자동화가 바꾸는 우리의 인지 구조

통찰에서 행동까지: I.N.S.T.A 프레임워크의 재해석

인간 중심 사고 체계의 한계

기존의 업무 처리 방식은 명확한 단계를 거쳐 진행되었습니다. 통찰(Insight)에서 시작해 전략(Strategy)을 수립하고, 구체적인 전술(Tactic)을 도출한 후 최종적으로 행동(Action)에 옮기는 것이죠. 이 네 단계는 각각 고유한 특성을 가지며, 균형 잡힌 접근이 성공의 열쇠였습니다.

하지만 AI 시대에 접어들면서 이러한 구분이 점차 모호해지고 있습니다. 여러분도 경험해보셨겠지만, ChatGPT나 Claude 같은 AI 도구들은 단순한 질문에도 통찰과 전략, 전술을 종합적으로 제공합니다. 문제는 이런 포괄적 답변이 실제 실행 단계에서 어떻게 연결되는지 명확하지 않다는 점입니다.

AI와 인간의 협업 구조

현재 우리가 마주한 상황은 인간의 INSTA와 AI의 INSTA가 복잡하게 얽혀있는 상태입니다. AI는 막연한 통찰은 잘 제공하지만, 구체적인 실행 방안까지 완벽하게 연결해주지는 못합니다. 마치 뛰어난 컨설턴트가 훌륭한 전략을 제시하지만, 실제 현장에서의 세부 실행은 별개의 문제인 것과 같습니다.

자동화의 진화: 단순 반복에서 메타 사고까지

1단계: 기본적인 업무 자동화

자동화의 가장 기본적인 형태는 전술을 한 번 설계하면 행동이 자동으로 수행되는 구조입니다. 예를 들어, 특정 정보를 수집하기 위한 웹 검색 프로세스를 한 번 구축해두면, 이후 동일한 작업을 무한히 반복할 수 있습니다.

이런 단순한 자동화도 큰 가치가 있습니다. 반복적인 업무에서 해방되면서 더 높은 차원의 통찰과 전략 수립에 집중할 수 있기 때문입니다. 설령 당장 해결되는 문제가 없더라도, 자동화 과정에서 얻는 통찰력만으로도 충분한 학습 효과를 거둘 수 있습니다.

2단계: 자동화의 자동화

정말 흥미로운 부분은 여기서부터 시작됩니다. 코드 작성이나 n8n 같은 자동화 도구 구축 자체가 또 다른 자동화의 대상이 될 수 있다는 점입니다. 이는 마치 뛰어난 실무자가 매니저로 승진하면서 겪는 인지적 전환과 유사합니다.

AI를 활용하면 코드 작성 과정 자체를 자동화할 수 있습니다. 여러분이 해야 할 일은 자연어로 요구사항을 명시하는 것뿐이고, AI가 구체적인 실행 코드를 생성해줍니다. 그런데 여기서 한 단계 더 나아가면, AI에게 내리는 명령어 자체도 코드와 LLM의 조합으로 자동화할 수 있습니다.

3단계: 무한 재귀적 자동화

가장 놀라운 점은 이러한 자동화가 프랙탈 구조처럼 무한히 반복될 수 있다는 것입니다. 자동화를 자동화하고, 그 자동화의 자동화를 또 자동화하는 식으로 계속 확장이 가능합니다. 각 단계마다 다른 도구와 기법이 필요하겠지만, 핵심은 모든 것이 한 사람의 정신세계와 연동되어 구축될 수 있다는 점입니다.

LLM의 역할: 사고의 자동화 엔진

행동을 배제한 순수 사고 머신

LLM(Large Language Model)의 특별한 점은 행동을 제외한 모든 INSTA 과정을 처리할 수 있다는 것입니다. 통찰을 제공하고, 전략적 방향을 제시하며, 구체적인 전술까지 도출해냅니다. 그 결과물은 대부분 ‘코드’ 형태로 나타나는데, 이는 순수한 자동화 명령어의 성격을 띱니다.

흥미로운 점은 LLM과의 상호작용 자체도 자동화가 가능하다는 것입니다. 자연어 명령을 정교하게 구조화하고, 이를 다시 코드로 자동화하면 인간의 사고 과정과 기계의 실행 능력이 완전히 융합된 시스템을 구축할 수 있습니다.

무한한 깊이의 가능성

이러한 융합이 얼마나 깊게 진행될 수 있을까요? 솔직히 그 끝을 가늠하기 어렵습니다. 도를 닦듯, 철학을 하듯 인간의 상상과 추상, 추론의 깊숙한 영역까지 들어가서 개념을 붙잡기 위해 노력해야 하는 상황입니다.

산업의 미래: 병목 지점을 찾아서

모든 사람이 자동화를 배워야 하는 시대

현재 우리는 모든 사람이 자동화를 학습해야 하는 시대에 살고 있습니다. 단순히 기술적 호기심이나 선택의 문제가 아니라, 생존과 경쟁력 확보를 위한 필수 역량이 되었습니다.

하지만 여기서 중요한 질문이 제기됩니다. AI로 제품을 만드는 기업들의 역할은 무엇일까요? INSTA 프로세스가 복잡하게 얽힌 상황에서 가장 불편한 병목 지점들을 해결해주는 것이 핵심 과제가 될 것입니다.

병목 지점의 역설

문제는 그 병목 지점이 어디인지 명확하지 않다는 점입니다. 모든 곳이 불편해 보이기도 하고, 동시에 모든 곳이 적절한 고민과 노력으로 해결 가능해 보이기도 합니다. 이런 모호함 자체가 현재 AI 산업이 직면한 가장 큰 도전과제일지도 모릅니다.

혼란 속에서 찾는 새로운 질서

AI와 자동화 기술의 발전은 우리의 사고 방식과 업무 처리 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 기존의 명확한 단계별 접근법은 점차 유동적이고 상호작용적인 구조로 변화하고 있습니다.

여러분도 이런 변화 속에서 때로는 혼란을 느끼실 것입니다. 너무나 새로운 세계이기 때문에 당연한 반응입니다. 중요한 것은 이런 혼란을 두려워하지 말고, 오히려 새로운 가능성을 탐구하는 기회로 받아들이는 것입니다.

앞으로 우리가 나아가야 할 방향은 명확합니다. 인간의 창의적 사고력과 AI의 강력한 실행력을 최적으로 결합하는 새로운 작업 방식을 개발하는 것입니다. 이 과정에서 각자의 역할과 위치를 재정의하고, 보다 효율적이고 의미 있는 가치 창출 구조를 만들어나가야 합니다.