤 자리에서 살아남을까.

이 한 줄이 시리즈 II의 마지막 회수입니다. 시리즈 I이 어떤 사람으로 살아남을까였다면, 시리즈 II가 어떤 자리에서 살아남을까. 그리고 시리즈 III가 그 자리들이 모여 만든 조직을 다룹니다. # 3부. 코드 너머의 조직 — 사람의 환경

“AX는 기술 도입이 아니라 일과 조직의 재설계다.” — 빅4(McKinsey·BCG·Microsoft·Deloitte)의 일치된 결론

시리즈 세 번째 권 코드 너머의 조직은 AX 시대 일과 조직을 다시 짜는 법을 다뤘습니다.

이 권은 사람의 환경 — 조직·운영 모델·평가·보상·인재 시장 — 의 차원에서 AI 시대를 풀었습니다.

본문에서 자주 만나는 용어

던진 질문

AX는 무엇이 다르고, 왜 95%의 기업이 가치 창출에 실패하는가. 5%의 future-built 기업은 무엇을 다르게 하는가. 그 답을 한국 시장 매뉴얼로 옮기면 어떤 모양이 되는가.

결정적 데이터

11개 장 + 막간

PART 1 — AX란 무엇인가

PART 2 — 일의 재정의

PART 3 — AX 실행 세 시도 (본론)

막간 — 우리가 틀릴 수 있는 9가지

본서 가설을 반박하는 학술·산업 자료 9개를 정직하게 직시. Vaccaro 시너지 부재 / Fuller·Raman 3.6% 실행 / Vallas·Schor 플랫폼의 그림자 / Anthropic Index 신입 -14% 등.

PART 4 — 한국에서

시그니처 자산 세 가지

시리즈 III가 학술과 산업의 빈 공간에 직접 기여한 자리.

  1. EPOCH 한국형 매핑 (7장) — 인간 고유 능력 5요소(공감·현장 존재감·판단·창의성·비전)를 한국 직무 유형 3(지식 근로자·고객 응대·관리자)에 매핑한 15칸 표. 학술 70% + 책의 기여 30%.

  2. Cornell 2025 인과 카드 (8장) — 성과 기반 보상이 AI 활용도를 유의미하게 늘린다는 학술 발견. 1980~90년대 algorithm aversion 결론을 정반대로 뒤집은 자리. 한국 재현 미검증은 정직하게 본문에 명시.

  3. Schneider·Unilever ↔︎ 삼성·롯데 짝 비교 (9장) — Schneider Open Talent Market(550k시간·$15M·89%·12,000 멘토)과 Unilever FLEX(700k시간·90,000명·95%·41% 생산성), 그리고 한국에 가장 가까운 삼성 잡포스팅과 롯데 직무기반 인사제도의 짝 비교 표.

균형 자료

시리즈 III의 가장 정직한 자리가 막간 9가지입니다. 시너지 평균 부재 / Skills-based hiring 3.6% 실행 / ITM의 플랫폼화 위험 / 신입 진입 -14% / 자율팀 5조건 / 거시 효과 미미 / 양극화 / 보상의 선별 효과 / Cornell 한국 미검증. 본서의 가설을 조건부로 굴절시키는 학술·산업 자료들.

한국 시장 매핑

영역 진행
발표 풍부 (정부 예산 +84%·SI 빅3 동시 인사·대기업 AX 조직 신설)
실행 글로벌 19%보다 낮을 가능성
5% future-built 후보 롯데(직무기반)·삼성(잡포스팅). 1~2년 뒤 검증
변화 관리 실패 현대해상 콜센터 7명 전원 퇴사
매니저 재정의 한국 표준 DEVOCEAN의 5단계 내재화 모델 (학습 → PoC → 팀 체감 → 제도화 → 문화)

3부의 한 줄 회수

코드 너머의 조직은 환경의 책입니다. AX 시대의 일과 조직 재설계가 한국 시장 매뉴얼로 옮겨진 자리.

어떤 조직으로 살아남을까.

이 한 줄이 시리즈 III의 마지막 회수입니다. 시리즈 I·II의 내면과 외형이 사람의 차원이었다면, 시리즈 III의 환경이 조직의 차원. 세 차원이 서로를 키우는 풍경. # 4부. 세 권을 한 줄로

세 권을 한 줄로 묶으면 다음과 같습니다.

AI 시대에 사람의 자리는 내면·외형·환경 세 차원에서 동시에 새로 만들어진다.

세 권의 각 결론이 서로 받쳐주는 풍경.

시리즈 종합 표

세 권의 한 줄 회수를 한 표로:

권 다룬 차원 던진 질문 한 줄 답 시그니처 자산
I. 시대 내면 어떤 사람으로 살아남을까 코드 너머의 역량·태도 문제 발견의 기술 · 5C 프레임
II. 직업들 외형 어떤 자리에서 살아남을까 코드 너머의 새 직업 5개 본론 직업 도감 + 17개 자리 카탈로그
III. 조직 환경 어떤 조직으로 살아남을까 코드 너머의 일과 조직 재설계 EPOCH 한국형 매핑 · Cornell 인과 카드 · ITM 짝 비교

세 권의 시그니처 자산이 차원별로 짝지어 있습니다.

시리즈가 일관되게 거부한 것

세 권 모두 일관되게 거부한 한 가지가 있습니다. 과장된 낙관과 과장된 비관.

각 권이 균형 자료를 본문 안에 박았습니다.

이 일관된 균형이 시리즈의 정직성입니다. 컨설팅 광고가 아닌 매뉴얼. 광고는 책 밖에 충분히 많으니, 책은 진심 도입한 5~37%의 행동 양식만 다룬다는 자리매김.

세 권이 같이 흐르는 시간 곡선

세 권을 시간 곡선에 올려놓으면 한 가지 일관된 그림이 됩니다.

오늘 — 시리즈 I이 다룬 내면의 변화. 코드만 잘 짜면 되는 시대는 끝났다는 인식이 한국 개발자·비개발자 사이에서 공유되기 시작.

1~3년 — 시리즈 II가 다룬 직업의 변화. AI Product Manager·Forward Deployed Engineer·Applied AI Engineer·Agent 운영자·Eval Engineer가 한국 채용 시장에서 본격 자리잡는 시점.

3~7년 — 시리즈 III가 다룬 조직의 변화. 한국 대기업 중 일부가 Schneider 수준의 ITM을 가동하고, EPOCH 기반 평가표가 정착하고, Cornell 인과 카드가 한국 평가 문화에서 재현되는 시점.

세 권이 시간 단위가 다른 변화를 같은 방향에서 그렸습니다. 오늘의 내면 변화가 1~3년의 직업 변화로, 그리고 3~7년의 조직 변화로 자란다는 곡선.

시리즈가 남긴 한 줄

본서 요약본의 한 줄이 결국 시리즈 세 권의 한 줄입니다.

코드 너머의 시대를 사는 사람의 자리에서, 코드 너머의 직업이 자라고, 코드 너머의 조직이 자란다.

내면이 바뀌면 외형이 바뀌고, 외형이 바뀌면 환경이 바뀌는 순환. 한 차원만 자라서는 안 되고, 세 차원이 동시에 자라야 시리즈의 풍경이 완성됩니다.

각 차원의 시그니처 자산이 한 줄로 정리됩니다.

차원 시그니처 한 줄
내면 기술이 아무리 바뀌어도, 결국 남는 것은 사람이다.
외형 어떤 자리에서 살아남을지는 현직에서의 가장 짧은 점프가 결정한다.
환경 AX는 기술 도입이 아니라 일과 조직의 재설계다.

세 줄을 한 자리에 놓으면, 코드 너머의 시리즈가 그린 한 풍경이 완성됩니다.

다음 부 안내

다음 부는 시리즈 전체 핵심 인용 모음입니다. 세 권의 본문에서 가장 자주 반복된 핵심 인용과 시그니처 데이터를 한 자리에 모았습니다. 시리즈를 한 번에 보고 싶은 독자를 위한 빠른 참조용 부록. # 부록. 시리즈 핵심 인용 모음

세 권의 본문에서 가장 결정적인 인용·데이터를 한 자리에 모았습니다.

시리즈 I — 시대

핵심 메시지

“AI가 당신을 대체하지 않습니다. AI를 사용하는 사람이 대체합니다.”

결정적 데이터

5C 프레임 (Microsoft)

Curiosity · Critical Thinking · Creativity · Communication · Character. AI 시대 인간 고유 역량의 다섯 축.

시리즈 II — 직업들

핵심 메시지

“5년 걸리던 AI 작업이 API 문서와 한가한 오후 한 번이면 가능해졌습니다.” — Shawn Wang (Swyx)

“Data Scientists answer questions. ML Engineers build systems. AI Engineers ship products.” — Drew Breunig

시차 데이터

결정적 수치

본론 5개 직업

직업 한국 도착 단계
AI Product Manager 도구화 단계
Forward Deployed Engineer 재편 중 (SI 빅3)
Applied AI Engineer 성숙 (한국에서 가장 활발)
Agent 운영자 / AgentOps 운영팀 형태
Eval Engineer 가장 늦음

시리즈 III — 조직

본문 용어 정리

핵심 메시지

“AX는 기술 도입이 아니라 일과 조직의 재설계다.”

“여러분은 미션을 보고 왔습니다. 누가 다트를 던졌다는 이유만으로 우리가 지금의 열 배를 줄 일은 없습니다.” — Dario Amodei (Anthropic CEO)

“AI 시대 관리자의 가치는 얼마나 많이 아는가가 아니라 무엇을 질문하는가에서 결정됩니다.” — 한국경제

“커리어 사다리의 가장 아래 단이 부러지고 있습니다.” — Aneesh Raman (LinkedIn)

빅4의 일치된 결론

결정적 학술

한국 시장

시리즈 전체의 균형 자료

세 권이 일관되게 박은 반박·균형 자료가 한 자리에 있습니다.

권 균형 자료
I CNN — “일자리 소멸은 크게 과장” / Stanford — 신입 20% 감소
II Anthropic Index — 신입 -14% 진입 / Acemoglu 2024 — TFP 0.66%
III Vaccaro 2024 — 시너지 부재 / Fuller·Raman 2024 — 3.6% 실행 / Vallas·Schor 2020 — 플랫폼의 그림자

세 권 모두 과장된 낙관과 과장된 비관 사이에 자리잡은 매뉴얼입니다.

원작 세 권 — 어디서 읽나

권 라이브 페이지 EPUB 다운로드
I. 코드 너머의 시대 https://ksangki.github.io/beyond-code-era/ 코드-너머의-시대-v1.0.0.epub ⬇
II. 코드 너머의 직업들 https://ksangki.github.io/beyond-code-jobs/ 코드-너머의-직업들-v1.1.1.epub ⬇
III. 코드 너머의 조직 https://ksangki.github.io/beyond-code-org/ 코드-너머의-조직-v1.2.0.epub ⬇
요약본 (본서) https://ksangki.github.io/beyond-code-summary/ 코드-너머의-시리즈-v1.1.0.epub ⬇

요약본 한 줄로 시리즈를 만나신 다음, 더 자세히 읽고 싶은 권을 직접 펼치시기 바랍니다. # 에필로그. 다음으로

세 권을 한 권에 압축한 70쪽이 끝났습니다.

이 요약본의 한 줄을 마지막에 한 번 더 짚어 두겠습니다.

코드 너머의 시대를 사는 사람의 자리에서, 코드 너머의 직업이 자라고, 코드 너머의 조직이 자란다.

이 한 줄을 기억해 두는 것만으로도 시리즈를 읽은 셈입니다. 다만 기억과 행동 사이에는 거리가 있습니다. 그 거리를 좁히는 데 세 권의 본문이 필요합니다.

어느 권부터 읽으면 좋은가

요약본을 통과한 분께 어느 권을 먼저 펼치면 좋은지를 짧게 안내합니다.

세 권을 순서대로 읽으시는 것을 권하지만, 자기 현재 자리에서 가장 가까운 권 한 권만 읽어도 충분합니다.

시리즈가 끝나지 않은 자리

세 권이 완성된 답은 아닙니다. 2판 보강으로 남겨둔 자리가 시리즈 곳곳에 있습니다.

이 자리들이 채워지는 1~2년의 시점에 시리즈가 2판으로 자라기를 기대합니다. 그때 이 요약본도 한 번 더 갱신될 것입니다.

감사의 말

이 시리즈가 가능했던 것은 글로벌 학자와 산업 실무자들이 공개한 자료 덕분입니다. McKinsey·BCG·Microsoft·Deloitte의 빅4 리포트, MIT Sloan·HBS·Cornell·Stanford의 학술, Schneider Electric·Unilever·IBM의 케이스 스터디, 한국 People Analytics 리더들과 영주.dev·DEVOCEAN의 한국 자료. 이 자료들이 무료로 공개되어 있지 않았다면 시리즈가 없었을 것입니다.

시리즈에는 공개 자료와 외부 관찰만 들어갔지만, 한국에서 일하는 한 직장인의 시선이 책 전체의 톤을 결정했습니다. 한국 회사 안에서 일하는 수많은 HR 리더·기술 리더·개발자·PM이 비슷한 풍경을 다른 자리에서 보고 있을 것입니다. 이 시리즈가 그 풍경의 공유된 언어가 되기를 기대합니다.

마지막 한 문장

본 요약본의 마지막 한 문장입니다.

사람의 자리는 새로 만들어집니다. 그 자리에서, 당신을 기다리고 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

— 김상기, 2026년 5월