대부분 AI를 잘못 이해하고 있음.
AI를 아직도
“똑똑한 검색창”
“글 대신 써주는 도구”
정도로 봄.
그래서 매번 질문하고,
답변 받고,
복붙하고 끝남.
그건 AI를 쓰는 게 아니라
AI한테 잠깐 외주 주는 것에 가까움.
진짜 변화는 거기서 안 남.
AI의 핵심은 대답을 잘 받는 게 아님.
내가 반복하던 일을 다음부터 안 하게 만드는 것임.
초기 ChatGPT는 채팅창 안에 갇혀 있었음.
사람이 묻고, 사람이 옮기고, 사람이 실행했음.
지금은 다름.
Cursor, Claude Code, Fable 같은 도구가 나오면서
AI가 코드, 터미널, 브라우저, 파일, 문서, 이미지, 영상까지 다루기 시작했음.
이제 중요한 건
AI가 얼마나 똑똑하냐가 아님.
일을 얼마나 잘게 쪼개고,
어떤 모델에 맡기고,
결과물을 어디에 쌓고,
다음 작업에 다시 먹일 수 있느냐임.
즉 프롬프트 싸움이 아니라 구조 싸움임.
얼마 전 MSU 게임도 하루도 안 걸려 만들었음.
AI 성능이 미쳐서가 아니라,
MSU MCP, API, 에셋 시트, 모델별 역할 분담이
머릿속에 이미 구조로 잡혀 있었기 때문임.
많은 사람은 프롬프트에서 멈춤.
하지만 프롬프트는 입구일 뿐임.
워크플로우가 엔진이고,
작업 로그가 자산이고,
재사용 구조가 진짜 엣지임.
북마크는 대부분 무덤임.
리서치 PDF도 다시 안 읽히면 죽은 자료임.
메모도 다음 작업에 안 들어가면 그냥 저장 쓰레기임.
중요한 건 저장이 아니라
다시 읽히는 구조임.
Git, Obsidian, hook, SKILL.md, 증류 파이프라인, 개인 RAG가 의미 있는 이유도 여기에 있음.
자료를 모으는 게 아니라
내 작업 로그를 다음 AI의 입력값으로 바꾸는 것.
이게 AI 시대의 개인 자본임.
모델은 누구나 비슷하게 쓸 수 있게 됨.
GPT든 Claude든 Grok이든 오픈소스든 접근성은 계속 좋아질 것임.
그래서 격차는 모델 안이 아니라
모델 밖에서 남음.
내 판단 기준,
내 실패 기록,
내 워크플로우,
내가 반복해서 쌓은 로그,
어떤 모델이 어떤 일에 강한지에 대한 감각.
이건 검색으로 못 가져옴.
크롤링으로도 안 나옴.
리즈닝만으로도 복제 안 됨.
오래 굴린 사람한테만 생기는 사적인 진실임.
AI는 오래 할수록 유리한 게임임.
실력이 선형으로 늘어서가 아니라,
오늘의 누적분이 내일 작업의 입력값이 되기 때문임.
오늘 만든 파이프라인이 내일의 시간을 줄이고,
오늘 쌓은 로그가 내일의 판단을 빠르게 만들고,
오늘 정리한 SKILL.md가 다음 작업의 기본값이 됨.
이게 복리처럼 쌓임.
반대로 손 놓으면 바로 낡음.
예전에 Stable Diffusion 좀 만졌다고 끝이 아님.
다시 돌아오면 ComfyUI, Wan, Runpod, RIFE, VSR, i2v, 각종 노드들이 한꺼번에 튀어나와 있음.
기능 몇 개가 늘어난 수준이 아님.
아예 언어가 바뀐 느낌에 가까움.
게임도 오래 접었다가 다시 켜면 다른 게임이 되어 있듯,
AI도 따라가는 비용보다 따라잡는 비용이 훨씬 큼.
그래서 AI는 공부 과목이라기보다 포지션에 가까움.
들고 있는 동안에만 감각이 유지됨.
핵심은 AI가 무엇을 할 수 있느냐가 아님.
내 반복 작업 중 무엇을 다시 안 해도 되게 만들 수 있느냐임.
포토샵을 잘하는 것보다
포토샵을 안 켜도 되는 구조를 아는 게 중요해지는 구간.
코딩을 잘하는 것보다
AI가 실수하지 않게 작업을 쪼개고 검수하는 능력이 중요해지는 구간.
리서치를 많이 읽는 것보다
읽은 것이 다음 판단에 자동으로 들어오게 만드는 구조가 중요해지는 구간.
AI는 미래 기술을 아는 게임이 아님.
내가 어제 했던 일을 내일 다시 안 하게 만드는 게임임.
많은 사람은 AI를 소비함.
몇몇 사람은 AI로 자기 작업 흐름을 적립함.
차이는 여기서 남.
AI 에드작은 모델을 구독하는 게 아님.
내 반복을 제거하는 구조를 계속 쌓는 것임.
프롬프트는 입구고,
워크플로우는 엔진이고,
작업 로그는 자산임.
칼협 에드작이 있다면 그건 AI임.
따라잡는 비용은
따라가는 비용보다 늘 비쌈.