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  • AI 시대, 결국 인간이 품질을 결정한다 : 휴먼 인더 루프가 만드는 새로운 일의 질서
    잡다한 글 2025. 10. 12. 16:55
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    AI가 인간의 일에 깊숙이 들어온 지금, 우리가 지켜야 할 것은 ‘생각하는 힘’이다.

    하지만 그 힘을 지키겠다는 이유로 AI를 배척하는 태도는 이제 설득력이 없다.

     

    능력의 기준은 도구를 쓰느냐 마느냐가 아니라 얼마나 잘 쓰느냐다. 좋은 질문을 던지고, 맥락을 파악하며, 결과를 가늠할 기준을 세울 수 있는 사람이 더 빨리, 더 멀리 간다.

    역설적이게도 사람은 AI 를 잘쓰기위해 더 많이 알아야하고, 더 많이 아는 것은 AI 덕분에 이전보다 쉬워졌다.

     

    휴먼 인더 루프

     

    AI는 이미 코드 작성, 기획, 마케팅, 디자인 등 대부분의 업무를 자동화할 수 있다.
    하지만 그 자동화의 마지막 품질을 결정하는 건 여전히 사람이다.
    휴먼 인더 루프(Human-in-the-Loop)는 바로 그 개입의 구조를 설계하는 개념이다.

    모델이 불확실한 결과를 냈을 때, 누가 어떤 기준으로 멈추고 검토할지, 승인과 반려의 근거를 어떻게 남길지, 그 과정을 다시 학습에 어떻게 반영할지가 업무의 품질을 나눈다.

     

    이건 철학이 아니라 운용의 문제다. 리뷰는 쉬워야 하고, 비교는 가능해야 하며, 결과는 기록으로 남아야 한다.
    이런 기본기가 있을 때 자동화율이 높아져도 위험은 통제된다.

     

    AI는 ‘일’을 하고, 사람은 ‘품질’을 관리한다.
    이 분업이 잘 작동할 때, 조직은 빠르면서도 안전해진다.
    휴먼 인더 루프는 단순한 관리가 아니라, AI와 인간이 협업하는 방식 그 자체다.

     

    AX 조직 AI 중심의 유연한 구조

     

    SK그룹은" 실제 AX 사례를 글로벌 레퍼런스로 확장해 국내외 최고의 AX파트너로 자리매김하겠다"라고 밝혔다.

     

    이제 조직의 구조도 바뀌고 있다.

    AX(Agility × AI Transformation)은 AI가 조직의 민첩성과 자율성을 동시에 재편하는 모델이다.
    예전처럼 부서가 명확히 나뉜 위계형 구조는 점점 의미를 잃고 있다.
    AI 도구 덕분에 부장이나 임원도 직접 실무를 처리하고, 팀은 프로젝트 단위로 재편된다.
    보고보다 실행이 빠르고, 직급보다 학습 속도가 중요해진다.

    AX 조직은 단순한 효율화가 아니다.
    중앙에서는 보안과 표준을 관리하고, 각 팀은 프롬프트·모델·로그를 공유하며 같은 언어로 일한다.
    자동화율을 높이되, 사람의 개입을 규칙으로 만드는 구조가 바로 AX의 핵심이다.
    AI는 반복을 처리하고, 인간은 판단과 해석을 맡는다.

     

    AI가 만든 ‘모두의 개발 시대’

     

     

    이제는 비개발 직군도 개발을 한다.
    랜딩페이지 제작, 내부 자동화 툴, 마케팅 리포트 등 예전엔 개발자의 손을 빌렸던 일들이 이제는 기획자와 마케터가 스스로 만들어낸다.
    AI에게 목적, 제약, 데이터 구조를 언어로 설명하면 모델이 초안을 제시하고 사람은 그 위에 맥락을 얹는다.

    이런 흐름을 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라 부른다.
    코드를 몰라도 목적과 의도를 언어로 설계하면 구현이 가능하다.
    기업은 이제 개발자를 넘어, AI와 대화하며 문제를 해결할 줄 아는 사람을 원한다.
    코딩이 아니라 ‘사고의 구조화’가 능력의 기준이 되는 시대다.

     

    프롬프트 리터러시, 새로운 기본기

     

    이제 프롬프트는 단순한 명령이 아니라 사고를 구조화하는 언어다.
    예전엔 개발자만 다루던 JSON, Schema, API 같은 단어들이 기획자나 마케터의 회의 안에서도 자연스럽게 오간다.

    좋은 프롬프트는 정확한 질문보다 맥락을 완성하는 설계다.
    문제의 조건, 목표, 평가 기준을 함께 제시할 줄 아는 사람이 AI 시대의 진짜 생산자다.

     

    결국, 인간이 품질을 만든다

     

    결국 질문은 하나로 수렴한다. 우리는 AI에게 일을 얼마나 잘 시킬 수 있는가. 그리고 그 일을 잘 시키기 위해 얼마나 깊이 이해하고 있는가.

    모두가 제너럴리스트이자 스페셜리스트로 살아야 한다는 말이 과장이 아니다.
    문제를 정식화하고, 기준을 세우고, 데이터를 읽으며, 실험을 설계하는 능력. 이것이 앞으로의 기본기다.

    AI는 일을 한다. 사람은 위험을 관리하고 학습을 가속한다.
    이 단순한 분업을 실현하는 구조가 휴먼 인더 루프, 그 철학을 조직 전체로 확장한 형태가 AX다.

    오늘의 능력은 자격증이나 연차가 아니라 질문의 품질과 활용의 정교함으로 증명된다.
    그 기준을 습관으로 만드는 사람이, 다음 시대의 중심에 설 것이다.

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