“이제는 진짜 같이 일하는 느낌이에요”

연구개발 업무에서 달라진 AI 활용

성진하이텍 강문수님은 연구개발 업무를 담당하며 신제품 개발부터 공정 개발, 생산 이관 이후의 관리까지 제품이 실제로 이어지는 전반적인 과정을 다루고 있습니다.

연구개발 업무에서는 이미 알고 있는 정보를 정리하는 것만큼 모르는 정보를 찾아 판단의 근거를 만드는 과정도 중요합니다.

제품 사용량은 어떤지, 관련 의료기기는 현장에서 어떻게 활용되고 있는지, 논문에서는 해당 제품의 어떤 특성이 언급되는지처럼 여러 자료를 찾아보고 비교해야 하는 일이 많습니다.

강문수님도 교육 전부터 생성형 AI를 사용하고 있었지만, 주로 질문을 하고 답을 받는 대화형 도구에 가깝게 느끼고 있었다고 합니다.

이번 AI·AX 교육을 통해 달라진 것은 AI를 사용하는 범위였습니다.

필요한 정보를 찾고, 여러 자료를 비교하고, 결과를 다시 검토하면서 연구개발 업무의 판단을 돕는 도구로 활용하기 시작했습니다.

“제가 모르던 정보에도 훨씬 쉽게 다가갈 수 있었어요.”

강문수님이 교육을 통해 가장 직접적으로 도움을 받았다고 느낀 부분은 정보 탐색이었습니다.

연구개발 과정에서는 제품 사용량이나 의료기기 관련 정보, 논문처럼 평소 쉽게 접근하기 어려운 자료까지 확인해야 합니다.

특히 자신이 잘 알지 못하는 영역에서는 어디서부터 찾아야 하는지 파악하는 것 자체가 많은 시간이 필요한 일이었습니다.

“제품 사용량이나 의료기기에 대해서 제가 모르는 정보,
논문 관련해서 제가 모르던 것들을 손쉽게 파악할 수 있어서 좋았어요.”

교육에서 배운 방법을 활용하면서 하나의 제품을 볼 때 필요한 정보를 여러 방향에서 찾아보고, 제품의 사용 현황이나 논문에서 언급되는 특징을 함께 살펴볼 수 있게 됐다고 합니다.

강문수님에게 AI는 답 하나를 바로 얻는 도구라기보다, 기존에는 접근하기 어려웠던 자료를 찾아 판단의 출발점을 만드는 데 도움을 주는 도구가 됐습니다.

“답을 그냥 믿는 게 아니라, 제가 계속 검토할 수 있게 됐어요.”

생성형 AI를 업무에 사용할 때 강문수님이 중요하게 본 것은 ‘검토할 수 있는가’였습니다.

교육 전에는 AI와 대화하면 자신이 원하는 방향에 맞춰 답을 해주는 느낌이 강했다고 합니다.

그만큼 결과가 실제로 맞는지 판단하기 어렵고, 잘못된 정보를 그대로 받아들일 가능성도 신경 쓰였습니다.

교육 이후에는 AI의 답을 그대로 받아들이기보다 자료를 확인하고 비교하면서 결과를 스스로 검토하는 방식으로 활용이 달라졌습니다.

“계속 검토할 수 있고, 환각 같은 부분도 제가 스스로 제어하면서
제대로 된 결과물이 나오고 있는지 확인할 수 있을 것 같아요.”

AI가 대신 판단해주는 것이 아니라, AI가 가져온 결과를 사람이 다시 확인하고 통제하는 방식입니다.

연구개발 업무처럼 근거를 확인해야 하는 업무에서는 이 변화가 특히 중요하게 느껴졌다고 합니다.

“막히는 업무는 체감상 훨씬 빨라졌어요.”

정보를 직접 찾는 과정에는 상당한 시간이 들기도 합니다.

특히 원하는 논문이나 자료가 바로 검색되지 않거나, 찾은 정보가 신뢰할 만한지 다시 교차 확인해야 하는 경우에는 탐색 시간이 더 길어집니다.

교육 이후 강문수님은 이러한 자료 탐색과 검토 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있게 됐습니다.

본인의 체감으로는 상황에 따라 기존에 들던 시간의 약 1/5 수준, 여러 자료를 교차 확인해야 하는 경우에는 약 1/10 수준까지 줄어든 것처럼 느껴졌다고 이야기했습니다.

이는 별도로 측정한 성과 수치가 아니라 강문수님의 업무 경험을 바탕으로 한 체감치입니다.

중요한 변화는 단순히 ‘검색이 빨라졌다’는 것만은 아니었습니다.

기존에는 어디서부터 찾아야 할지 몰라 막히던 업무에서, 다음 단계로 넘어갈 수 있는 출발점을 얻었다는 점을 가장 큰 도움으로 꼽았습니다.

“이제는 진짜 사람이랑 같이 일하듯이 쓰는 느낌이에요.”

교육 전과 후 AI에 대한 인식도 달라졌습니다.

기존에는 궁금한 내용을 질문하면 답을 돌려주는 도구에 가까웠다면, 교육 이후에는 자신의 업무를 함께 살펴보고 생각을 확장하는 도구에 가까워졌다고 합니다.

“예전에는 제가 원하는 대답을 해주는 느낌이었다면,
이제는 진짜 사람이랑 같이 일하듯이 같이 일하는 걸로 바뀌지 않았나 생각해요.”

이 변화는 앞으로 AI를 어떤 업무에 더 활용하고 싶은지에 대한 생각으로도 이어졌습니다.

강문수님은 제품의 재질이나 형태처럼 연구개발 과정에서 하나의 방향을 결정해야 할 때, 기존에는 주로 자신의 생각이나 내부 구성원의 의견을 바탕으로 판단했습니다.

앞으로는 여기에 AI를 활용해 “내가 이렇게 생각하고 있는데 다른 관점에서는 어떻게 볼 수 있을까?”라고 물어보며 객관적인 시선을 하나 더 추가해보고 싶다고 이야기했습니다.

교육에서 배운 기능을 반복하는 데서 끝나지 않고, 자신의 연구개발 업무에 맞는 새로운 활용 방법을 스스로 떠올리기 시작한 것입니다.

“연구개발 인원들은 다 같이 배웠으면 좋겠어요.”

이 교육을 누구에게 추천하고 싶은지를 묻자 가장 먼저 나온 답은 같은 연구개발 부서의 구성원들이었습니다.

“연구개발 인원들은 나머지 인원들도 다 받았으면 좋겠어요.”

단순히 개인이 AI를 잘 사용하는 것보다, 같은 업무를 하는 구성원들이 비슷한 활용 방법을 알고 있어야 함께 일할 때도 공통된 시선으로 이야기할 수 있다는 이유였습니다.

한 명만 새로운 방식으로 일하는 것보다 팀이 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 함께 이해하고 있어야 실제 협업에서도 활용하기 쉽다는 이야기입니다.

강문수님은 한편으로 현재 교육이 다양한 직무에서 활용할 수 있는 예제와 실습을 다루고 있는 만큼, 앞으로는 연구개발 직무에서 주로 다루는 업무와 도구에 조금 더 특화된 교육도 받아보고 싶다고 말했습니다.

이는 교육을 통해 AI 활용 가능성을 확인한 뒤, 자신의 직무에 더 깊게 적용해보고 싶다는 관심으로 이어진 부분이었습니다.

“AI가 제 일을 확인해주는 정도라고 생각했는데, 이제는 꼭 가져가야겠다는 생각이 들었어요.”

교육을 받기 전에는 AI를 자신의 일을 보조하거나 결과를 확인하는 정도의 도구로 생각했다고 합니다.

하지만 직접 여러 활용 방법을 경험하면서 생각이 달라졌습니다.

“예전에는 AI가 도와주는 게 일종의 확인 절차 정도라고 생각했어요.
교육을 받고 나니 이건 꼭 가져가야겠구나라는 생각이 들었습니다.”

혼자 자료를 찾고, 생각하고, 판단해야 했던 과정에서 AI가 하나의 ‘지원군’처럼 역할을 할 수 있다는 점을 느낀 것입니다.

특히 연구개발처럼 새로운 정보를 계속 찾아야 하고, 익숙하지 않은 영역까지 검토해야 하는 업무에서는 AI와 함께 일하는 방법을 익히는 것이 실제 업무와 연결될 수 있다고 보았습니다.

검색하고 답을 받던 AI에서, 함께 검토하고 생각하는 도구로

강문수님의 교육 전후 변화는 비교적 분명했습니다.

교육 전에는 AI에게 질문하고 답을 얻는 방식이 중심이었다면, 교육 이후에는 자료를 찾고 → 비교하고 → 결과를 검토하고 → 자신의 판단을 확장하는 과정까지 AI를 활용하는 방향으로 범위가 넓어졌습니다.

논문이나 제품 정보를 탐색할 때 막히는 지점에서 도움을 받을 수 있었고, AI가 가져온 결과를 그대로 받아들이지 않고 직접 확인하는 방식도 익혔습니다.

여기에 자신의 연구개발 업무에서 어떤 부분을 더 AI와 함께 해볼 수 있을지 새로운 활용 방법까지 고민하게 됐습니다.

헬로월드랩스의 AI·AX 교육은 생성형 AI의 기능을 아는 데서 끝나지 않고, 각자의 실제 업무를 기준으로 어디에 활용할 수 있는지 직접 시도해보고 자신만의 활용 방법을 찾아가는 과정을 함께합니다.

특히 새로운 자료를 찾아야 하거나, 여러 정보를 비교하고 판단해야 하는 업무가 많은 실무자라면 AI를 단순한 검색 도구가 아닌 업무의 ‘지원군’으로 활용하는 방법을 직접 경험해볼 수 있습니다.