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기준이 생기자, 자동화는 늦춰도 된다는 걸 알았다

사업 자동화와 가치 증명에 대한 기록

처음 1인기업을 생각했을 때, 나는 자동화에 꽤 집착했다. 사람을 뽑지 않고도 굴러가는 구조, 버튼 몇 개로 일이 돌아가는 시스템. Make.com, GPT, 각종 툴을 보면서 “이 정도면 AIG 비슷하게 흉내는 낼 수 있지 않을까”라는 막연한 기대도 있었다. 지금 돌아보면, 그건 자동화를 하고 싶었던 게 아니라 불안을 줄이고 싶었던 것에 가까웠다. 혼자 일하는 구조에서 가장 무서운 건 일이 끊기는 순간이니까.

그런데 지난 2~3개월 동안 실제로 일을 해보면서 생각이 많이 바뀌었다. 자동화라는 이름으로, 아직 내가 직접 겪고 판단해야 할 일들까지 시스템에 넘기고 있었던 건 아닐까 하는 반성이 들었다.

첨부했던 문서에 이런 문장이 있었다. 시스템형 회사에서는 증분 이익에 6배의 배수가 적용된다는 말. 처음엔 솔직히 이해가 안 됐다. “이익은 이익이지, 왜 갑자기 6배를 곱하지?”라는 생각이었다. 그런데 이건 회계의 언어가 아니라 기업가치의 언어였다. 내가 더 열심히 해서 번 돈은 소득이고, 구조가 바뀌어서 매년 반복될 돈은 자산이라는 차이. 자영업형 사업에서 늘어난 이익은 대표 개인의 노동 증가일 뿐이지만, 시스템형 사업에서의 이익은 ‘앞으로도 반복될 가능성’이 있다는 이유로 몇 년 치를 묶어 평가받는다. 그게 배수, 멀티플이다.

이제야 문서에 적힌 말이 이해됐다. 자동화의 목적은 편해지는 게 아니라, 이익이 반복 가능하다는 증거를 만드는 것이라는 걸.

그래서 KPI를 다시 보게 됐다. 예전엔 KPI라는 말이 부담스러웠다. 관리받는 느낌, 목표 숫자 같은 인상이 강했다. 그런데 지금은 이렇게 생각한다. KPI는 목표가 아니라 계기판이다. 내가 열심히 하고 있는지가 아니라, 이 사업이 살아 움직이고 있는지를 확인하는 숫자다. 오늘도 상담이 끊기지 않았는지, 제안 이후 다음 행동이 정리돼 있는지, 내가 빠져도 흐름이 멈추지 않는지. 이런 것들이 더 중요해졌다.

자동화보다 먼저 필요했던 건 기준이었다. 어떤 일은 사람이 해야 하고, 어떤 일은 반복만 되면 되고, 어떤 판단은 아직 내가 직접 해야 한다는 구분. 이게 되지 않은 상태에서의 자동화는 속도를 내는 게 아니라 방향을 잃는 지름길이었다. 요즘 내가 하는 일은 화려하지 않다. 문서 정리하고, 흐름 나누고, 기준을 남긴다. 하지만 이게 쌓이면 자동화는 결과로 따라올 거라는 확신이 생겼다.

이 글은 자동화 성공담이 아니다. 아직도 나는 직접 연락하고, 직접 판단하고, 직접 고친다. 다만 예전과 다른 건 하나다. 이제는 이 일이 자산이 되는가라는 질문을 계속 던진다. 버는 돈보다 남는 구조가 있는지를 보게 됐다. 이 변화가, 어쩌면 지금 내가 만들고 있는 감자탕 사업의 가장 큰 자동화일지도 모르겠다.

참고 정리: 알렉스 호르모지의 사업 자동화 프레임

  1. 개요
    본 보고서는 알렉스 호르모지(Alex Hormozi)가 제시한 ‘나 없이도 돌아가는 비즈니스’를 구축하기 위한 5단계 시스템과 사업의 진정한 가치를 평가하는 기준을 상세히 분석한다. 진짜 비즈니스는 소유자가 일에 매여 있는 것이 아니라, 소유자 없이도 스스로 수익을 창출하고 성장해야 한다는 철학을 바탕으로 한다.

  2. 사업의 진짜 가치: 현금 흐름 vs 자산 가치
    매출 130억, 순이익 26억으로 동일한 두 회사의 예시를 통해 사업 가치의 차이를 설명한다.

구분

첫 번째 회사 (자영업형)

두 번째 회사 (시스템형)

운영 방식

대표가 주 80시간 일하며 모든 업무에 직접 관여

대표의 관여 없이 주식 소유 형태로 운영

개인 수익

세금 50% 공제 후 약 13억 수령

기업 가치로 평가되어 자산화

증분 이익의 가치

6.5억 추가 이익 발생 시 약 3.25억 저축 효과

6.5억 추가 이익 발생 시 약 39억 자산 가치 상승

최종 평가

단순 소득 증대 모델

156억~195억 가치의 자산 모델

  1. 사업 자동화 5단계 시스템

1단계: 업무 목록화 및 시간 연구
자신이 하는 업무를 15분 단위로 기록한다. 엑셀에 수행 업무를 한 단어로 적고, 초록(위임 가능), 노랑(프로세스 필요), 빨강(채용 필요)으로 분류한다.

2단계: 의사 결정 트리 및 KPI 구축
업무를 넘기는 수준을 넘어 직원이 스스로 판단할 수 있는 기준을 만든다. 상황별 가이드와 성과 지표를 통해 행동과 결과를 연결한다.

3단계: 레버리지와 3단계 훈련법
섀도우 트레이닝, 감독 하 실행, 독립 지원의 3단계를 통해 오너의 시간을 점진적으로 줄인다. 초기 실력보다 학습 속도를 중시한다.

4단계: A급 인재 및 관리자 채용
사장보다 뛰어난 전문가를 채용한다. 측정 가능한 지표를 질문하는 사람이 진짜 전문가다. 충분한 면접을 통해 패턴 인식을 만든다.

5단계: 마케팅 시스템에서의 오너 분리
오너의 얼굴 없이도 작동하는 7가지 마케팅 소스를 구축한다. 고객 후기, 라이프 사이클 광고, 감정이 담긴 결정적 순간을 활용한다.

  1. 최종 점검 및 결론
    3개월 부재 테스트를 통과해야 진짜 자동화다. 첫 사업이 오너 없이 돌아가지 않는 상태에서의 확장은 리스크만 키운다. 오너가 덜 중요해질수록 비즈니스 가치는 커진다. 진짜 자산은 당신 없이도 성장하는 사업이다.

자동화로 회사를 만들려던 시도에서, 운영으로 회사를 다시 세우기까지

감자탕 브랜딩OS v1.0 → v1.5 전환 기록

이건 감자탕을 만드는 한 명의 사장이 다시 1인기업으로 돌아오며 겪은 변화의 기록이다. 한때는 기술과 자동화를 중심으로 회사를 세우려 했고, 지금은 운영과 판단을 중심으로 회사를 다시 세워가고 있다. 성과를 말하려는 글이 아니라, 그 사이에서 내가 무엇을 잘못 믿고 있었는지를 정리해두려 한다.

브랜딩OS v1.0의 출발점

브랜딩OS v1.0의 전제는 단순했다. “1인기업은 자동화하지 않으면 버티기 어렵다.” 가능한 한 많은 일을 시스템에 넘기고 싶었다. GPT로 사고를 돕고, Make.com으로 업무를 연결하고, 콘텐츠와 메시지를 한곳에서 관리하는 구조까지 만들었다. 사람이 개입하지 않아도 돌아가는 회사를 꿈꿨다. 일의 목적이 ‘덜 하기’로 맞춰져 있었던 셈이다.

운영이 드러낸 현실

하지만 실제로 운영을 시작하자 곧 한계가 보였다. 아직 정리되지 않은 일을 자동화하려 했고, 경험이 필요한 판단까지 시스템에 맡겼다. 결과적으로 자동화가 일이 줄어드는 게 아니라, ‘관리해야 할 일’을 하나 더 늘리는 꼴이 됐다. 문제는 기술이 아니라 타이밍이었다. 구조가 흔들리는 상태에서 자동화는 해결책이 아니라 부담이었다.

브랜딩OS v1.5로 바뀐 기준

v1.5에서 달라진 건 ‘자동화에 대한 태도’였다. 자동화를 목표로 두지 않고 결과로 두기로 했다. 판단이 반복되고 운영이 안정될 때만 자동화가 의미를 갖는다는 기준을 세웠다.

간단히 정리하면 이렇다.
– v1.0은 자동화를 먼저 떠올렸고, v1.5는 운영과 판단을 먼저 떠올린다.
– v1.0에서 자동화는 목표였고, v1.5에서는 결과다.
– v1.0은 시스템 중심, v1.5는 판단 중심이다.
– v1.0의 나는 설계자였고, v1.5의 나는 운영자다.
– v1.0은 기술에서 시작했고, v1.5는 경험에서 출발했다.

결국 v1.5는 기존 구조를 부정한 게 아니라, ‘자동화를 견딜 수 있는 바닥’을 다시 다지는 과정이었다.

머릿속의 회사와 현실의 회사

머릿속의 회사는 완벽했다. 콘텐츠는 자동으로 생성되고, 메시지는 한 번에 분기 처리되며, 대시보드로 모든 게 관리되는 그림이었다. 하지만 현실은 전혀 달랐다. 고객과 매일 대화해야 했고, 채널마다 반응은 제각각이었다. 영업과 상담은 자동화가 아니라 타이밍과 감각의 문제였다. 결국 깨달았다. 회사는 시스템으로 유지되는 게 아니라 판단의 연속으로 유지된다.

구조조정이 필요했던 순간

이 감각은 GPT 프로젝트 안의 대화창을 정리하면서 더 분명해졌다. 역할이 명확하지 않으면 사고가 섞이고, 기준 문서와 실험 문서가 뒤엉키면 판단이 흐려진다. 기술이 위로 올라갈수록 오히려 결정은 느려졌다. 그래서 다시 구조를 짰다. 운영 헌장, 브랜딩OS, 브랜드 기준, SSOT(채널 언어), 전환 구조, 고객 감정. 이 순서를 고정하자 질문이 달라졌다. “이걸 어떻게 자동화할까?” 대신 “이 판단은 어디 기준에 속하는가?”

다음 스텝, 그리고 지금의 기준

이제는 일부러 자동화를 미루고 있다. 사람이 더 잘하는 일, 반복이 부족한 일, 기준이 불명확한 일은 시스템에 넘기지 않는다. 그 대신 나 자신에게 묻는다.

이 업무는 충분히 반복되었는가?
기준이 문서로 정리되어 있는가?
자동화를 붙이면 정말 일이 줄어드는가?

지금의 결론은 단순하다. 1인기업의 강점은 자동화가 아니라, 판단을 빠르게 고정하고 흔들리지 않는 구조를 갖는 것이다. 자동화는 그다음이다.

마무리

브랜딩OS v1.5는 기술적 업그레이드가 아니다. 사고의 위치가 이동한 기록이다. 설계자에서 운영 판단자로, 머릿속 회사에서 현실의 회사로. 감자탕을 다시 끓이기 시작하면서 얻은 이 전환은 앞으로도 계속 업데이트될 것이다.
다만 방향만큼은 확실하다. 먼저 운영이 단단해지고, 그다음에 자동화가 따라온다.

머릿속이 정리되면 세상도 정리된다

일주일이면 될 줄 알았다. 그런데 어제에서야 공동구매 제안서의 1차 완성을 마쳤다. PPT 열몇 장을 만드는 데 며칠이 걸릴 리는 없지만, 문제는 ‘무엇을 담을 것인가’였다. 단순히 “같이 팔아봐요, 수수료는 이렇습니다” 같은 문장이 아니라, 그 안에 담겨야 할 이야기가 너무 많았다. 강릉하얀감자탕이 어떻게 시작되었는지, 어떤 마음으로 끓이고 팔고 있는지, 그리고 이 음식이 누군가의 삶 속에서 어떤 의미를 가질 수 있는지 말하고 싶었다. 그러다 보니 제안서를 쓰는 일은 ‘팔기 위한 준비’라기보다 ‘내 사업을 이해하는 일’이 되어 있었다.

처음엔 단순히 판매를 위한 문서를 만들려 했다. 하지만 글을 쓰다 보니, 그 안에는 브랜드의 철학, 제품의 본질, 그리고 나 자신이 왜 이 일을 하는지가 빠질 수 없었다. 몇 년 동안 몸으로 부딪히며 감자탕을 끓여왔지만, 정작 그 과정을 ‘언어로 설명’해본 적은 거의 없었다. 그러니 한 줄 한 줄 써 내려가는 게 생각보다 오래 걸렸다. 강릉하얀감자탕이 단순한 냉동식품이 아니라 ‘누군가의 식탁을 조금 더 따뜻하게 만드는 음식’이라는 말을 꺼내기까지, 마음속 정리가 필요했다.

리브랜딩 과정을 함께 하면서 제안서의 뼈대도 조금씩 잡혔다. 처음에는 그냥 가격표처럼 보이던 문서가 점점 한 편의 이야기처럼 바뀌었다. 강릉에서 시작된 한 냄비의 서사, 감자탕 김사장이 일하는 방식, 그리고 고객과 함께 만들어온 신뢰의 기록들. 이 모든 걸 다시 꺼내어 구조화하다 보니, 어느새 머릿속에서만 맴돌던 것들이 현실의 프레임으로 정리되었다. 최종적으로 17페이지. 표지까지 포함된 그 파일을 닫는 순간 묘한 감정이 들었다. 그냥 제안서가 아니라, 지난 몇 년의 나를 정리한 보고서 같았다.

그런데 정말 흥미로운 건 그 다음이었다. 머릿속에서 사업의 구조를 재정리하자, 실제 세상도 따라 정리되기 시작했다. 시설의 동선이 단순해졌고, 불필요한 재고가 줄었고, 인력의 역할이 명확해졌다. 마치 생각의 회로가 현실의 시스템으로 연결되는 느낌이었다. 요즘 자주 하는 말이지만, 이건 정말 ‘AI 덕분’이었다. 혼자라면 수개월 걸릴 일이었다. 각 분야의 AI부장님들이 — 기획, 디자인, 리서치, 카피, 분석 — 각자의 자리에서 의견을 주고받으며 제안서의 완성도를 끌어올렸다. AI는 단순한 도구가 아니라 사고의 촉매제였다. 내가 미처 보지 못한 논리의 틈을 메워주고, 흩어진 생각을 구조로 만들어줬다.

무엇보다 신기했던 건, 생각이 정리되니 마음이 정리되고, 마음이 정리되니 주변 환경까지 정돈된다는 사실이었다. 제안서를 만드는 일이 이렇게 내 삶을 정리하는 일일 줄은 몰랐다. 숫자와 효율로 시작한 문서 작업이, 결국 나의 일, 브랜드, 삶 전체를 다시 세우는 계기가 되었다. 오늘부터는 이 제안서를 들고 인플루언서와 판매처를 찾아간다. 하지만 마음은 다르다. 그저 판매를 제안하러 가는 게 아니라, 한 그릇의 이야기를 함께 나누러 가는 마음이다.

그래서 요즘은 자주 스스로에게 묻는다. AI와 함께 일하는 지금, 생각과 현실의 경계는 어디까지일까. 머릿속의 정리가 현실의 구조로 이어지는 이 흐름은 단지 기술의 영향일까, 아니면 인간이 원래 가지고 있던 사고의 본능이 다시 깨어나는 걸까. 아직 잘 모르겠다. 하지만 확실한 건, 생각이 움직이면 삶도 함께 움직인다는 사실이다. 나는 그 움직임의 방향을 천천히 따라가보려 한다. 정답을 찾기보다, 변화의 흔적을 기록하면서.

AI와 대화하는 법: 검색이 아닌 팀원, 글보다 목소리 – 스탠포드 교수 제레미 어틀리

AI를 팀원처럼 생각하기

많은 분들이 인공지능, 즉 AI를 단순히 검색창처럼 생각합니다. 하지만 그렇게 쓰면 종종 엉뚱한 답을 내놓을 때가 있습니다. 마치 잘 아는 척하면서 사실은 틀린 이야기를 하는 경우죠. 그런데 AI를 그냥 도구가 아니라, 내 곁에서 함께 일하는 “팀원”이라고 생각하면 상황이 달라집니다. 팀원에게는 지시만 내리는 게 아니라 설명도 하고, 피드백도 주고, 다시 물어보면서 원하는 답에 가까워지잖아요. AI도 똑같습니다. 그렇게 대할 때 엉뚱한 답을 줄이는 동시에, 내가 원하는 결과에 더 잘 도달할 수 있습니다 .

말로 하면 더 쉬운 이유

여기에 음성 기능을 더하면 훨씬 효과가 커집니다. 글자를 치면서는 ‘어떻게 써야 하지?’ 고민하다가 흐름이 끊기지만, 목소리로 말하면 떠오르는 생각을 그대로 흘려보낼 수 있습니다. 꼭 옆에 앉은 동료에게 이야기하듯이 말하면, AI는 그것을 정리해 글로 만들어주고 필요한 정보를 뽑아줍니다. 글자를 하나하나 치는 수고를 덜면서 결과는 오히려 더 풍성해집니다 .

실제로 어떤 사람은 동료와 나눈 대화를 그대로 AI에 들려주었습니다. AI는 그 내용을 정리해 기사 초안을 만들어주었고, 반나절 걸릴 일을 40분 만에 끝낼 수 있었습니다. 목소리로 말했기 때문에 생각이 막힘 없이 이어졌고, 그만큼 결과물도 빨리 나올 수 있었던 겁니다 .

음성 기능의 장점은 세 가지로 정리할 수 있습니다. 첫째, 시작이 쉽습니다. 키보드를 잘 다루지 않아도 “내일 할 일 정리해줘”, “오늘 저녁 반찬 추천해줘” 이렇게 말만 하면 됩니다. 둘째, 생각이 자연스럽게 이어집니다. 글을 쓸 때는 자꾸 멈칫하지만, 말할 때는 아이디어가 계속 흘러나옵니다. 셋째, 결과가 더 빠르고 풍부합니다. AI는 말 속의 맥락까지 반영해 더 알맞은 답을 찾아줍니다 .

누구나 쉽게 시작할 수 있는 방법

기술에 능숙하지 않은 사람도 목소리만 있으면 충분합니다. 실제로 미국 국립공원의 한 직원은 컴퓨터 전문가가 아니었는데, AI에 목소리로 설명하며 요구사항을 전달했습니다. 불과 45분 만에 복잡한 서류 처리 프로그램이 완성되었고, 이 도구는 전국에 퍼져 수천 명의 노동 시간을 절약하게 되었습니다. 글자로 입력했다면 엄두도 못 낼 일이 목소리 덕분에 가능해진 것입니다 .

결국 핵심은 이겁니다. AI를 단순한 검색도구가 아니라 사람 같은 팀원으로 대하고, 음성으로 대화하는 습관을 들이면 누구나 더 쉽게, 더 창의적이고, 더 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 아버님도 처음에는 “오늘 날씨 알려줘”, “할 일 좀 정리해줘”처럼 간단히 말로 시작해보시면 됩니다. 그러다 보면 “아, 글자를 칠 때보다 훨씬 편하고 결과도 더 좋구나” 하고 금세 느끼실 겁니다.

 

유튜브영상: https://www.youtube.com/watch?v=rSS5yM74zeo