🌎 7월 소셜모닝살롱 AI augmented Life design 슈퍼 휴먼 프로젝트 (부제 : 비개발자를 위한 실전 AI 에이전트)
지난 7월 소셜모닝살롱에서는 오로라플래닛 김진원 대표를 모시고 'AI Augmented Life Design: 슈퍼휴먼 프로젝트'를 주제로 강연을 진행했습니다. 김 대표는 비개발자를 위한 실전 AI 활용법을 중심으로, 기획자와 디자이너, 교육자, 사회혁신가처럼 개발을 전문적으로 배우지 않은 사람도 자신의 경험과 전문성을 바탕으로 AI 에이전트를 설계하고 활용할 수 있다는 점을 강조했습니다. 이날 자리에는 다양한 분야에서 활동하는 사회혁신가들이 함께해 자리를 더욱 풍성하게 만들어 주셨습니다.
[ 모임 개요 ] 일시 : 2026년 7월 14일(수) 07:00 – 09:00 장소 : NH투자증권 3층 회의실 (여의도 파크원 타워2) 내용 : AI Augmented Life Design: 슈퍼휴먼 프로젝트 발표 : 김진원 대표(오로라플래닛)
AI 시대, 인간에게 남은 질문은 '왜'와 '무엇' 김 대표는 AI 활용을 특정 서비스나 도구의 사용법을 익히는 문제로만 접근해서는 안 된다고 강조했습니다. 생성형 AI와 바이브 코딩을 활용하면 짧은 시간 안에 애플리케이션이나 콘텐츠를 제작할 수 있지만, 무엇을 왜 만들어야 하는지에 대한 판단이 없다면 의미 없는 결과물만 늘어날 수 있다는 것입니다. 이어 김 대표는 "AI는 무엇이 중요한 일인지, 무엇이 좋은 것인지까지 대신 판단해 주지 않는다"며 "왜 만드는가, 무엇을 만들 것인가, 어떤 선택이 더 적절한가를 결정하는 것은 여전히 인간의 역할"이라고 말했습니다. AI가 결과물을 만드는 속도와 효율을 높여주는 시대일수록 조직의 미션과 개인의 가치, 고객에게 필요한 변화가 무엇인지 판단하는 능력이 더욱 중요해진다는 설명이었습니다. 김 대표는 이를 단순한 취향이 아니라 경험을 통해 형성된 직관과 판단 기준을 포함하는 '나의 선호(mission/taste)'의 문제로 제시했습니다.
좋은 결과를 만드는 핵심은 '맥락'과 '완료 조건' 김 대표는 "AI를 잘 사용한다는 것은 맥락 정보를 주는 것"이라고 설명했습니다. AI에게 업무를 요청할 때 단순히 해야 할 작업만 지시하는 것이 아니라, 어떤 상황에서 이 일을 수행하는지, 최종 고객은 누구인지, 좋은 결과라고 판단할 수 있는 기준은 무엇인지를 함께 제공해야 한다는 것입니다. 특히 가장 좋은 결과물의 예시와 명확한 완료 조건을 제시하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 일을 잘 지시하는 리더가 구성원에게 업무의 배경과 목적, 기대하는 결과를 설명하는 것처럼, AI에도 충분한 맥락과 판단 기준을 제공해야 한다는 설명이었습니다. 반면 사용자가 작업 방법까지 지나치게 구체적으로 지정하는 것은 오히려 AI의 역량을 제한할 수 있다고 지적했습니다. 인간이 목적과 완료 조건을 설계하고, 목적을 달성하기 위한 구체적인 방법은 AI가 제안하도록 역할을 나누는 방식이 효과적이라는 것입니다. 김 대표는 "비개발자는 개발을 어떻게 잘할 것인지보다 우리가 하려는 일을 잘한다는 것이 무엇인지에 집중하는 것이 유리하다"며 "해당 분야에서 좋은 결과가 무엇인지를 아는 도메인 전문성이 AI 시대의 중요한 경쟁력이 된다"고 설명했습니다.
전문가의 암묵지를 AI가 활용할 수 있는 스킬로 김 대표는 AI가 논문과 책, 웹사이트처럼 기록된 지식은 폭넓게 학습하고 있지만, 현장의 전문가가 경험을 통해 체득한 암묵지까지 충분히 알고 있는 것은 아니라고 말했습니다. 제안서를 잘 작성하는 사람, 고객의 요구를 정확히 파악하는 사람, 상황에 맞는 의사결정을 빠르게 내리는 사람은 자신의 판단 과정을 일일이 설명하지 않아도 직관적으로 업무를 수행합니다. 그러나 이러한 전문성을 AI가 반복적으로 활용하게 하려면 업무 과정을 구체적인 단계로 나누고, 각 단계에서 어떤 정보를 확인하고 어떤 기준으로 판단하는지를 명시해야 한다는 점을 짚어 주었습니다. 이를 위해 김 대표는 전문가의 판단 과정을 세부 단계로 나누어 살펴보는 인지과업분석의 접근을 소개했습니다. 하나의 복잡한 업무를 여러 개의 작은 과업으로 분해하고, 각 구간에서 잘하는 사람이 어떤 선택을 하는지 분석한 뒤, 이를 AI가 이해할 수 있는 절차와 기준으로 전환하는 방식입니다. 이렇게 정리된 전문성은 반복적으로 사용할 수 있는 AI '스킬'이 됩니다. 예를 들어 제안서 작성, 인터뷰 분석, 자료 조사와 같이 반복되는 업무를 단계별로 구조화하면 AI가 동일한 작업을 수행하고, 사람은 각 단계의 품질을 점검하며 결과를 지속해서 개선할 수 있다는 설명이었습니다.
결과를 평가하는 AI를 따로 두고 검증을 반복해야 AI 에이전트의 품질을 높이기 위해서는 결과물을 만드는 과정뿐 아니라 평가와 수정이 반복되는 '루프'를 설계해야 한다는 점도 강조되었습니다. 김 대표는 하나의 AI가 결과물을 만들도록 한 뒤, 별도의 AI에게 완료 조건을 기준으로 결과를 평가하게 하는 방식을 소개했습니다. 결과물이 기준을 충족하지 못하면 다시 수정하고 평가하는 과정을 반복해 품질을 높이는 방법이었습니다. 복잡한 업무를 한 번에 수행하게 하기보다 작은 단계로 나누어 실험하면 어느 과정에서 문제가 발생했는지 확인하기도 쉽습니다. 각 단계에서 결과를 평가하고 수정하는 작은 루프를 설계할수록 생성형 AI의 불확실성을 줄이고 안정적인 결과를 만들 수 있다는 설명이었습니다. 김 대표는 이를 운동이나 연주처럼 명확한 목표와 피드백을 바탕으로 반복 연습하는 '의도적 수련'과 연결했습니다. AI가 지속적으로 피드백을 제공하도록 설계하면, 사용자는 자신의 업무 방식과 전문성을 더욱 세밀하게 들여다보고 개선할 수 있다는 것입니다.
AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 역량을 증강하는 방식 김 대표가 제시한 '슈퍼휴먼 프로젝트'는 AI가 인간을 대신하는 것이 아니라 개인이 가진 역량을 확장하는 데 초점을 두고 있습니다. 김 대표는 자신이 AI를 활용해 회고 도구를 만들고, 교육과 연구, 커뮤니티와 해커톤, 조직 혁신 프로젝트를 진행해 온 사례를 소개했습니다. 이 과정에서 AI는 단순한 업무 자동화 도구를 넘어, 새로운 분야를 학습하게 하는 선생님이자 아이디어를 함께 발전시키는 협력자, 결과를 평가하는 비평가의 역할을 수행했다고 전했습니다. 다만 AI의 메모리와 업무 자료, 프로젝트별 맥락을 체계적으로 관리하지 않으면 의도가 누락되거나 결과의 일관성이 떨어질 수 있다고 지적했습니다. 조직에서 AI를 도입할 때도 단순히 사용량을 늘리는 데 그치지 않고, 맥락을 기록하는 구조와 검증 기준, 보안과 책임 체계를 함께 설계해야 한다고 덧붙였습니다.
마무리하며 김 대표는 강연을 마무리하며 AI 시대에 필요한 두 가지 핵심 요소로 '맥락'과 '루프'를 제시했습니다. 자신의 미션과 선호, 전문성을 AI가 이해할 수 있도록 맥락화하고, 결과를 평가하고 개선하는 반복 구조를 만들 때, AI는 개인과 조직의 역량을 실질적으로 증강할 수 있다는 것입니다. 또한 "개발을 얼마나 잘하는가보다 왜 이 일을 하는지, 무엇을 잘해야 하는지, 좋은 결과가 무엇인지를 정의하는 능력이 중요하다"며 "각자의 전문성을 AI 스킬로 발전시킨다면 비개발자도 AI와 함께 성장하는 '슈퍼휴먼'이 될 수 있다"는 말로 강연을 맺었습니다. 이번 7월 소셜모닝살롱은 AI를 낯설게 여기던 참석자들에게도 '나의 전문성을 어떻게 AI와 결합할 것인가'라는 구체적인 질문을 던진 뜻깊은 자리였습니다. 다음 소셜모닝살롱에서 다시 뵙겠습니다. 참석해 주신 모든 분들께 감사드립니다.
출처: 소셜임팩트뉴스(https://www.socialimpactnews.net) 기사