AI 하네스 설계 입문
바꿀 수 있는 것은 AI 자체보다 일의 구조
가장 먼저 알아둘 것
AI 자체보다 일하는 방식을 설계한다
AI를 업무에 사용하다 보면 “더 똑똑한 AI를 쓰면 더 잘되지 않을까?”라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 우리가 자유롭게 바꿀 수 있는 것은 AI 자체가 아닙니다. 사용하는 AI는 기본적으로 서비스 제공자가 제공합니다. 반면에 “무엇을 맡길지”, “어디까지 맡길지”, “언제 확인할지”는 우리가 직접 정할 수 있습니다.
여기서 중요한 것이 하네스라는 개념입니다. 어렵게 들릴 수 있지만, 이 글에서는 “AI가 엉뚱한 방향으로 가기 어렵게 만드는 업무 구조”라는 뜻으로 사용하겠습니다. 새로 들어온 사람에게 일을 맡길 때도 처음부터 “전부 알아서 해주세요”라고 하지는 않습니다. 담당 업무와 절차, 확인할 곳을 정합니다. AI도 마찬가지입니다.
지금까지는 “어떻게 부탁해야 좋은 답을 받을 수 있을까?”가 주목받았습니다. 이제는 여기서 한 걸음 더 나아가 생각해 봅니다. 어떻게 부탁할지만이 아니라 무엇을 전달할지, 그리고 어떻게 일하게 할지를 생각하는 것입니다. 한 번의 답변을 좋게 만드는 것에서 벗어나 업무 전체가 헤매지 않고 진행될 수 있는 구조를 만드는 것으로 생각을 바꿉니다.
먼저 일을 나누고 담당과 절차를 정한다
하네스 설계
가장 먼저 할 일은 AI에게 부탁할 내용을 쓰는 것이 아닙니다. 먼저 업무 자체를 작게 나눕니다. 예를 들어 안내 페이지를 만든다면 “무엇을 넣을지 생각하기”, “글 작성하기”, “화면을 어떻게 보여줄지 생각하기”, “잘못된 부분이 없는지 확인하기”처럼 나눌 수 있습니다. 너무 잘게 나눌 필요는 없습니다. 서로 다른 종류의 일을 한 역할에 모두 맡기지 않는 것이 중요합니다.
담당을 정한다
일을 나누었다면 각각의 담당을 정합니다. 전체 구성을 생각하는 역할, 화면을 생각하는 역할, 뒤에서 필요한 처리를 생각하는 역할, 마지막으로 확인하는 역할처럼 나눌 수 있습니다. 회사에서 “영업도 회계도 디자인도 확인도 모두 혼자 동시에 해주세요”라고 부탁하면 혼란스러워지기 쉬운 것과 같습니다. AI도 담당이 분명할수록 그때 봐야 할 정보만 골라서 보기 쉬워집니다.
절차와 확인 방법을 정한다
다음으로 “무엇부터 시작하고, 그다음 무엇을 할지”를 정합니다. 그리고 완성된 뒤에 처음 확인하는 것이 아니라 중간에도 확인 과정을 넣습니다. 글이라면 다 쓴 뒤 전부 고치는 것보다 중간에 “목적에 맞게 쓰고 있는가?”를 확인하는 편이 큰 수정을 막기 쉽습니다.
- 담당:이 일은 어떤 역할이 맡는가
- 절차:무엇을 받고, 무엇을 하고, 다음 단계에 무엇을 전달하는가
- 확인:어느 시점에 무엇을 확인하는가
여기서 자주 하는 실수는 담당 이름만 늘리는 것입니다. “기획 역할”, “글쓰기 역할”, “확인 역할”이라고 이름을 붙여도 전달할 것과 확인 방법이 정해져 있지 않으면 업무가 이어지지 않습니다. 역할의 수를 늘리는 것이 목적이 아닙니다. 헤매지 않고 다음 업무로 넘어갈 수 있는 상태를 만드는 것이 목적입니다.
만드는 순서는 바꾸지 않는다
실무의 흐름
실제로 구조를 만들 때는 순서가 중요합니다. 처음부터 “AI에게 몇 개의 역할을 맡길까?”라고 생각하지 마세요. 먼저 업무 내용을 정리합니다. 무엇을 만들 것인지, 그것을 만들기 위해 어떤 종류의 일이 필요한지를 생각합니다. 이 기본이 없는 상태에서 담당을 늘리면 같은 작업을 두 담당이 하거나, 반대로 아무도 확인하지 않는 부분이 생길 수 있습니다.
다음으로 나눈 업무를 어떤 역할에 맡길지 정합니다. 그다음 반복되는 작업의 절차를 만듭니다. 매번 같은 방식으로 조사하고, 초안을 만들고, 확인하는 작업은 진행 방법을 미리 정해 두면 헤매는 일이 줄어듭니다. 마지막으로 각 담당의 결과를 모아 확인합니다.
- 1. 업무 내용을 정리한다:무엇을 만들지, 어떤 일이 필요한지 나눈다
- 2. 담당 조합을 정한다:어떤 일을 어떤 역할에 맡길지 정한다
- 3. 반복할 절차를 만든다:매번 같은 방식으로 진행하고 싶은 업무를 정한다
- 4. 모아서 확인한다:담당별 결과를 합쳐 정해 둔 규칙에서 벗어나지 않았는지 확인한다
하지 말아야 할 것은 이 순서를 거꾸로 하는 것입니다. 편리해 보이는 도구를 먼저 고르고 그 도구에 맞춰 억지로 업무를 바꾸면 구조가 복잡해지기 쉽습니다. 먼저 평소 하는 일을 종이에 적고 “여기는 생각하는 일”, “여기는 만드는 일”, “여기는 확인하는 일”처럼 나누는 것만으로도 충분합니다.
Claude Code로 혼자 작업할 때와의 차이를 본다
실제 도구 살펴보기
여기서는 Claude Code(AI가 컴퓨터에서 하는 작업을 도와주는 도구)를 예로 들어보겠습니다. 중요한 것은 사용 방법을 외우는 것이 아닙니다. 봐야 할 것은 하나의 역할에 처음부터 끝까지 맡기는 경우와 처음부터 일을 나누는 경우에 업무를 맡는 방식이 어떻게 달라지는가입니다.
하나의 역할만으로도 작은 업무라면 완성할 수 있습니다. 이번과 같은 비교에서는 완성된 결과만 보면 큰 차이가 나타나지 않을 수도 있습니다. 따라서 “담당을 나누면 무조건 빠르다”, “나누면 무조건 더 좋은 결과가 나온다”라고 생각하지 마세요. 일이 작다면 하나의 역할에 맡기는 편이 더 이해하기 쉬울 때도 있습니다.
차이가 잘 나타나는 것은 업무가 복잡해졌을 때입니다. 하나의 역할로 진행하면 설계 이야기, 화면 이야기, 확인한 내용, 중간에 수정한 내용 등을 같은 곳에서 계속 가지고 있어야 합니다. 사람도 책상 위에 서로 관계없는 자료가 쌓이면 지금 필요한 종이를 찾기 어려워집니다. AI도 관련 정보가 많아질수록 무엇을 우선해야 하는지 판단하기 어려워집니다.
담당을 나누면 화면을 생각하는 역할에는 화면에 필요한 정보만, 확인하는 역할에는 확인에 필요한 정보만 주는 식으로 보는 범위를 줄일 수 있습니다. 즉, 가장 큰 차이는 단순한 속도가 아니라 각 역할이 가지고 있어야 하는 정보의 양을 줄일 수 있다는 것입니다.
복잡한 일일수록 “한 역할에 전부 맡기기”를 피한다
비교 결과를 보는 방법
일을 나누면 머릿속이 덜 복잡해진다
하나의 역할에 전부 맡기는 방법이 나쁜 것은 아닙니다. 짧은 글을 만들거나, 간단한 아이디어를 내거나, 조금 조사하는 정도의 일이라면 하나의 역할만으로 충분할 수 있습니다. 담당을 나누기 위한 준비 자체에도 시간이 들기 때문입니다. 작은 일까지 억지로 나누지 않는 것도 하네스 설계에서 중요한 판단입니다.
반대로 중간에 여러 번 확인해야 하는 일, 서로 다른 종류의 작업이 섞여 있는 일, 같은 흐름을 여러 번 반복하는 일에서는 역할 분담이 효과적입니다. 예를 들어 “내용 생각하기”, “초안 만들기”, “정해진 규칙에 맞는지 확인하기”가 섞이기 시작했다면 나눌 시점이라는 뜻입니다.
또 하나 주의할 점은 마지막에만 확인하지 않는 것입니다. 마지막에 잘못된 부분을 발견하면 이전 단계까지 돌아가야 합니다. 중간에 “방향이 맞는가?”, “필요한 것이 모두 준비되었는가?”, “정해 둔 규칙을 지키고 있는가?”를 확인합니다. 이것은 AI를 의심하기 위한 것이 아닙니다. 다시 해야 할 일을 작을 때 발견하기 위해서입니다.
그리고 속도만으로 구조가 좋은지 나쁜지를 판단하지 마세요. 완성까지 조금 더 손이 가더라도 담당이 나뉘어 있고, 중간에 어디에서 확인할지 알 수 있으며, 같은 일을 다시 하기 쉽다면 그 구조에는 가치가 있습니다. 목표는 “한 번만 빨리 끝내는 것”이 아니라 “다음에도 헤매지 않고 진행할 수 있는 것”입니다.
정리
내일부터 바꿀 것
AI 하네스 설계에서 가장 먼저 기억해야 할 것은 어려운 설정이 아닙니다. AI를 더 똑똑하게 만들려고 하기 전에 AI가 헤매지 않고 일할 수 있는 업무 형태를 만드는 것입니다. 새로 들어온 사람에게 업무 인수인계 문서를 주듯 “당신의 담당은 여기”, “다음은 이것”, “여기에서 확인한다”라고 정합니다.
내일은 AI를 사용하기 전에 종이나 메모를 한 장 열어보세요. 그리고 앞으로 부탁하고 싶은 일을 작게 나눠보세요. 완벽한 설계도는 필요하지 않습니다. 먼저 하나의 업무에서 시험해 보고, 사용하기 불편했던 부분을 고쳐 나가면 충분합니다.
- 일을 작게 나눈다:서로 다른 종류의 작업을 하나의 역할에 몰아넣지 않는다
- 담당을 정한다:각각 어떤 일을 하는 역할인지 한 문장으로 쓴다
- 반복할 절차를 정한다:무엇을 받고, 무엇을 하고, 다음 단계에 무엇을 전달할지 정한다
- 중간에도 확인 과정을 둔다:완성한 뒤 전부 고치는 방식으로 만들지 않는다
- 복잡해지면 나눈다:정보가 많아지면 하나의 역할에 계속 모아두지 않는다
AI 도서관
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