코딩 3년 쉬고 돌아오니, 세상이 바뀌어 있었다 — 바이버스 신재인 대표 인터뷰
“코딩 3년 쉬고 돌아오니까 세상이 바뀌어 있더라고요.” AI FREAKS가 공개한 인터뷰에서 바이버스 신재인 대표는 토스 개발자에서 패션 브랜드 창업가로, 다시 ‘브랜드를 위한 AI’를 만드는 창업가로 이어진 과정을 설명합니다.
아래 글은 17분 14초 분량의 영상과 Korean ASR, 주요 키프레임을 함께 대조해 문답형 매거진으로 재구성했습니다. 직접 인용은 짧은 핵심 표현으로 제한하고, 나머지는 영상의 발언 순서를 따라 의미가 바뀌지 않게 정리했습니다.
Q. IT 개발자에서 패션 브랜드 창업가로 향한 이유는 무엇이었습니까?
[00:21] 신재인 대표는 약 7년 동안 IT 업계에서 일했으며, 커머스와 금융을 모두 경험했다고 소개합니다. 이후 직접 사업을 해보기 위해 회사를 나와 약 1년 동안 패션 브랜드를 운영했습니다.
온라인 플랫폼이나 금융처럼 무형의 상품을 다루던 때와 달리, 옷을 파는 일에는 재고, 수요 예측, 마케팅, 채용 문제가 동시에 얽혀 있었습니다. 어떤 상품이 왜 팔리는지, 어떻게 알려야 하는지, 좋은 동료를 어떻게 구해야 하는지까지 모두 한 사업자가 풀어야 했습니다. 영상에서 그는 이 현장을 “아예 다른 세상”이라고 회상합니다.
이 경험은 바이버스가 브랜드의 마케팅만이 아니라 재고와 운영, 인력과 데이터까지 함께 보게 된 출발점이 됐습니다.
Q. 코딩으로 돌아온 뒤 무엇이 달라져 있었습니까?
[01:44] 패션 브랜드를 접은 뒤 다시 잘할 수 있는 일을 찾으며 코딩 외주를 시작했습니다. 코딩을 놓았던 2~3년 사이, 개발 방식은 사람이 모든 코드를 직접 작성하는 구조에서 AI가 실무를 수행하는 구조로 급격히 바뀌어 있었습니다.
신 대표는 이 변화에서 큰 사업 기회를 봤습니다. 개발자가 체감한 AI의 생산성 혁신을 브랜드와 리테일 현장에도 전달할 수 있다면 의미가 있겠다고 판단했습니다. 주변의 브랜드 운영자들은 AI를 쓰고 싶어 했지만, 어디에 어떻게 적용해야 하는지 모르겠다는 어려움을 반복해서 말하고 있었습니다.
“브랜드를 위한 AI”
패션 브랜드 운영에서 발견한 문제와 다시 코딩하며 만난 AI의 가능성이 이 한 문장 안에서 연결됩니다.
Q. ‘바이버스’라는 이름에는 어떤 뜻이 담겨 있습니까?
[02:46] 이름의 출발점은 ‘바이브 코딩’입니다. 사람이 코드를 한 줄씩 직접 입력하는 대신, 원하는 방향과 느낌을 설명하고 AI가 실무를 수행하는 방식입니다.
신 대표는 이런 변화가 개발을 넘어 ‘바이브 워커’, ‘바이브 마케터’처럼 일하는 문화 전체로 확장되고 있다고 설명합니다. 바이버스는 고객사의 구성원 모두가 AI를 통해 더 효율적으로 일하는 사람이 되도록 지원한다는 의미를 이름에 담았습니다.
Q. 기업의 AI 도입은 왜 실무에서 자주 멈춥니까?
[03:29] 인터뷰의 중심 질문은 ‘기업의 AI 도입이 어느 지점에서 실패하는가’입니다. 범용 AI는 질문에 답할 수 있지만, 해당 기업의 맥락과 브랜드 운영 실무를 충분히 알지 못합니다. 이 간극 때문에 도입은 시작돼도 실무 효용으로 이어지지 않는다고 진단합니다.
전사적 AI 도입을 완성하려면 회사 구성원이 함께 사용하는 기억 체계, 브랜드 운영을 이해하는 에이전트, 업무에 필요한 데이터가 연결돼야 합니다. 신 대표가 강조한 표현은 “회사가 공유하는 기억 시스템”입니다.
바이버스의 마에스트로는 범용 대화 기능에 인플루언서 검색, 상품 이미지 제작, 경쟁사·시장 조사 같은 브랜드 운영 모듈을 연결합니다. 사용자가 각 도구를 따로 찾아 실행하는 대신, AI와 대화하면 필요한 에이전트가 업무 흐름에 맞춰 작동하도록 설계한 구조입니다.
도입 경로도 한 가지가 아닙니다. 대표나 임원이 팀 전체의 AI 활용 문화를 만들기 위해 시작하기도 하고, 현업 담당자가 기존 도구보다 나은 결과를 확인한 뒤 조직 도입을 제안하기도 합니다.
Q. 브랜드 업무에 특화된 AI는 무엇이 다릅니까?
[05:52] 신 대표는 하나의 키링을 기획하고 판매하는 과정을 예로 듭니다. 디자인을 정한 뒤에도 최소 생산 수량과 선투자 비용, 남은 재고, 바뀌는 트렌드, 후속 상품, 품목별 마케팅 계획을 계속 관리해야 합니다. 상품이 늘어날수록 문제는 단순 합산이 아니라 여러 방향으로 겹쳐집니다.
큰 조직에서는 마케팅, 재고, 상품 운영이 직무별로 나뉠 수 있지만, 많은 브랜드에서는 MD나 브랜드 매니저 한 사람이 이 모든 맥락을 종합합니다. 문제 사이를 이어주는 유일한 연결점이 시스템이나 데이터가 아니라 사람에게 남아 있는 셈입니다.
바이버스는 바로 이 지점을 해결 대상으로 봅니다. AI가 마케팅 질문만 따로, 재고 질문만 따로 답하는 것이 아니라 브랜드 운영 전체의 상호작용을 이해해야 실무형 브랜드 AI가 될 수 있다는 관점입니다.
신 대표는 카페24와 Shopify가 쇼핑몰 구축과 운영의 공통 구조를 제공해 산업의 업무 표준을 만든 것처럼, 리테일·커머스의 AX에도 포괄적인 표준이 필요하다고 설명합니다.
Q. 마에스트로는 실제로 어떤 업무를 수행합니까?
[09:59] 바이버스 팀도 마케팅, 데이터 분석, 다음 액션 결정, 아이디어 구체화에 마에스트로를 사용합니다. 인터뷰에서 소개한 대표 업무는 다음 세 가지입니다.
- 인플루언서 워크플로: 국내외 TikTok·Instagram 크리에이터 검색부터 협업 이후 게시물 성과 추적까지 연결합니다.
- 상품 이미지 제작: 일반 사용자가 복잡한 프롬프트를 다듬지 않아도 상품 이미지 제작에 특화된 흐름으로 고해상도 에셋을 만듭니다.
- 보고서와 대시보드: 광고, 매출, 플랫폼 데이터를 엮어 성과 보고 자료나 실시간 대시보드를 구성합니다.
고객 사례로는 3주 동안 준비하던 분기 전략 보고서 수준의 결과물을 마에스트로에서 빠르게 얻은 팀, 그리고 새 시즌의 이미지 에셋을 촬영 없이 대량 제작한 뷰티·패션 브랜드가 소개됩니다. 이는 영상에서 제시된 사례이며, 이 글에서는 별도의 성과 수치나 고객명을 추가하지 않았습니다.
Q. AI 시대에 조직과 직무는 어떻게 바뀝니까?
[13:46] 바이버스의 직군은 비즈니스 오너와 프로덕트 매니저 두 가지로 나뉩니다. 비즈니스 오너는 바이버스를 시장에 알리고 브랜드의 성장을 돕습니다. 프로덕트 매니저는 필요한 AI 제품을 기획하고 직접 빌딩합니다.
일반적인 조직이라면 마케팅, 세일즈, 컨설팅, 고객 성공, 기획, 디자인, 프론트엔드와 백엔드 개발로 세분될 업무를 두 직군이 넓게 다룹니다. 특정 도구를 능숙하게 다루는 능력보다 여러 업무의 품질을 판단하고, AI를 이끌어 결과를 만드는 “디렉터의 능력”이 필수 요건이 된다는 설명입니다.
AI로 ‘1인 유니콘’을 만드는 일도 가능해질 수 있지만, 팀의 가치가 사라지는 것은 아니라고 봅니다. 한 사람이 과거 한 팀의 생산성을 낼 수 있다면, 같은 수의 사람이 모인 팀은 더 큰 목표를 이룰 수 있다는 관점입니다.
Q. 바이버스가 만들고 싶은 미래는 무엇입니까?
[16:04] 인터뷰는 K-브랜드, K-뷰티, K-패션, K-pop, K-culture의 현재 영향력을 일시적인 유행으로 끝내지 않으려면 산업의 지속 가능한 업무 기반이 필요하다는 문제의식으로 마무리됩니다.
한국의 브랜드 현장에서 탄생한 브랜드 AI가 세계의 업무 표준이 되고, 그 기반 위에서 브랜드 산업 자체가 더 오래 성장하는 것. 신재인 대표가 영상 끝에서 제시한 바이버스의 방향입니다.
원문: AI FREAKS | 에이아이프릭스, “코딩 3년 쉬고 돌아오니까 세상이 바뀌어 있더라고요” | 바이버스 신재인
영상 길이: 17분 14초
본문 구성 근거: YouTube 원본 영상, Korean ASR, 02:50·03:29·03:33·05:56·10:03 추출 프레임