내일 당장 AI 툴을 바꿔야 한다면, 무엇을 잃게 될까: 모델인가, 아니면 그 주변에 구축한 모든 것인가?
If you had to switch AI tools tomorrow, what would you actually lose: the model, or everything you built around it?
핵심 요약
AI 툴 전환 시 모델 자체보다 그동안 쌓아온 워크플로우와 맥락(Context)을 잃는 것이 더 큰 손실이라는 논의입니다.
- AI 이식성 문제 — 모델은 대여하는 것이며, 실제 자산은 작업 기록과 맥락에 있음
- 데이터 분리 전략 — 프롬프트와 워크플로우는 개인 자산, 기업 데이터는 별도 관리 필요
- 맥락 보존 방식 — 채팅 기록에 의존하기보다 마크다운 파일 등으로 외부 저장하는 것이 유리함
- 전환의 어려움 — 모델 자체보다 튜닝 경험과 시행착오 기록을 재구축하는 것이 가장 힘듦
VC 업체인 Brighteye가 11월 10일에 'AI 이식성 함정(AI portability trap)'이라는 주제로 글을 하나 올렸음. 핵심은 이거임. 모델은 어차피 빌려 쓰는 건데, 진짜 옮기기 힘든 건 그 모델을 어떻게 다뤘는지에 대한 기록이라는 거지.
이 글은 보통 툴들이 뭉뚱그려 놓는 두 가지 레이어를 딱 갈라놓음:
- 스킬 레이어: 네 프롬프트, 워크플로우, 그리고 취향
- 컨텍스트 레이어: 회사의 데이터와 문서들
필자 생각은 스킬 레이어는 사람 따라 이동하고 컨텍스트 레이어는 회사에 남아야 하는데, 보통 작업 공간이 이걸 다 섞어버리니까 양쪽 다 자기 걸 깔끔하게 챙겨가질 못한다는 거임. (실제로 누가 뭘 소유하는지는 계약서나 고용주에 따라 다르니까, 이건 법적 주장이 아니라 사고방식 정도로만 받아들이셈.)
자, 이제 다들 답 좀 해보게 연습 문제 하나 냄. 지금 쓰는 AI 툴 열어서 안에 든 것들을 분류해 봐:
- 너랑 같이 나갈 수 있는 것: 프롬프트 라이브러리, 워크플로우 노트, 네가 직접 쓴 지침들
- 특정 벤더 계정에 묶인 것: 저장된 메모리, 프로젝트 기록, 채팅 내역
- 고용주나 클라이언트 소유인 것: 그쪽 데이터랑 사내 문서들
질문 두 개 나간다:
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거기 들어있는 것 중에 처음부터 다시 만들기 제일 끔찍한 게 뭐냐?
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그중에서 다른 툴이 읽을 수 있는 형태로 당장 내보내기(export) 가능한 건 뭐냐?
