제미나이 쓸 때마다 미쳐버릴 거 같습니다.

나노바나나 프로로 이미지 만들고, 보고서 만들고,

데이터 보고 척척 알아서 최적 데이터 분석법 추천하고..

AI가 너무너무 사랑스러우면서도 무섭다는 생각을 지울 수 없는 요즘입니다.

그래서 캔디드 글에 의견을 좀 덧붙여서 AI 시대의 소위 일잘러는 이런 사람일 거라 정리해봤습니다.

1. "왜"를 묻는 것

AI한테 뭘 시키기 전에, 한 번만 멈춰서 생각하는 사람.

예를 들어, 2명이 있습니다.

A: "경쟁사 분석해서 보고서 주세요"라고 하면

→ 바로 ChatGPT 돌림

→ 경쟁사 5곳 정보 쫙 나열

→ 보고

B: 같은 말 들으면 

→ "이 분석으로 뭘 결정하려는 거예요?" 

→ "신규 기능 개발이요? 그럼 경쟁사의 '최신 기능'만 볼까요, 아니면 '가장 인기 있는 기능'을 볼까요?"

둘 다 AI 잘 써요.

근데 결과물이 천지차이입니다.

A는 "정보"를 줬고, B는 "판단 근거"를 주기 때문이죠.

우린 단순한 정보가 아니라 의사결정이 필요합니다.

“Why”를 모르고 AI를 쓰면 겉보기엔 완벽한 자료같아 보이지만 실제론 쓸모가 크게 없더라고요.

2. 70%로 시작하는 것

창업을 하니까 비로소 보이는 걸까 싶기도 하지만, 완벽한 계획보다 빠른 검증이 훨씬 중요한 것 같습니다.

특히 AI 시대에는 더더욱 그렇다고 생각합니다.

왜냐하면, 너무 편리한 세상이잖아요!

정보가 부족하면 AI한테 물어보면 되고, 프로토타입 만들기도 AI가 도와주고, 고객 반응 분석도 AI가 해주니까요.

그래서 요즘 면접 볼 때 이런 맥락의 질문을 종종 합니다.

"정보가 많이 없는 상태에서 결정해본 경험 있어요?"

3. AI랑 "같이 생각"하는 것

AI를 단순 작업 도구로만 쓰는 사람 vs 사고 파트너로 쓰는 사람.

차이가 어마어마합니다.

도구로만 쓰면,

“고객 이탈 방지 전략 5가지 알려줘” 이런 프롬프트를 쓰게 되고,

→ 일반론적인 답변 

→ 그대로 복붙

결국은 차별화가 제로더라고요.

그러나, AI를 사고 파트너로 쓴다면,

“우리 서비스 이탈률이 3개월간 15%→23%로 증가했어. 

주로 가입 2개월 차에 이탈하고, 고객들은 '사용법이 어렵다'고 말해.

근데 내가 놓친 게 있을까?

1. 이탈 고객과 유지 고객의 첫 한 달이 어떻게 다를까?
2. '어렵다'는 말의 진짜 의미는? 기능 문제? 교육 문제?
3. 검증해야 할 가설 3가지는?

같이 생각해보자."

예를 들면 이런 프롬프트를 쓰게 됩니다.

→ 우리 상황에 맞는 분석 

→ 실행 가능한 가설 

→ 차별화된 솔루션

저는 실행은 빠르지만 가끔 디테일이 부족하다고 느낍니다.

그래서 계속 꼬리에 꼬리를 무는 사고를 하게 되는 게 AI의 정말 큰 장점인 것 같습니다.

4. 빠르게 배우는 "방법"을 아는 것

새로운 기술 나올 때마다 완벽히 배우려는 사람 vs 일단 써보는 사람.

둘 중 어떤 사람에 가까우신가요?

저는 가급적 후자로 가려고 합니다.

왜냐하면, 툴을 좀 익혔다 치면 새로운 툴이 나오고

또 새로운 기능이 업데이트되고

아주 미치겠어요!

강의 다 들을 시간에 바로 실행해보는 게 좋은 것 같습니다.

실무에 적용했을 때, 더 빨리 익히기도 하고요.

5. 팀 전체를 끌어올리는 것

혼자 잘하는 사람 vs 팀을 잘 만드는 사람.

팀 리딩 능력은 대체 불가능한 능력 중 하나라고 느낍니다.

회사 다닐 때도 많이 느꼈지만, 리더를 누구를 만느냐에 따라 그 팀의 퍼포먼스가 달라지는 것 같아요.

그러니까 시니어일수록, 리더급일수록 연봉이 높아질 수 밖에 없는 거겠죠.

하루에 100의 퍼포먼스를 만들어도, 팀이 200을 만드는 것보다

본인 퍼포는 80이지만, 팀을 300 만들게 한다면, 회사에선 누구를 필요로 할까요?

앞으로 AI는 계속 발전하겠죠?

(제 AI 관련 주식도 더 많이 올라가면 좋겠네요~ 는 농담반 진담반이고요.)

기회가 된다면, 얼른 GEO(생성형 AI 검색엔진에서 브랜드가 노출되는 법)에 관련 글도 정리해서 공유드릴게요.