또 다양한 상황에서의 사람, AI 역할, AI의 책임 표로 만들어줘 10개 예시 더 만들어줘
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또 다양한 상황에서의 사람, AI 역할, AI의 책임 표로 만들어줘 10개 예시 더 만들어줘
또 다양한 상황에서의 사람, AI 역할, AI의 책임 표로 만들어줘 10개 예시 더 만들어줘
상황별 사람 vs AI 역할 & 책임 매트릭스
표 1: 직업/업무별
| # | 상황 | 사람의 역할 | AI의 역할 | AI의 책임 범위 | AI에게 맡기면 안 되는 것 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 데이터 분석가 - 리포트 작성 | 인사이트 도출, 비즈니스 해석 | 데이터 정제, 시각화 코드, 초안 작성 | 정확한 수치 계산, 그래프 생성 | 결론 및 의사결정 제안 |
| 2 | 마케터 - 광고 카피 | 브랜드 톤, 타겟 정의, 최종 선택 | 카피 초안 10개 생성, A/B 테스트 문구 | 다양한 변형 제공 | 브랜드 적합성 판단 |
| 3 | 디자이너 - 웹 퍼블리싱 | UI/UX 설계, 디자인 시스템 | 디자인 → 코드 변환, CSS 작성 | 픽셀 퍼펙트 구현 | 사용자 경험 판단 |
| 4 | PM/기획자 - 기술 스펙 작성 | 요구사항 정의, 우선순위 결정 | 스펙 문서 초안, 엣지케이스 나열 | 문서 형식 맞추기 | 비즈니스 임팩트 판단 |
| 5 | 연구원 - 논문 리뷰 | 연구 방향, 실험 설계, 결론 | 관련 논문 요약, 수식 검증, 문법 교정 | 정보 정리 및 요약 | 학문적 기여도 평가 |
표 2: 학습/교육 상황
| # | 상황 | 사람의 역할 | AI의 역할 | AI의 책임 범위 | AI에게 맡기면 안 되는 것 |
|---|---|---|---|---|---|
| 6 | 학생 - 코딩 과제 | 문제 이해, 로직 설계, 직접 구현 시도 | 힌트 제공, 오류 설명, 개념 설명 | 막힌 부분 가이드 | 정답 코드 통째로 제공 |
| 7 | 이직 준비생 - 기술 면접 | 직접 답변 연습, 본인 경험 정리 | 예상 질문 생성, 모의 면접, 피드백 | 질문 시뮬레이션 | 실제 답변 대본 작성 |
| 8 | 신입 개발자 - 코드 리뷰 받기 | 코드 작성, 피드백 반영 판단 | 코드 리뷰, 개선점 제안, 대안 제시 | 문제점 지적 | 무조건 수용할 정답 제공 |
| 9 | 부트캠프 수강생 - 프로젝트 | 아키텍처 결정, 핵심 로직 구현 | 보일러플레이트, 설정 파일, 문서화 | 반복 작업 처리 | 설계 의사결정 |
| 10 | 자격증 준비 - 문제 풀이 | 직접 풀기, 오답 분석 | 개념 설명, 유사 문제 생성, 해설 | 이해 돕기 | 답만 알려주기 |
표 3: 비즈니스/창업 상황
| # | 상황 | 사람의 역할 | AI의 역할 | AI의 책임 범위 | AI에게 맡기면 안 되는 것 |
|---|---|---|---|---|---|
| 11 | 스타트업 창업자 - MVP | 비즈니스 모델, 고객 검증, 피봇 결정 | 프로토타입 코드, 랜딩 페이지 | 빠른 구현 | 시장성 판단 |
| 12 | 이커머스 셀러 - 상품 설명 | 제품 강점 파악, 타겟 고객 이해 | 상품 설명 초안, SEO 키워드 추천 | 문구 생성 | 과장/허위 광고 판단 |
| 13 | 프리랜서 - 견적서/계약서 | 금액 결정, 조건 협상, 서명 | 문서 템플릿, 조항 초안 | 형식 맞추기 | 법적 책임 조항 최종 확인 |
| 14 | 유튜버 - 영상 스크립트 | 주제 선정, 본인 의견, 촬영 | 스크립트 구조, 훅 문장, 자막 생성 | 초안 작성 | 본인 캐릭터/톤 |
| 15 | 컨설턴트 - 제안서 | 전략 수립, 클라이언트 이해 | 제안서 구조, 시장 데이터 정리 | 문서 작성 보조 | 전략적 판단 |
표 4: 운영/관리 상황
| # | 상황 | 사람의 역할 | AI의 역할 | AI의 책임 범위 | AI에게 맡기면 안 되는 것 |
|---|---|---|---|---|---|
| 16 | HR 담당자 - 채용 공고 | 필요 역량 정의, 문화 반영, 최종 검토 | 공고 초안, JD 벤치마킹, 문구 다듬기 | 문서 생성 | 채용 기준 결정 |
| 17 | CS 담당자 - FAQ 작성 | 자주 묻는 질문 파악, 정책 결정 | FAQ 초안, 답변 템플릿, 톤 일관성 | 문서화 | 환불/보상 정책 결정 |
| 18 | DevOps - 인프라 설정 | 아키텍처 결정, 비용 판단, 보안 검토 | 설정 파일 생성, 스크립트 작성 | 코드 생성 | 프로덕션 배포 최종 승인 |
| 19 | QA 엔지니어 - 테스트 케이스 | 시나리오 설계, 우선순위 결정 | 테스트 코드 생성, 엣지케이스 나열 | 케이스 확장 | 품질 판단 기준 |
| 20 | 테크 리드 - 코드 리뷰 | 아키텍처 판단, 팀 컨벤션 결정 | PR 요약, 잠재적 버그 탐지, 개선 제안 | 자동화된 검토 | 머지 승인 |
한눈에 보는 원칙
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 사람의 영역 (AI에게 위임 금지) │
│ ───────────────────────────── │
│ • 최종 의사결정 │
│ • 비즈니스/윤리적 판단 │
│ • 책임이 따르는 승인 │
│ • 본인의 성장이 필요한 영역 │
│ • 창의적 방향성 설정 │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ AI의 영역 (적극 위임) │
│ ───────────────────── │
│ • 초안/템플릿 생성 │
│ • 반복 작업 자동화 │
│ • 정보 수집 및 정리 │
│ • 변형/확장 생성 │
│ • 형식 맞추기/문서화 │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────┘위험 신호 체크리스트
이런 상황이면 AI 의존도를 줄여야 함:
□ "왜 이렇게 했는지" 설명 못 함
□ AI 없으면 기본 업무도 못 함
□ AI 결과물을 검토 없이 제출함
□ 실수했을 때 "AI가 그렇게 했어요" 라고 말하게 됨
□ 본인 영역의 판단을 AI에게 물어봄★ Insight ─────────────────────────────────────
- 책임의 원칙: AI가 만들어도, 제출/승인/결과에 대한 책임은 항상 사람. 이걸 기준으로 위임 범위 결정
- 성장 vs 효율 트레이드오프: 본인이 성장해야 하는 영역인지, 효율만 내면 되는 영역인지 먼저 판단. 답이 달라짐
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