신입으로 입사한 이후 3년 차가 되었는데, 할 수 있는 일도 늘어난 반면 해야 할 일도 늘어났습니다.

바쁜 것도 성장통이라고 생각했지만, 제 아웃풋(Output) 퍼포먼스가 상당히 떨어지고 있다는 것을 느꼈습니다.

구체적으로는, 제가 구현한 부분에서 에러 등이 발생했습니다. ※폐를 끼쳐 드렸습니다.

그래서 차라리 내 매니지먼트(Management)는 AI에게 맡겨볼까 하는 생각이 들어서, 4개월 정도 운용해 보니 보람이 느껴져 이번에는 제가 했던 일을 기재해 보려고 합니다.

요즘 세상은 AI 팀을 만들어 관리한다거나, AI에게 모든 프로젝트를 관리 운영하게 하는 등의 수법이 유행하고 있습니다. 그런 가운데 제가 AI에게 관리받는 쪽이 된 것도, 한 편의 기사를 읽은 것이 계기였습니다.

그것은 PDF 라이브러리 OSS를 운영하고 있는 Fukuda Kyohei 씨의 'github에서 인생을 관리하기'입니다.

이 기사에서는 인생의 모든 태스크(Task)를 이슈(Issue)화하여 인생이라는 프로젝트(Project)를 진행하고 있었습니다. 이것을 읽었을 때, 이슈(Issue)라면 AI로 관리할 수 있으니까, 모든 할 일이 태스크(Task)화되어 있다면 전부 정량적으로 AI가 관리해 주겠구나 하는 생각에 이번 시도가 시작되었습니다.

당시 제가 가지고 있던 할 일은 다음과 같습니다.

• 사내 프로젝트 개발 (웹 서비스의 프로토타입을 DB, API, UI, Docker 개발 등)
• 안건 개발 (Cassandra 운용과 Cassandra를 사용한 서비스 개발)
• 테크 블로그 작성 (이것)
• 스터디 강사 (신입 사원들에게 기본 정보 스터디를 개최. 자료와 문제 준비 및 스터디 실시. 12~3월 매주 목요일)
• 부서 내 프로젝트 개발 (LLM과 RAG의 정밀도 검증을 위한 서비스 구축 및 검증)

꽤 병행해서 해야 할 일이 많았습니다. 전부 제가 하고 싶다고 말한 것들입니다.

술자리 등에서 "이거 하고 싶습니다!!"라고 말하면, 다음 날에는 "그 이야기 진행되고 있으니까 잘 부탁해" 같은 느낌이었습니다.

제 상사가 우수해서 전부 하게 해주는 환경을 만들어 버린 것입니다.

이번 시도를 하기 전 시기인데, 제 아웃풋은 솔직히 형편없었습니다... (꽤 괴로웠던 기억)

구체적으로는, 태스크(Task)가 전혀 끝나지 않습니다. 조사와 이해에 시간이 걸립니다. 구현했다고 생각해도 동작 확인에서 잘 되지 않거나, 평소 하지 않던 초보적인 실수도 있었습니다.

실수의 증가와 제 태스크(Task)를 이전의 속도로 소화할 수 없어서, "내 성장도 한계인가"라고 생각했습니다.

다른 상사나 선배들에게 어떻게 동시에 병행하면서 정밀도 높은 아웃풋(Output)을 내고 있는지, 어떻게 태스크 관리(Task Management)를 하는지 물어보고 흉내 내 본 적도 있습니다.

이력으로는 Sakura Editor → Microsoft To Do → Notion 등 여러 가지를 사용해 보았지만, 명확하게 효과를 느끼지는 못했습니다.

저를 돌봐주고 계시는 리더(Leader) 분과의 면담 중에 전환점이 되는 키워드가 찾아왔습니다.

현재 제 상황을 정리하는 과정에서 착수 중인 태스크(Task)를 나열해 보았더니, "인지 부하(Cognitive Load)가 엄청나네"라는 말을 들었고, 그때까지 가지고 있던 초조함의 원인을 찾아주었습니다.

저를 괴롭히고 있었던 것은 인지 부하(Cognitive Load)였던 것 같습니다.

인지 부하(Cognitive Load)란 인간이 정보를 처리할 때 뇌의 워킹 메모리(Working Memory)에 가해지는 부담을 말합니다.

워킹 메모리(Working Memory)의 용량은 유한하며, 동시에 떠안는 태스크(Task)나 정보량이 많아지면 이 용량을 초과합니다.

용량을 초과한 상태에서는 판단 실수, 구현 실수, 누락이 늘어나 아웃풋(Output)의 질이 단번에 저하된다고 합니다.

Cassandra로 치면 Dropped Messages 상태라고 할까요.

그야말로 당시 제 상황이었습니다.

원인은 인지 부하(Cognitive Load)와 그로 인해 발생하는 저의 메모리 부족이었습니다.

신입 시절에는 할 일도 할 수 있는 것도 적었기 때문에 하나의 태스크(Task)밖에 가지고 있지 않았고, 태스크(Task)에 들어가기 전에 어제까지 했던 일을 떠올리며 무엇을 하면 좋을지 금방 떠올릴 수 있었습니다.

하지만 3년 차가 되어 가리지 않고 하고 싶은 일에 손을 댄 결과, 무엇을 어디까지 했는지, 어디서부터 하면 좋을지 모르게 되는 경우가 많아졌습니다.

특히 AI가 해주고 있던 부분 같은 경우에는 더욱 제가 직접 해본 실적이 없기 때문에 (프롬프트(Prompt) 등은 입력하고 있습니다만...) 떠올리는 데 시간을 쓰는 일이 늘어났습니다.

이 태스크(Task)를 무엇부터 시작해야 할지를 생각하는 것조차 인지 부하(Cognitive Load)가 되었습니다.

게다가 마감 기한이 다가오면 안건 태스크(Task)를 하고 있어도, "아, 그 태스크(Task) 연락하는 거 잊어버렸다. 선배와 고객에게 연락해야 해"라며 사고가 차단되어 집중 시간이 끊기는 일도 많았습니다.

어렴풋이 여기까지 읽어주신 분들이라면 아시겠지만, 저는 멀티태스킹 (Multi-tasking)을 전혀 못 하는 사람이거든요.

그 정도라면 다행이었겠지만, 뇌에 조금이라도 다른 정보가 들어오면 단번에 생각이 정리되지 않게 됩니다.

수업 시간에 필기하는 것에 너무 몰두해서 선생님 말씀을 듣지 않는 그런 동급생, 혹시 없었나요?

저는 멀티태스킹은커녕, 아주 잠깐이라도 다른 것에 대해 생각하는 멀티싱킹 (Multi-thinking)조차 할 수 없습니다.

반대로, 할 수 있는 것이라고 하면 한 가지 일에 완전히 집중해서 해내는 것에는 강점이 있습니다. 코딩 (Coding)이나 조사 (Investigation) 등을 포함해서 말이죠. 집중 존 (Concentration zone)에 들어가기만 하면 제 세상이라는 강점도 있습니다.

그리고 계획(탁상공론)을 세우는 것은 잘했습니다. 그것을 잊어버리거나, 당시에는 진척이 좋지 않아 다시 짜느라 전혀 도움이 되지 않았지만 말입니다.

그래서 엄청나게 여러 개의 태스크 (Task)를 안고 있는 상태는 저에게 있어 최악의 상태였습니다.

그렇기에, 제가 못 하는 일은 AI에게 맡기기로 했습니다.

저의 이상적인 상황은 누구에게도, 무엇에게도 방해받지 않고 한 가지에 집중하여 작업을 수행할 수 있는 상황이기에, 그것을 목표로 나아가려 합니다.

제가 할 수 있는 것

• 할 일의 계획 세우기
• 엄청나게 집중해서 단번에 끝내기

제가 할 수 없는 것

• 태스크 (Task)의 정리 정돈
• 진척 관리 (Progress management)
• 할 일의 우선순위 지정

못 하는 것들을 GitHub Issue화 하여, 정말로 오늘 하지 않으면 안 되는 것들만 AI 에이전트 (AI-agent)가 가져오도록 만들었습니다.

상세한 프롬프트 (Prompt)나 스킬 (Skills) 설정은 별도의 글로 소개하려고 합니다. 여기서는 부족한 저를 도와주는 에이전트의 역할과 대략적인 흐름을 정리하겠습니다.

매일의 루틴 (Routine) 전체를 관리하는 사령탑. 아침 계획부터 저녁 정리, 주간·월간 리포트 (Report)까지 담당하며 다른 에이전트 (Agent)들 사이의 가교 역할을 해줍니다.

GitHub Issue의 작성·정리·라벨 (Label) 관리를 담당. 일일 태스크 (Daily task)·주간 계획·조사 메모·아이디어 메모 등 각종 템플릿 (Template)으로부터 이슈 (Issue)를 생성하며, 우선순위 관리·중복 탐지·오래된 이슈의 클로즈 (Close)를 수행합니다.

오픈 이슈 (Open issue)를 기한·우선순위로 정리하고, 주간/월간 리포트 (Report)를 이슈 (Issue)로서 작성합니다.

물론, 액션 (Actions)화 해두었기 때문에 매일 아침 git pull 하는 것만으로 새로운 태스크 (Task)가 도착합니다.

기본적으로 비서가 모든 에이전트 (Agent)의 허브 (Hub) 같은 역할을 해주고 있기 때문에, 비서를 불러서 여러 가지를 시키고 있습니다.

• 오늘의 태스크 (Task)는?
• 이 작업을 태스크 (Task)화 해두고, 이번 주 내로. 할 일은 이거야.
• 이거 안 해도 되겠네.

이 정도의 입도(Granularity)로 움직여 줍니다.

어쨌든, 오늘은 이것만 해두면 된다고 단념(割り切り)할 수 있게 된 것이 가장 큰 수확입니다.

'이거 언제까지 해야 했더라?' 같은 사고 차단 (Thought block)이 일어나지 않게 되었습니다. 그래서 지금 눈앞에 있는 비서가 하라고 말한 것들에만 집중하게 되었습니다.

잔업 시간의 추이는 다음과 같습니다.

실제로 운용을 개시한 것이 2월이고, 안정된 것이 3월이므로, 이것을 보면 3월부터 상당히 좋은 퍼포먼스 (Performance)를 내고 있다는 느낌이 듭니다.

잔업을 하지 않는 것뿐만 아니라, 업무의 질도 당연히 올라갔습니다 (체감상으로 버그를 내지 않고 있습니다). AI 덕분입니다.

이번 시도를 통해 가장 느낀 점은, **"자신의 약점을 인정하는 것이 첫걸음"**이라는 것입니다.

멀티태스킹 (Multi-tasking)을 못 한다거나 태스크 관리 (Task management)가 지속되지 않는다는 사실에서 눈을 돌리지 않고, 그 부분을 AI에게 맡기기로 결정함으로써 저의 강점인 '집중력'을 최대한 발휘할 수 있게 되었습니다.

자신의 특성을 이해하고, 약한 부분을 AI로 보완함으로써 퍼포먼스 (Performance)를 높일 수 있습니다.

부수적인 결과로, 프롬프트 (Prompt) 설계나 스킬 (Skills) 작성법에 대해서도 자세히 알게 된 것은 기분 좋은 오산이었습니다.

앞으로는 GitHub가 추진하고 있는 에이전틱 워크플로우 (Agentic workflow, Actions나 Issue를 통해 AI가 자동으로 프로젝트를 관리하는 메커니즘)와도 연계하여, 더욱 자동화를 진행하고 싶습니다. 프리미엄 요청 수의 감소도 과제이지만, 계속해서 개선하며 운용해 나가겠습니다. 좋은 업데이트가 있으면 다시 공유하겠습니다!