더 나은 AI 도구를 만드는 법

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현재의 AI 툴 대부분이 인간 중심 학습 프로세스(회상·실행·집단적 반복)를 반영하지 못함 — 이는 궁극적으로 인간·AI 모두의 성장 루프를 망치는 역방향 설계임
인간은 지식이 아닌 '과정(프로세스)'을 배우며, 집단적·누적적 반복을 통해 혁신함. 하지만 대부분의 AI 툴은 "버튼 클릭→AI가 알아서 처리" 패턴으로, 인간의 주도적 회상·학습 루프를 제거하고 있음
바람직한 AI 툴은 “설명→시연→가이드→강화(Explain, Demonstrate, Guide, Enhance)” 단계에서 인간의 능동적 참여와 회상을 유도해야 하며, 자동화가 아니라 '증폭'을 목표로 삼아야 함
예시: 관찰/복구 툴에서 AI가 바로 조치하는 게 아니라, 프로세스 설명·행동 안내·문제 해결 가이드·사후 개선 제안 등 각 단계마다 인간의 사고와 학습을 촉진하는 역할이 필요
이런 인간 중심 패턴이 자리잡으면, 집단적 지식 성장과 AI의 품질도 동반 강화되는 긍정적 피드백 루프가 가능해지며, 시스템 툴링 전반에 혁신을 가져올 수 있음

서론: 인간 학습과 AI 툴링의 본질적 문제

AI 도구는 인간 협업과 학습을 지원하는 방향이 아닌, 비효율적이고 역방향으로 제작됨
인간의 역량을 강화하는 방식이 아니라, 비판적 사고와 문제 해결을 저해하는 방향으로 도구가 설계됨
이런 상황은 이미 눈에 띄는 역효과를 낳고 있으며, 더 효과적인 방향으로 전환이 필요함

현행 AI 도구의 한계: 역방향 개발

현재 AI 도구의 대다수는 아래 패턴을 따름
- AI 버튼 클릭 → 마법처럼 즉시 결과 제공
- 데이터 표시와 AI 제안
- 간단한 프롬프트와 자동 실행
이 방식은 인간의 문제 정의·기억·회상·과정 학습·지식 전파·반복적 개선을 핵심 학습 루프를 생략함
AI가 인간의 핵심 장점을 대체하려 하고, AI 자체도 그 부분에서 취약함
결과적으로 인간의 문제 해결·사고 능력 퇴보 → 양질의 데이터 생성 불가(이로써 I 발전도 저해) → 악순환 루프 형성

인간은 어떻게 학습하는가?

Retrieval Practice 이론에 따르면, 인간은 정보를 입력받는 것이 아니라 능동적 회상을 통해 학습함
단순한 암기가 아닌, 직접 정보를 뇌에서 ‘꺼내는’ 과정에서 진짜 학습 효과 발생
학습에서 가장 핵심은 지식 자체보다 프로세스 습득임
- 예를 들어 제빵을 배울 때 재료를 외우는 것보다 케이크를 만드는 절차(과정) 를 배우는 것이 효과적임
이처럼 실천적 과정 중심 설계가 협업 도구에 더 적합함

혁신과 집단적 성장의 원리

혁신의 본질은 신기술을 개발하는 개인에게서 나오지 않고, 작은 반복적 개선의 집단적 누적에서 비롯됨
— 소수의 천재적 창조가 아니라, 기존 지식 위에 복수의 사람이 ‘덧씌우고 개선’하는 과정이 본질
인간은 독자적 혁신보다는 모방과 반복, 기존 사례의 변형에 최적화된 존재임
뇌기반 집단 학습 이론은 이런 집단적 혁신이 인간에게 본질적으로 적합함을 보여줌
문제 해결과 혁신을 별도로 보지 않고, 문제 해결력·지식 전파·집단 학습이 곧 혁신의 원동력임
핵심은 프로세스 중심의 학습, 적정 난이도의 노력, 집단적 반복·강화, 인간 보조적 AI 임

AI 툴은 인간의 ‘사고 보조자’여야 하며, 스스로 판단하고 대체하는 존재가 되어선 안 됨

올바른 AI 인터랙션 설계

AI는 동료나 인턴보다는 '건망증 심한 강사'에 비유 가능
AI의 목적은 사용자가 스스로 배우고, 어떻게 배워야 하는지 배우도록 안내하는 것임
효과적인 교육 프로세스(EDGE: Explain, Demonstrate, Guide, Enhance)를 증강하는 방향으로 설계
- 설명(Explain): 프로세스 안내, 누락 단계 제시 등 (단순히 “버튼만 클릭하세요”가 아님)
  - 누락된 단계 제안
  - 프로세스 안내서 제공 및 해설
  - 인간이 직접 프로세스를 떠올리고 실행하는 과정 강조
  - 잘못된 예: 즉시 '실행' 버튼 제공, 오류 툴팁 등 회상 과정 소외
- 시연(Demonstrate): 쿼리 변환, UI 시연, 인터랙티브 데모 등 직접적 “자동 실행”이 아닌, 참여 유도 중심
  - 자연어 쿼리를 시스템 쿼리 문법으로 변환
  - UI 탐색 지원(요청 시 바로 관련 화면 안내)
  - 짧은 15초 데모·인터랙션형 튜토리얼 제공
  - '자동 실행'은 지양: 신뢰도 저하, 미세 조정 불가, 인간 역량 저하
  - 데이터 추가 및 인간 회상 기록(페어링, 멘토링 등)도 AI가 학습 재료로 삼아야 함
- 가이드(Guide): 질문 유도, 문제 구간에 대한 토론, 행동 계획 수립 등 소크라테스식 질의/검증
  - 사용자가 계획을 제공한 경우, 다음 액션·가이드 제안
  - 필요한 문서, 코드 담당자, 관련 자료 안내
  - 관찰/학습 모델, 기록화 유도
  - 응답 검증, 정보 교차검증, 명확성 확인
  - 잘못된 예: 답변 유도 없이 지원, 요청하지 않은 정보 과다 제공, 권위적 태도, 사용자의 '계속 진행' 버튼 남용 가능성
  - 인간의 합리적 추론 반복을 방해하지 않는 범위에서 보조해야 함
- 강화(Enhance): 행동 이후 개선 제안, 반복 패턴 학습, 실전 기록의 포스트모템화 등 미세한 학습 계기 제공
  - 액션 직후/중, 점진적 개선 제안
  - 반복 작업에 대한 단축키/추가 기능 동적 노출
  - 프로세스 자체 개선 제안: 인프라 파이프라인 개선, 알림 수정, 직관 사용 시 계측 개선 권유 등
  - 사고 후 기록(노트→학습 자료화), 관찰을 통한 미시학습 촉진 등
  - 인간 추론 허브를 유지, 자동 최적화보다는 회상 강화 프롬프트를 자연스럽게 도입
특히, 각 단계마다 인간이 회상·선택·실행하는 구조를 견고히 하고, AI는 이를 증폭시키는 역할에 집중해야 함
- 실제 사례(사건 관리·관찰 툴) 제시에 기반해, 각 단계별로 양질의 AI 인터랙션 예시와 안티패턴을 설명

총괄 원칙

인간 학습을 지속적으로 강화
팀워크 촉진 : 집단적 협업과 정보 공유
“빈칸→정답” 자동화 대신, 프로세스 참여·실행 중심 가속화 (단 자동화로 직접 대체하지 않음)
- '무(無)에서 바로 결과' 지양
“노력 없는 사용성”이 아니라, 적절한 노력·참여를 요구하는 툴
팀 학습·경험이 결과물에 반영되도록 지원

코드 작성에 적용되는 좋은 예시 : '역방향' 아닌 '순방향' 설계

AI로 바로 코드 생성하는 것이 아니라,
- 초안 문서 작성 → 아키텍처 그림 → 테스트 계획 → 테스트 코드 → 스텁 코드 → 코드 생성
코드 검증 후 전체 프로세스 역방향으로 테스트·문서·아키텍처 재정비
각 단계마다 질문·검증(회상 강화) 을 중시, 검증 불가 상태에서 예·아니오만 묻지 않아야 함
회상 기반 개발 방식은 고품질 학습/테스트 데이터를 생성, AI 학습도 보완

크로스펑셔널(비개발, 예: 고객 지원) 확장 가능성

예: 사고 발생으로 운영 중단 상황에 고객 지원팀이 AI를 통해 개발팀과 소통
- AI가 1차 초안을 제공하고, 개발팀 검증 후 정확도 높임
- 지원팀, 개발팀 등 여러 조직 간 실시간 정보 흐름, 컨텍스트 전환 부담 최소화
- 핵심 전문가가 과다 인터럽트 당하지 않으면서, 필요시 상호 소통 원활
- 개발팀의 맥락적 기술 답변을 AI가 대중적 설명문으로 쉽게 변환
이런 구조가 실현되면, 조직 내/외 집단 학습과 협업 효율이 극대화될 수 있음
다중 계층 지원/통합도구로 발전 가능

결론

현행 AI 도구는 인간의 집단 반복 학습·문제해결 능력을 약화시키는 방식(역방향)으로 개발됨
- 협업 강화, 인간 주도 프로세스 지원을 강조하는 전환 필요
그렇게 할 때 비로소 인간과 AI가 상호 증폭적 성장을 이루는 선순환 가능
도구 설계 시 인간을 단순히 '루프 내'가 아니라, 인간 자체가 곧 루프임을 잊지 말아야 함
이제야말로 시스템 도구에 인간 중심 혁신이 요구됨
- 협업적, 과정 중심, 증폭형 AI 툴이 혁신의 열쇠