"AI 잘 쓴다"는 말이 요즘 너무 흔하죠.

ChatGPT를 매일 켠다고 잘 쓰는 건 아니라는 말, 요즘 자주 들리잖아요. 그런데 AI를 옆에 두고 가끔 쓰는 것과 AI를 전제로 일하는 방식 자체를 새로 짜는 것 — 이 둘이 완전히 다른 얘기라는 걸 점점 깨닫는 요즘입니다.

이 차이가 안 보이면 1년 후엔 격차가 꽤 벌어져 있을 텐데, 그건 보고서 한 편 차이가 아니라 일을 다루는 방식 전체의 차이로 쌓이거든요.

그래서 우리는 결심했어요. 잘하게 된 다음에 보여주는 게 아니라, 배우는 과정을 그대로 공개하기로요.

배우는 과정을 공개하겠다고 했으니까, 첫 주 모습 그대로 전해드릴게요.

기획, 디자인, 크리에이티브, 마케팅, HR, 금융, 개발 — 정말 다양한 분야의 사람들이 모였어요. 각자 자기 자리에서 일을 헤쳐나가다 보니 어느새 AI 도구가 꽤 많은 업무에 자연스럽게 들어와 있더라고요.

근데 그 정도로 AI-native하게 일한다고 말하기엔 부족하잖아요. 그래서 한번 제대로 파보기로 했습니다. 일하는 방식 자체를 AI 위에서 다시 짜면 어디까지 갈 수 있는지.

그러자 두 개의 벽이 차례로 나타났어요.

흥미로운 건 그 다음이에요. 비용 구조를 알고 나면 접근 방식이 달라져요. 온디바이스 모델로 방향을 틀기도 하고, 유료 API를 무료 크롤링으로 우회하기도 하고, 컨텍스트 설계 자체를 바꾸기도 하고요. 막힌 지점이 오히려 학습의 방향을 결정해줬어요.

이게 우리가 공개하려는 것들입니다. 잘 정돈된 결론이 아니라, 처음 만지는 사람이 실제로 부딪히는 자국들이요.

지금이 가장 좋은 출발점이에요. 우리가 매주 그 증거를 만들어볼게요.

혹시 같은 막힘에 있는 동료가 있다면 이 편지 전달해 주세요. 학습은 옆 사람의 시야가 옆에 있을 때 가장 빨라지더라고요.