AI에 일을 맡겨보고 싶은데, 어떻게 지시해야 할지 모르는 회사원들을 위한 연재 2회입니다.
지난 번 #1「현역 SE가 AI社員 6명으로 인스타그램 부업을 시작한 이야기」에서는 AI에게 “사원”으로서 역할을 부여하여 IT 용어를 그림으로 설명하는 인스타그램 계정을 운영하기 시작한 이야기를 다뤘습니다.
이번에는 그 AI 직원들에게 전달하고 있는 “직무 기술서”의 내용을 조금만 보여드리겠습니다. 그리고 예상했던 대로 작동하지 않을 때, 무엇을 어떻게 고쳤는지 설명합니다. 처음 수일 만에 발생한 “수정된” 사례들을, 잘 풀리지 않았던 이야기 포함하여 작성해 나가겠습니다.
요약: 직무 기술서란 무엇인가?
직무 설명서는 그 직원이 “무엇을 하고, 무엇을 하면 안 되는지”를 기록한 설명서입니다. 신입 직원에게 전달하는 매뉴얼을 떠올리면 더 가깝습니다.
현재 사용하고 있는 AI는 클로드(Claude)라는 대화형 AI이며, 각 역할에 따라 평범한 문장으로 작성된 파일을 준비해 놓았습니다. 현재 직원 수는 7명입니다.
- 진행 역 장시마상
- 기획 담당 야마다 씨
- 라이터 마츠이 씨
- 교정 담당 낙합 님
- 제작 담당 오타니 씨
- 분석 담당 야마다 씨
- 노트 담당 왕상(이 글을 작성하고 있는 직원입니다)
글자 수는 1개당 2,000~4,000자 정도입니다. 가장 긴 글은 작가와 Note 담당이 작성했으며, 모두 4,000자 정도입니다.
내용은 대략 6개의 부품으로 구성되어 있습니다.
결국 모든 직원들이 6가지 부문에 모였습니다.
- 역할: 무슨 일을 하는지, 그리고 무엇을 하지 않는지 명시한다.
- 상대방: 어떤 사람을 위한 일인지
- 단계: 작업 순서
- 형식: 완성된 형태 (예: 이미지는 8장, 이 순서대로)
- 실행하면 안 되는 것들
- 자기 점검 및 보고 방식
이 중에서 생각했던 것보다 효과가 좋았던 것은 “1. 무엇도 하지 않는다”와 “5. 하지 말아야 할 것”입니다.
분석 담당 노무라 씨는 인스타그램 숫자 확인 업무를 수행합니다. 실제 계정을 운영하기 때문에, 직무 설명서에는 다음과 같이 기재되어 있습니다.
좋아요, 댓글, 팔로우, 게시물, 삭제, 홍보(광고), 설정 변경은 일절 하지 않습니다.
제작 담당의 대오 씨는 “문장의 표현 방식은 바꾸지 않고, 단락 위치만 조정해도 된다”라고 지시했습니다. 작가가 쓴 글을 시각적인 이유로 마음대로 변경하는 것이 부당하다고 판단했기 때문입니다.
사람들 사이에서 직장에서 “저건 누가 정한 건데?”라고 다투는 것은 보통 담당의 경계를 벗어나는 경우입니다. AI도 마찬가지로, 경계를 먼저 명시해 놓으면 불필요한 행동을 하지 않게 됩니다.
편집 담당자가 “이 부분까지는 수정해도 괜찮습니다”라는 기능이 편리했다.
경계의 표기법으로 가장 효과적이었던 편집 담당은 낙과 씨였습니다. 직무 기술서에서 수정 범위에 대해 명확하게 구분했습니다.
- 제가 직접 수정해도 괜찮습니다. 과장된 표현, 오타, 히라가나, 1~2단어 표현 변경, 주의사항 문장 추가
- 수정하지 않고 반환하는 경우: 이야기 자체가 부적절하거나, 근본적인 사실의 오류가 있거나, 재구성해야 하는 경우
이렇게 분리하면 제게 올라오는 것은 “낙합 씨가 판단하지 못했을 문제”들만 남게 됩니다. 실제로 낙합 씨가 직접 수정한 사례를 몇 가지 소개합니다.
- 들어가기 어렵다는 표현으로 변경했으며, 과장된 표현을 수정했습니다.
- 랜섬웨어 담당자가 “Wi-Fi를 끄세요”를 “Wi-Fi를 끄거나, 다른 보안 조치를 취하세요”로 수정했습니다. 회사 컴퓨터는 대부분 유선으로 연결되어 있으며, Wi-Fi를 끄는 것만으로는 인터넷 접속을 차단할 수 없기 때문입니다.
- 같은 회의 낭독 원고：「신대금」을 ‘미노시로킨’으로 표기합니다. 낭독 소프트가 “신다이킨”이라고 읽는 것을 방지하기 위함입니다.
- 동시 회: 이야기의 “복사식 노트”를 “같은 디자인의 2권의 노트”로 대체했습니다. 실제 복사식 노트는 위쪽을 찢어도 아래쪽 복사가 남아있는 반면, “한쪽을 찢으면 둘 다 찢어지는” 설명과 상반되었습니다.
마지막 하나는 솔직히 조금 기뻤습니다. 쓴 작가와 제가 모두 알아채지 못했던 장면입니다. 글을 쓰는 사람과 검토하는 사람을 분리해 놓길 잘했다는 생각이 들었습니다.
수정 사례 1: 이름 규칙을 변경함
이제부터, 제대로 작동하지 않았거나 문제가 발생하여 직무 기술서를 수정했던 경험에 대한 이야기입니다.
AI 직원들은 처음에는 주변 사람들의 이름을 빌려 사용했습니다. 하지만 이 연재처럼 외부로 게시하는 기사를 쓰게 되자, 당연히 그대로는 게시하기 어려웠습니다.
그러므로 노트 담당 왕 씨의 직무 묘사에는 “본 기사에서는 별칭을 사용한다”는 규칙을 추가했습니다. 이 연재에 등장하는 장지마 씨, 노모 씨, 마츠이 씨…와 같은 야구 선수들의 이름은 그 별칭입니다. 내부적인 교류에서는 기존의 이름을 사용하고, 기사를 작성할 때만 별칭으로 바꿔주도록 하고 있습니다.
수정 사례 2: 이미지 상하단이 잘린 경우
이미지 제작에 관한 이야기입니다. 디자인 툴인 Canva로 만든 이미지는 가로 세로 비율이 “3:4”로 나왔습니다. 그런데 인스타그램의 세로형 게시물은 “4:5”인데, 그대로 올리면 이미지의 상하단이 잘립니다.
4:5 비율이 약간 가로로 길어 높이를 맞추면 가로 길이가 부족해집니다. 따라서 제작 담당 오다이사의 절차에 “배경을 좌우로 합쳐서 4:5 비율로 만듭니다”를 반영했습니다. 상하단을 깎는 대신 좌우를 합치는 방식으로 진행하면, 매번 동일한 방법으로 바로잡아 주십니다.
수정 사례 3: 숫자를 보고 전략을 변경함
지난번에도 말씀드린 이야기의 연속입니다. 분석 담당 노무라 씨가 숫자를 분석한 결과, 이미지를 넘기는 형태의 게시물(카루셀)은 총 12개로 표시 44회, 저장 1건이었습니다. 새로운 사람들에게는 거의 전달되지 않았으며, 전달된 것은 수직형의 짧은 영상(릴)의 형태였습니다.
그러다 보니 릴 중심 중심으로 전환하여 카루셀은 주 1회 ‘요약 에피소드’로만 진행했습니다. 이때 바로잡은 것은 1인분만이었습니다.
- 기획 담당 노모 씨는 보통 회차가 6번으로 진행되면 다음에는 반드시 종합 회의를 진행할 예정입니다.
- 작가 마츠이 씨: 특수화 회차만을 위한 템플릿 추가 (표지에 “저장 필수”, 한 페이지에 용어 2개, 총 6페이지)
- 편집 담당의 라카가 씨: 요약 회는 8장 게이지가 아니라 6장으로 수정해야 합니다.
마지막 하나가 중요하며, 작가의 유형만 바꾸면 편집 담당자가 “8장이나 없잖아!”라고 지적합니다. 한 사람의 규칙을 바꿨더니, 그 일을 받아들이는 사람의 규칙도 다시 살펴봐야 합니다. 인간 직장의 ‘물갈이’와 같은 일이, AI 직원에게도 발생합니다.
수정 사례 4: 호칭을 통일했다
이전 글에서는 “다른 직원들을 호출할 때 직책을 함께 명시해야 한다”는 규칙이 있었다고 했습니다. 호출 방식이 통일되지 않으면 보고를 받은 직원이 “이 안내는 누구에게 보내는 거지?”라고 잠시 멈칫합니다. 그래서 각 직원의 직무 기술서에 동일한 문구를 넣어 “이름(직책)” 형태로 통일했습니다. 겉으로 보기에는 소소하지만, 매일 읽는 보고서가 모이는 것은 생각보다 훨씬 수월합니다.
수정 요령 (현재까지)
몇 번 시도해 본 결과, 저만의 노하우가 보이기 시작했습니다. 아직 시작한 지 얼마 안 되었으니, 현재까지의 이야기일 뿐입니다.
- 그때의 대화에서 바로 수정하지 않고 직무 기술서에 명시한다. 대화로만 전달했을 경우 다음 회의에는 잊을 수 있다.
- 배경을 좌우로 추가하는 것뿐만 아니라 4:5 비율로 상하단이 잘리는 것을 고려하여 비슷한 장면에서도 응용할 수 있습니다.
- 오카가 씨(교열 담당)에게 보고받아 달라는 요청처럼 예시를 작성하는 것이 더 효과적입니다.
- 1가지 사항을 바로잡으면 앞뒤 담당자도 확인한다. 특히 ‘마무리 회’와 같이 수취 측의 규정이 오래되고 미흡할 경우, 거기서 멈춘다.
사람에게 일을 부탁할 때와 거의 같습니다. AI라서 특별한 것을 하고 있다는 느낌은 크게 들지 않습니다.
잘 풀리지 않는 일들
솔직하게 말씀드리겠습니다.
- 업무 설명서가 점점 길어지고, 수정할 때마다 내용을 추가했더니 결국 정리해야 할 필요가 생겼다.
- 수정 사항이 실제로 효과가 있는지 아직 확실하지 않습니다. 리얼 중심 운영 이후의 숫자 데이터는 앞으로 결과 확인을 통해 알아볼 것입니다.
- 마지막 확인은 결국 제가 하고 있습니다. 인공지능에 너무 의존하지는 않고 있습니다 (할 계획도 없습니다).
다음 예고
다음 회차에서는 게시물 작성 후 7일이 지난 시점에 “정답 확인”을 진행할 예정입니다. 릴(Reel) 중심 전략으로 변화되면서 어떤 결과가 나타났는지, 분석 담당 노무라 씨의 보고서를 바탕으로 작성하겠습니다. Note를 팔로우하면 다음 회차가 올라왔을 때 알림이 도착합니다.
지금부터 IT 그림 해설은 인스타그램과 유튜브 쇼츠에서 콘텐츠를 게시하고 있습니다. 영상 하나당 1분 정도이니, 출퇴근 시간에 잠시 살펴보세요.
- 최근 제가 진행했던 프로젝트, ‘스마트 홈’ 관련 컨설팅이 성공적으로 마무리되었습니다. 특히, 고객사에서 저희의 솔루션이 에너지 효율을 획기적으로 개선하고, 사용자 편의성을 높이는 데 큰 기여를 했다고 칭찬해주셨죠.
이번 프로젝트를 통해 새롭게 접하게 된 기술은 ‘AI 기반 스마트 조명 제어 시스템’이었는데요, 이 시스템은 사용자의 생활 패턴을 학습하여 자동으로 조명을 조절해주는 것이 특징입니다. 실제로 고객사의 거실에서 이 시스템을 적용한 결과, 에너지 소비량이 30% 이상 감소하는 놀라운 효과를 보였습니다.
이러한 성공적인 결과를 바탕으로, 앞으로는 ‘스마트 홈’ 분야에 더욱 집중하여 다양한 솔루션을 개발하고, 고객사의 니즈를 충족시키는 데 최선을 다할 것입니다. 특히, ‘레벨 3 스마트 홈’ 구축에 대한 연구를 더욱 심도 있게 진행하여, 고객사에게 최적화된 솔루션을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다.
지난 주, 제가 참여했던 ‘데이터 분석 컨퍼런스’에서 ‘머신러닝 기반 예측 모델’에 대한 발표를 진행했습니다. 많은 청중들의 관심과 질문이 있었고, 특히 ‘제조업 데이터 분석’ 분야에 대한 질문이 많았습니다.
발표 후, 한 청중이 저에게 이렇게 질문했습니다. “저희 회사는 현재 생산 공정 데이터를 수집하고 있지만, 이 데이터를 활용하여 생산 효율을 개선하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 혹시 ‘제조업 데이터 분석’에 대한 구체적인 솔루션을 추천해주실 수 있나요?”
이에 저는 “제조업 데이터 분석은 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 생산 공정을 최적화하는 것이 중요합니다. 특히, ‘시계열 분석’과 ‘이상 감지’ 기술을 활용하면 생산 문제 발생을 예측하고 예방하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.”라고 답변했습니다.
또한, 저는 “저희 회사가 ‘제조업 데이터 분석’ 솔루션을 도입하기 위해서는 ‘SAP’ 시스템과의 연동, ‘데이터 레이크’ 구축, 그리고 ‘데이터 분석 전문가’ 확보 등 고려해야 할 사항들이 많습니다.”라고 덧붙였습니다.
- 최근 YouTube에서 “imasara” 채널을 시작하여 여러분의 뜨거운 반응에 감사드립니다. 앞으로 더 많은 영상을 제작할 예정입니다.
평소 IT 엔지니어로서 웹 애플리케이션 개발, 인프라 구축, 보안対策 등 다양한 업무를 수행합니다. 특히 웹 애플리케이션 개발에서는 React, Vue.js, Node.js와 같은 JavaScript 프레임워크 및 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼 활용에 깊은 관심을 가지고 있습니다.
보안対策 측면에서는 OWASP Top 10을 참고하여 취약성 진단 및 침투 테스트를 실시하고, 관련 지식 업데이트에도 힘쓰고 있습니다.
본 영상에서는 이러한 지식과 경험을 쉽고 자세하게 설명해 드리겠습니다.
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* React 공식 문서: [https://react.dev/](https://react.dev/)
* React의 useState 훅: [https://react.dev/reference/react/useState](https://react.dev/reference/react/useState)
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* React의 useEffect 훅: [https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxxxxxx](https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxxxxxx)
* React의 컴포넌트 생성 방법: [https://www.youtube.com/watch?v=yyyyyyyyyyyyy](https://www.youtube.com/watch?v=yyyyyyyyyyyyy)
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출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 43청크
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