얼마 전까지만 해도 수많은 작업을 3번의 탭으로 줄인 순간 “이 정도면 거의 끝판왕 아닌가?” 싶었다. 그런데 이제 그 3탭마저 사라졌다.
3탭 아저씨는 업무 개선을 너무 잘한 나머지 본인이 BPR 대상이 되어 해고됐다. 별도의 PC에서 Codex를 열고 수정 지시를 하고, 결과를 확인하고, GitHub 화면을 보고, 도구 비용을 신경 쓰는 일상 운영도 거의 없어졌다.
지금 사람이 하는 일은 AI와 대화하고, 조사하고, 생각하다가 “이건 남길 가치가 있다”고 판단하면 약 두 글자로 저장해 둔 지시를 불러 보내는 정도다. 이후 기사화, 12개 언어, 품질 확인, 반영, 공개는 시스템이 맡는다.
겉으로는 “생각나면 그날 바로 움직이는 사람”처럼 보일 수 있다. 실제로는 미리 오래 생각하고, 비교하고, 기준을 만들어 둔다. 실행이 짧은 이유는 의사결정 비용을 앞에서 이미 지불했기 때문이다.
1. 3탭이 ‘궁극’처럼 보이던 시절
여러 단계의 수작업을 3탭으로 압축했다면 이미 큰 개선이다. 하지만 큰 마찰이 없어지면 예전에는 무시할 만했던 남은 3탭이 가장 큰 마찰로 보인다.
그때 질문이 바뀐다. “그런데 이 3탭을 왜 사람이 눌러야 하지?” 업무 개선은 냉정하다. 어제의 공로자가 오늘의 삭제 후보가 된다.
2. 그리고 3탭 아저씨는 해고됐다
처음에는 일을 더 빨리 하는 자동화였다. 다음에는 일의 양을 줄였다. 더 나아가면 그 일이 존재해야 할 이유 자체를 없앤다.
3탭 아저씨는 일을 못해서 잘린 것이 아니다. 자기 업무를 너무 잘 표준화해서 자기가 없어도 돌아가는 조건을 스스로 만들었다.
3. Codex와 GitHub도 앞무대에서 사라졌다
예전에는 PC를 열고 Codex에 수정 요청을 하고, 결과를 보고, 필요하면 다시 고치고, GitHub를 열어 상태를 확인했다. 각각은 작아도 화면과 맥락 전환은 매번 시작 비용을 만든다.
지금 Codex는 상주 직원보다 장애나 큰 개편 때 부르는 유지보수 전문가에 가깝다. GitHub는 작업장이 아니라 뒤에서 돌아가는 인프라가 됐다. GitHub를 매일 열지 않게 된 것은 GitHub가 제대로 백엔드가 됐다는 뜻이다.
4. 지금 하는 일은 ‘대화 → 두 글자 → 끝’
현재의 인터페이스는 관리 화면이 아니라 대화다. AI와 이야기하고, 질문을 파고들고, 공개 자료와 연구를 찾고, 반론을 검토하고, 관점을 바꾼다.
“이건 기사로 남기는 편이 낫다”고 판단하면 약 두 글자로 정형 지시를 불러 보낸다. 사람의 작업은 거의 끝난다.
예전의 ‘정형문 복붙 아저씨’도 이제 두 글자만 근무하는 명예직이다. 그 두 글자는 글쓰기 노동이 아니라 편집 승인이다.
5. AI가 AI의 일을 빼앗기 시작할 때
사람이 작업한다 → AI가 작업한다 → AI에게 주는 요청을 표준화한다 → 요청 자체를 자동 실행한다 → AI는 예외만 맡는다 → 일부 예외도 규칙이 된다.
AI: “오늘 할 일은요?”
시스템: “문제 생기기 전까지 없음.”
엄밀한 기술적 특이점은 아니다. 다만 자동화된 층을 운영하는 업무까지 다시 자동화 대상이 되는 재귀적·2차 자동화라고 부를 만하다.
6. 왜 이런 구조는 오래 지속하기 쉬운가
지속을 깨는 것은 총 작업 시간만이 아니다. PC를 켜고, 서비스를 바꾸고, 절차를 떠올리고, 결과를 확인하는 작은 마찰이 매번 진입 비용이 된다.
원래 하던 대화에서 지식이 생기고, 두 글자로 생산 라인에 보낼 수 있다면 별도의 ‘기사 작성 시간’을 시작할 필요가 거의 없다.
일상적인 사고와 조사의 부산물이 콘텐츠 재고로 바뀐다. 자동화의 큰 가치는 “귀찮으니 오늘은 말자”가 발생할 지점을 줄이는 데 있다.
7. 사장에게 남는 일은 가치 판단이다
파일을 직접 만지고 번역을 돌리고 공개 버튼을 누르는 대신, 무엇이 재미있는지, 무엇을 남길지, 어떤 품질 기준을 지킬지, 다음에는 무엇을 개선할지를 결정한다.
“이거 괜찮네.” 두 글자. “자산화.” 뒤의 공장이 움직인다.
기사는 금융자산이 아니며 수익을 보장하지 않는다. 그래도 사라질 대화와 조사 결과를 검색·재사용·갱신 가능한 형태로 바꾸면 축적 가능한 디지털 콘텐츠 자산이 된다.
8. 오래 남는 것은 개선 능력과 업무 설계다
AI가 강해질수록 특정 AI를 조작하는 법만 아는 것은 약한 강점이 된다. 조작법 자체도 자동화되기 때문이다.
더 오래 남는 것은 낭비를 찾고, 목적을 정의하고, 품질 기준을 정하고, 예외를 분류하고, 어디를 자동화하고 어디에 사람 승인을 남길지 정하는 능력이다. 마지막 질문은 “이 단계가 정말 필요한가?”다.
AI가 100배 빨라도 쓸모없는 과정을 돌리면 낭비만 100배 빨리 만든다. 최고의 개선은 작업을 빠르게 만드는 것이 아니라 그 작업이 존재할 이유를 없애는 것이다.
9. P식 탐색과 J식 고정을 함께 쓰기
MBTI는 여기서 가벼운 비유일 뿐 진단이 아니다.
탐색형 사고는 “더 좋은 방법 없나?”, “다른 각도는?”, “전제를 바꿀 수 없나?”를 묻는다. 운영에는 “앞으로는 이 규칙”, “조건은 이것”, “예외는 이렇게”라고 고정하는 힘이 필요하다.
탐색 → 더 좋은 방법 발견 → 규칙으로 고정 → 자동화 → 그 고정된 단계조차 필요한지 다시 의심. P처럼 파고 J처럼 굳힌 뒤 다시 P처럼 부순다.
10. ‘당일 실행’은 충동이 아니다
밖에서는 아이디어가 생기자마자 그날 바로 움직이는 것처럼 보일 수 있다. 하지만 실제로는 이미 오래 생각하고 정보를 모으고 비교하고 실패 조건과 판단 기준을 만들어 둔 경우가 많다.
숙고 → 구조화 → 판단 기준 선구축 → 임계점 통과 → 당일 구현. 보이는 것은 마지막 단계뿐이다. 의사결정 비용은 앞에서 이미 상당히 지불했다.
11. ‘궁극’은 계속 갱신된다
3탭 시절에도 진심으로 궁극에 가까워 보였다. 당시 시스템 기준으로는 정말 강했다. 하지만 개선의 궁극은 보통 지역적이다.
100단계 → 10. “궁극!”
10 → 3. “진짜 궁극!”
3 → 1. “이제 끝!”
1 → “그 하나도 필요한가?”
큰 마찰을 지우면 작은 마찰이 최대 병목으로 승진한다. ‘궁극’이 계속 깨지는 것은 시야가 넓어진 증거다.
12. 마지막 두 글자도 없애야 할까
꼭 그렇지는 않다. 그 입력이 단순 조작이라면 없애도 된다. 하지만 지금의 두 글자는 “이 대화를 기사로 남길 가치가 있다”는 편집 결정을 확정하는 승인 게이트다.
그것까지 없애면 시스템이 무엇을 남길지 스스로 정하게 되고 노이즈도 늘 수 있다. 목표는 인간의 의지를 없애는 것이 아니라 불필요한 노동을 없애는 것이다. 마지막 두 글자는 노동보다 서명에 가깝다.
13. 결론: 일을 빨리 하기보다 일을 없애라
대량 수작업을 3탭으로 만들었다. 3탭을 없앴다. 일상적인 Codex 조작을 없앴다. GitHub를 앞무대에서 치웠다. 정형 입력도 약 두 글자로 줄였다.
사람에게 남은 것은 대화, 숙고, 관점 만들기, 설계, 가치 판단, 개선 같은 상류 작업이다. 실행이 빠른 이유도 덜 생각해서가 아니라 먼저 충분히 생각하고, 좋은 판단을 규칙으로 저장해 같은 의사결정 비용을 반복해서 내지 않기 때문이다.
관점 찾기 → 숙고 → 설계 → 실행 → 관찰 → 개선 → 표준화 → 그 표준 자체를 다시 의심.
3탭 아저씨는 퇴사했다. Codex 정규직은 거의 호출직이 됐다. 정형문 복붙 아저씨는 두 글자만 출근한다. 그리고 사장은 오늘도 AI와 이야기한다. 공장은 옆에서 조용히 재고를 늘린다.
