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AI에게 나의 일을 잘 설명하는 방법은?
나를 가장 잘 아는 AI를 만드는 방법이 곧 내 일을 잘 설명하는 것에서 시작 됩니다.
현 시대에 노코드(No-Code) 환경은 코딩이라는 기술적 장벽을 허물었습니다. 하지만 나만의 AI 에이전트를 만들기 위해서는 가장 중요한 일이 남았습니다.
바로 나의 업무를 논리적으로 번역하는 일입니다.
지난 포스트에서 AI 자급자족의 시대에 업무 자동화의 핵심은 코딩이 아니라 내 일을 설명하는 능력이라는 이야기를 다뤘습니다.
단순히 똑똑한 AI 에이전트와 나를 가장 잘 아는 AI 에이전트는 다릅니다.
오늘은 AI 노코드 빌더 (No-code Builde) 를 지향하는 팔레트가 나의 일을 가장 잘 설명할 수 있는 방법에 대해 3가지 제언을 드립니다.
1. "대충 알겠지"는 통하지 않는다, 판단 기준을 말로 풀어내기
우리가 매일 반복하는 업무 대부분은 굳이 설명하지 않아도 몸에 익은 감으로 처리됩니다. "이전과 비슷한 느낌으로", "적당히 깔끔하게" 같은 지시는 나와 일하는 동료끼리는 통하지만, AI에게는 오류의 원인이 됩니다.
AI에게 내 일을 설명하는 시작은 내가 무의식 중에 어떤 기준으로 판단해 왔는지를 꺼내보는 것 입니다. 이 정보는 중요하고 저 정보는 걸러내는 기준, 우선순위를 매기는 기준, 애매할 때 어느 쪽으로 결정하는지 같은 판단의 논리를 "이럴 땐 이렇게 한다"는 말로 정리해야 합니다.
2. 재료와 결과물의 형태를 구체적으로 정하기
판단 기준이 정리됐다면, 이제는 AI가 다룰 재료(Input)와 만들어낼 결과물(Output)의 모양을 구체적으로 정할 차례입니다. "이 자료를 정리해 줘"처럼 두루뭉술하게 말하면 안됩니다. 어떤 자료를 주고 어떤 결과를 받을지 정확히 정해야 합니다.
재료는 AI가 제시한 내용이 어디서 가져온 데이터인지, 어디까지만 참고할지를 명확히 해서 필요 없는 정보가 끼어들지 않게 하는 것이고, 결과물은 표, 목록, 특정 양식 등 어떤 형태로 나와야 하는지 그리고 꼭 들어가야 할 항목을 미리 정하는 것입니다. 이 기준이 구체적일수록 바로 업무에 쓸 수 있는 에이전트가 만들어집니다.
3. 하지 말아야 할 것과 예외 상황 정해두기
전문성은 '무엇을 할지'보다 '무엇을 하지 않을지'를 아는 데서 나옵니다. AI가 제멋대로 업무를 판단해 틀린 답을 지어내지(할루시네이션) 않도록, 분명한 금지 기준을 정해야 합니다. 그 금지 기준은 현업 전문가인 내가 정해야 합니다.
특정 표현을 쓰지 못하게 하거나, 정보가 부족하면 지어내지 말고 "데이터 없음"이라고 답하게 하는 것이 그 예입니다. 예상치 못한 상황에서 AI가 어떻게 행동해야 하는지까지 정해둘 때, 비로소 믿고 맡길 수 있는 업무 파트너가 완성됩니다.
AI에게 내 일을 설명하는 과정은, 역설적으로 내 업무를 제대로 다시 들여다보는 과정입니다. 업무를 하나씩 풀어내고 다시 짜맞출 수 있다면, 노코드 빌더(No-code Builder)는 비즈니스를 확장하는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.
Experience the Unexperienced
팔레트는AI 기술을 얼마나 정교하게 구현했는지가 아니라, 실무자가 자신의 업무를 얼마나 자연스럽게 설명하고 곧바로 실행 가능한 에이전트로 옮길 수 있는지, 그 경험 자체를 설계합니다. 업무를 해체하고 재조립하는 전 과정을 가장 쉬운 언어로 설명해도 쉽게 알아들을 수 있도록 AI Aagent를 설계하는 것, 그것이 현재 팔레트가 집중하고 있는 일 입니다.
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