AI가 일할수록 인간 전문성은 더 중요해진다

[김현지의 with AI] 업무 이해도 따라 결과 달라져… 의사소통·판단력·리더십은 인간의 몫 인공지능(AI)을 사용해 일할 때도 인간이 가진 지식에 따라 결과가 달라진다. GETTYIMAGES 새 횟집이 문을 열었다. 예산이 빠듯해 셰프를 한 명만 고용할 수 있다. 칼을 다뤄본 적은 없지만 생선 한 마리에서 최상의 부위가 어디인지 아는 셰프와 칼은 잘 다루지만 생선을 잘 모르는 셰프 중 누구를 뽑을 것인가.칼질을 인공지능(AI)이 대신해주는 이른바 ‘바이브코딩’ 시대엔 전자가 낫다. 생선을 아는 셰프는 칼질이 서툴러도 최상의 한 점을 찾아내지만, 생선을 모르는 칼잡이는 살점을 그저 갈라놓기만 할 뿐이다. 6월 미국 AI 개발사 앤트로픽이 내놓은 보고서가 실증적인 답을 제시한다.전문성 가치는 지속된다‘에이전틱 코딩 시대에도 지속되는 전문성의 가치(Agentic Coding and Persistent Returns to Expertise)’라는 제목의 이 보고서는 2025년 10월부터 6개월간 약 23만5000명이 AI 코딩 어시스턴트 ‘클로드 코드’로 생성한 40만 건의 세션(첫 프롬프트 입력부터 최종 결과물까지 요청과 응답을 주고받는 전 과정)을 분석했다. 결론은 AI의 능력을 끌어내는 열쇠가 코딩 기술이 아니라 업무 전문성이라는 것이다. 자기 업무를 깊이 이해하면 코딩을 몰라도 높은 성과를 낼 수 있고, 코딩에 능한 개발자라도 해당 영역의 지식이 없으면 좋은 결과를 얻기 어렵다는 얘기다.연구팀은 프롬프트(사용자가 AI에게 하는 요청)를 근거로 사용자의 업무 전문성을 5단계로 나눴다. “이 데이터를 분석해서 차트 만들어줘”처럼 도메인 지식 없는 일반적인 프롬프트는 초보자의 것으로, “하드 리프레시를 ‘관리형’과 ‘비관리형’ 슬롯으로 세분화해야 해. 관리형 슬롯은 30분마다 리프레시하고 나머지는 하루에 한 번이면 돼”처럼 전문 용어와 복잡한 관계에 대한 이해가 담긴 프롬프트는 전문가의 것으로 분류하는 식이다.이렇게 나눈 뒤 세션의 진행을 살펴봤더니 3가지 뚜렷한 차이가 드러났다. 우선 전문가는 한 번의 지시로 AI에게 훨씬 많은 일을 시켰다. 초보자가 프롬프트 하나로 약 5개의 작업과 600단어의 출력을 얻는 데 그친 반면, 전문가는 12개의 작업과 3200단어를 끌어냈다. 성공률 격차도 컸다. 초보자 세션의 업무 성공률(부분 성공 포함)이 77%인 데 비해 중급 이상은 91~92%에 달했다.전문성이 진가를 발...