요즘 사람들이 AI를 업무에 쓰는 걸 가까이서 본다. 옆에서 관찰하고, 직접 물어보고, 무엇보다 내가 아는 것들을 많이 알려주고 있다. 그리고 실제로 사용하는 것을 눈 앞에서 본다.
그러다 보면 잘 쓰는 사람이 분명히 보인다. 특징을 꼽으라면 여러 개가 나온다. 호기심, 끈기, 도구에 빨리 익숙해지는 감각 도전하는 자세 등등 다 맞는 말이다.
근데 특히 AI를 업무에 잘 활용하는 분들의 능력들 중 코어라고 생각하는 게 따로 있다. 처음엔 나도 프롬프트 비법 같은 줄 알았다. 진짜 공통점은 도구 바깥, 사람의 멘탈 모델이었다.
1. 확장 능력 : 상상력이 뛰어나다.
AI는 상상하는 만큼 쓰게 된다. 검색창이라고 생각하는 사람은 검색창처럼 쓴다. 10단계짜리 일을 대신 굴릴 수 있는 동료라고 생각하는 사람은 그렇게 쓴다. A부터의 일을 Z까지 끝내는 모습을 그려낼 수 있는 사람은 정확히는 거기까지 상상을 하는 사람은 문제를 크게 풀어낸다.
여기서 중요한 게 있다. 대부분은 AI가 못 해서 안 쓰는 게 아니다. 그렇게 쓸 수 있다는 걸 상상 못 해서 안 쓴다. 생각보다 AI는 모든걸 할 수 있다. 그리고 그 크기, 규격 어쩌면 꿈은 사용하는 사람에게 달려있었다.
디자이너 친구 중에 AI를 잘 쓰는 친구는 더 이상 피그마를 쓰지 않는다.
본인의 워크플로우에 맞춰서 새로운 툴을 만들어냈다. 그리고 그 친구가 생각하는 퀄리티의 아웃풋이 실제로 만들어졌다. 그 친구는 AI에게 주는 일의 범위를 크게 잡았고 그걸 구축하기 위한 방법을 고민했다. 단순히 지금하는 많은 일들 중 하나의 문제를 해결하는 것이 아니라 어쩌면 일의 재 정의를 했다라고 생각이 든다. 그건 그 친구의 상상력이 만들어낸 결과이다. 그리고 일을 그만큼의 크기로 확장해서 만들어냈다.
이 이야기를 보고 단순히 크게 상상하고 문제를 한번에 풀 수 있는 멋진 생각을 해내면 되는 것인가? 라는 생각을 할 수 있다. 근데 확장만큼 중요한건 그 다음이다.
2. 구조화 : 작동하게 설계한다.
상상한 걸 AI가 제일 잘 굴러가는 형태로 짜서 넘긴다. 여기서부터 진짜 일로 만드는 것에 키가 달려있다.
구조화는 이런 거다. 내가 어떤 일을 할 때 의식적으로 하는 생각과 행동, 그리고 무의식적으로 하는 생각과 행동을 전부 꺼내서 나열하고 정리하는 것. 이게 제일 중요하다.
문제는 무의식 쪽이다. 잘하는 사람일수록 많은 단계를 자동으로 건너뛴다. 자기한텐 너무 당연해서, 자기가 그걸 하고 있다는 것조차 모른다. 그래서 내가 이 일을 어떻게 하더라를 끝까지 분해해서 의식 위로 끌어올리는 게 구조화의 핵심이고, 제일 어려운 지점이다.
3. 개념을 정의 + 맥락을 연결
나는 이게 셋 중에 제일 어렵다.
핵심은 이거다. AI는 맥락이 비워져있다고 생각하면 할루시네이션을 만들어낼 수 있다. 다음 말을 채워서 예측해야하기 때문이다. 단어에 대한 정의가 서로 맞지 않으면 제일 그럴듯한 뜻으로 자기가 채운다. 논리가 점프하는 자리를 두면, 제일 그럴듯한 연결점을 자기가 만든다.
그러니까 설명을 안 한다는 건 AI가 가만히 있는 게 아니다. 내가 해내는 일이 아니라 진짜 AI가 해버리는 일이 되는 것이다.
(그래서 잘 쓰는 사람은 결과물도 잘 거른다. 입력에서 빈칸을 안 남기고, 출력에서 AI가 잘못 채운 걸 잡아서 문제를 다시 만들지 않는다.)
일하는 사람들은 특히 연차가 높은 사람일수록 단계를 무의식적으로 건너뛴다. 내 머릿속에 있는걸 알지만 당연하다고 건너뛰는 것은 구조화에서 말하는 부분과 다르다. 나에게 당연한것들을 말하는데 생략하는 습관이 있다. AI에게 일을 잘 시키는 사람들은 이걸 잘한다. 잘 짚어주고 친절하게 다 알려준다.
셋을 늘어놓고 보니 공통점이 보인다.
AI는 점점 거울 같다. 내 상상의 크기, 일에 대한 나의 정의, 정리를 해준다. AI로 업무를 대체하는 과정은 내가 지금 말한 모든것들이 가시화되어 내가 일하는걸 눈으로 보는 결과물이라고 생각한다.
그래서 "AI를 잘 쓴다"는 건 도구를 잘 다룬다는 말이 아닌 것 같다. 내 머릿속이 내가 일하는 방식에 대해 얼마나 정리돼 있느냐에 더 가까운 것 같다.