테오의 AI 워크스페이스

안녕하세요, 테라입니다. 지난주 저는 AI 관련 영상을 3편 봤습니다. 유튜브 알고리즘이 계속 밀어주는 덕분에 AI 트렌드, 미래 사업 기회, 도구 활용법에 관한 콘텐츠를 한참 봤습니다. 그런데 노트북 화면을 닫으려는 순간, 스스로에게 이런 질문을 하게 됐습니다. "나는 오늘 AI로 무언가를 만들었나, 아니면 AI에 대해 소비만 했나?" 답이 쉽게 떠오르지 않았습니다. 솔직히 말하면, 그날은 소비만 한 날이었습니다. 머릿속에만 있는 아이디어와 고객 앞에 내놓는 초안의 차이 1인 창업가에게 아이디어를 실행하는 방식에는 두 종류가 있습니다. 하나는 "이런 서비스를 해볼까" 하고 머릿속으로만 구상하는 것입니다. 다른 하나는 AI와 함께 반나절 만에 랜딩페이지 초안이나 서비스 기획안을 만들어 잠재 고객 5명에게 링크를 보내보는 것입니다. 머릿속에만 있는 아이디어는 "언젠가 해봐야겠다"로 끝나기 쉽습니다. 초안을 만들어 고객 반응을 테스트한 사람은 그 반응에서 다음 방향을 얻습니다. 같은 아이디어에서 출발했지만, 한 달 후 위치가 달라집니다. AI가 모든 기획을 자동으로 만들어주는 건 아닙니다. 어떤 서비스인지를 명확히 정리하고, AI에게 구체적으로 요청하고, 나온 결과를 다듬어 실제 고객 앞에 내놓는 과정 자체가 하나의 실행 능력입니다. 그리고 이 능력은 AI 영상을 보는 것으로는 생기지 않습니다. AI와 함께 실제로 무언가를 만들어봐야 생깁니다. "10년 치 지식"이 1인 창업가에게 실제로 의미하는 것 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스가 최근 인터뷰에서 이런 말을 했습니다. "AI 덕분에 10년 치 전문 지식을 단숨에 따라잡을 수 있는 시대가 됐다." 이 말을 처음 들었을 때...

안녕하세요, 테라입니다. "저도 ChatGPT 쓰고 있는데, 왜 저는 별로 달라진 게 없을까요?" 지인에게서 이 말을 들은 게 두 달 전쯤이었습니다. 같은 도구를 쓰는데 누군가는 "이거 없으면 일 못 하겠다"고 하고, 누군가는 "쓸 만한 것 같긴 한데..."로 끝납니다. 처음에는 프롬프트를 잘 쓰는지 못 쓰는지의 차이라고 생각했습니다. 그런데 그게 전부가 아니었습니다. 지난 글에서는 역질문 프롬프트를 다뤘습니다. AI에게 먼저 묻게 하는 방법 — 그건 '어떻게' 대화해야 하는가의 이야기였습니다. 그 글을 읽고 "AI와 진짜 대화 상대로 대화한 느낌"이라고 하신 분들이 있었고, 그 반응이 오래 남았습니다. 오늘은 다른 이야기를 해볼까요? 역질문 기법이 '어떻게' 였다면, 오늘은 '왜' — 같은 AI를 쓰는데도 격차가 생기는 구조적 원인을 이야기하려고 합니다. 1. 같은 AI를 써도 결과가 다른 이유 — 연구로 확인된 이야기 앤트로픽의 교육 리드인 드류 벤트(Drew Bent)가 2026년 5월 EO 인터뷰에서 흥미로운 연구를 소개했습니다. 코딩 과제를 수행하는 학생들을 두 그룹으로 나눴습니다. 한 그룹은 AI를 자유롭게 사용하고, 다른 그룹은 AI 없이 과제를 진행했습니다. 과제가 끝난 후, AI를 썼던 그룹도 AI 없는 환경에서 다시 평가를 받았습니다. 결과가 흥미로웠습니다. AI 없이 공부한 그룹이 재평가에서 17% 더 높은 점수 를 받았습니다. 여기서 멈추면 "AI를 쓰면 실력이 줄어든다"는 결론이 나올 것 같습니다. 그런데 드류 벤트가 강조한 건 다른 지점이었습니다. AI를 쓴 학생들 사이에서도 성과 격차가 벌어졌다 는 사실입니다. 어떤 학생은 AI를 쓰면서도 실력이 늘었고, 어떤 학생은 AI에 의존하다 재평가에서 크게 떨...

질문의 기술 안녕하세요, 테라입니다. 보고서 초안을 써달라고 했더니 너무 형식적인 문장이 나왔습니다. 다시 요청했습니다. 이번엔 방향이 전혀 달랐습니다. 세 번째 시도에서 포기하고 직접 썼습니다. 그때는 몰랐습니다. 문제가 AI에게 있는 게 아니었다는 걸. 오늘은 그 경험에서 찾아낸 방법을 이야기하려고 합니다. 엉뚱한 답이 나오는 진짜 이유 AI에게 "마케팅 보고서 써줘"라고 하면, AI는 마케팅 보고서를 씁니다. 정확히 요청한 대로입니다. 핵심은 내가 원하는 게 정확히 무엇인지 나 자신도 알지 못했다는 것입니다. 대상 독자가 누구인지, 어떤 결론을 원하는지, 어떤 데이터를 강조해야 하는지. 이 모든 것이 머릿속에서 안개처럼 흐릿한 채였습니다. 그 상태에서 요청하면, AI는 가장 일반적인 답을 내놓습니다. 틀린 건 아닙니다. 다만 내가 원하던 것과 다를 뿐입니다. 초기에 AI와 협업을 진행할 때마다, 이 패턴이 반복되었습니다. 요청하고, 실망하고, 다시 요청하고. 평균 3회에서 4회 수정 요청을 해야 간신히 쓸 만한 결과가 나왔습니다. 한 보고서에 20분 정도 쓸 작업이 실제로는 1시간 가까이 걸렸습니다. 그 시간 동안 저는 AI를 탓했습니다. "ChatGPT는 내 스타일을 모른다", "Claude는 맥락 파악을 못 한다". 지금 돌아보면 절반은 맞고 절반은 틀린 생각이었습니다. AI가 먼저 물어보게 만들면 달라집니다 어느 날 실험해봤습니다. 요청 대신 이 문장을 먼저 입력했습니다. "마케팅 보고서를 쓰려고 하는데, 시작하기 전에 내 상황을 파악할 수 있도록 필요한 것을 먼저 물어봐 줘." AI의 반응이 달랐습니다. 바로 결과물을 내놓는 대신, 질문을 시작했습니다. "보고서의 주요 독자는 누구인가요? 내부 팀인지, 외부 클라이언트인지요." "이 보고서에서 강조하고 싶은 핵심 메시지가 있나요?...

안녕하세요, 테라입니다. "오늘 이 시간에는 AI 활용법에 대해 알아보도록 하겠습니다." 저도 처음엔 이런 문장을 받아들고 멍하니 화면을 봤습니다. AI한테 초안을 부탁했더니 낯설고 어색한 문장이 나왔습니다. 분명 제 블로그 글인데, 읽으면 읽을수록 제 목소리가 아니었습니다. 결국 지우고 다시 썼습니다. 세 번쯤 반복하고 나서야 깨달았습니다. 문제는 AI가 아니라 제가 규칙을 안 줬기 때문이라는 것을요. 오늘은 그 규칙을 공유하려고 합니다. 1. AI가 번역투로 쓰는 건 AI 탓이 아닙니다 AI는 지시가 없으면 '중립적인' 글을 씁니다. 학습 데이터 중 가장 평균적인 문장 패턴이 나옵니다. 번역된 것처럼 느껴지는 건, 영어 원문을 그대로 직역한 문체가 그 평균에 가깝기 때문입니다. "생산성을 향상시키는 AI 도구의 중요성은 현대 비즈니스 환경에서 매우 강조되고 있습니다." 이 문장을 보면 어떤 느낌이 드시나요? 읽히기는 하는데, 누군가 말하는 느낌은 없습니다. 글쓴이가 보이지 않습니다. 저는 이걸 고치는 데 처음엔 30분 이 걸렸습니다. 초안을 받고, 한 문장씩 고치고, 다시 읽어보고. 지금은 5분 입니다. 달라진 건 AI의 성능이 아니라, 제가 주는 글을 쓰는 지침이었습니다. 2. Before / After — 같은 내용, 다른 말투 다음 두 문장은 같은 내용입니다. Before (AI 기본 출력) "본 포스팅에서는 효과적인 AI 글쓰기 전략을 체계적으로 정리하여 제공해 드리고자 합니다." After (규칙 3줄 추가 후) "저도 처음엔 AI 툴만 10 개 이상 깔아두고 정작 쓰는 건 하나도 없었습니다. 오늘은 제가 정착한 딱 하나의 방법을 이야기하려 합니다." 달라진 점은 세 가지입니다. 1인칭 고백으로 시작했습니다. 과도한 수식어("체계적으로", "제공해 드리고자")를 뺐...

안녕하세요, 테라입니다. 금요일 오후 5시 45분이었습니다. 마감 전날, 겨우 숨 돌리려던 순간에 클라이언트 메일 한 통이 도착했습니다. 계약서에 없는 추가 작업을 주말까지 해달라는 내용이었습니다. 저는 30분째 답장을 쓰다가 지우고 있었습니다. 그 30분 동안 제가 쓴 것들 처음 작성한 초안은 이렇게 시작했습니다. "이건 계약에 없는 내용이고요. 주말에는 일 안 합니다. 하시려면 추가 비용 내셔야 해요." 쓰고 나서 3초 만에 지웠습니다. 두 번째 버전도 지웠고, 세 번째도 지웠습니다. 어조가 너무 차갑다, 오해를 살 수 있다, 관계가 어색해질 것 같다. 머릿속에서 검열이 계속 돌아갔습니다. 결국 30분이 지나도록 답장을 보내지 못했습니다. 퇴근 시간은 이미 지났고, 머리는 피곤했습니다. 감정을 거르는 방법이 있었습니다 그날 저는 방식을 바꿔봤습니다. 쓰고 싶은 말을 먼저 전부 다 써놨습니다. 검열 없이. 감정 그대로. 그 초안을 AI에게 그대로 붙여 넣고, 아래 프롬프트를 함께 전달했습니다. 복붙용 프롬프트 : [상황: 클라이언트가 계약에 없는 추가 작업을 주말에 요구함. 단호하지만 예의 바르게 거절하고, 원한다면 추가 비용과 일정이 발생함을 안내해야 함] 내가 방금 감정적으로 쓴 아래 초안을, 감정을 100% 배제하고 정중하고 프로페셔널한 비즈니스 이메일로 바꿔줘. [나의 초안 삽입] 5분도 채 걸리지 않았습니다. AI가 돌려준 결과는 이랬습니다. "안녕하세요, 홍 팀장님. 말씀해 주신 추가 수정 건 검토했습니다. 해당 항목은 기존 계약 범위에 포함되어 있지 않아, 진행하려면 별도 비용과 일정 조율이 필요합니다. 이번 주 내로 견적을 정리해서 공유드리겠습니다." 읽고 나서 생각했습니다. 제가 30분 동안 쓰려던 게 바로 이거였구나. AI는 감정을 빼주는 필터입니다 이 방식을 쓰고 나서 달라진 것이 하나 있습니다. 이제 이런 ...

안녕하세요, 테라입니다. TerraComes 코칭 서비스를 구상하면서 가장 많이 고민한 질문 중 하나는 이것이었습니다. "고객이 처음 AI를 실습할 때, 어떤 환경이어야 할까?" 도구를 고르는 일이지만, 사실은 그 이상의 결정이었습니다. 실습 환경이 달라지면, 고객이 느끼는 감정과 경험도 달라지기 때문입니다. 오늘은 그 고민과 결론을 공유하려고 합니다. 1. 도구 설정에서 막히는 분들을 먼저 생각했습니다 TerraComes의 코칭 대상은 AI를 업무에 쓰고 싶은데 어디서부터 시작할지 모르는 분들입니다. 터미널을 열어본 적 없는 분, VS Code가 낯선 분, 새로운 프로그램을 설치하는 것 자체가 부담스러운 분들. 실제로 이런 분들이 AI 활용을 시작하다 포기하는 지점을 관찰해보면, 내용이 어려워서가 아닌 경우가 많습니다. 설정이 생각보다 복잡해서, 처음에 오류가 나서, 어느 버전을 받아야 할지 몰라서. 시작도 하기 전에 지쳐버리는 경우가 꽤 됩니다. 저도 비슷한 경험이 있습니다. AI 도구를 처음 쓰려고 찾아보면, 튜토리얼 첫 단계부터 API 키 설정이나 환경 변수 설정이 나옵니다. 도구를 쓰러 갔는데 어느새 설정을 배우고 있는 상황이 됩니다. AI와 대화하며 업무 문제를 해결하는 경험이 목적인데, 도구 설정에 에너지를 쓰면 목적에 닿기 전에 소진됩니다. 2. 설치 하나면 충분한 이유가 있었습니다 그래서 선택한 실습 환경이 Claude Cowork, Anthropic의 데스크톱 앱입니다. 설치 과정이 복잡하지 않습니다. 앱을 내려받고, 계정으로 로그인하면 그게 전부입니다. 준비 시간은 5분도 걸리지 않습니다. 저는 이 부분을 실제로 테스트해봤습니다. 처음 Claude Cowork를 접하는 지인에게 "지금 바로 해볼게요"라고 했을 때, 실제로 2분 안에 첫 대화를 시작했습니다. API 키도, 환경 변수도, 터미널도 없이. 이것이 중요한 이유는 편의성만의 이야기가 아닙...