AI로 일을 대신하지 않고, 생각을 정리했다
올해 회사에서는 유독 “AI를 써야 한다”는 말을 많이 들었다.
안 쓰면 뒤처질 것 같고,
쓰면 또 이게 맞나 싶은 상태였다.
하지만 현실은 조금 다르게 흘렀다.
업무 특성상 보안 제약이 많은 데다,
유튜브에서 보던 것처럼
AI가 기술을 뽐내는 순간은 생각보다 자주 오지 않았다.
그래서 나는
AI를 일을 대신하는 도구로 쓰기보다는
생각을 정리하는 방식으로 활용했다.
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보고서를 대신 써달라고 하거나
결론을 내려달라고 요청하진 않았다.
그 대신 이런 질문을 자주 던졌다:
• 이 생각, 논리적으로 말이 되는가?
• 지금 상황에서 가능한 선택지는 무엇인가?
• 이 문장, 상대에게 너무 세게 들리진 않을까?
AI는 답을 내주기보다는
내 생각을 한 번 더 점검하게 만드는 역할이었다.
회의 전에 머릿속이 복잡할 때,
메일을 보내기 전에 톤이 걱정될 때,
방향을 정해야 하는데 확신이 없을 때.
AI는
‘결정’이 아니라 ‘정리’였다.
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업무 중 반복되는 작업이나
정기적으로 산출이 필요한 부분은
간단한 자동화 엑셀을 만들어 정리해보기도 했다.
예를 들면 이런 프롬프트를 썼다:
“이런 산술을 할 수 있는 자동화된 엑셀 시트를 만들어줘. 보안 이슈가 없는 수식과 구성으로.”
하지만 이 역시
AI가 무언가를 대신해 준다는 느낌보다는
내가 이미 알고 있던 업무 구조를
조금 더 명확하게 정리한 결과에 가까웠다.
오히려 이런 생각이 들었다.
AI를 쓰기 위해서는
업무에 대한 이해도가 더 필요하다.
업무를 충분히 이해하지 못하면
무엇을 물어봐야 할지도 모르고,
나온 결과를 검증할 기준도 생기지 않는다.
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AI가 주는 답이
명백히 틀렸다고 느낀 적은 많지 않았다.
다만 얕게 느껴질 때는 분명히 있었다.
그 차이는 대부분
AI의 성능이 아니라
내 질문의 밀도에서 나왔다.
• 상황을 얼마나 정확히 설명했는가
• 맥락을 얼마나 잘 정리해서 던졌는가
• 나온 답을 다시 다듬어 요청했는가
AI는 생각보다 정직한 도구였다.
깊이 있는 질문에는
그만큼의 깊이로 반응했다.
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주말엔 아이랑 클레이로 놀았다.
간단히 손바닥만 한 인형을 만들고,
AI를 활용해 그걸 동영상으로 변환했다.
예를 들어 이런 프롬프트를 썼다:
“Turn this into a video and make the lion roar.”
클레이로 직접 만든 작은 사자가
영상 속에서 살아 움직이며 으르렁거리는 걸 보니
아이도, 나도 웃음이 났다.
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오길비가 알려준 한 가지
데이비드 오길비는
“클라이언트의 제품을 직접 써봐라”라고 말했다. 나는 그 말을 믿는다.
AI든 자동화든
도구를 어떻게 쓰느냐는
그 도구를 머릿속에서만 아는 것과
실제로 내가 손으로 써보고 만들어본 경험의 차이를 만든다.
AI 역시 마찬가지였다.
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그래서 올해의 결론은 이거다
나는 AI 덕분에
일을 엄청 잘하게 된 건 아니다.
하지만 분명히
• 덜 헤매고
• 덜 흔들리고
• 덜 감정 소모를 하게 됐다.
AI는
능력을 증명해 주는 도구라기보다는
생각을 정리할 수 있는 여백을 만들어줬다.
그리고 그 여백을 어떻게 채우는지는
여전히 사람의 몫이다.
그리고 한 가지 더 분명해진 생각이 있다.
AI를 잘 쓰는 사람이 아니라,
일을 잘 아는 사람이 AI를 잘 쓰게 된다.
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여러분은 일과 삶의 경계에서 AI를 어떻게 쓰고 계신가요?