나만 AI 사용이 도움이 안되는 이유
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AI는 만능이 아니다. 잘 사용해야하는 도구다.
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업무를 잘 시키는 법부터 배우자
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더 많은 곳에 적극적으로 사용해보자
AI(Chat GPT), 나는 왜 업무 효율이 나지 않을까?
AI가 업무에 도움이 된다?
많은 사람들이 업무에 Chat GPT, Grok, Gemini 같은 LLM AI를 도입하고 있다. 확실히 이제는 AI 활용이 당연해진 느낌이다. 국내 기업중 40% 정도가 업무에 AI를 사용 중이라고 한다. AI의 성능은 갈수록 향상되고 있다. 앞으로 AI는 더 많은 업무를 보조하거나 대체할 것이다.
그러나 AI 열풍의 현실을 보면 조금 다른 느낌을 받는다. GPT와 같은 AI를 '검색 보조' 용으로 쓰는 경우가 대다수다. 과거에 검색엔진에서 자료를 찾던 행위를 AI를 통해 진행한다. AI의 성능 발전에 비해 활용에서의 발전은 더디다. 업무를 보조한다고 하지만 보조의 영역이 매우 제한적인 경우를 많이 보았다.
저는 AI가 별로 도움 안되더라구요
AI를 1 차원적 방식으로 사용하는 사람들이 흔히 하는 말이다. AI가 큰 도움은 되지 않는다고 말한다. AI의 성능이 많이 발전했다고 하지만 아직은 AGI가 아니다. AI Agent도 아니라서 능동적으로 무언가를 처리할 수도 없다. 무기에 비교하면 아직은 강력한 총이다. 많은 가능성을 가지고 있지만 그렇다고 혼자서 성능을 발휘할 수 없다. 이후 기술이 발전해서 자동으로 움직이고 목표를 포착해 쏠 수 있게 되면 좋겠지만 아직은 먼 일이다.
AI가 도움이 되려면, AI가 도움될 수 있도록 써야 한다. 자신이 필요한 부분에 적절하게 사용해야만 그 성능이 나온다. AI는 아직 만능은 아니다. 요술 지팡이처럼 내 일을 대신처리해줄 수 없다. 똑똑하고 말을 잘 듣는 비서지만 혼자서는 아무것도 할 수 없는 수동적인 비서라 여겨야 한다.
AI를 잘 못 쓰고 있다
AI를 제대로 쓰지 못하는 사람을 보면 '일을 제대로 시킬줄 모르는 사람'인 경우가 대다수다. 일을 맡길 때는 전달을 잘해야한다. 그리고 적재적소에 도움을 요청해야한다. 뜬구름 잡는 느낌으로 여기부터 저기까지 다 해줘라고 해봤자 일을 받는 사람은 이해하지 못한다. 우린 그 누구도 타인의 머릿속을 알 수 없다. AI 역시 마찬가지다. 무슨 생각으로 이런 요청을 하는건지, 어떤걸 기대하는건지 모른다.
회사에서 부하직원에게 업무를 요청한다고 생각해보자. 프로젝트의 배경지식이 없는 부하직원에게 일을 시키기 위해서는 상황 설명도 필요하고, 원하는 결과물에 대한 예시도 필요하다. AI도 마찬가지다. 부하직원에게 업무를 부탁하듯이 사용해야한다.
일을 올바르게 부탁하는 법 부터 배워야 한다
일을 올바르게 부탁하는 것은 어떻게 할까? AI를 떠나서 사람에게도 마찬가지다. 요즘 MZ들이 업무를 시키면 세가지 질문을 해서 답답하게 만든다고 하는데, 그 질문에 대한 답을 준비하듯이 하면된다.
1.
왜요? : 프로젝트의 목적과 전체적인 틀을 설명한다. 프로젝트를 진행함에 있어 어떤 배경에 근거해서 진행하는 지 설명한다.
2.
이걸요? : 원하는 업무의 범위와 방식을 설명한다. 업무를 어떻게 하였으면 좋겠고 작업의 범위를 설정한다.
3.
제가요? : 업무를 통해 원하는 결과를 설명한다. 누군가에게 일을 맡겼으면 그 사람이 특정한 결과물을 뽑아내기를 바라는 것이고, 그 결과물에 대한 공유가 되어야 한다.
AI를 더 적극적으로 쓰도록 노력해야한다
다른걸 떠나서 AI가 도움이 되기 위해서는 더 적극적으로 쓰기 위해 노력해야한다. 도구도 쓰는만큼 익숙해진다. 처음에는 불편하더라도 여러모로 업무에 도입해보려 시도해보면서 체득해야한다. 본인도 처음에는 검색용으로 쓰다가 점점 개발, 글쓰기, 자료비교, 자동화 등에 사용하기 시작했다. 도구는 쓰지 않으면 늘지 않는다.
자신이 상상했을 때 AI로 대체되면 좋을 법한 것들을 실제로 시도해보면 좋다. 생각보다 많은 것들이 가능하다. 그러니 평소 아이디어로 머물렀던 것들을 직접 해보면서 현실화하는 것이다. 그렇게 AI 활용 범위를 늘리다 보면 자연스럽게 업무효율 역시 자동적으로 증가하는 것을 볼 수 있다.
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Perplexity(AI)의 등장이 검색 시대의 끝을 이야기한다
인터넷의 발달은 검색을 오히려 더 힘들게 만들었다
인터넷이 발달하면서 역설적이게도 검색이 더 힘들어졌다. 과거 소수가 자료를 만들던 web 과도기 인터넷은 전문적인 정보들로 가득했다. 그러다 web 2.0 시대가 오면서 누구나 정보와 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었고, 양적 성장과 반비례에 질적 하락을 불러왔다. 오류 투성이 정보들이 늘어났고 정보의 숲에 정보가 숨는 과 정보 시대가 되었다.
과다한 정보와 함께 광고도 문제가 되었다. 정보의 공유를 ‘마케팅’의 일환으로 사용함으로써 상업적 가치 아래 정보를 두게 되었다. 바이럴 마케팅의 확산은 더 최악이었다. 익명성 뒤에 숨어 광고가 아닌척 광고를 하는 마케팅 방식이 늘어난 것이다. 결과적으로 검색 엔진의 결과를 신용할 수 없게 되었다.
AI를 통한 검색은 인간에게 가장 친근한 문답이다
대안으로 제시되는 것이 AI 검색이다. 광고로 오염된 정보의 바다에서 원하는 것을 찾는 것에 질려버린 사람들은 AI의 발전에 힘입어 이를 검색 엔진으로 이용하고 있다. 최근 나오는 AI 서비스들의 성능은 놀라울 정도다. 검색 엔진에서 몇개의 페이지를 돌아다니며 모아야 하는 정보를 한번에 알려준다. 물론 그 과정에서 광고를 보지 않아도 되는 건 덤이다.
검색의 방식도 매우 친근하다. 검색 엔진은 특정 키워드를 통해 페이지를 나열하고, 우리는 결과 페이지에 직접 들어가서 맥락을 읽어내고 정보를 캐내야 한다. 반면 AI 검색은 우리에게 익숙한 문답에 가깝다. 질문하고 대답한다. 마치 선생님에게 답을 묻는 학생처럼 말이다. 우리가 해야 했던 키워드 선별과 맥락 읽기를 AI가 대신해 주는 것이다. 그저 우리는 생각 나는 대로 궁금한 것을 묻기만 하면 된다.
Perplexity는 AI 검색의 가능성을 보여준다
‘Perplexity’는 우리에게 익숙한 chat GPT처럼 텍스트로 대화가 가능한 LLM AI 모델이다. 국내에서는 쓰는 사람을 많이 못 봤는데 북미에서는 큰 인기를 끌고 있다고 한다. 특히나 아마존 CEO인 제프 베조스가 투자하며 더 유명세를 탔다. (빅 테크 기업들이 죄다 AI에 투자하는 만큼 아마존도? 라는 생각이 든다)
검색 시대의 종말 _ Perplexity
2024/09/12
