AI 사용법을 배워도 막히는 이유
AI 도구는 많아졌지만, 막상 내 업무에 어떻게 써야 할지 막막할 때가 많습니다. 강의를 듣고 프롬프트를 익혀도 마찬가지입니다. 이유는 생각보다 단순합니다. AI에게 무엇을 물어야 할지 몰라서가 아니라, 내가 무엇을 원하는지가 정리되지 않았기 때문입니다. 원하는 결과가 흐릿하면, 아무리 좋은 도구를 써도 나오는 결과 역시 흐릿합니다.
대부분의 AI 교육은 도구 사용법과 프롬프트 작성법에 집중합니다. 하지만 사용법을 안다고 해서 “내 일의 어디에, 무엇을 위해 쓸 것인가”까지 저절로 정해지지는 않습니다. 크리베이트의 워크숍은 바로 이 지점에서 출발했습니다.
도구가 아니라 ‘내 업무’부터 해부하는 워크숍
2026년 6월, 애플 제조업R&D지원센터 엔지니어들과 함께 ‘AI 시대 엔지니어의 사고 전환‘ 워크숍을 진행했습니다. 강의와 실습을 오가는 4시간짜리 프로그램으로, 먼저 내 업무를 잘게 쪼개는 것부터 시작했습니다. 하루 업무를 반복·판단·창조 영역으로 나눠 보고, 그중 불편한 지점을 골라 “왜 불편한지”, “끝났을 때 어떤 상태이길 바라는지”를 직접 언어로 적었습니다. AI 이야기를 꺼내기 전에, 내가 원하는 것을 먼저 또렷하게 만들었습니다.
원하는 상태가 정해진 뒤에 AI와 대화하는 실습이 진행됐습니다. 이 과정에서 핵심은 화려한 프롬프트가 아니라 기본기입니다. 목차를 먼저 주고, 사실과 판단을 나눠 요청하고, 원하는 형식을 지정하는 등 AI와 협업을 위한 프로세스를 점검했습니다. 이후 팀 별로 기존 AI활용 방식을 뒤집어 보는 확산 사고 실습을 진행하고, 워크숍에서 끝나는 것이 아니라 일상의 변화를 위해 “내일 당장 해 볼 한 가지”를 계획하며 워크숍을 마무리했습니다.
AI를 ‘도구’가 아니라 ‘팀원’으로
이번 워크숍의 핵심 관점 하나는, AI에게 일을 시키는 것을 유능한 팀원을 이끄는 일에 빗대어 본 것입니다. 좋은 리더는 명확한 방향을 주고, 필요한 정보를 정리해 전달하며, 결과를 판단합니다. AI를 다루는 방식도 다르지 않습니다. 그래서 참가자들은 “좋은 리더의 조건”을 직접 뽑아 보고, 그 기준을 그대로 AI와 협업하는 과정에 옮겨 보았습니다. 엔지니어 스스로를 ‘AI라는 팀원을 거느린 사람’으로 다시 정의해 본 셈입니다.
이렇게 보면 역할이 분명해집니다. 정보를 빠르게 모으고 여러 안을 펼쳐 내는 일은 AI에게 맡기고, 방향을 정하고 최종적으로 판단하는 일은 사람이 합니다. 기술에 끌려가는 것이 아니라, 사람이 주도권을 쥐고 AI를 쓰는 구조입니다.
AI 시대에도 사람이 하는 일
AI를 잘 쓴다는 것은 더 빠르게 도구를 다루는 것과는 다릅니다. 내가 무엇을 원하는지 분명히 하고, 그에 맞게 AI를 부릴 줄 아는 것에 가깝습니다. 이번 워크숍은 참가자 만족도 평균 9.8점(10점 만점)을 받았습니다. 마치며 남긴 이야기들도 도구보다 관점에 대한 것이 많았습니다.
- “내 업무를 쪼개서 AI에게 맡길 일을 스스로 정하는 법을 생각해 볼 수 있어서 좋았어요.”
- “업무를 더 잘게 나눠 보니, 어디를 개선할 수 있는지랑 AI를 어디까지 쓸 수 있는지가 보였어요.”
- “AI와 사람의 역할을 다시 정리하고, 동료들이 AI를 어떻게 보는지 들어 본 게 좋았습니다.”
AI 사고 전환 워크숍은 AI 도구를 하나 더 배우는 것이 아니라, 일을 바라보는 방식을 바꿔 사고를 전환하는 워크숍입니다. AI 시대에도 흔들리지 않는 경쟁력을 만들고 싶다면, 도구 사용법 이전에 사고의 순서부터 다시 세워야 합니다. 실무에 바로 적용할 수 있는 창의적 사고 훈련, 크리베이트가 함께합니다.