AI에게 질문을 던지고 그 답을 참고해 ‘내가 직접’ 일하던 시대는 저물고 있습니다. 이제는 AI에게 일 자체를 통째로 맡기는 시대로 진입했습니다. 요즘 필자는 워드나 엑셀, 영상 편집 프로그램을 켜는 일이 드뭅니다. 내 컴퓨터 안의 파일을 스스로 열어보고, 수정하고, 새로 만들어 내는 ‘클로드 코드(Claude Code, 모델)’ 하나면 웬만한 업무가 다 해결되기 때문입니다.
석 달짜리 책 작업을 한 달 만에
저희 학원에서는 표준교재가 바뀔때마다 신규 문제집을 발간합니다. 하지만 문제집 편찬은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 완성도 높은 문제집을 만들기 위해서는 먼저 표준 교재를 치밀하게 분석해야 합니다. 수백 페이지에 달하는 책을 펴놓고 어떤 단어가 새로 추가되었는지, 어떤 단어가 빠졌는지, 기존 문제집의 어휘 중 무엇을 수정해야 하는지 일일이 대조하는 작업이 필수입니다. 예전에는 직원들이 직접 형광펜을 들고 엑셀에 기입하며 며칠 밤낮을 매달려야 했고, 책 한 권이 완성되기까지 적어도 한 달은 족히 걸렸습니다.
하지만 이제는 AI의 도움으로 이 모든 과정이 혁신적으로 단축되었습니다. AI가 700쪽 분량의 표준 교재를 통째로 읽고 저희 문제집과 대조하는 데 걸린 시간은 단 20분에 불과했습니다. 게다가 “이 단어는 새 교재에 없으니 빼도 됩니다”, “이 단어는 빈도가 낮지만 새 교재에 등장하므로 반드시 유지하세요”라며 구체적인 수정 목록까지 뽑아주었습니다.
작업 속도보다 더 놀라운 것은 ‘정확도’였습니다. 과거의 AI는 오답을 내놓고 지적을 받으면 그제야 “죄송합니다”라며 수정하는 수준에 머물렀습니다. 그러나 최근 업데이트된 클로드 오퍼스 5.5는 결과물을 내놓기 전에 스스로 검산을 거칩니다. 자신이 추출한 목록을 바탕으로 예상 문제를 출제하다가, “아, 이 답안 구성으로는 객관식 문제가 성립되지 않네요. 정정하겠습니다”라며 스스로 오류를 잡아냅니다.
전문 용어로는 이를 ‘자기 교정(Self-Correction)’이라고 합니다. 성급하게 결과물만 뱉어내는 것이 아니라, 더 완벽한 결과물을 도출하기 위해 AI 스스로 꼼꼼하고 신중하게 오류를 점검하는 것입니다. 일하는 과정을 지켜보고 있으면 정말 귀신같다는 감탄이 절로 나옵니다. 결과적으로 예전 같으면 개편부터 인쇄까지 꼬박 석 달이 걸렸을 문제집이 이번에는 단 한 달 만에 마무리될 것 같습니다.
그럼 우리 직원들은 한가해졌을까요
여기서 많은 분이 던지는 흔한 질문이 있습니다. “AI가 일을 다 해주면 직원들은 편해지겠네?” 결론부터 말씀드리면 아닙니다. 오히려 예전보다 더 바빠졌습니다. 다만, ‘하는 일의 성격’이 완전히 바뀌었을 뿐입니다.
과거의 직원들이 무에서 유를 창조하며 문제를 직접 ‘만드는’ 사람이었다면, 지금은 AI가 생성한 결과물을 비판적으로 ‘검토하고 최종 결정하는’ 사람이 되었습니다. AI가 20분 만에 어휘 교체 목록을 뚝딱 뽑아주면, 그 데이터를 펼쳐놓고 “이 단어가 우리 학생들에게 진정으로 필요한가?”, “이 예문이 캄보디아 학생들의 문화와 정서상 쉽게 이해할 수 있는 상황인가?”를 판단하는 것은 오롯이 사람의 몫입니다. 시험장에서 고군분투한 학생들의 생생한 후기를 듣고, 교실에서 그들과 눈을 맞추며 호흡해 온 건 AI가 아니라 현장의 선생님들이기 때문입니다.
크메르어 번역 작업도 마찬가지입니다. AI가 그럴듯한 초안을 뽑아내지만, 캄보디아 선생님들이 그 문장을 한 줄 한 줄 짚어가며 꼼꼼하게 다듬습니다. 현지인들이 읽기에 자연스럽고 정확한 뉘앙스를 담고 있는지 최종적으로 점검하는 것은 사람의 영역입니다.
작년 출간된 『트렌드 코리아 2026』(김난도 교수팀, 미래의창)에서 제시한 첫 번째 키워드, ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)’가 자연스레 떠오릅니다. AI가 일하는 전체 과정 속에 반드시 사람의 개입과 통제가 포함되어야 한다는 개념입니다. 책으로 접했을 때는 고개만 끄덕였던 이 원칙이, 2026년 9월 현재 저희 학원의 풍경을 완벽하게 묘사하고 있습니다.
이제 교직원의 역할은 단순한 ‘문제 출제자’에서, AI의 산출물을 ‘검토하고 함께 방향을 결정하는 의사결정자’로 진화하고 있습니다. 그리고 앞으로는 이 ‘검토’를 날카롭고 꼼꼼하게 해내는 직원이 현장에서 가장 귀한 인재로 대우받게 될 것입니다.
편집 프로그램 없이 완성된 90편의 영상
새 표준 교재가 나왔으니, 학생들이 학습할 영상 자료도 새로 제작해야 했습니다. 교재의 한 페이지를 화면에 띄워 놓고, 단어를 읽어주는 음성이 흘러나오며, 현재 읽고 있는 단어와 대화문을 따라 빨간색 테두리가 이동하는 형태의 영상입니다. 주로 유튜브나 텔레그램에 올려 학생들이 복습용으로 보게 하는 용도지요. 화려한 연출이 들어가는 영상은 아니지만, 예전 같았으면 한 편을 만들기 위해 편집 프로그램을 켜고, 자르고 붙이고, 자막을 넣는 데 족히 30분에서 1시간은 매달려야 했습니다.
하지만 이번에는 클로드 코드와 함께 아예 ‘영상 만드는 기계’를 먼저 구축했습니다. 교재 PDF 파일을 넣으면 알아서 페이지를 알맞게 자르고, AI 음성을 입히고, 읽는 순서에 맞 빨간 네모를 그린 뒤 영상 파일로 추출해 내는 자동화 프로그램입니다. 물론 필자가 직접 코딩을 한 것은 아닙니다. 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’, 즉 AI에게 “이렇게 작동하는 프로그램을 만들어 줘”라고 평소 말투로 지시만 했을 뿐입니다. 제 명령을 알아들은 클로드 코드는 뚝딱뚝딱 파이썬(Python, 프로그래밍언어) 코드를 짜내더니, 훌륭한 ‘영상 제작 자동화 툴’을 완성해 냈습니다.
이제 이 툴은 필자가 교실에서 수업을 하는 동안, 밥을 먹는 동안, 심지어 잠을 자는 동안에도 스스로 영상을 만들어 냅니다. 영상 한 편이 완성되는 데 걸리는 시간은 평균 2분 남짓. 마치 24시간 돌아가는 나만의 영상 제작 공장을 돌리는 기분입니다. 그렇게 현재까지 무려 90편의 영상이 자동으로 쏟아져 나왔습니다.
영상 편집의 필수품이라는 프리미어 프로도, 캡컷(CapCut)도 단 한 번도 켜지 않았습니다. 아무도 건드리지 않는 컴퓨터 화면에서 완성된 영상 파일이 하나둘씩 차곡차곡 쌓이는 모습을 가만히 지켜보고 있으면, 솔직히 좀 으스스한 기분마저 듭니다. 이번엔 정말, 보이지 않는 ‘귀신’과 함께 일하고 있는 것 같습니다.
바이브 모션그래픽
‘모션그래픽(Motion Graphics)’은 로고가 스르륵 나타나거나 글자가 통통 튀고, 선이 매끄럽게 그려지는 등 역동적인 시각 효과로 영상의 멋과 맛을 더해주는 작업입니다. 주로 어도비 애프터 이펙트(After Effects)나 얼라이트 모션(Alight Motion) 같은 전문 프로그램을 사용하는데, 사실 필자는 오래전 이를 배우려다 일찌감치 포기했던 사람입니다. 화면에 버튼은 셀 수 없이 많고, 미세한 움직임을 숫자와 수치로 일일이 지정해야 하는 등 일반 영상 편집과는 차원이 다른 높은 난도를 요구했기 때문입니다.
그런데 요즘 SNS 스레드(Threads)를 보다 보니 “AI에게 말로 시켜서 모션그래픽을 만들었다”는 경험담이 심심찮게 올라왔습니다. 반신반의하는 마음으로 직접 테스트해 보았습니다. 습작 삼아 한 단체의 로고를 고른 뒤, AI에게 이렇게 지시했습니다. “‘리모션(Remotion, 코드로 영상을 만드는 도구 )’을 사용해서 지도 윤곽이 먼저 그려지고, 위에서 로고가 펼쳐지게 해줘”
놀랍게도 그게 전부였습니다. 불과 몇 분 뒤, 10초 분량의 꽤 그럴듯한 모션그래픽 영상이 완성되어 나왔습니다. 결과물을 확인한 순간, “와! 이 정도면 준전문가 수준인데? 8년 전 학원 홍보용 모션그래픽을 외주로 맡기며 30만 원을 썼던 게 생각나네. 이제는 내가 직접 만들어도 되겠다!”라는 감탄이 절로 나왔습니다. 물론 공짜는 아닙니다. AI 구독료는 내야 하니까요^^
이 짧은 경험을 통해 필자가 얻은 묵직한 교훈은 하나입니다. 지금까지 우리는 무언가를 만들기 위해 반드시 ‘프로그램의 사용법’을 배워야만 했습니다. 하지만 이제는 ‘내가 원하는 최종 결과물을 말로 명확하게 설명할 줄만 알면’ 무엇이든 만들 수 있는 세상이 되었습니다. 무거운 툴(Tool)을 배우는 시대에서, 내 머릿속의 아이디어를 언어로 정교하게 ‘설명’하는 시대로 패러다임이 넘어가고 있습니다.
하지만 아무리 귀신같은 AI 에이전트와 일하더라도 최종 판단을 내리고 책임의 도장을 찍는 것은 결국 사람의 몫입니다. AI가 아무리 빠르고 정확해진다 해도 그 결과물을 사람들에게 선보이기 위해서는 여전히 ‘사람의 눈’과 ‘손’이 필요하며, 이 역할을 잘해내는 사람의 가치는 앞으로 더욱 높아질 것입니다.
글 정인휴
KLC한국어전문학교 원장
유튜버 (까로나C)
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