나의 일의 병목을 찾는 AI 스터디

AI, AI, AI. 어딜가나 AI 글이죠. 국제적인 행사부터 개인적인 인터뷰까지 모든 곳에서 AI에 대해 이야기하고, 질문하고 답하고. 솔직히 피곤합니다. 누가 제게 "개발자니까 많이 쓰시죠?" 라고 물어보지만 많이 쓰는지 스스로 잘 모르겠습니다. 이것저것 테스트해보긴 합니다. "뭐가 나왔다더라"는 소식이 들려오면 확인은 합니다. 그런데 지난 1년간 유료로 구독하고 있는 것은 Cursor 하나 뿐입니다.

AI가 그렇게 많은데 하나만 구독하고 있다니. 심지어 이것도 작년에 1년 구독을 해놓고 사용하고 있어서 1년이 지난 지금은 어떻게 할지 고민중입니다. 지난 1년간 워낙 엎치락뒤치락했기 때문이죠.

구독을 잘 안하게 된 이유는 결과물에 대한 의심도 있구요. '내가 이게 어떻게 돌아가는지 몰라도 될까?'라는 생각이 마구 떠오릅니다. "되네, 그냥 넘기지 뭐." 하다 보면 이해와 인지에 대한 빚이 생깁니다. 실제로 뇌에 인지 부채(Cognitive Debt)가 쌓인다는 연구 결과가 있습니다. AI에 대한 의존이 인지에 대한 비용을 초래할 수 있다는 것입니다. AI가 단기적으론 유용한 것을 알겠으나 장기적으론 내가 이해할 시간에 대한 빚이 쌓이기에 이를 피하고 싶습니다.

두번째로, 제 생각에는 토큰은 계속해서 비싸질 것이라 생각합니다. AI의 성능은 좋아지는데 물질적 풍요를 정말 만들고 있는지, 질병을 치료하는 혁신을 만들어 내고 있는지, 에너지 효율을 극대화해주려는 건지, 잘 모르겠습니다. 제가 잘 못찾은 것일 수도 있죠. 지금도 이만한 성능을 위해 전기를 이만큼이나 사용하는데, 더 우리들의 일거리를 앗아가기 위해 전기를 더 많이 사용하고, 그 대가는 토큰* 값으로써 나눠낼 것이라고 생각합니다. 낙관주의자가 아니라서 이런 생각을 더 많이하는 건 어쩔 수 없나봅니다. (토큰: 인공지능이 텍스트를 읽고 쓰며 처리하는 데이터의 최소 단위(글자 조각)을 뜻합니다. 많은 양을 제공받을 수록 그 사용량만큼 우리는 결제하며, 구독형에서는 사용총량이 정해져있습니다)

세번째로, 생각보다 토큰을 제가 안씁니다. 쓰는 방법도 배경, 목적, 원하는 결과물, 보고서를 한 번에 요청합니다. 결과물은 검토하고 수정합니다. 검토를 하는 과정이 꼭 있습니다. 보통 AI에게 뭔가를 맡길 때는 아래 항목을 설명합니다.

• 이 일을 맡기는 배경(이유)
• 결과물로 무엇을 목표, 목적을 갖는지
• 원하는 결과물의 형태(코드, 웹사이트, 앱, 게임, 문서 파일 등)
• 레퍼런스
• 우려사항, 참고사항
• 가끔 스킬이 필요할때 스킬을 찾아서 설치 후, 사용함. 매번 이런 식으로 대화하고나니 오류가 적다보니 직접 찾아서 설명하는 편입니다. "이런 게임 똑같이 만들어줘"를 하면 토큰이 말 그대로 '녹습니다'. 만족할 수준의 "똑같이"의 지점이 다릅니다. 결과물을 받고나면 '뭐가 똑같다는거지?' 싶어집니다. 저는 이게 싫어서 이런 방법을 사용하는데 토큰을 다 소진하는 일이 많지 않습니다. 소진하는 날이 많으면 구독을 하겠습니다만, 아직 잘 모르겠습니다. 제가 아직 고도의 업무를 더 맡기지 않아서 일 수 있습니다.

동네에서 AI 강의 문의가 오다

이러한 제가 사무실에서 일을 하고 있는데 문을 열고 AI 강의에 대한 요청을 해주셨습니다. '무언가 만들고 싶은데 아예 써보질 못해서 조금이라도 알고 싶다'고 하셨습니다. 로컬엔 이런 분들이 많습니다. 생각보다 50대, 60대의 중장년에서 많이 요청이 있습니다(이 글도 그런 분들을 대상으로 맞추어져 작성하고 있습니다). 앞서 얘기했던 내용을 미루어 볼때 제가 강의를 해도 좋을까요? 저는 SNS 피드 완성, 상세페이지 자동화, 뉴스레터 자동화, 유튜브 영상 자동생산 등 어떤 생산과정을 무한히 자동으로 처리하기 위해 AI를 사용하고 있지 않은데 말이죠. 이런 문의를 받으면 꼭 내가 좋은 강의를 할 수 있는지를 먼저 생각하게 됩니다. 겸손한 건 아니구요. '정말로?', '제가요?', '왜 저이죠?' 하는 의문입니다.

강의 말고 스터디 하기

저는 그래서 이번에 스터디를 제안했습니다. 강의 자료를 만들지 않을 거구요. 저도 여타 많이 생산되는 릴스들에서 나오는 AI 영상들, 게임들, 웹 앱들을 전부 맡겨보는 과정을 가져보기로 했어요. "같이 잘 써보기"를 위한 AI 스터디가 시작되었습니다. 그렇게 셋이 모였습니다.

저희가 매주 모인 곳은 팜잇다원 1호점입니다. 공주시에 위치한 F&B 사업자 창업지원센터입니다. "우리 인제 뭐함?"의 상태입니다. 우선 "우리 일의 병목을 찾자!"가 목표가 되었습니다.

일의 병목이란 무엇일까

병목은 병 안에서 물질이 흐를텐데 병의 목부분의 좁아지는 부분때문에 흐름이 달라져 더 효율적으로 흐를 수 있었던 물질이 이 목 때문에 효율이 떨어지는 현상을 말합니다. 어떤 분은 견적, 보고서 제작, 데이터에서 집계하는 것 등이 문제였습니다. '그럼 이 보고서를 쉽게 만들 방법을 찾아볼까?'라는 생각이 자연스레 나왔습니다. 저도 스튜디오를 운영할 때, 모든 클라이언트, 프로젝트, 작업(TODO)를 스프레드시트를 사용하는데 이걸 별도 캘린더를 사용하고 있다보니 App script로 캘린더에 자동으로 일정이 동기화도되도록 했습니다.

스터디는 벌써 4회째 이어지고 있습니다. 병목을 찾고, 개선해보고, 시도해본 것을 공유하는 동네의 AI 스터디가 시작된 것입니다. 순항하는 이 스터디 소식을 더 전해보도록 할게요.

계속.