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Qiita헤드라인2026. 06. 02. 11:18

신입 엔지니어가 AI를 학습용 벽치기(Wall-hitting) 상대로 사용해 본 이야기

요약

신입 엔지니어가 AI를 단순한 정답 도구가 아닌, 자신의 이해를 심화하고 사고를 정리하는 '벽치기(Wall-hitting)' 상대로 활용하는 방법론을 다룹니다. 자신의 생각을 먼저 전달하고 AI에게 검증을 요청함으로써 학습의 깊이를 더하는 과정을 소개합니다.

핵심 포인트

  • AI를 정답 도구가 아닌 사고의 검증 도구로 활용
  • 자신의 이해를 먼저 설명한 뒤 AI에게 피드백 요청
  • 추상적인 개념을 구체적인 행동 지침으로 구체화
  • 학습한 내용을 실무 관점으로 치환하여 질문하기

최근 공부를 할 때 AI를 사용하는 기회가 늘어났습니다.

엔지니어로서 AI를 활용한다고 하면,

코드를 작성하거나 에러를 해결하는 이미지가 강할지도 모릅니다.

다만, 지금의 저는 아직 코드 공부에 AI를 본격적으로 사용한다기보다,

읽은 책의 이해를 높이거나 자신의 생각을 정리하기 위해 사용하고 있습니다.

이 기사에서는 AI를 "답을 얻어내는 도구"가 아니라,

"자신의 이해를 심화하기 위한 벽치기(Wall-hitting, 대화 상대)"로 사용하며 느낀 점을 쓰고자 합니다.

제가 AI를 사용하는 것은 주로 공부한 내용을 정리하고 싶을 때입니다.

예를 들어, 읽은 책의 내용을 이해하고 싶을 때나,

회사에서 요구되는 사고방식을 자신의 행동으로 옮기고 싶을 때 사용하고 있습니다.

다만 AI에게 단순히 "이것을 가르쳐줘"라고 묻는 것이 아니라,

자신의 이해를 먼저 전달한 뒤에,

인식이 어긋나지 않았는지 확인하도록 하고 있습니다.

최근에는 회사에서 목표를 세우는 과정에서,

"목적 사고 (Purpose-oriented thinking)"에 대해 생각할 기회가 있었습니다.

처음에는 목적 사고에 대해,

"작업을 수행하기 전에 무엇을 위해 하는지를 생각하는 것"

이라고 이해하고 있었습니다.

하지만 그것만으로는 조금 피상적이었고,

실제 업무 속에서 어떻게 행동으로 옮겨야 하는지까지는 정리하지 못하고 있었습니다.

그래서 AI에게는 다음과 같이 물었습니다.

"목적 사고에 대해 저는 『작업을 수행하기 전에 무엇을 위해 하는지를 생각하는 것』이라고 이해하고 있습니다.

다만, 그것만으로는 조금 피상적인 느낌이 듭니다.

신입 2년 차의 입장에서 생각했을 때, 목적 사고가 되어 있는 상태와 되어 있지 않은 상태에는

구체적으로 어떤 차이가 발생하는지 알려주세요."

또한, 다음과 같은 관점에서도 질문했습니다.

"목적 사고를 의식할 때,

단순히 『목적을 확인하는 것』만으로 끝나지 않으려면

어떤 관점을 가질 필요가 있습니까?"

"제가 업무를 진행할 때,

작업 내용 · 의뢰 배경 · 상대방이 판단하고 싶은 것 · 최종적인 골(Goal)을 정리할 필요가 있다고 생각합니다.

이 사고방식에서 부족한 관점이나, 더 깊게 파고들 수 있는 포인트가 있을까요?"

"목적 사고를 자료 작성이나 보고 업무 속에서 실천한다면,

어떤 확인 항목을 가지고 있으면 좋을까요?"

이렇게 질문함으로써,

목적 사고는 단순히 "목적을 생각하는 것"만이 아니라,

  • 무엇을 위해 하는가
  • 누구에게 어떤 영향을 주는가
  • 상대방에게 무엇을 판단받고 싶은가
  • 최종적으로 어떤 상태를 목표로 하는가
  • 그러기 위해서 지금 어떤 정보를 정리해야 하는가

까지 생각하는 것이라고 정리할 수 있었습니다.

예를 들어 자료를 만드는 경우에도,

단순히 자료를 완성하는 것이 목적이 아닙니다.

그 자료를 본 사람에게 무엇을 이해시키고 싶은지,

그 이후에 어떤 판단이나 행동으로 이어지게 하고 싶은지까지 생각해야 합니다.

AI에게 질문하며 생각함으로써,

"작업을 끝내는 것"뿐만 아니라,

"상대방이 판단하기 쉬운 상태를 만드는 것"이라는 관점을 갖는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다.

읽은 책의 이해를 높일 때도 AI를 사용합니다.

책을 읽다 보면 그 자리에서는 이해한 것처럼 느껴져도,

나중에 설명하려고 하면 말로 표현하지 못할 때가 있습니다.

그렇기 때문에 AI에게는 다음과 같이 묻고 있습니다.

"이 장에서는 〇〇에 대해 쓰여 있다고 이해했습니다.

이 이해가 맞습니까?"

"이 사고방식을 업무에서 사용한다면 어떤 상황이 있을까요?"

"이 내용을 신입 엔지니어의 업무로 치환하면 어떤 행동이 될까요?"

"제 이해를 한마디로 요약하면 〇〇라고 생각합니다.

더 알기 쉬운 표현으로 바꾸면 어떻게 될까요?"

"이 사고방식에서 착각하기 쉬운 포인트가 있습니까?"

AI에게 요약을 부탁하기보다는,

자신이 읽고 이해한 내용을 확인하기 위해 사용하고 있다는 감각에 가깝습니다.

자신의 이해를 먼저 전달한 뒤 AI에게 확인받음으로써,

어디까지 이해하고 있는지,

어느 부분이 아직 모호한지를 파악하기 쉬워집니다.

AI를 사용해서 좋다고 느끼는 점은,

자신 안에서 막연했던 생각을 언어화하기 쉬워진다는 것입니다.

혼자서만 생각하다 보면

"대충 알 것 같다"에서 멈춰버릴 때가 있습니다.

하지만 AI에게 자신의 이해를 전달하고 확인함으로써,

이해가 부족한 부분이나

다른 관점을 깨달을 수 있는 경우가 있습니다.

또한, AI에게 구체적인 예를 들어달라고 함으로써,

추상적인 사고방식을 자신의 업무로 치환하여 생각하기 쉬워졌습니다.

특히 목적 사고와 같은 추상적인 테마는,

단어의 의미를 아는 것뿐만 아니라

실제 행동으로 옮기는 것이 중요하다는 것을 느꼈습니다.

한편, AI의 답변을 그대로 정답으로 받아들이지 않도록 노력하고 있습니다.

AI는 편리하지만,

자신의 상황을 완전히 이해하고 있는 것은 아닙니다.

따라서 AI의 답변은 어디까지나 힌트로 받아들이고,

마지막에는 자신의 언어로 바꾸어 표현하는 것을 의식하고 있습니다.

특히 공부할 때 사용할 때는,

답을 그대로 받는 것이 아니라,

  • 자신의 이해를 먼저 작성하기
  • 부족한 관점을 질문하기
  • 구체적인 사례로 바꾸기
  • 자신의 업무에 대입하여 생각하기
  • 마지막에 자신의 언어로 정리하기

라는 흐름으로 사용하려고 합니다.

AI는 코드를 작성하기 위해서뿐만 아니라,

공부한 내용을 정리하기 위해서도 사용할 수 있다고 느꼈습니다.

특히 읽은 책의 이해를 높이거나,

목적 사고 (Purpose-oriented thinking)와 같은 추상적인 사고방식을 정리할 때,

AI는 좋은 벽치기 (Wall-hitting) 상대가 되어줍니다.

AI에게 답을 내놓으라고 하는 것이 아니라,

자신의 이해를 전달한 뒤에,

부족한 관점이나 구체적인 사례를 확인함으로써,

배운 내용을 자신의 것으로 내재화하기가 더 쉬워집니다.

앞으로는 사고방식이나 책의 이해뿐만 아니라,

기술적인 공부에도 조금씩 AI를 활용해 나가고 싶습니다.

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