혼자 하던 일을 나누고 자동화하기까지

혼자 익힌 일을 다른 사람에게 맡기려면 머릿속에만 있던 요령을 설명해야 합니다. 함께 일하는 사람이 늘어나면 역할을 나누고, 반복하는 일은 규칙으로 정리합니다. 요리사가 식당을 키우는 과정에서 이런 흐름을 볼 수 있습니다. 소프트웨어와 AI에 일을 맡길 때도 어떤 경험을 규칙으로 남기고 어떤 판단을 직접 할지 정해야 합니다.

요리사의 성장으로 보는 다섯 단계

가장 쉬운 예는 요리입니다.

1단계: 감으로 합니다. 냉장고를 열고 있는 재료로 대충 만듭니다. 레시피는 없습니다. 간은 “감”으로 맞춥니다. 잘 되면 맛있고, 안 되면 다시 합니다. 모든 지식이 머릿속에만 있습니다.

2단계: 의식하기 시작합니다. 처음으로 다른 사람에게 요리를 가르치려 합니다. “적당히 볶아”, “간 좀 봐가면서 해.” 그런데 “적당히”가 사람마다 다릅니다. 결과가 들쭉날쭉합니다. 내 머릿속에만 있던 것을 밖으로 꺼내야 한다는 사실을 처음 깨닫습니다.

3단계: 형식으로 적습니다. “소금 적당히”가 아니라 “소금 1/2 티스푼”으로 적습니다. 불 세기, 시간, 순서를 글로 정리합니다. 적어보면 내가 무의식적으로 하던 판단이 드러납니다. 머릿속 지식이 글로 정리되는 과정입니다.

4단계: 일을 나눕니다. 손님이 늘어나니 혼자 감당이 안 됩니다. 앞 요리, 메인 요리, 디저트를 맡는 사람이 나뉩니다. 주방장이 전체 순서를 맞추고, 재료 업체에 주문하는 방식도 정합니다. 각자 자기 일만 잘하면 됩니다.

5단계: 자동화합니다. 전국 어디서나 같은 맛을 내야 합니다. 소스는 공장에서 만들어 보내고, 조리 시간은 타이머로 정확히 맞추고, 위생 점검은 확인 목록으로 처리합니다. 판단의 여지를 의도적으로 줄입니다.

혼자 감으로 하던 요리를 다른 사람에게 가르치려면 조리법을 글로 정리해야 합니다. 손님이 늘어나면 여러 사람이 같은 레시피를 바탕으로 일을 나눕니다. 그중 반복하는 작업은 자동화할 수 있습니다. 레시피를 충분히 확인하기 전에 가게부터 늘리면 지점마다 맛이 달라질 수 있습니다.

익숙한 동작은 덜 의식하게 된다

처음 요리를 배울 때는 불 세기와 재료를 넣는 순서를 하나씩 의식합니다. 익숙해지면 같은 동작을 할 때마다 처음부터 생각할 필요가 줄어듭니다. 요리사는 그만큼 재료의 상태나 손님의 주문에 신경을 쓸 수 있습니다.

MIT의 Ann Graybiel 연구팀은 습관을 익힐 때 선조체의 신경세포 활동이 달라지는 모습을 관찰했습니다. 선조체는 습관 형성에 관여하는 뇌 영역입니다. 쥐가 미로를 처음 배울 때는 관찰 대상 신경세포들이 과제 전반에 걸쳐 활동했습니다. 행동에 익숙해지면서는 시작과 끝에 활동이 집중됐습니다. 연구진은 이런 양상을 여러 동작을 하나의 익숙한 행동으로 묶는 과정과 연결했습니다.

이런 숙련에 빗대어 조직의 분업과 자동화를 이해할 수 있습니다. 요리사가 익숙한 동작을 매번 의식하지 않듯, 주방장은 반복하는 일을 나누고 규칙으로 정리하면서 새 메뉴처럼 판단이 필요한 일에 시간을 쓸 수 있습니다.

규칙을 정한 뒤에도 확인해야 한다

일을 나누고 자동화해도 결과가 좋아지지 않을 수 있습니다. 규칙을 만드는 과정과 그 규칙을 적용하는 조건을 함께 살펴야 합니다.

• 직접 해본 사람이 규칙을 정합니다. 요리해 본 적 없는 사람이 매뉴얼을 만들면 중요한 조건을 빠뜨리기 쉽습니다. 실제로 요리한 사람이 다른 사람에게 조리법을 설명하고, 따라 하기 어려운 부분을 찾아 불 세기와 시간까지 적습니다.
• 남의 규칙을 가져올 때는 조건을 확인합니다. 유명한 식당의 레시피도 재료와 조리 도구가 달라지면 같은 맛을 내지 못할 수 있습니다. 왜 그 순서와 분량을 정했는지 이해하고, 자신의 주방에서 시험해야 합니다.
• 일이 이어지는 순서에 맞춰 역할을 나눕니다. 실제 조리 흐름과 다르게 일을 나누면 다음 작업을 기다리는 시간이 길어집니다. 누가 무엇을 받아서 처리하고 다음 사람에게 넘기는지 살펴야 합니다.
• 자동화하기 전에 결과를 확인합니다. 맛을 충분히 확인하지 않은 레시피로 지점을 늘리면 같은 문제가 여러 가게에서 반복됩니다. 정한 방식으로 원하는 결과가 나오는지 먼저 확인해야 합니다.
• 조건이 바뀌면 규칙을 다시 살핍니다. 재료나 손님의 취향이 달라졌는데 조리법을 그대로 유지하면 예전만큼 좋은 결과를 내지 못할 수 있습니다. 완성한 메뉴를 운영하면서도 새 조리법을 시험할 여지를 남겨야 합니다.

Software 1.0: 업무 규칙을 코드로 옮긴다

사람이 하던 일을 규칙으로 정리하고 역할을 나누는 방식은 소프트웨어에서도 볼 수 있습니다.

김용성님의 글 “소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며”는 Claude Code의 구조가 층으로 나눈 소프트웨어 구조와 놀라울 정도로 비슷하다고 지적합니다. Slash Command는 요청을 받는 부분이고, Sub-agent는 실제 일을 처리하는 부분입니다. Skills는 한 가지 책임을 맡는 부품이고, MCP는 외부 도구와 연결되는 통로입니다.

하지만 더 근본적으로, 이 소프트웨어 구조 자체가 현실 세계에서 조직이 일을 처리하는 방식을 코드로 옮긴 것입니다.

Software 1.0	현실 세계 (조직)
요청을 받는 부분	접수 창구
일을 조율하는 부분	팀장, 매니저
한 가지 책임을 맡는 부품	각 분야 담당자
외부 도구와 연결되는 통로	외부 연락 수단
표준 형식	부서 간 표준 서식

현실에서 사람은 애매한 상황을 만나면 다른 사람에게 묻고, 시도한 방법이 통하지 않으면 다른 방법을 찾습니다. 개발자는 이런 대응도 코드로 구현할 수 있습니다. 다만 어떤 상황에서 누구에게 묻고, 실패하면 무엇을 다시 시도할지 조건과 절차를 미리 정해야 합니다.

업무를 코드로 옮길 때 개발자가 예상하지 못한 상황도 생깁니다. 정해 둔 규칙으로 처리하기 어려우면 사람이 판단하거나 프로그램을 고쳐야 합니다.

반면 조건과 처리 방법을 명확히 정하면 개발자는 프로그램이 어떻게 동작할지 예측하고 테스트할 수 있습니다. 미리 정한 규칙은 신뢰성을 확보하는 데 도움이 됩니다.

Software 3.0: 현실에 더 가까워지다

Andrej Karpathy가 말한 Software 3.0 시대에는 LLM에게 자연어로 무엇을 원하는지 전달합니다. 사람은 목표와 제약을 설명하고, AI는 주어진 도구와 자료를 바탕으로 다음 행동을 고를 수 있습니다.

사람의 판단이 필요할 때와 작업이 실패했을 때를 비교해 보면 차이가 드러납니다.

첫째, 언제 무엇을 물을지 고르는 범위가 넓어집니다. 기존 소프트웨어에서도 사람의 승인을 기다리는 절차를 만들 수 있습니다. 개발자가 정해 둔 조건에서 질문하고, 답을 받으면 다음 단계로 진행합니다. AI는 작업 중 빠진 정보를 발견하고, 상황에 맞는 질문을 만들어 사람에게 물을 수 있습니다.

둘째, 실패한 결과를 보고 다른 방법을 고를 수 있습니다. 기존 소프트웨어도 정해 둔 조건에 따라 작업을 다시 시도하거나 다른 절차를 실행할 수 있습니다. AI는 실패한 이유를 살펴보고 수정할 내용과 다음 행동을 고를 수 있습니다. 코드를 작성한 뒤 테스트에 실패하면 결과를 읽고 코드를 고쳐 다시 실행하는 식입니다.

사람은 질문이나 재시도의 모든 조건을 미리 정하는 대신, 일부 판단을 AI에게 맡길 수 있습니다. 어디까지 맡길지는 작업의 성격과 AI가 실제로 해내는 범위를 보고 정해야 합니다.

여기서 중요한 구분이 생깁니다. 어떤 영역에서는 1.0의 엄격함이 여전히 필요합니다. 은행 송금이 “상황 봐서 판단”하면 안 됩니다. 반면 어떤 영역에서는 3.0의 유연함이 필요합니다. 코드 리뷰, 문서 작성, 구조 판단 같은 일입니다.

사람은 미리 정한 규칙을 따를 일과 상황에 맞춰 판단할 일을 나눠 맡길 수 있습니다. 그 경계는 고정되어 있지 않습니다. 반복되는 판단은 점차 규칙으로 정리하고, 조건이 자주 달라지는 일은 다시 판단할 여지를 둡니다.

그래서 우리는 어떻게 살 것인가

AI에게 일을 맡길 때도 반복하는 작업과 직접 판단할 부분을 나눠 볼 수 있습니다. 요리사는 AI에게 기존 레시피의 분량을 인원수에 맞게 계산하게 하거나 재료별 준비 목록을 정리하게 할 수 있습니다. 새 레시피를 제안받았다면 실제로 조리해 맛과 작업 순서를 확인해야 합니다.

사람은 실제로 해본 경험을 바탕으로 AI에게 맡길 범위를 정합니다. 계산처럼 결과를 쉽게 확인할 수 있는 일부터 맡기고, 실제 결과를 보면서 범위를 넓힐 수 있습니다. 그 과정에서 반복해서 잘 되는 방법은 기록하고, 재료나 조리 환경이 달라지면 다시 확인할 부분도 함께 남깁니다.