AI로 만든 도구, 나만 사용하고 있다——「개별 최적화의 벽」과 변환 작업

「AI를 사용하면 무엇이든 만들 수 있는 시대」라고 합니다. 하지만, 직접 만든 도구나 템플릿을 팀에 공유했더니 아무도 사용하지 않았다——그런 경험은 없으신가요?

만든 본인에게는 편리하지만, 타인에게 전달하는 순간 사용되지 않게 된다.

이것은 「AI의 한계」가 아닙니다. 개별 최적화(Individual Optimization)라는, AI의 강점이 만들어내는 벽에 관한 이야기입니다.

AI는 한 사람의

• 생활 습관·사고의 습관
• 업무 방식·화면을 보는 방식
• 입력 습관·자주 사용하는 포맷

이러한 것들에 극도로 세밀하게 최적화된 것을 만들 수 있습니다. 이 정밀함이야말로 AI의 최대 강점입니다.

하지만 이 강점에는 이면의 약점이 있습니다.

만들어진 것이 특정 한 사람의 사정에 너무 강하게 의존하게 된다는 점입니다.

결과적으로 다른 사람에게는 「전제가 애초에 맞지 않는」 경우가 많아집니다. 동일한 사양에 딱 들어맞는 사람을 찾지 못하는 한, 그 제작물은 한 사람의 단계에서 멈추고 맙니다.

【개별 최적화】
한 사람의 세세한 사정
├── 습관 A
...

진정한 문제는 「AI로 만들 수 있느냐 없느냐」가 아닙니다.

그 제작물을 타인도 사용할 수 있는 형태로 변환할 수 있느냐 하는 것입니다.

이 변환 작업을 담당하는 것이 「범용화 (Generalization)」입니다.

개별 최적화 제품을 프로덕트(Product)로 바꾸기 위해서는 다음과 같은 7단계가 필요합니다.

#	작업	포인트
1	개인의 특수한 사정을 깎아내기	「나만의 전제」를 의식하여 제거하기
2	공통 과제만 남기기	여러 사람이 가진 고민만을 핵심으로 삼기
3	가변 부분과 고정 부분 나누기	설정 변경으로 대응할 수 있는 부분을 명확히 하기
4	망설이지 않는 UI·조작으로 만들기	사용하는 사람이 달라도 직관적으로 움직일 수 있는지 확인
5	예외 처리·에러 대응 정비하기	예상치 못한 사용에 대한 내성을 갖게 하기
6	사양을 타인이 이해할 수 있게 하기	만든 본인 이외의 사람이 읽어도 알 수 있는 문서(Document)를 작성
7	「나만의 도구」에서 「타인이 사용할 수 있는 프로덕트」로 선언하기	스스로 릴리스(Release) 의식을 갖기

이 7단계는 소프트웨어 개발에서의 「개인 스크립트 → OSS 공개」의 흐름과 본질적으로 같습니다.

관점	개별 최적화 상태	범용화된 상태
전제의 일치	특정 한 사람뿐	공통 과제를 가진 다수
...

AI 시대에 「가치를 만들 수 있는 사람」과 「가치를 전달할 수 있는 사람」의 차이는 이 범용화 기술에서 나타납니다.

여기서 관점을 바꾸면, AI는 범용화 작업의 일부도 담당할 수 있습니다.

작업	AI의 기여도	이유
특수 사정 도출	◎	대화적으로 「왜 그렇게 설정했는가」를 끌어낼 수 있음
공통 과제의 추상화	○	여러 유스케이스(Use Case)를 비교·정리할 수 있음
문서 작성	◎	사양의 언어화·README 생성에 능숙함
UI 설계 제안	△	실제 이용자의 행동은 예측하기 어려움
예외 처리 망라	△	현장 고유의 에지 케이스(Edge Case)는 인간이 보완할 필요가 있음
릴리스 판단	✕	「누구에게 전달할 것인가」의 의사결정은 인간 고유의 영역

AI는 「만드는 것」과 「언어화하는 것」을 잘합니다. 하지만 「누구를 위해·어떻게 전달할 것인가」는 인간 측이 담당해야 합니다.

AI에 의한 제작물의 가치는 만들 수 있다는 것만으로 결정되지 않습니다.

중요한 것은 그 제작물을:

• 어디까지 **재사용 가능(Reusable)**하게 만들 것인가
• 타인도 이해할 수 있는 형태로 변환할 것인가 (다른 문맥에서도)
• 사용하기 쉬운 형태로 다듬을 것인가

AI는 「개인 전용의 시제품을 만드는 능력」에 매우 뛰어납니다. 하지만 그것을 「타인에게도 닿는 상품」으로 만들기 위해서는, 인간 측에 의한 추상화·설계·편집·표준화라는 별도의 힘이 필요합니다.

AI 시대에 가치를 갖는 것은,

만드는 힘 그 자체보다, 개별 최적화된 것을 범용화하는 힘입니다.

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