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‘의심의 연속’이 아니라, ‘믿음의 연습’ — 3km를 넘기까지

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오늘 마음의 벽인 2km를 깨고, 드디어 3km를 뛰었다. 숫자만 보면 별일 아닌 것 같지만, 나에게 이건 작은 혁명에 가까웠다. 2km를 넘기 전까진 늘 똑같은 패턴이었다. 몸이 아니라 마음이 먼저 멈췄다. “이 정도면 충분하지 않나?”, “내일 더 뛰면 되잖아.” 그렇게 합리화하며 멈추는 게 습관처럼 몸에 배어 있었다.

돌이켜보면 그동안 나는 나를 너무 의심하며 달렸다. 이 거리쯤은 어렵다고, 내 체력이 거기까지는 안 된다고. 그런데 오늘 깨달았다. 그 과정은 ‘의심의 연속’이 아니라, ‘믿음의 연습’이었다는 걸. “이 정도는 할 수 있다.”는 말이 단순한 위로가 아니라 실제로 나를 움직이게 하는 동력이 된다는 걸 느꼈다.

오늘 처음으로 3km를 완주했다. 앞으로는 이 거리와 또 싸워야 한다. 할 수 있을까, 몸에 무리가 가지 않을까, 그만둬도 괜찮지 않을까 — 이런 생각들이 다시 머리를 스친다. 하지만 이제는 그 과정이 두렵지 않다. 오히려 그 치열함이 내 일상에 필요한 감각이라는 걸 안다.

나는 운동을 하며 ‘치열함’을 다시 배운다. 단순히 목표를 향해 가는 게 아니라, 내 안의 한계를 관찰하고 대화하는 시간이다. 오늘 3km를 넘겼지만, 언젠가 4km, 5km로 나아갈 것이다. 그때마다 또 멈추고, 의심하고, 다시 뛰겠지. 하지만 그 모든 과정이 결국 나를 믿게 만드는 과정이라는 걸 안다.

3km는 숫자가 아니라, 나를 단단하게 만드는 하나의 증거였다.

직원이 없는 회사에서 구조조정을 했다

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오늘은 겉으로 보기에 조용한 하루는 아니었습니다. 업무 시간에는 새로 시작한 네이버 공동구매 건으로 꽤 바쁘게 움직였습니다. 제안 내용을 확인하고, 일정과 조건을 다시 맞추고, 이 흐름이 어디까지 이어질 수 있을지를 머릿속으로 몇 번이나 그려봤습니다. 다시 1인기업으로 돌아온 뒤라 이런 판단 하나하나가 모두 제 몫이라는 사실이 아직은 익숙하지 않습니다. 그래도 일은 일대로 흘러갔습니다.

오후가 되자 역할이 바뀌었습니다. 아이들을 픽업하고, 씻기고, 먹이고, 놀아주는 시간입니다. 하루 중 가장 정신없는 구간이지만 동시에 가장 분명한 기준이 생기는 시간이기도 합니다. 해야 할 일은 단순하고 판단은 즉각적입니다. 저녁을 마치고 아이들을 재운 뒤, 잠시 아파트 도서관에 들렀습니다. 거창한 계획이 있었던 건 아니고, 그냥 머리가 복잡해서 잠깐 정리할 시간이 필요했을 뿐입니다.

그곳에서 노트북을 열고, 내가 운영 중인 프로젝트 안의 ‘대화창 구조’를 다시 들여다봤습니다. 팀처럼 나눠둔 대화창들, 역할별로 붙여둔 이름들, 한때는 중요했지만 지금은 거의 쓰이지 않는 채팅들. 하나씩 정리하다 보니 이상한 기시감이 들었습니다. 이건 단순한 디지털 정리가 아니라, 회사 구조조정과 너무 닮아 있었습니다.

예전의 나는 자동화를 먼저 믿었습니다. Make.com, 시스템, 미래형 구조를 만들어두면 일이 그 안으로 들어올 거라고 생각했습니다. 그래서 브랜딩OS도, 조직 구상도 앞서 설계해두었습니다. 하지만 지난 두세 달 동안 실제로 장사를 다시 해보며 느낀 건 달랐습니다. 자동화보다 중요한 건 지금 당장 매출이 끊기지 않게 만드는 운영의 흐름이었습니다. 쓰지 않는 부서, 겹치는 역할, 기준이 불분명한 팀은 오히려 판단을 느리게 만들고 있었습니다.

결국 결정을 했습니다. 대화창을 ‘많이 쓰는 것’ 기준이 아니라, ‘다시 판단하지 않게 만드는 것’ 기준으로 재편했습니다. 핵심 판단은 CORE로, 지나간 판단의 흔적은 ARCHIVE로, 실행은 RTB로 옮겼습니다. 역할이 애매한 대화창은 없애거나 흡수했습니다. 이 과정에서 문득 깨달았습니다. 구조조정이란 사람을 자르는 일이 아니라, 역할을 명확히 하는 일이라는 것을요.

현실의 구조조정과 다른 점도 있었습니다. 짐을 싸야 하는 사람이 없었습니다. 그래서 머리는 아팠지만, 마음은 불편하지 않았습니다. 오히려 정리할수록 가벼워졌습니다. 회사도, 1인기업도 본질은 같았습니다. 조직이 복잡해지는 이유는 일을 많이 해서가 아니라, 기준 없이 쌓아두기 때문이었습니다. 자동화는 해결책이 아니라 결과였습니다. 구조가 반복되고 판단이 안정되면, 그 다음에야 자동화가 의미를 갖습니다. 이건 지난 몇 달 동안 몸으로 얻은 결론이었습니다.

이제 나는 무언가를 더 만들기 전에 먼저 묻습니다. 이 역할은 꼭 필요한가. 이건 지금 굴러가는 흐름을 돕는가, 아니면 방해하는가. 그날은 대화창 몇 개를 정리했을 뿐이지만, 체감상으로는 회사를 다시 정리한 하루였습니다. 구조조정은 끝이 아니라, 다시 흔들리지 않기 위한 준비라는 것도 조금은 알 것 같았습니다.

오늘은 직원이 없는 회사에서 구조조정을 한 날이었습니다.

아이폰을 손에서 놓은 밤, 더 나은 아침이 시작됐다

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요즘 침대에서 보내는 시간이 너무 산만해졌다는 생각이 들었다. 유튜브, SNS, 쇼츠를 몇 개만 본다는 게 늘 계획보다 길어졌고, 잠자리에 누운 몸은 쉬고 싶은데 머리는 계속 깨어 있었다. 그래서 아주 단순한 결정을 하나 했다. 잠자리에 들 때 아이폰을 거실에 두고 오기로 한 것이다.

며칠을 그렇게 해보니 변화는 생각보다 분명했다. 수면시간이 늘어났고, 무엇보다 수면의 질이 달라졌다. 귀에 이어폰을 꽂지 않으니 끊임없이 타인의 말과 음악, 영상에 노출되지 않아도 됐고, 초단위로 바뀌는 쇼츠의 주제들을 따라가지 않아도 됐다. 자연스럽게 시선은 밖이 아니라 안으로 향했다. 오랜만에 내 마음의 소리를 또렷하게 듣는 느낌이었다.

물론 처음엔 심심했다. 손이 자꾸 허전해서 무언가를 찾게 됐다. 대신 집에 있던 아주 오래된 기기를 꺼냈다. 10년 전에 구입한 아마존 Fire HD 8이었다. 속도는 느렸고, 할 수 있는 것도 많지 않았다. 웹브라우저 크롬, 리디북스, 그리고 내가 생산한 문서를 볼 수 있는 옵시디언 정도가 전부였다. 오히려 그 제한이 마음에 들었다.

그렇게 침대에서 볼 수 있는 콘텐츠는 자연스럽게 정해졌다. 내가 쓴 문서들, 블로그에 정리해둔 글들, 그리고 사놓고 오랫동안 밀려 있던 책들. 자기 전까지 내 생각과 저자의 생각을 오로지 내 목소리로만 읽는 환경이 만들어졌다. 누군가가 골라준 자극적인 영상 대신, 내가 선택한 문장들만 남은 시간이었다.

효과는 생각보다 컸다. 자극적인 미디어에 노출되지 않으니 각성 효과가 줄었고, 내 몸의 리듬에 맞는 수면 시간이 자연스럽게 확보됐다. 텍스트를 읽으며 편안한 생각을 하다 보면 어느 순간 스르륵 잠이 들었다. 기절하듯 잠드는 게 아니라, 잠으로 넘어가는 감각을 느낄 수 있었다.

또 하나의 변화는 ‘심심함’이었다. 그 심심함이 나를 한 번이라도 더 내 몸을 돌보게 만들었다. 유튜브를 보다 보면 늘 우주 단위나 지구적 위기를 함께 겪게 되는데, 그것만 끊어도 물 한 잔을 더 챙기고, 딸들의 이불을 한 번 더 덮어주며 주변을 돌아볼 여유가 생겼다. 생각보다 많은 에너지가 쓸데없는 곳에서 빠져나가고 있었다는 걸 그제야 알게 됐다.

결과적으로 자기 전의 시간에 ‘나’를 마주하고 관리할 수 있는 시간이 정기적으로 생겼다. 아이폰을 쥐고 우주인의 지구 침공을 걱정하다가 기절하듯 잠드는 일은 사라졌다. 저녁 9시부터 잠들기 전까지의 시간이 훨씬 편안해졌고, 쇼츠에 빠져 새벽 1시에 잠들던 날들도 줄어들었다.

그 변화는 아침으로 이어졌다. 기상과 운동이 한결 수월해졌고, 그 결과로 나와 가족들에게 조금 더 여유로운 사람이 되었다. 아주 작은 습관 하나가 하루의 리듬을, 그리고 사람의 태도를 바꾼 셈이다.

아직은 실험 단계다. 조금 더 유지해보고, 이 방식을 좋은 습관으로 정착시켜보려 한다. 침대에서 무엇을 내려놓느냐가, 결국 하루를 어떻게 시작할지를 결정한다는 걸 이제는 조금 알 것 같다.

네이버 브랜드 커넥트를 통해 시작한 첫 공동구매, 그리고 얻은 신호

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네이버 브랜드 커넥트를 통해 강릉하얀감자탕의 첫 공동구매를 시작했습니다.

이 글은 단순한 홍보가 아니라, 제가 실제로 실행해본 결과를 정리하고 앞으로의 방향을 판단하기 위한 기록에 가깝습니다. 혼자 사업을 하다 보니, 이런 선택 하나하나를 남겨두는 게 점점 더 중요해지고 있습니다.

이번 주, 네이버 브랜드 커넥트에서 공동구매 제안을 1차 대상자분들께 발송했습니다. 현재 기준으로 공동구매 확정 4명, 고려 중 1명으로 정리되었습니다. 첫 시도였다는 점을 감안하면 반응은 솔직히 기대보다 좋았습니다. 아직 대규모 확산을 이야기할 단계는 아니지만, 적어도 “이 방식이 작동할 수 있겠다”는 신호는 분명히 확인했습니다. 다음 주부터는 실제 공동구매 일정이 순차적으로 진행될 예정입니다.

제가 이번 공동구매를 네이버 브랜드 커넥트로 시작한 이유는 비교적 명확했습니다. 인플루언서 협업이나 공동구매 플랫폼은 이미 많지만, 직접 경험해보면 대부분 개별 협상에 의존하거나 정산·운영 리스크가 브랜드 쪽에 남는 구조였습니다. 혼자 운영하는 입장에서는 이 부분이 늘 부담으로 남았습니다. 반면 네이버 브랜드 커넥트는 브랜드와 크리에이터를 공식적으로 연결하고, 판매·정산·운영을 네이버 생태계 안에서 관리합니다. 판매자 입장에서는 안정성이 높고, 크리에이터 입장에서도 신뢰할 수 있는 구조라는 점이 가장 크게 느껴졌습니다.

실행 관점에서 보면 브랜드 커넥트는 두 가지 축으로 나뉩니다. 하나는 상시 판매 구조인 ‘쇼핑 커넥트’, 다른 하나는 기간 집중 판매 구조인 ‘공동구매’입니다. 쇼핑 커넥트는 크리에이터가 자신의 채널에 개별 판매 링크를 붙이고, 판매가 발생할 때마다 수수료를 받는 방식입니다. 공동구매는 일정 기간 동안 집중 노출과 판매를 통해 단기간에 반응을 확인하는 구조입니다. 저는 이 두 방식을 병행할 수 있다는 점에서 브랜드 커넥트가 단기 이벤트용이 아니라, 구조적으로 활용 가능한 도구라고 판단했습니다.

이번 강릉하얀감자탕 공동구매는 처음부터 ‘대규모 매출’을 목표로 하지는 않았습니다. 소량 완판 테스트를 통해 실제 반응과 운영 흐름을 확인하는 것이 목적이었습니다. 5년간 리뷰 평점 4.9로 유지된 제품이지만, 크리에이터 커머스 환경에서도 같은 방식으로 신뢰를 얻을 수 있는지는 직접 확인해봐야 한다고 생각했습니다. 이번 결과를 통해 최소한 “시도할 가치가 있는 구조”라는 판단은 분명해졌습니다.

이 선택의 배경에는 커머스 시장의 변화도 있습니다. 이제는 쇼핑몰 중심의 시대보다는, ‘어디서 샀는가’보다 ‘누가 추천했는가’가 더 중요해진 흐름이라고 느낍니다. 특히 가족이 함께 먹는 음식, 아이가 먹는 음식처럼 신뢰가 중요한 영역에서는 크리에이터의 경험과 말 한마디가 구매 결정에 큰 영향을 줍니다. 네이버가 2026년 1월부터 브랜드 커넥트를 본격적으로 밀고 있는 이유도 여기에 있다고 보고 있습니다.

강릉하얀감자탕은 앞으로 이 구조에 조금 더 적극적으로 대응해보려 합니다. 단기 성과보다 중요한 것은, 다시 선택되는 상품으로서 크리에이터 커머스 안에서 어떤 위치를 차지할 수 있는지를 확인하는 일입니다. 이번 공동구매는 그 첫 번째 실험이었고, 다음 단계는 이 데이터를 바탕으로 한 조금 더 구조적인 확장입니다.

앞으로도 이 과정은 계속 기록할 생각입니다. 혼자 결정하지 않고, 실행 결과를 기준으로 판단하는 방식으로요. 이 기록들이 언젠가 저 자신에게도, 비슷한 고민을 하고 있는 누군가에게도 작은 참고 자료가 되기를 기대해봅니다.

AI 시대, 당신의 일자리는 안전합니까? — 송길영 박사가 말하는 ‘경량 문명’의 생존법

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AI가 하루가 다르게 세상을 바꾸고 있다. 누구나 한 번쯤 “내 일자리가 사라지는 건 아닐까?” 하는 불안을 느낀다. 송길영 박사는 지금의 변화를 단순한 기술 혁신이 아니라 ‘문명의 축’이 이동하는 과정이라고 말한다. 즉, 무겁고 느린 세상에서 가볍고 빠른 세상으로 옮겨가는 중이라는 것이다.

중량 문명의 종말과 경량 문명의 시작

200년 동안 인류를 지탱해온 건 ‘중량 문명’이었다. 수천 명이 공장에서 정해진 시간에 출퇴근하고, 기업의 가치는 인력 규모와 자산 크기로 증명되던 시대였다. 그러나 이제 세상은 가벼워지고 있다. 송 박사는 단 30명으로 글로벌 플랫폼을 운영하는 텔레그램, 혼자서 개발 툴을 만들어 수천억 가치를 만든 1인 기업의 사례를 든다. 이제 기업은 ‘무게’보다 ‘속도’, ‘조직의 크기’보다 ‘결정의 민첩성’으로 경쟁한다.

끊어진 사다리, 사라진 신입의 자리

과거에는 신입사원이 데이터를 정리하며 기초를 다졌다. 하지만 지금은 그 역할을 AI가 훨씬 빠르고 정확하게 수행한다. 기업 입장에서는 신입을 교육하는 비용보다 월 구독료를 내고 AI를 쓰는 편이 훨씬 효율적이다. 실제로 미국 빅테크 기업들에서 주니어 채용이 급감하고 있다. 이는 단순한 경기 침체가 아니라, ‘고용의 문법’이 바뀌고 있음을 보여준다.

AI 시대에 살아남는 사람의 4가지 특징

송 박사는 AI 시대에도 결코 사라지지 않는 인간의 영역이 있다고 말한다.

  1. 호기심과 망각의 능력 — 어제의 지식을 버리고 오늘의 기술을 빠르게 받아들일 수 있는 사람.
  2. 깊은 애호와 전문성 — 진심으로 좋아하는 일에 몰입해 AI가 흉내 낼 수 없는 감각을 가진 사람.
  3. 기획과 조율의 역량 — 기술을 직접 다루는 노동이 아니라, 어떤 기술을 언제 어떻게 써야 할지 설계하는 사람.
  4. 매력과 신뢰를 주는 인간력 — 결국 함께 일하고 싶은 사람. 신뢰, 예의, 감정의 온도가 남는 사람.

조직은 더 이상 ‘가족’이 아니다

회사는 이제 평생을 보장해주는 울타리가 아니다. 프로 팀처럼, 목표를 위해 모였다가 성과를 내면 흩어진다. 조직에 충성하지 말고 ‘나의 일’에 충성해야 한다. 명함에서 회사 이름을 떼고 남는 게 나 자신이어야 한다. 그게 진짜 커리어다.

그럼 송 박사가 이야기하는 ‘새로운 인재상’은 이런 게 아닐까?

지식을 쌓는 사람보다, 필요할 때 지식을 버릴 줄 아는 사람. 세상이 너무 빠르게 변하다 보니 어제의 정답이 오늘은 장애물이 된다. 익숙한 방식을 고집하지 않고, 새로운 흐름을 향해 과감히 비우는 사람만이 다시 채울 수 있다.

좋아하는 일을 오래 파서 자신만의 결을 만든 사람. 얕게 아는 백 가지보다 깊게 아는 한 가지가 더 큰 힘을 가진다. 진심이 담긴 일은 시간이 지나도 감각이 남고, 그 감각은 AI가 흉내 낼 수 없는 인간만의 자산이 된다.

도구를 쓰는 게 아니라, 도구를 배치하고 설계할 줄 아는 사람. GPT나 여러 AI 도구를 단순히 사용하는 단계를 넘어, ‘무엇을 왜 시켜야 하는지’를 아는 사람이 결국 결과물을 지배한다. 이제는 손이 아니라 머리로 일하는 시대다.

그리고 마지막으로, 기술의 시대에도 여전히 ‘함께 일하고 싶은 사람’. 아무리 똑똑한 AI라도 신뢰와 공감은 흉내 낼 수 없다. 함께 일하면 기분이 좋은 사람, 대화가 통하는 사람, 맡기면 안심이 되는 사람 — 결국 이런 사람이 조직과 사회에서 중심을 잡는다.

이 네 가지 특징은 결국 한 가지로 귀결된다. 인간다움을 잃지 않되, 기술과 함께 진화하는 사람. AI 시대의 진짜 경쟁력은 ‘얼마나 기술을 잘 쓰느냐’가 아니라, **‘얼마나 사람답게 기술을 다루느냐’**에 달려 있는지도 모르겠다.

1인기업 김사장이 AI와 일하는 법

나 역시 1인기업으로 일하면서 느낀다. 완전한 자동화보다 중요한 건 AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’로 대하는 태도다. 일을 대신시키는 게 아니라, 함께 일하는 감각. 판단과 방향은 사람이 세우고, 반복과 정리는 AI가 맡는다. 서로의 강점을 인정하고 보완하는 구조를 만드는 일, 어쩌면 그것이 진짜 ‘경량 문명’의 핵심일지도 모른다. AI가 일을 바꾸고 있지만, 결국 일의 의미는 여전히 사람에게 달려 있으니까.

속도와 방향을 모두 잃지 않는 법, 균형?!

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운동을 하면서 신기한 걸 하나 깨달았다. 예전에는 늘 발끝만 보고 걸었다. 내 몸의 상태, 호흡, 땅의 질감 같은 것들을 느끼면서 “오늘은 이 정도면 됐지” 하며 멈췄다. 반대로 어떤 날은 목표 거리만 바라봤다. “저기까지만 가면 끝이야.” 그런데 그런 날은 이상하게 더 힘들었다. 몸의 신호를 무시하고 에너지를 다 써버리다 보니, 며칠 지나지 않아 지쳐버렸다.

오늘은 조금 달랐다. 걸으면서 동시에 두 가지를 봤다. 멀리 있는 목표와 내 발끝. 마음속으로는 목표 거리를 그리며 페이스를 조정했고, 동시에 내 몸의 반응과 노면의 상태를 살폈다. 신기하게도 이 두 시선을 함께 가져가니까 걸음이 한결 자연스러워졌다. 몸의 균형도, 마음의 균형도 같이 잡히는 기분이었다.

생각해보면 일도 그렇다. 내 컨디션만 보며 살면, 조금만 피곤해도 “이 정도면 됐지” 하며 멈춘다. 반대로 목표만 보고 달리면, 내 자원을 다 써버리고 오래 가지 못한다. 어느 쪽이든 결과는 비슷하다 — 금세 지치고, 멀리 가지 못한다.

결국 중요한 건 균형이었다. 가까운 곳과 먼 곳을 동시에 보는 일, 내 속도와 목표를 함께 조율하는 일. 빠르게 나아가려는 욕망(속도)과 올바른 방향을 찾으려는 이성(방향), 그 두 긴장이 만나 만들어내는 것이 바로 균형이었다. 속도와 방향, 어느 쪽이 더 중요하냐고 묻는다면? 고민될 때는 둘 다. 그 둘의 줄다리기 속에서 결국 균형이라는 감각이 태어난다. 인생이든 운동이든, 결국 그건 다르지 않다.

결국 답은 단순했다. 내 페이스 유지하기. 너무 계산하지도, 너무 감정에 휩쓸리지도 말기. 가끔은 그냥 음악에 몸을 맡기며 걷는 게 정답일지도 모른다.

노트북LM 슬라이드를 완벽하게 편집 가능한 PPT로 바꾸는 방법

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얼마 전, 미뤄두었던 노트북LM(NotebookLM)을 본격적으로 익힐 기회가 있었다. 제공된 자료를 기반으로 할루시네이션 없이도 200% 활용할 수 있다는 점이 놀라웠지만, 그보다 더 인상 깊었던 건 결과물을 바로 현업에서 쓸 수 있을 만큼 정제된 형태로 만들어준다는 것이었다. 인포그래픽, 슬라이드, 리포트 — 형태는 다양했지만, 딱 하나 아쉬운 점이 있었다.

현재 내 상황에서 여러 형태의 슬라이드를 자주 만들어야 하는데, 결과물이 레이어 없이 하나의 비트맵 이미지(PDF)로만 나온다는 점이다. 즉, 수정이 어렵고, 하려면 새로 만드는 수준의 노력이 든다. 그래서 “이걸 실무에서 바로 쓸 수 있는 PPT로 변환할 수 없을까?” 하는 고민이 생겼다.

물론 몇 가지 우회 방법들이 이미 공유되고 있었지만, 그중에서도 현시점(2026년 1월 기준) 가장 효율적이고 완성도가 높았던 방법은 바로 제미나이(Gemini)를 활용하는 워크플로우였다. 노트북LM에서 만든 슬라이드를 마크다운과 함께 제미나이에 다시 업로드하고, 이를 캔버스(Canvas) 기능으로 구글 슬라이드로 전환하는 방식이다.

이 방법은 몇 번 테스트해본 결과, 슬라이드를 다양한 형태로 변형하고, 실무에서 바로 활용 가능한 편집 가능한 PPT로 전환할 수 있었다. 아래는 내가 직접 써보고 추천하는, 노트북LM 슬라이드를 99% 완벽하게 편집 가능한 PPT로 바꾸는 5단계 워크플로우다.

💻 노트북LM 슬라이드를 편집 가능한 PPT로 만드는 5단계 워크플로우

1. 노트북LM에서 소스 및 슬라이드 생성
– 소스 다각화: 제미나이의 ‘딥 리서치’ 기능을 활용해 고품질 보고서를 먼저 만들고 이를 노트북LM 소스로 등록한다.
– 슬라이드 생성 팁: 단순히 클릭하지 말고 ‘연필 아이콘(편집)’을 눌러 스타일(색상, 픽토그램 기반 등)을 구체적으로 지시한다. 일관성을 위해 4~5개 세트의 슬라이드를 제작한다.

2. 제미나이에서 텍스트 추출 및 마크다운 변환
– 내용 추출: 노트북LM에서 만든 슬라이드를 PDF로 저장한 후 제미나이에 업로드한다.
– 마크다운 요청: “슬라이드별 내용을 추출하여 마크다운 방식으로 작성해줘”라고 요청한다. 이렇게 하면 구글 슬라이드로 전환할 때 제목과 본문 구조가 유지된다.

3. 제미나이 캔버스를 통한 구글 슬라이드 생성
– 슬라이드화: 마크다운 텍스트를 기반으로 “15장의 슬라이드로 만들어줘”라고 요청한다.
– 색상 일관성: 노트북LM에서 사용한 컬러 팔레트를 동일하게 지정한다.
– 내보내기: 완성된 내용을 ‘구글 슬라이드로 내보내기’ 하면, 이제 텍스트가 분리된 편집 가능한 상태가 된다.

4. 이미지 및 텍스트 정교화 (ChatGPT 활용)
– 배경 투명 이미지 생성: 노트북LM 이미지 중 마음에 드는 부분을 캡처해 ChatGPT에 업로드하고, “동일한 스타일의 투명 배경 PNG로 다시 그려줘”라고 요청한다.
– 윤문 및 리라이팅: AI 특유의 어색한 문장을 짧고 실무형으로 다듬는다.

5. 파워포인트(PPT) 최종 마무리
– 폰트 및 컬러 조정: 구글 슬라이드를 PPT 파일로 다운로드한 뒤, 파워포인트의 ‘글꼴 바꾸기’ 기능으로 가독성 좋은 폰트로 일괄 변경한다.
– 레이아웃 정리: 최종적으로 여백, 정렬, 크기 등을 다듬어 실무용 프레젠테이션으로 완성한다.

노트북LM은 점점 더 강력해지고 있지만, 아직까지 편집이 완전히 자유로운 슬라이드 제작은 어렵다. 그러나 위 과정을 통해 ‘비트맵 슬라이드’ → ‘편집 가능한 PPT’로 전환한다면, 실제 현업에서의 활용 가능성은 훨씬 커진다.

AI 툴을 단순히 쓰는 수준이 아니라, 각 툴의 강점을 연결해 새로운 워크플로우로 발전시키는 것, 그게 진짜 AI 활용의 핵심이라는 생각이 든다.

반장님이 못 나오신다고? 좋아, 새로운 모듈 시스템으로 돌입!

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1인기업으로 AI와 함께 일하기 시작했을 때, 나는 솔직히 이렇게까지 깊게 들어갈 줄은 몰랐다. 처음엔 마케팅과 운영 영역에서만 AI의 도움을 받으면 충분하다고 생각했다. 생산과 관리 같은 물리적인 영역은 결국 사람의 손이 필요하다고 여겼다. 감자탕은 결국 ‘만드는 일’이고, 실제 재료들이 오가야 하니까 말이다.

그런데 지난 월요일, 상황이 바뀌었다. 작업 반장님이 가족 건강 문제로 한동안 출근을 못하신다는 이야기를 하셨다. 설상가상으로 직원 한 분은 독감으로 입원까지 하셨다. 송길영 박사가 말했던 ‘경량 문명’ — AI시대의 변화는 피할 수 없고, 준비할 시간도 주지 않고 찾아온다는 말이 실감 났다.

다행히 작년, 큰 결심을 하고 감자탕 생산 설비를 대폭 확충해 둔 덕분에 일정 규모의 생산이 가능한 상황이었다. 예전처럼 매일 국물을 끓이지 않아도 기본 물량을 확보할 수 있다. 예전 같았으면 이런 상황에서 생산관리자를 새로 뽑고, 보조 인력을 붙이고, 다시 교육하는 일로 정신이 없었을 것이다. 하지만 이번에는 다르게 접근하기로 했다.

며칠간 고민 끝에 생산 영역에도 AI를 도입하기로 결정했다. 우선 ‘필요량 산출 → 재고 상황 파악 → 생산 계획 수립 → 판매 예측 연동’의 흐름을 AI 워크플로우로 연결해보기로 했다. 특히 마케팅과 공동구매 데이터를 직접 생산계획에 연결시키는 실험을 시작했다. 즉, ‘팔리는 만큼만, 필요한 때에’ 생산하는 구조를 목표로 하는 것이다.

물론 불안하다. 강릉하얀감자탕의 브랜딩 기초 작업만 해도 3개월이 걸렸으니까, 생산 시스템의 구조화를 눈앞에 두고 다음 주 공동구매 물량을 확보해야 한다는 건 만만한 일이 아니다. 그래도 그동안 가게의 업무를 구조화하면서 경험한 여러 자동화와 효율화의 결과물이 이번엔 발판이 될 것 같다.

자료를 모으고, 문서화하고, 구조화하고, 다시 단순화하는 일 — 끝이 보이지 않는 작업 같지만, 이젠 혼자가 아니다. AI 부장님들이 옆에 있다. 그들의 데이터 분석과 일정 관리, 재고 예측 능력은 이미 나보다 낫다. 사람으로만 굴러가던 시스템이 AI와 연결되면 어떤 새로운 형태로 발전할지, 이번 위기 속 실험이 그 답을 알려줄 것 같다.

오늘도 국물을 끓이며 생각한다. “이게 가능할까?”

해보자. ‘사람의 일’이 아니라 조금씩 ‘시스템의 일’이 되어간다.

AI 에이전트를 이해하기위한 용어정리

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최근에 본 AIG 관련 유튜브에서 인상 깊은 말이 있었다. “AI를 이해하는 속도는 용어를 이해하는 속도에 비례한다.” 생각해보면 맞는 말이다. 용어를 알아야 구조가 보이고, 구조를 알아야 일의 방향이 잡힌다. 그래서 오늘은 AI와 에이전트 관련 핵심 용어들을 간단히 정리해두려 한다. 이건 단순한 기술용어 암기가 아니라, AI를 동료처럼 다루기 위해 필요한 언어의 공부다.

1️⃣ 입문용 — 가장 많이 쓰이는 기본 개념

AI 에이전트 (AI Agent) 단순히 답변만 하는 챗봇이 아니라, 스스로 목표를 이해하고 도구를 써서 업무를 끝까지 완수하는 ‘지능형 비서’. 비유하자면 내비게이션(채팅봇)과 자율주행차(에이전트)의 차이다.

LLM (거대언어모델) 챗GPT처럼 방대한 데이터를 학습해 사람처럼 사고하고 말하는 인공지능의 두뇌.

프롬프트 (Prompt) AI에게 내리는 명령어 또는 지침. 업무의 정확도는 프롬프트의 질에 달려 있다.

할루시네이션 (Hallucination) AI가 사실이 아닌 것을 사실처럼 말하는 오류. 이 문제를 줄이기 위해 사용하는 개념이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) — 즉, 외부 문서를 불러와 근거 기반으로 답을 생성하는 방식이다.

2️⃣ 작동 원리용 — AI가 스스로 일하는 구조

LAMT 구조 에이전트를 구성하는 네 가지 핵심 요소. L (LLM): 생각하는 힘 A (Autonomy): 자율성, 즉 스스로 판단하는 능력 M (Memory): 기억과 개인화 T (Tool): 외부 도구와의 연결

워크플로우 (Workflow) 일의 흐름. 에이전트는 큰 일을 작게 쪼개 순차적으로 처리한다. 예를 들어 “고객 문의 → 요약 → 답변 작성 → CRM 저장”이 하나의 워크플로우다.

트리거 (Trigger) 작업을 자동으로 시작하게 만드는 신호. 특정 이메일이 도착하거나 문서가 수정되면 자동으로 작동하는 구조다.

API (Application Programming Interface) 서로 다른 시스템이 대화할 수 있는 통로. AI가 노션이나 캘린더에 접근하려면 그 서비스의 API가 필요하다.

노코드 / 로우코드 (No-code / Low-code) 코드를 거의 작성하지 않고도 자동화 시스템을 만들 수 있는 도구. Make, Zapier, Notion 같은 서비스들이 대표적이다.

3️⃣ 심화용 — AI를 더 똑똑하게, 더 크게 확장하기 위한 개념

휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop) 모든 걸 AI에게 맡기지 않고, 핵심 단계에서 사람이 개입해 품질을 관리하는 구조.

멀티 에이전트 (Multi-Agent) 각 역할을 맡은 여러 AI가 협력하는 시스템. 예: ‘기획 담당 AI’, ‘보고서 담당 AI’, ‘디자인 담당 AI’가 함께 일하는 형태.

오케스트레이션 (Orchestration) 여러 에이전트를 조율하고 전체 흐름을 지휘하는 기술. 오케스트라의 지휘자와 같은 개념이다.

RPA (Robotic Process Automation) 사람이 하던 반복적인 사무 업무를 자동화 프로그램이 대신하는 기술. AI와 결합하면 지능형 자동화로 진화한다.

AX (AI Transformation) 기업 운영 전반에 AI를 도입해 업무 방식을 근본적으로 전환하는 것. DX(디지털 전환)에서 한 단계 더 진화한 형태다.

벤더 락인 (Vendor Lock-in) 특정 기술 회사의 생태계에 너무 의존해 다른 시스템으로 옮기기 어려운 상태. AI를 도입할 땐 ‘데이터 주권’을 확보하는 것이 중요하다.

마지막으로, AI는 이제 도구를 넘어서 언어와 구조를 배우는 단계에 진입했다. 이 용어들이 익숙해질수록, 우리는 단순히 AI를 사용하는 사람이 아니라 AI와 함께 일의 방식을 설계하는 사람이 되어갈 것이다.

혼자 일하지만 혼자서 하지 않는다.

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다시 혼자가 되었다. 모든 역할이 한 사람 안에 겹쳐졌다. 아침에 컴퓨터를 켜면 할 일이 끝없이 밀려 있고, 머릿속에서는 “뭐부터 하지?”가 하루 종일 맴돌았다. 그때 깨달았다. 나는 일이 많은 게 아니라, 일의 구조가 없어서 힘든 것이었다.

그래서 가장 먼저 한 일은 ‘내가 하는 일’을 전부 적어보는 것이었다. 기획, 생산, 포장, 고객 응대, 회계, 마케팅, SNS 관리, 제안서 작성 등 이름을 붙이기 시작하니 무려 스무 가지가 넘는 역할이 나왔다. 그 순간 웃음이 나왔다. “나는 한 명이지만, 사실은 스무 명의 직원을 데리고 있는 셈이네.”

그때부터 일의 구조를 새로 짜보기로 했다. 각 역할을 구분하고, 그 자리에 AI를 보조자로 배치했다. 반복적인 일은 ‘AI 부장님’에게 맡기고, 아이디어를 정리하거나 초안을 만드는 일은 ‘AI 과장님’이 돕는다. 나는 기획과 판단, 그리고 고객과의 접점을 맡는다. 혼자 일하지만, 혼자서 하지 않는 구조가 만들어진 셈이다.

많은 자동화 관련 영상에서는 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있다고 말한다. 하지만 실제로는 기술보다 먼저 업무 구조를 명확히 설정하는 것이 중요하다. 어떤 프로세스를 AI에게 맡길지, 어떤 일을 자동화할지 구체적으로 정의되지 않으면 효율화는 불가능하다. 결국 자동화는 기술이 아니라 구조의 문제다.

5년째 이어온 감자탕 사업을 새로운 시각으로 정리하면서 느낀 점은 단순했다. 일의 경계가 생기면 생각도 정리된다. 예전에는 하루가 끝나도 뭐가 정리됐는지 몰랐다. 그런데 AI를 통해 역할과 과정이 분리되어 관리되자, 많은 것들이 명확해졌다. 무엇보다 ‘일을 처리한다’는 느낌보다 ‘일을 설계한다’는 감각으로 바뀌었다.

효율은 아직 잘 모르겠다. 하지만 일의 구조가 또렷해지자 자원을 어디에, 어떻게 투입해야 할지가 조금씩 보이기 시작했다. 동시에 내가 어떤 위치에 서 있고, 어떤 일을 해나가며 어디로 나아가야 할지도 서서히 감이 잡힌다.

예전에는 제안서를 쓸 때 하루를 통째로 쏟아붓곤 했다. 이제는 GPT가 초안을 만들고, 나는 수정하며 방향을 잡는다. 결과물을 문서화해 유기적으로 저장하고, 그것을 근거로 다음 일을 이어간다. 그러면서 속도는 빨라지고 품질은 오히려 좋아진다. 혼자 일하지만, 머릿속엔 작은 팀이 생긴 셈이다.

결국 1인기업의 핵심은 ‘모든 일을 내가 한다’가 아니라 ‘모든 일을 내가 조율한다’는 데 있는 것 같다. 일의 구조를 다시 세운다는 건 결국 나의 사고 구조를 다시 짜는 일이다. 이제는 질문이 달라졌다. “이 일을 내가 해야 하나?”가 아니라 “이 일은 누가, 어떻게 하면 가장 잘 돌아갈까?” 그 질문 하나가 나의 하루를 훨씬 가볍고 명확하게 만들어 준다.