AX라는 단어가 조직 안에서 돌기 시작했을 때, 솔직히 뭘 해야 하는지 감이 없었다고 합니다. 개발 직군이 아닌 사람 입장에서 AI 전환은 한없이 멀게만 느껴졌습니다.

그래도 움직여야 했습니다. 두 달 전 컬처데이에 열린 바이브 코딩 미니 해커톤에 참여한 게 전환점이었습니다. ChatGPT에 "동료 리뷰 슬랙봇 자동화를 만들고 싶다"는 한 문장을 던졌고, GPT가 방향을 잡아주자 클로드 코워크(Claude Cowork)로 기획 문서를 만들고 구현까지 이어갔습니다.

💡 "뭔가 하나 만들어봤다는 경험 자체가 전환점이 된다."

Git을 몰라서 회사 컴퓨터에서만 작업했습니다. 에러가 나면 어디를 봐야 하는지 감도 없었습니다. 로컬호스트 링크를 동료에게 보내면서 "내 컴퓨터 해킹당하는 거 아닌가" 걱정했을 정도입니다.

근데 이건 '모르는 것'이었습니다. 모르는 건 AI에게 물어보면 됩니다. 학생처럼 계속 질문하고, 시도하고, 다시 질문하면서 자기만의 학습을 쌓아갔습니다.

💡 "기술 격차는 AI 도구로 좁힐 수 있다. 진짜 격차는 다른 데 있다."

피드백봇까지는 만들었는데, 다음 스텝이 안 보였습니다. HR 전문가가 아니니 어떤 기능을 붙여야 할지 요청 자체가 어려웠습니다. 원하는 걸 정확히 정리하지 못하면 AI도 도울 수 없다는 걸, 직접 겪고 나서야 깨달았습니다.

여기서 질문하는 방식을 바꿨습니다. "이거 해 줘" 대신 "슬랙 세일즈 채널 데이터를 합쳐서 고객을 분류하고 싶은데, 가능해?"처럼 맥락과 목표를 함께 전달하기 시작했습니다. 질문이 구체적일수록 AI 응답 품질도 올라갔습니다.

💡 "AI 활용의 퀄리티 차이는 도메인 지식에서 갈린다."

피드백봇 이후에도 시도는 계속됐습니다. B2B 영업 대시보드는 "귀여운 걸 만들고 싶다"는 동기로 시작했는데, 문제 정의가 뾰족하지 않아서 실사용에는 실패했습니다. 대신 "AI로 이 정도는 금방 만든다"는 감각을 얻었습니다.

캐치 앱은 고객 질문의 의도를 파악하고 세일즈 역량을 훈련하는 리액트 앱입니다. 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않고 배포까지 마쳤습니다. 팀에서 가장 반응이 좋았던 건 이메일 시퀀스 자동화였습니다. 메일 내용을 바꾸려면 디자인팀, 개발팀에 순서대로 요청해야 했던 프로세스를 VS Code 명령어 하나로 대체했습니다.

💡 "코드를 직접 쓰지 않아도 실무에 쓰이는 도구를 만들 수 있다."