Speaker A
예를 들면은요 앞에 있는 걸 컵을 집어 봐. 그럼 얘가 컵을 집으려면 이러이 이런 원리가 있습니다 알 수 있지만 집어 본 적은 없잖아요. 그럼 누군가가 계속 집어 줘야 돼요.이 데이터를 지금부터 계속 만들어 싸우는 거죠.
AI 시대에 살아남기 위한 공통점과 AI를 활용한 돈 버는 방법, 미디어와 비즈니스에서의 AI 활용 사례를 다룹니다.
Key Takeaways
- AI 시대에 살아남으려면 AI를 체득하고 데이터를 꾸준히 쌓아야 한다.
- AI를 활용한 수익 창출은 본업과 연계된 비즈니스 모델에서 효과적이다.
- AI는 미디어 제작과 편집에서 비용과 시간을 크게 절감시켜준다.
- 창의력은 AI가 제안하는 아이디어 중 최적안을 선택하고 발전시키는 능력으로 변화한다.
- 데이터 기반 AI 활용은 새로운 비즈니스 기회를 창출한다.
Summary
- AI가 발전하면서 데이터를 쌓고 체득하는 과정이 중요해지고 있음.
- AI를 이용해 돈을 버는 방법은 실제 비즈니스에 AI를 접목하거나 강의 등으로 수익을 창출하는 경우가 많음.
- 유튜브 AI 쇼츠 초기에는 수익이 가능했으나, 저품질 콘텐츠 증가로 알고리즘 변화가 있었음.
- AI를 활용해 기존 콘텐츠를 다양한 형태로 재가공하는 OSMU 전략이 효과적임.
- AI는 영상 편집, 대본 작성, 요약 등 미디어 제작 과정에서 비용과 시간을 크게 절감시킴.
- 창의력은 AI가 제안하는 여러 아이디어 중에서 최적의 것을 선택하고 발전시키는 능력으로 재정의됨.
- AI를 활용해 개인의 전문 분야에서 비용 절감과 생산성 향상을 도모하는 것이 중요함.
- 데이터 기반 AI 활용 사례로 미술품 적정가 산출 앱 개발 등 다양한 비즈니스 모델이 등장하고 있음.
- AI 도구를 잘 활용하려면 시간 투자와 전문 지식이 필요하며, 노하우가 곧 경쟁력이 됨.
- 진정한 AI 활용은 단순 부업이 아닌 본업과 창업에 AI를 접목하는 전략에서 가능함.
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Speaker A
센서 달고 집고 있다면 있죠. AI로 돈 버는게 딱 하나밖에 없는 거 같아요. AI 체득하기 위한 [음악] 데이터를 쌓아 주기 위해서 컵 계속 들어 주는 거 하고.
Speaker A
근데 그것도 아무나 안 뽑아요. 난 그것도 못하고 난 다음 [웃음] 뭐라는 거야. 이게 여기에 있는 거보다 이렇게 겹쳐는게 좀 더 예뻐. [음악] 저는 이걸 데이터베이스와 하는 순간 AIT가 날 거라고 생각해요.
Speaker A
저는 그것 때문에 오히려 주니어가 [음악] 필요하다고 생각하는게 부장님의 짬이랑 실사원의 감이랑 어느게 더 좋냐라고 물어보면은 그건 그때그때 다를 것 같거든요. 하나 확실한 건 신입 사원에 감이 더 싸요.
Speaker A
[비명] 우와 돈 이야기 파고드는 시간 안녕하세요. 머니 디긴 클럽의 MC 박종 신혜현입니다.네 네. 우, 신기자님, 오늘도 그 두 분과 같이 하는 겁니까?
Speaker A
네. 네, 그렇습니다. 오늘만을 기다렸습니다. 저희가 지난번에 AI 일편하면서 AI가 어디까지 왔는지 얘기를 쭉 들어보면서 돈 나올 구멍들이 막 보인다는 얘기를 했었잖아요. 오늘 본격적으로 그 구멍을 리깅하는 날입니다. 두 분 소개 다시 한번 하고 시작할까요?
Speaker A
네. 안녕하세요. 복잡한 AI 쉽고 재밌게 전달드리는 김덕지 소장입니다. 안녕하세요. 오목교 전자상가의 BT입니다. 반갑습니다. 우.
Speaker A
아, 각자 유튜브 보는 거 같아. [웃음] 자, 오늘 주제는 뭡니까? 아, 돈 버는 얘기 해 볼 건데 AI로. 근데 일단 뭐 아주 구체적인 그런 기술 얘기하기 전에 요새 그냥 유튜브 보면요. 저보다 한 10년은 젊어 보이는 친구들이 이렇게 좋은 책
Speaker A
걸고 쫙 나타나서이 썸네일에 유튜브로 월천 벌었습니다. 맞아. 봤어요. 예. 이분들 도대체 뭐 어떻게 해서 돈을 벌었다는 거예요? 구체적으로 못 본 거죠. [웃음] 그근 못 본 겁니까?
Speaker A
네. 못 본 거죠. 그래서 내가 의했던 거. 예. 모든게 물으면 네가 상품이다라는 말이 있는 것처럼 모든 걸 공짜를 알려 주는 사람이 있다면은 내가 상품이로구나. 내가 돈을 벌게 해 주는 사람이겠구나라고 생각합니다.
Speaker A
그니까 이제 그분들이 사실 영상을 보면 구체적인 뭘 알려주기보다는 하여튼 자기는 이런 걸 만들어서 하루에 30분만 투자해서 뭐 머리 얼마를 버는데 이렇게 하는 방법은이 강의를 들어보세요. 뭐 이런 경우가 좀 많더라고요.
Speaker A
근데 그것도 제목을 보죠. 그러면 좀 도움이 되는게 있어요. AI 테크 트렌드를 할 수 있어요.
Speaker A
테크 트렌드. [웃음] 어, 제목으로. 어, 제목으로 뭘 할 수 있냐면은 AI를 초반에 했을 때는 GPT로 연애 상담 이런 거 만들어서 벌었어요. 돈 벌었어요. 나오다가 중반에는 쇼츠로 월 100 벌어요.
Speaker A
이런 거 나오다가 한 때 자동 환전 시스템으로 얼마 벌어요? 막 요런 거 좀 유행하고 있거든요. AI 자동 트레이딩으로 얼마 벌어요? 요런게 그런 과장 광고들이 떠요. 근데 그게 AI의 발전 방향과 똑같아요.
Speaker A
채, GPT, LLM 나왔을 때 처음에 유행한 거랑 예. 그 중간에 쇼츠 같은 건 영상 생성이 악리 인기가었을 때랑 지금 에이전트 시대니까 에이전트로 돈 버은 것들.
Speaker A
그래서이 사람들이 판매하시는 강의 테크 트렌드 보면은 아, 지금 AI가 여기서 이렇게 가고 있구나라는 걸 파악할 수 있어요.
Speaker A
아, 근데 실제로 그렇게 해서 돈을 좀 그 사람들이 주장하는 것만큼은 아니지만 벌 수 있는 거 아니에요?
Speaker A
저는 이제 주변에 여러 가지 상황을 계속 봤던 사람이니까 목마른 사람이 움을 판 사람들은 돈을 벌어요. 그게 무슨 말이냐? 제가 진짜로 필요해서 이런 걸로 뭘 만들어서 그걸로 수익을 내거나 비즈니스를 하는 사람들은 실제로 돈을 봅니다. 그런데 이제 대부분은 그런 것들 하나에 대한
Speaker A
노하우를 만든 다음에 그 비즈니스로 돈을 계속 벌기보다는 강의를 이제 하는 걸로 이제 돈을 많이 벌죠.
Speaker A
보면 유튜브도 이제 아까 말씀하시는 쇼츠 있잖아요. 그거 이제 우리가 보통 이제 AI 쇼츠 이렇게 얘기를 하는데 초창기에는 돈이 벌렸어요.
Speaker A
네. 많이 왜냐면 그때는 유튜브도 AI 쇼츠에 대해서 크게 알고리즘적으로 막지 않았었습니다. 왜냐면 냉정하게 생각해 보면 유튜브는 조회수가 많이 나오면 그들은 무조건 좋잖아요.
Speaker A
그러니까 이제 그걸 좀 막지 않았었어요. 그냥 우리가 멍하니 보는 영상들이 꽤 많아졌죠. 그래서 그런 걸 이름바 우리가 AI 슬롭 표현을 하고 전 세계적으로 우리나라가 그 AI 슬롭을 생산도 제일 많이 하고 콘텐츠를 보는 것도 제일 많아요.
Speaker A
하여튼 빨라. 그게 왜 그렇게 생각하면 이게 비즈니스가 된다고 생각을 하니까. 근데 그러다 보니까 이제 유튜브 입장에서도 저품질인게 너무 많이 나오는 거예요. 이게 이제 중요한 거죠. 예를 들면은 뭔가 그렇게 해서 정말로 얘가 정보가 좋고 계속 좋아서 사람들에게 도움이 되면 좋은데 어느
Speaker A
수준이 되냐면 만든 사람도 안 보고 올리기 시작을 하는 거예요. 왜냐면 보는 시간보다 만드는게 빠르니까.
Speaker A
그렇게 해서 무차별적으로만 올리기 시작을 하는 거고 그러다 보니까 유튜브 알고리즘도 예전처럼 잘 안 되는 거죠. 분명히 초창에 있던 사람들은 꽤 많은 돈을 벌었을 수 있지만 그다음에 좀 쉽지 않은 부분이 있죠. 하지만 이제 야, 이걸로 재밌는 거를 해서 보여 주겠다라고
Speaker A
하는 것들은 진짜 좀 가능해지는게 많고 그니까 오히려 이거를 뭔가 돈을 버는 것 좋지만 내가 하고 싶은 것들을 못 했는데 AI를 갖고 할 수 있게 됐으니까 너무 좋다. 혹은 내 일을 하고 있는 거에서 뭔가를 확장시킬 수 있으면 좋겠다라는 관점을
Speaker A
보면 되게 재밌을 것 같아요. 그래서 또 오늘도 제가 하나 또 만들었어요. 아, [웃음] 또 뭡니까? 이렇게 부지런할 수 아 왜냐면 이제 또 그래도 오늘 방송이잖아요. 방송. 방송을 할 때는 아까 대본 주시잖아요. 근데 우리가 대본을 갖고 막 떠드는데 갑자기 그런
Speaker A
생각을 해 본 거예요. AI가 우리가 있는 대본을 갖고 지들끼리 대화하는 걸 만들면 얼마나 재밌을까 이런 생각을 한 거예요. 그러니까 그래서 이제 그러면 이제 우리가 대화하는 거랑 비슷한가 아닌가 막 이런 걸 생각을 하는 거죠. 아까 이제 저희 방송 들어오기 전에 제가 카페 앉아서
Speaker A
그냥 아무 생각 없이 막 쳤어요. 내가 방송 대본을 줄테니까 그 대본을 갖고 실제로 대화하는 거 같은 인터랙티브한 게임 비슷한 걸 좀 만들어 줘. 이렇게 시켰거든요.
Speaker A
요런게 뿅 하고 나와요. 머니 디긴 클럽 인터랙티브 시뮬레이터 실제 방송 콘티 기반 당신이 출연자가 돼서 토크쇼를 완성하세요. 이렇게 나오잖아요.
Speaker A
출연하기 눌러봅니다. 출연하기. 캐릭터를 골라요. 신혜원 기자입니다. 신혜원 기절로 해보겠습니다. 신회원으로 출연.로 갑자기 우 것처럼 얘가 고되는 니입니다. 그러면서 갑자기 신 기자님이기를 하죠. 자기를 부탁합니다.
Speaker A
예. 이렇게 하면서 나와요. 그러면 이렇게 하면서 이제 막 둘이서 막 얘기를 하잖아요. 그럼 저희가 했던 거랑 좀 다르기도 하고 비슷하기도 하죠. 그러다가 이제 해원 기자님이 시청자를 대변합니다 하면서 이때 이제 어떤 대화를 하실래요? 이런게 나오는 거예요. 이렇게 친근 어려보세요.
Speaker A
머그다. 머그. 옛날 텍스트 기반 게임이다. 그러네. 나한테 뭐가 좋은 건데? 저도 도발적인 질문을 도발적 그러면서 이제 계속 이렇게 대박하는 거야. 막 이걸 조금 더 제가 재밌게 만들고 싶어서 게임 스타일로도 만들어 보고도 해 막 이렇게 또 시켰더니 얘가 이렇게 맞는
Speaker A
거예요. 그래서 시작하기 누르면 AI는 어디까지 발전했을까? 오프닝이 이러면서 마치 이제 게임 예달에 예 이렇게 나오면서 인트로가 올려퍼진다라면서 갑자기 안녕하세요.
Speaker A
박정호입니다. 여러분을 환영합니다. 이렇게 탭하는 거죠. 신입니다. 하탄 주제인데요. 막 이런 식으로 요런 것들을 그냥 생각하면 만드는 건데 예, 만드는 방법 그냥 이렇게 텍스트 치시면 됩니다. 네. 제가 이걸로 강의를 팔진 않겠습니다. [웃음] 그래서 제가 말씀드리고 싶었던 포인트는 이제 AI 툴 자체를 갖고
Speaker A
진짜로 돈을 벌고 싶은 사람이다. 진짜로 하고 싶은 사람이다. 그러면 부업을 해요가 아니고 내가 진짜 하는 일에 내가 진짜로 지금 창업을 하는 거에 AI랑 같이해서 뭘 할 수 있을까를 고민하시면서 보시면 충분히 그런 쪽에서는 좀 아이디어가 있을 수 있다. 보통 AI를 이용해서 그니까
Speaker A
목표가 돈이 되면 안 될 것 같고 내가 돈을 버이 있는데 이걸 좀 더 [목을 가다듬음] 빠르게 벌고 싶다거나 다한 방식을 벌고 싶으면은 AI을 활용하는 거는 괜찮을 것 같아요. 그 지금 속칭 강의 파일들은 그냥 강의를 팔기 위해서 AI을 갖다
Speaker A
놓은 것 같아서 그것만 [콧방귀] 아니라면은 저는 활용만 잘한다면 누군가는 돈을 벌 수도 있지 않을까라는 생각을 합니다. PD 님은 PD 님의 현재 직업에서 AI를 활용해서 추가적인 수익을 낼 수 있는 거는 뭐가 있다고 생각하세요? 사실 이게 저희가 제가 신문 방송학
Speaker A
나왔는데 그때 유행하는 말이 원소스 멀티유즈 이런 걸 기억하는 OSMU 막 이런 거 있잖아요. 아 엄청 옛날에 주행했던 말인데 그러니까 TV에 나온 것들 혹은 뭐 이미 영상으로 나온 것들을 게임으로 바꾼다던가 아니면 뭐 웹툰을 바꾼다던가 소술로 바꾼다던가 이런 거를 하는 과정에서 옛날보다로 훨씬
Speaker A
허이 낮아질 수 있겠죠. 음 그런 것들을 당하게 만들면 수익할 수도 있을 것 같고요. 제작자 입장에서는 솔직히 말씀드리면은 돈을 아끼는 대로는 확실하게 넘이돼요.
Speaker A
아 이건 확실해요. 가장 대표적인게 프리뷰어라고 하는 시스템이 있는데 그 영상 넣으면 영상에서 나오는 말, 영상에서 어떤 사람이 무슨 말을 했고 어떤 표정을 지었어요 하는 걸 대본처럼 쫙 써 주시는 분이 있었어요.
Speaker A
예. 그분이 이걸 쭉 주시면은 저희가 그거를 보고 토크쇼라치면은 어 재밌는 부분 잘라 하면은 편집자한테 가요.
Speaker A
그 편집자가 그걸 잘라 줬던이 1년의 과정을 AI가 그냥 한 해결할 수 있죠. 아, 그래서 저희 사모실에는 더 이상 프리뷰어를 쓰지 않습니다.
Speaker A
말씀해 주신 것처럼 그게 이제 또 다른 어떤 개념의 직업과 비즈니스를 불러온 것도 맞는 거 같아요. 예를 들면 특히나 그게 이제 미디어 쪽에서 제일 큰데 AI가 영상 만들기 이런 거 해 주잖아요. 근데 그것도 어떻게 보면 노하우가 필요하거든요. 그러니까 그냥 영상 만들어면 잘 안 나와요.
Speaker A
그래서 보통 어떤 분들이 그걸 갖고 비즈니스라거나 사업하셨냐면 원래 영상 쪽을 하시던 분들인데 그분들이 예를 들면 예산의 한계로 영화를 만들고 싶은데 영화를 못 만들고 있던 분들이 있는 거예요. 근데 자기 머릿속에는 영화에 대한 아이디어나 내용과 구성이 있잖아요. 그거를 AI한테 프럼프트를
Speaker A
치기 시작하면서 정말 연구를 하기 시작하셨어요. 처음에 AI 영화제에서 상쓴 대부분의 영상들을 보면 호러물이에요. 호러물. 근데 왜 그런가면 AI가 되게 기스럽게 잘 만들었거든요. 그니까 그걸 보고 일반인들은 아 AI로 만들어봤자 별론네라고 생각을 했는데 이쪽에 계시는 분들은 야 그러면 그걸로 차라리 아예 기계한 콘텐츠를 만들면
Speaker A
되겠네라고 생각을 한다는 거예요. 저는 이런게 중요하다고 보는 거예요. 그의 도구의 진화에 따라서 내가 원래 알고 있는 전문식이 있던 분들이 있는데 여러가지 예산이나 속도나 여러가지 한계에서 못했던 것들을 AI로 발산을 시키는 거예요. 근데 그렇게 하기 위해서 분명히 시간 투자가 필요해요. 왜냐면 그런
Speaker A
분들은이 정말 도구를 잘 뜯어 보거든요. 심지어 각도를 어떻게 하고 앵글을 어떻게 하고 알려면 일단 영상에 대한 이해가 있어야 되고 [목을 가다듬음] 그렇죠. 용어를 알아야 되고 그분들이 또 여러 번 테스트를 해봐야 돼요.
Speaker A
근데 그러다 보니까 이분들은 노하우가 쌓인 거예요. 그럼 결국엔 노하우로 돈을 버는 거죠. 그래서 그런 관점으로 보면 일반인 분들이 만약에 AI로 돈을 벌겠다. 제일 좋은 건 자기 하는 일에서 찾아야 된다는 거예요.
Speaker A
자기가 하는 일에서 실제로 이렇게 AI가 돌아가면 어떻게 줄여줄 수 있을까라는 걸 생각을 하는 거죠.
Speaker A
앞서 제가 보여 드린게 그런 거잖아요. 예를 들면 음식점을 하시는 분이에요. 그러면 메뉴판 AI로 만들면 희용 줄일 수 있죠. 네분 안 받아도 되죠. 그럼 그런 스을 하나씩 만들어는 거예요. 그러면서 이제 AI라고 하는 거 인재가 우리 식당에 계산대에 앉아 있는 거예요.
Speaker A
그럼 이제 그 친구한테 계속 뭘 물어보는 거죠. 그러면 우리가 매출주 하려고 어떻게 해야 돼, 뭐 해야 돼? 이런 거를 할 수 있는 겁니다.
Speaker A
그래서 우리가 AI 자체로 내가 돈을 버는 것도 중요하지만 내가 하는 일에 AI를 갖고 비용을 어떻게 줄이거나 혹은 나 혼자서 못 했던 것들을 어떻게 할 수 있느냐 이점으로 오시면 지금 할게 많다는 거예요.
Speaker A
우리 신기자님이 얘기 들으시고 나서 본인 일에 AI를 앞으로 어떻게 사용해야겠다 좀 감히 오세요. 저 같은 경우에 이제 매일매일 방송 프로그램 진행을 하면서 주요 내용을 가지고 이제 쇼츠 같은 걸 만든단 말이에요. [목을 가다듬음] 정말 열심히 만들고 퀄리티가 너무 좋지만
Speaker A
인간이 하다 보니까이 생산량의 한계가 있어요. 그리고 당연히 업로드 시간도 방송 시간보다 훨씬 이후에 업로드가 되는데 좀 잘 활용하면은 아까 그 슬롭지는 저 퀄리티가 아니라는 전제 하에 생산량을 늘리면 당연히 이제 수익도 늘어날 수가 있으니까 좀 둘이 같이 해보라고 해야 되나 싶기도 하고
Speaker A
그 방법이네. AI가 긴 영상을 주면 스스로가 AI가 그 영상에서 어떤 포인트가 있는지를 찍고 스스로 영상을 잘라서 쇼츠를 만들어 주는 서비스도 있어요.
Speaker A
요약본 서비스. 예. 단순 요약본이 아니고 기존에 있었던 거를 잘라서 컷을 하거나이 부분이 터질 거 같아라는 걸 스스로 표현을 해서이 영상을 갖고 쇼츠를 수십개를 만들어 주는 서비스를 이미 있습니다. 그래서 이제 그런 것들로 말씀하신 대로 초안을 뽑을 수 있는 거죠. 그니까 우가 AI를 하나하씩
Speaker A
하면 너무 시간이 오래 걸리니까 끝나자마자 [목을 가다듬음] 프로그램 돌려버리면 얘가 쇼츠 한 20개 정를 그냥 바로 추천을 해주는 거예요. 그중에서 괜찮은 거 몇 개를 셀렉을 하거나 수정을 하면은 바로 만들 수 있으니까 그 20개를 통으로 올리는게 아니라 거기서 방송 있는
Speaker A
눈으로 고르는 거죠. 그래서 제가 요즘에 얘기하는게 AI 시대에 오히려 창의력이라는 건 신미안에 가깝다는 표현을 많이 해요.
Speaker A
예. 네. 그니까 뭐냐면 창의력이 완전히 새로운 거에서 만드는게 아니고 이제 AI가 제한해 주는 100개 중에 진짜 이게 감이 오겠다 생각하는 걸 곤란할 수 있는 그러니까 작품을 보는 눈처럼 얘가 딱 뽑아 주는 거를 그 안에서 야요 두 세 개를 갖고
Speaker A
디벨롭자라는 걸 볼 수 있는게 저는 그게 이제 창의력의 재정이가 될 거라고 생각을 하거든요. 그런 관점에서 이제 우리가 할 수 있는게 많아지고 있는 거죠. 너무 무슨 말인지 알 것 같아. 왜냐면 저희도 쇼츠 같은 거 만들 때 처음에는 그냥 이제 나무 데이터 없이 그냥 저희가
Speaker A
당기는 부분 어 난 오늘 이게 재밌었어라고 한 부분을 만들었는데 요새는 그 이제 실시간 동접 같은게 나오니까이 주제로 얘기를 할 때 동이 오른다.
Speaker A
예. 여기서이 얘기할 때 동이 빠져요. 이런 거를 다 이제 분석을 해 가지고 그 부분을 뽑아낸단 말이에요. 어쨌든 데이터 기반으로 하는 건 AI가 그렇게 해 줄 수 있고 거기에 제 뭐 기자나 PD에 같이 판단을 더하면 진짜 사람들한테 먹히는 콘텐츠를 효율적으로 만들 수
Speaker A
있겠네요. 맞아요. 그래서 그런 부분이 확실히 아까 말한 대로 전통적인 원소스 멀티 이렇게도 나올 수 있는 거죠.
Speaker A
[웃음] 아, 그리고 혹시 데이터를 기반으로 해서 돈 벌 수 있는 방법도 있지 않을까요? AI 같은 경우는 우리는 그냥 데이터를 이렇게 쌓아 놓는 거를 얘는 잘 분류도 해주고 특정 기준에 따라서 활용할 전략도 짜주고 이러잖아요. 그러니까 저 아는 언니 같은 경우에는 미술 관련 사업을
Speaker A
하는데이 언니가 몇십년 동안 옥션에서 거래된 미술품 가격 데이터를 다 모은 거예요. 그래서이 AI로 하나의 이제 앱을 만든 거죠. 투를 짜서 그니까 저희가 그림 살 때이 그림이 적정가가 얼마지 모르잖아요.
Speaker A
예. 레몬 시장 이전 막를 맞기도 하고 막 사기를 당하기도 하고 막 하는데이 언니는 나는 데이터를 기반으로 해서 적정한 가격을 산출해 주고 당신의 예산에 맞는 그리고 당신의 취향에 맞는 그거를 매칭을 해 주는 서비스를 개발했거든요.
Speaker A
[목을 가다듬음] 잘 되더라고. 그니까 이제 그 언니의 핵심은 데이터인 거죠. A전을 한 거죠. 아, 진짜 중요한 포인트를 집어 주셨는데요. 결국에는 AI 툴이잖아요. 한번 생각을 해 보세요.
Speaker A
지금 클로드라고 하는게이란 전쟁에서 쓰이고 있잖아요. 근데 우리랑 쓰는 툴하고 똑같거든요. 아니, 우리랑 쓰는 걸 똑같이 쓰는 거였어요.
Speaker A
거의 똑같아요. 클로드 엔진 자체가. 근데 그걸 이제 거기는 로컬 설치 버전으로 가져간 건데. 그러니까 우리가 쓰는이 클로드의 두뇌가 어마어마한 요속인 거예요. 그만큼 이제 좀 예를 들면은 한 100달러 200달러째 있으면 거의 두뇌는 똑같습니다. 뭐가 다를까?
Speaker A
그렇네. 내가 다른 거네. [웃음] 아니요. 너무 비참해지는데. 비참해하실 필요가 없습니다. 뭐가 다른 거냐? 데이터가 다른 걸.
Speaker A
아. 아. 왜냐면 데이터인 거 같아. 그렇죠. 팔란티어가 수많은 데이터를 모아놨잖아요. 그래서 예를 들면은 뭐 적국에 대한 도청 정보부터 시작해서 여러 가지 위성 정보부터 근데 지금까지는 그게 AI가 좋아지기 전에는 의사 결정을 할 수 있는 수준으로 정리해 주는게 아니고 그냥 단순히 대시보드처럼 그냥
Speaker A
보여주고 네가 생각하세요였거든요. 근데 그 데이터를 AI가 보기 시작하고 정리를 해 주니까 우리한테 이렇게 하면 됩니다는 액션 플랜을 주고 있다는 거예요.
Speaker A
그럼 반대로 생각하면 우리가 전쟁 데이터는 없지만 개인만이 가지고 있는 데이터들이 분명히 있을 겁니다. 있겠죠. 근데 그게 정복하고 어려울 거거든요. AI한테 정리해달라 너무 잘해줘요. 그니까 예를 들면 교수님 같은 경우에도 글 쓰고 날린거나 옛날에 뭐 과거 통계 데이터나 이런 거 있어도 맨날 그
Speaker A
프로젝트 끝나고 나면 폴더 정리도 안 돼 있잖아요. 요즘에는 AI한테 폴더 정리해달려고 그러면 폴더 정리도 해 줘요. 심지어 기가 막 예. 심지어 저는 방송 나갈 때마다 급하니까 한글 파일 이름도 제대로 정리 안 돼 있었는데 최근에 어떻게 했냐면 제 10년치 방송 대본 다
Speaker A
주고 야, 네가 날짜랑 파악해서 방송 대본을 카테고리로 나눠했더니 얘기가 다 나눠 주는 거예요. 아, 딱 그렇게 해야겠다.
Speaker A
그렇죠. 그렇게 되면서 날짜랑 패턴을 갖고 나눠 주니까 야, 그럼 그 데이터를 넣어 가지고 내가 평상시에 무슨 얘기를 했는지 분석해 봐. 그럼 분석을 해 줘요. 그럼 제 말버릇이나 내용이나 이런게 다 나오기도 하고요.
Speaker A
또는 이제 그렇게 되니까 이제 저에 대한 방송 TV가 쌓인 거잖아요. 그럼 [목을 가다듬음] 야, 이런 상황이 생겼을 때 내가 만약에 얘기를 한다면 어떤 맥락으로 했겠냐?
Speaker A
아니면 내가 혹시 이런 얘기를 언제 한게 있어? 걸 물어보기 시작을 해요. 그러면 어 그거 4년 전에 얘기했었던 거랑 맥락이 흘러가요.
Speaker A
이렇게 얘기를 하는 거예요. 그니까 저만의 위키인 거예요. 저만의 위키. 그렇죠. 최근에 또 뭘 만들었냐면 저는 무슨 습관이 있느냐? 내가 중요하다고 생각하는 메모들이 있을 거잖아요. 보통 어디서 정리를 하세요? 만약에 내가 급하게 막 내용을 정리를 해야 돼요.
Speaker A
보일수록 카톡에 나에게 보내. 그렇죠. 저도 카톡으로 나에게 보내 계속하거든요. 근데 그게 막 보내니까 막상 보려면 너무 많아. 아, 그리고 그게 속쌓이니까 한 10년 쌓이는 거예요.
Speaker A
근데 그거를 분석할 수 있으면 이건 완전히 보물이잖아요. 이게 뭐냐면 2019년부터 2026년까지 제가 했던 모든 나에게 보내기 카톡 내용을 [웃음] 얘가 받아서 분석을 한 거예요. 그리고 나서이 어떻게 하냐면 이거 주변로 찍어 보면 아, 이번 주에는 이런 거 저한테 주셨네요. 인사이트 이런 거
Speaker A
주셨네요. 이런 거 이제 정리하는 거예요. 그럼 이거면 제 개인이키가 생긴 건데 이거 AI 없으면 그냥 다 날아갈 일이에요. 이거 보니까 생각나는게 요즘 공무원들한테 다들 한컴으로 작업하시잖아요. 파일만을 때 표 쓰지 말라 그러거든요. 왜냐면 AI가 표를 이해하는게 생각보다 되게 어려워해요.
Speaker A
그러니까이 정부도 이런 데이터를 모아 갖고 위키를 만들면 새로운 신입 공무원이 왔을 때 인수인기가 안 된다는 약간 그런 보도들이 많았잖아요. 근데 이게 있으면 해결이 되겠죠. 네런 모으 아마 지금라도 표를 좀 덜쓰고 AI의 친화적인 영상 문서를 생성하라는 이런 보도들이 계속해서 나오고 있던데
Speaker A
행안부에서 공문이 나왔어요. 정확하게 마크다운 형태에 맞게 표 안에 표 만들지 말고 그리고 또 한 가지는 흥미로운게 이것도 이제 꿀팁인데 특히나 요즘에 AI 전환하면 그 HWP 때문에 엄청 고민을 하시는 거예요. 이게 변환이 안 된다고. 맞아요.
Speaker A
이제 업로드할 수 있게 해준다. 맞아요. 드디어 오픈 AI가 거꾸로 우리나라를 이해하기 시작했어요. 그래서 채집 안에서 한글이 업로드가 됩니다.
Speaker A
오픈 AI가 B2B를 한다는게 미국 B2B가 아니라 한국 [웃음] 한국 GB니까 G2B예. [웃음] 그렇죠. 한국에 있는 모든 한글 파일을 이제 오픈 AHT 올릴 수 있게 된 거니까 맨날 PDF를 바꾸니라고. 음.
Speaker A
그러니깐요. 그래서 결국에는 이런 식으로 야, 이걸로 돈을 어떻게 벌지도 중요하지만 나에게 돈 댈 만한 정보들과 지식이 되게 많은데 그런 걸 AI로 어떻게 구조화하지라는 것부터 생각을 해 보시면 그렇죠. 그럼 이제 저처럼 야, 나 있는 것들 외모 모아 가지고 한번 네가 서비스로 만들어
Speaker A
봐. 이러 이제 보이잖아요. 아, 내가 이런 걸 좋아하는구나. 그렇다면 뭘 해야 되지? 이렇게 하면 되겠네.
Speaker A
이런 것도 이제 나오는 거죠. 어차피 소장님이 썼던 글들이잖아요. 아까 정리했던 원고도 그렇고. [목을 가다듬음] 그러면 야 상반기에 체크한 건 내게 주제 딱 잡아서 내 원고 베이스로 해서 [웃음] 목차 쓰고 해서 원고 싹 정리해 줘.
Speaker A
이러고 체크한 건 나오는 거 아니에요? 너무 학습이 빠른데. [웃음] 실은 또 이것도 약간 비리 얘기하면 안 되는데 뭐냐면 제가 이제 매해 AI 트렌드 책을 쓰잖아요. 근데 매서 제가 썼거든요. 근데 이번에 좀 시도하고 있는게 강의할 때마다 요즘에는 일부러 다 녹음을 해요.
Speaker A
그러면 그걸 텍스트로 바꿀 수 있잖아요. 그 내용을 맨날 얘한테 던져 주면 오늘 기준으로 내가 한 강의 중에 트렌드 10 개를 뽑을 거면 어떻게 뽑을 거야? 아, 속 그러면 3월이 다르고 4월이 다르고 그럴 거잖아요. 그렇게 쭉 해서 10월까지 제가 해 볼 예정이에요.
Speaker A
그럼 10월까지 하면 1년 동안에 제가 강의했던 내용, 방송했던 내용을 기반으로 해서 지금 제가 제일 많이 얘기했던게 이런 거다. 이렇게 하면 얘가 이제 그걸 정리할 거잖아요.
Speaker A
그래서 이제 얘로 글을 완전히 쓰는 건 아니지만 결국 많은 사람들이 같이 해야 되는 트렌드 조사를 야, 이렇게 하면 내가 생각하는 실시간을 계속 얘기하니까 그걸 갖고 할 수 있겠네라는 이제 프로세스를 바꾸는 거죠.
Speaker A
아. 그래서 어떻게 보면 AI가 우리에게 주는 제일 큰 변화는 돈을 그냥 단순히 벌어 준다가 아니고 우리가 하고 있는 모든 워크 프로세스에 AI을 적용하는 것으로서 기존에 생각지도 못했던 걸 하거나 속도를 줄이거나 결국 속도를 줄이는게 비용을 줄이는 거잖아요. 그런 관점으로 쓸 수 있다는게 오히려 더
Speaker A
놀라움이라고 말씀드릴 수 있는 거죠. 네. 말씀하시니까 떠오르는게 안목지라고 하는 개념이 좀 있는 거 같아요. 그니까 데이터 중에 글로 만들 수 없는 데이터들에 대한 가치가 현재까지는 조금 사람들이 모르고 있는 거 같은데 그니까 말로 설명하기 어렵지만 야 감으로 나사 돌려보면 이게 맞아 안
Speaker A
맞아 요거는 글로 설명할 순 없지만 사람의 손끝에서는 이게 느껴지는 감각이나 이런 것들이 있잖아요. 저런 것처럼 실제 촬영 현장 같은 데를 예를 들어 보면은 촬영 현장에서 무대 감독님들이 아 무대 뒤에 얘가 저 뒤에 있는 꽃이 옆으로 2cm 이동해야 돼라고 하는 이유는
Speaker A
모르겠지만 그렇게 이동하면 더 예쁘거든요. 요런 안목지 데이터들을 모을 수 있는 방식이나 이런 안목지들을 모으는 기업들이 있다면 그런 기업들은 나중에 굉장히 큰 가치를 지니게 될 가능성이 높다라고 저는 생각을 해요. 그래서 요즘 저희는 아니고 한리드에 있는 모든 특징 중에 하나가 한류의 무대
Speaker A
감독들이랑 무대에 다니는 사람들이 정확히 같은 이체 고프로를 들고 다니거든요. 여기 가슴에 가슴에다가. 왜냐면 무대장치를 셋업하는 거를 익혀야만 나중에 제대로는 영상 AI를 만들 수가 있어요.
Speaker A
영상 A를 만드는 거 톰크르즈 얼굴 만드는 거 안 어려워요. 웰스미스 스파게티 먹는 거 이젠 진짜 잘 먹거든요. 근데 [목을 가다듬음] 웰스미스가 뒤에 보이는 해변가에서 스파게티를 먹을 때 해변가에 쏟아지는 햇빛의 양을 조절하는 거는 무대 감독밖에 못 해요.
Speaker A
그 결국에는 뒤에는 무대를 3D 공간으로 재창조를 해야 돼요. 근데 그거를 할 수가 없어요. 왜냐면 AI한테 해주라고 봤자 데이터가 없으니까 그러면 그거를 지금은 학습하고 있는 거죠.
Speaker A
그래서 AI한테 넘기면 저희도 모르지만 AI을 계속 괴롭히다 보면은 어느 순간은 AI가 무대 세팅이나 무대 장치를 이해하는 거군요.
Speaker A
이해하고 만들어 낼 거예요. 그럼 그때면 저는 이제 말로 감독을 하셔야죠. 직게 [웃음] 아니라 말로 하시면 되죠.
Speaker A
저는 참 그까 뭐라 뭐라 표현하죠? 좀 걱정되는 문제이긴 하죠. 네 그마지남은 그들을 암목지를 데이터를 쌓고 있는게 보이거든요.
Speaker A
지금 고프로를 이렇게 끼워 놓은 그거는 어느 회사에서 발줄한 거예요? 어 보통 N사나 뭐 H사나 뭐 이런 사에서 어지간하면 착용해라라고 하고 있고 위치도 정해 줘요.
Speaker A
야 비슷한 원리로 아마존이 최근에 스마트 글래스 같은 거 해 갖고 점원들이나 이동해 주는 사람한테 이거 다 씌우거든요. 너무 좋은게 스마트 글래스를 강제로 씌우게 해 갖고 사방구곳을 돌아다니게 하면은이 사람들 딸깍하면 휴먼노이드로 바로 바꿀 수 있어요.이 이 사람들이 하는 행동을
Speaker A
한 번에 바꿀 수 있으니까 라스트 마일에서 발생할 수 있는 에러나 데이터들을 아마존은 다른 누구보다도 빠르게 학습하겠죠.
Speaker A
그렇네요. 그걸 바탕으로 남들은 모르던 안목치를 갖고 있는 아마존은 어마어마한 배달 전문 택배 택배 휴머노이들로 만들어 낼 수 있겠죠. 야, 얼마 안 남았어요.
Speaker A
그니까 결국에는 이제 아까 AI로 할 수 있는 비즈니스 얘기를 하다 보니 계속 커지고 있는데 예를 들면은 기업 관점에서 그래서 기자님 말씀하신 대로 개인 관점에서는 나만의 노하우가 데이터화가 됐을 때 그게 돈이 되는 거죠. 그래서 그거는 이제 AI한테 쓰더라도 내 데이터는 나한테 있으니까
Speaker A
그런 형태로 쓰는 걸로 해서 개인의 노하우나 안묵지가 돈이 벌리는 거고 기업이나 큰 비즈니스로 보면 그래서 우리가 이제 피지컬 AI라는 단어를 쓰죠.
Speaker A
해주신 것처럼 AI가 글로는 배웠는데 뭐 모르는 거죠. 예를 들면은에 있는 컵을 집어봐. 그럼 얘가 컵을 집으려면 이러이 이런 원리가 있습니다 알 수 있지만 집어본 적은 없잖아요.
Speaker A
그럼 누군가가 계속 집어 줘야 돼요.이 데이터를 지금도 계속 만들어 싸우는 거죠. 센서 달고 있다.
Speaker A
집 있죠. 그래서 그걸 제가 뭐라고 표현하냐면 AI가 이제 채득을 하는 거예요. 채득을. 그래서 AI한테 채득을 시키려면 결국에는 사람들이 계속 누군가 뭘 해 줘야 되거든요.
Speaker A
공장사를 하면 공장사해 줘야 되고 뭘 해 줘야 됩니다. 그러면은 적어도 뭐 100년은 아니지만 앞으로 3년에서 5년 정도는이 데이터를 얼마나 효율적으로 잘 모으고 그거를 기반으로 서비스에 어떻게 연결하는가라는 회사들이 꽤 돈이 된다는 거예요.
Speaker A
왜냐면 이미 껍데기들은 중국도 그렇고 아시겠지만 마트에서 이제 로봇 3천만 원에 살 수 있는 시대잖아요. 그럼 그 로봇을 살 때 걔가 움직려면이 데이터가 반드시 필요한데 그럼 그 데이터를 누가 움직이고 있느냐 가지고 있느냐 누가 잘 이거를 셀링하고 있느냐라는 걸 보시면 거기에 이제
Speaker A
돈의 흐름이 좀 있다. 이런 얘기 좀 들 수 있을 것 같습니다. 오늘 말씀 듣고 보니까 이거 뭐 AI로 돈 버는게 딱 하나밖에 없는 거 같아요. AI 체득하기 위한 데이터를 쌓아 주기 위해서 컵 계속 들어 주는 거 하고 어어 고프로 차고
Speaker A
돌아다녀 주고 근데 그것도 아무나 안 뽑아요. 그거 잘하는 사람이 있어요. 그거 진짜 잘하는 사람. 그래서 연구실를가 보면 100명이 다 하는게 아니라 딱 그걸 자는 한두 명이 그걸 하고 있어요.
Speaker A
그것만 해요. 그것만 해요. 그 난 그것도 못 하고 난 뭐라는 거야? 저희는 이제 말을 해 [웃음] 이거 누가 그러는데 진짜 죽으면 입만 뜰 거 같다. [웃음] 조금 떠야죠.
Speaker A
그렇게라도 데이터가 될 수 있다면 좋은 거죠. 아, 그렇군요. 고맙습니다. 아, 그죠? 아, 근데 그래서 이제 저는 오히려 이런 시대의 역으로 인간의 향기가 드러나는 사람들이 돈 잘 벌 거 같아요.
Speaker A
아, 그러니까 이건 무슨 거랑 비슷한 거냐면이 사회 현상이 똑같습니다. 이게 비대면이나 디지털화가 될수록 대면과 아날로그가 비싸져요.
Speaker A
그렇겠죠? 제일 대표적인게 은행이잖아요. 은행. 알다시피 은행들이 어느 순간부터는 다 비대면 앱으로 가니까 기억하실지 모르겠지만 한때 우리나라에 있던 외국계 은행들이 예를 들면 어르신들은 불편해서 창고로 오잖아요. 그러면은 그 어르신을 앉혀 놓고 30분 이상 시간을 써서라도 앱을 깔아들이고 하게 하고 이런 거를 몇 건이나
Speaker A
했느냐가 그들의 성과로 잡혔을 때가 있었어요. 뭐냐면 그렇게 3, 40분을 투자해서라도 그분이 안 오게 되면 자기들은 좋다는 거예요. 그럼 그리고 나서 그걸 다 어디로 가느냐?
Speaker A
프라이빗 뱅킹으로 가죠. 그래서 요즘에 보면은 진짜로 매장에 가서 딱 오랜 시간 대화를 나누려면 적어도 내가 자산이 얼마 이상 있어야 되는 거예요.
Speaker A
맞아요. 그럼 이제 그런 관점으로 봤을 때 AI가 제가이 표현을 많이 쓰는데 이제 80점짜리 이상은 다 해 주거든요. 그러면 80점짜리 결과물을 받는 사람들이 있고 진짜 인간이 줄 수 있는 맥락을 받기 위한 모임들은 여전히 있을 거라는 거예요. 그럼 그런데 가치는 비싸질
Speaker A
거니까. 음. 교수님은 잘 먹고 잘 사실 겁니다. 여러분 제가 앱을 깔아드리겠습니다. [웃음] 그니까 AI에 돈 버는 사람은 크게 투트랙으로 확 갈리는군요. 그니까이 AI라고 하는 정말 새로운 툴을 잘 활용해서 못하던 걸 새롭게 하는 사람 아니면 기존에 쓰던 비용을 획기적으로
Speaker A
절감하는 사람일 수도 있고 그게 아니라면 아예 인간의 향기를 더욱 짙게 만들어서 내 스스로가 브랜드가 되어서 뛰는 사람 이렇게 정리를 하면 되겠네요. 그리고 네스가 브랜드가 되는 사람도 AI를 가지고 여러 가지를 자동화도 할 수 있어요.
Speaker A
이런 추세에 계속되면 신입 사원 뽑을 때가 있을까요? 저이 얘기 하고 싶은 거 있어요. 제가 회사원이잖아요. 회사원으로 사고 싶은 얘기는 정책 결정자들이 생각하는 것과 다르게 현실에서는 주니어가 엄청 많이 필요해요.
Speaker A
왜요? 그리고 정 반대로 중간 관리자가 하나도 필요 없어요. 정책을 결정하는 사람이 필요가 없어. 결국에 이게 어느 정도로 인간다운 거 터치를 하려면은 속칭 잠모는 인간이 해야 돼요. 실수가 없게 하려면.
Speaker A
다만 중간 관리자가 하는 역할 우리가 생각했을 때 우리의 역할은 이런 거야. 우리는 이런 프로세스로 일을 해야 돼를 결정하는 거는 중간 관리자보다 짜증내지 않는 AI가 더 상사로서 훌륭하게 작동이에요.
Speaker A
24시간 동안 작종할 수 있으니까. 그래서 에이전트를 활용하는 거를 보면은 사람들이 초반에는 에이전트로 뭘 만드냐면은 다을 시켜요. 야, 넌 그림 만들고 넌 스케치다고 넌 뒤에 있는 배경 만들고 너 음악 만들어서 이렇게 다 만들잖아요.
Speaker A
근데 종국에는 마지막에 뭘로 가냐면은 중간에 이거 조율해 줄 수 있는 에이전트가 하나가 중간에 필요하거든요. 근데 요거는 요거를 개발하는 놈이이기는 게임이고 요거를 갖고 있으면 중간 관리자는 진짜 할게 없어요. 음.
Speaker A
반대세. 그니까 중간 관리자. 그니까요. 그니까 근데 골직에 생각해 보면은 저희도 지금 일을 할 때 누군가에게 일을 배분을 하고 배분된 결과물을 보고 그 결과물을 바탕으로 다음을 예측하는 거를 저희가 하는 거잖아요. 그거와 말로 AI가 제일 잘하는 거죠. 오히려 AI가 못 하는
Speaker A
건 어 이거 약간 가짜 같은데 이거 어떻게 하면 좀 예쁘게 만들지? 인간 눈 달리고 염색체 46개 가지 사람만 할 수 있는 거잖아요. 그러니까 그거를 할 수 있는 존재인 주니어가 훨씬 더 많이 필요하고 중간에 설계장 필요가 없어요. 중간 관리자에 가장
Speaker A
큰 문제는 하는 일은 적은데 결정할 건 많고 본은 비싸요. 맞아요. 회사 입장에서. 예. 솔직히 맞잖아요. 그럼 회사 입장에서 선택할 수 있는 가장 좋은 거는 좀 장난하게 표현하면 주니어를 비정규로 수천 명 수만 명을 뽑고 중간 관리자 다 자르고 최종 엔딩 몇
Speaker A
명만 남겨 갖고 얘 아니요 얘 아니요만 하면 되죠. 그래서 마크즈코버그가 그 CEO 전용 AI 에이전트 만든다고 하는 [목을 가다듬음] 건가?
Speaker A
네. 저도 그게 미래라고 봐요. 일을 하다 보면 느껴. 진짜 필요한 거는 주니어이고 진짜 잠을 하는 인간.
Speaker A
음. 인간이 필요해요. 그니까 손발이 필요해요. 물 좀 떠드릴까? [웃음] 물 좀 떠 이거 이거 이거 이거 이제 우리나라의 맹점이 있어요.
Speaker A
여기서 뭐예요? 지금 얘기하신게 돌아가려면 고용이 유연해야 돼요. 그렇죠. 그렇죠. 자를 수 있어야지. 거기까지 가요. 근데 우리가 쉽지가 않아요. 그까이 얘기를 드리는 이유는 뭐냐면 요즘에 그래서 기업들이 시입을 뽑는 걸 주저한다는 거예요.
Speaker A
아, 그래서 자르지 못하니까 변동의 폭이 크고 지금 말씀하신 것처럼 지금이 얘기가 나오게 된 것도 AI 에이전트의 성능이 확기 때문이거든요. 한 2년 전에 채칩 처음 나왔을 때는 이렇게 안 됐어요.
Speaker A
그러니까 이제 기업 입장에선 뭔가 액션을 하면 적어도 10년, 5년 이런 생각을 해야 되잖아요. 그러니까는 오히려 요즘에 왜 신입서원이 안 뽑히느냐. 심선이 필요 없는게 아니라 이게 기술이 어떻게 될지 모르니 최근 움추여 있는 상황이라는 거예요.
Speaker A
그러니까 현업장에서 너무 답답한게 그래도 뽑아 갖고 안목지 데이터만 정도 데이터 많이 만들어 갖고 앞으로 나가야 되는데 보수적으로 일단 버텨본다잖아요.
Speaker A
근데 버텨보면 버텨볼수록 그 다양한 경험들의 데이터를 쌓을 수 있는 확률은 줄어들게 되는 거죠. 아, 근데 그럼 주니어의 목적은 다양한 데이터를 쌓아 주는 것일 뿐이에요.이 이 친구들이 일을 배워서 어쨌든 회사에서 성장을 하려면 그 이제 그 손발 역할 하는 거 말고 잠무어 말고
Speaker A
예쁜 그림 편집하는 거 그 이상의 의사 결정까지 하는 것도 배워야 스텝업이 되는 건데 그거는 AI가 다 하고 여기서 밑에서 이것만 하다가 그럼 이제 이것마저도 AI가 다 대체 가능하면 아무것도 안 하고 화내지 마세요. [웃음] 아, 저는 네네. 아, 중간
Speaker A
관리잖아라는 표현 때문에 약간 저 헷갈렸는데 관리하는 역할은 인간이 해야 되는게 맞다인 거죠. 그거는 우리가 합이 된 거죠.
Speaker A
아니에요. 중간 관리의 영역 조치 잘 생각해 보세요. 이게 클로드를 생각해 보세요. 클로드가 일한 전쟁에 참가해서 클로드가 한 역할이 뭐예요?
Speaker A
버튼은 인간이 눌렀잖아요. 봐봐요. 버튼을 누르는 역할까지는 주니어 역할인 거고. 아, 아, 그니까 약간 주니어 역할에 대한 개념새가 좀 있는 거 같아.
Speaker A
생각해 보면은 이미 우리가 클로드 그란 전쟁이나 이렇게 전쟁에서 우리가 AI를 어떻게 활용하고 있는가를 놓고 생각을 하면은 인간이 하는 역할은 AI의 하수인에 불과해요.
Speaker A
그러지 마. 이제 AI 물떠들 줘야 돼. 사람들은 그게 AI 통제권을 인간이 갖고 있다라고 생각하지만 실제로 착각될 수 있어요.
Speaker A
최종 결정권은 AI한테 있고 인간은 그저 누를지 말지를 선택할 수 있다는 생각하지만 실제로 눌러야 하는 거죠.
Speaker A
아, 그니까 결국에는 구조나 시스템 자체가 수많은 솔저만 필요하지 장성들은 AI를 해도 된다는 거예요. 아, 난 반대. 근데 이거는 제가 볼 때는 PD 님이 지금 하시는 업이 되게 특화되어 있고 그리고 그러한 쉽게 말해서 합쳐졌다 찢어졌다가 자연스러운 조직이기 때문에 가능한
Speaker A
거라고 생각이 들어요. 그러니까 결국 이런게 이른바 말하는 AI 네이티브 조직이거든요. 근데 AI 네이티브 조직의 형태는 정말로 말씀하신 영화판하고 되게 비슷해요. 많은 기업들이 AI 네이티브 조직의 형태가 궁극적으로는 CF 구조화가 되거나 덕션화가 될 거다라는 거예요.
Speaker A
근 이는해가지고는 큰 기업에서는 그거는 돌아가지 않아요. 그래서 결국에는 지금 AI 전환 AX가 어떤 이슈인 거냐면 디지털 전환하고 좀 달라요. 디지털 전환은 명확하게 우리의 걸 디지털화하는 거기 때문에 그거는 명확한 수치들이 있어요. 예를 들면 아날로그를 이만큼 바꿨으면 잘했어라는 거거든요. 데 AI로의 전화는 지금
Speaker A
말씀하신 것처럼 문화나 기업의 시스템이 완전히 바뀌지 않는 이상 되지 않아요. 예를 들면은 지금 얘기한 거를 큰 기업에 적용을 해 보면 게임사라고 해 보세요. 조그만한 게임사에서는 혼자서 다할 수 있으면 너무 좋거든요. 근데 만약에 한 100명 넘는 게임사라고 생각해 보시면 야 이제 내가 AI로 마케팅
Speaker A
말고 영상도 만들 수 있고 뭐 있어? 그러면 저쪽에서 영상 만티면서 너 왜 뭘 거냐? 이렇게 얘기한다는 거예요.
Speaker A
그럼이 부분을 어떻게 해결할 거냐 이런게 이슈인 거죠. 그 회사원으로 살 수 있는 얘기는 회사에서 가장 힘센 주식이 기인감이잖아요. 기획팀, 인사팀, 감사팀요 세 개가 제일 세잖아요. AI가 할 수 있다라고 얘기를 하더라도 그거를 밑에 있는 사람이 위에 있는 조직에게 얘기를 못 하죠. AX
Speaker A
전환을 할기 되게 힘든 이유 중 하나는 [목을 가다듬음] 어 인사팀 감사팀은 가장 투명하고 정직한 AI가 할 수 있어요라고 [목을 가다듬음] 감사팀이 얘기하면 감히 얘기할 수 없죠. 감히 얘기 못하죠. 내가 인사팀한테 기해서 인사 평가를 할 수 있는 AA가 진 좋은게
Speaker A
있고 그거는 감정이 안 들어가니까 제일 좋을 것 같아요라고 얘기를 해도 그거를 위에는 얘기를 못 하는 그래서 결국에는이 AI로의 전환이나 아까 얘기한 이런 변화는 어쩔 수 없이 작은 기업이거나 새로운 기업이거나 스타트업부터 시작될 수밖에 없어요. 오히려 우리가 아, 지금의 주니어들이 과연 일자리가 어떻게
Speaker A
될까라고 걱정하지만 저는 거꾸로 지금이야말로 주니어들이 완전히 아무것도 없는 데에서부터 성공할 수 있는 또 하나의 방식이라고 생각이 들어요. 실제로 최근에 보면은 정말 몇 명 안 되는 팀으로 엄청난 성과를 거두는 사람들이 생기기 시작을 해요.
Speaker A
예를 들면 스타트업들 중에서 이제 미국에서는 오히려 창업하는 사람들이 투자를 안 받으려는 그림들이 많이 있어요.
Speaker A
그 정도로. 왜냐면 투자받으면 오히려 끌려다니까. 근데 우리가 조그만하고 만들어서 돈 몇 백이라도 벌 수 있으면서 시작이 되니까 이거를 부트스트랩 창업이라고 하거든요. 그럼 결국에는 내가 용기 있게 도전해 보고 움직이는 그 역동성이 결국에는 포인트가 되지 않나라는 생각이 들고 그리고 왜 이게 또 안 되냐면 아까
Speaker A
말씀하신 대로 AI가 인사팀이 되려면 제일 중요한게 뭔지 아세요? 모든 사람의 기록이 다 투명하게 데이터에 다 들어가야 돼요.
Speaker A
그래야 되네. 그러면이 사장님이 하는 모든 대화 예. 그게 모든 직원한테 클리어하게 보일 수 있어야 되거든요.
Speaker A
근데 그게 과연 가능할까? 근데 스타트업은 돼요. 왜냐면 모든 대화를 슬랙이랑 모든 대화를 다 그냥 우리가 알고 있는 노션에다 다 써 놓거든요.
Speaker A
그럼 그걸 갖고 AI는 정말로 대표님 같은 의사 결정을 할 수 있어요. 왜냐면 대표님의 모든 생각이 데이터 되어 있으니까.
Speaker A
근데 만약에 우리나라 대기업이 그렇게 하려고 한다. 안 되겠죠. 이거는 참 쉽지 않을까 쉽지 않을 거예요. 아, 근데 그 대표님의 모든 생각을 데이터화할 수 있어요?
Speaker A
그럼요. 왜냐면 노션에 다 기록해서 저장됐으니까 그게 생각 아닌가요? 약간 댓글에 저희 신대형 기자 저 거의 AI 흥선대군이 [웃음] 달릴 거 같은데 아 문을 닫아버려. 아, 그 저는 AI는 당연히 피할 수 없지만 그 안에서 인간의 역할은 늘 있다고 생각하는 사람인데 예를 들어서
Speaker A
기업이든 뭐 작은 회사든 대표가 지행하는 치워할 수 있는 목표도 있지만 여러 가지 가치적인 측면들도 있잖아요.
Speaker A
이만을 이런게라얘가이 회사는 정성적인 여러 가지 부분들도 있는데 이런 것들을 다 데이터베이스와 해서 인사팀의 역할을 AI가 대체할 수가 있을까요?
Speaker A
해외에 있는 스타트업들이 잘는게 말씀하신 자기의 생과 철학을 아주 정제된 글로 잘 써요. 그래서 나의 생각을 모든 직원들에게 싱크를 시키려면 결국에는 그래서 그들이 하는 것들이 왜 자꾸 타운홀 미팅을 할까 비효율적인데 결국 내가 생각하는 걸 싱크를 맞추기 위한 말이나 글로 데이터하는 거예요.
Speaker A
대려온게 인간이 갖고 있는 안목지적인 건데 그 안목지를 형식지화하는 걸 되게 잘하는 사람들인 거예요. 아니 근데 그게 예를 들어 우리 옆계로 설명을 해 볼게요. 아 이거 우리 편집을 하는데 이게 여기에 있는 거보다 이렇게 겹쳐 놓는게 좀 더 예뻐.
Speaker A
근데 이거는 사실 케이스바이 케이스 그 상황에 따라 그 느낌에 따라이 영상이 들어갈 맥락에 따라 다 달라.
Speaker A
이 데이터한다는 너무 힘들다고 생하고 그 심리라 표을 쓰셨잖아요. 어 여기에서 이게 더 예술적이라고 보는 거는 그 순간의 판단이라고 저는 생각을 하거든요. 어떻게 데이터베이스 바로 근데 그 그 속칭 우리가 말하는 그 부장님의 짬이잖아요.
Speaker A
예. 그니까 저는 이걸 데이터베이스와 하는 순간 AIT가 날 거라고 생각해요. 저는 그것 때문에 오히려 주니어가 필요하다고 생각하는 게 짬이랑 감 중에 약간 우리 항상 얘기하는 거 있잖아요. 부장님의 짬이랑 신입사원의 감이랑 어느게 더 좋냐라고 물어보면은 그건 그때그때 다를 것 같거든요. 하나 확실한 건
Speaker A
신입원에 감이 더 싸요. 와요. 우와 이건 진짜 무섭다. 진짜 망 이거 진짜 너무 무서운 말이 제작진다 울고어 아 이거 진짜 무서운 말이야 진짜 근데 맞잖아 그맞지 왜냐면은 그런 말 있잖아 젊은 사람이 잘해서 상으로 젊음이 된게 아니에요 그저 젊을 뿐이고 늙은 사람이 죄가
Speaker A
있어서 늙은게 아니거든요. 감이란 것도 그래요. 아 그러니까 감으로 봤을 때 심리적으로 얘가 예뻐라고 말할 수 있는게 부장님의 짬과 신입사 안에 감이 있다면 저는 둘 중에 뭐가 옳은지는 모르지만 싼 건 감이에요. 저는 결정을 했습니다.
Speaker A
어떤 걸요? 저도 쇠 정책 [웃음] 안 되겠어. 기자님이 맞아. 장고 이제 잠고 잠고 안 돼. 안 돼. 안 돼.
Speaker A
그러면 이제 마지막으로 고민되는 건 그거 같은데요. 이렇게 AI를 잘 활용하는게이 시대 가장 중요한 역량 중에 하나가 된다면 AI 구독력 오를까 봐. [웃음] 아, 그거 걱정 안 하세요?
Speaker A
아, 저 걱정하고요. 저는 그 AI를 얼마짜리 쓰느냐에 따라서 달라지잖아. 빈부격차가 늘어날 거라고 생각해. AI 구독 빈부격차가 실제 우리 일상의 빈부격차가 될 거 같.
Speaker A
될 거 같네. 그래서 뭐 이런 얘기까지 저희 방송에서 하는게 맞는지 모르겠. 그 오늘 [웃음] 돈 벌려.
Speaker A
다 해. 다 해. 그래. 다 해. 그래. 그냥 돈 버는 거 알려 달라고요. [웃음] 정책 얘기까지 합시다. 정책 얘기까지. 결론적으로는. 그래서 이제 우리가 뭐 K니 막 이런 거 많이 얘기하잖아요. 근데 그게 뭐 의미 없다 뭐 무의미하다 하시는 분들도
Speaker A
있는데 저는 결국에는 우리가 민생지원금 주듯이 AI 토큰 주는 시대가 올 거라고 생각해요. 예. 이미 중국에선 그러고 있어요. 중국에서는 이제 우리가 한 때 뭐 오픈 클로나 막 이런 이제 AI 에이전트 얘기 나올 때 AI 에이전트 돌리려면 진짜로 돈 많이
Speaker A
들거든요. 그거 유료를 하려면. 그니까 정부에서 약간 지원금 주듯이 야 그럼 너네 이거 하고 싶은 사람들한테 우리 정부에 있는 AI 토큰 몰아 줄테니까 해 봐 그러고 있어요. 왜냐면 시도를 해야지 뭘 만드니까.
Speaker A
그죠? 그래서 저는 이제 그런 식으로 우리나라에서 하는 AI나 각 국가별의 AI가 그런 정도도 쓰지 않을까? 음 그럼 이제 거꾸로 이제 내가 AI 해보고 싶은 사람이라면 정에서 토큰을 주고 그걸로 시도해보고 비니스를 만들 수 있는 그런 것들도 되지 않을까 뭐
Speaker A
이런 생각이 들기도 합니다. 아 그래서 오늘 저희가 AI로 돈 버는 법에 대해서 쭉 얘기를 나눠봤는데 돈도 벌어야 되지만 돈 벌기 이전에 살아남아야겠다는 생각이 또 좀 하게 됐고 그럼 결국이 AI 시대에 살아남는 사람의 공통점은 뭐가 있을지 한번 꼽고 맞춰 볼까요? 예.
Speaker A
여기 또 방송에 또 계시는 분이니까 네. 손석해 아나운 손님 같은 분들만 살아남을 것 같아요.
Speaker A
아, 어떤 패를 손합니까? 발문을 잘하는 사람. 발문. 네. 우리가 보통 질문이라고 표현하는데 예. 저는 질문을 넘어선 발문이 중요하다는 생각을 해요.
Speaker A
그러니까 좀 다르죠. 질문은 우리가 그냥 이것저것 궁금해서 얘기하는 거지만 발문은 결국에는 그 사람의 걸 끌어내기 위한 방법이잖아요. 발제를 잘하거나. 음. 그래서 이제 인터뷰를 하려고 누가 질문하냐에 따라서 답변의 깊이나 내용이 달라지잖아요.
Speaker A
음. 음. 결국에는 그런 능력이 있는 사람이 AI 시대에 살아남을 것 같아요. 왜냐면은 AI는 우리가 뭔가를 던지면 답변을 준단 말이에요.
Speaker A
근데이 답변이 정답이 아니라 대답을 하거든요. 그러면은 얘는 정답을 얘기하는 정답 자판기가 아니라 대답을 해 주는 대답 자판기예요. 그 그 대답에서 의미 있는 걸 끌어내기 위해서는이 AI의 특징이나 내가 하고 싶은 내용이나이 사람에게 얻고 싶은 거를 명확하게 생각하면서 발을 해
Speaker A
줘야 돼요. 그럼 그렇게 될 때 정말로이 AI는 오 나한테이 정도의 질문이 정도의 요구를 하네 이러면서 갖다 준다는 거예요. 그렇다면 우리가 단순한 그냥 던져보는게 아니고 그런 관점으로 하기 위해서 어떻게 해야 될 것인가라는 걸 고민을 좀 해보신다면 우리에게는 여전히 인간적인 능력이나
Speaker A
인간이 고민해야 되는 생각이나 아니면 우리가 그렇게 되기 위해서 가야 갈 것들은 여전히 좀 중요할 것 같다.
Speaker A
이런 생각이 좀 들기도 합니다. 불평불만 많은 사람이 알기 저는 AI 시대 때 끝까지 살아남을 사람이라고 생각해요. 사실 불편과 불만도 감수성이거든요. 현실에 얼마나 그 불편과 불만이 있으면 아씨 내가 한다.
Speaker A
내가 만들고 말지. 내가 물어보고 내가 하고 말지. 약간 요런 의식이 강한 사람들이 보통 AI 활용을 잘하더라고요. 그래서 그런 걸 통해서 물론 끈기도 있어야겠죠. 끝까지 가는. 그래서 그런 불평불만이나 문제 의식을 가지고 AI를 잘 활용할 수 있는게 전 중요하다는 생각을 해요.
Speaker A
왜냐면 AI가 그리는 세계는 완벽하게 동글동글한 세계예요. 그러니까 우리는 그 세계를 깨뜨리면서 뭔가 불평이나 불만을 제기할 수 있어야죠. 이게 대답기로 답변을 해주겠죠. 그럼 답변도 불평불만 있겠죠. 그러면서 점점점 뾰족하게 만들어 나가는 사람이 저는 결국에는 살아남을 거라고 생각합니다.
Speaker A
우리 신기님도 오늘 두 분과 대화를 하면서 뭐 힌트 얻으셨어요? 아니 아까 보니까 불평불만이 많으신 거 같아.
Speaker A
맞아. [웃음] 아 살아남겠네. 자 있죠. 아 저는 오늘 나왔던 단어 한 글자리 두 개 공통점은 짬과 감.
Speaker A
아, 음. 제대로 된 발문을 할 수 있는 짬은 감. 음. 그리고 거기서 어떤 답변이 돌아왔을 때 그거를 내 방식대로 활용할 수 있는 역시 짬과 감. 주니어가 감만 있고 시니어가 짬만 있는 것도 아니고 어느 역할을 하든간에 짬 감 둘 다
Speaker A
있어야지이 AI를 제대로 활용할 수 있을 것 같아. 그렇네요. 예.이 AI를 우리가 꼭 알아야 되는 필수제가 됐구나.
Speaker A
이거부터를 해결하지 못하면 그다음 스텝은 없구나. 실히 같 예 앞으로도 우리 머니 디깅클럽에서는 진짜 돈과 관련된 전후방 모든 이야기를 하나씩 하나씩 파고 들면서 여러분들이 직접적으로 돈을 벌 수 있는 많은 힌트와 노하우 경험 이런 것들을 공유해 드리기 위해서 노력하겠습니다. 저는 또
Speaker A
신기자님과 다음에 또 찾아뵙겠습니다. 고맙습니다. 끝. 끝. [웃음] 끝. [음악] [음악]
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