260514 TIL

어제자 팀 아티클 카타 복습

선정 아티클 https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3731/

인사이트

학습과 문제 해결의 가장 효과적인 방법은 역설적이게도 ‘수많은 시행착오’다. 인간은 실수와 실패를 교정하는 과정에서 지식의 깊이를 더한다.
(…) 전문성이란 다양한 시행착오를 거치며 자신만의 해법을 구축해가는 과정이다.

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 내가 캠프를 참여하면서 어떤 태도로 참여해야하는지를 다시 한 번 일깨워주는 문장이었다고 생각한다. ‘잘’ 하는 것도 물론 좋지만, 중요한 건 캠프 기간동안 학습하고 문제를 해결해나가는 것이라면 ㅡ 나는 수많은 시행착오를 겪어봐야한다.

캠프는 시행착오를 마음껏 할 수 있도록 만들어진, 그리고 그 과정이 외롭지 않도록 함께 하는 동료들과 시행착오를 거친 이후 올바른 길을 안내해주는 조력자들이 있는 공간이다.

그동안 과제를 하면서 나는 ‘매끈한 결과’에만 만족했던 것은 아닌지? 내 배움에 시행착오를 통해 얻은 본질적인 ‘나만의 해답’이 얼마나 있는지는 다시 한 번 고민해봐야할 문제라고 생각한다.

가볍고 쉬운 것, 매끈하고 완벽한 것은 결코 단단하지 않다.

분명한 사실은 도구의 기법보다 사용자의 지적 수준에 따라 결과물의 수준이 판이하게 달라진다는 점이다.

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결국 ai 잘 쓰려면 내가 똑똑해야 한다는 거지 알고 있어 okay…. ai는 내 아이큐에 비례해서 똑똑해진다. 당연함. 프롬프트 엔지니어링 하나도 모르더라도 내가 시키고자 하는 게 뭔지, 구현하고자 하는게 뭔지를 명확하게 알고 전달하는 사람의 프롬프트가 구릴 리가 없다. 사용자의 지적수준이라는 건, 시키고자 하는 분야의 전문적인 지식일수도 있겠고, 나아가서는 고차원의 커뮤니케이션 능력과 창의성이라고 볼 수도 있겠다.

코치는 다른 시각으로 무언가를 바라보고, 자신의 말로 설명하며, 문제에 접근하는 방법에 대해 논의하는 사람입니다. 즉, 코치는 당신을 대신해 생각하거나 일하는 사람이 아니다. 제삼자의 관점에서 당신이 미처 인식하지 못한 사각지대를 깨닫게 해주는 조력자다. 건강을 위해 하는 운동이 결국 본인의 몫이듯, 코치에게 대신 운동을 시키는 사람은 없다.

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머리를 강하게 두드리는 비유라 인용했다. 그리고 어제 읽은 아티클과도 연결되는 지점이다. ‘내가 미처 인식하지 못한 사각지대를 깨닫게 해주는 조력자’ 로서 AI를 활용하는 법에 대한 건 내 어제자 개인 아티클카타에 . ^___^

그리고 여전히 궁금한 지점. 책과 미디어, 매체를 통한 간접경험 또한 우리 삶에 무시 못할 영향을 주는데, AI를 통한 간접 경험은 어떤 식으로 활용되고 또 어떤 긍정적인 영향을 줄 수 있을까? 정말로 AI를 통해 얻은 ‘매끈한 경험’들은 나에게 부정적이기만 할까? 직접 경험하는 것보다야 당연히 부족하겠지만 거기서 얻을 수 있는 의미 또한 분명히 있을 것 같다는 생각이 들기도 한다.

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결국 AI 시대가 도래하면서 사람들이 계속해서 말하고 있는 것은 ‘인간다움’ ‘인간성’ ‘인간이 할 수 있는 것들’을 놓지 말라는 것이다. 인간이 인간으로서 생존하는 방법의 새로운 장이 열린 것이다.

이때, 결국 나의 경쟁력을 만들어주는 것은 내가 가지고 있는 가장 ‘인간적인’ 요소일지도 모른다. 나를 기술에 의탁하지 않고, 내가 누구인지, 어떤 생각을 가지고 사는지, 어떤 것을 할 수 있는지를 스스로 잘 알고 그것을 발전시켜나가는 것은 기술의 발전을 따라가는 것만큼이나, 어쩌면 그 이상으로 꼭 해내야 하는 과업일 것이다.

팀 논의 요약

핵심 논지
AI에게 사고의 주도권을 넘기지 말고, 스스로 시행착오를 거치며 전문성을 쌓되 AI는 '코치'로 활용해야 한다.

논의된 주요 포인트

• 사고의 주체성 문제: AI가 만든 결과물에 대해 "왜 이렇게 만들었는지" 설명할 수 있는가가 사고의 내재화와 외주화를 가르는 기준이다. 개발자가 자신의 코드 설계 이유를 설명하지 못하는 사례가 대표적이다.
• 시행착오의 가치: 학습과 문제 해결의 가장 효과적인 방법은 역설적으로 '수많은 시행착오'이며, AI가 제공하는 '매끄러운 간접 경험'은 이 과정을 생략시켜 지식의 휘발성을 높인다.
• AI에게 의사결정을 어디까지 위임할 것인가: 폭스콘이 200여 개 공장의 생산 스케줄링 권한을 AI에게 위임한 사례를 두고, AI 에러율이 휴먼 에러율보다 낮아진다면 신뢰해도 되는지에 대한 의문이 제기되었다.
• 사용자의 지적 수준이 결과를 좌우한다: 도구의 기법보다 사용자의 전문성·커뮤니케이션 능력·창의성이 AI 결과물의 질을 결정한다. 따라서 AI 활용법 학습과 자신의 전문성 구축은 별개의 사안이다.
• '코치'로서의 AI: 코치는 대신 일해주는 사람이 아니라 제3자 관점에서 사각지대를 비추는 조력자다. 정답을 알려주는 존재가 아닌, 다른 시각을 제시하는 존재로 AI를 활용해야 한다.

팀 공통 인사이트

• '매끈한 결과'보다 '단단한 과정'이 중요하다: 빠르고 완벽해 보이는 결과물에 만족하기보다, 시행착오를 통해 자신만의 해답을 쌓아가는 태도가 진짜 성장을 만든다.
• AI 시대일수록 '인간다움'이 경쟁력이다: 기술을 따라가는 것만큼이나, 내가 누구이고 어떤 생각을 가졌는지를 스스로 아는 것이 중요한 과업이 되었다.
• 뇌 가소성을 믿고 사고를 멈추지 말자: 뇌는 쓸수록 재편되고 안 쓰면 퇴화한다. AI에 사고를 위탁하는 순간 우리가 잃는 것은 단기 효율이 아니라 장기적 사고력 그 자체다.
• AI는 '대체자'가 아닌 '증폭기': 내 사고의 주도권을 쥔 상태에서만 AI는 비판적 사고와 창의성을 강화하는 도구가 될 수 있다.

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항상 흥미로운 아티클 가지고 많은 얘기를 나눠볼 수 있어서 정말 즐거운 팀 아티클 카타 시간 ....
같은 걸 읽었는데도 최대한 다양한 관점에서, 다양한 자료와 배경지식을 가져와서 최선을 다해 인사이트를 공유하려고 노력해주는 우리 팀 정말 고맙고 소중하다.

개인 아티클 카타

https://blog.gangnamunni.com/post/ai-discovery-collaboration

AI로 인해 너무 편해져버린 업무, 하지만 문제는 있었다.

구현 가능한 범위를 혼자서도 쉽게 좁혀버리니, 그 바깥에 있던 아이디어들이 논의 테이블에 오르지도 못한 채 사라지게 됨.
예전이라면 '이건 왜 안돼?'라는 질문 하나가 팀 안에서 놓치고 있는 부분을 생각하게 만들었을텐데 이제는 그 질문 자체를 닫아버리게 되는 셈.
AI는 선택지를 빠르게 접게 만들기도 한다는 것.

협업, 긍정적 비효율의 가치들

• 맥락 공유 : 같은 문제를 보는 다양한 관점 형성
• 판단 기준 정렬 : 팀이 암묵적으로 맞춰가는 기준
• 아이디어 자산 : 당장 채택이 안되어도 백로그로 살아남는 솔루션들
• 관계와 신뢰 : 논쟁 속에서도 더욱 돈독해지는 팀워크

이런 것들을 AI가 싹둑, 잘라버리고 '효율적'으로만 일하면 다 되는 것일까?
절대 아니지.

이러한 문제의식을 바탕으로 ai시대의 협업의 의미를 재설계하는 저자의 관점이 매우 흥미로웠다.

AI로 해도 되는 것

• 사실 관계 파악
• 정책, 제약 사항 확인
• 구현 가능성 1차 검토
• 불가능할 경우의 대안

반드시 함께 고민해야 하는 것

• 무엇이 더 중요한 문제인지
• 어떤 기준으로 선택할 것인지
• 이 선택이 사용자에게 어떤 영향을 남길지

이 애매모호한, 몸으로 느껴지는 것을 구분하는 감각이 중요한 협업의 역량이 될 것이라는 저자의 말에 깊이 공감했다. AI를 통한 업무의 편의성에 속아, 놓치고 있는 것들이 무엇인지를 기민하게 받아들여야 한다. 우리는 결국 '사람'에게 닿기 위한 프로덕트를 만들고자 하는거니까. 같이 일하는 사람과 원활하게 얼라인하기 위해 AI를 쓰는 것은 좋은 일이지만, AI만이 나의 동료가 되어서는 안된다는 것을 명심 또 명심.

adsp 시험 D-3

오전 루틴 이후에는 하루종일 자격증 시험 공부에 몰두하고 있다. 역기획 프로젝트가 생각보다 많은 몰입을 필요로 했어서, 올스탑하고 서비스 기획 심화 주차 강의를 전부 수강한 이후에야 다시 본격적으로 준비할 여유가 생겼기 때문에 생각보다 빠듯하다.

그래도 데이터에 대한 기본적인 지식을 쌓아간다는 측면에서는 아주 긍정적임. 내가 얼마나 기초지식이 빈약했는지도 새삼 느낀다.

자격증이 취업을 위한 필수 과정은 아니지만, 내가 몸 담고 있는 분야에 관련된 넓고 얕은 지식을 증명할 수 있는 수단임은 맞다. 그리고 그런 지식이 가장 필요한 직무가 또 PM 아닐까 싶다.

데이터 분석가만큼은 아니더라도, 개발자만큼은 아니더라도, 디자이너만큼은 아니더라도, 그래도 그들에 '준하는 지식'을 가져야 하는 사람. 이게 참 어렵고 미묘한, 그래서 더 재밌는 직무다 ....

그리고 그 누구보다 새로운 걸 '빠르게 익혀야' 하는 사람.
그래서 굳이 자격증이 아니더라도, 공부를 하고 무언가를 익히는 감각과 절대 멀어져서는 안되는 것 같다.
아마 취업을 하고 나서는 훨씬 더 그렇겠지.

내가 선택한 길인데
즐기는 것 말고는 다른 방법은 없다 !

서비스 기획 심화 과제

아마 adsp 시험 끝나고 나서야 그동안 했던 과제들을 디벨롭하거나 정리해볼 여유가 조금 생길 듯 한데 일단 간단하게 기록해보자면.

과제 발제문의 순서를 충실히 따라 framer를 통해 웹사이트를 구현했다.

내가 한 끗 더 고민해본 것은 workshop에게 어떻게 하면 더욱 효율적으로 프롬프트를 받아들이게 할 수 있을 것인지. 그리고 워크샵으로 구현된 컴포넌트를 내가 직접 제작해볼 수 있는 역량이 있는지였다.

워크샵을 통해 제작된 컴포넌트는 디테일한 옵션 수정을 하려면 또 자연어로 프롬프트를 입력해서 수정해야했고, 생각보다 원하는대로 나오지 않았기 때문에 워크샵은 '와이어프레임' 혹은 '목표' 정도로 잡고 직접 컴포넌트를 만들고 옵션이나 기능을 추가하는 방식으로 과제를 진행했다.

아마 내가 좀 더 여유로웠다면 우리 조의 다른 팀원분들처럼 디자인에 공을 들여보거나, 안써본 기능을 쓰기 위해 클로드와 대화하며 더욱 완성도 있는 사이트를 만들기 위해 노력했을 것 같다. 그러지 못해 아쉬운 마음 뿐 ...

프레이머라는 툴 자체에 대한 흥미가 굉장히 크다. 가볍고, 빠르고, 직관적이고, 효율적이다 !

처음에 과제 발제를 봤을 때는 '그냥 따라하는 것에서 내가 무엇을 얻을 수 있을지'를 고민했는데, 직접 사이트의 요소들을 제작하고 CMS를 연결하는 과정에서 백오피스의 데이터들을 작성하는 방법이나, 원리들을 가장 빠르게 이해하는 방법이었던 것 같아 나는 아직 한참 부족하구나 싶기도 했다.

그리고 나는 시키는 건 잘하는 ... 넵넵 마인드의 인간이라 (특히 학습을 위한 공간에서는 굳이 선생님의 말에 토를 달지 않음) 더 빠르게 수용하고 직접 체험해보고 느낀 것일지도.

여유가 되면 내가 가지고 있는 사이트의 아이디어를 구체화할 수 있는 툴로서 잘 활용할 수 있을 것 같아서 프레이머를 배운 이번 주차가 정말 유용했다.

그리고 개인적으로 ㅡ 내가 디자인에 대한 감이 없는 사람이라고는 생각하지 않았는데, UI/UX 관련된 레퍼런스나 사이트를 많이 많이 봐야겠다고 생각했다. 요새 인풋이 없으니까 아웃풋이 정말 안나온다는 걸 여실히 느낌.

창의성과 아이디어는 수많은 인풋을 쑤셔넣고 내 몸속에서 통돌이 세탁기를 돌려서 나오는 것임을 잊지 말자

자격증 시험 시원하게 끝내고 더 많은 인풋을 우겨넣을 수 있는 루틴을 또 섬세하게 튜닝해봐야지.

1. ui/ux 레퍼런스 수집
2. 기존에 하던 개인 아티클 카타 꾸준히 - 주제 편식 하지 않기.
3. 새로운 기술에 대한 접근을 두려워하지말기. 바이브 코딩 수업 들은 거 다시 한 번 복습해보거나 / 승호님이랑 클로드 코드로도 바이브 코딩 해보는 시간 가진 후에 고도화 무조건 하기 !!
4. 체력은 꾸준한 식습관과 운동, 규칙적인 수면에서. 일상의 루틴을 게으르게 가져가지 말자.

이상 ! 그리고 요새 til 밀리기 시작하는데
스스로 초심 찾자고 회초리를 들었다.

처음 시작할 때 마음을 잃지 않는 게 무엇보다 중요하다.
아자자