AI와 함께 성장하는 방법 : 생각하고 질문하는 구조를 설계하라 (with 배휘동 님)

AI, 어떻게 하면 ‘진짜 잘’ 쓸 수 있을까?

분명 할일을 줄여준다고 했는데…AI와 씨름하느라 시간만 쏟고 원하는 결과가 나오지 않았던 경험 해보셨나요?

많은 사람들이 이미 챗GPT나 코드 어시스턴트를 사용하고 있지만, AI를 익숙하게 사용하면 할수록 ‘분명 더 괜찮은 방법, 또 다른 방법이 있지 않을까?’하는 고민도 함께 커지는 시점일 겁니다.

AI 커뮤니케이션 솔루션을 만들면서, 매일 다양한 AI 도구를 탐색 중인 블룸에이아이 역시 마찬가집니다. 더 효과적인 AI 사용법을 발견하기 위해 머리를 싸매고 있는데요.

최근 성장과 변화에 목마른 동료들이 이 질문의 답을 찾는 데 도움이 될만한 사내 강연을 마련했습니다.

AI를 더 잘 활용하기 위한 사고법을 주제로, 전 XL8 프론트엔드 팀 리드이자 현 코르카 AI 프로덕트 엔지니어로 활동 중인 ‘배휘동’님을 강사로 초청했어요.

‘AI 덕후’ 배휘동님은 단순히 ‘AI를 잘 쓰는 법’이 아니라, AI를 통해 사고를 확장하는 법을 이야기하며 실제 경험과 인사이트를 공유해주셨는데요.

AI와 함께 일하는 방식, 일의 단위를 바꾸는 사고, AI를 ‘스스로 학습하는 파트너’로 성장시키는 구조까지. 그동안 우리가 AI를 도구로만 바라봤던 시선을 넓혀주는 시간이었습니다.

모든 일에는 훨씬 더 잘하는 방법이 있다

AI 활용에 대한 남다른 통찰력을 가지신 배휘동님도 여전히 수많은 시행착오를 거치고 계셨어요. 이날은 회사에 개인 경비를 청구하는 프로세스를 AI로 자동화하려다 실패했던 경험에 대해 듣게 됐습니다.

알만한 동료에게 문의도 하고 바이브 코딩까지 계획해보며 여러 차례 시도해봤지만 계획대로 되지 않았고, 결국 AI에게서 ‘해결이 어렵다’는 피드백을 받았다고 합니다.

이 과정에서 얻은 몇 가지 교훈이 있었다는데요.

1. 지식 : 내가 무엇을 모르는지 발견할 수 있다.

2. 기술 : 문제를 해결하는 새로운 기술을 익히게 됐다.

3. 태도 : 모든 일에는 더 잘하는 방법이 반드시 존재한다(는 확신).

이 이야기는 우리가 AI를 사용하며 흔히 마주치는 장면과 닮아 있습니다.

챗GPT나 Claude, Gemini 에 코드 리뷰든 콘텐츠 생성 작업이든 오랜 시간 공들여 요청을 했지만 결과가 만족스럽지 않을 때, “AI는 아직 부족하구나”라고 결론 내리곤 합니다. 그러나 휘동님은 그 순간을 AI의 한계가 아니라 ‘내가 문제를 어떻게 설명했는가’의 문제로 바라봤습니다.

AI와 함께 일할 때 우리가 가장 유념해야 할 점인 것 같습니다. 더 잘 하는 방법이 있다는 확신을 갖고 집요하게 탐색하는 태도죠.

잘 안된다고 문을 닫는 대신, 또 다른 길로 향하다 보면 새로운 돌파구를 찾을 수 있지 않을까요?

🤷한편 휘동님의 경험담에는 반전이 있답니다.

안 된다고 생각했던 경비 청구 자동화는 사실 가능한 (쉬운) 방법이 있었다는 거예요. 회사의 또 다른 동료분이 알려주셨다고 해요. AI의 환각에 걸려들었던 거죠.😅

“더 나은 방법을 찾지 못했다면, 아직 충분히 탐구하지 않았기 때문일 거예요”

좋은 프롬프트 쓰려면 대화를 설계하자

AI를 사용하는 궁극적인 이유는 생산성을 극대화하고 싶기 때문입니다. 지금보다 2배 더, 20배 더, 200배 더! 성과를 낼 수 있는 방법을 AI와 함께 모색하려고 하는데요.

내 의도가 충실히 반영된 최적의 결과를 얻기 위한 프롬프트는 어떤 것이고, AI에 어떤 정보를 먹여야 할까요?

생성형 AI를 자주 사용하다 보면 일방적인 지시보다 ‘대화’로 풀어나갈 때 예상했던 결과가 나오는 경우가 많습니다. 모든 커뮤니케이션이 그렇듯 AI도 꼭 필요한 정보를 잘 받아야 의도대로 움직여줍니다.

휘동님 역시 이 부분을 강조했는데요. AI와의 협력에서 점점 더 중요해지는 건 ‘How’보다 ‘What’과 ‘Why’라고 말합니다. 그냥 “이거 이렇게 해줘”보다는 무엇을 왜 해야 하는지를 분명히 하면 ‘어떻게’ 할 지는 AI가 의도대로 처리해준다는 설명이죠.

이 때 사용하면 유용한 프롬프팅 기법인 ‘STICC’에 대해서도 제안했습니다.

STICC : 맥락을 잃지 않도록 설계해라

STICC은 원래 미국 심리학자 게리 클라인(Gary Klein)이 제안한 의사소통 프레임입니다. Situation(상황), Task(작업), Intention(의도), Concern(우려), Calibration(조정)의 다섯 단계를 통해 맥락을 명확히 전달하도록 돕는 기법인데요. 이걸 프롬프트 작성 시에도 활용할 수 있습니다.

• 상황(Situation): 나는 지금 어떤 상황이야

• 작업(Task): 그러니 이 일을 해줘

• 의도(Intention): 이 작업은 이런 이유로 하려는 거야

• 우려(Concern): 이런 부분이 불안해. 여기에 집중해. 이렇게 테스트해

• 조정(Calibration): 이럴 땐 이렇게 해, 잘 모르겠으면 질문해

여기서 UX팀의 질문이 있었어요.

“STICC 기법을 사용해서, 특히 ‘우려’를 명시해 사용자 경험의 부정적 측면을 AI가 검토하도록 유도하는 구체적인 예시가 있을까요?”

실패를 먼저 상상하라 : 프리모템(Pre-mortem)

초안을 제작하고 의견을 모을 때, 긍정적인 피드백만큼 ‘이건 별로인데’하는 지적이 개선에 더 큰 힘이 될 때가 있습니다.

‘프리모템(Pre-mortem)’은 성공이 아닌 실패를 가정하는 실패 시뮬레이션입니다.

장애가 발생하지 않았지만 발생했다고 가정하며 [왜 망했는지] 원인을 파악해 이를 해결할 수 있는 전략을 세우는 기법이에요.

실제로 AI는 프리모템이라는 단어를 잘 이해합니다. 어떤 가정을 주고 프리모템을 해달라고 요청하면 잠재적인 실패 시나리오들을 보여주며, 이를 바탕으로 개선점을 제안해주더라고요.

앞서 소개된 ‘STICC’과 프리모템은 AI 에이전트가 놓칠 수 있는 맹점을 인간의 설계로 보완하는 방법이라 할 수 있습니다.

AI가 고도화 될수록 프롬프트(엔지니어링)의 중요성이 떨어졌다고 생각하는 경향이 있지만, 자연어는 여전히 불명확하고 모호합니다. 명확해 보이는 문장조차 여러 가지 방식으로 해석될 여지가 많고, 그로 인해 의도와 다른 결과가 나오기도 하죠.

그래서 휘동님은 프롬프트 설계의 중요성이 앞으로도 줄어들지 않을 것이라 말했습니다. “AI가 코드를 대신 짜주는 시대에도, 코드의 품질은 여전히 인간의 책임”이라고요.

질문할 줄 아는 사람이 AI와 성장한다

우리는 AI에게 코드 한 줄을 맡기는 시대를 넘어, 어떤 사고 과정과 논리를 따라 만들어질 코드를 설계할 것인가를 고민해야 하는 단계에 와 있습니다.

그래서 휘동님은 기 - 승 - 전 - 프롬프트라는 점을 또 한 번 강조했어요. AI를 잘 쓰는 사람, 바이브 코딩을 잘 하는 사람은 AI가 사고하고 작동할 수 있는 흐름을 설계하는 사람입니다. 그 시작이 바로 프롬프트죠.

• 바이브 코딩을 한다 = AI로 제품을 만든다.

• 바이브 코딩을 점점 더 잘 한다 = AI로 유용한 제품을 효과적으로 만드는 방법을 계속 학습하고 실험한다.

휘동님은 프롬프트를 ‘질문 역량이자 사고(思考)의 확장판’으로 정의합니다. 좋은 프롬프트란 그저 길고 자세한 설명이 아니라, 어떤 생각의 순서로 문제를 정의하고, 어떤 이유로 그 방향을 선택했는지를 담는 일종의 ‘사고 설계서’인 셈입니다.

그래서 우리는 AI와 씨름할수록 한 단계 높은 사고하는 법을 배우고 성장하게 됩니다.

AI가 낸 결과를 평가하고, 그 평가를 다시 AI에게 학습시키며, 다음 결과를 개선하는 — 이런 자기개선(Self-improvement) 루프 는 결국 사고력 그 자체를 단련하는 길이기도 하죠.

결국 AI와 함께 더 잘 일하기 위해서는, AI와 원활한 커뮤니케이션을 할 준비를 해야한다는 의미인 것 같습니다. 내가 풀 문제를 확실히 이해하고, AI가 참고할 코드(혹은 레퍼런스)를 보여주고, 스크립트 등의 도구도 쥐어주고요.

공부와 설계, 의사결정 능력, 그리고 끊임없는 질문이 AI 생산성을 가르는 진짜 차이라고 할 수 있겠습니다.

탐구하는 우리, 이미 AI 실험가들이었네

한편 이날 강연이 시작되기 전, 블룸에이아이 동료들에게 AI와 관련한 궁금점들을 질문으로 받았는데요. 무려 40명(!)이 넘는 동료들이 AI 활용에 대한 저마다의 고민을 나눠줬습니다.

“아, 우리 이렇게나 많은 걸 시도해봤구나”

“생각보다 꽤 잘 하고 있었네?”

우리 모두가 ‘AI를 진짜로 활용해보려는 조직’에 속해 있다는 걸 실감했죠.

AI 편의기능을 단순히 쓰는 데 그치지 않고, 제품과 업무를 더 잘 만드는 방향으로 고민해왔다는 것은, 이미 블룸에이아이 동료들이 AI 활용 역량에서 상위권임을 보여주는 지표가 아닐까요? 😄

점점 더 똑똑해지는 AI 앞에서 ‘어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을까’ 고민하며 강연에 참석했지만, 오히려 그 시간은 AI가 대단해질수록 개발자 개개인의 사고력과 설계 능력이 더욱 중요해진다는 사실을 깨닫는 자리였습니다.

결국 AI를 어떻게 다루고, 어떤 흐름으로 설계할지는 사람의 몫이라는 걸 다시금 확인하게 된 순간이었죠.

블룸에이아이는 앞으로도 이런 강연과 학습 기회를 통해 지식을 확장하고 사고의 범위를 넓힐 수 있는 자리를 마련할 예정입니다.

변화의 속도가 빨라질수록 함께 배우고 실험할 수 있는 시간이 더 소중해지겠죠. 다음에도 또 다른 AI 인사이트를 나누는 자리를 준비할테니 기대해주세요!