일 잘하는 사람의 시크릿(성공) 레시피 (AI) 비즈니스를 이븐하게 조리하는 방법

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

일 잘하는 사람'의 본질적인 역량이란?

이 콘텐츠 ai시대에 '일 잘하는 사람'의 본질적인 역량을 파헤칩니다. 단순히 최신 기술을 아는 것을 넘어, 일상 속에서 문제를 재정의하고, 새로운 해결 방식을 모색하며, 더 나은 결과에 대한 '배고픔'을 유지하는 태도가 얼마나 중요한지 다양한 사례로 설득력 있게 제시합니다. 특히, ai를 '멋있어 보이려고' 쓰는 것이 아니라, 돼지 농장의 무게 측정이나 아마존의 반품 문제처럼 진정한 비즈니스 문제 해결에 어떻게 활용해야 하는지 구체적인 인사이트를 제공합니다. 이 강연을 통해 여러분은 ai기술의 홍수 속에서 길을 잃지 않고, 본질에 집중하여 실질적인 가치를 창출하는 방법을 배울 수 있을 것입니다.

1. AI 시대, '일 잘하는 사람'의 본질적 역량

1.1. AI 기술 활용의 본질과 중요성

1. AI 기술 활용의 오해: AI를 '멋있어 보이려고' 사용하면 피로도만 증가하며, 기술 자체에 현혹되기보다는 본질에 집중해야 한다고 조용민 대표는 강조한다.
2. 개코의 사례를 통한 '문제 해결 의지'의 중요성:
   1. 누군가 힙합 듀오 다이내믹 듀오의 개코에게 랩 가사를 잘 만드는 비법을 물었다.
   2. 개코는 다른 분야 사람들과 오랜 시간 대화하며 어휘력을 늘리는 자신만의 방법을 공유했다.
   3. 누군가는 개코에게 AI가 랩 가사를 만드는 과정을 담은 영상을 보내주었다. 이 영상은 AI가 600~700개의 라임을 생성하고, 래퍼가 그중 마음에 드는 것을 골라 가사를 만드는 과정을 보여준다.
   4. 개코의 반응은 "재밌네요, 좋네요"가 아닌, "형, 어떻게 하면 할 수 있어요?"였다.
   5. 누군가는 이러한 반응이 투자결정 시 CEO를 평가하는 가장 큰 기준이라고 설명하며, 기술 자체보다 '어떻게 하면 할 수 있을까'라는 문제 해결 의지가 중요함을 강조한다.
3. 기술 현혹의 위험성: 코딩을 하지 않고 AI전문가라고 자처하며 많은 기술을 보여주는 것은 큰 의미가 없을 수 있으며, 기술에 현혹되기보다는 우리가 무엇에 집중해야 하는지 고민해야 한다.

1.2. AI 기술의 실제 적용 사례와 '문제 정의'의 중요성

1. AI 기술의 발전과 활용:
   1. 오래된 기술: 비전 API를 통해 풍경을 비추면 도시와 건물 층수를 알려주는 기능이 있다.
   2. 최신 기술: AI가 "내 안경 어디 있어?"라는 질문에 "사과 옆에 있어"라고 답하며 물건을 찾아주는 기술이 최근에 개발되었다.
2. 디지털 트윈 기술의 활용:
   1. 자신과 똑같은 AI를 만들어내는 디지털 트윈 기술이 있다.
   2. 샌드박스 네트워크에 이 기술을 보여주자, "유명 유튜버 한 명을 100명 만들어야겠다"는 반응이 나왔다.
   3. 이는 기술을 일반적인 용도(예: 치매 환자 지원)로 생각하는 것을 넘어, 자신의 고민과 연결하여 답을 찾는 역량이 중요함을 시사한다.
3. 선진국에 필요한 역량의 진화:
   1. 정답을 빠르게 맞추는 역량은 다른 나라에도 많으므로, 선진국이 된 한국은 문제를 만들 수 있는 역량이 더욱 중요해졌다.
   2. 필요 역량은 시대에 따라 진화하며, 다음 세 가지가 강조된다.
      1. 당연한 일상에서 문제를 재정의하는 능력: 단순히 문제를 발견하는 것을 넘어, 당연하게 여겨지는 일상 자체에서 개선점을 찾아내는 것이다.
      2. 다른 방식으로 시도하는 능력: 좋은 방법을 찾아냈을 때, 개코처럼 '어떻게 하면 할 수 있을까'를 고민하며 다른 방식으로 시도하려는 태도이다.
      3. 더 나은 결과에 대한 '배고픔': 현재의 결과에 만족하지 않고, 더 넓은 지평을 탐색하며 더 좋은 결과를 추구하는 태도이다.

2. 일상 속 문제 해결을 위한 AI 활용 사례

2.1. 돼지 농장 무게 측정 문제 해결

1. 돼지 농장의 일상적 문제: 돼지 농장에서 가장 힘들고 매일 해야 하는 일 중 하나는 돼지 무게를 재는 것이다.
2. 무게 측정의 중요성: 돼지는 제품화를 위해 매일 무게를 재야 하며, 특정 무게가 넘으면 사료 공급을 중단하여 사료량을 최적화해야 한다.
3. 기존의 어려움: 매일 무게를 재는 작업은 인력과 장비가 필요하여 매우 힘들다.
4. 프랑스 농장의 해결 방식: 프랑스 농장에서는 돼지 무게를 잘 달 수 있는 도로를 구축하고 인부를 늘리는 방식으로 문제를 해결했다.
5. 한국 스타트업의 AI 기반 해결:
   1. 한국의 스타트업 '인트플로우'는 농장주의 고민을 해결하기 위해 AI기반의 비전 API를 개발했다.
   2. 카메라로 돼지를 찍으면 AI가 자동으로 무게를 측정해준다.
   3. 이 기술은 광주에 있는 스타트업이 개발했으며, 스마트폰 앱으로도 구현 가능하다.
6. 문제 정의의 차이: 프랑스 농장이 이 기술을 도입하지 못한 이유는, 문제를 '일상으로 받아들이느냐' 아니면 '문제점으로 인식하고 해결하려 하느냐'의 차이에서 비롯된다.

2.2. 배달 앱 추천 시스템의 진화

1. 투자사의 관점: AI프로젝트 투자사들은 팀이 패턴을 읽어낼 수 있는지 여부를 중요하게 본다.
2. 도어대시(DoorDash)의 사례:
   1. 미국의 배달 서비스 회사 '도어대시'는 기존의 미개한 추천 방식(예: 김치찌개 좋아하는 사람에게 된장찌개 추천)을 사용하지 않는다.
   2. 도어대시는 배달 산업의 본질을 '좋아하는 음식을 찾아가는 것'이 아닌, '데이팅 앱'과 유사한 개념으로 정의했다. 즉, 고객의 욕구를 파악하여 매칭하는 것이 핵심이다.
   3. 도어대시는 모든 고객 리뷰를 AI에 입력하여, 식당의 특징(예: 양이 적은지 많은지, 간이 센지 약한지)을 인간의 욕구 레벨로 낮춰 분석한다.
   4. 이를 통해 "머리 짧은 남자를 좋아하는 여성"에게 단순히 머리 짧은 남자를 추천하는 것이 아니라, 그 밑의 세부적인 욕구 레벨까지 파악하여 추천함으로써 실제 거래량을 크게 늘렸다.
3. 핵심 시사점: 이 사례는 AI기술 자체보다 패턴을 읽어내고 문제를 재정의하는 능력이 중요함을 보여준다.

2.3. 강의 집중도 향상과 '컨텍스트'의 중요성

1. 강의 경쟁자 분석: 누군가는 자신의 경쟁자가 다른이가 아닌, 청중의 스마트폰이나 졸음이라고 정의한다.
2. 집중도 패턴 분석: 청중의 얼굴(살색)이 보이면 집중하고 있는 것이고, 정수리(졸음)가 보이면 집중도가 떨어지는 패턴으로 인식한다.
3. 집중도 향상 시도: 누군가는 청중의 당이 떨어지는 시간임을 고려하여, 의자 밑에 사탕을 붙여두는 아이디어를 실행했다.
4. 구글 유튜브 행사 사례: 이 아이디어는 누군가 구글 재직 시절 유튜브 행사에서 실제로 적용하여 집중도를 크게 높였던 경험에서 비롯되었다.
5. '컨텍스트'의 중요성:
   1. 단순히 사탕을 주는 것보다, 누군가 직접 사탕을 붙였다는 '컨텍스트'가 더해질 때 진정성이 전달되고 집중도가 올라간다.
   2. '턴(Turn)'과 '컨텍스트(Context)'는 AI를 잘 활용하는 사람들의 특징이다.
   3. 예술 작품의 가치도 단순히 작품만 보는 것보다, 그 작품이 샌프란시스코를 달리며 만들어진 것이라는 '컨텍스트'와 제작 과정 영상이 더해질 때 가치가 크게 상승한다.
   4. 컨텍스트는 하나의 솔루션이 아닌, 여러 문제를 해결할 수 있는 방법론을 생각하게 하는 중요한 키워드이다.

2.4. AI를 활용한 '다른 방식'의 문제 해결

1. 라면 받침 책과 AI 추천사 사례:
   1. 누군가는 자신이 쓴 책을 '라면 받침'이라고 비유하며, 책 내용보다 추천사가 훌륭하다고 말한다.
   2. 새로 나올 AI관련 책의 추천사를 누구에게 부탁할지 고민하다가, GPT, 클로드, 제미나이 등 AI세 명에게 부탁했다.
   3. AI들이 추천사를 매우 잘 써주었으며, 이는 일상적인 문제(추천사 부탁)에 AI를 활용하는 '아이디어를 플러그인'하는 능력의 중요성을 보여준다.
2. AI 유료 버전의 가치: 세상에서 가장 많은 책을 읽고, 가장 많은 대화를 나눈 AI와 티타임을 가질 수 있다면 기꺼이 비용을 지불할 것이며, 이것이 바로 AI유료 버전의 가치이다.
3. 허깅 페이스(Hugging Face) 활용:
   1. 많은 사람들이 " AI뭘 하는지 내가 알아야 쓰지"라고 말하지만, '허깅 페이스'와 같은 플랫폼을 활용하면 된다.
   2. 허깅 페이스는 GPT나 제미나이가 알려주지 않는 답변 등 다양한 문제 해결이 가능한 곳이며, 공학적 지식이 거의 필요 없다.
   3. 예산이 부족할 때 AI로 영상을 제작하여 디지털 플랫폼에 올리는 등, AI를 활용하여 '예산이 없어도 할 수 있다'는 해결책을 제시할 수 있다.
4. 아마존의 반품 문제 해결:
   1. 아마존에서 가장 많은 비용이 발생하는 부분은 반품이며, 특히 인테리어 소품에서 반품이 많다.
   2. 반품의 주된 원인은 사이즈 문제였다.
   3. 아마존은 AR(증강현실) 기능을 활용하여 고객이 구매 직전에 가상으로 제품을 거실에 배치해볼 수 있도록 했다.
   4. 이 기능 도입 후 반품률이 크게 줄었다.
   5. 아마존은 AR 기능을 '멋있어 보이려고' 넣은 것이 아니라, 진정한 비즈니스 문제(반품)를 해결하기 위해 AI를 활용한 것이다.
5. 결론: 이 세 가지 역량(문제 재정의, 다른 방식 모색, 더 나은 결과에 대한 배고픔)을 삶에 탑재하는 것이 중요하며, 이를 통해 문제를 더욱 명확하게 바라볼 수 있다.

3. 기술 발전의 속도와 대한민국의 미래

1. 기술 발전의 가파른 속도:
   1. 1900년 뉴욕 5번가에는 마차가 대부분이고 자동차는 한 대뿐이었다.
   2. 불과 13년 뒤인 1913년 뉴욕 5번가에서는 자동차가 주된 교통수단이 되고 마차는 한 대만 남는 역전 현상이 발생했다.
   3. 이는 기술의 속도가 매우 가파르며, 앞서 언급된 세 가지 역량(문제 재정의, 다른 방식 모색, 더 나은 결과에 대한 배고픔)을 잘하는 사람들이 많을수록 기술이 사회에 빠르게 활용되어 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준다.
2. 대한민국의 현재와 미래:
   1. 누군가는 현재 대한민국이 '프라임 타임(전성기)'이라고 보지만, 전성기는 결국 내려가는 시점이 오기 때문에 걱정하고 있다.
   2. 대한민국은 제2, 제3의 전성기가 반드시 필요한 나라이며, 이를 위해서는 문제 해결에 집중하고 일상에 문제 해결 고민을 녹여내는 노력이 필요하다.
   3. 이러한 노력을 통해 현재보다 훨씬 더 큰 프라임 타임이 오도록 다 같이 노력해야 한다.
   4. 누군가 본인도 언급된 세 가지 역량이 가장 부족한 부분이라고 인정하며, 다 함께 이러한 부분들을 신경 써서 발전시켜 나가기를 강조한다.

2025년 꼭 써봐야할 AI 필수 툴 9가지 총정리 바로가기