# 항상 문제는 ‘프로세스’다, 바보야 > Clean Markdown view of GeekNews topic #24724. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=24724](https://news.hada.io/topic?id=24724) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/24724.md](https://news.hada.io/topic/24724.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-12-01T03:37:42+09:00 - Updated: 2025-12-01T03:37:42+09:00 - Original source: [its.promp.td](https://its.promp.td/its-always-the-process-stupid/) - Points: 53 - Comments: 6 ## Summary AI를 도입한다고 해서 비즈니스가 자동으로 똑똑해지지는 않습니다. **AI는 속도를 높여주는 도구일 뿐**, 잘못 설계된 프로세스 위에서는 오히려 **비효율을 더 빠르게 퍼뜨리는 역할**을 합니다. 진짜 경쟁력은 **비정형 데이터를 다룰 수 있는 구조화된 워크플로를 어떻게 설계하느냐**에 있으며, 입력·변환·출력 단계가 명확해야 AI도 제 기능을 합니다. 결국 기술보다 중요한 건 여전히 **프로세스의 명료함과 일관성**이라는 점, 개발자와 PM 모두 다시 생각해볼 지점입니다. ## Topic Body - **AI 도입만으로 비즈니스 문제를 해결할 수 없으며**, 비효율적인 프로세스를 자동화하면 단지 ‘쓰레기를 더 빨리 생산하는’ 결과로 이어짐 - 기업들은 **AI를 마법 지팡이처럼 착각**하지만, AI는 조직을 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라 단지 **속도를 높이는 도구**에 불과함 - AI의 유일한 강점은 **비정형 데이터 처리 능력**이지만, 이런 데이터에 의존하는 프로세스 자체가 대개 비정형적이고 문서화되어 있지 않음 - 따라서 **AI를 적용하기 전에 프로세스를 설계하고 구조화**해야 하며, 입력·변환·출력 단계를 명확히 정의해야 함 - 기술은 변하지만 **비즈니스 효율성의 원칙은 변하지 않으며**, AI 성공의 핵심은 결국 **프로세스 최적화**에 있음 --- ### AI 전략이 아닌 비즈니스 프로세스 최적화 - 기업들이 “AI 전략”을 논의하지만, 실제로 존재하는 것은 **비즈니스 프로세스 최적화(BPO)** 뿐임 - AI는 비즈니스 문제를 해결하는 독립적 전략이 아니라, 이미 존재하는 프로세스를 가속화하는 도구임 - 비효율적인 구조 위에 AI를 얹으면 문제를 더 빠르게 확대할 뿐임 ### ‘마법 지팡이’ 착각 - 많은 기업이 **AI가 비효율을 자동으로 제거할 것**이라 믿지만, 이는 잘못된 전제임 - AI는 지능을 부여하지 않으며, 단지 **결정의 속도만 높임** - 잘못된 결정을 자동화하면 **‘빛의 속도로 어리석은 결정’을 내리는 시스템**이 될 뿐임 - 복잡한 승인 절차 같은 관료적 프로세스에 AI를 적용하면, **직원처럼 불만을 가진 로봇**을 만드는 셈임 ### 비정형 데이터의 함정 - AI는 **비정형 데이터 처리**에 강점을 가진 최초의 기술임 - 이메일, Slack 메시지, PDF, 이미지 등 기존 소프트웨어가 다루지 못한 데이터를 해석 가능 - 그러나 이런 데이터에 의존하는 프로세스는 대부분 **비정형적이고 비공식적**임 - 예: 고객 불만 처리, 마케팅 캠페인 기획 등은 문서화되지 않고 **경험 많은 직원의 머릿속에만 존재** - 과거에는 컴퓨터가 처리할 수 없어 사람이 대신했기 때문에, **흐름도나 표준 절차(SOP)** 가 존재하지 않음 ### 설계되지 않은 것은 자동화할 수 없음 - AI를 적용하려면 먼저 **프로세스를 명확히 설계하고 구조화**해야 함 - 비정형 데이터를 다루기 위해서는 **워크플로 자체에 구조를 부여**해야 함 - 이를 위해 다음 세 가지 질문이 필요함 1. **트리거**: 비정형 데이터는 어디서 발생하는가 2. **변환**: 사람이(또는 AI가) 그 데이터에서 무엇을 추출하거나 해석해야 하는가 3. **출력**: 결과는 ERP나 CRM 같은 구조적 시스템에 어떻게 반영되는가 ### 속도와 지능의 차이 - **AI는 더 빠르게 만들 뿐, 더 똑똑하게 만들지 않음** - 예시: - 기존 방식에서는 분석가가 50개의 계약서를 3일 동안 검토 - AI 방식에서는 3분 만에 위험 조항을 추출 - 프로세스 자체(검토→위험 식별→요약)는 동일하지만, **AI가 작동하려면 명확히 정의된 절차**가 필요함 - ‘위험’의 의미를 판단하는 **지능적 판단은 여전히 인간의 역할**임 ### 결론: 프로세스가 전부다 - **AI 구세주를 찾는 대신**, 화이트보드로 돌아가 가치사슬을 재점검해야 함 - 특히 비정형 데이터가 얽힌 **인간 중심의 복잡한 영역**을 시각화하고 병목과 낭비를 찾아야 함 - 프로세스가 단순하고 논리적이며 견고해진 뒤에야 **AI를 가속 장치로 활용 가능** - **기술은 변하지만, 비즈니스 효율의 원칙은 변하지 않음** - 결국 핵심은 언제나 **프로세스**임 ## Comments ### Comment 47479 - Author: ppp123 - Created: 2025-12-10T09:00:44+09:00 - Points: 1 뭔가 당연한 얘기를 하는 것 같은데.. 지속적으로 "딸깍하지말고 생각하고써라" 이런 비슷한 글들이 올라오는 것 보면, 미국에서는 AI를 남용하는 사례가 많나봄.. ### Comment 47098 - Author: regentag - Created: 2025-12-03T08:35:03+09:00 - Points: 1 2007년 군대 전산소에서 개발자로 처음 일을 시작했는데, 그때는 "개발자가 도메인을 충분히 이해한 다음 사용자 요구사항을 다듬어 최적안을 제시해야 한다"고 배웠습니다. 요즘에는 "사용자가 해달라는대로 해줘"가 주류인것 같더라구요. 사실 사용자도 그걸 더 좋아할지도..? ### Comment 47057 - Author: halfenif - Created: 2025-12-02T07:55:46+09:00 - Points: 1 (금융권 SI를 하고있음) 많은 개발자들에게 당신이 전문가인데, 고객이 해달라는데로 하지 말고 고객들에게 당신들은 이렇게 일 해야한다고 말하는 것은 어떤지 물어봄. > 결과는 상상하는 것과 같음. ### Comment 47149 - Author: roxie - Created: 2025-12-03T18:12:06+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 47057 - Depth: 1 무슨 뜻인가요? ### Comment 47166 - Author: halfenif - Created: 2025-12-04T07:05:06+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 47149 - Depth: 2 "결과는 상상하는 것과 같음"이 어떤 의미인지 물어보시는 것이라면. 뜻은 없고 그냥 그렇다는 뉘앙스의 말장난의 일종으로 적은 것입니다. ### Comment 46997 - Author: neo - Created: 2025-12-01T03:37:42+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=46087737) - 내가 가장 좋아하는 **프로세스와 문서화** 관련 일화 중 하나임 헤지펀드에서 일할 때 매일 저녁 다음 거래일을 준비하는 18단계 절차 중 7단계가 실패했음 나는 그 단계를 문서화하고 여러 사람에게 보여줬는데, 모두가 “7단계 문서가 잘못됐다”는 데는 동의했지만 “7단계가 실제로 무엇을 해야 하는가”에 대해서는 전혀 합의가 안 됐음 이 경험을 통해 단순히 **‘지금 일어나는 일을 글로 적는 것’** 만으로도 사람들이 실제 프로세스를 이해하고 합의하는 데 큰 진전이 생긴다는 걸 깨달았음 예전에 시장 데이터 시스템 문서를 쓸 때도 “그거 복잡하지 않다”던 사람들이 완성된 문서를 보고 “생각보다 복잡하네”라고 했던 기억이 있음 - 사람들이 현재 상태를 문서화하는 일과 개선 논의를 **구분하지 못하는 것**이 미치게 함 “지금은 7단계가 실제로 무엇을 하는지 적는 시간이지, 어떻게 바꿀지 논의할 때가 아니다”라고 말해도 자꾸 섞여버림 일단 잘못된 방식이라도 하나로 정리해두고, 나중에 고치는 게 맞다고 생각함 - 나도 7단계 논의에 참여한 적이 있는데, 그 경험은 정말 **영혼이 빠지는 느낌**이었음 결국 “문서화하지 말자”는 결론이 나왔는데, 그게 오히려 더 문제였음 문서화는 합의의 기준선을 만들어주고, 새로 합류한 사람들도 불필요한 세부 논쟁 없이 일할 수 있게 해줌 이제는 명확한 프로세스 없이 큰일을 하는 건 상상도 못함 - 이 이야기가 AI의 역할 ― 즉 **가속화와 자동화** ― 에 대한 글의 논지와 닮아 있음 어떤 CEO의 5단계 제품 프로세스가 떠오름 1) 요구사항을 제대로 설계하고 책임자를 명시함 2) 불필요한 기능을 과감히 삭제함 3) 단순화 및 최적화 4) 가속화 5) 자동화 AI는 이 중 ‘언제’ 투입되어야 하는지가 명확해야 함 많은 사람들이 이 순서를 거꾸로 적용해서 실패함 - 글쓰기 자체가 **불과 맞먹는 수준의 인류 최고의 도구**라고 생각함 너무 과소평가되고 있지만, 인류 발명품 중 상위 5위 안에 들어야 함 - Feynman의 알고리즘이 떠오름 — 문제를 적고, 깊이 생각하고, 해답을 적는 것임 - “AI로 엉망인 비즈니스 프로세스를 금으로 바꿀 수 없다”는 문장이 인상적이었음 결국 **AI 전략이란 건 없고**, 존재하는 건 비즈니스 프로세스 최적화뿐임 - 소프트웨어 개발에서도 비슷한 말이 있음 — “기술 부채가 아니라 조직 부채”라는 표현처럼, **사회적 문제를 기술로 해결하려는 착각**이 많음 - Fortune 300 기업에서 9천만 달러를 들여 **Business Process Redesign**을 시도했지만 실패했음 이름을 잘못 붙인 게 문제였다고 생각함 — ‘Redesign’이 아니라 ‘Design’이었어야 함 고객 번호 통합 시도가 완전히 꼬여서 결국 새 번호를 부여하면서도 옛 번호를 계속 쓰는 혼란이 생김 이런 회사가 AI를 도입했다면 어떤 **혼돈**이 벌어졌을지 상상됨 - AI 전략이 존재하긴 함 — **‘제품이 아니라 허상을 파는 사람들’** 에게만 해당됨 - “Here’s the hard truth” 같은 표현은 **LinkedIn식 말투**처럼 느껴져서 좀 거슬림 - 대부분의 기업 문제는 **적절한 인력과 교육**으로 해결 가능하지만, 그걸 하지 않기 때문에 아무것도 해결되지 않음 수십 년간의 비용 절감과 인력 감축으로 프로세스가 망가졌고, 이제는 대기업조차 제대로 작동하지 않음 AI 기업들이 이런 폐허 위에서 데이터를 삼켜 **LLM 결과물**로 되돌려주며 돈을 벌고 있음 - 대기업에서의 **프로세스**에 대해 복잡한 감정을 가짐 평균적인 사람들에게서 좋은 결과를 끌어내는 데는 유용하지만, 뛰어난 사람들에게는 오히려 족쇄가 됨 그래서 나는 뛰어난 인재들에게는 **예외 권한**을 주는 게 현실적이라고 봄 그들이 빠르게 움직이고 집중할 수 있도록 절차 일부를 면제해주는 식임 아직도 이런 접근이 프로세스 자체에 대해 무엇을 의미하는지 고민 중임 - **Agile Manifesto**의 “People over process”를 떠올림 자주 발생하는 케이스에는 명확한 프로세스를 두되, 뛰어난 엔지니어가 빠르게 대응할 수 있는 **탈출구**도 필요함 - ‘락스타’들에게는 별도의 **sandbox 환경**을 주는 게 좋지만, 그 결과물이 결국 조직 프로세스로 들어와야 하기에 완전한 분리는 어려움 평균 품질을 끌어올리면 천장이 낮아지는 구조적 문제임 - 락스타가 필요하다는 건 **나쁜 프로세스의 신호**임 좋은 프로세스는 락스타가 더 빠르게 일할 수 있게 도와야 함 문서 작업을 프로세스로 착각하는 관리가 문제임 - 프로세스는 **게으른 사람들로부터 시스템을 보호**함 엉망인 요청과 비협조적인 행동이 반복되면 결국 절차를 강제할 수밖에 없음 창의적인 시도가 줄어들더라도, 무질서의 비용이 더 큼 - “대기업에서 평균 수준의 프로세스조차 혁신처럼 느껴진다”는 말에 공감함 **ServiceNow 폼 하나 세우는 것조차 진전**으로 여겨지는 현실임 - “AI는 비정형 데이터를 다루는 첫 기술”이라는 문장이 좋았음 비정형 데이터를 다루는 프로세스는 대체로 비정형적이라는 요약이 마음에 듦 - 하지만 왜 그런 프로세스가 쉽게 구조화되지 못하는지에 대한 설명이 부족함 외부 세계나 다른 팀과의 **비정형 상호작용**, 혹은 너무 다양한 변동성 때문임 경험 많은 프로세스 설계자는 이런 **‘반정형적 경계’** 를 인정하고 주의 깊게 관찰함 AI도 이런 원칙을 따라야 함 — 시스템 범위를 과도하게 확장하지 말고, 작은 구조화된 프로세스들이 비정형 환경 속에서 떠다니게 해야 함 - 인간 간의 **자연어 커뮤니케이션**이 포함된 프로세스도 충분히 구조화될 수 있음 구조화된 데이터가 없던 시절에도 잘 돌아가던 회사들이 많았음 - 검색 분야에서 13년간 일하며 느낀 건, 경영진이 항상 **‘유행 기술’로 비용 절감**을 꿈꾸지만 실제로는 더 깊은 투자가 필요하다는 점임 - 그래서 컨설턴트들이 등장함 “기존 기술은 문제지만 **새 이름으로 포장된 기술**이 진짜 절감 효과를 준다”고 말하면서 새로운 유행을 팔기 시작함 - 20년간 **프로세스 자동화**를 해오며 느낀 건, 정의되지 않은 프로세스를 자동화하려 하면 실패한다는 것임 요구사항을 정의하는 과정이 오히려 회사를 더 명확하게 만드는 경우도 있었지만, 대부분은 그걸 회피함 대신 툴에 유연성을 더하려다 결국 아무 쓸모 없는 도구가 되어버림 - 나도 지금 그런 상황을 겪고 있음 다른 팀이 데이터 처리 워크플로우를 단순화하는 도구를 원하지만, **현재 프로세스 문서조차 없음** 결국 우리가 그들의 프로세스를 역으로 분석해야 하는 상황이 됨 - Fred Brooks의 “**No Silver Bullet**”을 인용하고 싶음 [링크](https://en.wikipedia.org/wiki/No_Silver_Bullet) - 여러 회사에서 ERP를 도입하는 걸 봤는데, 기존 프로세스를 그대로 옮기려다 **커스터마이징 지옥**에 빠짐 예산과 일정은 항상 초과했음 - 이 글은 핵심을 정확히 짚었다고 느낌 **너무 많은 프로세스**는 문제지만, 구조 자체는 항상 필요함 AI는 구조화된 데이터를 잘 다루므로, 완전한 자유보다는 **적절한 구조의 균형**이 중요함 [관련 링크](https://littlegreenviper.com/various/concrete-galoshes/) - 문서화는 생각을 명확히 하는 데 매우 유용함 반복하던 일을 글로 적는 순간 **불필요한 단계를 줄이는 아이디어**가 떠오름 지금은 내 비즈니스 운영의 일부를 AI에 넘기려 하고 있음 작은 전자상거래 브랜드를 인수할 때, LLM이 초기 분석을 맡도록 6페이지짜리 프롬프트를 만들어 사용 중임 이 경험을 통해 **LLM의 지능보다 구조화된 작업 설계**가 경제적 가치를 만든다는 걸 깨달았음 다만 아직 웹 브라우징과 파일 업로드를 자동으로 처리해줄 에이전트가 없어 완전 자동화는 어려움 - Selenium 같은 도구로 그 **사전 작업을 자동화**할 수 있지 않겠냐는 제안을 받음