AI가 일을 없애는 속도보다 더 중요한 변화는, 실무자가 이제 툴을 쓰는 사람이 아니라 AI에게 작업 환경을 먹이는 운영자가 되고 있다는 점이다.
• 김준수 그로스 매니저는 엑셀 서식과 함수를 거의 기억하지 않아도 된다고 말한다. 단순 반복 업무의 기억 비용이 AI로 넘어가면서, 마케터의 경쟁력은 함수 숙련보다 문제 정의와 결과 검수 쪽으로 이동하고 있다.
• Cursor를 쓰다가 Claude로 대부분의 작업을 옮겼다는 언급은 AI 코딩 도구 경쟁이 개발자에게만 국한되지 않는다는 신호다. 그로스 업무에서도 글쓰기, 데이터 처리, 플랫폼 연동이 섞이면서 범용 LLM이 실무 운영의 중심 인터페이스가 되고 있다.
• AI를 여러 세션으로 돌리면 정신이 분산된다는 말은 생산성 향상이 곧 관리 비용 증가를 뜻한다. 앞으로의 병목은 AI가 답을 못 내는 것이 아니라, 사람이 여러 AI 작업 흐름을 추적하고 맥락을 유지하는 능력에 생긴다.
• 고객 소통은 AI에 절대 맡기지 않고 초안만 활용한 뒤 직접 검수한다고 했다. 이는 AI 도입 이후에도 고객과의 핑퐁, 뉘앙스 조율, 책임 있는 최종 판단은 자동화하기 어려운 영역으로 남는다는 점을 보여준다.
• 특정 플랫폼 업무를 시작할 때 API나 MCP가 있는지 먼저 확인하고, 이를 Claude에 먹여 놓는다는 습관이 핵심이다. AI 활용의 고급 단계는 프롬프트를 잘 쓰는 데서 끝나지 않고, 툴과 데이터 접근권을 AI에게 연결해 업무 시스템 자체를 재구성하는 것이다.
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