엘리트 축구 현장에서 AI를 배우고 싶은데, 언제 배울 수 있을까요?

발표 자료를 준비할 때였어요.

AI에게 도움을 요청했는데 첫 답변이 원하는 것과 달랐어요. 더 자세히 설명했어요. 답변을 고쳤어요. 형식을 바꿨어요. 다시 설명했어요.

그러다 이런 생각이 들었어요. “내가 혼자 했으면 더 빨리 끝났겠다.”

엘리트 축구 현장에서 새로운 것을 배우려면 이미 꽉 찬 한 주 속에서 시간을 내야 해요. 훈련을 준비하고, 선수들을 챙기고, 다른 전문가들과 협의하고, 정보를 분석하다 보면 어느새 다음 경기를 준비해야 하니까요.

관심이 없는 게 아니에요. 이미 하고 있는 일 속에서 어떻게 배워 갈 수 있을지, 그 방법을 찾는 게 중요한 거예요.

그런데 AI는 기다려 주지 않아요. 도구 하나를 이해할 만하면 또 다른 도구가 나와요. 모델, 에이전트, AI가 한 번에 참고할 수 있는 정보의 양, 앱 사이의 연결까지. 결국 어디서부터 시작해야 할지 스스로 묻게 돼요.

시간이 지나면서 조금 불편한 사실을 깨달았어요. 저는 AI를 그저 채팅하듯 쓰고 있었어요.

질문을 쓰고, 답변을 기다리고, 고치고, 다시 썼어요. 처음에는 대부분 그렇게 시작하는 것 같아요. 저도 그랬고요. 하지만 그렇게만 쓰면 AI의 가능성을 제대로 보기 어려워요. 대화를 시작할 때마다 AI는 제가 누구인지, 어떤 기준으로 일하는지, 저와 함께하는 코칭스태프가 무엇을 기대하는지 알지 못했어요. 매번 처음부터 다 설명해야 했어요.

채팅은 시작일 뿐이에요. AI가 내가 일하는 맥락을 바탕으로 움직일 때 비로소 그 가치를 느낄 수 있어요. 내가 중요하게 생각하는 기준, 문서, 회의를 준비하는 방식, 이미 배운 것들 말이에요. 이런 것들이 정리돼 있으면 매번 처음부터 다시 시작하지 않아도 돼요.

그렇다면 한 주가 어떻게 달라질지 상상해 보세요. 우리 팀의 경기 운영 방식과 내가 일하는 방식, 보고서 형식을 아는 AI가 있다면요. 내 상황을 바탕으로 더 적절한 답변을 주고, 반복적인 작업을 덜어 주는 동안 나는 내용을 검토하고 결정할 수 있어요. 그리고 그 기반이 다음 주에 어떤 도구가 새로 나오느냐에 따라 달라지지 않는다면요.

마법 같은 일은 아니에요. 직접 하는 편이 여전히 더 빠른 일도 있고, AI가 모든 일을 똑같이 잘하는 것도 아니에요. 하지만 필요한 맥락을 잘 갖춰 두면 시작하는 부담은 줄어들어요.

그래서 SportSync에서는 각 전문가에게 맞는 지식 관리 시스템을 함께 만들고, 그 시스템을 AI와 함께 사용하는 방법을 배울 수 있도록 돕는 방식을 개발해 왔어요. 도구가 내용을 기억하는 것만으로는 충분하지 않아요. 그 지식을 정리하고 실제로 활용할 수 있어야 해요. 이 이야기는 AI의 기억은 지식 관리 시스템이 아니에요에서도 다뤘어요.

지금 저희는 스포츠 현장의 전문가들과 함께 일하고 있어요. 각자가 어떻게 일하는지, 무엇이 필요한지, 무엇을 이루고 싶은지에서 출발해요. 자신만의 시스템을 만들고 스스로 활용하는 법을 익힐 수 있도록 도와드려요. 정보를 찾고 모든 것을 다시 설명하는 데 쓰는 시간은 줄이고, 자신의 지식을 활용하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있도록요. 비슷한 고민을 하고 계시다면, 기꺼이 이야기를 듣고 저희가 어떻게 도울 수 있을지 함께 살펴보고 싶어요.