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DORI-AI
DORI-AI 에디터
AI를 어느 정도 써본 사람이라면
이런 생각을 한 번쯤 해봤을 것이다.
“이 AI 말고, 더 좋은 AI가 있으면 해결되지 않을까?”
그래서 다른 AI를 써본다.
하지만 결과는 크게 달라지지 않는다.
이유는 단순하다.
문제는 AI가 아니라, 쓰는 구조다.
0. AI를 바꿔도 결과가 달라지지 않는 이유
AI마다 성향은 다르다.
하지만 실무에서 느끼는 한계는 비슷하다.
- 문장은 괜찮은데 구조가 아쉽다
- 설명은 많은데 핵심이 흐려진다
- 그럴듯하지만 그대로 쓰기 어렵다
이런 문제가 반복되는 이유는
한 AI에게 너무 많은 역할을 맡기고 있기 때문이다.
1. “이 AI가 더 좋다”는 질문이 위험한 이유
실무에서 자주 나오는 질문이다.
“그래서 뭐가 제일 좋아요?”
이 질문에는 중요한 문제가 있다.
역할이 빠져 있다.
실무에서 필요한 질문은 이것이다.
- 이 작업에 필요한 역할은 무엇인가?
- 이 AI는 그 역할에 맞는가?
👉 “성능 비교”보다
👉 “역할 적합성”이 먼저다.
2. AI는 만능 직원이 아니다
AI를 사람에 비유하면 이해가 쉽다.
- 기획을 잘하는 사람이 있고
- 글을 잘 쓰는 사람이 있고
- 검토를 잘하는 사람이 있다
한 사람에게 이걸 전부 맡기면
결과가 흔들리는 건 당연하다.
AI도 마찬가지다.
3. 실무에서 필요한 최소한의 역할 분리
지금 단계에서는
아래 3가지만 구분하면 충분하다.
실무 AI 3가지 역할
-
설계
- 목적 정리
- 기준 설정
- 구조 만들기
-
생성
- 초안 작성
- 정리
- 목록화
-
검토
- 빠진 내용 확인
- 과장 여부 점검
- 논리 흐름 확인
👉 중요한 건
👉 이 세 역할을 한 번에 시키지 않는 것이다.
4. 멀티 AI는 “여러 개 쓰는 것”이 아니다
멀티 AI를 이렇게 오해하는 경우가 많다.
“AI를 여러 개 켜놓고 비교하는 것”
실무에서 말하는 멀티 AI는 다르다.
- 역할을 나눈다
- 역할별로 AI를 고정한다
- 결과를 섞지 않는다
👉 이게 핵심이다.
5. 실무 예시로 보는 차이
예시 1 — 보고서 작성
❌ 하나의 AI
“보고서 다 만들어줘”
✅ 역할 분리
- 설계: 사람이 목적·기준 정리
- 생성: AI가 초안 작성
- 검토: 사람이 판단
예시 2 — 블로그 글
❌ 하나의 AI
“알아서 잘 써줘”
✅ 역할 분리
- 설계: 독자·톤·목표
- 생성: 초안
- 검토: 과장·오해 체크
예시 3 — 회의 요약
❌ 하나의 AI
- 요약 + 판단 + 다음 액션
✅ 역할 분리
- 생성: 요약
- 판단: 사람이 중요도 결정
예시 4 — 비교 정리
❌ 하나의 AI
- 장단점 + 추천
✅ 역할 분리
- 생성: 정보 정리
- 검토: 편향 여부 확인
6. 이 단계에서 가장 많이 하는 오해
오해 1
멀티 AI는 고급 사용자용이다
👉 아니다.
👉 오히려 실무 초입에서 더 필요하다.
오해 2
멀티 AI는 복잡하다
👉 역할만 나누면
👉 오히려 더 단순해진다.
체크리스트 — 나는 역할을 나누고 있는가?
- [ ] AI에게 맡기는 일이 너무 많지 않은가
- [ ] 설계와 생성을 구분하고 있는가
- [ ] 판단은 내가 하고 있는가
- [ ] AI를 비교할 때 역할 기준으로 보고 있는가
오늘 바로 해볼 것 3가지
-
지금 쓰는 AI를 떠올리고
각각 어떤 역할로 쓰고 있는지 적어보기 -
다음 작업에서는
설계 → 생성 → 검토를 의식적으로 나누기 -
결과가 애매하면
AI가 아니라 ‘역할 배치’를 먼저 점검하기
AI를 잘 쓰는 사람은
많은 AI를 쓰는 사람이 아니다.
역할을 나눌 줄 아는 사람이다.
다음 가이드에서는
👉 AI 결과를 믿을 수 없게 만드는 구조와
👉 최소한의 검증 루틴을 다룬다.