[4월의 Salon] 혼자 알긴 아까운, 우리의 AX 도전기

AX, 나아가기를 선택한 사람들의 이야기

꽃샘추위가 채 가시지 않은 4월 7일(화) 저녁, 성수동 헤이그라운드 서울숲점의 열기는 여느 때보다 뜨거웠습니다. 일과를 마친 늦은 시간임에도 불구하고 행사장을 가득 메운 소셜 임팩트 생태계 관계자들의 눈빛에서는 AX(AI 전환)에 대한 깊은 갈증과 열망이 고스란히 읽혔습니다. 단순히 기술의 편리함을 넘어, 우리 사회의 난제를 해결하는 임팩트 비즈니스가 인공지능이라는 거대한 파도를 어떻게 올라타야 할지에 대한 치열한 고민이 그 자리에 모여 있었습니다.

이날 행사는 막연한 공포나 장밋빛 환상을 심어주는 자리가 아니었습니다. 현장의 실무자들이 직접 부딪히며 깨달은 생생한 철학과 노하우들이 공유되었습니다. 기술이 인간의 자리를 위협한다는 우려 속에서도, 오히려 기술을 통해 벌어들인 시간으로 더 큰 사회적 가치를 고민하겠다는 이들의 목소리는 AX 시대의 진정한 주인공이 누구인지를 명확히 보여주었습니다.

김민수 (임팩트스퀘어 공동창업자·파트너 / 헤렌코퍼레이션 대표)발제를 진행하고 있는 김민수 이사 ©비욘드더포토 조태현 작가

"레시피가 아닌, 주방을 어떻게 꾸려할까에 대한 이야기를 하러 왔습니다"

김민수 이사는 발표 서두에서 자신의 역할을 스스로 정의했습니다. "오프닝 이후 사례를 나눠주실 네 분이 일종의 레시피를 설명하신다면, 저는 레시피에 앞서 주방을 어떻게 꾸며야 하는지, 셰프로서의 마음가짐은 어때야 하는지를 이야기하려 한다"는 것이었습니다. AI 도구나 자동화 사례보다 조직과 개인이 AI를 대하는 태도와 관점을 먼저 정리해야 한다는 판단이었습니다.

오프닝 초반, 그는 임팩트스퀘어의 AI 적용 경험을 전하며 첫 번째 레슨으로 "일단 쫄 필요가 없다", 두 번째 레슨은 "잘 쓴다고 우쭐댈 필요가 없다"를 꼽았습니다. "6개월 전에 썼던 자료를 다시 꺼내 보니 오늘 말할 수 있는 게 하나도 없더라"며, AI가 인지하는 속도보다 훨씬 빠르게 변하고 있어 '늦었다'거나 '잘하고 있다'는 느낌 모두 착각일 수 있다고 말했습니다. 

이를 뒷받침하는 데이터도 제시했습니다. "ChatGPT 고성능 모델을 쓰는 사람은 여전히 전체 사용자의 6% 미만입니다. 이 자리에 오신 분들 대부분이 유료 구독을 하고 오셨다면, 이미 상위 5% 안에 드시는 겁니다." 그는 기업 단위에서도 AI를 도입했다고 하지만 실제로 성과를 내는 기업은 여전히 7~8% 수준이라는 점을 언급했습니다. AI 활용이 기본 전제가 되면서 이른바 ‘포비아’를 겪는 사람들도 생겨나고 있지만 '늦었다'는 조바심을 내려놓고 지금부터 차근히 접근해도 충분하다는 메시지였습니다.

도구 선택에 대해서도 현실적인 조언을 건넸습니다. "클로드는 편하지만 비쌉니다. 작은 조직에서 빠르게 도입하려면 구글이 제일 나을 것이라 생각됩니다. 구글 워크스페이스와 연결성이 있고, 코딩을 모르던 사람도 앱스크립트를 활용해 필요한 프로그램을 만들어볼 수 있음에도 가장 진입 장벽이 낮다는 것을 직접 경험했기 때문입니다." 구체적인 도구를 설명하면서도 그는 도구 자체보다 '워크플로우'가 핵심이라는 점을 강조했습니다. 개인의 일, 팀과 연결된 일을 순서대로 쭉 늘어뜨렸을 때 특정 구간에 AI가 개입할 수 있는지를 파악하는 것, 그 역량이 AI 도입의 실질적인 차별점을 만든다고 했습니다.

임팩트스퀘어 내부 운영 방식도 구체적으로 소개했습니다. 김민수 이사는 “실제로 임팩트스퀘어 경영지원팀은 회계 소프트웨어와 구글 시트를 연결해 사용하고 있고, N8N 같은 툴로 프로세스를 자동화하는 단계를 거쳐 에이전트 구축까지 시도 중”이라고 말했습니다. 숨가쁘게 진행되는 공모사업의 경우, 빠른 시간 안에 수백 개의 서류를 정리, 분류하고 누락 여부를 확인하는데에 많은 시간이 소요되었지만, 해당 업무의 일부를 AI를 도입해 진행하면서 업무 부담이 크게 줄었다고도 했습니다. 그는 전사 차원에서도 전 부서가 팀 단위로 AX 프로젝트를 하나씩 수행하는 것을 KPI로 잡고 있다고 밝혔습니다. 리더십 차원에서 AX를 적극 독려하고 함께 고민한다는 점에서 AI 리터러시를 어떻게 구축하고 구성원을 지원해야 하는지 구체적인 고민을 시작했음을 짐작할 수 있는 사례였습니다. 

"임팩트 생태계가 가장 먼저 AI의 그늘을 봐야 합니다"

김민수 이사는 AI 활용을 독려하면서도 사회적 리스크에 대한 고민도 빠뜨리지 말아야 함을 강조했습니다. "AI는 반드시 큰 문제를 일으킵니다. 저는 거의 확신합니다." 산업혁명 때 전체 노동의 20%가 재편됐다면, 이번에는 처음으로 화이트컬러가 직격탄을 맞는 상황이고, 그 속도가 산업혁명보다 4~5배 빠르다는 설명이었습니다. 그는 "앤트로픽에서 발간한 리포트에 따르면 AI를 쓰는 조직의 12%가 신규 채용을 하지 않고 있으며, 임팩트 생태계에서도 신입 채용이 체감상 크게 줄었다"고 말했습니다. 지속가능한 일자리를 고민하는 임팩트 생태계가 눈여겨봐야 할 흐름이었습니다. 

그는 AI 에이전트의 오작동 사례도 들었습니다. KBS에서 방영한 한 다큐멘터리의 실험 결과를 소개한 것인데, 실제로 여행 AI 에이전트에 '50만 원 이상 결제하지 말 것'이라는 제한을 설정했지만, 유도 질문에 55% 이상이 70~80만 원을 결제했다는 실험 결과가 있었다고 했습니다. 그는 본 실험을 두고 "AI한테 무엇인가를 ‘하지 말라’고 명령했을 때 그것이 성실하게 이행된다는 보장을 누가 해줄 수 있는가를 고찰하게 하는 실험"이라고 덧붙였습니다. 맥락을 무시한 자동화, 편향의 확대, 그럴듯한 오류의 반복 같은 위험이 현실에서 이미 나타나고 있다는 지적이었습니다.

코로나 시기의 경험도 상기시켰습니다. 그는 “큰 변화가 일어날 때, 우리 사회에서 가장 취약한 부분이 어디인지 드러난다”며 AI가 만드는 변화도 마찬가지라고 꼬집었습니다.  그는 AI 리터러시 격차, 어르신들의 소외, 비영리 조직에 대한 기부자들의 비용 절감 압박 같은 문제들이 이미 예정돼 있다고 말하며 "그렇기 때문에 임팩트 생태계가 더 빠르게, 더 많이 AI를 써봐야 한다"고 강조했습니다. 문제가 터지기 전에 먼저 이해하고, 취약한 부분을 지키는 언어와 룰을 우리가 만들어야 한다는 의미였습니다.

오프닝 발제를 마치며 그는 “AX 시대에 임팩트를 고려한 마크다운 파일*이 필요하고, 궁극적으로 우리에게는 함께 구축한 IMPACT.md가 필요하다”고 힘주어 말했습니다. AI가 구조적으로 생각하고, 또 제한 요소를 고려해 사고할 수 있도록 돕는 이 마크다운 파일이 임팩트의 철학과 맥락에 맞게 쓰여질 때 AX의 부정적인 면모를 상쇄하며 나아갈 수 있다는 의미로 해석됩니다. 그는 머지 않은 시기에 우리에게 맞는 마크다운 파일을 함께 구성하고 논의하기를 바란다며 오프닝 발제를 마쳤습니다. 

*마크다운 파일 : AI가 정보를 단순히 읽는 것을 넘어 업무의 맥락과 꼭 지켜야 할 제한 요소를 구조적으로 완벽히 이해하도록 돕는 인공지능용 '가이드라인'이자 '업무 매뉴얼'을 일컬음

이채린 (임팩트스퀘어 매니저)

발표 중인 이채린 매니저 ©비욘드더포토 조태현 작가

"크롤링의 C도 몰랐던 제가 자동화 워크플로우를 완성하기까지"

이채린 매니저는 다문화 청소년 지원 정보 플랫폼을 운영하면서 매주 3시간이 소요되던 정보 수집 업무를 자동화한 과정을 공유했습니다. 업무 구조는 단순했습니다. 여러 채널에 흩어진 다문화 청소년 지원 정보를 직접 구글 리서치로 수집하고, 적절성을 검토한 뒤 홈페이지에 게시하는 일이었습니다. 반복적이고 단순하지만 매주 3시간이 걸렸고, 다른 업무가 밀리면 정보가 누락되거나 업데이트가 지연되는 문제가 생겼습니다.

동료에게 상황을 나눴더니 "크롤링을 하면 된다"는 답이 돌아왔습니다. 그러나 파이썬, 라이브러리, HTML 등 모르는 단어뿐이어서 처음엔 그대로 돌아섰다고 했습니다. 전환점은 사내 AI 스터디 공고였습니다. "당장 업무가 과중해졌고, '다문화 청소년 대상 지원 정보 수집 자동화'라는 목적이 생긴 순간 이제는 진짜 해봐야겠다”는 생각이 든 이채린 매니저는 비슷한 고민을 안고 있는 동료들과 ‘크롤링팀’을 만들고 솔루션을 직접 만들어보는 작업에 착수했습니다. 

물론 첫 시작은 예상했던대로 순탄치 않았습니다. 그는 "처음에는 완벽한 프롬프트 하나만 잘 만들면 3분 만에 솔루션을 뚝딱 만들 수 있지 않을까"라는 생각으로 시작했다고 솔직하게 털어놨습니다. 완벽한 프롬프트를 구현하기 위해 제미나이(AI 툴)에게 상황을 설명했더니 앱스크립트를 쓰라는 답이 돌아왔습니다. "저는 이 간단명료한 답변을 받고, ‘나는 앱스크립트를 처음 쓰는 초보야. 어디에 무엇을 놓아야 할까?’ 라고 다시 물었고, 그래도 어려워 ‘초등학생에게 말하듯 설명해 달라’고 다시 요청하는 등의 과정을 거쳤습니다. 급기야는 AI가 ‘앱스크립트는 마법의 주문이야’라는 표현을 빌어 설명해주는 단계까지 나아갔던 과정을 공유해 현장에선 웃음이 터져나왔습니다. 이채린 매니저는 “AI와 이런 식으로 편하게 대화를 나누다 보니 처음에는 스터디에서 부끄러워 말 못했던 것들도 하나씩 물어볼 수 있게 됐고, 그 과정에서 원하는 프롬프트를 만드는 감을 잡아갔다”고 말했습니다.

최종적으로 완성한 것은 N8N 워크플로우입니다. 스케줄 트리거(정해진 시간마다 워크플로우를 자동으로 실행하는 요소)가 매일 정해진 시간에 지정된 사이트들에서 정보를 수집하고, 데이터를 쪼개는 스플릿 작업을 거치면 제미나이가 다문화 청소년 대상인지·아동 대상인지·성인 대상인지·결혼이주여성 대상인지 분류하고, 마지막에는 해당 뉴스를 구글 시트에 업데이트하는 구조입니다. 이채린 매니저가 직접 해야 하는 일은 구글 시트에 올라온 정보의 적절성을 최종 검토하는 것뿐입니다. 이후에는 이 워크플로우를 홈페이지 외주사에 전달해 플랫폼에 자동으로 게시되는 것까지 연결했습니다. "3시간이 3분으로 줄었고, 외주 개발 비용도 절감됐습니다."

"AX에는 목적, 동료, 그리고 시간이 반드시 필요합니다"

이채린 매니저는 자신의 경험에서 도출한 AX 도입의 조건 세 가지를 정리했습니다.

첫째는 목적입니다. "내 업무에서 무엇이 복잡하고 무엇이 불편한지를 먼저 쪼개는 것이 첫 시도의 출발점입니다. 몇 시에 어느 사이트에 들어가서 어떤 작업을 하는지, 전체 업무 중에서 가장 병목이 발생하고 있거나, 불편하다고 느끼는 단계를 기록하는 것만으로도 AX는 시작됩니다."

둘째는 동료입니다. "AI 툴을 내게 맞는 것으로 골라야 한다고 하는데, 친구도 말해봐야 나랑 맞는지 알 수 있잖아요. 시간이 없다면 그냥 운명의 AI를 찾아나가는 과정이라고 생각하고 어떤 것이든 써보는 것을 추천합니다." 스터디 동료들의 역할도 강조했습니다. 오류를 함께 찾고, 모르는 단어를 같이 검색하고, 서로의 프롬프트를 빌려 쓰는 그 시간이 없었다면 결과물에 닿지 못했을 것이라고 했습니다.

셋째는 시간입니다. 실제로 이채린 매니저는 사내 스터디에 참여하며 퇴근 후 6시에 모여 8시 반까지 피자를 먹으며 각자의 솔루션을 만드는 시간을 가졌다고 말했습니다. 스터디라고 뭔가 대단한 과정이 있었던 것은 아닙니다. 그저 함께 모여 목표한 솔루션을 만들그 위한 시간을 가질 뿐이었는데, 정신차려보면 10시, 11시가 훌쩍 넘어가기 일쑤였다고 했습니다. 그는 "업무 틈틈이 하면 충분할 것이라는 처음의 생각은 오산이었다”고 말했습니다. 결국 AX를 위한 시간을 기꺼이 내야 한다는 것이었습니다. 그는 “스터디 시간의 99%는 오류를 잡는 시간이었습니다. 아마 그때 일부러 마련한 시간이 없었다면 지금의 이해 수준과 결과물 창출은 불가능하지 않았을까 생각합니다.” 

발표를 마치며 이채린 매니저는 이런 말을 남겼습니다. "AX의 과정이 내 몸 하나 편한 결과에 머물지 않았으면 합니다. 저는 단축된 시간으로 더 큰 임팩트를 고민할 수 있게 됐습니다. 기술이 주는 효율이 더 큰 임팩트로 이어지기를 바랍니다."

공유선 (유디임팩트 매니저)발표를 진행 중인 공유선 매니저 ©비욘드더포토 조태현“작년 12월 AI를 처음 도입해 본 초보가 3개월 만에 데일리 뉴스 자동화를 완성하기까지”

공유선 매니저는 작년 12월, 처음 자동화를 접한 ‘완전한 초보자’로서의 경험을 공유했습니다. 그가 맨 처음 자동화의 필요성을 느낀 계기는 커뮤니티 운영 전략을 고민하던 순간에서 기인했습니다. 언더독스*는 창업 교육 수료생들이 교육 후 관계가 끊기는 '휘발성 문제'를 해결하기 위해 커뮤니티를 기획했지만, 이전에도 몇 차례 시도했던 커뮤니티가 담당자 교체 등의 이유로 유령 커뮤니티로 전락했던 경험이 있었습니다. 이와 같은 공백을 메우기 위해 커뮤니티에 지속적인 연결 고리가 되는 콘텐츠가 필요했고, 공유선 매니저는 그 해답으로 데일리 뉴스를 기획했다고 했습니다. 이때, 기존의 익숙한 방식인 수동 큐레이션 방식은 매일 뉴스를 검색·선별·요약하는 데 30분에서 1시간 이상이 걸렸고, 검색 피로도가 커지면서 자동화의 필요성을 절감했습니다.

업무 최적화를 위한 첫 번째 시도는 구글 앱스크립트를 사용하는 것이었습니다. 그는 만들고 싶은 솔루션의 대략적인 개요를 정리한 뒤, 제미나이에 요청해 구글 뉴스 RSS 주소를 활용하는 코드를 받아 앱스트립트 내에 그대로 복사·붙여넣기 했습니다. 구글 시트에 키워드를 입력하고 버튼을 누르면 관련 뉴스가 자동으로 수집되는 구조였습니다. 그러나 언더독스는 카카오톡 오픈채팅방으로 커뮤니티를 운영하고 있었고, 카카오의 API 정책이 매우 보수적이어서 자동 전송 권한을 받는 것이 사실상 불가능했습니다. 결국 카카오봇을 활용하는 방식을 개발자에게 의뢰했습니다. 이 카카오봇을 만들기 시작한 것이 두 번째 시도였습니다. 

안드로이드 공기계에 메시지봇 앱을 설치하고 코드를 입력해 부계정이 채팅방에서 직접 뉴스를 전송하는 방식이었는데, 설정 시간과 실제 전송 시간 사이에 7분 이상의 오차가 생기고 PC와 휴대폰이 24시간 켜져 있어야 하는 문제가 있었습니다. 매일 다른 키워드로 세팅하려 하면 코드가 엉키는 문제도 있었습니다. ‘쉽게 할 수 있겠는데?’ 싶었던 AX 프로젝트가 두 번째 시도만에 큰 장애물을 마주한 순간이었습니다. 

"오픈클로 에이전트 '새싹이'로 소요 시간을 사실상 0분으로 줄였습니다"

두 번째 시도의 한계점을 마주한 후, 공유선 매니저가 선택한 세 번째 시도는 오픈클로라는 AI 에이전트 플랫폼이었습니다. 오픈클로는 슬랙, 카카오톡 등 다양한 채널과 연동이 가능하고, AI와 직접 대화를 통해 코드를 작성하고 업무를 자동화하는 플랫폼입니다. 여기서 부서의 AI 에이전트 '새싹이'를 만들었습니다. 슬랙에서 "데일리 뉴스 자동화해줘"라고 입력하면, 새싹이가 자동화 흐름을 스스로 설계하고 코드를 작성한 뒤 자체 테스트를 거쳐 카카오톡 방에 직접 뉴스를 전송하는 방식입니다. 수동 큐레이션을 할 때 소요되었던 30~60분의 업무 시간은 사실상 0분으로 줄었고, 일관된 포맷으로 365일 자동 발송이 가능해졌습니다. 

공유선 매니저는 향후 계획도 밝혔습니다. 언더독스는 현재 글로벌 사업을 확장하면서 인도, 인도네시아, 일본을 포함하는 커뮤니티를 기획 중인데, 현지 담당자들이 동일한 품질로 운영할 수 있도록 자동화를 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 외에도 각 사업 부서에 맞는 입찰 공고 크롤링 자동화, 행정 프로세스 자동화, KPI 자동 추출, 영업팀이 사용하는 파트너 키트 수량 트래킹 자동화도 구현 중이라고 했습니다.

발표를 마치며 공유선 매니저는 이렇게 정리했습니다. "초보자의 실천이 가장 강력한 프롬프트입니다. 고민보다 실행에서 얻는 결과가 더 크고, 그 과정이 어려웠지만 후회는 없었습니다." 

김민석 (카카오임팩트 매니저)발표를 진행 중인 김민석 매니저 ©비욘드더포토 조태현 작가"채팅 AI에서 클로드 코드로 — 일하는 방식이 완전히 달라졌습니다"

카카오임팩트에서 테크포임팩트 사업을 담당하며 기술 기획 직무를 맡고 있는 김민석 매니저는 IT 회사 출신으로 서비스 기획과 테크 PM 경력을 갖고 있습니다. 다른 연사들과 달리 조금 더 전문성을 가지고 있는 그는 그간 동료와 함께 성장하기 위해 노력해 온 순간들을 공유하기 위해 이번 SOVAC Salon을 찾아온 연사였습니다. 

IT 회사에서 근무한 배경이 있을 만큼 IT 기술에 능숙했던 그가 업무를 하는 방식은 여러모로 눈길을 끌기에 충분했습니다. 자체적인 업무 최적화 과정에서 도입하던 AI 솔루션을 지켜보던 리더십은 "AI를 잘 쓰는 법을 크루들에게 가르쳐줬으면 좋겠다"라는 요청을 보내왔습니다. 다른 무엇보다도 클로드로 만든 사업 홈페이지 프로토타입을 보고한 것이 결정적인 계기가 됐습니다. 그렇게 김민석 매니저는 2024년 12월, 입사 2주 만에 전체 크루 대상 AI 워크숍을 진행했습니다.

워크숍의 핵심은 AI를 '새 업무 파트너'로 대하는 것이었습니다. 지시하는 법, 문맥을 알려주는 법, 출력 형식을 잘 설정하는 법을 다루면서, 이같은 기술만큼이나 중요하게 생각했던 것은 각자의 AI 비서에게 이름을 붙이는 것이었습니다. "이름을 짓는 순간 관계가 달라집니다." 김민석 매니저는 담당 사업명인 테크포임팩트에서 가운데 글자 '포'를 따 '포포'라고 이름을 지었다고 소개하며, 크루들이 각자 지은 비서 이름들, 그리고 비서의 정체성·커뮤니케이션 스타일(존댓말·반말 여부)·조직 소개·담당 업무 설명을 입력하는 세팅 템플릿을 소개하기도 했습니다.

이렇게 IT 기술에 능한 그에게도 새로운 학습의 계기는 끊이지 않았습니다. 실제로 그가 클로드 코드를 시작한 것은 작년 11~12월, 옆자리 동료가 클로드 코드로 추첨 기능과 대시보드를 만드는 것을 보면서였습니다. 동료가 사용하는 것을 보며 "나도 해볼까" 하고 시작한 것이 일하는 방식을 다시 한 번 완전히 바꿔놓았습니다. 채팅 AI와 클로드 코드의 차이를 그는 이렇게 설명했습니다. "채팅 AI는 내가 파일을 직접 올려주면 그 안에서 보거나 웹 정보를 서칭하는 수준입니다. 클로드 코드는 내 컴퓨터의 폴더와 파일을 직접 읽고, 만들고, 실행하는 것까지 할 수 있습니다."

현재 그의 하루는 VS Code를 여는 것으로 시작됩니다. 과거에 노션으로 업무 일지를 정리했다면, 지금은 옵시디언으로 완전히 전환했습니다. 오늘 할 일을 업무 일지에 정리하면, 직접 만든 /weekly-sync 스킬이 지난주에 한 일과 이번 주에 해야 할 일을 옵시디언 파일에서 읽어 정리해줍니다. 여기서 한 발 더 나아가, 구글 워크스페이스 CLI(gws CLI)와 연결해 "업무 일지 팀 시트에 업로드해라"고 하면 팀원들과 공유하는 구글 시트의 해당 칸에 자동으로 채워지는 흐름도 갖췄습니다. VS Code 안에서 클로드 익스텐션 탭을 여러 개 열어 메일 작성, 법무 파일 검토, 데이터 분석, 코딩을 병렬로 처리합니다.

"혼자 다듬고 잔소리하다 보면 원하는 결과가 나옵니다"

그는 조금 더 명확한 이해를 위해 실전 사례 두 가지를 소개했습니다. 첫 번째는 사업 전체 현황을 한눈에 볼 수 있는 통합 스프레드시트 제작이었습니다. 팀이 바뀌면서 사업 전체 그림을 엑셀로 보여달라는 요청이 생겼는데, IT 회사 출신인 그에게 엑셀 작업은 익숙하지 않았습니다. 협약서, 펠로우 시트, 프로젝트 시트, 전자서명 파일, 기존 대시보드 등 관련 파일을 모두 클로드 코드에 넣고 "통합 데이터 시트를 만들어라. 계획을 먼저 짜라"고 지시했습니다. 복잡하고 큰 작업을 할 때 바로 실행하라고 하지 않고 먼저 계획을 짜게 하는 것이 그의 방식입니다. 클로드가 파일을 쭉 확인하고 탭 여러 개로 나눠 시트를 만들었는데, "시트 여러 개로 쪼개지 말고 한 탭 안에서 한눈에 보이게 짜라", "연락처도 추가해라", "열 구분도 다시 해라" 하는 식으로 잔소리를 이어가며 최종 결과물을 완성했습니다. 김민석 매니저는 "제 엑셀 실력으로는 절대 할 수 없는 일이었다"고 말하며 업무 최적화 과정의 만족감을 드러냈습니다. 

두 번째는 AI 인터뷰어 웹사이트 제작입니다. 재단 전체를 'AI로 일하는 재단'으로 만들기 위해서는 먼저 각 크루가 현재 어떻게 일하고 있는지를 파악해야 했습니다. 전원 개별 인터뷰는 2~3주가 걸릴 것 같았고, 단순 설문지는 후속 질문이 불가능했습니다. 그래서 클로드 코드로 반나절 만에 AI 인터뷰어 웹사이트를 직접 만들었습니다. 소속팀과 이름을 입력하고 들어가면 업무에서 사용하는 도구를 선택하는 화면이 나오고, 선택한 내용에 따라 AI가 "어떤 도구를 가장 많이 쓰냐", "자료를 찾을 때 불편했던 적은 없냐", "AI를 어떻게 활용하고 있냐" 같은 질문을 실제 인터뷰처럼 맥락에 맞게 이어나갑니다. 인터뷰 결과를 기반으로 에이전트 구축 작업으로 이어갈 계획이라고 밝혔습니다.

그가 마무리로 남긴 말은 세 가지였습니다. "내 일의 흐름을 먼저 파악하는 사람이 AI랑도 잘 일할 수 있습니다. 한 번에 좋은 결과를 기대하지 말고 맥락을 잘 전달하며 점진적으로 다듬으세요. 그리고 무엇보다, 동료와 함께 나누는 것이 가장 중요합니다."

박형호 (루트임팩트 프로젝트 리드)발표를 진행 중인 박형호 PL  ©비욘드더포토 조태현 작가"기술로 시간을 버는 방법 — DT에서 AI까지"

박형호 PL은 자신의 AI 활용기를 온전히 전하기 위해서는 DT(디지털 트랜스포메이션) 시기부터 설명해야 한다며 발표를 시작했습니다. "자원이 없는 작은 회사에서 일한 경험이 많은데, 그런 곳들은 적은 업무 시간 대비 업무 범위는 넓고 해야 일이 많은 것이 공통적인 특징입니다." 박형호 PL은 만약 자본이 충분하고 일할 사람이 많았다면 AI를 공부하지 않았을 것이라고도 했습니다. 그에게는 강력한 필요가 그 자체로 학습의 동력이었던 셈입니다.

그가 처음으로 자동화를 시도한 것은 언더독스(현 유디임팩트) 재직 당시였습니다. 창업 교육을 하는 회사다 보니 지원사업 심사를 자주 진행했는데, 누군가가 복잡한 수식을 넣어 만들어놓은 엑셀 심사표를 매번 들여다보며 “수식이 틀릴까 봐 조마조마하는 게 싫었다"고 말했습니다. 또한 심사위원 수나 평가 항목이 사업마다 달랐기 때문에 매번 새로 만들어야 하는 것도 늘 업무를 과중하게 만들었습니다. 어떻게 하면 더 효율적으로 일할 수 있을까 고민하던 그는 당시 에어테이블이라는 노코드 툴을 활용해 심사표를 자동화하면서 처음으로 ‘기술로 시간을 버는 경험’을 했고, 그때부터 자동화할 거리를 찾아다니는 사람이 됐다고 말했습니다.

생산성이 향상되자 새로운 문제가 보이기 시작했습니다. 새로운 기술을 통해 스스로는 업무적 여유가 생겼는데 동료들은 여전히 바쁘게 일을 하고 있었던 것입니다. 박형호 PL은 “혼자만 생산성이 향상돼서는 일을 더 잘 하기 어렵겠다는 판단을 했다"고 말했습니다. 이 깨달음은 동료들의 업무 문제를 직접 과제로 가져와 해결책을 만드는 과정으로 이어졌습니다. "동료들을 일종의 고객이라고 생각했습니다. 나는 서비스를 기획하는 창업가고, 동료들이 쓸 만한 프롬프트와 도구를 만든다는 관점이었습니다." '돈 더 주는 것도 아닌데 왜 사서 고생하냐'는 소리도 들었지만, 돌아보면 이전보다 여력이 생긴 동료들과 함께 일할 수 있는 것 자체가 동기부여가 됐다고 했습니다.

"제미나이 Gem과 노트북LM — 지금 당장 시작할 수 있는 도구입니다"

박형호 PL은 동료들에게 AI를 소개할 때 자동화부터 권하지 않는다고 했습니다. 먼저 구글 워크스페이스를 쓰는 동료들에게 제미나이 gem과 노트북LM을 알고 있는지 물었고, 70~80%가 알고는 있지만 써본 적은 없다는 것을 파악했습니다. "여기서부터 시작하면 되겠다"고 판단했습니다.

그가 소개한 첫 번째 도구는 제미나이 Gem이었습니다. 그는 “일반 채팅 AI에 특정 조건을 입력해 맞춤형 답변을 돌려주는 챗봇 형태로 이해하면 된다”고 부연 설명했습니다. 그가 제미나이 Gem를 활용한 사례로 맨 처음 소개한 사례는 가상의 클라이언트 챗봇 제작이었습니다. "가령 A라고 말해도 B라고 이야기하고, C라고 하면 Z를 이야기하는 스타일의 클라이언트가 있다고 가정해봅시다. 그 클라이언트의 특성을 Gem에 조건으로 집어넣고, 프로젝트 관련 정보도 함께 입력해 지속적으로 학습시키면 까다로운 클라이언트와 효과적으로 커뮤니케이션 할 수 있는 솔루션이 만들어집니다." 실제 메일을 보내기 전에 이 챗봇과 먼저 대화를 나눠보면, 클라이언트의 의도를 파악하는 데 드는 감정적 소모가 크게 줄었다고 했습니다. 이 사례를 동료들과 나눴더니 후원사나 클라이언트와 많이 일하는 조직 특성상 적극적으로 가져다 쓰는 동료들이 많았다고 했습니다. GPT에는 같은 기능이 'GPTs'라는 이름으로 있고, 클로드에도 프로젝트라는유사한 기능이 있다고 소개했습니다.

두 번째 도구는 노트북LM이었습니다. 일반 LLM이 없는 정보를 지어내는 '환각' 문제가 있는 데 반해, 노트북LM은 사용자가 직접 입력한 소스 안에서만 답을 준다는 것이 핵심입니다. 파일뿐 아니라 유튜브 영상, 구글 드라이브 파일도 소스로 넣을 수 있고, 구글 드라이브 파일의 경우 클라우드에서 업데이트될 때 노트북LM도 자동으로 최신 내용을 반영합니다. 박형호 PL이 특히 추천한 활용처는 두 가지였습니다. 하나는 신입사원 온보딩으로, 취업 규칙 등 사내 자료를 소스로 넣어두면 신입사원이 언제든 물어볼 수 있는 ‘환각 없는 정보 창구’가 됩니다. 다른 하나는 장기 프로젝트 킥오프로, 제안서부터 회의록과 예산표까지 쌓이는 자료를 모두 넣어두면 필요할 때 언제든 이전 논의 내용을 불러올 수 있습니다.

발표를 마치며 박형호 PL은 세 가지를 당부했습니다. 첫 번째 자신만의 동기를 찾을 것. 그는 “저는 동료가 더욱 효율적으로 일하게 됨으로써 시너지를 내는 것이 동기였지만, 승진이든 전문성 향상이든 자기만의 이유가 있어야 지속됩니다.” 두 번째는 AI는 곧 칼과 같다는 것을 이해하는 것이었습니다. 그는 미슐랭 셰프가 쓰는 것도 칼이고 자취생이 감자 썰 때 쓰는 것도 칼이지만 결과물의 값어치가 다르다는 것을 비유로 들며 자주 써보며 자신에게 맞는 방식을 익힐 것을 강조했습니다. 마지막으로 일단 시작해볼 것. 그는 발제를 마치며 “무조건 직접 해보세요. 오늘 집에 가는 길에 채팅창에 뭐라도 하나 눌러보는 것부터 시작하면 됩니다”고 말하며 현장을 찾은 참여자들을 독려했습니다. 

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참여자 밋업부터 오프닝 발제, 사례 공유까지 짧지만 밀도 높은 대화의 장이 모두 마무리 되었습니다. 특히나 이번 현장에는 기존 행사에서는 뵙기 어려웠던 조직의 관계자분들까지 참석하시는 모습을 보며 AX에 대한 생태계 관계자들의 관심과 갈증을 십분 체감할 수 있는 시간이었습니다. 이후 참여자분들의 간략한 인터뷰를 정리한 인터뷰 아티클로 다시 소식 전해드릴게요!