지금은 AI로
전환하는 속도가
기업과 개인의
생존을 결정합니다.

AI는 지금 돌아가는 사업을 더 빠르고 효율적으로 운영하기 위해 꼭 필요한 도구입니다.

AI와 일해보면 개발에 대한 경험이 필요하다는 것을 알게 됩니다.
프로토타입·기능 구현까지는 도메인 전문가 + AI가 최강입니다.

그러나 일정 규모 이상의 서비스에서는 달라집니다.
개발 경험 없이는 시간낭비를 하게 될 가능성이 아주 높습니다.

장기적으로 역량을 키우려면 내부 인원을 AI로 트레이닝하는 것이 낫고,
속도를 빠르게 하려면 외부 경험자를 불러서 AX를 구축하는 것이 훨씬 빠릅니다.
두 가지를 같이 가져가는 것이 가장 좋습니다.

모든 프로세스는 자동화할 수 있습니다.
그러나 결정 과정에는 인간의 개입이 꼭 필요합니다.
인간은 시대와 지역과 문화에 따라서 그리고 각 인간마다 다른 정답을 가지고 있습니다.
인간이 방향을 정해줘야 하는 이유입니다.

실행은 AI가 더 잘 하는 시대입니다.
반복되는 작업, 콘텐츠 생산, 데이터 분석—
이 영역에서 AI는 사람보다 빠르고 지치지 않습니다.

그렇지만 무엇을, 어떻게, 어느 방향으로 해야 하는지는
인간이 더 정확하게 결정해 주어야 합니다.
방향이 틀리면 AI는 그 방향으로 완벽하게 달려갑니다.

지금 AI의 상황이 정확히 그렇습니다.
실행의 파트너로는 최강이지만,
방향을 결정하는 것은 여전히 사람의 몫입니다.

* 26-5-01

자신의 AI의 능력은
자신의 상상력의 크기까지 성장합니다.

* 26-5-03

AI 도입에서 개발자를 설득하는 것이 가장 어렵습니다.
넘어야 할 벽은 단 하나—
"AI가 만든 것은 테스트용으로는 좋지만, 실제 서비스에는 안 된다"는 인식입니다.

틀린 말이 아닙니다. 검토 없이 올린 AI 결과물은 실제로 위험합니다.
그러나 테스트와 검토의 후작업을 제대로 갖추면,
AI가 만든 것도 실제 서비스에 충분합니다.

그 인식을 바꾸는 것이, 지금 가장 어려운 일입니다.

* 26-5-20

기업의 AI 활용은 두 가지로 나뉩니다.

하나는 개인의 AI 사용 능력을 키워 업무 효율을 높이는 것.
다른 하나는 기업의 모든 업무 흐름을 데이터화하여
AI가 그것을 분석하고 발전시키는 재귀적 루프로 회사를 성장시키는 것.

AI를 도입한다고 하면 이 둘을 혼동하는 경우가 많습니다.
개인을 발전시키는 것과 회사를 발전시키는 것—
같아 보이지만, 다른 일입니다.

* 26-5-20

AI 도입에서 개발자가 망설이는 진짜 이유는 능력이 아닙니다.
"AI가 만든 코드에서 문제가 생기면 → 내 책임"이라는
책임감의 무게가 개발팀의 발목을 잡고 있는 것입니다.

이 무게를 덜어줄 수 있는 사람은 경영진뿐입니다.
"AI로 빠르게 개발할 때 생긴 문제는 책임을 묻지 않겠다"—
이 한 마디가 있어야 개발팀의 사슬이 풀립니다.

개발자는 몰라서 못하는 것이 아닙니다.
발목에 잡혀 있는 책임감의 족쇄를 풀어주는 것이
경영진이 해야 할 일입니다.

* 26-5-24