같은 AI 쓰는데 왜 결과가 다를까
“문과생도 할 수 있는 노코딩 특강 !”
“사실은 AI와 대화하는 프롬프트가 중요했다. 일잘러만 쓰는 프롬프트 대공개! “
“진짜 코딩지식 몰라도 됩니다. 바이브 코딩!”
이런 문구에 익숙하다면 독자 여러분들은 그래도 급변하는 AI 시대의 흐름들을 따라가려고 매일같이 노력하고, 테스트해보는 사람이라고 할 수 있다. 그리고 한번쯤 AI 툴을 써보려고 시도를 해본 경험이 있다면, 아마도 두 가지 정도의 반응으로 나뉠 것이다.
“이거 미쳤는데? “
“생각보다 별론데? “
1번처럼 반응하는 사람들은 보통 큰 기대없이 처음 보는 AI툴에서 아무 입력이나 해 보고 결과물을 봤을 때의 반응이고, 2번처럼 반응하는 사람들은 특정한 목적을 갖고 테스트를 해봤거나, 직접 실무에 써보려고 할 때의 반응이다. 그래서 1번의 반응을 한 사람도 결국 자신의 업무에 본격적으로 쓰려고 하게 되면 어떻게 내가 원하는 결과를 나오게 할지에 대한 고민을 하게 되면서 2번의 반응으로 연결되는 경우도 많이 보게 된다.
이것은 마치 원하는 보고서나 예쁜 시각화를 위해 아주 그럴싸한 템플릿을 찾고 나서, 이것만 있으면 마치 치트키처럼 나의 보고서가 금방 마무리될 것 같았지만, 결국 내가 원하는 방향과 미세하게 차이나는 부분들로 인해 결국 처음부터 내가 만들거나 그 템플릿 고치다가 시간이 더 소요되는 상황과 비슷하다고 할 수 있다.
자 그러면 여기서 궁금한 것은 “왜 다른 사람이 쓰는 AI와 내가 쓰는 AI의 결과는 달라 보이는 걸까? “
미로찾기에서 어떤 경로를 선택하느냐에 따라 우리가 나가는 출구가 달라진다. 연필로 그리든, 싸인펜으로 그리든 그것은 중요하지 않다. 중요한 것은 내가 생각하는 목표가 명확하게 어디인지를 보고 찾아가는 것이다. 여기서 연필과 싸인펜은 AI 툴이 될 것이고, 목표는 실무에서 사용되는 명확한 목적, 예를 들어 문제해결을 위한 보고서 작성 이나 데이터 분석, 혹은 프레젠테이션이 될 것이다.
과학자 아인슈타인은 “문제가 무엇인지를 정의하는 데 55분을 쓰고 해결책을 찾는 데 단 5분만 쓰겠다”고 말했다. 문제를 정의하는 데 충분히 시간을 쓰지 않으면 내가 원하는 해결책을 찾는 데 3~4시간이 걸릴 수도 있다는 것이다. 그리고 이것은 AI가 여러분을 도와줄 수는 있겠지만, 여러분이 주도적으로 생각해볼 필요가 있다. 그래서 AI 없이 혼자서 메모를 하고, 사유를 한 뒤 생각을 정리하는 것이 중요한 이유가 여기 있다. 목표 없이 무작정 AI에게 답을 달라고 해봤자 겉으로는 그럴싸한 것 같지만 실제로는 ‘앙꼬 없는 찐빵’인 경우가 많다.
HR 부서의 교육담당자가 분석 관련 자문을 요청한 적이 있다. 상사인 인재개발원장님이 분석 보고를 요청했지만, 어떻게 분석툴을 써야 할지 막막하다고 얘기했다. 아래 대화를 보면 AI툴에 대한 얘기는 하나도 없다. 한번 여러분이 담당자라면 어떻게 고민했을지 생각하면서 대화를 따라가 보자.
나 : 그래서 지금 해결하고 싶은 문제가 무엇인가요?
담당자: 인재개발원장님께 보고할 자료를 만들어야