AI 직원들이 12일간 토큰 88억 개를 읽었다. 쓴 건 0.4%였다
AI 직원들이 12일 동안 쓴 토큰을 셌습니다. 읽은 토큰 88억 개 중 97.6%는 이미 읽은 내용을 다시 읽은 것이었습니다. 구독 계정 한도 두 개를 나눠 쓰는 규칙과 그대로 쓰는 요청문을 적었습니다.
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AI 직원들과 일한 12일을 숫자로 다시 셌습니다. 실행 7,258회, 작업 823건, 결재 114건, 커밋 2,125건을 날짜별로 나눠 보니 커밋과 일한 양이 따로 움직였습니다. 내 일을 세는 방법과 그대로 쓰는 요청문을 적었습니다.
폰 알림, 메일, 가계부, 투자 브리핑을 AI 직원에게 맡기고 일주일을 지낸 기록입니다. 알림 9,804건이 가계부 73건이 되는 과정, 메일 524통의 분류 결과, 그대로 쓰는 요청문을 적었습니다.
AI 직원에게 일을 맡기고 판단만 결재로 받은 11일의 기록입니다. 결재 74건의 내용과 결정에 걸린 시간, 같은 질문을 두 번 묻던 직원을 고친 방법, 그대로 쓰는 요청문을 적었습니다.
AI 직원이 도구가 없다며 내게 일을 넘긴 날, 5분 만에 스킬로 고친 기록입니다. 직원 지침·스킬·기억을 어떻게 나누는지와 그대로 쓰는 요청문을 적었습니다.
AI가 만든 첫 콘솔은 직원 16명이 동시에 저장하면 상위 5%가 10.2초를 기다렸습니다. 이 구조를 버리고 같은 날 밤 PostgreSQL과 pg-boss로 다시 만든 과정을 적었습니다.
AI를 쓰면서 오히려 일이 늘어난 AX 담당자가, 무거운 데스크톱 앱 대신 역할별 AI 직원이 나눠 일하고 판단만 사람이 결재하는 업무 콘솔 'AI 오피스'를 직접 만든 이유를 적었습니다.
AI 덕분에 일이 쉬워졌다는 이유로 수주가 늘어도 사람을 뽑지 않으면, 일을 따오는 사람부터 멈춥니다. AI 시대일수록 경영 판단이 왜 더 중요해졌는지 현장에서 본 순환을 적었습니다.
전사 AX를 하면 사람이 줄 거라고들 합니다. 실제로 해 보니 AI로 빨라진 시간은 검수와 재작업, 안 하던 일로 다시 채워졌습니다. 눈이 높아지는 과정을 도구 설명 보강 사례와 함께 적었습니다.
AI에게 화면의 움직임을 느낌으로 설명하다 막힌 뒤, 이름을 정확히 주면 부탁이 구체적으로 전달된다는 걸 겪고 화면 요소·모션·제스처 등 용어 87개를 직접 눌러 보는 사전 7권으로 모은 이야기입니다.
AI로 만든 웹페이지를 처음 공개할 때 필요한 기획·설계·디자인·개발·테스트·배포 체크리스트입니다. 온도 변환기 예시와 복사할 요청문, GitHub Pages 공개 순서를 제공합니다.
2026년 하반기 들어 업무용 AI가 쓸 만해지면서 쓰는 사람과 안 쓰는 사람의 격차가 빠르게 벌어지고 있습니다. 신입이 연차를 따라잡는 장면을 전사 AX 현장에서 본 그대로 적었습니다.
같은 회사, 같은 도구인데 누구는 AI를 잘 쓰고 누구는 못 씁니다. 전사 AX에서 만난 사람들을 보며 그 차이가 기술보다 겁을 내느냐 일단 해 보느냐에 있다고 느낀 이야기입니다.
코딩 에이전트로 만든 페이지를 동료가 쓰려면 어딘가에 올려야 합니다. 외부 배포 서비스가 제각각일 때 생기는 보안·권한 문제와, 게시·자원 신청을 한곳에 모은 사내 포털을 만든 이유를 적었습니다.
전사 AX를 실제로 끌고 가며 먼저 정한 원칙은 잘 쓰게 만들기 전에 출발선부터 세워 주는 것이었습니다. 시작할 수 있게 도운 뒤 동료들이 어떻게 AI 도구를 쓰기 시작했는지 적었습니다.