에이전트 워크플로우 : 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수

에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 9월

• 이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

AI를 사용하지 않은 사람은 있어도 한 번만 사용한 사람은 없을 것입니다.

나날이 발전하고 있고, 이제는 발전속도가 너무 빨라 통제할 수 없어 인위적으로 억제해야 할 정도입니다.

이런 AI를 온전히, 제대로 사용하고 있나요?

이 책은 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 알려주고 있습니다.

예전의 검색 방식에 익숙한 분들은 여전히 AI에게 질문을 하고 답을 구합니다.

프롬프트 방식이라고 합니다.

이제는 프롬프트 방식으로 답을 찾아 적용하는 것이 아니라, 아예 작업 전체에 대한 지시가 가능합니다.

저자는 그 방법으로 SYNC를 제시하고 있습니다.

Story : 조직의 경험과 판단을 AI가 읽을 수 있는 맥락으로 만듬
Why : 이 일을 왜 하는지 밝히고 사람과 AI의 목적과 역할을 정함
Native : 실제 업무의 병목에 맞춰 AI를 배치
Cycle : 결과와 피드백을 다음 업무에 축적해 반복

AI 에이전시를 운영하면서 얻은 효과적인 방법입니다.

아무리 좋은 도구라도 사용 방법을 제대로 알지 못하면 무용지물이죠.

에이전트의 핵심은 ‘얼마나 좋은 답을 내놓느냐'에서 한 단계 더 나아가 ‘얼마나 스스로 일을 이어갈 수 있느냐'에 있습니다.

이 문장이 이 책의 핵심입니다.

AI를 통해 답을 찾는 것이 아니라, 목표를 완료하기 위해 스스로 일을 진행할 수 있게 만드는 것입니다.

이것을 에이전트라고 부릅니다.

진정한 에이전트 워크 플로우를 만드는 것이지요.

AI시대에 우리가 경계해야 하는 것은 AI를 사용하지 않는 것이 아닙니다.
오히려 AI를 너무 잘 활용한 나머지, 생각하는 능력까지 외주화하는 것입니다.

AI를 사용하면서 개인적으로 가장 우려하는 부분입니다.

분명 편하고 좋은 것은 맞는데, 그 과정에서 필요한 생각까지 AI에게 맡기기도 합니다.

적어도 ‘왜?’와 ‘어떻게?’에 대해서는 AI에게만 의존하지 말고 스스로 생각해야 합니다.

AI가 언제나 정답만을 알려주지도 않을 뿐더러, 원하는 결과를 주더라도 그 과정에 대한 검토가 필요합니다.

AI를 부하가 아닌 파트너로 생각하고 사용하는 것이 좋습니다.

결과까지 가는 길을 너무 빨리 건너뛰면, 결과를 판단할 기준까지 같이 건너뛸 수 있다는 것입니다.
그래서 저는 새로운 일을 시작할 때 가능하면 A부터 Z까지 한 번은 직접 해보려고 합니다.

위 글과 맥락이 같습니다.

내가 일을 모르면서 일을 지시할 수 없습니다.

요즘 AI로 프로그래밍이 쉬워지면서 많은 서비스들이 만들어지고 있습니다.

프로그래밍을 모르기에 AI가 만든 코드에 대한 검증을 하지 못하고, 구조에 대해서도 알지 못합니다.

AI가 수정을 하면 할수록 점점 더 복잡하고 어려운 구조가 될 수도 있습니다.

그래서 서비스에 대해 프로그래머에게 수정을 요청하는 의뢰가 많아졌다고 합니다.

이 책을 보고 AI를 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 배웠습니다.

AI는 사용하기 위해 일을 하는 것이 아니라, 성과를 내기 위해 사용하는 도구 중 하나임을 잊지 말아야겠습니다.