이 글은 **‘AI 아저씨의 현장 노트’**에 올리는 첫 글입니다.
생성 AI를 배우려고 하면 가장 먼저 프롬프트 요령을 만나게 됩니다. 어떤 문장을 입력해야 하는지, 어떤 역할을 부여해야 하는지, 답변 형식을 어떻게 정해야 하는지부터 설명합니다.
물론 이런 사용법도 필요합니다. 하지만 일을 오래 해 온 사람에게 더 중요한 자산은 따로 있습니다. 규정의 취지, 조직 안에서 실제로 의사결정이 이루어지는 방식, 매뉴얼에 적히지 않은 예외, 과거의 실패에서 배운 주의점입니다.
저는 이런 현장 경험을 AI가 이해할 수 있는 말로 옮기는 사람을 AI 아저씨라고 부릅니다.
AI 아저씨는 나이가 아니라 역할의 이름입니다
AI 아저씨는 단순히 나이가 많은 AI 사용자를 뜻하지 않습니다. 동료나 부하 직원, 외부 파트너에게 일을 맡겨 본 사람이 자신의 경험을 AI에게 전달하는 역할을 가리키는 이름입니다.
우리는 일을 맡길 때 이미 많은 조건을 설명해 왔습니다.
- 무엇을 만들어야 하는가
- 누구를 위한 결과물인가
- 어디까지 맡기고 어디부터 직접 확인할 것인가
- 언제까지 필요한가
- 어떤 실수를 특히 피해야 하는가
이 말들은 그대로 AI에게 일을 맡길 때의 재료가 됩니다. 새로운 전문용어를 많이 외우는 것보다, 자신이 이미 알고 있는 업무 조건을 빠짐없이 꺼내어 구조화하는 일이 출발점입니다.
다만 아무것도 새로 배울 필요가 없다는 뜻은 아닙니다. 일을 작은 단위로 나누는 법, AI의 답을 검증하는 법, 개인정보와 기밀정보를 입력하지 않는 법은 반드시 익혀야 합니다. 전면적인 리스킬링보다 경험의 번역을 성립시키는 최소한의 학습이 먼저라는 주장입니다.
AI에게 먼저 번역해야 할 네 가지
현장에서 AI에게 전달해야 할 맥락은 크게 네 가지로 정리할 수 있습니다.
- 규제와 법령의 맥락 — 어떤 기준을 적용하고 어디까지 포함할 것인가
- 조직의 의사결정 맥락 — 누구의 동의가 실제 진행을 좌우하는가
- 예외 처리의 맥락 — 매뉴얼대로 처리해서는 안 되는 경우는 무엇인가
- 실패의 기억 — 과거의 시도가 왜 멈췄고 무엇을 조심해야 하는가
AI는 답을 빠르게 만들 수 있지만, 적용할 기준과 예외, 책임 범위를 스스로 정해 주지는 않습니다. 그 경계를 설명하고 결과를 검증하는 일은 사람에게 남습니다.
이 개념은 일본의 현장에서 나왔습니다
제안자는 일본의 대학 교원으로 탄소중립, 탈탄소 정책, 환경 윤리를 가르치고 있으며, GX 관련 실무와 조직 운영에도 참여하고 있습니다. 대화형 AI를 활용해 동창회 포털을 직접 만들면서, 기능을 만드는 일만큼 운영의 맥락을 설명하는 일이 중요하다는 것을 확인했습니다.
‘AI 아저씨’는 한국에서 유행한 개념을 가져온 것이 아니라, 일본의 현장 경험을 바탕으로 2026년 8월 한국어로 먼저 공개한 제안입니다.
첫 글은 2026년 8월 28일 Velog에 먼저 공개했습니다. 이 글은 Naver Blog 독자가 개념의 출발점을 더 짧게 이해할 수 있도록 다시 정리한 글입니다.
이 블로그에서 다룰 것
앞으로 이 블로그에서는 다음 내용을 다루겠습니다.
- 자신의 업무 경험을 AI에게 전달할 수 있는 형태로 정리하는 법
- AI에게 맡길 판단과 사람이 남겨 둘 판단을 구분하는 법
- 개인정보와 기밀정보를 입력하지 않고 AI를 활용하는 법
- 실제 업무와 조직 운영에서 발견한 시행착오
오랫동안 일한 사람에게 필요한 첫 질문은 “새로 무엇을 외워야 하는가”가 아닙니다.
“내가 이미 알고 있지만 아직 AI에게 설명하지 않은 것은 무엇인가?”
개념 전체 설명: https://aiajeossi.com/
Velog 첫 글: https://velog.io/@aiajeossi/AI-아저씨란-누구인가-현장-경험을-AI의-언어로-번역하는-법