5. AI가 할 일과 내가 할 일

만드는 일에도 여러 역할이 있습니다

AI에게 코드를 맡긴다고 해서 내가 할 일이 없어지지는 않습니다. 만드는 과정에는 목적 정하기, 재료 고르기, 화면 구성하기, 코드 작성하기, 결과 확인하기가 함께 들어 있습니다. AI는 구성안을 제안하고 코드를 작성하며 오류의 원인을 찾는 일을 도울 수 있습니다. 나는 무엇을 만들지 정하고, 나온 결과가 그 목적에 맞는지 판단합니다.

자기소개 페이지를 생각하면 구분이 쉽습니다. AI는 소개글을 자연스럽게 다듬을 수 있지만 내가 실제로 어떤 사람인지는 알지 못합니다. 없는 경력이나 경험을 그럴듯하게 채워 넣었다면 내가 바로잡아야 합니다. 디자인도 마찬가지입니다. 화려한 화면이 나왔다고 해서 내가 전달하려던 말까지 잘 드러나는 것은 아닙니다.

부탁하기 전에 정할 세 가지

처음부터 긴 기획서가 필요한 것은 아닙니다. 누구에게 보여 줄 것인지, 그 사람이 무엇을 알거나 할 수 있어야 하는지, 이번에는 어디까지 만들 것인지를 정하면 됩니다. “독서 모임에 처음 오는 사람에게 날짜와 장소를 알려 주는 한 페이지”라는 설명에는 세 가지가 이미 담겨 있습니다.

목적이 분명하면 AI의 제안을 고르기도 쉬워집니다. AI가 댓글이나 회원가입을 더하자고 해도 날짜와 장소를 알리는 데 필요 없다면 이번에는 빼면 됩니다. 제안을 모두 받아들이는 것과 잘 협업하는 것은 같지 않습니다.

확인할 수 있는 말로 바꾸기

‘멋지게’, ‘편하게’, ‘완벽하게’는 바라는 방향이지만 완료 기준으로 삼기에는 넓습니다. ‘휴대전화에서 소개글을 옆으로 밀지 않고 읽을 수 있다’, ‘연락 링크가 정한 주소를 연다’처럼 바꾸면 직접 확인할 수 있습니다. AI에게도 무엇을 우선해야 하는지 전달됩니다.

AI가 “시험했다”고 답하더라도 무엇을 시험했는지 물어볼 수 있습니다. 코드가 만들어졌다는 확인과 실제 화면에서 버튼을 눌러 본 확인은 다릅니다. 직접 확인하지 못한 항목은 남아 있다고 기록하면 됩니다. 확인하지 않은 것을 완료로 표시하면 나중에 문제를 찾기 어려워집니다.

이해가 안 되는 제안 앞에서

처음에는 AI가 제시한 방법이 꼭 필요한지 판단하기 어려울 수 있습니다. 그럴 때는 “왜 필요한지, 무엇이 바뀌는지, 더 작은 방법이 있는지 설명해 줘”라고 말할 수 있습니다. 모르면 먼저 설명해 달라고 하세요. 그것도 일입니다.

자료를 지우거나, 계정을 연결하거나, 공개 주소를 만드는 제안이라면 영향을 받는 대상부터 확인합니다. 무엇을 바꾸는지 알 수 없는 상태에서 진행할 이유는 없습니다. 이 책에서는 작은 범위를 만들고 되돌릴 수 있게 보관하는 방법을 함께 배웁니다.

결정이 필요한 순간을 알아보기

AI가 ‘사진을 크게 할까요, 소개글을 먼저 보여 줄까요?’라고 물으면 방문자의 목적을 기준으로 고를 수 있습니다. 사람을 알아보는 것이 중심이라면 사진이 도움이 되고, 모임 정보를 전달하는 것이 중심이라면 글이 먼저일 수 있습니다. 취향만으로 고를 수도 있지만 목적과 연결하면 선택을 설명하기 쉬워집니다.

아직 어느 쪽이 나은지 모르겠다면 두 안의 차이를 설명해 달라고 할 수 있습니다. 무엇이 더 잘 보이고, 어떤 내용이 뒤로 밀리는지를 듣습니다. 답을 받았다고 반드시 즉시 선택할 필요는 없습니다. 작게 만들어 비교할 수도 있습니다. 판단에 필요한 결과를 요청하는 것 역시 AI를 활용하는 방법입니다.

꼭 기억하세요

AI는 만드는 일을 돕고, 나는 목적과 범위와 결과를 판단합니다. 모르는 부분을 설명해 달라고 하는 것도 나의 역할입니다.