AI와 함께 일하는 7단계

대화가 아니라, 일이 되게 만들기

AI 챗봇과 대화하는 것과, AI로 일이 되게 만드는 것은 다릅니다

예전 같으면 애널리스트 두 명이 며칠을 붙어야 했을 자료 조사를 Fable 5가 한 시간 만에 끝냈습니다. HTML로 읽기 좋은 보고서 형태까지 만들었습니다. 저는 그 결과를 지시하고 판단하기만 하면 됐습니다.

그러면서 깨달았습니다. 대화는 답을 얻는 데서 끝나지만, 일은 반복 가능한 절차로 굴러가야 합니다. 좋은 결과가 한 번 나오는 것과, 같은 품질이 매번 다시 나오는 것은 다른 문제입니다.

결과물이 아니라 절차를 남깁니다

결과물만 만들면 다음에 같은 일을 또 처음부터 해야 합니다. 하지만 만드는 방법을 스킬로 남기면 그 방법이 반복 가능해집니다. 사람이 매번 붙어 조율하지 않아도, 같은 흐름이 다시 돌아갑니다.

제가 화이트칼라 산출물을 만들 때 쓰는 다섯 스킬은 각각 한 가지 일을 맡습니다. 형식을 잡고, 팀을 짜고, 리뷰하고, 윤문하고, 판단을 돕습니다. 이 다섯을 순서대로 엮으면 하나의 일하는 방식이 됩니다.

무게추가 옮겨가고 있습니다

스킬 몇 개를 이었을 뿐인데 목표부터 검증까지 하나의 흐름으로 이어집니다. 여기까지가 일하는 방식입니다. 그런데 이 방식에 익숙해질수록 질문 하나가 따라옵니다.

화이트칼라의 실행이 이렇게 쉬워지면, 일을 잘한다는 건 어떤 의미일까요. 무게추가 세 방향으로 옮겨가고 있습니다.

AI가 완성도 높은 초안을 만드는 지금, 남는 자리는 전부 판단의 자리가 됩니다. 무엇이 중요한 문제인지 정의하고, 나온 결과의 품질을 가려내고, 애매함을 뚫고 끝까지 가는 일. 이건 아직 사람의 몫입니다.

그래서 7번이 핵심입니다

7번은 마지막에 붙는 형식적인 단계가 아니라 가장 중요한 핵심입니다. 사람 손이 가던 일을 AI가 덜어 주니, 오히려 더 중요한 것에 시간을 쓸 수 있게 됐습니다. 앞의 여섯 단계는 이 판단을 위한 준비입니다.

혹시 지금 일에 치여 있다면, 잠깐 이렇게 물어봐도 좋겠습니다.

이 7단계로 만든 산출물

아래 두 자료 모두 위 일곱 단계를 그대로 돌려 완성했습니다. 자료 조사, 설계, 작성, 검증까지 같은 흐름입니다.