AI 잘 쓰려면 이게 정답인 이유가 있습니다

AI랑 일하는 게 [목을 가다듬음] 위험할 수 있겠다라는 생각이 들었습니다. 위임의 방향이 좀 헷갈릴 때가 있습니다. 표면적으로는 제가 명령을 내리는데 실제로는 AI가 다음 단계를 정하고 저는 따라가는 거거든요. 그러면 진짜 주도권은 누구한테 있는 걸까요? 진짜 AI 시대 경쟁력이 분별력이라면 어떻게 키워야 할까요?

몇 가지 짐작을 해 보면은 안녕하세요. 퇴근길 AI의 망구입니다. 여러분들 바이브 코딩 요즘 많이 하시죠? 바이브 코딩 하면서 이런 거 느껴 보신 적 있으신가요? 한 번씩 멍해질 때가 있습니다. 클로드 코드가 화면에서 막 움직이고 저는 그냥 예스 예스 예스만 지켜보고 있는데 어느 순간 좀 자문하게 돼요.

난 지금 AI를 쓰고 있는 건지 아니면 AI한테 쓰임을 받고 있는 건지요. 바이브 코딩이 좀 신기한게 클로드 코드에게 권한을 붙이고 API 뭐 연결하세요라고 저한테 안내를 해 주면 저는 그 안내에 따라서 절차만 잘 실행하면 되죠. 명령어를 복사하고 클릭하고 승인하고 그다음에 다음으로 넘어가고 뭐 다운 받으라면 다운받고 권한 부여하고 그러면 결과물이 짠하고 나오면서 야 이거 잘 만들었다라는 마음이 듭니다.

그런데 이렇게 일하다 보면 좀 묘한 감정이 생기는게 이게 맞는 방향으로 가고 있는 건지 구별이 안 될 때가 있어요. 클로드 코드가 알려주는 방향이 진짜 맞는 길인지 더 좋은 다른 길이 있는지 비교할 기준 자체가 저한테 없으니까요. 디자인 작업할 때도 좀 그런 거 같습니다.

요즘 챗GPT가 너무 잘 만들어 주니까 그럴싸해서 예리하게 안 보고 그냥 통과시키면 이거 어색하지 않나? 이 컬러가 맞나? 이 카피가 우리 톤에 맞나? 쭉 자세히 보면은 조금 보이는게 있더라고요. 근데 빠르게 보면 안 보이고요. 그러다 보니 어느 순간 AI가 하라는 대로 대리 수행하고 있는 제 자신을 좀 발견하게 되는 거죠.

좀 휩쓸리기가 좀 쉬워서 AI랑 일하는게 위험할 수 있겠다라는 생각이 들었습니다. 그래서 가끔 저는 좀 진지하게 이런 생각을 하는데 내가 AI한테 지능을 위임해서 일하는 건가 아니면 AI가 내 시간을 위임받아서 쓰는 건가? 위임의 방향이 좀 헷갈릴 때가 있습니다. 표면적으로는 제가 명령을 내리는데 실제로는 AI가 다음 단계를 정하고 저는 따라가는 거거든요.

그러면 진짜 주도권은 누구한테 있는 걸까요? 근데 이 생각을 쭉 하다 보니까 과연 AI만 그런가라는 생각이 들었어요. 예를 들어 우리 팀원이 있다고 할게요. 보고서를 위임했습니다. 근데 그 친구가 마음 먹고 보고서에 있는 데이터를 살짝 위조해서 그럴싸게 가져왔어요. 제가 알아볼 수 있을까요? 솔직히 못 알아보죠. 제가 시간을 갖고 다시 분석할 거 아니면 어렵습니다.

그러니까 이거는 AI의 문제라기보다는 위임 그 자체의 문제일 수도 있는데 [콧방귀] 우리 팀원에게 위임한 것도 같고 AI에게도 위임한 것도 같다면 결국 본질은 내가 위임한 결과물을 들여다보고 분별할 수 있는 능력이 있느냐인 거 같습니다. 그래서 좀 결론은 두 가지로 좀 좁혀지는데요. 첫 번째는 신뢰의 문제예요.

누구를 또는 무엇을 어디까지 믿을 수 있느냐인 거 같고요. 두 번째는 분별력의 문제. 위임받은 결과물을 보고 이게 맞다. 이건 이상하다라고 판단할 수 있는 능력인 거 같습니다. 그래서 저는 요즘 한 가지 운영 원칙을 잡고 있는데 다른 AI한테 검수받는 절차를 항상 끼워 넣는 거예요. 그래서 클로드가 만든 거를 챗GPT한테 보여주고 챗GPT가 만든 거를 클로드한테 검토시키고 그러면 일정 부분은 걸러지는 거 같습니다.

근데 솔직히 이게 완전한 답은 아닌게 그 검수하는 AI는 또 누가 검수하죠? 그 무한 회귀인 겁니다. 결국 마지막에는 사람이 여기서 멈추고 내가 판단을 해야겠다 해야 끝나거든요. 그러니까 검수 절차는 시간만 벌어줄 뿐이지 분별력 자체를 키워 주지는 않는 거 같습니다. 이 고민을 하다 보니 최근에 깨달은 것이 하나 있는데요.

저한테 익숙한 영역 예를 들어 커리큘럼을 짜거나 제안서를 작성하거나 그리고 견적서를 만지거나 이런 것들 영역들은 AI가 아무리 그럴싸하게 만들어 와도 디테일을 제가 잡아내요. 왜냐면은 이 카피는 우리 톤이 아니고 이 흐름은 고객한테 안 통하고 이 가격대는 시장에 안 맞고 척하면 보이죠. 왜냐하면 제가 그 영역을 진짜 많이 해 봤기 때문이에요.

반대로 바이브 코딩처럼 개발은 제가 깊이 안 파본 영역이거든요. 그래서 그냥 막 쓸리는 거 같아요. 사실 이거 저만 그렇게 느끼는게 아니고 바이브 코딩이라고 단어를 만든 안드레 카파시라고 하는 분이 이런 얘기를 했습니다. 이분이 되게 대단한 분이죠. 오픈AI의 공동 창업자이자 전 테슬라 AI 디렉터인데 근데 이분이 최근에 이제 2026년도에 한 인터뷰에서 어떤 말을 했냐면 AI는 실행을 잘하지만 아이디어를 만드는 건 부족하다.

이제 인간이 코드 한 줄을 다 쓰지 않는다. 인간이 만지는 부분은 점점 코드에선 줄어드는데 오히려 줄어든 부분에서 가장 중요한게 매 줄을 사람이 쓰는 것이 아니라 에이전트를 디렉팅하면서 품질이 안 무너지게 만드는 것이다. 결국에는 분별력 있는 디렉터가 중요해졌다라고 말하는 거예요.

취향과 감각, 통찰, 그리고 그 도메인에 대한 전문성과 경험이 중요해진 거죠. 그리고 마침 와튼 경영대학원의 몰릭 교수님은 코인텔리전스라고 하는 베스트셀러를 쓰신 분인데 AI랑 일할 때 자주 인용되는 학자 중에 한 분이라고 보시면 됩니다. 작년에 타임즈에서 AI 분야에 가장 영향력 있는 100인에 뽑히기도 했고요.

이분이 [콧방귀] 올해 1월에 SA에 이런 걸 썼어요. 매니지먼트 AI슈퍼파워 핵심 메시지가 AI 시대 진짜 슈퍼파워는 기술 스킬이 아니라 도메인을 깊이 아는 능력이다. 결국 분별력은 경험에서 나오는 것이다. 그러면 진짜 AI 시대 경쟁력이 분별력이라면 어떻게 키워야 할까요? 솔직히 저도 아직 정답을 모릅니다.

다만 이제 몇 가지 짐작을 해 보면은 한번 깊게 파본 분야가 있어야 그 분야만큼은 분별이 가능해진다는 거예요. 그리고 결과물을 빠르게 통과시키지 말고 왜를 한 번씩 더 던져 보는 습관이 필요하다는 겁니다. 같은 일을 한 번은 AI 없이 해 봐야 머릿속에 비교 기준이 들어오고 구조화가 된다는 거예요.

근데 이게 뭐 답이라기보다 방향이긴 한데 사실 이건 AI 시대에만 있었던 방향은 아니었던 거 같습니다. 누군가한테 우리 팀원이든 외주든 동료든 위임하는 모든 상황에서 우리가 늘 고민해 온 문제예요. 다만 AI는 위임의 규모와 속도가 너무 커져 버렸어요. 그래서 팀원에게 일주일에 보고서 하나를 위임하던게 AI한테는 하루에도 수십번 위임하잖아요.

그러면 분별력의 결핍이 수십배 빠르게 드러나게 되는 거 같습니다. 그래서 오늘도 뭐 답이 없긴 하지만 분별력을 키워야 된다. 그 분별력을 키우기 위해서 결과물을 좀 쭉 들여다보자라는 결론이 나온 거 같아요. 혹시 여러분은 바이브 코딩이나 AI를 사용하시면서 멍해지신 적이 없나요? 어떻게 거기서 빠져나오셨는지 댓글로 한 줄 남겨 주세요.

저도 배우고 싶습니다. 자, 오늘도 모두 수고하셨고요. 퇴근길 조심하시고 퇴근길 망구였습니다.