현장 경험이 있는 사람의 노하우를 AI에 넣으면 일이 곧바로 좋아질까요?

꼭 그렇지는 않습니다. 경험을 많이 모아도, AI가 어느 상황에서 그 지식을 적용해야 하는지 모르면 그럴듯하지만 쓸 수 없는 답이 나올 수 있습니다. 중요한 것은 지식의 양보다 판단이 작동하는 조건입니다.

이 조건을 말로 옮기는 일이 AI 아저씨의 역할입니다.

지식 목록과 판단 조건은 다르다

“이 거래처는 조심해야 한다”, “이 서류는 한 번 더 확인해야 한다”와 같은 말에는 경험이 들어 있습니다. 하지만 AI가 이 말을 그대로 받으면 다음 질문이 남습니다.

  • 어떤 기준으로 조심해야 하는가?
  • 누구에게 확인해야 하는가?
  • 예외는 언제 생기는가?
  • 무엇이 보이면 작업을 멈춰야 하는가?

이 질문에 답해야 경험이 실제 업무의 조건으로 바뀝니다.

경험을 네 가지 질문으로 나누기

업무 하나를 골라 다음 네 가지를 적어 보십시오.

  1. 적용할 기준: 어떤 규정, 자료, 품질 기준을 먼저 보는가?
  2. 확인할 사람: 결과를 누가 검토하거나 승인하는가?
  3. 예외: 평소 절차와 다르게 처리해야 하는 상황은 무엇인가?
  4. 멈춰야 할 조건: 정보가 부족하거나 위험 신호가 보이면 어디에서 중단하는가?

이 네 가지는 경험자의 감각을 복사하려는 목록이 아닙니다. 사람이 실제로 멈추고 질문하는 지점을 표시하는 지도입니다.

가상의 예로 연습하기

예를 들어 팀에서 자료를 비교하는 일을 AI에게 맡긴다고 합시다. 원자료나 개인정보를 넣지 않고, 공개된 형식의 샘플만 사용합니다.

먼저 “두 자료의 차이를 표로 정리해 달라”고 요청할 수 있습니다. 그 다음에 “비교 기준이 빠진 곳을 표시하고, 확인할 사람과 멈춰야 할 조건을 따로 적어 달라”고 요청합니다.

AI가 만든 표를 그대로 사용하지 말고, 사람이 기준과 예외를 다시 확인합니다. 무엇이 빠졌는지 기록하면 다음 요청의 조건이 더 분명해집니다.

오늘 해 볼 작은 연습

지금 알고 있는 업무 하나에서 다음 문장을 완성해 보십시오.

이 작업은 ___을 위해 한다.
___한 경우에는 먼저 ___에게 확인한다.
___이면 작업을 멈춘다.

이 문장에 실제 개인정보, 기밀 문서, 고객 식별 정보는 넣지 않습니다. 연습의 목표는 AI에게 많은 자료를 주는 것이 아니라, 판단의 경계를 말로 적는 것입니다.

AI는 경험을 대신 소유하지 않습니다. 사람이 무엇을 기준으로 판단하는지, 어디에서 확인하고 멈추는지를 더 잘 보이게 도울 뿐입니다.

현장 경험과 AI의 조건 설계를 더 기술적으로 다룬 글은 Velog에서 이어집니다. 전체 개념은 aiajeossi.com에서 확인할 수 있습니다.