AI와의 첫 협업 이야기 - 3일 걸릴 작업을 3시간에 끝내다

안녕하세요, 테라입니다.

현재 저는 컴퓨터로 할 수 있는 모든 일을 AI와 함께 하고 있습니다.

매일 아침 AI에게 오늘 할 일을 브리핑 받고, 문서 작성도, 자료 정리도, 심지어 코딩까지 AI와 대화하며 진행합니다.

제가 어떻게 했는지 궁금하지 않으세요?

오늘은 제가 AI와 함께 일하는 환경을 어떻게 만들었는지 이야기해 보려고 합니다.

시작: 스터디에서 받은 자극

2026년 1월, GPTers 스터디에서 AI 워크스페이스 강연을 듣기 시작했습니다.

2주가 지난 1월 17일, 오프라인 모임에 참석했습니다. 2주 동안 들었던 온라인 강의와 다른 분들의 사례를 들으며 동기부여가 되었습니다.

"나도 할 수 있을까?"

그리고 그 자리에서 결심했습니다.

"오늘부터 나는 컴퓨터로 하는 일은 AI와 함께 할 거야."

첫 번째 미션: 폴더 정리

결심은 했는데, 뭘 해볼까?

제 노트북을 보니 답이 나왔습니다.

그동안 하던 일에 따라 그때그때 만든 폴더들이 산재해 있었습니다. 어디에 뭐가 있는지 저도 잘 모르겠고, 파일을 찾을 때마다 시간이 많이 소모됐었죠.

그래서, 스터디에서 제공받은 AI 워크스페이스 구조를 활용하기로 했습니다. 이렇게 생겼습니다:

.claude/        ← AI 설정
00-system/      ← 시스템 설정
10-working/     ← 진행 중인 프로젝트
20-created/     ← 내가 만든 것
30-collected/   ← 외부에서 수집한 것
40-archive/     ← 완료된 프로젝트
50-periodic/    ← 일일/주간 기록
99-GPTers 20/   ← 스터디 자료

"기존 파일들을 이 구조에 맞게 정리해 달라고 해볼까?"

의심: 과연 될까?

솔직히 의심이 들었습니다.

"내가 생각한 대로 작업이 잘 이루어질까?"

"모임 시간 안에 어느 정도 완료할 수 있을까?"

AI에게 파일 정리를 맡기는 건 처음이었습니다. 중요한 파일이 잘못 옮겨지면 어쩌지? 원하는 대로 분류가 안 되면?

하지만 일단 해보기로 했습니다.

실행: AI에게 요청하다

Antigravity를 설치하고, AI에게 요청했습니다.

"기존 노트북의 모든 폴더에 있는 파일들을 AI 워크스페이스 구조에 맞게 재배치해 줘."

AI는 바로 실행하지 않았습니다.

먼저 AI 워크스페이스의 구조를 파악했습니다. 그다음 기존 폴더의 내용을 확인했습니다.

그리고 물었습니다.

"이 파일들을 이렇게 옮겨도 될까요?"

파일 이동 허가를 승인하니, 모든 자료가 새로운 폴더에 맞게 재배치되었습니다.

추가로 요청했습니다.

"백업과 지식 연결을 위해 옵시디언과 구글 드라이브에도 동기화해 줘."

그것도 완료되었습니다.

결과: 3일 → 3시간

기존 방식대로 제가 직접 했다면 3일은 걸렸을 작업이었습니다.

파일 하나하나 열어보고, 어디에 넣을지 고민하고, 옮기고, 또 확인하고...

그런데 Antigravity 설치부터 폴더 정리 완료까지 3시간만에 끝났습니다.

처음에 의심했던 게 무색하게 쉽게 잘 완료되었습니다.

스트레스 없이 복잡했던 파일과 폴더 구조가 말끔해진 신세계를 경험했습니다.

그 이후: 한 달 넘게 매일 함께

그 첫 경험 이후, 한 달 넘게 매일 AI와 함께 작업하고 있습니다.

점점 더 다양한 일을 할 수 있게 되었습니다.

아침에는 /morning-brief와 /today 명령으로 관심사에 대한 리뷰와 오늘 해야 할 일을 브리핑 받습니다. 그 일정에 맞춰 업무를 진행하면 됩니다.

가장 크게 느끼는 장점

1. 계획-실행-정리가 습관이 되었습니다

기존에는 할 일을 머릿속에 두고 그때그때 처리했습니다. 지금은 매일 계획하고, 실행하고, 정리하는 것이 자연스러워졌습니다.

2. 머릿속을 비울 수 있습니다

모든 것을 기록하기 때문에 기억할 필요가 없습니다. 에너지 소모가 줄었습니다. AI가 기억해 주니까요.

3. 코딩까지 하고 있습니다

저는 개발자가 아닙니다. 하지만 구현하고 싶은 것이 있어서 바이브 코딩을 시작했습니다. AI와 함께 사업화를 위한 프로젝트를 개발하고 있습니다.

마무리

돌이켜보면, 그 첫 협업이 시작점이었습니다.

"3일 걸릴 작업이 3시간에 끝났다"는 경험이 확신을 주었습니다.

"AI와 함께 하면 된다."

여러분도 AI와의 첫 협업을 시작해 보세요.

거창한 것부터 시작할 필요 없습니다. 복잡하게 쌓인 폴더 정리, 밀린 파일 분류 같은 작은 것부터요.

AI가 "이렇게 할까요?"라고 물으면, 대화의 시작입니다.

AI와 대화하며 원하는 것을 실현하는 경험, 함께해 보고 싶으시면 연락 주세요.

궁금한 점은 댓글로 남겨 주세요.

다음에는 "매일 AI와 함께하는 루틴"에 대해 이야기해 보겠습니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

AI한테 계속 물어봤는데 왜 답이 엉뚱할까 — 대화의 주도권을 바꾸는 한 문장

이미지
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?...
자세한 내용 보기

AI가 쓴 '기계적인 글'을 내 말투로 바꾸는 프롬프트

이미지
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...
자세한 내용 보기

AI의 응답은 대화의 시작입니다 - 2005년 코치가 내게 가르쳐준 것

이미지
2005년 코치가 내게 가르쳐준 것 안녕하세요, 테라입니다. "ChatGPT 써봤는데, 신기하긴 한데 막상 도움은 안 되더라." 이런 말을 들을 때마다 떠오르는 기억이 있습니다. 20년 전, 한 코치에게 들은 이야기입니다. 그때 배운 것이 지금 제가 AI와 일하는 방식을 바꿔놓았습니다. 📑 목차 2005년 어느 날 메시지를 읽기 시작했습니다 20년이 지났습니다 며칠 전 있었던 일 AI와 대화하는 법 마무리 2005년 어느 날 대학원에서 생물정보학을 전공하던 시절이었습니다. 매일 코드를 짜고, 매일 에러를 만났습니다. 어느 날 애자일 코칭 시간에 코치가 물었습니다. "코딩할 때 에러가 나면 어떤 기분이 드세요?" 저는 솔직하게 대답했습니다. "스트레스가 올라갑니다. 에러를 줄이려고 신경이 곤두서요." 코치는 잠시 생각하더니 이렇게 말했습니다. "에러는 컴퓨터가 당신의 입력에 대답하는 메시지입니다." 그 한마디에 멈칫했습니다. 에러가 실패가 아니라 대답이라고요? 메시지를 읽기 시작했습니다 그 후로 에러를 보는 눈이 달라졌습니다. "아, 내가 이렇게 요청했는데 컴퓨터는 이렇게 답했구나." 그렇게 생각하니 에러가 두렵지 않았습니다. 대화의 시작이었으니까요. 에러 메시지를 읽고, 요청을 수정하고, 다시 실행하고. 그 과정이 자연스러워졌습니다. 저는 그때 컴퓨터와 대화하는 법 을 배웠습니다. 20년이 지났습니다 지금은 AI와 일합니다. 그런데 주변에서 같은 패턴을 봅니다. ChatGPT가 엉뚱한 답을 주면, "역시 AI는 아직 멀었어"라고 실망합니다. 한두 번 시도하고 포기합니다. 그럴 때마다 20년 전 코치의 말이 떠오릅니다. 2005년 코딩 2026년 AI 에러 = 스트레스 AI 응답 = 실망 에러 = 컴퓨터...
자세한 내용 보기