[sudoremove] 모든 것은 마크다운
예
예준천
- AI
조직을 문서에
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세상의 모든 것이 마크다운에 담기는가. 그렇지 않다. 그 담기지 않는 것의 정체는 무엇인가? 암묵지는 못 담지. 취향도 못담지.
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조직에 대한 이야기를 하면서 기존의 조직의 모습과 그리고 그 조직에서는 개인 개인이 협업을 하면서 발생하는 시너지도 있다. 그랬을 때 이게 마크다운으로 옮겨진 직원도 이 협업이라는 것과 대립이라는 것과 견제를 할 수 있는가, 그리고 그 조직도 상에서 한 명이 강하게 리드해 나가는 것 또는 여러 노드 노드마다의 개별의 목표를 가지고 움직이는 것 또는 계층적으로 그렇게 일을 하는 것이 가능한가.
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어떤 작은 단위의 데스크에 대해서는 마크다운으로 변환이 가능할지 몰라도 그게 조직 차원이 됐을 때도 가능한지
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만약 된다면, 하나의 거대한 모델이 그 아래 모든 것을 포괄 할 것인가 or 실제 에이전트 끼리 상호작용을 하며 그 협업을 흉내낼 것인가.
조직을 문서에 담는거의 어려운 점 2
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모든 회의를 녹음하고 DM을 줄이며, 업무마다 공유 가능한 아티팩트를 남기게 하는 문화는 회사의 맥락을 AI가 활용할 수 있게 한다. 실제로 작은 조직에서는 1:1까지 기록하고, 에이전트가 접근 가능한 표면 위에서 논의하는 것을 핵심 원칙으로 삼을 수 있다는 사례가 언급된다. 이런 방식은 중간관리자가 전달하던 맥락을 시스템이 더 넓게 공유하도록 만들 가능성이 있다.
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이런 전면적인 기록은 구성원의 동의를 구하기 어려울 뿐더러, 조직이 커질 수록 모두 모으는 것이 사실상 어렵다.
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이렇게 모두 녹음 된 것의 가치에 대해서도 생각해봐야한다. 모든걸 다 녹음하고 기록한다면, 그대로 하면 성공하나? (YC의 오피스아워를 모두 녹음해서 만든 플레이북 스킬 gstack) 그게 그 지식들을 온전히 압축,소화,학습했다고 할 수 있는가?
품질검수와 evaluation
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영상 편집을 예로 들면, 사람이 최종 검수를 계속해야 하는지 아니면 LLM이 만든 결과를 곧바로 내보내도 되는지가 질문으로 제시된다. 검수자가 들어가면 분명 수정할 부분은 보이지만, 검수 유무가 사용자의 만족이나 조회 같은 최종 목표에 실질적인 차이를 만들지 않는다면 그 단계는 병목이 될 수 있다. 이 경우 사람을 빼거나, LLM에게 평가 역할까지 맡기는 편이 더 지속 가능할 수 있다.
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물론 작업마다 답은 다르다. 팟캐스트형 콘텐츠는 세세한 편집의 중요도가 비교적 낮아 자동화하기 쉽지만, 쇼츠처럼 속도·리듬·시각적 디테일이 중요한 작업은 아직 사람의 판단이 더 많이 필요하다.
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또한 주제 큐레이션과 촬영에서의 대화처럼 채널의 존재감 자체를 만드는 일은 자동화 여부와 별개로 사람이 계속 맡고 싶어 할 수 있다. Goal,목표가 단순 수익인지, 창작자 자신의 Presence인지에 따라 자동화의 경계도 달라질수 밖에 없다. 나의 경우에는 Presence에 해당하는 AI 대신 내가하는 일부 작업의 목표에는 '학습'과 '경험 습득'이 있을 것이다.
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아직 AI가 비디오를 (경제적으로) 처리할 수 없기에, 한계는 있다. 한계가 있는 상태에서도 쓸모와 돈을 만드는 사람들은 계속 있고, 그 한계는 점점 넓어지긴 할 것이다.
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