- AI 비용이 비싸다고? 비싼 게 아니라 골라 타지 못해서 낭비하는 거다.

(7월 초순 사내 세미나와 고객사 미팅에서 나온 얘기들을 정리해봤습니다.) 

제가 아는 분께서 AI 비용이 월 천만 원 넘게 나온다고 고민을 하시더군요. 뜯어보니 단순 웹 검색까지 모든 프로세스를 최상급 모델한테 시키고 있더라고요. 새벽에 농수산시장 가서 배추, 갈치 싣는 데 G80 끌고 간 셈이죠. 그건 저녁 사교모임 갈 때 타야 좋은 거고, 배추 사러 갈 차는 따로 있는 게 합리적이죠.


1 🚗 AI 모델은 직원이다, 연봉이 다른

- 예전에는 AI 모델이 베트남이나 인도에 있는 주니어 개발자 수준이었다. 내가 하면서 보조를 쓰는 코파일럿 정도. 그러다가 점점 발전해서 중국 개발자가 됐다가, 시니어가 됐다가, 지금은 완전히 초고수까지 올라왔다.
- 토큰이 녹는다고들 하는데, 사람도 똑같지 않나. 비싼 애들이 시간당 비용이 비싸 거랑 같은 구조다. 어려운 걸 밑에 애들한테 시키면 하긴 하는데, 시간도 많이 걸리고 빵꾸도 많이 난다. 시니어로 올라갈수록 실수 적고 빨라진다.
- 예를 들어, 지금 하는 업무가 자료 정리 수준이면 클로드 모델 중에서 소넷이면 충분하다. 같은 현대차인데 굳이 제일 비싼 차 탈 이유가 없다. 코딩 들어가면? 오퍼스 4.8 불러온다. 거기서 만든 걸 페이블5한테 리뷰시킨다. 마치 밑에 직원에게 "내가 봤는데, 여기 틀렸던데" 하면서 지적질한다. 


2 🐒 손오공 분신술과 서류 창고

- AI한테 일을 시키면 재밌는 일이 벌어진다. 서류만 보관하고 있는 창고가 있다 치자. 거기에 신입사원을 하나 넣는 격이다. "네가 알아서 쭉 읽어보고 정리해봐." 이 녀석이 앉아서 체계적으로 정리하고, 쓰레기도 가려내고, 질문까지 한다. "제가 쓰레기 발견했는데요, 복사본이 많아요."
- 더 재밌는 건 병렬 처리다. 시키면 손오공 분신술을 쓴다. "제가 순서대로 하면 느리니까 서브에이전트 8개 만들어서 병렬로 하겠습니다." 캐비넷마다 나눠서 동시에 일한다. 옛날에는 하나 끝나고 다음 거 시작했는데.
- 기술에 대한 기존 편견을 깨는 순간부터 갑자기 개안이 된다. "그럼 이것도 되겠네?" 하면서 해보기 시작하는 거다. 그게 워크플로우 개선의 시작이다.


3 🗣 How를 까먹으세요

- 고객사 미팅 가서 자주 하는 얘기가 있다. "How를 까먹으세요." How부터 생각하면 갑자기 막힌다. 개발자도 아닌데 어떻게 만들지? 그 생각이 드는 순간 시작도 못 한다.
- 제일 중요한 건 Why다. 도대체 이 일을 왜 해야 되나. 어떻게 하면 이 일을 안 하게 만들겠나. 단계를 줄이거나, 아예 없애거나. 딱 거기까지만 생각하면 된다.
- Why를 정하고, What까지만 가도 돼. "이걸 하기 위해서 뭘 해야 되는 건데?" 거기까지만 줘도 How는 AI가 알아서 한다. 검색도 지가 알아서 한다. 이걸 경험하면 잠이 안 온다. 온라인 전략게임처럼 몰입이 되고, 되고 나면 도파민이 터져 미친다.


4 🛠 비개발자가 이기는 이유

- 작년 말에 '제로백 AI 빌더톤'이라고 해서 30명 모아 놓고 6주간 바이브 코딩을 가르친 적이 있다. 개발자 비개발자 반반. 
- 마지막 날 발표를 시켰는데, 눈에 띄는 걸 만들어온 쪽은 거의 다 비개발자였다. 개발자는 뭘 만들어야 할지 감이 없었다. 비개발자는 현업에서 매일 답답했던 걸 만들었다.
- 아파트 관리 아웃소싱 회사에서 여직원 둘이 왔다. 개발 경험 전무. 엑셀 수작업이 지겨워서 SI한테 대시보드 외주를 몇 번이나 줬다가 다 실패한 사람들이다. 바이브 코딩을 6주 배우고 죽어라 만들더니 결국 해냈다. 그 뒤로 회계, 경리, HR까지 회사 업무 전체를 AI로 바꿔나가고 있다. 거의 전문가가 됐다.
- 왜 잘하냐? 그 사람들한테는 Why가 있었으니까. 그동안 시키고 싶었고 만들고 싶었던 그게 있었다. 만약 기술적 난이도를 알았다면 아마 시작도 못했을 거다. 몰랐으니까 용감하게 한 거다.


5 📱 입으로 일하는 시대

- 업무가 뻔한 회사일수록 AI 네이티브로 빨리 갈 수 있다. F&B 같은 데는 프론트에서는 일이 다양하지만, 백단 프로세스는 거의 정해져 있다. 마음만 먹으면 빨리 바꿀 수 있다.
- 입으로만 처리할 수도 있다. STT가 되니까. 채팅 UI에 마이크 기능만 넣으면 끝이다. 운전하면서 "야, 오늘 미팅했는데 거기 이번에 안 한대. 그거 수주 가능성 떨어뜨려놔." 옛날에 김대리한테 전화해서 시키던 거랑 똑같은 건데, 지금은 AI가 듣고 엑셀까지 업데이트한다.
- 회계는 더 쉽다. 숫자니까. AI로 자동화하기가 단순하다. 사람은 맞는지 틀린지 최종 Verify만 하면 된다. 그런 게 누적되면 결국 AI가 알아서 학습한다.


6 🧠 사람 하나를 재창조한다고 생각하라

- AI 네이티브 OS를 만들 때 제일 좋은 접근법은 이거다. 사람을 하나 키운다고 생각하는 거다. 특히 두뇌를 설계한다는 감각. 회사에 쌓여 있는 암묵지, 그걸 모아서 시스템에 심는다. 그 사람이 나가도, 머리만큼은 남게 만드는 거다.
- 펀드매니저용으로 하나 만들어 봤다. 디스코드에 올려놨는데, 사람이 혼자서 일할 수 있게 밑에 종류별로 에이전트가 다 붙어 있다. 리스크 보는 애들, 분석하는 애들 다. 지시만 하면 일하고 보고한다. 민감한 부분이나 돈 관련된 건 자동으로 걸려서 내가 승인을 눌러야 진행된다. 내 경험과 의사결정 체계를 그대로 심어 놓은 거다.
- 핵심은 뭐냐. 내가 뭘 원하는지를 안다. 그러면 된다. SaaS 10개 기능 중에 1개만 필요한데 구독료는 통째로 나가던 시대가 끝나고 있다. 필요한 건 직접 만들어 쓴다. 코딩을 잘하는 능력이 아니고, 자기가 뭘 원하는지를 제대로 전달하는 커뮤니케이션 능력이다. 일 시키는 능력. 맥락 파악하는 능력. 그게 바이브 코딩의 본질이다.