“AI나 부업 같은 것에 관심은 있는데, 솔직히 뭐부터 손을 대야 할지 모르겠어”
만약 지금 당신이 그런 마음으로 이 글에 도달했다면, 아마도 나와 같은 처지일 것입니다.
저는 지금 10명의 'AI 직원'과 함께 매일 이렇게도 저렇게도 시행착오를 겪으며 일하고 있습니다.……라고 쓰면 뭔가 대단한 사람처럼 들릴지도 모르지만, 전혀 그렇지 않습니다. 3년 전만 해도 컴퓨터라곤 워드로 문서를 작성하는 정도밖에 쓸 줄 몰랐던 사람입니다. 단축키도 제대로 몰랐고, '클라우드'라고 들으면 머리 위에 떠 있는 하얀 구름밖에 떠올릴 수 없었습니다.
이 글은, 그런 제가 "아무 생각 없이" 시작한 일이, 어느새 이렇게까지 오게 되었다는, 현재 진행형의 기록입니다. 완성된 성공담이 아닙니다. 오히려 지금 이 순간에도 잘 되기도 하고 안 되기도 하는 것을 반복하고 있는 중의 이야기입니다. 그럼에도, 저와 같이 "무엇부터 시작해야 할지 모르겠다"고 느끼는 분들을 위해, 솔직하게 남겨두고 싶습니다. 앞으로 시리즈로 이어갈 예정이니, 그 첫 번째 글로 읽어주시면 기쁘겠습니다.
계기는 스마트폰으로 본 유튜브 광고였다.
계기는 정말 사소한 것이었습니다. 평소처럼 스마트폰으로 유튜브를 보다가 블로그 수익형 애드센스 광고가 흘러나왔습니다. "아, 이런 일을 하는 사람도 있구나" 하고 문득 관심이 생겼습니다.
그렇다고는 해도, 당시의 나는 전용 컴퓨터를 가지고 있지 않았습니다. 컴퓨터를 만지는 것은 회사에 있을 때뿐이었고, 그것도 워드로 문서를 작성하는 정도였죠. 집에 돌아가서까지 컴퓨터를 켜는 습관은 전혀 없었습니다. 그런데도 흥미가 생겨버려서,思い切って 중고로 싼 컴퓨터 한 대를 구입했습니다.
컴퓨터를 손에 넣은 후에는 이번에는 AI에게 '블로그 사이트 개설 방법'을 배워 가면서 조금씩 준비를 진행해 나갔습니다. 그게 약 3개월 전의 일입니다.
솔직히 말하면, 광고를 보고 컴퓨터를 산 뒤 실제로 AI에게 질문을 던지기까지는 꽤 시간이 걸렸습니다. "정말 내가 할 수 있을까", "어려운 설정 같은 게 있는 건 아닐까" 하며 며칠 동안 망설이고 있었거든요. 지금 돌아보면 그때의 나에게 "그렇게 긴장할 것 없어, 괜찮아"라고 말해주고 싶을 정도입니다. 실제로 해보니, 처음에 한 일은 그저 AI에게 말을 걸듯 질문을 입력하는 것뿐이었습니다.
컴퓨터 초보자였던 제가 블로그를 시작하는 것부터
다시 한번 자기소개를 드리겠습니다. 저는 원래 회사에 있을 때만 컴퓨터를 만졌고, 그것도 워드로 문서를 작성하는 정도였습니다. 개인 전용 컴퓨터는 없었고, 집에서 컴퓨터를 켠다는 생각 자체가 없었습니다. 엑셀 함수도 잘 모르고, 폴더 정리도 서툽니다. 이른바 '의식이 높은' 사람들이 쓸 법한 외래어들은 들어도 와닿지 않는 타입의 인간입니다.
그런 제가 3개월 전, 우선 블로그를 개설하고 AI의 도움을 받으며 글을 쓰기 시작했습니다. 처음에는 그저 막막한 상태로 AI에게 질문을 던지고 돌아온 답변을 복사해서 붙여넣기만 반복하는 나날이었습니다.
사실 이 단계에서는 "AI 직원 10명 만들기" 같은 것은 전혀 생각하지 않았습니다. 그저 블로그를 계속했을 뿐입니다.
지금 돌아보면, 제가 했던 일도 정말 단순한 것이었습니다. "이런 주제로 기사를 쓰고 싶은데, 구성을 생각해 줘"라고 AI에게 부탁하고, 나온 문장을 제 나름대로 다듬어서 게시하는. 그런 반복이었습니다. 처음에는 AI가 돌려주는 문장을 그대로 복사해서 붙여넣기만 해도, "와, 대단하다, 이걸로 기사가 되네"라고 단순하게 감동하고 있었습니다. 지금 생각하면 꽤 대충 쓰는 방식이었다고 생각합니다. 하지만 거기서 시작하지 않았다면 다음 시도에도 도달하지 못했을 테니, 이 시기는 헛되지 않았다고 생각합니다.
상상 이상으로 깊이 빠져들어 갔다.
그런데, 해 나가면서 점점 상황이 달라지기 시작했습니다.
처음에는 "지시한 대로 AI를 사용하는" 것에 불과했는데, "이렇게 하면 어떻게 될까", "이 작업, AI에게 맡길 수 없을까" 하며 스스로 아이디어를 내기 시작했습니다. 어느새 잠들기 전에 무심코 스마트폰으로 AI 관련 정보를 찾아보고, 쉬는 날에는 몇 시간씩 컴퓨터 앞에 앉아 있더라고요. 이 점에는 저 자신도 놀랐습니다. 얼마 전까지만 해도 컴퓨터를 거의 만지지 않던 사람이 말이죠.
그런 가운데, 이번에는 스마트폰으로 틱톡을 보다가 "AI를 쓰면 직원 10명분의 일을 할 수 있다"는 내용의 광고를 목격했습니다. 블로그를 시작하게 된 계기가 된 유튜브 광고와는 완전히 다른, 훨씬 나중에 보게 된 광고였습니다. "그런 게 정말 가능할까" 반신반의하면서도, 이상하게 마음에 걸렸습니다.
바로 그 타이밍에 수강한 강좌에서 'AI에 지시하는 방법'이라는 것을 배웠습니다. 같은 AI라도 지시하는 방법 하나로 돌아오는 답변의 질이 완전히 달라진다는 것을 알게 되었습니다. 이 점이 저에게는 큰 전환점이었습니다.
그 강의에서는 "혼자서 모든 것을 AI에게 묻으며 진행하는" 방식이 아니라, "역할별로 AI를 나누어 팀처럼 운영하는" 구체적인 방법을 배웠습니다. 10가지 역할 분담 방식도 이 강의에서 배운 것입니다.
"이 방법이라면 지금 내 상황에도 적용할 수 있겠다"고 느껴, 2026년 8월부터 배운 방식을 실제 업무에 적용하는 형태로 'AI 사원'이라는 체제를 구축하기 시작했습니다. 아직 막 시작된, 정말 최근의 이야기입니다.
솔직히 말해서, 배운 것을 그대로 자신에게 적용해 보려는 것은 꽤 과감한 결정이었다고 생각합니다. 회사원도 경영자도 아닌 제가 갑자기 "직원 10명을 만들겠다"고 말한다면, 주변 사람들은 분명 놀랄 것입니다. 하지만 상대가 AI라면, 배운 것을 바로 시험해 볼 수 있습니다. "안 되면 그만두면 되지"라는 가벼운 마음으로 시작할 수 있었던 것은, AI를 활용한 접근 방식이었기 때문이라고 생각합니다.
강좌에서 배운 'AI 직원 10인 체제'라는 방식
가르쳐주신 방식은 구체적으로, 리더 역할, 마케팅 의견 교환 상대 역할, 디자인 담당, LP(랜딩 페이지) 제작 담당, 영상 편집 담당, 리서치 담당, 라이터 담당(이 부분은 저 자신이 겸하고 있는 부분도 있습니다), 분석 담당, 상품 제작 담당, SNS 게시물 담당——이라는 10가지 역할에 AI를 배정하고, 각각의 전문 분야 업무를 맡기는 것이었습니다. 저는 이 방식을 그대로 제 작업에 적용해 보기로 했습니다.
하나의 만능 AI에게 모든 것을 묻기보다는, 회사의 부서처럼 역할을 나누는 편이 지시도 내리기 쉽고 결과물의 질도 높아진다——이것이 강좌에서 배운 생각입니다. 실제로 제 상황에 적용해 보면, 잘 될지는 솔직히 아직 시행착오가 많은 부분이 있지만, 적어도 '움직이기 시작한' 단계에는 와 있습니다.
흥미로운 점은 각 역할에 맞게 말을 거는 방식을 바꾸면 돌아오는 결과물의 질이 완전히 달라진다는 것입니다. 예를 들어 리서치 담당에게는 "조사해 와"라고 부탁하고, 라이터 담당에게는 그 조사한 내용을 바탕으로 "글로 써 줘"라고 부탁하는 식입니다. 인간 회사에서 신입사원에게 업무를 가르칠 때와 마찬가지로, "누구에게" "무엇을" "어떤 순서로" 부탁할지만 생각해도 놀라울 정도로 작업이 매끄러워졌습니다. 이러한 감각은 실제로 직접 해보기 전까지는 전혀 상상할 수 없었던 것이었습니다.
들어간 비용에 대해, 솔직하게 적어 보겠습니다.
사실 저는 가능한 한 비용을 들이고 싶지 않은 마음으로 시작했습니다. 그렇다고 해도 AI를 사용하는 것은 기본적으로 무료가 아닙니다. 제 경우에는 OpenAI, xAI, X(구 트위터)의 API를 이용하고 있어서, 사용하면 사용할수록 요금이 부과됩니다. 특히 아이캐치 이미지 생성에서는 한 번에 5달러 이상이 든 적도 있었습니다. 이미지 생성이 생각보다 비용이 많이 든다는 것은 실제로 해보고 나서야 알게 된 사실입니다.
그에 더해, AI에 지시하는 방법을 배우는 강좌 수강료도 지출되고 있습니다. "AI는 무료로 뭐든 할 수 있다"는 이미지를 가지고 있던 분들에게는 조금 의외로 들릴 수도 있습니다. 하지만 실제로는, 제대로 비용을 투자하고 있는 부분도 있습니다.
이렇게 조금씩 사용하면서 진행해 온 결과, 지금까지 합계로는 1~2만 엔 정도가 들었습니다. 그리고 지금도 월 5,000엔 정도의 구독 비용이 계속 발생하고 있는 상태입니다. "대충 무료로 시작할 수 있겠지"라는 마음으로 뛰어들면, 예상보다 비용이 드는 경우가 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다.
실제로 나타난 성과
비용 이야기만 하면 불안하게 만들 수도 있으니, 여기서부터는 실제로 나온 성과에 대해서도 숫자와 함께 적어 두겠습니다.
먼저 착수한 것은 그동안 써둔 블로그 글 57개의 총점검이었습니다. AI의 도움을 받으며 글 하나하나를 확인한 결과, 제목이 깨져 있거나 카테고리가 설정되지 않은 채 남아 있는 등의 문제가 총 21건 발견되었습니다. 단순한 작업이지만, 이를 하나씩 고쳐 나갔습니다.
다음으로, Google 서치 콘솔 데이터를 분석하여 실제로 가장 많이 읽히는(판매되는) 기사의 제목과 메타 디스크립션(검색 결과에 표시되는 설명문)을 재검토하고 개선했습니다. 전문적인 용어로 말하자면 '검색 유입 최적화'라고 할 수 있겠지만, 요컨대 '검색하는 사람의 눈에 띄기 쉬운 표현으로 고쳤다'는 뜻입니다.
그 결과, A8net과 라쿠텐의 제휴 링크 클릭 수가 실제로 증가했습니다. 그리고 기사를 통해 실제로 1건, 약 11,000엔의 성과가 발생했습니다. 금액으로 보면 크지 않을 수도 있습니다. 하지만 "AI와 함께 직접 손을 움직인 결과, 실제로 돈이라는 형태로 성과가 나왔다"는 것은 저에게 매우 뜻깊은 일입니다.
또한, 강좌에서 배운 'AI 지시 방법'을 디자이너 역할·라이터 역할·사이트 담당 AI 각각에 반영했습니다. 지시 방법만 바꿔도 돌아오는 결과물의 질이 확연히 달라진다는 것을 몸소 체감하고 있습니다.
지금도 시행착오를 겪고 있는, 솔직한 현재 상황
여기까지 읽으면 순조롭게 진행되고 있는 것처럼 보일 수도 있습니다. 하지만 아직도 잘 풀리지 않는 일이 많습니다.
가장 애를 먹는 부분은 AI 직원들 간의 협업입니다. 예를 들어, 작가 역할이 쓴 원고를 디자이너 역할에게 넘겨 이미지를 만들게 하는 식의 흐름을 만들려고 하면, 생각보다 시간이 걸리는 경우가 있습니다. 인간이 있는 회사라면 "이거 부탁해" 한마디면 끝날 일도, AI끼리는 서로 맞물리지 않거나 지시를 다시 내려야 하는 경우가 꽤 많습니다.
그리고 브라우저 확장 기능을 사용해 AI에게 작업을 맡기는 경우도 있는데, 이 연결이 불안정해질 때가 있습니다. 애써 지시를 내렸는데 중간에 멈춰 버리거나, 제대로 인식하지 못하는 경우도 있죠. 이 부분은 지금도 여전히 개선을 시도하고 있는 중입니다.
그리고 이것은 아주 사소한 이야기인데, AI 직원 각각의 이름을 일본어로 바꿔볼까 생각한 적이 있습니다. 역할명(리더, 라이터, 디자이너 등)만으로는 밋밋해서 조금 더 친근한 이름을 붙여보려고 했죠. 하지만 실제로 해보니 이름을 바꾸면 참조 관계나 설정이 여기저기 복잡해진다는 것을 깨닫고, "이건 지금 할 일이 아니네"라고 판단해 일단 보류했습니다. 사소한 일이지만, 이렇게 "시도해 보고, 그만두는" 경험의 축적도 그대로 기록해 두고 싶습니다.
이렇게 나란히 놓고 보면, 잘 풀리지 않는 일이 사실 일상적인 작업 속에서는 더 많을 정도입니다. "AI에게 맡기면 전부 자동으로 잘 해결될 것"이라는 이미지를 가지고 계신 분들도 있을지 모르지만, 실제로 해보면 생각보다 훨씬 손이 많이 갑니다. 지시를 내리고, 돌아온 결과물을 확인하고, 생각과 다르면 수정해서 다시 요청하는. 이런 꾸준한 소통의 반복이야말로 AI 직원과 일한다는 것이라는 생각이 듭니다. 화려함은 없지만, 이것이 지금 제 일상입니다.
지금의 솔직한 체감
잘 되고 있는 부분과 아직 잘 되지 않는 부분. 두 가지 모두를 떠오르는 대로 적어 왔습니다. 다시 한번, 지금의 솔직한 마음을 정리해 보겠습니다.
잘 되고 있는 부분은 블로그 개선을 통해 실제 성과(수치)가 나온 것, 그리고 10명의 AI 직원이 간신히 '작동'하는 단계까지 온 것입니다. 3개월 전, 워드로 글을 쓰는 것 외에는 거의 해본 적이 없었던 저로서는 이것만으로도 충분히 놀랍습니다.
한편, AI 직원들 간의 연계나 도구 연결의 안정성 등 아직도 시행착오를 겪고 있는 부분이 많습니다. '완성된 시스템'이라고 부를 수 있는 수준은 전혀 아닙니다. 지금도 매일 잘 풀리지 않는 문제에 부딪히며 조금씩 조정을 이어가고 있습니다.
이런 불안, 저도 느끼고 있었습니다
여기까지 읽고, "말하는 내용은 이해가 가지만, 나에게는 무리일 것 같다"고 느끼신 분들도 계실 것입니다. 저 자신도 시작하기 전에는 비슷한 불안을 안고 있었습니다. 기왕이니 당시 느꼈던 점과 실제로 해보고 어땠는지를 몇 가지 나란히 적어 두겠습니다.
"컴퓨터를 잘 못해서 따라가지 못하는 건 아닐까"——저도 같은 불안이 있었습니다. 그런데 실제로 해보니 AI에게 요구되는 것은 컴퓨터 전문 지식보다 '무엇을 부탁하고 싶은지'를 말로 표현하는 능력이었습니다. 워드로 문서를 작성하는 것밖에 해본 적이 없는 저조차도, 그 부분은 의외로 어떻게든 해결되었습니다.
"비용이 너무 많이 들지 않을까?"——이 걱정은 어느 정도 맞는 말입니다. 앞서 썼듯이 이미지 생성만으로 5달러 이상이 든 경우도 있었습니다. 다만, 처음부터 큰 금액을 준비할 필요는 없고, 조금씩 시도해 가면서 자신에게 필요한 범위를 파악해 나갈 수 있었습니다.
“젊은 사람이나 잘 아는 사람만 할 수 있는 게 아닐까”——이것도 시작하기 전의 내가 품고 있던 생각이었습니다. 하지만 실제로는 나이나 과거의 경험보다도, ‘일단 만져보는’ 한 걸음을 내디딜 수 있느냐가 더 중요했다고 느껴집니다.
'나도 할 수 있을지도 모른다'고 생각한 분들에게
길어졌지만, 여기까지 읽어주셔서 감사합니다.
이 글에서 전하고 싶었던 것은 "AI를 사용해 무언가를 하는 데 특별한 지식이나 재능은 필요하지 않다"는 것입니다. 저는 3년 전까지만 해도 컴퓨터로 워드 문서를 작성하는 것밖에 하지 않았습니다. 계기도 SNS 광고를 아무 생각 없이 보다가 "한번 써볼까"라고 생각한 것뿐이었습니다. 그로부터 비용을 들이기도 하고 실패도 하면서, 지금은 이렇게 10명의 AI 직원과 함께 일상적인 업무를 진행하는 단계까지 오게 되었습니다.
아직 아무것도 완성되지 않았습니다. 오히려 앞으로도 시행착오는 계속될 것이라고 생각합니다. 그래서 이 시리즈에서는 잘 된 일도, 잘 되지 않은 일도 숨김없이 기록해 나가고자 합니다. "무엇부터 시작해야 할지 모르겠다"고 느끼는 당신에게, 이 기록이 "이 정도면 나도 할 수 있겠다"고 생각하게 되는 계기가 된다면 정말 기쁘겠습니다.
다음 회에서는 실제로 AI에게 지시를 내릴 때 제가 주의하고 있는 점과 AI 직원들에게 맡기고 있는 구체적인 업무 내용에 대해 좀 더 자세히 다뤄볼 예정입니다. 계속해서 이 진행형의 기록에 함께해 주시면 감사하겠습니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 33청크
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