개인의 인사이트가 시스템이 된다
1. 왜 사람의 인사이트가 중요한가
AI 전환을 통한 업무 자동화의 퀄리티는 시스템의 완성도보다, 사람이 가진 인사이트에 의해 결정됩니다.
업무 자동화란 사람이 하던 일을 그대로 넘기는 것이 아닙니다.
사람이 수행하던 추상적인 사고 과정을 워크플로우로 분해해,AI가 따를 수 있는 지침으로 만드는 일입니다.
이때 핵심은 단순한 작업 순서가 아닙니다. 사람이 실제로 업무를 수행하며 사용해 온 판단 기준과 맥락입니다.
같은 업무를 AI에게 맡겨도 결과가 달라지는 이유는 여기에 있습니다.
- 어떤 순서로 행동하도록 지시하는가
- 어떤 정보를 참고하게 하는가
- 무엇을 제약 조건으로 두는가
이 차이가 결과물의 퀄리티를 완전히 바꿉니다.
예를 들어, 디자이너의 “컴포넌트 개선” 업무를 보겠습니다.
추상적 프로세스 (사람이 실제로 하는 것)
현재 컴포넌트 문제 파악더 나은 방법 탐색개선안 도출
이 상태로 AI에게 맡기면, 결과는 평범해질 수밖에 없습니다.
AI는 무엇이 문제인지, 무엇이 더 나은지, 우리 기준이 무엇인지 알지 못하기 때문입니다.
반면, 디자이너의 실제 판단 기준을 포함하면 상황은 달라집니다.
구체적 워크플로우 (판단 기준 포함)
- 현재 컴포넌트의 사용성 이슈 분석
- 기준: 클릭 영역 44px 이상, 색상 대비 4.5:1 이상, 모바일 대응
- 적절한 레퍼런스 찾기
- 맥락: B2B SaaS 중심, 우리와 비슷한 복잡도의 서비스
- 판단: Figma, Notion, Linear 같은 툴 우선 참고
- 개선된 디자인 시안 생성
- 제약: 기존 디자인 시스템 컬러/타이포 유지
- 우선순위: 접근성 > 심미성
같은 “컴포넌트 개선”이지만, 후자는 디자이너가 실제로 어떻게 판단하는지가 명시되어 있습니다.
AI는 이 기준과 맥락을 전달받았을 때에만, 비로소 디자이너처럼 행동할 수 있습니다.
Claude가 Skills를 출시한 이유도 여기에 있습니다. AI는 스스로 전문가가 되지 않습니다.
전문가가 어떤 기준으로 판단하는지를 전달받을 때만, 전문가처럼 작동합니다.
2. 인사이트는 공유될 때 시스템이 된다
리트머스는 이 원칙을 개인 차원이 아니라, 조직 전체의 구조로 확장합니다.
우리는 먼저 각 개인이 자신의 업무를 자동화하도록 합니다. 업무를 수행하며 어떤 기준으로 판단했는지,
어디에서 결과의 차이가 발생했는지를 명시합니다.
이 인사이트는 개인에게 머무르지 않습니다.
- 공유되고
- 비교되고
- 논의되며
- 반복적으로 검증됩니다
그리고 일정 수준 이상의 일관성과 성과가 확인되면, 그 방식은 조직의 표준 워크플로우로 승격됩니다.
즉 리트머스의 시스템은 이렇게 만들어집니다.
- 누군가가 설계한 전사 시스템을 먼저 배포하지 않습니다
- 개인의 자동화 실험이 축적되고
- 검증된 판단 방식만이 살아남아
- 조직의 시스템으로 확장됩니다
전사 시스템은 출발점이 아닙니다. 개인의 인사이트가 충분히 검증된 뒤에 만들어지는 결과물입니다.
이것이 리트머스가 선택한 AI 전환의 방식이며, 개인의 인사이트가 조직의 시스템이 되는 구조입니다.