3️⃣ AI에 일을 넘기는 3단계

Step1. 딸깍 전, '혼자 했다면 어떻게 했을까'를 단계별로 적어봐요. 먼저 시키기부터 하면 결과물에 사로잡혀 다음 생각이 잘 안나요.
Step2. 리서치·카피·디자인·검증 에이전트로 팀 꾸리기
Step3. 잘됐으면 왜 잘됐는지, 못했으면 반성문까지 AI와 회고해서 스킬로 남기기

세 시간씩 고치던 일도 기획을 30분 하고 던지면 한 시간 안에 끝나더라고요. 순서와 프롬프트, 유의사항을 스킬로 저장해 두면 대여섯 번 오가던 작업이 다음엔 한 번에 끝나요. 핑퐁을 저랑 하는 게 아니라 AI 스스로 하게 만듭니다.

4️⃣ 가장 좋은 데이터는 결국 '대화'

링크드인과 스레드에 남긴 '오늘은 이걸 이렇게 했다'는 기록에서 가장 중요한 전문성, 암묵지가 나오더라고요. 힘을 빼고 일상적으로 쓴 글들이니까요. 젠스파크 세컨드 브레인에 제 기록이 쌓여 있으니, 프리랜서라 따로 써둔 게 없던 회사 소개서도 제 강의 이력과 운영 채널까지 알아서 넣어 만들어 주고, 강의 자료는 저의 평소 SNS 글을 인용해서 만들어줘요.

이렇게 SNS는 저의 인사이트 저장고 + 그리고 반응율을 통해 인사이트 스코어링을 하는 장소로 씁니다. 반응이 좋은 내용을 더 우선 인용할 수 있게요.

5️⃣ AI로 번 시간은 사람에게

AI가 단계마다 2-3분씩 처리하는 사이, 오픈채팅방과 댓글에서 사람들 반응을 살펴요. 오픈채팅방에 새 AI 소식을 올리면 90% 정도는 "이걸 어디다가 써요?"라고 되묻거든요. 기능 소개보다 쓰임새가 필요하다는 건 사람을 봐야 알 수 있었어요. 꾸준히 교류하고 커뮤니티를 운영하는 이유입니다.

첫번째 폴인 인터뷰는 없는 데이터를 만들기 위해 어떻게 여러 회사와 연락하고, 물어보고, 부딪혔는지에 대한 내용이었는데요.

이번엔 AI 결과물의 한끗차이를 만들기 위해서 어떻게 더 많은 사람을 만나고 관찰하고, 계속 드러내고, 배운 점을 축적하는지에 대한 내용이더라고요.

AI가 대등장하기 전, 후 모두
“자기 페이스로 꾸준히 일하고, 현장에서 부딪히고, 동료와 고객을 직접 만나야 한다"라는 점은 변하지 않았다는 것이 새삼 느껴졌습니다.

AI가 발전할수록 가장 인간적인 부분이 한 끗 차이를 만드니까요. :)

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