호기심에서 시작한 ‘필요한 도구 만들기’
헛발질은 기본, 고군분투는 필수!
코드 하나 모르는 초보자의 시스템 개발 성공기
하버드 경영대학원의 카림 라카니 교수는 “AI가 인간을 대체하지는 않는다. 다만 AI를 쓰는 인간이, AI를 쓰지 않는 인간을 대체할 것이다”라고 했다. 저자는 두 번째 문장에서 멈칫했다고 고백한다. 우리가 겁내던 구도는 사람과 AI인데, 그가 말하는 구도는 사람과 사람이라는 부분에서였다. 기계가 아니라 내 옆에 있는 사람이 내 자리를 위협한다는 말이다. 인터넷이 정보를 주고받는 비용을 크게 낮췄듯 AI는 사고하고 일 처리하는 비용을 낮춘다. 사흘 걸리던 일을 누가 반나절 만에 끝낸다면, 그 차이를 만드는 건 똑똑함도 부지런함도 아니다. 손에 쥔 AI 도구다.
저자는 AI를 손에 꼭 쥐기 위한 여정에 나섰으나 그것은 사막 한복판을 혼자 걷는 무지의 탐험이었다고 소회한다. 무엇을 모르는지조차 몰랐기 때문이다. API 키가 뭔지 몰라 검색하면 더 모를 단어가 열 개씩 튀어나왔고, 그걸 또 검색하다 새벽 두 시에 ‘내가 지금 뭘 하고 있나’ 싶어 노트북을 덮은 밤이 여러 번이었다. 그렇게 고군분투하던 어느 날 반나절이 소요되던 발표자료를 30분 만에 끝냈고, 그럴듯한 웹사이트 화면을 만들어냈다. 그 작은 성공 하나하나가 다음 시도를 불러냈다. 이 책에는 그 분투의 기록이 고스란히 담겨 있다.
깔끔한 기능 설명서를 기대한 독자들에게는 양해를 구한다. 분명히 밝혀두자면 ≪어느 공무원의 AI 실험노트≫는 26년간 공무원으로 일하며 매일 부딪히는 업무 현장에서 ‘나 이런 일에까지 AI를 써 봤다’는 도전기다. 저자는 ‘AI를 나의 확장’이라고 했다. 혼자서는 엄두를 내지 못했던 일을 해보고, 떠올리기 어려웠던 생각도 검토하게 되었기 때문이다. 책을 읽다 보면 그 변화가 나 혼자 일을 잘하는 데서 끝나지 않기를 바라는 저자의 마음도 읽을 수 있다. 아직 AI 앞에서 머뭇거리는 이들의 등을 떠밀어 주는 역할은 물론, ‘AI 일머리’를 키우고 싶은 이들의 AI 활용도를 더욱 높여줄 것으로 기대한다.
책 속에서
앞으로 짧게는 2~3년, 멀리 내다봐도 5년 후 직장의 모습은 사람과 사람만이 아니라, AI가 함께하는 일터일 확률이 높다. 지금처럼 컴퓨터 속에만 존재하는 AI일 수도 있고, 물리적 공간으로 나와 사람의 외피를 덮어쓴 로봇 AI일 수도 있다. 어떤 모습이든 동료로서 함께 일한다는 것은 거의 확실하다. 그런 날들이 우리 눈앞에 성큼 다가오기 전 할 일이 있다. 이 녀석이 어떤 녀석인지, 무슨 일을 할 수 있고, 어떤 한계를 가지고 있는지를 속속들이 알아낼 필요가 있다. 그러려면 이 친구와 함께하는 시간을 충분히 많이 갖는 게 중요하다. 그리고 앞으로 일터에서 어떻게 관계를 맺고, 또 어떤 형태로 일을 나누고 협업해 나갈지도 하나하나 시뮬레이션하며 적응해 나갈 필요가 있다.
- 50쪽
돌아보면 달라진 것은 창의력 자체보다 포기하는 시점이었다. 예전에는 지식이나 기술이 모자라면 ‘내 영역이 아니다’ 하고 물러섰다. 이제는 AI와 질문을 주고받으며 한 걸음 더 나아갈 수 있게 됐다. 그 한 걸음이 쌓이자 머릿속에 머물던 생각이 카피가 되고, 영상과 앱이 됐다. 창의성은 없던 것을 단번에 떠올리는 재능이 아니라, 막힌 자리에서 다음 연결을 찾아 끝까지 만들어 보는 힘이었다. 그러니 이제 ‘나는 창의력이 없어’라는 말은 접어도 될 것 같다.
- 63쪽
AI를 쓴다는 건 단순히 일을 빨리 끝내는 것이 아니다. 반복 업무에 밀려 있던 판단과 설계의 시간을 되찾는 일이다. 다만 AI가 아껴 준 시간은 저절로 ‘진짜 일’이 되지 않는다. 내버려 두면 또 다른 자료 요청과 보고가 그 자리를 채운다. 그래서 중요한 것은 시간을 얼마나 줄였느냐가 아니라, 되찾은 시간으로 무엇을 바꾸었느냐다. 처리한 문서의 양보다 민원인의 불편 하나를 줄이고, 미뤄 두었던 정책 하나를 움직이는 일이 성과가 되어야 한다. 불필요한 야근이 사라지는 건 덤이다. 늦게까지 자리를 지키는 게 성실함의 증거는 아니니까.
- 78쪽
대부분 사람 손에 기대던 보훈심사 업무를 AI와 빅데이터 분석 기술을 적용해 전면 자동화, 지능화하겠다는 야심 찬 계획을 세웠다. 그 계획안을 들고 과학기술정보통신부와 행정안전부의 AI 공모사업 문을 두드렸다.
줄곧 공무원 인사 업무를 해 온 내게 수십 쪽짜리 사업계획서를 써서 공모에 나서는 일은 낯설기만 했다. AI와 빅데이터라는 말부터 배워야 했으니까. 참고할 만한 다른 부처의 계획서를 찾아 읽고 실제 전문가에게 자문을 구했다. 동시에 클로드와 챗GPT에는 현장 담당자와 AI 전문가, 보훈심사 전문가, 주관 부처 담당자, 공모 심사위원의 자리를 마련했다. 서로 다른 역할이 던진 질문을 하나씩 검토하며 제안서의 뼈대를 세웠고, 서면심사와 대면 발표 심사를 앞두고는 평가 세부기준에 맞춰 부족한 점을 메우고 발표 코칭도 받았다. 그 결과 AI 보훈심사 사업은 올해 ‘AI 민주정부 30대 핵심과제’에 들어갔고, 행정안전부의 ‘공공 AI 서비스 지원사업’에도 최종 선정되어 올해부터 2년에 걸쳐 추진하게 되었다.
- 114쪽
지시: 우리 부 SNS 홍보를 강화할 방안을 제안해 줘.
이렇게만 물으면 AI는 대개 익숙한 방법부터 나열한다.
AI: 콘텐츠 다양화, 인플루언서 협업, 참여 이벤트, 채널 정비….
나열된 방법은 모두 검토할 만하지만, 무엇부터 해야 할지 판단할 기준은 없다. 체이닝은 현재 상황을 확인하는 질문에서 시작한다.
지시: 방안을 바로 쓰지 말고, 먼저 알아야 할 내용을 한 번에 하나씩 질문해 줘. 내 답을 기다린 뒤 다음 질문으로 넘어가고, 필요한 맥락이 충분히 모이면 핵심을 요약해 줘.
질문에 답해 우리 상황을 알려 준 뒤에는 가능한 방향을 비교한다.
지시: 지금까지 확인한 내용을 바탕으로 실행 방향 세 가지를 제안하고, 예상 효과와 필요한 자원을 같은 기준으로 비교해 줘.
그중 우리 부서에 맞는 방향을 하나 고른 다음 계획을 구체화한다.
AI: 내가 선택한 방향을 [예산]과 [기간] 안에서 실행할 계획으로 구체화해 줘. 과제별 담당 역할, 일정, 필요한 자원과 성과 확인 방법을 적고, 비용과 효과를 추정했다면 근거와 함께 [추정]으로 표시해 줘.
초안이 나오면 실제로 검토할 사람의 입장에서 다시 읽게 한다.
지시: 이 계획을 예산 담당자와 상급자의 관점에서 검토해 실행하기 어려운 부분과 보완안을 알려 줘. 내가 반영할 보완안을 고르면 계획을 수정해 최종안으로 정리해 줘.
요청은 네 번으로 나뉘지만 흐름은 상황 확인, 초안 작성, 검토와 마무리의 세 단계다. 매번 처음부터 설명하지 않아도 앞에서 알려 준 여건과 선택한 방향이 다음 질문으로 이어진다. 처음에는 어디서나 볼 수 있는 홍보 방법이 나오더라도, 마지막에는 우리 부서의 예산과 일정 안에서 검토할 수 있는 안으로 좁혀진다.
- 132~134쪽
AI는 “완료했습니다”라는데 나는 한 시간째 퇴근을 못 했다. 자료를 붙이고 같은 사정을 설명하고, 답변을 한글로 옮겨 깨진 표까지 고쳤다. AI가 5분 일하고 내가 50분 뒤처리하는 날도 있었다. 비서를 들인 줄 알았는데 내가 비서의 비서가 됐다.
그래서 일을 처음부터 끝까지 펼쳤다. 내가 내려야 할 판단과 매번 되풀이하는 수고를 나눴다. 자주 쓰는 요령은 다시 불러 쓰게 정리하고, 필요한 자료와 도구는 AI가 찾도록 연결했다. 어디까지 맡기고 어느 지점에서 사람이 확인할지도 정했다.
그러다 뜻밖의 곳에서 막혔다. AI에게 설명하려니 왜 꼭 이 순서여야 하는지 나도 답하기 어려웠다. 이유는 하나였다. 늘 그렇게 해 왔기 때문이다. 일 하나 빨리 끝내려다 순서와 기준까지 손봤다. AI에게 일을 맡기는 법을 배우려다 내가 일하는 법부터 새로 배우고 있었다.
- 167쪽
공직의 보고서와 민원 답변은 법령을 근거로 삼는 일이 많다. 법률뿐 아니라 세부 사항을 정한 시행령·시행규칙과 적용 시점을 정한 부칙도 살펴야 한다. 다른 부처의 법령까지 관련되면 어디서부터 찾을지 막막할 때도 있었다.
AI에게 법적 근거를 물으면 답은 빨랐다. 그런데 개정 전 조문이나 없는 조항을 알려 주기도 했다. 사실과 다른 내용을 사실처럼 제시하는 ‘할루시네이션’이었다. 다시 조문을 찾아야 한다면 일을 덜었다고 하기 어려웠다. 답과 함께 확인할 원문까지 가져오는 방법이 필요했다. 그때 알게 된 도구가 korean-law MCP(Chrisryugj)였다. 이 MCP는 AI가 국가법령정보센터의 자료를 조회하도록 연결해 준다.
------------ 중략 -----------
MCP를 연결하면 법률과 시행령·시행규칙, 행정기관의 업무 기준인 훈령·예규와 판례를 한 대화에서 찾아볼 수 있다. 두꺼운 법령집을 뒤지거나 국가법령정보센터에서 검색어를 바꾸는 수고가 줄어든다. 다른 부처 소관 조항까지 함께 찾을 때도 편하다.
- 226~228쪽
무엇을 모르는지조차 설명하기 어려울 때는 AI에게 질문부터 해 달라고 했다. 질문을 받아도 말로 답하기 어려운 부분은 화면 시안을 요청해 확인했다. 서로 다른 배치를 몇 개 보여 달라고 한 뒤 “세 번째가 좋다”고 고르니 막연했던 취향이 구체적인 요구가 됐다. 마음에 드는 시안이 없으면 참고할 이미지를 찾아 보여 주며 바꾸고 싶은 부분을 설명했다. 이런 과정을 통해 빠뜨린 조건과 원하는 모습을 먼저 정하자 만들던 것을 중간에 크게 바꾸는 일이 상당히 줄었다.
- 264~265쪽
이제 현장에서는 출퇴근 등록이 쉬워졌고, 상담일지 작성도 1분 안에 끝난다. 관리자는 월과 근무지를 고르기만 하면 개인별·근무지별 출근일수와 총 근무시간, 상담 유형별 건수가 한 화면에 집계돼 뜨고, 버튼 한번에 보고용 엑셀 파일을 내려받는다. 매달 정해진 서식으로 공무원연금공단에 내는 사업활동 보고서까지 자동으로
