AI 시대, 일하는 방식의 변화
빠르게 언러닝 하기
매일 새로운 AI 기술이 쏟아져 나옵니다. 새로운 기술을 습득하는 것만큼이나, 해오던 방식대로의 관성을 내려놓아야 합니다. 이번 글은 언러닝, 즉 익숙함을 내려놓는 연습에 관한 글입니다. 실행 이전에 묻습니다. 내 방식이 지금도 최선일까요?
예전엔 문제를 보면 경험을 통한 답을 즉시 꺼냈습니다. 지금은 어떤가요? 매일 새로운 AI 솔루션이 각국에서 쏟아져 나옵니다. 같은 문제라도 이미 더 나은 해결책이 세상 어딘가에 존재할 가능성이 무척 커졌습니다. 그래서 첫 질문이 바뀝니다. 관성대로 실행이 아닌, 더 나은 방법을 찾아보는 태도로.
워크 플로가 바뀌고 있습니다.비용이 아니라 관성 의심하기
초기 시안, 간이 사용자 테스트, 간단 리서치, 프로토타입 제작까지. 과거엔 돈과 시간 비용이 많이 들었습니다. 지금은 초안 생성과 변형, 데이터 요약, 빠른 대안 비교 까지도 몇 분 단위로 가능해졌습니다. 이 변화의 핵심은 단순히 싸졌다가 아닙니다. 실행의 난이도가 획기적으로 쉬워졌다입니다.
챗 지피티로 PRD 작성 후 러버블로 옮기기위는 실제로 작동하는 포모도로 타이머를 만들기 위해 지피티로 PRD를 작성하고 러버블로 옮기는 화면입니다. 아래 링크의 실제 작동하는 포모도로 타이머 프로토타입이 완성됐습니다. 여러분은 PRD 작성부터 완성까지 몇 분 정도 걸렸을 거라 예상하시나요?
https://focusflow-dark-glow.lovable.app/
약 4분 정도입니다.
아래는 과거 제작에 참여한 포커스키퍼라는 포모도로 앱입니다. 이 앱의 안드로이드 버전을 만들 때 MVP까지 수개월이 걸렸던 기억이 납니다. 러버블로 4분 만에 만든 프로토타입과 기능적 차이가 크지 않은데도 말이죠. 이제 우리는 특정 문제를 마주했을 때 익숙한 방식이 아닌 더 나은 해결 방법이 있는지 먼저 찾아볼 이유가 커졌습니다.
수개월이 걸렸던 안드로이드 버전 MVP아직은 완전 대체가 아니지만
AI는 아직 실무를 완벽히 대체하지는 못합니다. 대신 생산성 곡선을 위로 급격히 당기는 역할을 합니다. 더 빠르게 더 많이 시도할 수 있는 것은 분명 좋은 가치입니다. 러버블은 시안 제작 비용을 줄이고, 미드저니는 이미지 구매 비용을 줄입니다. 퍼플렉시티는 초기 리서치 비용을 줄이고, 커서는 코딩 비용을 줄입니다.
하지만 이러한 최신 기술 또한 언러닝의 대상입니다. 어제의 나를 잠시 내려놓고 지금 이 문제에 맞는 방식을 새로 찾아보는 습관.
언러닝은 실력의 부정이 아닌 판단의 최신화입니다. 속도를 자랑하기보다 방향을 점검하는 시간을 자랑하는 팀과 개인. AI 시대 이후에도 오래갈 태도가 아닐까라는 생각을 해봅니다.
'AI 시대, 일하는 방식의 변화' (끝)
