[비개발자 사고법2 3강] AI에게 일 시킬 때 반드시 쪼개야 할 5가지 — 창문 없는 방에 밀어 넣는 '쪽지 다섯 장'과 도메인의 뜻

창문 없는 방의 천재 — AI가 엉뚱한 걸 가져오는 진짜 이유

영상은 이런 상상으로 시작합니다. 전 세계의 모든 지식을 가진 IQ 300짜리 천재를 우리 회사에 채용했습니다. 그런데 이 친구를 창문 하나 없는 방에 가둬 놓고, 문틈으로 쪽지 한 장만 밀어 넣습니다. "다음 달 워크숍, 알아서 기획하고 다 처리해 놔." 며칠 뒤 문을 열어 보니 — 한국에서 할 줄 알았던 교육을 아르헨티나에서 하겠다고 하고, 500만 원이면 될 예산을 5억으로 잡아 대출까지 받아 놨고, AI 강의를 하려 했는데 양자역학 세미나를 예약해 놨습니다.

이 친구가 멍청한 걸까요? 아닙니다. 그 방에 창문이 없어서 그렇습니다. 한마디로 맥락을 모르니까 이상한 결과를 가져오는 거예요. 창문 없는 방 — 이게 지금 AI가 놓여 있는 처지입니다.

왜 그런지는 대규모 언어 모델(LLM)이 하는 일을 보면 압니다. 챗GPT·클로드·제미나이가 하는 일은 딱 하나예요. 앞의 글을 보고, 다음에 올 말을 확률적으로 고르는 것. 그래서 그럴싸하게 보이는 겁니다. 김지백 강사의 표현을 그대로 옮기면 "생성형 AI는 거대한 빈칸 채우기 기계"이고, 이건 비유가 아니라 실제로 만들어진 원리가 그렇습니다. 세상의 지식을 다 학습했다 해도, 우리 회사의 맥락·내 사업의 맥락을 말해 주지 않으면 세상의 평균치로 그 빈칸을 메웁니다. 우리가 흔히 듣는 환각(할루시네이션)이 바로 이겁니다 — 헛것을 지어내는 게 아니라, 확률적으로 그럴듯한 말로 빈칸을 메우는 것.

에이전트니까 더 쪼개야 합니다 — 챗봇과 다른 한 가지

여기서 이런 질문이 나옵니다. "에이전트 시대라면서, 그렇게까지 잘게 쪼개야 합니까? 접수표 다섯 칸만 잘 적으면 알아서 해 주는 거 아니에요?" 김지백 강사의 답은 반대입니다 — 에이전트니까 더 쪼개야 합니다.

챗봇(챗GPT·클로드·제미나이의 채팅 화면)은 물어보면 답합니다. 이상하게 답하면 "이상하네" 하고 다시 물어보고, 왔다 갔다 티키타카하다 보면 올바른 답이 나와요. 그런데 에이전트는 다릅니다. 1강 접수표 다섯 칸을 길게 적고, 플랜 모드에서 나오는 질문에 답해 주고 나면 클로드 코드나 코덱스가 20분, 30분 동안 혼자서 계획을 세우고, 자료를 가져오고, 문서와 파일을 만듭니다. 개발자들이 피드백 루프라고 부르는 것 — 쉬운 말로 중간중간 확인하는 주기가 없어요. 잘못은 다 만들어진 30분 뒤에야 알게 됩니다.

그러면 무엇을 날리게 될까요? 시간 날리고, 토큰 날리고, 마지막에 우리의 멘탈이 날아갑니다. 강사가 가장 중요하다고 짚은 게 세 번째예요. 시간이야 30분 더 기다리면 되고 토큰이야 더 결제하면 되지만, 처음 하시는 분들은 이상한 결과가 나왔을 때 원인을 모르니 "내 팔자가 이런데…" 하고 다시는 안 하게 됩니다. 그러지 않으려고 오늘 쪽지 다섯 장을 배우는 겁니다.

쪽지 ① 결과물 — "뭐가 나와야 끝이야"

다섯 장 중 제일 첫 번째이자 제일 중요한 쪽지입니다. 뭐가 나와야 끝인지를 알려 주면 AI 에이전트는 딱 거기까지 작업합니다. 알려 주지 않으면 알아서 합니다. "기획 좀 해 줘"가 아니라 슬라이드다, 견적서다라고 정확한 결과물을 이야기해야 해요.

큰일을 맡길 때 기준은 이겁니다. 결과물로 받을 파일을 단위별로 자르세요. 견적서도 받고, 세부 내역서도 받고, 고객에게 답할 회신문도 만들 거라면 결과물은 세 개입니다. 접수표를 세 장 쓰라는 게 아니라, 한 장 안에 세 개의 결과물을 파일 단위로 각각 적어 넣으라는 뜻이에요.

그런데 여기서 사람이 갈립니다. 한 업종에서 20년 일한 경력자는 컴퓨터는 서툴러도 어떤 결과물이 나와야 하는지를 압니다. 그러니 AI에게 "이건 가능해? 이건 어려워?"만 물어보면 돼요. 반면 신입이나 새 사업을 시작하는 분은 무엇을 요구하고 무엇을 얻고 싶은지조차 몰라서, 창문 없는 방에 "이런 결과물을 원합니다"라는 쪽지 자체를 못 넣습니다. 그래서 강사는 솔직하게 말합니다 — 결과물 쓰기가 다섯 장 중 제일 어렵습니다. 무엇이 나와야 하는지는 AI가 알려 줄 수 없거든요. 건설이면 건설, 복지면 복지, 카페면 카페 — 그 업계에서 일해 본 사람만 압니다.

도메인 — '집'에서 온 말, 그리고 '도메인의 끝그림'

업종마다 쓰는 용어·서류·방식이 다르다는 것, 이걸 우리는 도메인 지식이라고 부릅니다. AI 시대에 도메인 지식이 중요하다는 말, 많이 들으셨을 거예요. 그런데 이 도메인이라는 말은 인터넷 주소 이야기가 아닙니다. 뜻은 '영역'이에요.

홈페이지 주소를 살 때 "도메인을 산다"고 하죠? 그건 "인터넷에서 이 페이지는 나의 영역"이라는 뜻입니다. 같은 뿌리, 같은 뜻이에요. 그러니 AI 에이전트를 쓸 때 도메인이 왜 중요하냐 — 내가 일하는 나의 영역을 처음부터 끝까지, 특히 마지막 결과물까지 알아야 "이런 결과물을 만들어 줘"라고 시킬 수 있기 때문입니다.

쪽지 ② 순서 — 재료 먼저 · 남의 시간 먼저 · 뼈대 먼저

에이전트를 생각하지 말고, 그냥 우리 업무를 떠올리면 됩니다. 두 번 일하지 않기 위한 순서 세 가지입니다.

여기서 말하는 순서는 에이전트에게 입력하는 순서만이 아닙니다. 이 프로젝트를 위해 에이전트를 쓰기 전에 앞단에서 내가 무엇을 준비하고 완료해 둬야 하는지, 그 순서를 쪽지에 밀어 넣으라는 뜻입니다.

쪽지 ③ 역할 구분 — 이름? 되돌리기? 정답?

1강 접수표의 '역할'('○○을 잘하는 △△'로 AI에게 배역을 주는 칸)과는 다릅니다. 여기서 역할 구분은 AI와 나 사이의 경계예요. 우리가 AI의 주인이잖아요. 그런데 경계를 안 그어 두면 내가 해야 할 것까지 AI가 침범하거나, 반대로 AI가 해도 되는 걸 내가 붙잡고 앉아 있게 됩니다. 세 가지 질문으로 나눕니다.

쪽지 ④ 정보 — 검색해서 안 나오는 것만

다시 말하지만 IQ 300짜리가 창문 없는 방에 갇혀 있습니다. 다행히 똑똑해서 학습된 데이터까지는 괜찮아요. 그런데 우리 회사만, 우리 가족만, 내 머릿속에만 있는 정보나 경험은 반드시 이야기해 줘야 합니다. 그래야 빈칸에 이상한 소리를 안 집어넣어요. AI는 세상의 상식과 지식을 알고 앞으로 더 배우겠지만 — 내 속사정은 모릅니다. 정보 쪽지에 넣을 것은 크게 네 가지입니다.

쪽지 ⑤ 기준 — 얼마나 · 누구에게 · 반드시 · 절대

마지막 쪽지, 결과물을 어떤 자로 재서 받을지 정하는 기준입니다. 네 갈래로 생각하시면 됩니다.

기준을 쪽지에 남겨 두지 않으면 받고 나서 문제가 생깁니다. 반대로 이 넷을 적어 두면, 결과물을 받은 뒤 되짚어 볼 때도 같은 넷으로 대조하면 됩니다.

🤖 클로드 코드로 옮기면 — 쪽지 다섯 장은 이 자리에 들어갑니다

여기까지는 어떤 도구에나 통하는 '일 맡기는 방식'입니다. 그런데 이 시리즈의 주축인 클로드 코드에서는 쪽지 다섯 장이 놓이는 자리가 실제로 있습니다. 아래 표는 Claude Code 공식 문서에서 확인한 내용만으로 정리했고, 코덱스(OpenAI)는 대응되는 개념이 있을 때만 병기했습니다.

통짜 한 장 vs 쪽지 다섯 장 — 워크숍 예시로 통째 연습

영상 첫 장면의 그 워크숍으로 연습해 보겠습니다. (가상의 예입니다 — 숫자·이름은 여러분 것으로 바꾸세요.)

영상 말미의 예고대로, 다음 4강은 이 쪽지 다섯 장과 1강 접수표를 활용해 에이전트를 더 디테일하고 깊게 부리는 실전편입니다 — 실제 작업 흐름의 어느 지점에서 어떤 쪽지를 꺼내 쓰는지, "머리로는 알겠는데 키보드 앞에 앉으면 막히는" 그 문제를 다룹니다.