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에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 9월
평점 :
일은 사라지지 않았습니다. 과거에 통했던 일의 문법이 사라지고 새로운 문법이 등장한 것입니다.
이 책에 관심이 갔던 건 바로 동기화라는 부분 때문이었다.
AI를 잘 사용하는 사람은 AI에게 명령을 잘 내리는 사람이라고 생각했다.
프롬프트를 잘 쓰면 되는 거라고 생각했었는데 이미 그 시대가 가버렸다고 하니 마음이 갑갑해졌다.
뭘 또 배워야 하는 건데?
이 책을 읽으며 내가 작업했던 결과물을 놓고 생각해 보았다.
얼마 전 나는 AI를 활용해서 네이버 이모티콘을 만들었다.
24개의 이모티콘을 만드는 과정이 쉽지는 않았다.
젤 힘들었던 건 미세하게 달라지는 캐릭터였다.
원본 사진을 업로드 해놓고 작업을 시작해도 미세하게 달라졌다.
또 하나는 두 개의 AI를 사용했는데 각자가 판단한 네이버 이모티콘의 정의가 달랐다.
그래서인지 이 책에서 말하는 NATIVE의 의미를 조금은 알 거 같았다.
모든 AI가 비슷한 역량을 가지고 있지만 조금 더 특화된 부분이 있다는 걸 깨달았다.
그러니 작업할 때 사용자가 가진 아이디어를 가장 잘 살려주는 AI를 찾아내는 것도 그 사람의 실력이 되는 것이다.
AI 사용법을 배운 적도 없기에 맨땅에 헤딩한다는 생각으로 덤볐던 과정에서 내가 생각하지 못했던 부분이 바로 STORY BANK였다.
이 스토리 뱅크를 만들어놓지 않았기에 매일 새롭게 시작해야 하는 번거로움이 있었다.
앞으로는 기록이 쌓일수록 더 좋은 판단을 돌려주는 기억의 은행 STORY BANK를 잘 활용해야겠다.
WHY는 무엇을 버려도 되고 무엇은 절대 버리면 안 되는지 알려주는 기준.
내가 생각하지 못한 부분이었다.
그저 일을 시키기에만 급급했던 나였기에 내가 원하는 바와 결과에 대해 명확한 가이드라인을 주지 못했다.
CYCLE 은 AI가 다음 일을 더 잘하게 만드는 피드백 루프다.
내 작업 방식은 AI에게 내 기준을 공유하지 않고 대화를 끝냈다.
그날의 작업이 끝나면 그걸로 대화를 종료했다.
내가 어떤 부분을 맘에 들어 했고, 어떤 부분을 아쉬워했는지를 공유했다면 다른 결과물이 나왔을까?
다음 날의 작업에도 영향을 미쳤을까? 이런 질문이 머릿속을 맴돈다.
나는 앞으로 AI를 잘 활용하는 사람이 경쟁력 있는 사람이라고 생각했다.
하지만 이 책을 읽으면서 생각이 달라졌다.
앞으로는 내 생각과 아이디어를 시스템으로 만들어 AI와 공유하는 사람이 경쟁력 있는 사람이 될 거 같다.
AI의 시대에 살고 있다.
앞으로는 더 획기적인 AI 기술이 생길 것이다.
하지만 진정한 변화는 기술의 변화에서 오는 게 아니라 사람의 생각에서 오는 변화가 아닐까.
일을 잘 하는 것도 중요하지만, 일하는 방식을 잘 설계하는 것이 중요하다는 걸 배웠다.
AI를 활용해서 무엇을 해야 할까를 고민하기 보다 AI와 어떻게 함께 할까를 고민해야 할 시간인 거 같다.
* AI를 사용하고 있지만 활용에 한계를 느끼는 분
* 블로그, SNS, 콘텐츠 제작을 하는 분
* 반복 업무를 줄이고 싶은 분
이 책을 활용해 보세요.