조직에서 AI를 잘 쓰는 사람을 찾으면 대개 “혼자 엄청 빨라진 사람”이 나온다. 정구봉의 구분은 여기서 선을 하나 긋는다. 자기 일만 빨라지는 사람은 AI power user이고, 자기 판단을 팀의 workflow·eval·skill·default로 옮겨 다른 사람도 반복하게 만드는 사람은 AI Transformer다.
이 구분이 유용한 이유는 개인 생산성과 조직 전환이 자동으로 연결되지 않는다는 점을 드러내기 때문이다. power user가 10명 있어도 각자의 노하우가 개인 세션 안에 갇혀 있으면 조직의 학습곡선은 평평하다. 판단이 default로 승격되는 순간에만 — 즉 다음 사람이 그 판단을 다시 발명하지 않아도 되는 순간에만 — 복리가 시작된다.
근거
자기 일만 빨라지는 사람은 AI power user입니다. 자기 판단을 팀의 workflow, eval, skill과 default로 옮겨 다른 사람도 반복하게 만들면 AI Transformer입니다.
여기에 원문은 한 겹을 더 얹는다. Transformer가 있어도 그것만으로는 부족하다는 것이다.
실제로 회사를 바꾸는 최소 단위는 개인이 아닙니다. 그 사람에게 업무 context와 data, 바꿀 수 있는 권한, 현업 전문가와의 협업을 붙인 팀입니다.
이건 채용 논의로 시작한 글이 조직 설계로 착지하는 지점이다. 뛰어난 AI 네이티브 인재를 뽑아놓고 context·data 접근권과 변경 권한을 주지 않으면, 그 사람은 구조적으로 power user 이상이 될 수 없다. default를 바꿀 권한이 없는 사람은 default를 만들 수 없다. 채용 실패로 보이는 많은 사례가 실은 권한 배치 실패일 것이다.
연결된 생각
- 20260807-eval-defining-capability-as-hiring-signal — 이 등급 구분이 포함된 채용 기준
- 20260806-internal-ai-lab — 같은 저자가 제시한 조직 차원의 학습 축적 장치
- 20260806-agentic-delegation-measurement — 조직의 에이전틱 전환을 체계화·위임으로 측정하는 프레임
- 20260806-taste-is-the-only-unborrowable-moat — 모델은 빌릴 수 있지만 회사 안에 쌓이는 것은 못 빌린다