Jagged Frontier 안에 어떤 일이 들어가나 — 하버드 BCG 연구와 본인 1년 50개 업무 매핑 데이터 2026-05-05 갱신 | 작성자: 원스 (Wons) | 분야: AI 협업 / 1년 매핑 데이터 "AI는 잘하는 일과 못하는 일이 들쭉날쭉하다"는 직관적인 관찰이지만, 그것을 학술적으로 정립한 게 Jagged Frontier (들쭉날쭉한 경계) 개념입니다. 하버드 비즈니스 스쿨의 Fabrizio Dell'Acqua 교수가 2023년 BCG와 함께 진행한 실험 연구 에서 정립됐어요. 이 글은 그 연구를 본인이 직접 해본 1년 50개 업무 매핑 데이터로 검증한 노트입니다. 결론을 미리 — 같은 AI 모델이라도 업무 50개 중 32개는 사람보다 우수, 11개는 평균 수준, 7개는 평균 이하 결과 가 나왔어요. 이 갈림길의 패턴을 알아두는 게 AI 협업의 시작입니다. 이 글은 주니어 성장 글이 학습 관점이었다면, 이번엔 일상 업무 협업 관점으로 좁힙니다. 먼저, Jagged Frontier 원전 연구 2023년 BCG 컨설턴트 758명을 대상으로 한 실험. Dell'Acqua et al. (2023) "Navigating the Jagged Technological Frontier" 의 핵심 발견: Frontier 안쪽 작업 : GPT-4를 쓴 컨설턴트가 안 쓴 컨설턴트보다 12.2% 더 많은 업무를 끝냄, 25% 더 빠름, 품질 40% 더 높음. Frontier 바깥 작업 : GPT-4를 쓴 컨설턴트의 정답률이 안 쓴 사람보다 19% 낮아짐 . AI가 자신감 있게 틀린 답을 내면 사람이 그걸 받아 쓰기 때문. 이 결과가 충격적인 이유: "AI를 쓰면 무조건 좋다"가 아니라 "Frontier 바깥에서는 AI를 안 쓰는 게 나음" 이라는 것....