Chat GPT, Claude, Gemini 등등 요새 AI 구독료를 지원해주는 기업들이 늘어나고 있죠. 구독 지원에, 교육도 시켜주는 곳도 많습니다. 하지만 이런 노력들이 정말 효과를 보고 있을까요?
(출처 : Thread @aicoffeechat)
여기 "도구만 줘서는 절대 안 바뀐다, 습관을 바꿔야 한다"고 말하는 분이 있어요. 실제로 팀 전체가 AI를 자연스럽게 쓰는 조직을 만들었고요. 코르카 AX 팀 리드 배휘동 님한테 어떻게 했는지 직접 물어봤습니다.
Q. AX는 정확히 어떤 일인가요?
AI 트랜스포메이션이라는 건 결국 AI로 개인과 조직의 변화를 만들어 내겠다는 겁니다. 하지만 대부분의 조직에서는 그냥 생산성을 늘려보자에 초점이 맞춰져 있는 것 같아요. 근데 저희는 생산성이 늘어나려면 그래서 뭘 해야 되냐 했을 때, 개인이 변화해야 되고, 조직이 변화해야 되고, 개인과 조직 사이에 있는 팀이 변화해야 되고 모든 게 같이 일어나야 된다고 생각했어요.
보통 AX라고 하면 도구만 제시하거나 만들어 주는 걸로 끝나는 경우가 많아요. 실질적인 행동 변화나 조직의 생산성 지표 변화까지는 아예 추적을 안 하거나 '거기부터는 알아서 하세요' 이렇게 되는 경우가 많더라고요.
저희는 그것보다는 조금 더 개인과 팀의 역량을 향상키고 제품도 더 좋아지게 하고 이런 변화가 일어나는 데 초점을 맞추고 있는 팀이라고 봐주시면 좋을 것 같습니다.
Q. 왜 AI 도구만 주면 안 되나요?
프롬프트 엔지니어링 잘하는 법, 사실 지금 무료로도 너무 좋은 자료가 많잖아요. 근데 이 사람들이 평소에 하는 행동이 뭔지를 이해한 다음 그 행동 양식에서 아주 조금만 바꿔도 효능감이 크게 일어나게 하는, 그런 종류의 습관 설계가 같이 들어가지 않으면 결국 안 쓰거든요. 도구를 줘도.
그래서 저는 정말 제대로 조직을 바꾸려면, 그 사람과 조직과 행동을 다 이해하고 그들의 습관을 어떻게 하면 조금이라도 바꿀 것인가, 그러면서 어떻게 하면 점점 더 잘하게 될 것인가, 이런 게 같이 들어가야 좋다고 생각해요. 거의 1:1 코칭처럼 더 집중적이어야 해요.
Q. AX 컨설팅 요청이 오면 어떻게 접근하시나요?
먼저 지난 하루를 돌아보면서 자기가 어디에 얼마만큼의 시간과 에너지를 썼는지를 기록해 보라고 해요. 그거를 토대로 지난 일주일을 한번 돌아봐라 하면, 이게 일종의 데이터가 나오잖아요.
그럼 그걸 텍스트로 무조건 정리하라고 하거든요. AI한테 넣기 좋으니까요. 그 다음에 거기에서 내가 가장 고통스러운 거, 남이 도와주면 좋을 만한 거를 좀 골라봐라. 그러면 그거를 내가 현재는 어떻게 하고 있는지 기술해 봐라. 특히 비개발자분들은 요즘 프로그램이나 AI가 뭘 할 수 있고 뭘 할 수 없는지를 좀 잘 구분을 못 하시기 때문에, 그 분석이나 분해를 좀 도와드리는 부분이 있어요.
그래서 거기서 일단 일부라도 자동화를 하든, 아니면 프로그래밍을 하든 해서 효능감을 얻게 한 다음에, 거기서 이제 조금씩 좌우로 또는 위아래로 확장을 하는 방식을 많이 취하고 있어요.
Q. AI 트랜스포메이션을 위해 조직에서 가장 중요한 게 뭔가요?
개개인의 의지가 너무 중요한 것 같아요. 그래서 그런 의지가 높은 사람 몇 명이 일단 변화하는 모습을 보여주고 그러면 동료들이 약간 더 FOMO('Fear Of Missing Out'의 약자, 유행이나 좋은 기회를 놓치게 될까 봐 느끼는 불안감이나 두려움)를 느끼면서 '나랑 똑같은 애들인데 왜 갑자기 잘하지?' 같은 생각이 들고 동기가 생길 수 있잖아요.
탑다운적으로 찍어내리는 것도 어쨌든 필요하긴 해요. 예를 들면 '무조건 하루에 토큰 100만씩 써' 이렇게 할 수도 있고, 그러면서 도구 지원 쫙 해주고. 이런 탑다운적인 지원과 동시에, 바텀업적으로 옆사람이 잘하는 걸 본다거나, 내가 하는 걸 조금만 달라지게 했는데 훨씬 좋아지는 걸 본다거나 하는 식으로 양쪽에서 항상 같이 접근해야 되는 것 같아요.
저희 컨설팅도 먼저 변화를 이끌 '챔피언'을 선정하는 것부터 도와주고 있어요. 그 사람이 결국은 키맨이 되다 보니까 전파도 하게 되고요. 조직마다 이런 챔피언의 역량을 높여줘서, 이 사람이 다시 다른 사람들을 자극하게 하는 거예요.
Q. 실제로 팀에서 진행한 사례 하나를 소개해 주실 수 있을까요?
코르카에 문라이트라는 레거시 소프트웨어가 있는데, 여기에 저랑 또 다른 시니어 엔지니어분이 문라이트 팀은 아니지만 같이 가서 문라이트 팀이 에이전틱한 팀이 되도록 도와드리고, 같이 코드 개선을 해 보자 한 적이 있어요.
그때 사용한 방법 중 하나가 정말 안전한 리팩토링이었어요. 리팩토링 중에 진짜 작은 방법인데 켄트 벡이라는 분이 '타이딩(Tidying)'이라고 정의한 게 있거든요.
예를 들면 코드 뭉치 사이에 한 줄 넣기, 코드 위치 옮기기 같은 거예요. 이런 작은 타이딩들을 하는 것만으로도 점점 코드가 예뻐지고, 그러다 보면 어느 순간 조금 더 중요한 변화를 만들 수 있는 상태가 되는 거예요.
Q. 그걸 팀에 어떻게 정착시키셨나요?
처음에는 타이딩을 매일 하자고 했는데, 저랑 동료 분밖에 안 하는 거예요. 뭘 해야 될지 모르겠고, 너무 작은 변화라 유의미하게 안 느껴진다는 거였어요.
그래서 가장 최근에 변경된 코드를 대상으로 타이딩을 제안해 주는 프롬프트를 만들었어요. 클로드 코드의 서브 에이전트를 써서 병렬로 실행하게 했고요. 이걸 수십 차례 직접 실행해 보면서 검증했는데, 어느 정도 안전 수준이 올라오니까 팀 내에서도 사용하게 되더라구요.
코드 품질 지표도 도입했어요. 먼저 린트 오류를 봤는데, 정리하고 픽스를 돌렸더니 오류가 5천 개 정도에서 몇백 개 수준으로 줄었어요. 그 다음에 립(rip)이라는 걸 썼는데, 이게 죽은 코드를 제거하는 거예요. 아무데서도 참조하지 않는 코드들을 찾아서 제거하니까 확 줄어드는 것들이 있었고요.
근데 오류 수 자체도 중요하지만, 지표가 하나만 있으면 그쪽으로만 계속 집착하게 되잖아요. 그래서 상보적인 게 필요하다고 생각했어요. 예를 들면 코드 라인 수가 늘었지만 오류 수가 그대로면 이건 좋은 거니까, 라인 수 대비 오류 수를 '오류 밀도'로 정의해서 관리하고 있습니다.
이렇게 관리하면서 보니까 코드 품질이 드라마틱하게 개선되더라구요. 그래프를 보면 특이하게 오류 수가 계단식으로 내려가는데, 이게 작은 결정들이 쌓여 가지고 '이제는 할 수 있겠다' 싶어서 과감한 결정을 하는 순간마다 확 개선되는 그런 느낌입니다.
Q. AX를 전파하면서 저항이 심한 순간도 있었을 것 같아요.
제가 재밌으면서도 약간 좌절스러웠던 게 있는데, 저는 프롬프트를 쓸 때 '되묻기'를 하게 하는 거 엄청 좋아하거든요. 내가 처음부터 질문을 하려고 하면 다 생각이 나지 않는 부분들이 있는데 이걸 AI가 나한테 질문하라고 하면 너무 잘해 주잖아요.
그래서 컨텍스트를 충분히 채워 넣은 다음에, 그걸 새로운 세션에서 다시 시작하는 걸 아주 좋아하는데, 아무리 말씀드려도 대부분 귀찮아서 안 하시더라고요.
(출처 : Thread @aicoffeechat)
대신 '그냥 이 프롬프트 하나만 쓰시면 돼요' 같은 거 하면 써요. 결국 자기가 평소 하던 행동과 많이 다르면 못 하는 거죠. 그게 압도적으로 좋지 않으면 행동을 바꿀 요인이 별로 안 생기는 거고요.
근데 더 근본적으로는, 새로운 세션으로 넘어갈 때 기존 대화의 컨텍스트가 넘어가는지조차 이해를 못 할 수도 있는 거예요. 요즘 AI나 특정 모델이 어떤 기능이 있고 어디까지 할 수 있는지, LLM의 기본적인 동작 방식, 컨텍스트 윈도우가 뭐고 토큰이 뭔지, 이 정도는 그래도 알고 있어야 그런 걸 할 생각이 들 텐데요. 어쨌든 LLM과 AI에 대한 리터러시 자체가 더 전제가 되어야 AX가 좀 더 원활하게 될 것 같아요.
(출처 : 한겨레)
Q. 실제 교육을 진행하시면서 얻은 인사이트가 있다면요?
저 노정석님, 최승주 님, 김상현 님 나오시는 그 팟캐스트 프론티어 팟캐스트 엄청 재밌게 보고 있는데요. 거기서 강화학습 얘기를 수학을 안 쓰고 얘기해 주시길래 감사히 들었거든요. 거기서 '오프 폴리시(Off-policy)'랑 '온 폴리시(On-policy)'라는 얘기가 나왔어요. 이게 뭐냐면 제가 잘못 말할 수도 있습니다. 언제나 환각 주의하시고.(웃음)
그 보상을 주는 주체가 외부냐 내부냐에 따라 오프 폴리시냐 온 폴리시냐라고 얘기를 하더라고요. 외부의 에이전트가 가진 환경하고 능력이, 내부 에이전트가 가진 환경과 능력과 다르기 때문에, 어떻게든 내부 에이전트가 할 수 있는 형태로 학습이 일어나게 해야 된다는 거예요.
저는 이게 AX 교육에서 벌어지는 상황하고 너무 똑같이 느껴지더라고요. 외부인이 딱 들어와 가지고 "난 이렇게 하면 되더라. 이거 정말 좋아" 이렇게 얘기해 주는 건 그들에게는 와우 포인트가 될지 몰라도 안에 있는 사람들에게 임팩트가 생기고 실제 변화가 생기기에는 갭이 좀 있는 거죠. 교육을 받는 사람들의 평소 행동에서 변화가 생겨야 되니까요. 그래서 더더욱 전달식 교육을 안 하려는 것 같아요.
좀 더 내부적으로 모든 태스크랑 이런 것들이 분석적으로 들어가서 하나씩 하나씩 교체한다는 느낌으로 접근하는 게 가장 좋지 않나 싶습니다.
Q. 코르카 AX 팀에 합류해야 하는 이유는 무엇인가요?
AX 또는 AI 쪽에서 열심히 쫓아가고 있는 사람들이 생각보다 엄청나게 많지는 않은 것 같아요. 그 사람들을 만나서 대화를 할 때 약간 속이 시원해지고 '아 맞아 이런 시야가 있고 이런 문제가 있었지' 같은 얘기를 공유할 때 얻는 쾌감들이 좀 있어요. 저희 코르카는 충분히 좋은 프런티어적인 시야를 가지고 있는 조직이라고 생각해요.
또 하나는 저랑 강규영 님이라는 엄청난 실력자 분하고 같이 페어를 정말 많이 해요. 짝 작업하면서 정말 많이 배우거든요. 앞서 말한 타이딩도 규영 님한테 배운 거였고요. 기초와 AI 프런티어까지 다 함께 짝 작업을 하면서 많이 배울 수 있다는 게 큰 것 같아요.
그리고 문라이트라는 제품이 가진 매력이 엄청 크다고 생각해요. 논문 또는 연구를 다루는 제품이라는 게 꽤 희소하고, AI 사이언스가 요즘 많이 뜨고 있어서 트렌드가 잘 맞아 가지고요. 그래서 그런 어떤 트렌드의 진짜 최첨단을 달리는 제품 그것도 이제 막 성장하기 시작한 J 커브 초창기에 있는 제품에 함께 기여할 수 있는 부분도 좀 큰 거 같습니다.
마지막으로 아직까지는 저희가 인바운드로 너무 많은 콜이 들어오고 있기 때문에 영업 고민 없이 임팩트 있는 일들을 많이 할 기회가 좀 있는 것 같습니다.
Q. 짝작업을 많이 했다고 하셨는데 구체적으로 어떤 식으로 하시나요?
올해 한 중순부터 짝 작업을 정말 많이 했거든요. 매주 뭐 대여섯 시간을 누군가랑 짝 작업을 했어요. 그 짝 작업의 90%는 짝 프롬프팅이었고요. 예를 들면 이런 거죠. 하나의 태스크, 문제를 정의하고 각자 이걸 어떻게 접근할지 프롬프트를 써 보자. 그럼 서로 비교해 가지고 같이 취합도 하고 아니면 각자 돌려본 다음에 비교하기도 하고요.
어떨 때는 프롬프트만 쓴 다음에 "이거 돌리면 어떻게 될 거 같으세요?" 해서 서로 얘기해보고 "아, 이 부분은 이렇게 키워드를 써야 얘가 더 잘할 것 같다." 이런 얘기하면서 예측하고 비교하고 이런 걸 많이 했거든요. 그 기간에 압축 성장을 많이 한 것 같아요.
Q. AX 컨설턴트라는 역할의 미래는 어떻게 보세요?
솔직히 제가 전망을 얘기하는 게 너무 조심스러운 게, 요즘 뭐 한 일주일이 1년 같고 이러잖아요. 최고의 모델이 또 내일 나오겠죠. 그래서 이 미래 예측이 너무 어렵고, AX가 얼마나 잘될지 솔직히 잘 모르겠어요. 어쩌면 구글이나 LLM 벤더들이 다 내재화해 버릴 수도 있는 거고요.
AX 팀이나 TF 이런 조직들이 얼마나 오래 갈지는 모르겠지만, 어쨌든 그 니즈 자체는 계속해서 있을 것 같아요. 사실 DX라는 말 나온 지 한참 됐는데, AX를 도와달라는 팀에 가서 보면 DX가 안 돼 있는 경우도 많거든요.`
`단어는 바뀔지언정, 어떤 변화를 만들고 일을 더 잘하고자 하는 흐름은 계속 지속될 것 같고, 그걸 위한 너무 좋은 도구로 AI가 주어졌기 때문에요. AX 팀은 사라질지언정, AX라는 본질을 가진 업무는 계속 살아있을 것 같다는 생각이 있습니다.
Q. 시니어 개발자로서 다른 개발자들, 기획자들에게 한 가지 조언을 한다면?
한 문장으로 한번 얘기해 보면, 지금 여러분이 하고 있는 그 손으로 하고 있는 그 작업은, 언제나 프로그램화될 수 있다고 생각해 보고, 한번 만들어 보시라.
저한테도 이게 적용되는 말이거든요. 예를 들어 제가 구글 앱스 스크립트를 적극적으로 쓰게 된 지 얼마 안 됐어요. 제가 EO 바이브 코딩 해커톤에 심사를 하는데, 심사를 하기 위한 데이터 정리를 해야 돼요. 예전 같았으면 손으로 다 했을 것 같거든요. 근데 그걸 구글 앱스 스크립트를 어떻게든 이용을 해서 해 보자라는 생각에, 어제 한 시간 정도 뚝딱 했더니 뭐가 나오더라고요.
구글 시트에 있는 정보를 취합한 구글 독스 하나를 만들고, 그 독스 안에 이미지 파일을 포함한 모든 정보가 들어가게 하고, 모두가 볼 수 있도록 권한을 설정하고, 그 링크를 시트에 넣은 다음에, 그 시트에 들어간 링크를 포함한 구글 폼을 만드는 앱스크립트를 만들었거든요.
이거를 프로그래밍할 거라는 생각은 몇 달 전이라면 못 했을 것 같아요. 근데 지금 해 보니까 너무 편하고, 수정도 훨씬 용이하고, 공유하기도 쉽고, 너무 좋은 게 많습니다.
이런 하나하나의 어떤 작은 변화들을 스스로 만들 수 있다는 효능감이 생기고, 내가 하는 다른 일도 AI와 프로그램의 도움을 받으면 내가 더 낫게 할 수 있다는 걸 생각을 하면 굉장히 시야가 넓어질 것 같습니다.
Q. 마지막으로 강조하고 싶은 게 있다면?
호기심이 제일 중요한 것 같습니다. 그러면서 실제로 한번 해보고 부딪쳐 보는 거, 이게 가장 중요한 것 같아요.
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