AI를 일잘러들만 모인 팀처럼 만들어 쓰는 방법
ChatGPT나 Gemini로 만드는 "1인 Functional Team" 운영 가이드
오늘 새벽 OpenAI에서 발표한 GPT-5는 협업자로서 더 탁월한 성능을 보인다는 평이 많다. 거기다 속도도 빠르고 가격도 저렴해졌다. 모든 AI Tool들이 밤낮으로 쉬지 않고 똑똑해지다 보니, 뭐가 더 낫다고 단언하기 힘들 정도다. 서로 앞서거니 뒤서거니 무한 경쟁 루프를 반복하며 상향 평준화가 되어 버린 상황. 이제는 AI Tool을 고를 때, 누가 더 대답을 똑똑하게 잘해서 선택한다기보다 가격, 부가 서비스, 사용 편의성, 개인적 취향 등 입맛에 맞게 골라 쓰게 됐다. 이렇게나 고급 기술이 이렇게나 빨리 commodity화 수순을 밟다니 그 속도에 또 새삼 놀란다.
AI가 하루가 다르게 똑똑해지니, 마치 큰 프로젝트를 진행할 때 시장조사, 전략수립, 마케팅, 브랜딩 등의 모든 기능을 통합해 크로스 펑셔널한 팀을 만들 듯, AI를 컨트롤하는 딱 한 사람만으로 굉장히 유능한 1인 Functional Team을 만드는 일이 가능해졌다. 이렇게 AI를 하나의 팀을 만들어 협업하는 개념으로 접근하면 일의 효율도 높아지지만 무엇보다 AI 발전 속도에 압도당하지 않고 인간만의 고유 영역을 지키며 그 순기능만 현명하게 뽑아 쓸 수 있다.
몇몇 프로젝트에서 AI Functional Team 개념을 적용해 보며 그 효용이 일을 넘어 스스로의 역량 개발에도 도움이 된다는 것을 경험했고, 틈틈이 정리해 두었던 일종의 'AI팀 운영 가이드' 내지는 AI에 끌려다니지 않고 AI를 리드하며 더 나은 성과를 내는 방법론을 공유하고자 한다.
AI를 일잘러들만 모여있는 팀처럼 만들어 더 똘똘하게 활용하고 싶은 사람 혹은 AI로 각자의 소규모팀을 만들어 모두가 일당백 팀원으로 성장하길 바라는 관리자라면 한번 읽어보는 걸 추천한다.
AI Functional Team 운영 가이드
AI는 마법처럼 내가 원하는 걸 뚝딱 만들어 주는 도구가 아님. 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 스킬은 사람과 마찬가지로 AI도 불가능. 수준 높은 피드백과 고도화된 디렉팅 없이는 절대로 원하는 결과물이 한 번에 나오지 않는다는 사실을 명심하고, 스스로의 기획력과 디렉팅 역량을 개발해 나가는 노력이 선행되어야 함.
- 알아서 다 해주는 인공지능이 아니라 전문성을 갖춘 팀원으로 생각하고 협업하는 자세는 기본
- 디렉팅 역량(= 리더십)은 필수적으로 개발할 것
모든 팀원(AI Tools)에게 충분한 정보를 주고 목표를 공유하고 권한을 부여해, 원하는 역할을 잘 해낼 수 있도록 디렉팅하는 것 (Information + Goal + Empowerment) - 컨텍스트 엔지니어링, 템플릿 활용, 고도화된 디렉팅이 관건
팀원들로부터 원하는 결과를 끌어내기 위해 하는 것과 똑같은 수준의 커뮤니케이션을 가장 효과적으로 하는 방법들- 필요한 모든 컨텍스트를 주고 *구조화된 결과물이 나올 수 있도록 설계 = “컨텍스트 엔지니어링” (프롬프트 엔지니어링 X)
- 유사 사례나 프롬프트를 템플릿으로 적극 활용해 커뮤니케이션 효율 높이기
- **피드백과 추가 의견을 명확하게 전달해 가지치기 방식의 아이데이션
- 초기 생성 결과물에 피드백과 의견을 더해 계속 발전시켜 나가는 방식 (작업마다 단절된 형태가 아닌 이전 작업들을 연결하며 고도화)
- 피드백과 의견은 그 분야 전문가가 줄 수 있는 수준으로 작성해야 결과물 수준도 따라서 올라감
*구조적 설계가 필요한 이유
- 컨텍스트 전반에 걸쳐 필요한 재료를 초반에 가능한 많이 만들어 놓아야, 작업을 진행하면서 한 방향으로 깊이와 밀도를 높여나갈 수 있음 (절차적 행동)
- 이것저것 마구잡이로 시도해보고 그럴듯한 답변이 운좋게 걸리길 바라는 식의 활용은 시간 소모적일 뿐만 아니라 만족스러운 결과가 나올 수 없음
- 프롬프트 작성시 STICC 활용 추천 (Situation, Task, Intent, Concern, Calibrate)
**효과적으로 피드백 주는 방법
- 생성한 이유 혹은 생성에 참고한 자료를 같이 언급하게 해서 판단 기준으로 삼기
- 유사한 상황의 괜찮은 사례를 주고 분석하게 한 후, AI가 추론한 내용을 참고해 피드백 작성
- 잠시 작업을 중단하고, 본 작업에 대한 의사결정 기준이 될 만한 다른 작업을 지시한 후 그 결과물을 기준으로 본 작업을 이어서 진행하겠다고 디렉팅 우회
- 반복해서 원하는 결과물이 나오지 않을 때는 쿼리 편집 기능으로 내가 작성한 프롬프트를 수정해 볼 것 (같은 지시 내용에 대해 각기 다른 생성물을 병렬로 두고 버전 관리도 가능)
- 여러 단계를 거쳐 피드백을 전달하고 디벨롭 했다면 반드시 정리하는 작업을 요청할 것 (나도 한번 정리하고 넘어갈 필요가 있고, 이를 통해 AI 학습 강화 효과도 얻을 수 있음)
- 컨텍스트 엔지니어링과 고도화된 디렉팅으로 잘 설계된 협업은 AI의 예측불가능성, 광범위하고 일반적인 응답 경향, 할루시네이션을 방해 요소가 아닌 파워풀한 무기로 활용할 수 있음
- AI Tool을 예측 가능한 프레임 안에 두고 활용하기
요청하지 않은 내용도 생성해 내는 특징 때문에 같은 질문에도 다른 답변을 생성, 예측이 어려움 → 컨텍스트로 프레임을 만들어 두면 가두리를 치는 것처럼 내가 제한해 둔 영역 안에서만 생성, 예측이 가능해 짐 (단, 원하는 언어, 자료의 형식, 내용이 있다면 반드시 언급해 줘야 그걸 포함해 생성함) - 제너럴리스트 AI 백프로 활용하기
요청한 것과 관련된 전체 내용을 누락 없이 생성해 내는 특징 때문에 답변이 너무 광범위하거나 일반적인 경향이 있음 → 전체 옵션을 보고 구체화하는 디렉팅 전략으로 훨씬 효과적으로 디벨롭 가능 (참고할 수 있는 자료가 많고, 그 자료가 누락 없이 전체를 포괄하는 것을 무기로 활용) - 기획과 아이데이션에 특화된 활용으로 할루시네이션의 단점을 장점으로 극복하기
- AI Tool을 예측 가능한 프레임 안에 두고 활용하기
- 한번 설계해 놓은 전체 작업 프로세스를 컨텍스트 셋으로 만들어 다양한 프로젝트에 템플릿처럼 사용해 업무 효율화 → 반복 사용할수록 시간은 줄고 퀄리티는 높아짐
여러분만의 AI Tool 백프로 활용 노하우가 있나요? 댓글로 남겨주세요! 👏