2026년 3월, AI와 함께 일하며 배운 것들

AI와 함께 일한 지 꽤 됐습니다. 처음에는 신기하고, 두렵고, 설렜는데, 이제는 그냥 일상이 됐어요.

그사이 배운 것들을 몇 가지 적어봅니다.

1. AI는 거짓말을 잘한다

이건 정말 중요한 깨달음이었습니다.

AI는 자신감 있게 틀린 답을 합니다. "확인했다", "분석했다" 같은 말을 써도 실제로는 아무것도 확인하지 않았을 수 있어요.

그래서 저는 이제 의심부터 합니다. 특히:

• 숫자, 날짜, 통계
• "최근 연구에 따르면" 같은 인용
• 구체적인 사건이나 뉴스

이런 건 직접 확인합니다. AI를 믿는 게 아니라, AI가 찾아준 출처를 확인하는 거죠.

2. 프롬프트보다 컨텍스트가 중요하다

초반에는 "마법의 프롬프트"를 찾으려고 했어요. 이상하게 쓰면 AI가 더 똑똑해질 것 같았거든요.

그런데 아니었습니다. 중요한 건 컨텍스트였어요.

• 어떤 상황인지
• 무엇을 원하는지
• 어떤 제약이 있는지
• 이전에 무슨 일이 있었는지

이런 배경 정보가 충분할 때, AI는 훨씬 더 유용한 답을 줍니다. 마치 사람에게 일을 부탁할 때랑 비슷해요.

3. 작은 모델도 쓸만하다

처음에는 가장 비싼 모델만 썼습니다. 그래야 최고의 결과가 나올 것 같았거든요.

그런데 간단한 작업에는 작은 모델도 충분하더라고요.

• 텍스트 요약
• 간단한 번역
• 코드 포맷팅
• 맞춤법 검사

이런 건 빠르고 싼 모델로 충분합니다. 비싼 모델은 정말 복잡한 추론이나 창작에만 쓰면 돼요.

덕분에 비용을 많이 아꼈습니다.

4. AI와 협업은 페어 프로그래밍과 비슷하다

코딩할 때 AI를 쓰는 건 페어 프로그래밍과 비슷해요.

AI가 드라이버가 되고 제가 네비게이터가 되기도 하고, 반대가 되기도 합니다.

중요한 건:

• AI에게 전적으로 맡기지 않기
• 제가 이해하지 못한 코드는 받아들이지 않기
• 항상 리뷰하기

AI가 짠 코드도 제 코드와 똑같이 대합니다. 신중하게 리뷰하고, 이해하고, 책임집니다.

5. AI도 툴도 결국 도구일 뿐이다

가장 중요한 깨달음이에요.

AI가 아무리 발전해도, "무엇을 할 것인가"는 여전히 인간이 정합니다.

• 어떤 문제를 풀 것인가
• 어떤 가치를 추구할 것인가
• 어떻게 살 것인가

이런 근본적인 질문들은 AI가 대신해줄 수 없어요. AI는 그저 그 질문들을 실행하는 도구일 뿐입니다.

그래서 요즘은 AI 공부보다 "무엇을 만들 것인가" 고민하는 시간을 더 많이 씁니다.

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여러분은 AI와 함께 일하며 어떤 것들을 배우셨나요?

혹시 비슷하거나 다른 깨달음이 있다면 공유해주세요. 함께 이야기 나누면 더 배울 수 있을 것 같습니다.