📬 Weekly AI Sadari 30호
안녕하세요, AI 전도사 문단열입니다.
요즘 저에게 오는 문의가 조금씩 달라지고 있습니다. 예전엔 "이거 하나 만들어 주세요"였는데, 요즘은 "이거 만드는 방법을 알려 주세요"로 바뀌고 있어요.
작아 보이지만, 저는 이게 시대가 바뀌는 신호라고 생각합니다. 이번 주는 그 신호가 무슨 뜻인지, 그리고 그 흐름에 올라타려면 지금 무엇부터 연습해야 하는지 나눠드리겠습니다.
📚 오늘의 학습자료(슬라이드, 팟캐스트, 퀴즈)는 레터 하단 링크에 준비해뒀습니다.
🔦 1. "만들어 달라"에서 "만드는 법을 달라"로
지난주, 한 대학병원의 AI 센터에서 연락이 왔습니다.
처음엔 흔한 문의인 줄 알았어요. "이런 영상을 만들고 싶은데, 단가가 얼마인가요?" 레퍼런스 영상까지 딱 첨부해서 보내주셨거든요.
그런데 문장 하나가 더 붙어 있었습니다.
"혹시 이런 걸 자동으로 만드는 시스템 같은 건 없나요?"
저는 그 한 문장에서 멈칫했습니다. 이분은 영상을 사고 싶은 게 아니었어요. 영상을 만드는 능력을 사고 싶었던 거예요.
완성품의 값이 떨어지고 있다
생각해보면 당연한 흐름입니다.
예전엔 영상 한 편이 귀했어요. 장비도 있어야 하고, 사람도 있어야 하고, 시간도 오래 걸렸으니까요. 그래서 "만들어 주세요"가 자연스러웠습니다.
그런데 지금은 어떤가요? AI가 글을 쓰고, 그림을 그리고, 영상을 만들고, 목소리까지 냅니다. 완성품 하나 뽑는 비용이 뚝뚝 떨어지고 있어요.
값이 떨어지는 것에는 아무도 목숨 걸지 않습니다. 값이 오르는 쪽으로 사람이 몰리죠.
그럼 지금 값이 오르는 건 뭘까요? "무엇을, 어떻게 만들지 아는 능력"입니다.
완성품은 흔해지고, 완성하는 법은 귀해집니다. 그 병원 담당자는 이미 그걸 몸으로 알고 있었던 거예요.
이 신호는 당신에게도 옵니다
이건 병원만의 이야기가 아닙니다.
당신 회사의 팀장님도 곧 이렇게 물을 겁니다. "이거 외주 주지 말고, 우리가 직접 만들 수 없어?"
그때 손을 드는 사람과, 고개를 숙이는 사람이 갈립니다. 그 차이는 재능이 아니에요. 만드는 법을 미리 연습해 뒀는가입니다.
그래서 오늘, 그 첫걸음을 알려드리려 합니다.
🧪 2. 자동화의 핵심은 '쪼개기'입니다
"만드는 법"을 가지려면, 첫걸음이 하나 있습니다.
바로 쪼개기예요.
통째로 던지면, 통째로 망합니다
많은 분들이 이렇게 합니다. "논문 하나 줄 테니, 이걸로 60초 영상 만들어 줘."
한 방에 끝내달라는 거죠. 결과는요? 대부분 엉망입니다.
AI가 멍청해서가 아닙니다. 너무 큰 일을 한 번에 시켰기 때문이에요.
사람도 그래요. "신제품 출시 프로젝트 해와"라고 하면 막막합니다. 근데 "① 시장조사 → ② 기획서 → ③ 디자인 시안 → ④ 발표자료"로 쪼개면? 갑자기 할 만해집니다.
AI도 똑같습니다.
논문 한 편을, 일곱 조각으로
앞서 말한 병원 프로젝트에서 저희가 한 일이 정확히 이거였어요.
"논문 → 영상"이라는 큰 덩어리를 이렇게 쪼갰습니다.
① 논문 읽고 요약하기
② 요약을 이야기(시나리오)로 바꾸기
③ 이야기를 장면(스토리보드)으로 나누기
④ 장면마다 그림 만들기
⑤ 그림을 움직이는 클립으로 만들기
⑥ 클립에 목소리 입히기
⑦ 전부 합쳐서 편집하기
쪼개고 나니 놀라운 일이 벌어졌습니다.
첫째, 각 조각은 AI가 아주 잘합니다. '논문 요약'만 시키면? 잘해요. '문장을 장면으로 바꾸기'만 시키면? 잘해요. 통째로는 못 하던 걸, 조각내면 해냅니다.
둘째, 틀린 곳만 고치면 됩니다. ④번 그림이 마음에 안 들어요. 그럼 ④번만 다시. ①번부터 다시 할 필요가 없어요.
셋째, 앞 조각의 결과가 다음 조각의 재료가 됩니다. 요약이 시나리오로, 시나리오가 장면으로. 물이 위에서 아래로 흐르듯, 결과가 계승됩니다.
이게 자동화의 진짜 정체예요. 거창한 프로그램이 아니라, 잘 쪼갠 순서입니다.
🔧 오늘의 실전 프롬프트 — 내 업무 쪼개기
당신의 업무 하나를 골라서, 아래 프롬프트를 그대로 써보세요.
너는 업무 자동화 컨설턴트다.
아래 업무를 AI에게 맡기려고 한다.
[업무] "○○○○○" (예: 뉴스레터 한 편 쓰기)
이 업무를 5~8개의 독립된 단계로 쪼개라.
각 단계는 다음 조건을 지켜라.
1. 앞 단계의 결과물이 다음 단계의 입력이 되도록 순서를 짤 것
2. 각 단계마다 'AI가 하는 일'과 '사람이 확인할 일'을 나눌 것
3. 한 단계가 틀렸을 때 그 단계만 다시 할 수 있게 독립적으로 설계할 것
표로 정리해서 보여줘.
한 번 돌려보시면 압니다. 막막했던 일이, 갑자기 '순서'로 보이기 시작할 거예요.
🎚️ 3. 쪼갰으면, 이제 '얼마나 맡길지'를 정하세요
쪼개기가 끝났다면, 다음 질문은 하나입니다.
"이 조각, AI에게 얼마나 맡길까?"
전부 맡기는 것도, 전부 내가 쥐는 것도 답이 아닙니다. 조각마다 다르게 정해야 해요.
저는 이걸 다섯 단계로 봅니다.
L0 — 수동 : AI 안 씀. 내가 다 한다.
L1 — 자문 : AI에게 물어보고, 내가 결정한다.
L2 — 부조종 : AI가 초안, 나는 매 건 검수한다.
L3 — 조건부 자율 : AI가 알아서, 나는 예외만 본다.
L4 — 상시 자율 : AI가 다 하고, 나는 나중에 감사만.
레벨을 가르는 기준은 딱 하나, "내가 어디서 확인하는가"입니다.
매 건 다 검수하면 → L2 이상한 것만 골라 보면 → L3 아예 나중에 몰아서 보면 → L4
예를 들어 아까 그 일곱 조각이라면, '논문 요약'은 매 건 확인해야 하니 L2, '그림 만들기'는 실패한 것만 다시 하면 되니 L3, '제작 기록 남기기'는 알아서 쌓이게 두면 되니 L4.
이렇게 조각마다 다이얼을 다르게 돌리는 겁니다.
그런데, 절대 L4로 넘기면 안 되는 것
여기서 딱 하나만 기억하세요.
"이걸 세상에 내보낼 가치가 있는가" "최종 책임은 누가 지는가"
이 두 가지 판단만큼은, AI가 아무리 좋아져도 당신이 쥐고 계셔야 합니다.
AI에게 일을 맡길수록, 무엇을 맡길지 정하는 당신의 판단은 오히려 더 중요해집니다.
이게 AI 시대에 사람이 사라지지 않는 이유예요.
여러분은 지금 일을 '통째로' 보고 계신가요, 아니면 '쪼개서' 보고 계신가요?
이 관점 하나만 바뀌어도, AI를 대하는 방식이 완전히 달라집니다.
사다리스쿨은 이 '쪼개고 → 맡기고 → 확인하는' 방법을 현업에서 매일 쓰는 사람들과 함께 연습하고 있습니다. 궁금한 점이 있다면 언제든 문을 두드려 주세요.
📧 오늘의 학습 자료
아래 링크에 오늘의 학습자료들을 담아뒀어요!
출퇴근시간에 10분만 투자해서 복습해보세요. 매주 쌓이면 당신의 자산이 됩니다.
💌 구독하세요
매주 월요일 아침 8시, 당신의 뇌가 가장 편한 방식으로 최신 AI 인사이트를 전해드립니다.
의견을 남겨주세요