AI 어떻게하면 더 잘 쓸까?
- 바이브칸반 같은 툴도 사용해보고,
- 귀찮음을 무릅쓰고 온갖 AI 세팅들 해보고 (이런거 원래 진짜 귀찮아해서 아날로그로 산다)
- AI들이랑 어떻게 일하면 더 잘 일할지 고민해보고, 시도해보고, 망해보기도하고, 잘 되기도하고
- 내린 결론은 내가 완벽히 요구사항과 설계 원칙을 정하고, 그걸 AI에게 시키는 것.
- 이렇게 AI와 공생하는 방법들을 시도하고 있음.
- 확실한건 지금이 과도기라는 것.
난 뭘 해야할까?
- AI가 이렇게 잘하면 나 뭘해야하지?라는 고민은 자연스럽게 따르게되는데, 동료들과 이 주제에 대해서 요즘 부쩍 많이 이야기를 나눠보면 결국 두 가지 의견으로 나뉜다.
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- AI가 대체할 수 없는 부분이 있다와 2. AI가 다 대체한다.
- 나는 1번파 인데,, AI 가 대체할 수 없는 부분이 분명 있을거라고 생각한다. 그리고 그건 조직과 인간관계에 맞닿아있는 부분이라고 생각한다. 제품을 만들고 이에 기술을 사용하면서 드는 생각은, 의사결정의 상당부분은 조직적/협업적인 맥락을 고려해야한다는 것 이다. 논리로만 내리는 의사결정은 생각보다 많지 않고 옳지 않을 가능성이 높다. 더 나아가서..
좋은 의사결정을 내린다는 것에 대한 고민
- AI가 못하는건 좋은 의사결정을 잘 내린는 건데.. 좋은 의사결정은 좋은 논리로만 불가능하기 때문이다.
- 최근에 깨달은 것은, 좋은 의사결정을 내린다는 것은 점쟁이처럼 미래를 보고 최고의 선택을하는걸 의미하지 않는다. (애초에 이건 불가능하다. 언제나 변수가 생기기 마련이므로.)
- 좋은 의사결정을 내린다는 것은, 내가 내린 의사결정이 현 상황에서 최선이게끔 만든다는 것이다. 이 때 최선은 단순히 논리만 고려하는 것이 아니라, 온갖 맥락들을 고려해야한다.(인간관계도 포함한다.) 그리고, 내가 내린 의사결정이 '옳은 의사결정'이 되게끔 책임지는 것이 좋은 의사결정을 내리는 것이다. 틀릴 지언정 그 틀린 결과마저도 책임지고, 어떻게든 방향키를 바로잡는 것. 그게 좋은 의사결정의 핵심이라는 것을 깨달았다.
- ^이걸 알게 된 후로는, AI가 할 수 없는 영역이 있다는 것을 알게되었다.
더 좋은 개발자가 되기 위해서는 더 넓게 봐야한다.
- 지금까지는 단순히 웹 프론트엔드 영역에만 몰두하여 일했다. 그러다보니 데이터의 진실의 원천인 서버가 어떻게 생겼는지, 돌아가는지 모르고, 반쪽만 아는 기분이 들었다.
- 그래서 서버 개발을 조금이라도 해야한다.는 결론을 내렸고 기회도 왔다. 읽을줄이라도 알아야한다. 장애가 났을 때 이유를 알아야한다.
- 그리고 클라이언트 개발은 결국 서버 데이터를 사용자의 로컬 상태로 이관하여 UI/UX를 그리는 것이다. 서버 데이터의 원천을 알면, 클라이언트에서 로컬상태를 어떻게 다루어야할 지도 더 명확하게 알 수 밖에없다.
- 또한, 새로운 언어를 배우면, 새로운 사고방식이 생긴다. 이건 부수효과다.
- 암튼,,,,올해는 새로운거 배운다. 간만에 두근두근..