🧐 Summary
1️⃣ 완료와 완성의 차이 — 만든 사람과 받는 사람의 기준이 다르다.
2️⃣ 완성도의 유통기한 — 기술이 발전하면서 어제의 충분함이 부족해진다.
3️⃣ 개인의 생산성과 조직의 정렬 — 각자 빨라졌지만 함께 만드는 결과물은 어긋날 수 있다.
안녕하세요 구독자님, 하루에 가장 많이 듣는 문장이 무엇인가요. 다른 사람과 일하는 하루를 보내다보면 가장 많이 듣는 문장은, 이거 끝났어요? 같아요. 이 질문에 대답하기가 애매할때가 많죠. 분명 끝냈는데 끝난 것 같지가 않고, 끝냈던 일이 다시 수정해야 할일이 되어 돌아오거든요. 요즘에는 완료를 하는 것이 더 쉬워진 느낌인데 이상하게 결과물이 완성도 있게 느껴진다거나 그 느낌이 오래가지 않습니다. 요즘의 기술이 완료를 쉽게 만들어줬지만, 완성도는 더 빨리 닳게 만들었어요.
언제 끝났다고 느낄까
사람은 결과물의 상태가 완벽하다고 생각해서 일을 끝내지 않아요. 충분해서 끝내죠. 시간도 정보도 한정되어 있기 때문에 이 정도면 됐다는 선을 넘는 순간 멈춥니다. 인간에게는 나의 자원을 잘 활용하는 가장 합리적인 선택입니다. 우리는 그 ‘충분함’을 결과물을 만들기 위해 내가 들인 노력으로 판단합니다. 밤을 새웠으니까, 몇 번이나 고쳤으니까, 마감이 되었으니까, 며칠 동안 작업했으니까 이제는 끝난 겁니다.
끝이 났다고 완성도가 생기는 것은 아닙니다. 완성도는 결과물 안에 없습니다. 결과물을 보낸 사람과 그것을 받는 사람 사이에 있어요. 만든 사람은 ‘내가 들인 노력’으로 완성도를 판단하지만, 받는 사람은 ‘내가 바로 쓸 수 있는가’로 판단해요. 서로 다른 기준을 가지고 완성도를 말하기 때문에, 실제 완성의 기준을 정하는 쪽은 결국 받는 사람이에요. AI로 결과물을 쉽게 만들 수 있다고 생각하는 요즘에는 이 차이가 더 뚜렷해졌어요.
완성도의 유통기한
예전에도 완성도는 시간이 지나면 떨어졌어요. 매뉴얼은 낡고 보고서는 철 지난 자료가 되버립니다. 그래도 그 속도가 느려서 한번 완성하면 한동안은 유효하다고 여길 수 있었어요. AI는 이 속도를 끌어올렸습니다. 완성도의 반감기를 더 짧게 만들었어요. 모델이 학습한 세상과 실제 세상이 멀어지면서 예측과 응답의 정확도가 조금씩 떨어지기도 하고, 더 나은 모델이 나오면 어제의 ‘충분함’은 오늘의 ‘부족함’이 되니까요.
요즘의 완성도는 ‘지금도 의도대로 작동하고 있다’라는 의미가 됩니다. 그렇기 때문에 결과물을 받는 사람 입장에서 지금 쓸모있는 것인가가 더 중요해져요.
각자는 빨라졌는데 함께는 어긋난다
완성도의 유통기한이 짧아지는 이유는 기술이 빨리 변하기 때문만은 아니에요. 함께 일하는 사람들의 기대와 기준도 그만큼 빠르게 많이 달라지기 때문입니다.
AI 분야에는 정렬이라는 문제가 있습니다. 똑똑한 모델이라도 사람의 의도와 가치에 맞게 움직이지 않으면, 성능이 뛰어날수록 오히려 엉뚱한 방향으로 멀리 가버린다는 문제입니다. 많은 조직이 지금 비슷한 문제를 겪고 있을 것 같아요.
개인의 생산성은 올라갔습니다. 예전에는 동료에게 물어보고 의견을 나누고 방향을 맞춰가던 과정이 이제는 ‘그냥 내가 AI랑 해버리면 되는’일이 됐어요. 각자 빠르게 완료된 결과물을 만들지만 서로 다른 완료를 만들어요. 개별 결과물의 완성도는 좋은데 같이 모아 놓으면 말하고자 하는 내용이나 목적이 어긋납니다. 같은 목표를 다르게 이해한 채로 단거리 질주를 합니다. 개인의 완료가 빨라질수록 조직의 완성도는 떨어질 수 있는 아이러니한 상황이에요.
만드는 사람과 받는 사람이 같은 선을 바라볼 때 ‘끝’이 생깁니다. 완성도의 기준은 시작하기 전에 얼마나 많은 구체적인 공감 포인트를 만들었는에서 나오는 경우가 많습니다. 완성도에 짧은 유통기한이 생긴 지금의 상황에서는 같은 끝을 정의하는 것이 가장 필요한 것 같아요. 오늘의 끝이 있어야 내일 시작이 있으니까요.
구독자님의 완성도는 어떻게 달라지고 있나요? 언제나 이야기를 기다리고 있습니다.
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Reference
[1] https://forkast.news/glossary/ai-alignment
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