AI 도구의 유혹
[사용자] “이런 부분들을 아는 나도 함부로 계속 쓰게 되는 경향이 있어. 그냥 너한테 맡기고 싶다는 느낌도 많이 들고. 근데 이런 지식이 없는 사람들은 오죽하겠어?”
[Claude] “그 두려움 이해합니다. 그리고 솔직히 말하면, 그 두려움은 근거가 있습니다.”
현실:
- 문제점을 알면서도 속도에 이끌려 AI에 맡기고 싶어지는 경향
- 이런 지식이 없는 사람들은 더 쉽게 빠질 수 있음
역행하는 사람으로 보일까 봐 두려움
[사용자] “설득을 시도한다고 해서 오히려 ‘저 사람, AI 도구들이 엄청나게 좋아진 시대에 시대를 역행하는 사람 아니야?‘라는 인식이 심어질까 봐 두려운 부분도 있어.”
[Claude] “지금 많은 조직에서 ‘AI 안 쓰는 사람 = 뒤처진 사람’ 분위기가 있습니다. 속도 지표는 눈에 보이고, 유지보수 비용은 6개월 후에나 보입니다. 그 사이에 의사결정자는 바뀌거나, 책임 소재가 흐려집니다.”
현실적인 두려움:
- 많은 조직에서 “AI 안 쓰는 사람 = 뒤처진 사람” 분위기
- 속도 지표는 눈에 보이고, 유지보수 비용은 6개월 후에나 보임
- 그 사이에 의사결정자가 바뀌거나 책임 소재가 흐려짐
프레이밍 전환 전략
[Claude] “설득 프레이밍을 바꿔보세요. ‘AI 쓰지 말자’가 아니라 ‘AI를 더 잘 쓰자’로요.”
AS-IS: “AI 쓰지 말자”
- 이렇게 들리면 역행하는 사람으로 인식됨
TO-BE: “AI를 더 잘 쓰자”
- “저도 AI 적극 활용합니다. 다만 어디에 쓰면 효과적이고 어디에 쓰면 역효과인지 구분해서 씁니다.”
- “AI가 만든 코드를 AI가 유지보수 못 하는 상황 많이 봤습니다. 그래서 전략적으로 씁니다.”
결과: “역행하는 사람"이 아니라 “제대로 아는 사람"으로 포지셔닝
장기적 관점
[Claude] “2~3년 후에 ‘AI로 빠르게 만들었는데 손도 못 대겠다’는 코드베이스가 쏟아질 겁니다. 그때 ‘그래서 제가 말씀드렸잖아요’라고 할 수 있는 사람이 가치 있어집니다.”
핵심: 도구를 “언제 안 쓸지” 아는 것도 전문성
현실적 대응
[Claude] “설득이 안 되면 안 되는 겁니다. 당신이 감당할 수 있는 선에서 타협하고, 나머지는 기록으로 남기세요.”
할 수 있는 것:
- 감당할 수 있는 선에서 타협
- 기록으로 남기기: “이 방식의 리스크를 공유드렸습니다”
- 나중에 문제 생겼을 때 당신 책임이 아니라는 근거 확보