야, 이거 봤어? 넷플릭스 CPTO 엘리자베스 스톤이 '시스템 씽커(Systems Thinker)'라는 말을 썼대. AI 시대에 깊은 전문성만으로는 부족하고, 여러 시스템을 아우르는 사고를 가진 사람이 가장 멀리 간다는 이야기인데, 이게 요즘 내가 AI를 바라보는 관점과 딱 맞아떨어지는 것 같더라.

AI가 바꾸는 전문가의 역할: 시스템으로 사고하기

넷플릭스 사례를 보면, AI가 PM, 디자이너, 엔지니어의 경계를 빠르게 허물고 있잖아. 이제 PM도 프로토타입 만들고, 디자이너도 구현하고, 엔지니어는 데이터랑 사용자 경험까지 다 보는 시대가 된 거지. 그런데 이게 모두가 제너럴리스트가 된다는 의미는 아니더라고. 넷플릭스도 "훌륭한 엔지니어링, 데이터 사이언스, 디자인은 여전히 희소하다"고 말해. 중요한 건 '무엇이 좋은 결과인지 판단하는 Craft'는 사라지지 않는다는 거야.

여기서 핵심은 이거야. AI가 산출물 생산 비용을 낮추면서, 통합, 검수, 보안, 일관성이 새로운 병목이 된대. 예전에는 개인이 최고의 결과물을 만드는 게 중요했다면, 이제는 내 전문성을 가지고 다른 사람이나 AI가 '반복적으로 좋은 결과'를 만들 수 있는 시스템을 구축하는 쪽으로 역할이 바뀐다는 거지. 디자이너라면 화면 하나 잘 그리는 걸 넘어, 비디자이너나 AI가 만들어도 '넷플릭스다운 결과'가 나오도록 디자인 언어나 템플릿, 규칙 같은 시스템을 만드는 식이야. 데이터 전문가도 분석 하나 대신해주는 게 아니라, 어떤 데이터가 정본이고 어떻게 접근해야 하는지 시스템에 넣어주는 역할을 하는 거. 내 머릿속에 있던 노하우를 '시스템'으로 꺼내놓는 게 중요해진 거야.

AI는 이제 눈과 손까지 달고 일한다: 자동화의 확장

이런 시스템 사고의 중요성을 더 절감하게 만드는 게 바로 ChatGPT 데스크톱 앱 'Codex' 같은 녀석들이야. 이거 요즘 대박이더라고. 단순히 텍스트 생성하는 걸 넘어, 브라우저랑 컴퓨터를 직접 제어하면서 사람이 하던 복잡한 여러 단계를 자동화해 버리더라.

예를 들어, 온보딩 QA를 하는데, 모바일 테스트까지 일일이 손으로 하던 걸 Codex에 맡겨서 처리하고, 링크드인 인박스도 직접 건드리지 않고 관리하고, 심지어 온라인 쇼핑해서 장바구니에 상품을 담는 것까지 하더라니까. 이게 의미하는 바가 엄청나게 커. AI가 이제 단순한 도구가 아니라, '시스템'의 일부로서 외부 환경과 상호작용하며 복잡한 태스크 플로우를 수행할 수 있게 된 거거든. 결국, 우리가 '어떤 시스템'을 만들고, 그 시스템 안에서 AI 에이전트가 '어떻게 움직이도록' 설계할지가 정말 중요해진다는 이야기지. 내 업무를 구성하는 여러 단계들을 어떻게 AI가 효율적으로 이어받아 처리하게 할지 고민해야 한다는 거야.

AI 모델도 시스템 안에서 최적화된다: Opus 5의 교훈

그리고 AI 모델 자체도 이런 시스템 사고 안에서 계속 최적화해야 해. 앤트로픽이 클로드 Opus 5를 공개했는데, 이전 모델과 같은 가격에 성능이 크게 향상됐어. 이게 무슨 뜻이겠어? 같은 돈으로 더 나은 결과를 얻거나, 설정을 잘 만지면 비용을 더 절감할 수 있다는 거야.

흥미로운 건 Opus 5가 '생각의 깊이(effort)'를 다섯 단계로 조절할 수 있다는 점인데, 공식 문서에서 낮은 단계에서도 품질이 유지되는 구간이 넓다고 적극 활용하라고 하더라. 또, "마지막에 검증 단계를 넣어라" 같은 지시는 이제 빼는 게 낫대. Opus 5는 시키지 않아도 알아서 검증하기 때문에, 이런 지시를 남겨두면 오히려 과잉 검증으로 비용만 늘어난다는 거지.

이건 우리가 AI 모델을 사용할 때 단순히 "더 좋은 모델이 나왔네" 하고 끝낼 게 아니라, 지금 내가 쓰는 시스템 안에서 어떤 모델을, 어떤 설정으로, 어떻게 조합할 때 가장 효율적인지를 계속해서 재검토하고 최적화해야 한다는 걸 보여줘. AI가 빠르게 발전하는 만큼, 우리의 AI 활용 시스템도 계속 유연하게 진화해야 한다는 말이지.

결국, AI 시대의 전문성은 단순히 내 분야만 깊게 파고드는 걸 넘어, 내 노하우와 판단 기준을 AI와 다른 동료들이 활용할 수 있는 '시스템'으로 만들어내는 능력에서 나오는 것 같아. 그리고 그 시스템 안에서 AI 에이전트가 어떻게 효과적으로 작동하고, 어떤 모델을 어떻게 최적화할지 끊임없이 고민해야 하고 말이야.

우리 작업 흐름 안에서 '한 클릭'만 줌아웃해서 보면, 어떤 시스템을 만들 수 있을까?

참고

  • AI 시대: 깊은 전문성, 넓은 시스템 사고 (by 정구봉 (Goobong Jeong))
  • 클로드 Opus 5: 동일 예산 더 높은 AI 성과, 재점검 시점 (by 정상록 (Sangrok Jung))
  • Computer and browser use in Codex (5 real examples) (by Claire Vo)