Ethan Mollick, AI 시대의 강점은 "관리 역량"이라고 주장 — 펜실베이니아대학의 4일간 창업 수업에서
Management as AI superpower
Ethan Mollick은 AI 에이전트를 잘 활용하는 핵심이 업무 위임과 관리 기술이라고 주장한다. 그 근거는 이그제큐티브 MBA 학생들이 4일 동안 Claude Code와 Google Antigravity를 사용해 실제로 작동하는 프로토타입을 갖춘 창업안을 만든 경험이다. AI에 업무를 맡길지 판단할 때는 사람이 직접 할 때의 기준 시간, 한 번의 시도로 기준을 충족할 성공 확률, 요청부터 대기와 평가까지의 AI 처리 시간이라는 세 가지 변수로 따져야 한다고 말한다.
Mollick은 펜실베이니아대학에서 0부터 4일 만에 스타트업을 만드는 실험적인 수업을 진행했다. 수강생 대부분은 의사와 관리자 등으로 일하는 이그제큐티브 MBA 학생이었고, 코딩 경험자는 적었다. 학생들은 Claude Code와 Google Antigravity로 프로토타입을 만들었고, ChatGPT, Claude, Gemini를 활용해 아이디어 발상, 시장 조사, 경쟁 포지셔닝, 피치, 재무 모델링을 진행했다. Mollick은 이 성과가 이전 한 학기의 결과보다 한 자릿수 더 앞선 수준이었다고 추정한다. 대부분의 팀은 핵심 기능이 실제로 작동했고, 방향을 바꾸는 비용도 낮아졌다고 한다.
AI에 맡길지 판단하는 기준으로 세 가지를 든다. 사람이 직접 할 때의 기준 시간, 한 번의 시도로 기준을 충족할 성공 확률, 요청부터 대기와 평가까지의 AI 처리 시간이다. 성공 확률이 높을수록 AI 처리 시간을 지불해야 하는 횟수가 줄어든다. 1시간짜리 작업을 검토하는 데 30분이 걸린다면 성공 확률이 상당히 높아야 손해가 없고, 10시간짜리 작업이라면 몇 시간을 들일 가치가 있을 수 있다.
근거로 OpenAI의 GDPval을 든다. 전문가가 한 작업의 평균 소요 시간은 7시간이었고, AI 결과물을 확인하는 데는 1시간이 걸렸다. GPT-5.2 Thinking과 Pro 모델은 전문가와 평균 72%의 확률로 동등하거나 그 이상의 결과를 냈다. 이 성공 확률과 1시간의 검토 시간을 전제로 하면 7시간짜리 작업에서 평균 3시간을 절약할 수 있다는 계산이다.
성공 확률을 높이려면 명확한 지시, 평가와 피드백의 향상, 평가하기 쉬운 구조가 효과적이며, 이 모든 것에 전문 지식이 필요하다. 소프트웨어 개발의 PRD, 영화 촬영 리스트, 해병대의 5단락 명령서 등 각 분야의 지시서는 AI 프롬프트로도 기능한다고 한다. 목적, 위임 범위, 완료의 정의, 필요한 산출물, 중간 경과, 제출 전 확인 사항을 명확히 하는 것이 공통점이다.
Mollick은 AI 덕분에 인재는 풍부하고 저렴해졌으며, 희소한 것은 무엇을 요청해야 하는지 아는 능력이라고 말한다. 학생들이 성과를 낼 수 있었던 이유는 각자 분야에서 쌓은 과제 설정 능력, 산출물을 정의하는 능력, 모델이나 보고서의 오류를 알아보는 능력이 곧 프롬프트 역할을 했기 때문이라고 설명한다.
출처: One Useful Thing (Ethan Mollick) · oneusefulthing.org