2025-08-18

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요즘IT

AI 활용의 핵심

이해의 기반

• 조직 내 암묵지(tribal knowledge)
  • 직관 시스템
  • ex. 인간의 기억, 슬랙 대화, 문서화되지 않은 아키텍처 결정, etc.
• “우리는 애초에 왜 이 일을 하는가?”
  • “이유” : 지능형 시스템에서 가장 문서화가 덜 되어있으나, 핵심 요소일 수 있음.

잃어버린 논리를 되짚는 과정

• ‘왜(Why)’를 어떻게 되찾을 것인가?
  • 조직 내의 모든 시스템을 ‘단순한 실행 도구’가 아닌, ‘지식의 잠재적 원천‘으로 간주
  • ex. 지라 : 작업 추적 도구 → 프로젝트의 구조, 책임, 과거의 변화 방향 반영
  • ex. 깃 : 코드 저장소 → 아키텍처 결정의 타임라인
• 지식의 활용 방식을 어떻게 정할 것인가?
  1. 현재 상태에서 다시 구축
     • 더 빠른 속도
     • 기존 정보 요약, 범주화, 보강하며 지금의 시스템 정의 후, 가능한 한 ‘이유’를 소급 적용
  2. 과거 의사결정의 변화를 되짚기
     • 더 느린 속도, 더 깊은 이해
     • 커밋과 티켓 하나하나를 분석, 각 지점에서의 ‘이유’를 추출하여 ‘무엇을’ 보다는 ‘왜’ 바뀌었는지 파악
  3. 하이브리드 접근법
     • 현재 상태부터 시작해 통제력 확보 → 시간을 거슬러 올라가며 진화 추적 → AI를 활용해 전환점 식별
     • 순환적(cyclical) 흐름 (선형적(linear) X)

       반복 과정

       • 지금 무엇이 존재하는가?
       • 왜 이렇게 되어 있는가?
       • 어디서 통제력을 잃었는가?
       • 어떤 논리는 여전히 유효하고, 무엇은 다시 정의해야 하는가?

슬랙을 구조화된 지식으로 전환하기

• 대화 기록은 저장되고, AI와의 통합이 가능해야 함
• 슬랙을 단순 채팅 도구가 아닌, 주요 지식 입력 스트림으로 간주하여 상호작용 방식 설계
• AI 자동화에 의존하지 말고, 인간이 판단 신호를 주도할 수 있도록 역량 보완할 것
• 맥락화를 위한 분류 (대화 발생 시부터 내용 분류)
• 대화를 구조화하여 아티팩트로 전환
• 올바른 인터페이스 구축 (슬랙 봇, 슬랙 앱 인터페이스)

기억의 계층 구축하기 (RAG → 추론)

• 지식을 원자 단위로 세분화
  • AI가 정보를 참조, 추론, 조합하여 활용할 수 있도록 해야 함
• 확인과 예외 추적하기
  • 확인 : 결과가 기대와 일치한 경우
  • 예외 : 결정이 문제 유발, 확장 실패, 엣지 케이스 등 유발한 경우
  • 오래된 결정을 재검증하지 않고 반복하는 위험을 방지하는 핵심 시스템
• 시간에 따른 지식 관찰
  • ‘지식이 어떤 영향을 미치고 있는가‘를 AI를 활용하여 추적하기

일련의 ‘원자화된 지식’, ‘성과 추적’, ‘실시간 모니터링’이 결합되면, ‘조직적 자기 인식‘을 가진 시스템으로 완성된다.
AI가 단순히 더 빠른 사고를 하는 것이 아닌, 더 깊고 비판적인 사고를 하도록 도움

‘왜’를 기억하는 시스템 설계하기

• 목표는 단순한 문서화나 데이터의 중앙화가 아님 → 지능(intelligence)

오늘 배운 것

내일 할 일

1. 삼성 A형 준비
2. 매터모스트 출결체크 알림 공휴일 제거 (시간될때, 다음주 주중까지는 완료)

참고자료

• 대부분의 팀이 놓치고 있는 AI의 숨겨진 핵심
• 원문