서론
AI 는 개인적으로 사용할 때 매우 편리합니다.
검색도 빠르고, 코드 작성의 초안도 나오고, 문장도 정리됩니다.
혼자 업무를 진행할 때는 정말 도움이 되는 상황이 많이 생겼습니다.
하지만 이것을 그대로 업무에 도입하면 이야기가 갑자기 복잡해집니다.
왜냐하면 업무는 개인의 생산성만으로 끝나지 않기 때문입니다.
이번에는 개인에게 편리한 AI 가 조직이나 현장의 문맥에 들어선 순간이 어려워지는 이유를 정리해 봅니다.
이번 글에서 다루고 싶은 내용
- 개인 이용과 업무 이용의 차이점
- 조직에서 AI 활용이 어려운 포인트
- 책임, 재현성, 인수인계 문제
- 현장에서 최소로 필요한 관점
업무에서 AI 를 사용하는 어려움
개인 최적화와 조직 최적화는 다르다
개인적으로 AI 를 사용하면 어느 정도는 본인의 책임으로 마무리할 수 있습니다.
방법이 개인의 특성에 따라 다를지라도 본인 안에서 돌아가면 성립하는 상황은 있습니다.
하지만 업무에서는 그렇지 않습니다.
- 다른 사람이 리뷰를 수행함
- 다른 사람이 유지보수함
- 다른 사람이 인수인계를 수행함
- 고객이나 상사에게 설명함
- 장애 발생 시 상황을 추적함
즉, 본인이만 아는 상태로는 부족합니다.
이것이 개인 이용과 업무 이용의 큰 차이점이라고 생각합니다.
책임 소재가 발생한다
AI 가 생성한 코드를 채택한다고 가정해 보면,
"왜 이 구현을 선택했는가"
"다른 대안과 비교했을 때 무엇을 우선시했는가"
"어디까지 영향을 미치는가"
를 설명할 수 없다면 업무에서는 성립하기 어렵습니다.
개인 개발이라면 "동작하면 OK"로 끝나는 경우도 있습니다.
하지만 업무에서는 동작만으로는 부족합니다.
특히 설계 리뷰나 장애 대응의 상황에서는 설명 가능성이 매우 중요합니다.
재현성이 약해지면 나중에 곤란하다
AI 활용에서 놓치기 쉬운 것이 재현성입니다.
동일한 지시를 해도 항상 완전히 동일한 답변을 반환하지는 않습니다.
또한 구두나 채팅으로 임의적으로 조정하면 "왜 이 형태가 된 것인가"가 기록에 남기 어려울 수 있습니다.
이것이 무엇을 초래하는지 보면,
- 판단의 과정이 추적되지 않음
- 왜 이 구현을 선택했는지 알 수 없음
- 동일한 문제 다시 마주했을 때 재사용 불가
와 같은 상황을 초래합니다.
AI 를 사용하는 것 자체보다 AI 를 사용한 결과를 어떻게 기록할 것인가가 더 중요할지도 모릅니다.
인수인계가 어려울 수 있다
AI 활용이 잘하는 사람은 본인の中では 빠르게 처리할 수 있습니다.
하지만 그것이 팀에게 좋은 상태라고 하는 것은 별 문제입니다.
본인은
- AI 에 무엇을 요청했는지
- 어디를 믿고 어디를 의심했는지
- 무엇을 근거로 채택했는지
을 머릿속으로 처리합니다.
하지만 그것이 외부에서 보이지 않으면 다른 사람에게는 인수인계가 어렵습니다.
즉, AI 를 사용함으로써 개인 의존도가 줄어들지는 않을 뿐만 아니라, 오히려 AI 를 잘 다루는 사람에게 개인 의존도가 높아질 가능성도 있습니다.
AI 활용 자체보다 "운영 설계"가 요구된다
이까지 생각해보면 업무에서 정말 중요한 것은 AI 의 성능 그 자체보다,
AI 를 사용해도 팀에서 돌아가는 운영이 가능한가
라고 생각합니다.
예를 들어,
- AI 에 무엇을 맡기게 할 것인가
- 어떤粒度로 기록을 남길 것인가
- 어디까지 설명 가능한 상태인지 요구할 것인가
- 생성물을 어떻게 리뷰할 것인가
이런 부분을 설계하지 않고 도입하면 편리함과 대가로 관리 불가능해지기 쉽습니다.
최소로 필요한 것들
현재 시점에서 업무 활용에 최소로 필요하다고 생각되는 것은 다음과 같습니다.
- AI 활용의 목적을 명확히 함
- 변경 이유나 전제 조건을 남김
- 설계 판단은 사람이 확정함
- 리뷰 관점을 통일함
- 개인 기술로 끝나지 않고 팀에서 공유 가능한 형태로 만듦
거창한 이야기는 아닙니다.
하지만 이런 지루한 준비가 없으면 AI 활용이 오래가지는 않을 것이라고 생각합니다.
맺음말
AI 는 개인에게는 매우 강력합니다.
하지만 업무에서 어려워지는 것은 편리함이 부족해서가 아닙니다.
편리한 것을 조직에서 다룰 수 있는 형태로 만드는 어려움이 있기 때문입니다.
개인적으로는 빠릅니다.
하지만 조직에서는 설명이 필요합니다.
개인적으로는 감각으로 사용할 수 있습니다.
하지만 조직에서는 재현성과 공유가 필요합니다.
이 격차를 메우는 것이 앞으로의 현장에서는 상당히 중요해지리라 생각합니다.
귀하들의 현장에서는 AI 활용의 규칙이나 기록 남기는 방식이 결정되었나요?
아니면 아직 개인의 노력에 맡겨져 있나요?