AI 기술이 정말 빠르게 변하고 있습니다. 매주 새로운 모델이 나오고, 매달 새로운 툴이 등장합니다. 이 속도를 따라잡으며 경쟁력을 유지하는 것이 점점 어려워지고 있습니다.
왜 이렇게 어려울까요? 구체적으로 세 가지 이유가 있습니다.
첫째, AI 기술 자체가 정말 빠르게 변합니다. 3개월 전의 베스트 프랙티스가 지금은 구식이 되어버립니다.
둘째, 내가 하던 일을 AI에게 온전히 넘길 수 있는 딱 맞는 툴이 없습니다. 실제 내 업무는 웹서비스도 쓰고, 사내 프로그램도 써야 하고, 자동화하기 어려운 사이트들도 활용해야 하는데, AI 툴들은 일부 소프트웨어들과만 연동할 수 있어 한 번에 자동화하기는 어렵습니다.
셋째, 우리는 내가 하던 일의 범주에서만 AI 활용을 찾으려는 인식의 한계가 있습니다. AI가 할 수 있는 것이 상상력에 의해 제한되고, 내가 하던 일을 AI가 대체하는 것에만 집중하게 됩니다.
지피터스에서 찾은 해답
저는 지피터스를 운영하면서, 우리 팀이 AI를 잘 쓸 방법을 계속 고민해왔습니다. 그리고 AI를 잘 활용하기 위한 세 가지 선결 조건에 다다랐습니다.
1. 빠르게 변화하는 만큼 시간을 내야 합니다
20시간의 법칙이라는 것이 있습니다. 새로운 기술을 배울 때 20시간은 필요하다는 것인데, AI는 매주 20시간이 필요한 것 같습니다.
단순히 프롬프트를 배우는 것에 그치지 않습니다. 새로운 AI 툴들을 도입하는 실험, 툴들을 활용하기 위한 셋업, 이런 시간이 계속 들어갑니다. 계속 새로운 툴이 나오고, 새로운 AI 모델이 나오기 때문입니다.
40시간의 업무를 하고 20시간을 더 내는 것은 여전히 어려운 일입니다. 하지만, 누군가는 그런 시간을 내서 앞서가고 있습니다. 예를 들어, 어떤 마케터는 주말마다 3-4시간씩 새로운 AI 이미지 생성 툴을 테스트하며, 월요일에는 팀원들이 일주일 걸릴 캠페인 비주얼을 2시간 만에 완성합니다.
결국 어려운 상황에서 더 시간을 내고 싶은 만큼 열정이 생긴 사람들, 시간을 내서 할 수 밖에 없는 처지에 처한 사람들이 앞서가게됩니다.
2. AI를 더 잘 쓸 수 있는 방향으로 업무 방식을 바꿔야 합니다
핵심 키워드는 병렬화입니다.
여기서 병렬화는 1차선 고속 도로를 4차선으로 확장하는 병렬화
한 명의 인턴이 있을 때와 100명이 있을 때의 매니징 방법이 다릅니다. AI는 내가 원하고 비용을 지불하면 수백 개 AI 인턴이 있는 것처럼 쓸 수 있습니다.
수백 개 병렬 처리할 수 있도록 일의 성격을 바꾸는 접근 방식이 필요합니다.
일이라는 것도 결국은 어떤 성과를 이루기 위해서 당면한 “문제”를 해결하는 “하나의 안”입니다. 오랜 시간동안 이 방법이 효과적이라고 알려진 방법이겠죠. 하지만 효과적이지 않지만, 병렬화해서 일 처리를 해 버릴 수 있는 “다른 안”이 있을 수 있습니다. 그걸 찾아야 합니다. 그걸 찾아서 병렬화해야 합니다.
예를 들어봅시다. 프로덕트 팀의 개발 속도를 올리는 것에만 집중하는 대신, 고객 인터뷰를 자동으로 할 수 있는 AI 툴을 도입하는 것입니다. 만들지 말아야 할 것을 안 만들어서 생산성을 높이는 거죠. 실제로 어떤 스타트업은 AI 챗봇으로 200명의 잠재 고객과 동시에 인터뷰를 진행해서, 3개월 걸릴 기능 개발 계획을 2주 만에 검증하고 폐기했습니다.
3. 내가 할 거라 생각하지 못했던 것을 발견하려는 노력이 필요합니다
AI는 모든 분야의 준 전문가급 지능을 제공하고 있습니다.
내가 하는 분야에 한정해서 쓸 필요가 없습니다. 그러나 우리에게는 내 업무에만 집중하는 관성이 존재합니다.
지피터스 교육에 가장 만족한 분들은 원래 계획한 분야에서 AI 활용법을 발견한 사람들이 아니었습니다. 내 업무의 주변 분야의 업무에서 활용법을 발견하신 분들은 내가 통합해서 처리할 수 있는 일의 범주가 넓어지고 여러 사람이 나눠서 일을 할 때보다 그 결과물의 퀄리티가 높아집니다.
그래서 다른 분야 사람들이 어떻게 AI를 도입하는지 관찰이 필요합니다. 그 사람들과 어떤 것이 가능한지, 불가능한지 대화해야 합니다. 디자이너인 당신이 AI로 간단한 데이터 분석을 하거나, 개발자인 당신이 AI로 브랜딩 전략을 세울 수 있습니다.
실제로 어떻게 실행할 것인가 – 3단계 실행 계획
이론은 알겠는데, 실제로는 어떻게 해야 할까요? 세 가지 실행 방법을 제안합니다.
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1. 실무 시간을 줄이고 AI 활용 시간을 늘립니다
실무 시간을 줄여서라도 AI 활용 시간을 늘려야 합니다.
후임이나 주니어 중에서 시간을 주지 않아도 AI 활용을 더 하려는 팀원이 있다면, 그 사람의 실무 시간도 줄여줘야 합니다. 그러면 더 많은 시간을 AI 활용에 쏟을 수 있고, 먼저 바뀌는 사람 덕분에 다른 사람도 영감을 얻습니다.
실무자라서 내가 내 맘대로 시간을 못늘인다면 몰래라도 하세요.
결국, 장기적으로는 줄어든 시간 대비 AI 활용으로 얻는 결과가 더 커집니다.
예를 들어 업무 시간을 1/4을 줄였다고 생각해봅시다. 그 결과로 AI 활용을 해서 생산성이 50% 늘어나면 됩니다. 개인도 만족하고 조직도 만족할 수 있습니다. 그리고, 무엇보다 50% 이상 늘어날 수 있습니다.
2. 병렬화 정도를 측정하세요
AI 활용을 하는 데 있어서 단순 AI 툴 사용이 아닌, 업무를 어떻게 병렬화 할 것인지 고민해야 합니다.
하지만 그렇게 요청한다고해서 쉽게 되지 않습니다. 해본적이 없는 일이니까요.
병렬화가 얼마나 잘 되고 있는지 측정하는 방법을 정하고 측정하세요. 측정하면 관리할 수 있게 되고 개선할 수 있습니다.
정말 단순하게 토큰 사용량 측정만해도 유의미한 결과로 이어진다는 Shopify의 사례도 있습니다. 그 외에 “AI 사용해서 동시에 몇 개를 생성해서 업무에 쓰는지”, “내 모니터 창에 평균적으로 몇개의 AI 에이전트가 동시에 진행되고 있는지 ” 도 좋은 지표로 쓰일 수 있을 것 같아요.
3. 사례를 공유하고 실습 하세요
성격이 다른 직무의 사람들이 AI 활용을 위해 수십 시간 쏟은 후 결론을 낸 그 과정을 함께 나누는 시간이 필요합니다. 서로 영감을 얻고 힌트를 얻기 위함입니다.
하지만 듣기만 해서는 와닿지 않습니다. 가장 간단한 형태의 실습을 함께 진행할 수 있는 시간을 낼 수 있다면, 피상적으로 듣는 것을 넘어서 체험을 할 수 있습니다. 체험은 인식의 변화를 끌어내고, 수동적인 사람들을 능동적인 사람으로 변화시킬 수 있습니다.
지피터스 AI 스터디는 이런 효과를 최대화하기 위해 약 20개 기수를 통해 발전해 온 형태입니다. 개인은 여기 참여하거나, 조직은 여기를 분석해 봐야 합니다.
이것은 생존을 위한 것입니다
AI를 잘 활용하는 것은 선택이 아닙니다.
안타깝게도 AI를 잘 활용할 수 없다면, 경제 활동에서 배제될 위험이 있습니다. 왜냐하면, 잘 활용하는 사람의 생산성이 너무 높아져서, 못 활용하는 사람의 생산성을 무의미하게 보이게 할 수 있을 것 같아요.
