AI로 글을 쓰는 사람은 빠르게 늘어났습니다.
그러나 결과물의 완성도와 신뢰도는 여전히 크게 갈립니다.
이 차이는 문장 실력이나 AI 모델 성능에서 발생하지 않습니다.
글쓰기 작업을 어떤 단계로 나누고,
각 단계에서 누가 판단과 책임을 맡는지를 명확히 했는지에 따라 결과가 달라집니다.
AI 글쓰기를 안정적으로 수행하는 사람들은
글쓰기 과정을 하나의 흐름으로 관리합니다.
이 흐름을 기준으로 정리한 개념이
샌드위치 워크플로우(Human–AI–Human)입니다.
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샌드위치 워크플로우(Human–AI–Human)이란 무엇인가
샌드위치 워크플로우는
글쓰기 과정을 인간–AI–인간의 구조로 나누는 방식입니다.
사람이 시작을 설계하고,
AI가 중간 작업을 수행하며,
사람이 다시 결과를 회수하고 책임지는 구조입니다.
이 워크플로우는 흔히
20:60:20 비율로 설명되지만,
이는 시간을 나누는 개념이 아닙니다.
이 비율은
에너지 집중도와 책임의 비중을 어떻게 배분할 것인가에 대한 기준입니다.
- 방향과 판단은 인간이 맡습니다.
- 반복적이고 노동 집약적인 작업은 AI에게 위임합니다.
- 최종 품질과 신뢰에 대한 책임은 다시 인간이 가져옵니다.
이 구조가 명확할수록
AI는 글을 대신 쓰는 존재가 아니라,
사람의 사고를 실행으로 확장하는 도구로 작동합니다.
Phase 1. 인간 – 전략적 설계 (20%)
이 단계는 글쓰기의 출발점입니다.
무엇을 쓸 것인가보다, 왜 쓰는지를 결정하는 구간입니다.
글의 목적, 독자, 핵심 메시지,
반드시 지켜야 할 기준과 관점을
사람이 먼저 고정합니다.
이 단계가 모호하면
AI는 평균적인 문장과 익숙한 구조를 반복합니다.
결과는 많지만, 판단이 보이지 않는 글이 됩니다.
이 단계의 목적은
AI에게 일을 시키는 것이 아니라,
글 전체의 방향과 기준을
사람이 끝까지 유지하기 위한 설계입니다.
Phase 2. AI – 초안 생성과 확장 (60%)
이 단계는 실행의 구간입니다.
자료 조사, 요약, 개요 구성,
초안 작성과 문장 확장처럼
시간과 에너지가 많이 소모되는 작업을 AI가 담당합니다.
여기서 주의할 점은
이 단계의 결과물을
완성본으로 기대하지 않는 것입니다.
이 구간의 산출물은
판단을 시작하기 위한 재료입니다.
AI는 기준을 만들지 않고,
사람이 설정한 조건을 빠르게 실행합니다.
Phase 3. 인간 – 검증과 편집 (20%)
이 단계에서 글의 완성도가 결정됩니다.
팩트 오류, 맥락의 어긋남,
과장된 표현과 톤의 불일치는
AI가 스스로 책임지지 않습니다.
사람이 다시 개입해
글의 흐름을 점검하고,
독자가 어떻게 읽고 해석할지를 기준으로 조정합니다.
이 단계를 건너뛰면
초반에 아낀 시간은
나중에 더 큰 수정 비용으로 돌아옵니다.
이는 글쓰기에서 흔히 발생하는 인지 부채입니다.
초안 프롬프트와 수정 프롬프트는 분리되어야 합니다
AI 글쓰기 결과가 비슷하게 반복되는 가장 흔한 이유는
초안 작성과 수정 작업을
같은 프롬프트로 처리하기 때문입니다.
초안 프롬프트의 목적은
속도와 양입니다.
빠르게 판단 재료를 확보하는 단계입니다.
수정 프롬프트의 목적은
기준과 판단입니다.
사람의 관점과 책임을 반영하는 단계입니다.
이 두 프롬프트를 구분하지 않으면
AI 결과는 계속 비슷해지고,
글의 품질은 우연에 가까워집니다.
NotebookLM 기반 리서치 글쓰기가 필요한 이유
지속적인 글쓰기를 위해
매번 새로 조사하고 정리하는 방식은 효율적이지 않습니다.
NotebookLM을 활용한 리서치 기반 글쓰기는
근거와 맥락을 먼저 고정합니다.
여러 자료를 하나의 작업 공간에 정리하고,
그 위에서 초안과 수정을 반복합니다.
이 방식은
글의 방향이 흔들리는 것을 막고,
AI를 일회성 도구가 아니라
지속 가능한 글쓰기 시스템의 일부로 만듭니다.
AI의 강점은 실행, 인간의 역할은 결정
AI는 방대한 작업을 빠르게 실행하는 데 강점이 있습니다.
그러나 무엇을 쓰고,
어떤 기준으로 판단할지는 결정하지 않습니다.
전략을 세우고,
맥락을 읽고,
결과에 책임지는 역할은 인간의 몫입니다.
샌드위치 워크플로우는
AI를 잘 쓰는 방법이 아니라,
사람이 주도권을 유지하는 구조입니다.
글쓰기에서
시작과 끝을 사람이 붙잡을 때,
AI는 비로소
생산성을 확장하는 실행 파트너로 작동합니다.
