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처음에는 AI 서비스를 하나만 정해서 익히는 것이 효율적이라고 생각했다. 여러 화면을 오가면 대화 기록과 사용법이 흩어지고 비용도 늘 수 있기 때문이다. 그런데 실제 업무에 사용해 보니 모든 작업에서 같은 도구가 가장 좋은 것은 아니었다. 나는 ChatGPT, Claude와 Gemini를 경쟁 제품 순위처럼 보지 않고 작업 성격에 따라 선택하게 됐다.
중요한 것은 어떤 AI가 무조건 최고인지 정하는 일이 아니었다. 내가 지금 필요한 것이 생각 정리인지, 긴 자료 검토인지, 프로젝트 파일을 다루는 일인지, 서로 다른 답을 비교하는 일인지 먼저 구분하는 것이 더 효과적이었다. 그래서 도구 이름보다 업무의 입력 자료, 결과 형식과 실행 권한을 기준으로 나눴다.
대화로 생각을 정리할 때와 파일을 다룰 때를 구분했다
아이디어를 정리하거나 글의 구조를 잡을 때는 대화 흐름이 중요하다. 나는 내가 겪은 상황과 판단을 설명하고, 빠진 질문을 찾거나 문단 순서를 바꾸는 데 AI를 사용한다. 이 단계에서는 실제 시스템을 건드릴 필요가 없다. 답이 마음에 들지 않으면 조건을 더 설명하고 다시 정리하면 된다.
반면 프로젝트 안에서 파일을 찾고 코드를 수정하거나 테스트 명령을 실행하는 작업은 다르다. 이런 작업에서는 대화 품질뿐 아니라 AI가 어떤 폴더를 읽고 무엇을 수정했는지 확인할 수 있어야 한다. 나는 Claude Code처럼 작업공간을 다루는 도구를 사용할 때 읽기, 수정, 실행 권한을 나누고 변경 파일을 다시 본다. 같은 질문이라도 단순 설명과 실제 실행은 다른 도구와 다른 승인 기준이 필요했다.
중요한 판단은 같은 질문을 다른 AI에도 던져봤다
한 AI의 답이 그럴듯해도 업무 조건을 잘못 이해했을 수 있다. 나는 중요한 구조나 원인 분석에서 막히면 같은 자료를 정리해 다른 AI에도 질문한다. 두 답이 같다고 자동으로 정답이 되는 것은 아니지만, 서로 다른 가정과 빠진 조건을 발견하는 데 도움이 된다. 한쪽이 단정한 내용을 다른 쪽이 확인 필요로 표시하는 경우도 있었다.
비교할 때는 질문을 계속 바꿔 결과를 유리하게 만들지 않으려고 한다. 가능한 한 같은 목적과 제한 조건을 주고, 답의 길이나 표현보다 근거를 비교한다. 최종 판단은 원문, 공식 문서와 실제 실행 결과로 확인한다. 여러 AI를 쓰는 이유는 다수결로 답을 정하기 위해서가 아니라 내가 놓친 질문을 찾기 위해서다.
새 기능과 오류를 직접 확인한 뒤 업무 도구로 넣었다
새 모델이나 이미지 기능이 공개되면 소개 글만 보고 바로 업무 절차에 넣지 않는다. 간단한 자료로 먼저 시험하고, 한국어 표현과 파일 처리, 응답 지연, 오류가 났을 때 다시 이어갈 수 있는지를 확인한다. Gemini 이미지 생성이 되지 않거나 무한 로딩처럼 보이는 상황도 실제로 겪었다. 기능이 있다는 설명과 내가 필요한 시점에 안정적으로 사용할 수 있다는 것은 달랐다.
비용과 사용 제한도 함께 본다. 가끔 필요한 기능 때문에 유료 서비스를 모두 유지하는 것은 부담이 될 수 있다. 자주 쓰는 핵심 도구와 필요할 때 비교하는 보조 도구를 구분한다. 무료와 유료라는 이름보다 한 달 동안 실제로 어떤 작업에 몇 번 사용했는지를 기록하면 다음 결정을 내리기 쉬웠다.
나는 AI 하나를 고르는 대신 업무별 선택 기준을 남겼다

내 기준은 네 가지다. 첫째, 입력할 자료가 민감한가. 둘째, 답변만 필요한가 아니면 파일 수정과 실행까지 필요한가. 셋째, 결과를 어떤 원본으로 검증할 수 있는가. 넷째, 실패했을 때 되돌릴 수 있는가. 이 기준을 통과한 뒤에야 익숙함, 속도와 비용을 비교한다.
이렇게 나누니 새로운 AI가 나올 때마다 모든 작업을 옮길 필요가 없어졌다. 기존 도구가 잘하는 업무는 그대로 두고, 새 도구는 작은 작업에서 확인한 뒤 역할을 정한다. 나는 앞으로도 최고의 AI 하나를 찾기보다 내 업무에서 책임 있게 사용할 수 있는 조합을 관리할 생각이다.
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