AI 활용 · 런칭클럽 데모데이
AI 시대, 끝까지 작동하는 결과물을 만든다
AI 시대에는 ‘무엇을 만들었는가’보다 ‘끝까지 작동하게 만들었는가’가 중요합니다.
사진: Dawit / Unsplash
어제 월간 런칭클럽 데모데이를 진행했습니다.
참여자들이 만든 결과물을 함께 살펴보며 AI와 바이브 코딩에 관해 몇 가지 중요한 이야기를 나눴습니다.
멋진 결과물을 만드는 것보다 먼저 해야 할 일은, 사용자가 처음부터 끝까지 경험할 수 있는 흐름을 완성하는 것입니다.
1. 멋진 결과물보다 먼저 ‘작동하는 결과물’을 만든다
처음부터 완벽한 디자인과 모든 기능을 구현하려고 하면 프로젝트가 쉽게 멈춥니다.
우선은 허접하더라도 사용자가 처음부터 끝까지 경험할 수 있는 흐름을 만들어야 합니다.
- 버튼을 누르면 화면이 열린다.
- 입력한 내용이 저장된다.
- 저장한 내용을 다시 불러올 수 있다.
- 다른 사람에게 공유할 수 있다.
이 최소한의 흐름이 완성되면 디자인과 자동화는 나중에 얼마든지 개선할 수 있습니다.
2. 기록은 ‘보기 좋게’보다 ‘계속 남게’ 만들어야 한다
AI가 나를 분석하고 코칭하게 하려면 먼저 AI가 읽을 수 있는 데이터가 쌓여야 합니다.
하지만 기록 과정에 작은 불편이 하나라도 있으면 오래 지속하기 어렵습니다.
그래서 처음에는 복잡한 대시보드보다 질문에 답하거나 간단히 내용을 입력하는 방식이 더 나을 수 있습니다.
기록이 쌓이면 AI는 그 데이터를 바탕으로 이런 일도 할 수 있습니다.
- 내가 시간을 가장 많이 사용한 일 분석
- 컨디션과 수면, 성과의 연관성 파악
- 주간·월간 회고 작성
- 다음 달에 집중해야 할 일 제안
좋은 시스템은 많은 것을 기록하게 하는 시스템이 아니라, 쉽게 기록을 계속할 수 있게 하는 시스템입니다.
3. AI를 ‘답변하는 챗봇’이 아니라 ‘일하는 직원’으로 활용한다
지금은 월 20달러 정도로 매우 똑똑한 AI 직원을 곁에 둘 수 있는 시대입니다.
그런데 같은 도구를 사용해도 어떤 사람은 질문 몇 번으로 끝내고, 어떤 사람은 반복 업무와 기록, 분석, 콘텐츠 제작까지 맡깁니다.
앞으로의 차이는 AI를 보유했는지가 아니라 AI에게 얼마나 구체적인 일을 지속적으로 맡기는가에서 생길 것 같습니다.
한 번의 질문보다 중요한 것은 AI가 반복적으로 일할 수 있는 워크플로우를 만드는 것입니다.
4. 내 문제를 해결하는 것에서 시작한다
무엇을 만들어야 할지 모르겠다면 내가 반복해서 겪는 불편부터 찾아보면 됩니다.
- 매번 찾아봐야 하는 회사 규정
- 여러 곳에 흩어진 할 일과 일정
- 꾸준히 남기지 못하는 코칭 기록
- 반복해서 정리해야 하는 콘텐츠
- 저장되지 않거나 공유하기 어려운 자료
AI와 함께 내 문제를 하나씩 해결해 보면 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
그렇게 만든 해결책이 쌓이면 언젠가는 다른 사람의 문제도 해결할 수 있고, 그것이 새로운 콘텐츠나 상품, 서비스가 될 수도 있습니다.
5. 자동화는 직접 해본 뒤에 시작한다
저 역시 처음부터 자동화하지는 않습니다.
먼저 몸으로 직접 해보면서 전체 과정이 실제로 돌아가는지 확인합니다. 반복해도 가치가 있다는 판단이 들면 그때 하나씩 자동화합니다.
자동화되지 않은 완성된 워크플로우가, 자동화되다 멈춘 미완성 시스템보다 낫습니다.
AI 시대에 필요한 것은 거창한 개발 능력만이 아닙니다.
내가 원하는 결과를 분명히 하고, 가장 쉬운 방법으로 시작해서, 끝까지 작동하게 만드는 힘입니다.
생각만 하고 시작하지 않는 사람이 여전히 많습니다.
작게라도 직접 만들어보고, 완성해보고, 계속 개선해보세요.
그 과정은 절대 헛되지 않고 다음 문제를 해결하는 실력이 되어 쌓일 겁니다.
여러분은 지금 AI 직원에게 어떤 일을 맡기고 계신가요?
AI 시대, 끝까지 작동하는 결과물을 만든다
AI 시대에는 ‘무엇을 만들었는가’보다 ‘끝까지 작동하게 만들었는가’가 중요합니다.
사진: Dawit / Unsplash
어제 월간 런칭클럽 데모데이를 진행했습니다.
참여자들이 만든 결과물을 함께 살펴보며 AI와 바이브 코딩에 관해 몇 가지 중요한 이야기를 나눴습니다.
1. 멋진 결과물보다 먼저 ‘작동하는 결과물’을 만든다
처음부터 완벽한 디자인과 모든 기능을 구현하려고 하면 프로젝트가 쉽게 멈춥니다.
우선은 허접하더라도 사용자가 처음부터 끝까지 경험할 수 있는 흐름을 만들어야 합니다.
이 최소한의 흐름이 완성되면 디자인과 자동화는 나중에 얼마든지 개선할 수 있습니다.
2. 기록은 ‘보기 좋게’보다 ‘계속 남게’ 만들어야 한다
AI가 나를 분석하고 코칭하게 하려면 먼저 AI가 읽을 수 있는 데이터가 쌓여야 합니다.
하지만 기록 과정에 작은 불편이 하나라도 있으면 오래 지속하기 어렵습니다.
그래서 처음에는 복잡한 대시보드보다 질문에 답하거나 간단히 내용을 입력하는 방식이 더 나을 수 있습니다.
기록이 쌓이면 AI는 그 데이터를 바탕으로 이런 일도 할 수 있습니다.
3. AI를 ‘답변하는 챗봇’이 아니라 ‘일하는 직원’으로 활용한다
지금은 월 20달러 정도로 매우 똑똑한 AI 직원을 곁에 둘 수 있는 시대입니다.
그런데 같은 도구를 사용해도 어떤 사람은 질문 몇 번으로 끝내고, 어떤 사람은 반복 업무와 기록, 분석, 콘텐츠 제작까지 맡깁니다.
앞으로의 차이는 AI를 보유했는지가 아니라 AI에게 얼마나 구체적인 일을 지속적으로 맡기는가에서 생길 것 같습니다.
4. 내 문제를 해결하는 것에서 시작한다
무엇을 만들어야 할지 모르겠다면 내가 반복해서 겪는 불편부터 찾아보면 됩니다.
AI와 함께 내 문제를 하나씩 해결해 보면 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
그렇게 만든 해결책이 쌓이면 언젠가는 다른 사람의 문제도 해결할 수 있고, 그것이 새로운 콘텐츠나 상품, 서비스가 될 수도 있습니다.
5. 자동화는 직접 해본 뒤에 시작한다
저 역시 처음부터 자동화하지는 않습니다.
먼저 몸으로 직접 해보면서 전체 과정이 실제로 돌아가는지 확인합니다. 반복해도 가치가 있다는 판단이 들면 그때 하나씩 자동화합니다.
AI 시대에 필요한 것은 거창한 개발 능력만이 아닙니다.
내가 원하는 결과를 분명히 하고, 가장 쉬운 방법으로 시작해서, 끝까지 작동하게 만드는 힘입니다.
생각만 하고 시작하지 않는 사람이 여전히 많습니다.
작게라도 직접 만들어보고, 완성해보고, 계속 개선해보세요.
그 과정은 절대 헛되지 않고 다음 문제를 해결하는 실력이 되어 쌓일 겁니다.
여러분은 지금 AI 직원에게 어떤 일을 맡기고 계신가요?