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Zenn헤드라인2026. 06. 15. 05:38

그 결정, 얼마면 되돌릴 수 있습니까 ― AI로 '다시 할 수 있는 실험'을 늘리는 의사결정 설계

요약

AI를 활용해 '되돌릴 수 있는 결정(양방향 문)'의 비용을 낮추고, 시도 횟수를 늘려 의사결정의 질을 높이는 전략을 제안합니다. 되돌릴 수 없는 결정(일방통행 문)에는 인간의 집중력을 배분하여 리스크를 관리해야 합니다.

핵심 포인트

  • AI는 '다시 할 수 있는 결정'의 비용을 획기적으로 낮춤
  • 양방향 문(가역적 결정)은 고민보다 실행 횟수로 승부할 것
  • 일방통행 문(비가역적 결정)에는 인간의 신중함과 집중력을 투입
  • 철수 비용과 기회비용을 고려한 의사결정 설계 필요

TL;DR

  • AI가 정말로 저렴하게 만든 것은 작업 시간 그 자체보다 '다시 할 수 있는 결정(되돌릴 수 있는 결정)'을 시도하는 비용이라고 생각합니다.
  • 따라서 살아남기 위한 판단 기준은 심플합니다. '수습이 가능한가'를 기준으로 결정을 두 종류로 나누는 것입니다. 되돌릴 수 있는 결정은 고민하지 말고 횟수로 승부하고, 되돌릴 수 없는 결정에만 인간의 시간을 집중합니다.
  • 이 기사에서는 가역성(Reversibility)을 구분하는 체크리스트, 결정을 기록하고 재검토하는 '결정 저널(Decision Journal)', 철수 조건과 함께 작게 시도하는 구현, 그리고 AI에게 전달할 프롬프트를 구체적으로 제시합니다.
  • 주의점도 명확히 적겠습니다. AI로 가볍게 시도할 수 있다고 해서, 운영 환경 삭제·공개·결제와 같은 '되돌릴 수 없는 조작'까지 막무가내로 하면 사고가 납니다. 그 부분은 멈출 수 있는 설계가 필요합니다.

AI가 저렴하게 만든 것은 「다시 할 수 있는 결정」의 비용

솔직히 지난 1년 정도 사이 '일단 시도해 보는 것'의 비용이 엄청나게 낮아졌죠. 코드 초안, 문장 초안, 기획 비교안, 설계 선택지. 예전 같으면 반나절 걸려 1안을 만들었을 것을, 지금은 AI에게 부탁하면 몇 분 만에 3안이 나옵니다.

그런데 여기서 많은 사람이 빠지는 함정이 있다고 생각합니다. 시도하는 비용이 저렴해진 결과, 오히려 '결정하지 못하게 되는' 것입니다. 선택지를 무한히 뽑아낼 수 있으니까 언제까지나 비교만 계속하게 됩니다. 혹은 그 반대로, 모든 것이 가볍게 느껴져서 본래 신중해야 할 결정까지 기세로 저질러 버리기도 합니다.

제가 중요하다고 생각하는 점은, AI가 저렴하게 만든 것은 '모든 결정'이 아니라는 사실입니다. 저렴해진 것은 나중에 되돌릴 수 있는 결정뿐입니다. 시도해 보고, 안 되면 버리고, 다시 할 수 있는 것. 이 '다시 할 수 있는' 타입의 결정은 이제 고민의 대상이 아니라, 횟수를 채워야 하는 대상으로 변했습니다.

반대로 말하면, 되돌릴 수 없는 결정의 비용은 눈곱만큼도 낮아지지 않았습니다. 보내버린 메시지, 공개해 버린 게시물, 삭제해 버린 운영 데이터, 가족과 보낼 수 있었을 시간. 이것들은 AI를 아무리 사용해도 되돌릴 수 없습니다. 그렇기에 바로 이 부분에 인간의 집중력을 되찾아오는 것이 이 시대의 승리 공식이라고 느낍니다.

일방통행 문과 양방향 문

이 '되돌릴 수 있음/없음'을 저는 두 종류의 문으로 이미지화하고 있습니다. 모티브는 잘 알려진 개념입니다만, AI 시대에는 더욱 효과적이라고 생각합니다.

하나는 '양방향 문 (two-way door)'입니다. 들어가 보고 아니라고 생각되면 바로 뒤로 돌아올 수 있는 문입니다. 새로운 툴을 시도하기, 문장의 톤을 바꿔보기, 코드 구현 방법을 한 가지 작성해 보기. 실패해도 돌아와서 다시 하면 그만입니다. 아프지 않습니다.

또 하나는 '일방통행 문 (one-way door)'입니다. 한 번 통과하면 더 이상 원래 장소로 돌아올 수 없는 문입니다. 운영 데이터 삭제, 공개 버튼, 퇴직이나 계약, 사람에게 상처를 주는 말. 되돌릴 수 없거나, 되돌리는 데 막대한 비용이 듭니다.

여기서 용어 하나를 풀어서 설명하겠습니다. '철수 비용 (Sunk Cost/Exit Cost)'이란 그 결정을 그만두고 원래대로 되돌리는 데 드는 수고나 돈을 말합니다. 양방향 문은 철수 비용이 작고, 일방통행 문은 철수 비용이 큽니다(또는 무한대). 또 다른 용어로 '기회비용 (Opportunity Cost)'이라는 말도 있는데, 이는 '그것을 선택했기 때문에 할 수 없게 된 다른 일'의 가치입니다. 고민하는 시간 그 자체에도 이 기회비용이 발생하고 있습니다. 따라서 되돌릴 수 있는 결정을 계속 고민하는 것은 이중으로 손해인 셈입니다.

판단 기준: 그 결정, 얼마면 되돌릴 수 있습니까?

그럼 실제로 어떻게 구분할까요? 저는 결정을 앞두었을 때 머릿속으로 이 세 가지만 자문합니다.

  • 이것을 되돌리는 데 시간과 돈이 얼마나 드는가?
  • 잃는 것 중에 '두 번 다시 돌아오지 않는 것'이 있는가?
  • 반나절 이내·저비용으로 되돌릴 수 있다면, 그것은 양방향 문이다.

이를 그대로 코드로 구현하면 다음과 같습니다. TypeScript(타입이 있는 JavaScript라고 생각하시면 됩니다)로 작성해 보겠습니다.

type DoorType = "two-way" | "one-way";
interface DecisionInput {
  rollbackHours: number; // 되돌리는 데 걸리는 시간. 되돌릴 수 없다면 Infinity
  ...
}

하고 있는 일은 단순합니다. '되돌릴 수 없는 것을 잃는가', '되돌리는 데 반나절 이상 걸리는가'를 보고 문의 종류를 반환할 뿐입니다. 점수를 세밀하게 계산하는 것보다, 우선 이 두 가지 라벨을 붙이는 것이 현장에서는 만 배 더 빠릅니다.

여기서 판정을 AI에게 도와달라고 할 프롬프트도 남겨둡니다. 혼자 있으면 '이건 되돌릴 수 없을 것 같아'라며 과도하게 겁을 먹거나, 반대로 너무 낙관할 수 있기 때문에, AI에게 한 번 던져보면 시야가 넓어져 편리합니다.

다음 결정에 대해, 되돌릴 수 있는지 평가해 주세요.
결정: <여기에 결정을 작성하세요>
출력:
...

AI로 「다시 할 수 있는 실험」을 늘리는 구현

양방향 문(two-way door)이라는 것을 알았다면, 이제 AI가 나설 차례입니다. 여기서부터가 AI 시대에 유효한 구체적인 구현입니다.

먼저 「결정 저널 (Decision Journal)」. 되돌릴 수 있는 결정은 횟수로 승부해야 한다고 말씀드렸지만, 횟수를 늘리다 보면 「내가 무엇을, 어떤 전제로 결정했는지」를 잊게 됩니다. 그래서 결정을 한 줄로 기록하고, 재검토하는 날과 철수 조건(stop condition)까지 함께 남겨둡니다. 이것만으로도 나중에 자신을 관측할 수 있게 됩니다.

스키마 (Schema, 데이터의 형태를 정하는 규칙)는 이런 느낌입니다. zod라는 라이브러리를 사용하여 「형태가 다른 데이터를 걸러내도록」 하고 있습니다.

import { z } from "zod";
const Decision = z.object({
  title: z.string(), // 무엇을 결정했는가
...

포인트는 assumption (전제)과 stopCondition (철수 조건)을 필수 항목으로 지정한 부분입니다. 「왠지 좋아 보이니까」라는 이유로 결정한 실험은, 결과가 좋지 않을 때 멈춰야 할 타이밍을 알 수 없습니다. 미리 「어떻게 되면 그만둘 것인가」를 써두는 것이 양방향 문을 안전하게 양산하는 요령입니다.

철수 조건을 결정하는 것도 AI의 도움을 받을 수 있습니다.

이제부터 이 실험을 시작합니다: <실험 내용>
시작하기 전에 「어떻게 되면 그만둘지 / 원래대로 되돌릴지」를 결정해 두고 싶습니다.
- 실패의 징후를 3가지, 나중에 측정할 수 있는 형태로 들어주세요
...

다음으로, 그 철수 조건을 실제로 작동하게 하는 「실험 러너 (Experiment Runner)」. 시도해 보고 결과가 좋지 않으면 자동으로 되돌리는 흐름을 코드로 작성해 두면, 심리적으로 엄청나게 편해집니다. 되돌릴 수 있다는 것을 알고 있기에 망설임 없이 시도할 수 있습니다.

interface Experiment<T> {
  run: () => Promise<T>; // 시도하기
  shouldStop: (result: T) => boolean; // 결과를 보고 철수해야 하는지 판정
...

마지막으로, 기록한 결정을 「제대로 재검토하는」 메커니즘. 인간은 기록만 해두면 절대 다시 보지 않으므로, 재검토 기한이 된 결정을 매일 아침 살며시 알려주는 작은 스크립트를 배치합니다.

#!/usr/bin/env bash
# 재검토 기한(reviewBy)이 오늘까지인 결정을 목록으로 만듦
today=$(date +%F)
...

이것을 매일 아침 7시에 실행하여 자신에게 알림을 보내기만 하면 됩니다.

# crontab에 한 줄 추가 (매일 아침 7시에 실행하여 알림으로 보냄)
0 7 * * * /path/review-decisions.sh | your-notifier

너무 큰 결정이 「일방통행」처럼 보일 때

큰 결정일수록 일방통행처럼 느껴져 발이 떨어지지 않습니다. 그럴 때는 「최소한의 가역적인 한 걸음」으로 분해하는 프롬프트가 효과적입니다.

이 큰 결정을 한꺼번에 다 하지 않고 끝낼 수 있도록 분해해 주세요: <결정>
조건:
- 첫 번째 단계는 「반나절 이내 · 저비용으로 되돌릴 수 있는」 사이즈로 할 것
...

이직 그 자체는 일방통행일지라도, 「부업으로 주말에만 시도해 보기」는 양방향입니다. 이사는 일방통행일지라도, 「그 동네에서 하룻밤 숙박해 보기」는 양방향입니다. 일방통행 문 앞에는 대개 양방향 문이 숨겨져 있습니다.

불가역적인 결정이야말로 인간의 시간을 되찾아준다

지금까지 「되돌릴 수 있는 결정은 AI로 횟수를 늘리자」는 이야기를 해왔지만, 정말 하고 싶은 말은 그 반대편입니다. 되돌릴 수 있는 결정을 효율화하는 이유는, 되돌릴 수 없는 결정에 시간을 할애하기 위해서입니다.

생각해 보면 인생에서 정말 중요한 것들은 대개 일방통행 문 너머에 있습니다. 아이의 오늘의 표정, 쌓아온 신뢰, 자신의 건강, 누군가에게 건넨 말. 이것들은 AI를 아무리 사용해도 다시 할 수 없습니다. 그렇기에 여기에는 「효율」이 아니라 「정성」을 쏟고 싶습니다.

되돌릴 수 있는 결정에 소모되고 있으면, 되돌릴 수 없는 결정을 위한 집중력이 남지 않습니다. 어떤 폰트를 쓸지, 어떤 도구를 쓸지, 어떤 말투로 할지. 이런 양방향 문 앞에서 30분 동안 고민하는 것은 솔직히 말해 낭비입니다. 주사위를 던지든 AI를 쓰든 원하는 방식으로 결정하고, 얼른 다음으로 넘어가면 됩니다. 아낀 시간과 에너지를 되돌릴 수 없는 것들에 배치하는 것입니다.

결국 AI 시대의 의사결정이란 단순히 '속도를 높이는 기술'만은 아니라는 생각이 듭니다. 속도를 내도 되는 것과 의도적으로 속도를 늦춰야 하는 것을 스스로 구분하는 기술인 것이죠. 양방향 문(両開きのドア)은 빠르게, 일방통행 문(一方通行のドア)은 신중하게. 이 배분만 틀리지 않는다면, AI는 인생을 갉아먹는 도구가 아니라 소중한 것에 시간을 되돌려주는 도구가 될 것이라 믿습니다.

요약

  • AI가 저렴하게 만든 것은 '다시 할 수 있는 결정(양방향 문)'의 비용입니다. 되돌릴 수 없는 결정의 비용은 낮아지지 않았습니다.
  • 따라서 판단의 축은 '되돌릴 수 있는가' 하나면 충분합니다. 되돌릴 수 있는 결정은 고민 없이 횟수로 시도하고, 되돌릴 수 없는 결정에야말로 시간을 집중해야 합니다.
  • 되돌릴 수 있는 결정을 양산할 때는 전제 조건과 철수 조건(撤退条件)을 반드시 기록하십시오. 의사결정 저널(Decision Journal)과 철수 조건이 포함된 실험 러너(Experiment Runner)가 효과적입니다.
  • 일방통행식 조작(실제 데이터 삭제, 공개, 결제, 불가역적인 전송)은 AI에게 가볍게 맡기지 마십시오. 중단할 수 있는 설계와 프리모텀(Pre-mortem)을 세트로 구성해야 합니다.
  • 오늘의 한 걸음은 이것만으로 충분합니다. 다음에 고민 중인 결정을 하나 골라, '양방향'인지 '일방통행'인지 라벨을 붙여보세요. 그것만으로도 고민할 대상과 시도할 대상이 단번에 정리됩니다.

내일의 내가 "아, 미리 해두길 잘했다"라고 생각하게 되는 날은, 대개 양방향 문을 빠르게 시도했던 날입니다. 가볍게 시도하고, 안 되면 되돌리면 됩니다. 그 정도의 가벼움으로 나아가 봅시다.

참고 링크

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