2월 16일 OpenClaw 개발자 Peter Steinberger가 OpenAI 합류를 발표했다. 개인 개발자 한 명의 방향이 GitHub 스타 18만 개와 Meta·OpenAI의 영입 경쟁을 만들었다. 우리 팀에 AI에 맡길 일과 내가 남길 일을 적은 목록이 있는지부터 확인하면 된다.
일하는 방식 이야기를 꺼내면 돌아오는 질문은 늘 비슷하다. 프롬프트는 어떻게 짜는지, 어떤 툴을 골라야 하는지. 2026년 2월 16일 원문에서 우리는 이 둘을 두 번째 질문으로 뒀다. 첫 번째 질문은 내가 무엇을 하려는지를 아는가다.
같은 날 이 순서를 증명하는 뉴스가 나왔다. 오스트리아 개발자 한 명이 만든 오픈소스 에이전트 OpenClaw를 두고 Meta와 OpenAI가 나란히 영입 제안을 냈고, 그는 OpenAI로 갔다. 수천 명이 붙은 대기업 제품이 이렇게 된 것이 아니다. 출발점은 대기업의 제품 기획이 아니라 "진짜로 일을 해주는 AI 비서를 만들겠다"는 개인의 방향 한 줄이었다.
OpenClaw는 방향 하나로 시작한 프로젝트가 Meta와 OpenAI를 경쟁시킨 사례다
OpenClaw는 Peter Steinberger가 공개한 오픈소스 개인 비서 에이전트다. 메신저에서 말을 걸면 에이전트가 사용자 컴퓨터로 들어가 파일을 만들고 스크립트를 돌리고 외부 서비스를 호출한다. 첫 일주일에 방문자가 200만 명이었고, GitHub 스타는 18만 개에 이르렀다.
| 항목 | 원문이 밝힌 내용 |
|---|---|
| 만든 사람 | 오스트리아 개인 개발자 Peter Steinberger |
| 동작 채널 | WhatsApp, Telegram, Slack, Discord |
| 수행 작업 | 이메일 관리, 항공편 체크인, 웹 브라우징, 파일 관리, 스크립트 실행 |
| 확산 수치 | GitHub 스타 18만 개, 일주일 방문자 200만 명 |
| 2월 16일 발표 | 개발자 OpenAI 합류, OpenClaw는 재단으로 이관해 오픈소스 유지 |
2월 16일 발표의 내용은 두 갈래다. OpenAI CEO Sam Altman이 밝힌 것은 Steinberger가 OpenAI에서 차세대 개인 에이전트 개발을 맡는다는 것, OpenClaw는 재단 아래 오픈소스로 남는다는 것이다. Steinberger 본인의 블로그의 설명도 같다. 에이전트를 모든 사람에게 가져가는 일을 하러 가며, OpenClaw는 재단으로 옮겨 열린 채 독립적으로 둔다는 것이다. Meta와 OpenAI 양쪽에서 제안을 받았고, 회사를 키우는 쪽보다 오픈소스 비전을 넓힐 수 있는 쪽을 골랐다고 그는 적었다.
중국 사용자들은 DeepSeek 계열 로컬 모델을 붙여 돌리고, Baidu는 자사 앱에 OpenClaw를 넣겠다고 밝혔다. 같은 시기 중국 공업정보화부는 설정을 잘못하면 개인 데이터가 새는 구조라며 보안 경고를 냈다. 컴퓨터 전체를 다루는 권한이 이 에이전트의 쓸모이자 위험이다.
에이전트가 반복 업무를 가져가면 남는 5%를 100%로 대해야 한다
첫 번째는 질문을 거는 순서다. 실무자 대부분은 "AI가 뭘 못 하지?"부터 찾는다. 우리는 순서를 뒤집는다. "AI가 뭘 대신해줄 수 있지?"를 먼저 적고, 적힌 것은 전부 넘긴다. 넘기고 남은 5%가 이제 내 업무의 100%다. 그 몫이 0.1%로 줄어도 같다. 비율이 아니라 남은 일을 얼마나 진지하게 붙드는가가 기준이다. OpenClaw류 에이전트는 사용자가 잠든 사이에도 메일함을 정리하고 일정을 맞추고 자료를 모은다. 반복 업무를 부지런히 처리하는 능력은 이 구조에서 더는 차별점이 못 된다.
두 번째는 시간이 남은 다음의 선택이다. 에이전트 덕에 효율이 올랐다는 것은 휴식 허가가 아니라, 손대지 못하던 일을 시작할 여유가 생겼다는 뜻이다. 이 지점에서 생기는 조급함은 출처가 둘이다. 하나는 "AI로 이게 되네"라는 흥분이고, OpenClaw를 처음 봤을 때 우리도 그랬다. 다른 하나는 옆 사람이 AI로 만든 결과물을 보며 드는 비교다. 흥분 쪽은 몸을 챙기며 하루에 한 가지씩, 비교 쪽은 하루 1%만큼 아주 작게 시작한다. 첫걸음은 두 개면 된다. AI와 대화하며 머릿속을 정리하는 것, 그리고 AI에게 "앞으로 널 어떻게 써야 할까"를 직접 묻는 것.
툴 숙련은 6개월이면 따라잡히고 방향은 따라잡히지 않는다
세 번째가 앞의 둘을 묶는다. 우리는 AI를 다루는 스킬의 유효 기간을 6개월로 본다. 그 뒤에는 누구나 비슷한 수준에 온다. 반면 이 일을 왜 하는지와 어디로 가려는지를 아는 사람은 반년 뒤에도 남는 것이 있고, 그것이 커리어를 단단하게 만든다. 방향 없는 도구 사용은 시간 소모로 끝나고, 방향이 정해진 사람이 같은 도구를 잡으면 속도가 붙는다.
OpenClaw 사례는 개발자의 코딩 실력만으로 설명되지 않는다. 사람들이 실제로 원하는 것이 무엇인지 알아본 감각이 프로젝트의 방향을 정했다. 문제를 정의하는 능력, 사람을 읽는 눈, 판단력, 경험처럼 커리어에서 축적한 것에서 나오고, 이 영역은 AI가 대체하기 가장 어렵다. 방향을 잡는 힘은 그 위에 선다.
OpenAI CEO는 앞으로의 세상을 극도로 멀티 에이전트적(multi-agent)이라고 표현했다. 재단으로 옮긴 OpenClaw가 OpenAI의 자원을 받는 것은 여러 에이전트가 사람을 위해 나눠 일하는 구조가 앞당겨진다는 신호다. 그 세상에서 사람에게 남는 결정은 무엇을 맡기고 무엇을 남길지다. 보안 위험을 이유로 쓰지 않는 것은 이 결정의 회피다. 위험을 알고 쓰는 것까지가 방향을 잡는 힘에 포함된다.
가져갈 것
- 이번 주 업무 목록에서 "AI가 못 하는 일"이 아니라 "AI가 대신할 수 있는 일"에 먼저 표시했는가
- 표시하고 남은 일 가운데 내 전부를 걸 5%가 무엇인지 한 줄로 적혀 있는가
- 에이전트로 시간이 남았을 때 시작할 "못 하던 일" 한 가지가 정해져 있는가
- AI에게 "앞으로 널 어떻게 써야 할까"를 직접 물어본 대화 기록이 있는가
- 컴퓨터·메신저 전체에 접근하는 에이전트를 켜기 전에 데이터 노출 설정을 확인했는가
안 되는 경우
- 원문은 GitHub 스타 18만 개와 방문자 200만 명의 집계 시점과 출처를 밝히지 않는다. 2026년 2월 16일 기준 수치다.
- "6개월이면 따라잡는다"는 우리의 판단이며, 근거 데이터를 제시한 것은 아니다.
- 컴퓨터 전체 접근과 외부 서비스 연동을 보안 정책상 막는 조직에서는 "AI에 맡길 일"의 범위가 개인 사용자보다 좁다.
- 5%를 100%로 대하라는 논리는 개인의 일하는 방식에 관한 것이며, 원문은 직무별 대체 비율이나 조직 단위 성과 수치를 제시하지 않는다.
이번 주에 바꿀 것은 하나다. 업무 목록을 "AI가 못 하는 일" 기준이 아니라 "AI가 대신할 일" 기준으로 다시 쓰고, 남은 일 가운데 내가 전부를 걸 항목을 한 줄로 적는다. 툴 사용법은 반년이면 평준화된다. 평준화되지 않는 것은 그 한 줄이다. 사업영역 →