네 방향 SOP에서 AI Skill로: 내가 만들고 싶은 싱크탱크

요 며칠 싱크탱크를 정리하면서 한 걸음 더 생각해 보았습니다.

열 가지 주제는 무엇을 연구하는지에 답합니다. 자원, 자본, 운영관리, 고객이라는 네 가지 생태계는 어떤 관계에서 문제를 바라보는지에 답합니다. 사고, 방법, 모델, 실행안, 도구, 교육은 지식을 표현하고 사용하는 서로 다른 방식입니다.

이러한 차원을 정리한 다음 제가 관심을 두는 것은, 이 지식이 어떻게 실제 업무에 들어가 사람과 AI가 함께 일을 해내도록 도울 수 있느냐는 것입니다.

저는 네 방향 SOP를 조직의 책임과 더 구체적으로 연결하고 싶습니다. 성과, 업무, 직무 기능, 행동은 주로 회사, 부서, 직위, 직무 책임에 대응합니다. 반대로 보면 직무 책임 안의 행동은 Skill로 정리할 수 있고, 직무 기능은 직무 매뉴얼로, 업무 협업은 부서 내외의 협업 매뉴얼로 조직할 수 있습니다. 회사는 비즈니스 모델, 전체 전략 계획, 성과 실현 매뉴얼을 통해 각 결과를 연결합니다.

저는 여기에 WISERUNION 싱크탱크를 만드는 사명과 가치도 있다고 생각합니다.

회사가 원하는 결과에서 구체적인 실행 방법까지 묻는다

먼저 위에서 아래로 살펴봅니다.

회사가 어떤 성과를 만들고 싶은지부터 분명히 해야 합니다. 고객은 어떤 가치를 얻는지, 기업은 어떤 제품이나 서비스, 솔루션으로 수익을 얻는지, 무엇을 투입해야 하는지, 비용과 대금 회수는 어떻게 설계하는지 설명할 수 있어야 합니다.

그다음에는 성과를 이루는 데 어떤 핵심 요소가 필요한지, 각 업무가 어떤 결과를 내놓아야 그 요소들이 성립하는지 살펴봅니다. 여기서 결과를 조직한다는 것은 발생 순서, 상호 의존 관계, 조건이 달라졌을 때의 조정도 포함합니다.

업무를 더 펼쳐 보면 직위와 역할이 보입니다. 누가 요구를 접수하고, 누가 자원 조건을 확인하며, 누가 실행안을 만들고, 누가 납품을 완료하고, 누가 결과를 점검하는지 구체적으로 정해야 합니다. 각 직위가 지속적으로 어떤 결과물을 제공해야 하는지, 앞뒤로 어떻게 이어지는지도 분명해야 합니다.

더 내려가면 직무 책임에 포함된 행동입니다. 어떤 정보를 받으면 시작하는지, 무엇을 근거로 어떻게 처리하는지, 무엇을 내놓아야 하는지, 어느 수준이면 완료인지, 조건이 부족하거나 예외가 발생하면 누구에게 요청하는지를 정리합니다.

이렇게 보면 네 방향 SOP는 전체 결과와 구체적인 업무를 연결합니다. 회사, 부서, 직위, 직무 책임은 이를 이해하는 조직상의 출발점입니다. 실제 업무는 부서나 회사를 넘나들 수 있고, 한 직위가 여러 직무 과제를 맡기도 합니다. 직무 기능 층위에서는 각 과제의 시작부터 완료까지를 분명히 하고, 직무 매뉴얼이 그 과제들을 조직해야 합니다. 핵심은 각 층위가 어떤 결과를 필요로 하며, 아래 층위가 어떻게 뒷받침하느냐는 것입니다.

행동에서 위로 살펴보면, Skill은 어떻게 직무와 업무에 들어가는가

반대 방향에서 보면 이 관계가 AI와 연결됩니다.

직무 책임 중 비교적 명확하고 재사용할 수 있는 실행 방식은 Skill로 정리할 수 있습니다. Skill에는 하나의 행동을 담을 수도 있고, 서로 관련된 여러 행동을 담을 수도 있습니다. 중요한 것은 적용 조건, 입력, 단계, 산출물, 점검 방법을 분명히 하는 것입니다. 어떤 자료와 도구, 권한이 필요한지, 예외 상황에서는 누가 판단하는지도 근거로 남겨야 합니다.

여러 Skill을 해당 직위가 제공해야 할 결과물 중심으로 조직하면 직무 매뉴얼의 일부가 될 수 있습니다. 직무 매뉴얼에는 그 직위가 왜 존재하는지, 어떤 책임과 권한을 가지는지, 어떤 역할과 협업하는지도 설명해야 합니다. AI가 참여하면 과제에 맞는 Skill을 호출하고, 사람은 실제 상황에 따라 판단하고 결정하며 결과물을 검수할 수 있습니다.

여러 직위의 결과물을 다시 연결하면 업무 결과가 됩니다. 업무 협업 매뉴얼에는 이 단계의 결과물을 다음 단계에서 바로 사용할 수 있는지, 무엇이 부족하면 돌려보내야 하는지, 누가 다음 단계 진행을 확인하는지를 밝혀야 합니다. 부서는 이러한 일을 조직하는 단위이며, 협업 관계는 실제 업무에 맞게 정해야 합니다.

회사 층위에서는 여러 핵심 요소와 업무 결과를 조직해 성과 달성을 추진해야 합니다. 비즈니스 모델은 가치와 수익이 어떻게 만들어지는지 설명하고, 전체 전략 계획은 방향과 자원, 발전 경로를 배치합니다. 성과 실현 매뉴얼은 그 안의 업무, 책임, 조건, 점검 방법을 연결합니다.

따라서 제가 말하는 ‘인계’는 이전에 사람이 현장에서 설명하고 가르치고 조정해야 했던 일에 대해, 함께 사용할 수 있는 근거를 점차 만드는 것입니다. 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 책임질지, 어떻게 점검할지는 실제 업무를 따라 계속 조정해야 합니다.

연결의 기준은 아래 층위의 결과물이 위 층위의 필요를 충족하는가에 있다

여기서 제가 가장 관심을 두는 것은 여전히 결과 사이의 관계입니다.

단순화한 견적 사례를 들어 보겠습니다. AI가 수량과 가격 산정 단위를 확인하고 계산 기록을 만드는 것은 행동 층위의 일입니다. 견적 담당자가 요구 사항, 공급 조건, 가격 산정 근거를 종합해 계산서를 내놓는 것은 직무 과제의 결과물입니다. 영업, 구매, 관련 검토 역할이 이 결과물들을 연결해 고객에게 제시할 수 있고 이행 조건도 갖춘 견적을 만드는 것은 업무 결과입니다.

그다음 고객이 수락하는지, 납품과 검수, 대금 회수를 완료할 수 있는지, 수익이 해당 비용을 충당하는지는 계속 살펴봐야 합니다. 각 층위에는 각자의 완료 기준이 있습니다. 계산서 하나를 완성했다고 해서 회사가 이미 성과를 얻었다고 볼 수는 없습니다.

그래서 저는 비즈니스 모델이 여전히 시장의 검증을 거쳐야 한다고 생각합니다. 고객 요구, 가격, 비용, 협력 방식에 대한 우리의 판단은 먼저 일련의 경영 가설입니다. SOP는 실현과 검증의 경로를 명확하게 조직할 수 있습니다. 실제 결과는 행동에 문제가 있었는지, 협업이 이어지지 않았는지, 원래의 경영 가설을 조정해야 하는지를 판단하도록 돕습니다.

이 점을 분명히 해야 AI 활용에도 구체적인 방향이 생깁니다. AI가 요구대로 과제를 완료했는지 점검할 수 있고, 그 결과물이 업무를 앞으로 나아가게 했는지도 계속 물을 수 있습니다.

페이페이 리와 팀의 ImageNet 구축에서 얻은 생각

저는 페이페이 리와 팀이 ImageNet을 구축한 일을 떠올렸습니다. 이들은 대량의 이미지를 범주별로 조직하고, 크라우드소싱을 통한 라벨링과 품질 확인을 거쳐 머신 비전 연구에 학습과 평가용 데이터 자원을 제공했습니다.[1][2]

이 일에서 제가 얻은 생각은, 사람의 인식과 판단도 조직해야 기계가 효과적으로 사용할 수 있는 자원이 된다는 것입니다. 범주를 어떻게 정하는지, 라벨을 어떻게 확인하는지, 품질을 어떻게 점검하는지가 모두 그 자원의 활용 가능성에 영향을 줍니다.

기업 경영의 경험에도 비슷한 문제가 있습니다. 많은 지식이 사람들에게 흩어져 있습니다. 어떤 사람은 요구를 판단하는 법을 알고, 어떤 사람은 납품을 조직하는 법을 알며, 어떤 사람은 어디서 오류가 나기 쉬운지 압니다. 결론 하나만 남기면 나중에 오는 사람과 AI는 당시 어떤 조건에서 그렇게 했는지, 왜 효과가 있었는지, 다른 상황에서도 사용할 수 있는지 판단하기 어렵습니다.

제가 만들고 싶은 싱크탱크는 이런 근거와 관계, 방법, 피드백을 차근차근 정리하는 곳입니다. 서로 통하는 것은 인간의 지식을 조직해 쓸 수 있는 자원으로 만드는 논리입니다. 구체적인 기술 경로와 이미 이룬 성과는 각각 다릅니다.

현 단계에서 AI는 업무 중에 매뉴얼을 읽고, 지식을 검색하고, Skill을 호출할 수 있습니다. 이러한 내용은 더 정리하면 학습이나 평가 자료가 될 가능성도 있습니다. SOP 한 편을 읽는다는 것 자체가 모델이 새로운 학습을 마쳤다는 뜻은 아닙니다.

제게는 먼저 지식을 사용할 수 있는 상태로 정리하고, 사용하면서 점검하고 개선하는 일 자체가 꾸준히 할 가치가 있습니다.

싱크탱크의 가치는 함께 일하면서 점차 만들어진다

이 흐름을 따라가니 싱크탱크에 대한 제 이해도 더 구체적이 되었습니다.

사고는 문제를 이해하도록 돕고, 방법은 진행을 돕습니다. 모델은 관계를 분명히 하고, 실행안은 목표와 행동을 조직합니다. 도구는 실제 작업을 돕고, 교육은 더 많은 사람이 익히고 활용하게 합니다. 실제 과제에 들어가야 새로운 문제가 드러나고, 계속 개선할 기회도 생깁니다.

네 방향 SOP는 이 지식을 조직이 제공해야 할 결과와 연결합니다. 행동에서는 사용할 수 있는 실행 방식을 남기고, 직위에서는 직무 매뉴얼을, 업무에서는 협업의 근거를, 회사에서는 지속해서 검증할 수 있는 경영 논리를 남깁니다. 실천에서 효과가 있었던 방식은 계속 축적하되, 실패와 예외, 조건의 변화도 함께 남겨야 합니다.

저는 WISERUNION 싱크탱크가 이런 능력을 점차 갖추기를 바랍니다. 기업이 가치와 성과를 만드는 경험을 사람과 AI가 이해하고, 사용하고, 검증하고, 개선할 수 있는 지식으로 만드는 것입니다.

이는 인간의 직무가 점차 AI와 협업하는 단계로 들어가면서 구축해야 할 기반의 일부입니다. 일을 하나 마칠 때마다 다음에 사용할 수 있는 것을 남기고, 다음 업무에서 문제가 생기면 기존의 이해로 돌아와 수정하는 것입니다. 저는 이 일을 계속해 나가고 싶습니다.

자료와 더 읽을거리

이 글은 네 방향 SOP, 사람·AI 협업, 싱크탱크 구축의 관계에 대한 저의 업무적 고찰입니다. 그림은 이 글을 바탕으로 새로 그린 메커니즘의 틀이며, 견적은 단순화한 사례입니다. 관련 대응 관계는 구체적인 업무에 맞춰 검증해야 합니다.

• [1] ImageNet 공식 소개: 분류, 사람의 라벨링과 품질 확인, 학습과 테스트 용도.
• [2] Deng 외: ImageNet: A large-scale hierarchical image database(2009), 프린스턴대학교 출판 기록: 논문 초록은 Amazon Mechanical Turk를 활용한 데이터 구축 방법을 설명합니다.
• 네 방향 SOP: 구체적인 업무와 경영 결과를 연결하기
• SOP에서 AI Skill로
• 싱크탱크를 사람과 AI가 함께 일하는 지식 기반으로