아침에 컴퓨터를 켭니다.
비서 역할을 하는 AI가 오늘 하루 일정을 정리한다.
조사역은 필요한 정보를 수집하고, 문장 담당은 기사의 초안을 작성한다. 기술 담당은 자료를 읽고, 비평역은 “그 설명에는 근거가 부족합니다”라며 쉴 새 없이 지적한다.
마지막으로, 인간이 보고를 읽고 방향을 결정한다.
과거에는 대기업 기획 회의와 비슷한 모습이었습니다.
최근에는 혼자서 일하는 사람도 컴퓨터 안에 작은 조직을 만들 수 있게 되면서 그럴 가능성이 높아지고 있습니다.
저 역시 지금 그 시스템 구축에 참여하고 있습니다.
건물 조사, 내진 작업, 노후 민가 및 문화재 연구, 정보 수집, 기사 작성, 홈페이지 개선, 사무소 경영
지금까지 제 머릿속에서 처리해왔던 업무들을 정리하고, 비서, 경영, 기술, 연구, 홍보 등의 역할을 AI에게 맡아보려고 하고 있습니다.
아직 완성된 조직은 아닙니다.
원하는 대로 작동하지 않는 경우도 있고, 제 지시가 모호했음을 깨닫는 경우도 있습니다.
그럼에도 불구하고, 혼자서 감당하고 있던 업무가 조금씩 “조직으로서 움직이는 업무”로 변화하기 시작했습니다.
이는 단순한 업무 효율화가 아닙니다.
혼자 일하는 것을, 그것은 무엇일까요?
그 시대의 통념 자체가 바뀌고 있습니다.
AI 사원은 정말 직원인가
물론, AI가 진정한 직원이 되는 것은 아닙니다.
급여를 요구하지 않으면, 지쳐 보이지도 않았을 겁니다.
그 대신, 책임을 지지 않는군요.
실패하더라도 겸손하지 않고, 손해가 발생해도 보상하지 않으며, 자신만만하게 잘못된 말을 하는 경우도 있다.
그럼에도 불구하고, 업무를 분담하고 역할을 부여하며 절차를 가르치면 AI는 ‘유용한 질문 상자’에서 ‘조직처럼 작동하는 시스템’으로 변화합니다.
이것이 지금까지의 AI 활용과 비교했을 때의 가장 큰 차이점입니다.
AI를 단순한 도구로 사용하는 대신, 업무를 분담하는 협력자로서 배치한다.
그러면서 인간의 역할 또한 “모든 것을 혼자 처리하는 사람”에서 “업무의 방향을 결정하는 사람”으로 변화해 갑니다.
개인용 범용 인공지능보다 역할이 부여된 팀
많은 사람들이 AI를 하나의 만능 상담사로 활용하고 있습니다.
글을 써 달라고 요청하고, 계산을 부탁하고, 일정을 정리해 달라고 요청하고, 계약서를 읽어 달라고 요청하고, 심지어 아이디어를 생각해 달라고 요청한다.
하지만 무엇이든 똑같은 AI에 의존하면 점차 내용이 엉뚱하게 흘러갑니다.
이는 현실의 회사에서도 같습니다.
회계 담당자에게 광고를 맡기고, 영업 담당자에게 법률 판단을 맡기고, 디자이너에게 자금 운용까지 봐달라고 하면, 아무리 훌륭한 사람이라도 혼란스러워집니다.
그러므로 인공지능에게도 역할을 부여합니다.
・ 행정 업무 – 일정 및 업무 우선순위를 정리하는 역할
・ 경영 업무 – 수입과 지출, 사업 방향 등을 고려하는 역할
・ 조사 업무 – 자료를 수집하고 정보의 근거를 확인하는 역할
・ 기술 업무 – 전문 자료를 읽고 계산 및 검토를 지원하는 역할
・ 문구 담당 – 기사 또는 설명문 초안을 작성하는 역할
・ 홍보 업무 – 효과를 위해 어떤 방식으로 전달해야 할지 고민하는 역할
・ 비평 업무 – 고정관념이나 간과되는 부분을 엄격하게 지적하는 역할
중요한 것은 유명한 천재의 인격을 모방하는 것이 아닙니다.
“숫자를 냉철하게 분석하고”, “독자의 입장에서 고려하며”, “반대 의견을 반드시 포함하고”, “근거 없는 주장을 지양한다”
이러한 뛰어난 분들의 판단 원칙을 AI의 역할에 통합하는 것입니다.
본인은 저를 고용하는 것이 아닙니다.
훌륭한 사고방식을 업무 시스템으로 구현하는 것입니다.
사장님께서 모든 직원들에게 직접 지시를 내리시면 오히려 더 바빠지는 경우가 있습니다.
AI에 많은 역할을 부여하면 다른 문제가 발생합니다.
비서 위촉 시 기술 담당 위촉 시에도 문구 담당에게 동일한 사정을 설명한다.
이렇게 되면 직원 수를 늘렸다는 것과 별개로, 사장의 업무까지 늘어나 버립니다.
이에 필요한 것은 “하나의 창구를 만든다”는 관점입니다.
사람은 요약 역할을 하는 AI에게 상담한다.
요약 담당자는 업무를 정리하고 필요한 전문 담당자에게 위임하여 결과를 모아 보고서를 작성한다.
예를 들어 제가,
오래된 농가집의 상담 건수를 늘리는 방법을 고민해 보고 싶다.
그녀는 그렇게 말했다고 한다.
그러자 정리 역할을 하는 사람이 업무를 분담합니다.
조사 담당은 지역의 수요와 제도를 파악하고, 경영 담당은 요금 및 수익성을 검토하며, 기술 담당은 대응 가능한 업무 범위를 정리하고, 홍보 담당은 홈페이지 노출 방식을 고려하며, 문구 담당은 안내 기사를 작성하고, 비평 담당은 문제점이나 오해를 불러일으키는 표현을 탐색합니다.
저는 모든 사람에게 세세한 지시를 내리는 대신, 모인 의견을 보고 판단합니다.
사람은 모든 작업을 수행하는 현장 작업자가 아닙니다.
방향을 명확히 정하고, 중간에 판단을 내리며, 결국 책임을 지는 경영인이 되겠습니다.
현재 ChatGPT Work나 Codex에는 전문적인 업무를 여러 AI에 분담시키고 그 결과를 종합하는 기능이 있습니다.
다만, 인원을 늘린다고 해서 반드시 뛰어난 사람이 되는 것은 아닙니다.
작은 업무에 열 명을 모아 회의를 열면 오히려 지연된다.
이 또한 인간 회사의 것과 같습니다.
AI는 “자신의 클론”으로 자라날까
AI에 일을 가르치기만 하면 결국에는 자신의 클론이 된다.
그런 설명을 보게 되는 경우가 있습니다.
꿈에 관한 이야기지만, 조금 냉정하게 생각해야 합니다.
AI는 단순히 계속 사용하면 자동으로 자신의 복제본이 되는 것은 아닙니다.
이 문장은 다소 과장된 표현이었다. 이 순서에서는 독자가 혼란스러웠다. 금액을 제시할 때는 전제 조건도 함께 언급해야 한다. 전문 용어는 일상적인 비유에 빗대어 설명해야 한다. 안전과 관련된 사항은 쉽게 단정하지 않는다.
AI는 자신의 업무 방식에 더욱 가까워집니다.
즉, 인공지능이 자의적으로 성장하는 것이 아니라, 인간의 경험이 언어 형태로 축적되는 것입니다.
이는 옛날 장인이 제자에게 기술을 가르치는 것과 다소 유사합니다.
“조금 더 신중하게 접근해야 합니다.” “단순히 눈으로만 판단해서는 안 됩니다.” “결국에는 반드시 자신의 눈으로 확인해야 합니다.”
스승의 머릿속에 자리 잡았던 감각이 조금씩 제자로 전해져 나갔다.
AI의 경우, 그 지침을 규칙이나 매뉴얼로 남길 수 있습니다.
가장 중요한 원칙은 “회사 규정”을 준수하는 것이다. 반복적인 업무는 “업무 매뉴얼”을 활용하고, 실패는 “다음 회의 시 유의 사항”으로 기록하며, 개인적인 취향과 사실을 분리하여 기록한다.
건물에 비유하자면 기억과 규칙은 뼈대입니다.
기초가 불명확한 채로는 아무리 고성능 AI를 탑재해도 일이 안정되지 않습니다.
업무 진행 상황을 한눈에 확인하세요.
AI에 일을 부탁했지만,
지금 무엇을 하고 있나요? 얼마나 진행되었죠? 왜 멈춰 있나요?
알 수 없는 경우가 있습니다.
그러므로 업무를 개별적으로 카드나 파일 형태로 관리하는 것이 도움이 됩니다.
미착수, 작업 중, 확인 대기, 완료
이 네 가지로 나누기만 해도 업무 흐름이 명확해집니다.
특히 중요한 것은 “확인 대기”입니다.
AI는 그대로 진행해도 괜찮은 일과 인간의 승인이 필요한 일을 구분하는 경계가 됩니다.
데이터 정리 및 문단 초안 작성 등은 AI가 진행하는 것도 괜찮습니다.
그러나 계약, 결제, 이메일 전송, 기사 공개, 중요 파일 삭제 등의 작업은 사람이 확인한 후에 진행한다.
AI 시대의 안전성은 “절대로 실수를 하지 않는 AI”를 기다리는 것이 아닙니다.
실수를 하더라도 큰 피해로 이어지지 않도록 먼저 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.
수동 설명서와 도구를 분리합니다.
AI 조직을 이해하는 데 있어, 명쾌한 접근 방식이 있습니다.
스킬은 업무 방식이다. MCP는 업무에 사용하는 도구이다.
요리에 비유하자면, 숙련도는 레시피와 같습니다.
재료를 확인하고 밑간을 하고, 다음 순서대로 익힙니다.
그 업무 절차가 설명되어 있습니다.
한편, MCP는 칼이나 프라이팬에 닿습니다.
외부 자료를 읽고, 다른 서비스로부터 정보를 획득하며, 허용된 작업을 수행하기 위한 연결 수단입니다.
좋은 칼이라도 레시피가 좋지 않다면 요리는 맛이 나지 않습니다.
반대로, 완벽한 레시피가 있어도 도구가 없다면 실행할 수 없습니다.
AI 활용이 잘되지 않는 원인은 AI의 능력 부족 때문만은 아닙니다.
방법을 알려주지 않고, 필요한 도구를 제공하지 않으며, 어느 정도까지 책임을 위임할지 결정하지 않았다.
이 세 가지 중 하나라도 빠져 있는 경우가 많습니다.
왜 코덱스가 ‘직원답게’ 보이는 걸까
평범한 대화형 AI는 상담원으로서 매우 뛰어납니다.
한편, 코덱스는 허용된 범위 내에서 파일을 검색하고 내용을 수정하며, 컴퓨터 상의 도구를 사용하여 작업 결과를 저장할 수 있습니다.
말하고 끝나는 것이 아니라, 실제 결과물을 만들 수 있다.
이것이 “직원으로서 일하는” 듯한 느낌을 받을 수 있는 이유입니다.
또한, 반복 작업을 숙련된 기술로 저장하거나, 외부 도구와 연결하거나, 전문 담당자에게 업무를 분담할 수 있습니다.
다만, 컴퓨터 안의 모든 것을 무제한적으로 조작할 수 있는 것은 아닙니다.
어느 장소를 읽고 쓸 수 있는가. 어떤 작업에 인간의 승인이 필요한가.
권한을 적절히 결정하는 것이 편리함과 안전성을 동시에 달성하는 방법입니다.
제공되는 기능 및 사용 제한, 요금, 지원 환경 등이 변경될 수 있습니다. 도입 시에는 공식 정보를 확인해야 합니다.
AI 직원에게도 맡길 수 없는 일들이 있습니다.
AI는 지치지 않지만, 책임을 느끼지 않습니다.
돌이켜보면 어떤 글을 쓸 수 있지만, 그 결과에 대한 책임을 지는 것은 불가능합니다.
따라서 AI 조직에서는 인간의 역할이 사라지는 것이 아니라 변화합니다.
인간이 감당하는 것은,
어떤 목적으로 수행할 것인지 결정하고, 어떤 정보를 다룰지 판단하며, 중요한 숫자나 근거를 확인하고, 법률, 세무, 의료 등은 전문가에게 문의하고, 외부로 제출하기 전에 최종 승인을 받고, 결과에 책임을 져야 합니다.
이런 일이었네.
작업은 인공지능으로 이관할 수 있지만, 그에 따른 책임은 이관할 수 없습니다.
여기 부분을 잊어버린다면 “천재 군단”은 순식간에 자신감 넘치는 신인 집단으로 변합니다.
내가 만들고 싶은 것은 AI에게 지배받는 회사가 아니다.
제가 목표로 하는 것은 어떤 것도 AI에 맡기는 회사가 아닙니다.
내진 진단도, 낡은 민가 상담도, 문화재 업무도, 결국 마주하는 것은 사람과 건물입니다.
현장에 가봐야 알 수 있는 것들이 있습니다.
도면이나 사진만으로는 감지하기 어려운 흠집이 있습니다.
요청하신 분의 말씀을 듣고 처음 알게 되는 불안감도 있습니다.
이런 부분까지는 AI로 대체하고 싶지 않습니다.
AI에게 맡기고 싶은 것은 정보 정리, 자료 초안 작성, 반복적인 작업, 누락된 부분 확인 등입니다.
그렇게 흘러간 시간을 건물을 정성스럽게 살펴보거나, 사람의 이야기를 들어주고, 새로운 기술을 연구하는 데 사용하고 싶다.
AI를 사용하는 목적은 인간을 감소시키는 것이 아닙니다.
사람만이 할 수 있는 일을 더욱 꼼꼼하게 수행하는 것이기 때문입니다.
작은 회사는 더 크게 변화할 수 있다.
대규모 기업이 새로운 조직을 구축하려면 예산, 인적 자원, 회의, 훈련이 필요합니다.
하지만 혼자서 일하는 사람이라면 오늘부터 하나의 역할을 시도해 볼 수 있습니다.
처음부터 열 명의 AI 직원들을 나열할 필요는 없습니다.
먼저, 제가 매주 반복하는 일을 하나를 선택합니다.
정보 수집이든, 보고서 초안 작성이든, 문의 정리든 어떤 것이든 괜찮습니다.
그리고 다음 다섯 가지를 결정합니다.
1. 무엇을 받게 될 것인가 2. 어떤 순서로 진행할 것인가 3. 무엇을 확인해야 하는가 4. 인간에게 어디로 돌려놓을 것인가 5. 완성된 것을 어디에 둘 것인가
이렇게 하면, 자신이 머릿속에만 있었던 일들이 다른 곳으로 전달될 수 있는 시스템으로 바뀌게 됩니다.
AI 도입의 핵심은 일을 완전히 위임하는 것이 아닙니다.
자신의 경험을 분해하고, 언어로 표현하며, 재현 가능한 형태로 만드는 것입니다.
“자신이 일하는 것”에서 “일이 잘 풀리도록 하는 것”으로
AI 직원이라는 표현은 다소 과장된 것처럼 들릴 수 있습니다.
하지만 그 내용은 의외로 튼튼합니다.
각 업무마다 역할을 분담하고, 하나의 문의 창구를 만들며, 판단 기준을 기록하고, 업무 진행 상황을 명확하게 보여주며, 절차와 도구를 분리하고, 중요한 결정은 인간이 수행합니다.
이는 최신 인공지능 이론이라기보다는, 오래전부터 존재해 온 훌륭한 조직의 원리입니다.
AI 덕분에 처음으로 혼자서 일하는 사람들도 그 조직 역량을 손에 닿을 수 있게 되었습니다.
저 또한 아직 시작한 지 얼마 되지 않았습니다.
이상대로 움직이지 않는 경우도 있을 것입니다.
그럼에도 불구하고 자신의 경험과 판단을 조금씩 언어로 표현하고 AI에게 업무를 조금씩 넘겨주면서, 스스로 감당하고 있던 업무가 “소규모 조직의 업무”로 변화해 나갈 것입니다.
그 앞에는 지금까지 시간이 부족해 포기했던 연구와 새로운 도전도 기다리고 있을 것입니다.
이제 다가올 것은 “AI 활용 능력”뿐만이 아닙니다.
제 일이 설명 가능한지, 어떤 일을 맡고 어떤 일을 맡을 수 없는지 결정할 수 있는지, 마지막으로 제 자신의 이름으로 책임을 지고 감수할 수 있는지.
AI 시대에 가치로 인정받는 것은 무엇이든 스스로 감당하려 하지 않고, 일이 원활하게 돌아가는 구조를 만들 수 있는 사람일지도 모릅니다.
혼자서도 조직을 이끌 수 있는 방식으로 나아가는 것입니다.
인간의 경험과, 믿음직한 AI의 동료들께――건배!
자세히 알고 싶으신 분들을 위해,
저희는 2023년 11월 16일에 2차 업데이트를 진행했습니다. 업데이트 내용에는 다음과 같은 사항이 포함되어 있습니다.
* 『도쿄구울』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『나츠키즈』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『진격의 거인』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『귀멸의 칼날』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『원피스』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『드래곤볼』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『슬램덩크』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『강철의 연금술사』 1권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『진격의 거인』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『나츠키즈』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『귀멸의 칼날』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『원피스』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『드래곤볼』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『슬램덩크』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『강철의 연금술사』 2권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『진격의 거인』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『나츠키즈』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『귀멸의 칼날』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『원피스』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『드래곤볼』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『슬램덩크』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
* 『강철의 연금술사』 3권의 새로운 에피소드가 추가되었습니다.
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