AI는 일을 더 잘하게 만드는 도구가 아니다.
일을 시작하는 방식을 바꾸는 조건이다.
그래서 AI를 전제로 한 일의 방식은 기술 문제가 아니라, 설계 철학의 문제로 이어진다.
이 글은 완성도를 높이는 방법이 아니라,
빠르게 시도할 수 있는 구조를 어떻게 설계할 것인가에 대한 이야기다.
일의 설계 철학이 달라졌다
기존의 일은 충분한 조사와 준비를 거쳐 결과물을 완성하는 방식으로 설계된다.
실수는 줄여야 할 리스크이고, 실패는 반드시 피해야 할 비용으로 취급된다.
그 결과, 시작 전 단계는 길어지고 실행은 자연스럽게 늦어진다.
AI를 전제로 한 새로운 방식은 출발점이 다르다.
처음부터 잘 만드는 것을 목표로 삼지 않는다.
시도와 수정이 반복되는 구조 자체가 곧 계획이 된다.
이 관점에서 일은 결과물을 만드는 과정이 아니다.
판단을 가능하게 만드는 과정으로 재정의된다.
초안을 만들어보지 않으면, 무엇을 판단해야 하는지도 알 수 없기 때문이다.
기존의 일하는 방식과의 구조적 차이
기존 방식은 완성 중심 설계에 가깝다.
일정은 결과물 기준으로 짜이고, 계획은 한 번에 성공하는 경로를 전제로 한다.
그래서 준비는 길어지고, 많은 일은 ‘언젠가 시작할 일’로 남는다.
새로운 방식은 실행 중심 설계다.
완벽한 준비보다 빠른 초안을 먼저 만들고,
그 초안을 기준으로 수정과 재시도를 이어간다.
기존 방식이 준비가 끝나야 시작할 수 있는 구조라면,
새로운 방식은 시작하면서 준비가 이루어지는 구조다.
이 차이는 단순한 속도의 문제가 아니다.
실행이 누적되는 방식 자체를 바꾼다.
실패를 전제로 한 실행 구조의 의미
이 관점을 가장 잘 설명하는 흐름은 다음과 같다.
초안 → 수정 → 재시도 → 확장
이 구조에서 초안은 미완성된 결과물이 아니다.
결과물이 아니라 판단을 가능하게 만드는 최소 단위다.
수정은 잘못된 부분을 고치는 과정이 아니다.
무엇이 문제인지, 무엇이 가능성인지 구분하는 단계다.
재시도는 실패의 반복이 아니라,
방향을 조정한 뒤 다시 실행하는 과정이다.
확장은 우연히 잘된 결과를 키우는 일이 아니다.
검증된 구조를 다른 상황으로 복제하는 단계다.
이 흐름 속에서 실패는 비용이 아니다.
다음 판단을 위한 정보로 기능한다.
“잘 만드는 법”보다 “빨리 시도하는 구조”의 설계 논리
기존의 계획은 완성도를 기준으로 질문한다.
이 정도면 충분한가,
실패했을 때 감당할 수 있는가,
더 준비해야 하지 않는가를 먼저 묻는다.
새로운 구조에서는 질문이 달라진다.
지금 단계에서 시험 가능한가,
이 시도로 무엇을 확인할 수 있는가,
다음 수정은 어디에서 일어날 것인가를 먼저 묻는다.
계획의 기준이 완성 여부에서 검증 가능성으로 이동한다.
이 구조에서 계획이란 일정표가 아니다.
다음 질문을 설계하는 일에 가깝다.
그래서 결과가 늦어지더라도 실행은 멈추지 않는다.
작은 시도가 이어지고,
그 과정에서 방향은 빠르게 조정된다.
이 구조에서는
잘 만드는 사람보다
빨리 시도하고 조정하는 사람이 유리해진다.
완성도를 높이기 위해 멈추는 사람보다,
초안을 만들고 수정하며 다시 시도하는 사람이
더 많은 판단과 결과를 축적한다.
지금 필요한 것은 더 많은 준비가 아니다.
하나의 초안을 바로 만들 수 있는 구조다.
출간 – ⑮팔리는 블로그 & SNS 글쓰기 with 챗GPT
