실행자에서 감독으로: 역할의 진화
2025년 현재, 우리는 여러 AI 도구를 동시에 사용한다. Claude로 문서를 작성하고, ChatGPT로 아이디어를 브레인스토밍하고, Midjourney 또는 나노바나나로 이미지를 만들고, Perplexity로 리서치하고, NotebookLM으로 자료를 정리한다. 마치 오케스트라 지휘자가 바이올린, 첼로, 플루트, 드럼을 조율하듯, 우리는 각기 다른 AI들을 지휘하며 하나의 결과물을 만들어낸다.
감독은 각 요소를 직접 만드는 것이 아니라, 각 요소가 어떻게 조화를 이루어야 하는지를 결정하는 역할이다. Claude가 만든 초안, Midjourney가 만든 이미지, NotebookLM이 정리한 요약을 그대로 두고, 그것들이 하나의 목표를 향해 조화롭게 흐르도록 조율한다. 가치는 완벽한 결과물을 직접 만드는 데 있지 않고, 최종 경험을 설계하는 데 있다.
AI 감독의 하루: 컨설팅 작업 흐름
tobl.ai에서 컨설팅을 할 때의 워크플로우를 예로 들어보자. 전통적 방식이라면 회의록 정리에 반나절, 리서치에 이틀, 제안서 초안 작성에 사흘, 디자이너에게 슬라이드 의뢰 후 또 며칠이 걸릴 것이다. AI 감독으로서의 작업은 완전히 다르다.
먼저 회의록과 리서치 자료를 Gemini나 Claude에게 넘기고 제안서 초안을 만든다. 핵심 방향과 논리 구조는 내가 정의하지만, 문서화는 AI가 한다. 그 내용을 바탕으로 Gemini를 통해 구글 슬라이드를 생성하고, 필요한 이미지는 AI로 만든다. 때로는 제안 내용을 바로 웹 화면으로 프로토타이핑해서 클라이언트에게 보여주기도 한다.
내가 하는 일은 각 AI의 결과물이 하나의 일관된 제안으로 흐르도록 조율하는 것이다. 문서의 논리와 슬라이드의 메시지가 맞는지, 이미지가 전달하려는 톤과 어울리는지 판단한다. 하루만에 제안서, 슬라이드, 프로토타입까지 완성할 수 있다. 전통적 방식으로는 2주 이상 걸렸을 작업이다.
감독이 내리는 핵심 결정들
작업을 수행하는 것은 AI지만, 중요한 결정은 모두 사람이 내려야 한다. 첫 번째 결정은 일관성이다. 각 AI는 서로 다른 스타일로 결과물을 만든다. 감독은 '우리 브랜드의 톤은 이것'이라고 정의하고, 모든 AI 결과물이 그 가이드라인을 따르도록 조율한다.
두 번째 결정은 우선순위다. AI는 요청한 모든 것을 만들어주지만, 무엇이 핵심이고 무엇이 부가적인지는 판단하지 못한다. 랜딩페이지에서 가장 눈에 띄어야 할 메시지는 무엇인가? 10개의 기능 중 3개만 강조해야 한다면 어떤 것을 선택할 것인가? 이건 비즈니스 맥락을 아는 사람만이 판단할 수 있다.
세 번째 결정은 통합이다. 각 AI가 만든 결과물은 개별적으로는 훌륭하지만, 합쳐놓으면 어색할 수 있다. 카피의 톤과 이미지의 무드가 충돌하거나, 리서치 내용과 실제 메시지가 불일치할 수 있다. 감독은 이 조각들을 하나의 일관된 경험으로 엮는다. 이런 결정들은 AI가 제안할 수 없다. "올바른 답"이 아니라 "내가 만들고 싶은 결과"에 대한 선택이기 때문이다. 좋은 AI 감독은 완벽한 결과물을 직접 만드는 사람이 아니라, 여러 AI의 결과물이 하나의 비전으로 수렴하도록 조율하는 사람이다.
왜 감독이 되어야 하는가
AI는 실행 속도를 100배로 만들지만, 무엇을 실행할지는 여전히 사람이 정한다. 핵심은 "기술 실력"이 아니라 "무엇이 필요한지 아는 것"이다. 감독은 디테일을 직접 만들지 않는다. 대신 완성품의 가치와 방향을 정의한다. 실행자는 "어떻게(How)"에 집중하지만, 감독은 "무엇을(What)", "왜(Why)"에 집중한다.
AI 시대에 가장 위험한 것은 실행자로 남는 것이다. AI가 코드를 짜주고, 그림을 그려주고, 글을 써주는 시대에 여전히 실행자로 남으면 AI와 경쟁하게 된다. 실행자는 "이 코드를 어떻게 더 효율적으로 짤 수 있을까", "이 디자인의 픽셀을 어떻게 조정해야 할까"라고 묻는다. 감독은 다르다. "이 기능이 사용자에게 어떤 가치를 줄까", "이 결과물이 목표를 달성하는가"라고 묻는다.
AI가 아무리 발전해도 "무엇을 만들까", "왜 만들까", "누구를 위해 만들까"는 오직 당신만이 대답할 수 있다. AI 시대에 성공하는 사람은 AI를 잘 쓰는 사람이 아니라 AI를 이끄는 사람이다.
직접 코딩하던 시절을 그리워하는가
이런 전환에 대해 모든 사람이 환영하는 것은 아니다. Anthropic의 연구에서 엔지니어들의 반응은 극명하게 엇갈렸다. 한 엔지니어는 이렇게 말했다. "25년간 프로그래밍을 해왔고, 그 기술에 능숙하다는 것이 제 직업적 만족감의 핵심이었습니다. 저에게는 한 시대가 끝난 것 같습니다." 또 다른 엔지니어는 "Claude에게 하루 종일 영감을 주는 것은 그다지 재미있지 않습니다. 음악을 틀고 집중해서 직접 무언가를 구현하는 것이 훨씬 더 만족스럽습니다."라고 토로했다.
반면 이 균형을 받아들인 사람도 있다. "코드를 리팩토링할 때 고요한 흐름 상태에 빠지는 것이 그립습니다. 하지만 지금은 생산성이 훨씬 높아졌기 때문에 기꺼이 그 부분을 포기하겠습니다." 어떤 엔지니어는 오히려 Claude와 함께 반복하는 것이 더 재미있다고 말했다. 인간보다 피드백을 더 까다롭게 할 수 있기 때문이라고. 또 다른 엔지니어는 이렇게 정리했다. "코드 쓰는 게 정말 재밌다고 생각했는데, 사실은 코드 쓰는 과정에서 무언가를 만들어내는 것이 즐거웠던 것입니다."
결국 AI 지원을 받아들일지, 직접 코딩하는 일의 감소를 애도할지는 소프트웨어 엔지니어링의 어떤 측면이 가장 의미 있다고 생각하는지에 달려 있다. 당신에게 중요한 것이 '코드를 작성하는 행위'인지, '무언가를 만들어내는 결과'인지에 따라 이 전환의 의미가 완전히 달라진다.
AI 감독의 4가지 핵심 스킬
1. 도구 선택 (Tool Selection)
어떤 작업에 어떤 AI를 쓸지 판단하는 능력이다. Claude는 긴 문서와 복잡한 추론에 강하고, ChatGPT는 브레인스토밍과 대화에 강하다. Perplexity는 실시간 정보 검색에, Midjourney는 이미지 생성에 최적화되어 있다. 같은 질문도 어떤 AI에게 던지느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다. 좋은 감독은 각 AI의 강점과 한계를 파악하고, 작업에 맞는 도구를 선택한다.
2. 프롬프트 설계 (Prompt Design)
AI에게 원하는 결과를 얻기 위한 지시를 설계하는 능력이다. 같은 목표도 어떻게 요청하느냐에 따라 결과가 천차만별이다. "마케팅 카피 써줘"와 "30대 직장인 타겟, 신뢰감 있는 톤으로, 3가지 핵심 혜택을 강조하는 50자 이내 헤드라인 10개 써줘"는 완전히 다른 결과를 낳는다. 프롬프트 설계는 AI 시대의 핵심 문해력이다.
3. 품질 판단 (Quality Judgment)
AI가 만든 결과물 중 무엇이 좋고 무엇이 나쁜지 판단하는 능력이다. AI는 10개의 옵션을 빠르게 만들어주지만, 어떤 것이 목표에 맞는지는 판단하지 못한다. "이 카피가 타겟 고객의 마음을 움직일까?", "이 이미지가 브랜드 톤에 맞는가?", "이 분석이 의사결정에 유용한가?" 이런 판단은 맥락을 아는 사람만 할 수 있다.
4. 통합 조율 (Integration)
여러 AI의 결과물을 하나의 일관된 결과물로 엮는 능력이다. Claude가 쓴 텍스트, Midjourney가 만든 이미지, Perplexity가 찾은 데이터가 서로 충돌하지 않고 하나의 메시지를 전달해야 한다. 각 조각이 아무리 훌륭해도, 합쳐서 어색하면 실패다. 감독은 전체 그림을 보면서 각 조각을 조율한다.
AI 감독의 미래
지금은 여러 AI 도구를 수동으로 조율해야 하지만, 앞으로는 하나의 메타-AI가 여러 도구를 자동으로 조율하는 시대가 올 것이다. "이 프로젝트에 필요한 리서치, 문서, 이미지, 데이터 분석을 통합해서 만들어줘"라고 한 문장만 입력하면 AI가 모든 것을 조율할 수도 있다.
그렇다면 인간 감독은 필요 없어지는 걸까? 그 반대다. 도구가 강력해질수록 감독의 역할은 더욱 중요해진다.
달라지는 것은 실행의 자동화다. 여러 AI를 수동으로 조율할 필요 없이, 메타-AI가 자동으로 최적의 조합을 찾아준다. 초안 생성 속도가 10배 빨라지고, 품질 일관성도 자동으로 유지된다.
변하지 않는 것은 비전과 판단이다. 무엇을 만들 것인가, 왜 만드는가, 누구를 위한 것인가, 좋은 결과와 나쁜 결과를 어떻게 구분하는가. AI가 100개의 옵션을 제안해도, 그중 어떤 것이 목표에 맞는지는 여전히 사람이 판단해야 한다.
지금 당장 시작해야 하는 이유가 있다. 판단력은 경험으로 쌓인다. 수백 개의 AI 결과물을 선별하고, 수십 가지 조합을 테스트해본 사람만이 "좋은 결과"를 직관적으로 판단할 수 있다. 아직 대부분의 사람들이 AI를 단순 작업 도구로만 쓰고 있다. 여러 AI를 오케스트라처럼 지휘할 수 있는 사람은 여전히 소수다.
AI가 모든 것을 자동으로 조율해주는 날이 와도, 무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지, 왜 그것이 중요한지는 여전히 당신의 선택이다. 그 선택이 바로 감독의 가치다.