40배 엔지니어: 왜 "가장 똑똑한" 사람들이 다른 모든 사람들을 뒤쳐지게 할 것인가
요약:"10배 엔지니어" 시대는 끝났다. 우리는"40배 오케스트레이터" 시대에 접어들고 있다.Notion의 창립자가 전한 최근 통찰은 무서운 진실을 드러낸다: 레버리지가플랫폼(대형 기술)에서개인 시스템으로 이동했다.(AI 에이전트). 만약 당신이 단순히 AI를 사용하여 이메일을 작성하고 있다면, 당신은 아우토반에서 자전거를 타고 있는 것입니다. 실제로 자신을 확장하려면 두 가지 문제를 해결해야 합니다:Context맥락Judgment그리고
James here, CEO of Mercury Technology Solutions.
판단
I read a reflection from the founder of Notion recently that stopped me in my tracks.
그는 그의 공동 창립자인 사이먼을 언급했다. 사이먼은 이미 전설적인 "10배 엔지니어"였다.
그러나 오늘날, 사이먼은 손으로 코드를 작성하는 일이 드물다. 대신, 그는 동시에 세 개 또는 네 개의 AI 에이전트를 조정한다. 그가 잠자는 동안, 그들은 코드를 작성한다.
사이먼은 더 이상 10배 엔지니어가 아니다. 그는 30배 또는 40배 엔지니어이다.
이것이 확대되는 격차이다. 레버리지가 손을 바꾸었다.
1. 레버리지의 변화: "빅 테크"에서 "빅 시스템"으로
지난 20년 동안, 레버리지는 제도적이었다.
- 경로:구글/메타에 합류 --> 그들의 방대한 인프라 사용 --> 높은 출력/높은 수입 얻기.
- 현실:당신의 출력은 당신이 탐색할 수 있는 능력에 의해 제한되었습니다.그들의시스템.
오늘날, 레버리지는 개인적입니다.
열심히 일하는 것이 아니라, 당신의 출력을 곱할 수 있는 시스템을 구축했는지가 중요합니다.
이제 더 이상 "똑똑한 vs. 멍청한"의 구분이 아닙니다. "AI를 도구로 사용하는 사람들" vs. "AI를 노동력으로 사용하는 사람들"입니다.
2. 고속도로의 자전거
노션의 창립자는 훌륭한 비유를 사용합니다:
스티브 잡스는 컴퓨터를 "마음을 위한 자전거"라고 불렀습니다. 이후 우리는 "정보 고속도로" (인터넷)를 만들었습니다.
그러나 2024년까지 우리는 여전히 그 고속도로에서 자전거를 타고 있었습니다. 우리는 속도를 위해 만들어진 네트워크에서 정보를 수동으로 처리하고 있었습니다.
AI 에이전트는 자동차입니다.
만약 당신이 여전히 모든 응답을 수동으로 입력하고 있다면, 당신은 독일 아우토반의 느린 차선에서 자전거를 타고 있는 것이고, 사이먼은 페라리를 타고 빠르게 지나가고 있습니다.
3. 레버리지를 얻는 방법 (시스템 요구 사항)
그렇다면, 어떻게 40배 오케스트레이터가 될 수 있을까요? 두 가지 시스템 공학 문제를 해결해야 합니다.
문제 A: 컨텍스트 엔지니어링 (데이터 레이어)
프로그래머들이 먼저 이러한 이점을 가진 이유는 무엇인가? 그들의 환경은 구조화되어 있다: IDE, Git 저장소, 터미널 로그. AI는 완벽한 맥락을 가지고 있다.
지식 근로자(당신과 나)는 엉망이다. 우리의 맥락은 Slack, 이메일, Zoom, 그리고 우리의 두뇌에 흩어져 있다.
해결책: 문서화를 적극적으로 해야 한다.
- "의식의 흐름" 로그를 작성하기 시작하라.
- 당신의 표준 운영 절차(SOP)를 문서화하라.
- 인간을 위해서가 아니라 AI를 위해 작성하라.당신은 미래의 디지털 쌍둥이를 위한 "맥락 창"을 만들고 있다. 기록되지 않으면, 에이전트는 그것을 배울 수 없다.
문제 B: 판단 및 검증(제어 계층)
코드는 검증하기 쉽다: 컴파일되거나 오류가 발생한다.
전략은 어렵다. 이 메모는 "좋은"가? 이 프로젝트 계획은 "타당한"가?
AI는 품질을 판단할 수 없다; 오직 확률만 생성할 수 있다.
여기서 당신의 취향이 당신의 방어선이 된다.
당신의 가치는 더 이상 일을 하는 것이 아니다. 당신의 가치는 일을 판단하는 것이다. "훌륭함"과 "평균"의 차이를 알 수 없다면, AI 인력을 관리할 수 없다.
4. "인간-루프" 검사자가 되는 것을 중단하라
여기에는 함정이 있다.
기사는 다음과 같이 언급한다: "인간-루프를 두는 것은 조립 라인의 모든 볼트를 인간이 검사하는 것과 같다."
만약 당신이 AI로 이메일을 생성한 후 모든 단어를 10분 동안 교정한다면, 당신은인간 병목 현상입니다.당신은 로봇 공장에서 수동 품질 검사관입니다.
관리적 변화:
- 기준 정의:AI에게 "좋음"이 어떤 모습인지 명확하게 가르치세요 (Few-Shot Prompting).
- 출력 샘플링:10개 중 1개를 점검하고, 10개 중 10개를 점검하지 마세요.
- 시스템 반복:출력이 좋지 않다면, 출력을 수정하지 마십시오.프롬프트를 수정하십시오.또는맥락을 수정하십시오..
결론: 증기 기관 테스트
증기 기관이 발명되었을 때, 초기 공장 소유자들은 물레방아를 증기 기관으로 교체했지만 공장 레이아웃은 그대로 유지했습니다. 생산성은 거의 변화하지 않았습니다.
폭발은 그들이 공장을 강에서 옮기고 엔진을 중심으로 전체 작업 흐름을 재설계할 수 있다는 것을 깨달았을 때 발생했습니다.
오늘 스스로에게 물어보세요:
- 당신은 AI를물레방아로 사용하고 있습니까?? (단순히 ChatGPT에게 문장을 다시 작성해 달라고 요청하는 것).
- 아니면 당신은 그것을증기기관으로 사용하고 있습니까?? (더 이상 "수동 노동의 강" 근처에 있을 필요가 없기 때문에 전체 작업 흐름을 재설계하는 것).
레버리지가 바뀌었습니다. 차가 진입로에 있습니다. 페달을 멈추세요.
머큐리 테크놀로지 솔루션: 디지털화를 가속화하세요.