AI로 인해 일하는 방식 자체가 완전히 바뀌었습니다.

요즘 저는 새로운 일을 시작하면 어떤 도구를 쓸지보다 업무 구조부터 생각합니다. 필요한 자료는 어디에 모을지, 그 자료로 무엇을 기획할지, 어느 단계에서 제가 방향을 정하고 결과를 확인할지를 먼저 그립니다.

AI를 쓰면서 달라진 것은 글이나 이미지를 만드는 속도만이 아닙니다. 일을 하나씩 직접 처리하던 방식에서, 여러 작업이 이어지는 흐름을 만들고 그 안에서 일을 진행하는 방식으로 바뀌고 있습니다.

겉으로 보면 제가 하는 일은 짧습니다. 휴대폰으로 지시를 보내거나 말로 요청합니다. 그러면 에이전트가 일을 이어갑니다. 하지만 그 짧은 지시가 통하려면 앞에 정해둔 구조가 있어야 합니다.

리서치부터 결과물까지 이어지는 나의 OS

제가 만든 OS에는 dot과 grokbot이라는 두 에이전트 AI가 조사한 내용이 모입니다. 그 자료를 토대로 콘텐츠를 기획하고, 저는 어떤 방향으로 풀어갈지 정합니다. 이후 에이전트를 통해 글이나 영상 등 필요한 콘텐츠를 만드는 흐름입니다.

자료를 찾아달라는 요청 하나로 끝내지 않고, 조사한 내용을 다음 기획에 이어 쓰는 것입니다. 기획도 그때그때 흩어진 아이디어로 남기기보다 제가 방향을 정할 수 있는 형태로 받아봅니다. 무엇을 강조할지, 어떤 설명을 덜어낼지, 이번에는 누구에게 어떤 이야기를 할지 판단한 뒤 제작으로 넘깁니다.

이 흐름에서 에이전트가 맡는 일과 제가 맡는 일은 연결돼 있습니다. 리서치와 초안, 제작을 맡길 수 있지만, 조사된 내용을 어떤 이야기로 만들지까지 저절로 정해지는 것은 아닙니다. 자료가 많아져도 이번에 다룰 이유가 약하면 다른 방향을 찾아야 하고, 결과가 제가 의도한 것과 다르면 다시 조정해야 합니다.

Peter OS의 리서치 정리 화면. 2026년 10월 19일.

새로운 일이 들어오면 먼저 들어갈 자리를 찾습니다

이 구조를 만들어두니 새로운 일이 생겨도 모든 과정을 처음부터 따로 생각하기보다, 기존 흐름의 어디에 넣을 수 있을지 보게 됩니다.

새로운 주제라면 무엇을 조사해야 하는지부터 정합니다. 자료가 이미 있다면 기획부터 시작할 수 있습니다. 방향이 정해진 일이라면 제작에 필요한 자료와 요청을 묶어 넘깁니다. 같은 흐름을 쓰더라도 모든 일을 똑같이 처리하는 것은 아닙니다. 업무에 따라 필요한 자료와 제가 판단할 지점은 달라집니다.

준비된 자료와 방향에 따라 업무의 시작점을 다르게 잡습니다.

이 차이가 제게는 큽니다. AI에 매번 “이것도 해줘, 저것도 해줘”라고 개별 작업을 부탁하는 것에서, 이번 일이 어떤 순서로 진행돼야 하는지부터 정하는 쪽으로 생각이 바뀌었기 때문입니다.

휴대폰에서 보내는 짧은 지시 뒤에는

이렇게 일을 나눠두면 제가 매 순간 컴퓨터 앞에서 모든 단계를 직접 처리할 필요는 줄어듭니다. 휴대폰으로 텍스트를 보내거나 말로 방향을 전달할 수 있습니다. 제 차인 테슬라 안에서도 음성으로 업무를 이어갈 수 있고요.

장소가 달라져도 일을 이어갈 수 있는 이유는 지시를 받는 쪽에 그 일을 수행할 흐름이 있기 때문입니다. 어떤 자료를 바탕으로 하고 있는지, 지금 기획을 하는 중인지 제작을 하는 중인지, 다음에 무엇을 받아봐야 하는지가 연결돼 있어야 짧은 요청도 의미가 생깁니다.

차량에서 GrokBot을 호출하는 모습

먼저 자동화할 기능보다 이어질 일을 생각합니다

이 방식으로 AI를 활용해보고 싶다면, 처음부터 큰 OS를 만들 필요는 없다고 생각합니다. 반복해서 하는 일 하나를 놓고 세 가지만 정해보면 됩니다.

첫째, 시작할 자료와 마지막에 받을 결과를 정합니다. 콘텐츠라면 어떤 자료를 바탕으로 어떤 형식의 글이나 영상을 만들 것인지 적는 것입니다.

둘째, 다음 단계로 넘길 것을 정합니다. 조사에서 바로 제작으로 뛰어넘기보다, 출처와 핵심 내용을 받아 기획에 쓰고, 정해진 기획을 제작 지시로 넘기도록 연결할 수 있습니다.

셋째, 내가 결정할 지점을 정합니다. 기획 방향을 잡을 때와 완성된 결과를 사용할지 정할 때처럼, 에이전트의 작업과 내 판단이 만나는 지점을 두는 것입니다.

도구의 기능부터 쫓아가기보다 이 순서를 먼저 그려보면, 무엇을 맡기고 무엇을 직접 봐야 할지도 구체적으로 보입니다.

리서치에서 제작과 검증으로 이어지는 업무 흐름.

그래도 AI가 제 뇌가 되는 것은 아닙니다

에이전트가 정리한 자료를 받아 어떤 방향으로 만들지 고르고, 결과가 그 방향에 맞는지 살피는 일은 남습니다. 잘못된 정보가 들어갔다면 고쳐야 하고, 의도와 다른 결과가 나왔다면 그대로 내보내지 않아야 합니다. 최종적으로 그 결과를 사용하는 사람도, 내보내기로 결정하는 사람도 저이기 때문입니다.

그래서 저는 AI를 도구라고 생각합니다. 생각을 정리하고 다른 방법을 제안받는 데도 도움을 받지만, 그 제안을 받아들일지 결정하고 결과에 책임지는 일까지 넘길 수는 없습니다. ‘손을 빌려도 너의 뇌는 그대로니까요’라는 표현에 공감하는 이유입니다.

나중에 AGI 시대가 온다면 어떤 모습일지는 모르겠습니다. 다만 지금 제가 일하는 방식에서는 AI가 기획과 제작을 도와주는 만큼, 저는 방향과 검증을 놓치지 않아야 합니다.

AGI 이후, 사람과 AI의 관계는 어떻게 달라질까요.

딸깍이라는 말에 보이지 않는 과정이 있습니다

AI가 만든 결과만 보면 버튼 몇 번으로 끝난 일처럼 보일 수 있습니다. 실제로 예전보다 적은 조작으로 결과를 얻는 부분도 있습니다. 그렇다고 그 결과 앞뒤의 일이 모두 사라진 것은 아닙니다.

저에게는 자료가 모일 곳과 작업 순서를 정하고, 에이전트에 무엇을 맡길지 나누고, 기획의 방향을 잡는 과정이 있습니다. 만들어진 결과를 보고 수정할 부분을 찾고, 사용할 수 있는 상태인지 판단하는 일도 남습니다. 짧은 지시 한 번으로 일이 진행되는 장면만으로는 이 과정이 잘 보이지 않습니다.

AI를 썼다는 이유만으로 결과의 가치가 높아지는 것도 아니지만, 쉽게 만들었다는 이유만으로 그 일을 가볍게 볼 필요도 없다고 생각합니다. 어떤 구조 안에서 만들었고, 무엇을 판단했으며, 최종 결과를 얼마나 책임 있게 다뤘는지를 함께 봐야 합니다.

저는 앞으로도 AI에 더 많은 일을 맡기게 될 것 같습니다. 그럴수록 제 역할은 없어지기보다 달라질 겁니다. 작업을 직접 수행하는 손이 줄어드는 대신, 일이 흘러갈 방향을 정하고 결과를 검증하는 책임은 더 또렷하게 남습니다.

제가 AI로 바꾸고 있는 것은 일을 하지 않는 방법이 아니라, 일을 진행하는 방식입니다.

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