안녕하세요. 투쏠입니다오늘도 한번 칼럼을 적어봅니다요즘 AI를 사용하는 분들을 보면 한 가지 이상한 장면을 자주 마주합니다분명 AI를 쓰기 전보다 글도 빨리 만들고, 자료도 빨리 찾고, 이미지도 후딱 만들죠.그런데 정작 하루는 더 바빠졌다고 말합니다콘텐츠 하나 만들던 사람이 다섯 개를 만들고, 뉴스레터만 쓰던 사람이 유튜브와 인스타그램까지 시작합니다. 새로운 AI 도구가 나오면 일단 가입하고, 자동화할 수 있다는 이야기를 들으면 새로운 워크플로우를 또 만듭니다처리하는 일은 많아졌는데 이상하게 중요한 일은 앞으로 나가지를 못한다는겁니다저도 비슷했습니다AI를 알게 된 뒤부터 할 수 있는 일이 급격히 늘어났습니다. 콘텐츠를 만들 수도 있고, 자료를 정리할 수도 있고, 고객 응대를 자동화할 수도 있었습니다.예전에는 사람이 부족해서 못 했던 일까지 이제는 혼자 할 수 있을 것 같았죠문제는 ‘할 수 있다’는 이유만으로 해야 할 일까지 늘렸다는 겁니다AI로 10분 만에 할 수 있는 일이 생기면 우리는 10분을 되찾았다고 생각합니다. 하지만 실제로는 그 빈자리에 새로운 일 세 개를 넣습니다. 그러고는 더 효율적으로 일하기 위해 또 다른 AI를 찾죠.결국 AI를 생산성 도구가 아니라, 더 많은 일을 떠안기 위한 도구로 사용하게 됩니다.우리는 흔히 생산성을 같은 시간에 더 많은 일을 처리하는 능력이라고 생각합니다그래서 할 일 목록을 촘촘하게 채우고, 일정을 분 단위로 나누고, 새로운 도구를 연결합니다하지만 일이 많아질수록 실제 업무보다 업무를 관리하는 데 더 많은 에너지를 씁니다어떤 일을 먼저 할지 결정하고, 여러 프로젝트의 맥락을 다시 불러오고, 도구마다 흩어진 정보를 찾습니다.일을 바꿀 때마다 머릿속의 채널도 함께 바뀝니다겉으로는 하루 종일 바빴지만, 정작 하나의 결과도 완성하지 못하는 이유입니다에너지가 아홉이라면 아홉 가지 일에 하나씩 나눠주는 것보다 한 가지 일에 전부 사용하는 편이 훨씬 멀리 갑니다너무 당연한 이야기인데 우리는 AI 앞에서 이 원칙을 자주 잊습니다AI가 아홉 가지 일을 가능하게 해주자, 아홉 가지 모두 해야 한다고 착각하기 때문입니다하지만 AI 시대에는 할 수 있는 일의 양도 양이지만 더 중요한거는오히려 무엇을 하지 않을지 결정하는 능력이 더 중요해졌습니다저는 AI의 진짜 역할이 사람을 더 바쁘게 만드는 데 있다고 생각하지 않습니다AI는 내 삶과 사업에서 중요하지 않은 일을 제거하고, 내가 가장 잘해야 하는 한 가지에 에너지를 몰아주기 위해 존재해야 합니다예를 들어 콘텐츠를 만드는 사람에게 가장 중요한 일이 자신의 경험과 생각을 세상에 전달하는 것이라면, 자료 정리와 초안 구조화, 제목 후보 생성, 맞춤법 검사는 AI가 맡을 수 있습니다그렇게 아낀 시간으로 콘텐츠를 다섯 개 더 만드는 게 꼭 정답은 아닙니다. 한 편에 담길 생각을 더 깊게 만들거나, 고객을 직접 만나거나, 다음 방향을 오래 고민하는 데 사용할 수도 있습니다고객 상담이 중요한 사업이라면 AI는 상담 건수를 무작정 늘리는 도구가 아니라 반복 질문을 처리하고, 대화를 요약하고, 후속 조치를 놓치지 않게 해주는 장치가 되어야 합니다. 그래야 사람은 고객의 진짜 문제를 듣는 데 집중할 수 있습니다AI 자동화의 기준도 같습니다‘자동화할 수 있는가?’보다 먼저 물어야 할 질문은 ‘애초에 이 일을 계속해야 하는가?’이죠필요 없는 일을 자동화하면 필요 없는 일이 더 빠르게 반복될 뿐입니다. 아무도 읽지 않는 보고서를 AI가 매일 만들어준다고 해서 사업이 좋아지는 것은 아닙니다. 성과로 이어지지 않는 콘텐츠를 하루에 열 개씩 생산해도 방향이 틀렸다면 더 빠르게 길을 잃을 뿐입니다제거가 먼저고, 자동화는 그다음입니다AI를 제대로 활용하고 싶다면 새로운 도구를 찾기 전에 지금 하고 있는 일을 세 가지로 나눠볼 필요가 있습니다첫째, 내가 직접 해야만 가치가 생기는 일둘째, AI나 다른 사람에게 넘길 수 있는 일셋째, 누구도 할 필요가 없는 일대부분은 두 번째 영역만 봅니다. 그래서 무엇을 AI에게 맡길지만 고민합니다. 하지만 가장 큰 변화는 세 번째 영역에서 나옵니다보지 않아도 되는 알림, 목적 없이 반복하는 회의, 결과로 이어지지 않는 보고, 습관처럼 운영하는 채널, 실제 고객은 원하지 않는 기능. 이런 일을 지우는 순간 시간뿐 아니라 생각할 공간도 돌아옵니다그리고 남은 반복 업무를 AI에게 넘기면 비로소 한 가지 중요한 일에 집중할 수 있습니다저라면 매주 이렇게 물어보겠습니다.“이번 주에 반드시 앞으로 나아가야 하는 한 가지는 무엇인가?”그리고 AI에게는 이렇게 요청할 겁니다“내가 이 한 가지에 집중할 수 있도록 나머지 과정에서 무엇을 없애고, 줄이고, 맡길 수 있는지 찾아줘.”좋은 AI 활용은 프롬프트를 화려하게 쓰는 데서 시작하지 않습니다. 내가 원하는 결과가 무엇인지 명확히 정하는 데서 시작합니다. 목적지가 없으면 AI는 우리를 더 빠르게 움직이게 해줄 수는 있어도, 올바른 곳으로 데려가지는 못합니다앞으로 AI는 우리가 할 수 있는 일을 계속 늘려줄 겁니다영상 하나를 만드는 데 걸리는 시간은 더 짧아지고, 혼자 운영할 수 있는 사업의 범위는 더 커질 거죠. 지금보다 훨씬 많은 기회가 생길 겁니다그때 가장 위험한 사람은 AI를 쓰지 않는 사람만이 아닙니다AI로 모든 가능성을 붙잡으려는 사람도 위험합니다모든 가능성을 잡는 순간, 어떤 가능성에도 충분한 에너지를 주지 못하기 때문입니다AI 시대의 생산성은 더 많은 일을 해내는 능력이 아닙니다. 중요하지 않은 일을 지우고, 나만이 해야 할 일에 더 오래 머무르는 능력입니다AI가 시간을 줄여줬다면 그 빈자리를 또 다른 일로 채우지 마세요.그 시간에 더 깊이 생각하고, 더 중요한 사람을 만나고, 가장 중요한 한 가지를 끝내세요우리가 AI를 써야 하는 이유는 더 바빠지기 위해서가 아닙니다덜 일하면서도, 정말 중요한 일을 더 멀리 보내기 위해서입니다오늘 칼럼도 읽어주셔서 감사합니다:)

안녕하세요 주인장입니다오늘은 오랜만에 칼럼을 한번 남겨볼까 하는데요저는 요즘 AI 자동화를 하나 더 만드는 것보다, 이미 만든 것들이 서로 어떻게 연결되는지를 더 많이 보고 있습니다작년에는 n8n으로 자동화를 만들었고, 지금은 Claude Code와 AI 에이전트를 더 자주 씁니다. 회의록도 정리하고, 콘텐츠 초안도 만들고, 고객 정보를 분류하는 일도 전보다 훨씬 빨라졌습니다그런데 어느 순간 이상한 생각이 들었습니다.분명 일은 빨라졌는데 왜 매번 다시 시작하고 있을까?콘텐츠를 하나 만들고 끝냅니다.상담을 한 뒤 기록해두고 끝냅니다. 고객이 좋은 질문을 남겨도 다음 콘텐츠를 만들 때는 또 생각이 나지 않습니다자동화는 늘었는데, 사업에서는 기억(?)이 남지 않았습니다왼쪽의 속도만 높인다고 사업이 저절로 성장하지는 않습니다. 빠르게 만든 결과가 다음 행동으로 넘어가지 않으면 산출물만 늘어납니다. 바쁘게 움직였지만 다음 주에는 다시 처음부터 시작하죠제가 요즘 ‘AI 플라이휠’을 중요하게 보는 이유입니다. 오늘은 제가 공부하다가 깨달은 플라이휠에 대해 한번 소개해드려볼까합니다플라이휠은 많이 반복하는 구조가 아닙니다플라이휠은 원래 무거운 바퀴입니다.처음 돌릴 때는 힘이 많이 들지만, 한 번 속도가 붙으면 관성으로 계속 움직입니다. 이후에 조금만 힘을 더해도 처음보다 쉽게 돌아가죠사업에서는 앞에서 한 일이 뒤의 재료가 되고, 뒤에서 얻은 결과가 다시 앞으로 돌아오는 구조에 가깝습니다콘텐츠를 보고 고객이 들어옵니다. 고객과 상담하면서 실제 질문과 반론을 듣습니다. 그 질문으로 다시 콘텐츠와 FAQ를 만듭니다. 고객의 결과가 나오면 후기와 사례가 생기고, 그 증거가 다음 고객을 데려옵니다.여기서 중요한 건 ‘계속 돈다’가 아닙니다돌 때마다 무언가 남아야 합니다. 지난 상담이 다음 상담을 더 정확하게 만들고, 지난 콘텐츠의 반응이 다음 콘텐츠의 주제를 좁혀줘야 합니다. 같은 일을 백 번 반복해도 판단 기준이 쌓이지 않으면 플라이휠이라고 보기 어렵습니다퍼널과 비교하면 조금 더 쉽게 보입니다퍼널은 콘텐츠, 리드, 상담, 구매처럼 고객이 아래로 이동하는 과정을 보여줍니다. 어디에서 고객이 빠지는지 확인할 때 유용하죠다만 구매를 마지막에 놓으면 고객 한 명의 여정이 거기서 끝납니다플라이휠은 구매 이후를 다시 시작점으로 돌려보냅니다. 고객이 사용하면서 남긴 질문, 만족한 부분, 막힌 지점이 다음 상품과 콘텐츠, 상담 기준으로 돌아옵니다. 고객 한 명이 지나간 자리에 빈칸이 아니라 다음 고객을 이해할 수 있는 기록이 남는 겁니다AI가 새로 만든 것은 깊게 들어가서 ‘연결할 수 있는 여유’라고 저는 표현합니다사실 플라이휠은 AI가 나오기 전에도 있었습니다 고객의 목소리를 듣고 제품을 고치고, 만족한 고객의 추천으로 성장하는 사업은 예전에도 많았습니다. 좋은 사업은 원래 고객과의 대화를 다시 사업에 반영했죠(아래 사진은 아마존의 플라이휠)문제는 이걸 계속하려면 손이 많이 갔다는 겁니다상담 녹음을 다시 듣습니다. 반복 질문을 따로 정리합니다. CRM에 고객 정보를 입력합니다.후속 메시지를 작성하고, 다시 콘텐츠 소재로 옮깁니다1인 사업자가 매번 하기에는 꽤 무거운 일입니다. 저도 기록은 해두는데, 그 기록을 다시 꺼내 쓰지 못하는 경우가 많았습니다AI가 바꾼 건 바로 이 구간입니다음성을 글로 바꾸고, 대화에서 반복 질문을 찾고정해둔 항목에 맞춰 CRM에 넣고, 같은 내용을 유튜브와 뉴스레터 초안으로 바꾸는 시간적 기회 비용이 낮아졌습니다AI가 새로운 업무 단계를 만든 것은 아닙니다사람이 문서를 들고 옮기던 구간을 연결한 겁니다. 상담 기록은 있는데 콘텐츠팀까지 가지 않던 문제, 고객 정보는 있는데 다음 연락으로 이어지지 않던 문제를 줄일 수 있게 됐습니다그래서 AI 플라이휠을 만들 때는 어떤 도구를 쓸지부터 정하면 안 됩니다먼저 어디에서 정보가 끊기는지를 봐야 합니다예를 들어 고객과 상담을 한 번 했다고 해보겠습니다.보통은 상담이 끝나면 요약본을 저장합니다. 중요한 내용은 기억해두거나 메모하고, 다음 일정으로 넘어갑니다.AI 플라이휠에서는 상담을 끝난 일로 보지 않습니다고객이 반복해서 물은 질문을 찾습니다. 구매를 망설인 이유를 분류합니다. 고객이 실제로 사용한 표현을 따로 남깁니다.그 내용을 콘텐츠와 FAQ, 랜딩페이지 문장으로 바꿉니다. CRM에는 고객의 상태와 다음 행동을 기록합니다가령 고객이 이렇게 말했다고 해보겠습니다.“AI 자동화는 만들었는데, 실제로 누가 관리하는지 모르겠어요.” 그냥 요약하면 ‘운영에 대한 걱정’ 정도로 끝납니다하지만 이 문장을 제대로 남기면 여러 곳에 쓸 수 있습니다콘텐츠에서는 ‘자동화보다 운영 기준이 먼저인 이유’라는 주제가 됩니다랜딩페이지에는 구축 이후 누가 관리하는지 설명하는 문장이 들어갑니다 상담할 때는 현재 운영 담당자가 있는지 먼저 묻게 됩니다CRM에는 같은 걱정을 가진 고객을 구분하는 기준이 생깁니다고객의 한 문장이 다섯 개의 자산으로 바뀐 겁니다.그리고 이 콘텐츠를 본 비슷한 고객이 다시 들어옵니다. 새로운 상담이 쌓이면 표현과 반론이 더 선명해지고요이때부터 바퀴가 돌기 시작합니다.결국 남는 건 모델이 아니라 판단의 기록입니다AI 이야기를 하다 보면 어떤 모델이 더 좋은지가 항상 앞에 나옵니다물론 모델의 성능은 중요합니다. 저도 새로운 모델이 나오면 직접 써보고, 기존 도구와 비교합니다. 작년에 n8n을 주로 쓰다가 지금 Claude Code를 더 많이 쓰는 이유도 실제 작업 방식이 달라졌기 때문입니다다만 모델만으로 오래 차별화하기는 어렵습니다.좋은 모델은 금방 보급됩니다. 오늘 내가 쓰는 도구를 다음 달에는 경쟁자도 쓸 수 있습니다반대로 내 고객이 어떤 표현을 쓰는지, 어디에서 구매를 망설이는지, 어떤 설명을 들었을 때 이해하는지는 쉽게 가져갈 수 없습니다이건 인터넷에서 내려받은 정보가 아닙니다. 내가 고객과 부딪치면서 얻은 맥락입니다그래서 AI 플라이휠의 중심에는 단순한 데이터보다 ‘판단의 기록’이 있어야 합니다누가 어떤 말을 했는지 저장하는 데서 끝나면 안 됩니다. 어떤 질문을 했고, 그 답변을 어떻게 해석했고, 어떤 행동을 선택했으며, 결과가 어땠는지까지 남겨야 합니다이때 세 가지를 섞지 않는 것도 중요합니다. 고객이 직접 말한 사실, AI가 붙인 해석, 사람이 내린 최종 판단은 서로 다른 정보입니다AI가 “구매 의도가 높다”고 분류했다고 해서 고객이 실제로 그렇게 말한 것은 아닙니다 이 구분이 사라지면 나중에는 무엇이 원문이고 무엇이 추론인지 확인할 수 없습니다처음 한두 번 기록한다고 큰 변화가 생기지는 않습니다 상담이 열 번, 스무 번 쌓이면 그때부터 반복되는 말이 보입니다. 어떤 콘텐츠에서 들어온 고객이 무엇을 물어보는지상담 이후 예약하지 않은 사람은 어디에서 멈추는지도 보이기 시작합니다플라이휠이 돌수록 AI가 저절로 똑똑해진다는 말은 조금 과합니다정확히는 사업이 자기 고객을 설명할 수 있을 만큼 기억을 갖게 되는 겁니다또 다른 예시로 제가 다루고 있는 보이스 에이전트에 대해서도 말해보겠습니다보이스 에이전트를 사람 대신 전화를 받는 기술로만 보면 비용 절감 도구로 끝납니다 몇 통을 처리했는지, 상담 시간을 얼마나 줄였는지만 보게 되죠하지만 전화에는 검색어나 설문에서 얻기 어려운 정보가 들어 있습니다고객은 정리된 문장으로 말하지 않습니다자기 상황을 한참 설명하다가 진짜 문제를 꺼냅니다가격을 물어본 뒤 갑자기 불안을 이야기하기도 합니다같은 단어를 서로 다른 뜻으로 사용하기도 하고요이 대화를 녹취하고 끝내면 기록하는 도구일뿐입니다대화에서 문제, 관심도, 반론, 예약 의도를 찾아 CRM에 넣고 다음 행동으로 넘기면 플라이휠의 입구가 됩니다전화가 끝났을 때는 세 가지가 남아야 합니다.첫째, 이 고객이 누구이고 지금 어떤 상태인지.둘째, 사람이 이어서 해야 할 다음 행동이 무엇인지.셋째, 여러 고객에게 반복된 질문을 어떤 콘텐츠와 상품 개선에 반영할지이 세 가지가 연결되면 보이스 에이전트는 콘텐츠 전략과 따로 움직이지 않습니다콘텐츠가 고객을 데려오고, 보이스 에이전트가 고객의 말을 받고, 그 대화가 다시 콘텐츠로 돌아갑니다제가 가져가려는 방향도 이겁니다콘텐츠, 보이스 에이전트, AI CRM을 각각 다른 주제로 파는 것이 아니라 . 하나의 고객전환 시스템으로 연결하는 것그래서 자동화할수록 사람의 기준은 더 분명해야 합니다. 그렇다고 모든 과정을 자동으로 돌리자는 이야기는 아닙니다연결이 많아지면 좋은 정보만 빠르게 도는 게 아닙니다. . 잘못된 요약과 판단도 똑같이 빠르게 퍼지죠상담 요약이 틀렸는데 검토 없이 CRM에 들어가면 다음 메시지도 틀어집니다. 조회수가 높은 콘텐츠만 학습하면 점점 자극적인 주제에 치우칠 수 있습니다. 고객의 동의 없이 통화 내용을 마케팅에 사용하면 신뢰 문제도 생깁니다.그래서 저는 세 가지 기준이 필요하다고 봅니다.고객이 직접 말한 내용과 AI의 추론을 분리합니다가격 제안이나 외부 발송처럼 중요한 행동은 사람이 확인합니다조회수만 보지 않고 리드, 상담, 구매, 새로운 후기와 반론이 얼마나 남았는지 봅니다이 기준은 플라이휠을 느리게 만드는 장애물이 아닙니다잘못된 판단이 더 빠르게 커지는 것을 막고, 바퀴를 꾸준히, 오래 돌게 만드는 안전장치입니다좋은 플라이휠은 사람을 없애지 않습니다. 사람이 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 반복 작업과 기억의 부담을 줄입니다처음부터 콘텐츠, 보이스 에이전트, CRM, 결제까지 전부 연결할 필요는 없습니다그렇게 시작하면 구조보다 도구가 앞섭니다. 무엇이 실제로 도움이 됐는지도 확인하기 어렵고요가장 작은 고객 접점 하나를 고르세요이번 주에 진행한 상담이나 받은 문의 하나를 기록합니다. AI로 반복 질문과 고객이 실제로 사용한 표현을 뽑습니다. 질문 하나로 콘텐츠 한 편을 만듭니다. 콘텐츠에 들어온 반응을 다음 질문과 응대 기준에 다시 넣습니다이 네 단계만 이어져도 작은 바퀴가 생기고 돌아가기 시작할겁니다상담 이후 연락이 자주 빠진다면 그때 CRM과 후속관리 자동화를 붙이면 됩니다. 전화 문의가 많다면 보이스 에이전트를 입구에 둡니다. 콘텐츠 성과가 조회수에서 멈춘다면 유입 경로와 상담 예약을 연결해봅니다.순서는 늘 같습니다.실제 흐름을 봅니다.끊어진 지점을 찾습니다. 하나를 연결합니다. 그리고 결과를 기록합니다AI 도구는 점점 비슷해질 겁니다. 같은 모델과 기능을 누구나 쓸 수 있게 되겠죠.결국 차이는 무엇을 쓰느냐보다 무엇을 남기느냐에서 생길 겁니다긴글 읽어 주셔서 감사합니다

지난 5주 동안 BAN 마스터클래스 1기를 진행했습니다제가 이번 과정에서 하고 싶었던 건 AI 도구를 하나 더 알려드리는 게 아니었습니다0주차에는 각자의 업무를 1대1로 진단했습니다.어디에서 시간이 가장 많이 새는지, 무엇부터 바꿔야 하는지 병목부터 찾았죠그다음에는 흩어져 있던 지식과 자료를 옵시디언에 모으고, 세컨드 브레인 구조를 만들었습니다. 카카오톡, 이메일, 고객 데이터, 업무 매뉴얼처럼 여기저기 흩어진 맥락을 AI가 실제로 꺼내 쓸 수 있도록 연결했고요MCP와 자동화도 다뤘습니다.단순히 개념만 배우는 데서 끝내지 않고, 각자 반복하고 있던 업무 하나를 골라 직접 작동하는 흐름으로 만들었습니다결과물은 모두 달랐습니다.누군가는 고객 데이터를 정리했고, 누군가는 자신만의 업무 표준을 만들었습니다. AI를 대화용으로만 사용하다가 중간에 스스로 ERP까지 직접 만든 분도 있었고요과정을 마친 뒤 수강생분들과 인터뷰를 진행했습니다“혼자서 헤맨 8개월을 한 달 만에 배웠다.”“어떤 일에 어떤 AI를 써야 할지 명확해졌다.”“막혀 있던 혈을 뚫어주는 강의였다.”제가 설명하는 것보다 직접 참여한 분들의 이야기가 더 정확할 것 같아, 인터뷰 내용을 커뮤니티에 정리해 올립니다AI를 이것저것 사용하고 있지만 내 일에 어떻게 연결해야 할지 모르겠다면 한번 읽어보세요그리고 BAN 마스터클래스 2기 사전 모집도 시작합니다.자세한 내용은 커뮤니티에서 조만간 안내드리겠습니다https://geekus.kr/aibusinessclub/post/7996

바이브 코딩 필수템!!!

제가 처음 AI 판에 발을 들였을때만 해도 무언가를 만들기만 해도 사람들이 생각보다 많이 구매를 해주었습니다. n8n 템플릿 같은거 말이죠. 다만 이제는 조금 판이 바뀌었다고 생각하는데요.지금 2026년에 들어서는 개인적으로 클로드, 코덱스, 헤르메스, 오픈클로이런 게 다 나오면서 진짜 스스로 만드는 사람이 되게 많아졌습니다.정작 그걸 어떻게 팔아야 할지 고민하는 사람들도 좀 많아진 것 같더라고요그래서 저 같은 경우에는 앞으로 조금은 이렇게 해볼 것 같습니다. 제 온전한 경험에서 느낀 것들이니까 한번 보시고 도움이 되었으면 좋겠습니다결과를 팔아라제가 2024년, 2025년 초반까지만 해도 "AI 자동화 해드리겠습니다!" 같은 문구를 적곤 했습니다. 근데 이 전략, 지금은 전혀 안 통하죠. (아마 아실 분들은 아실 겁니다.) 이제는 "AI 자동화 해드리겠습니다", "에이전트 만들어드립니다" 이런 것보다, "광고로 들어온 리드, 5분 안에 전화 걸어서 검증하고 캘린더 예약까지 잡아드립니다. 사람 더 안 뽑으셔도 되고, 광고비 더 안 쓰셔도 됩니다."이렇게 결과부터 말하는 게 훨씬 잘 먹힙니다. 저도 처음엔 "이렇게까지 AI란 단어를 빼도 되나?" 싶었는데, 막상 해보니까 오히려 더 잘 통하더라고요. AI란 단어는 사람마다 머릿속에 그리는 그림이 다 다르거든요. 누구는 챗봇을 떠올리고, 누구는 로봇을 떠올립니다. 애매하면 안 삽니다. 비즈니스적인 접근으로 결국 사람들이 사는 건 AI가 아니라 "그 문제가 사라진 상태"입니다.니치도 니치이지만 예산이 있는 사람을 먼저 봐라저도 처음엔 니치 정하는 데 되게 공들였습니다. "이 업종이 뜬다더라", "이쪽이 마진이 좋다더라" 하면서요. 근데 지금 와서 보니 그거보다 먼저 봐야 할 게 있더라고요. 바로 "이 회사가 이걸로 돈을 벌 수 있나, 아낄 수 있나"입니다. 이 질문에 답이 안 나오면 아무리 좋아 보이는 니치여도 저는 이제 안 들어갑니다. 시간 아껴주는 시스템 말고, 돈에 바로 연결되는 시스템 위주로 움직이는 게 맞더라고요말보다 보여줘라요즘 시장이 AI 과장 광고에 좀 지쳐 있다는 느낌을 많이 받습니다. "이걸로 1인 기업 됩니다" 같은 말, 이제 다들 한 번씩 의심부터 하고 보시더라고요. 그래서 저는 설명하는 대신 데모를 먼저 보여주는 쪽으로 바꿨습니다. 말로 열 마디 하는 것보다 짧은 데모 하나가 훨씬 신뢰를 주거든요. 아직 보여줄 게 없으시다면, 첫 케이스는 무료로라도 만들어보시길 추천드립니다. 그 무료 고객이 나중에 유료 고객도 데려오고, 후기도 만들어줍니다.걸린 시간이 아니라 결과로 가격을 매겨라저도 예전에 8시간 걸려 만든 시스템을 30만 원 받고 판 적이 있습니다. 근데 그 시스템이 그 회사엔 매달 수백만 원짜리 가치였더라고요. 시간 기준으로 가격을 매기면 실력이 늘수록 오히려 손해입니다. 숙련자가 5분 만에 만드는 걸 초보가 5일 걸려 만들면, 초보가 더 받아야 한다는 이상한 논리가 되니까요. 저는 이제 "이게 이 회사한테 얼마짜리 가치인가"를 먼저 보고, 그 일부를 받는 방식으로 바꿨습니다빠르게 구현하는 게 곧 무기다예전엔 3-4주 걸리던 걸 지금은 일주일 안에도 끝낼 수 있는 시대가 됐습니다. 저는 이 속도를 최대한 활용하려고 합니다. 고객 입장에선 똑같은 결과라도 빨리 받을수록 체감 가치가 훨씬 크거든요. 그리고 툴이 아무리 쉬워져도 고객이 직접 만들 일은 없습니다. API 연결하고, 프롬프트 짜고, 배포하고, 문제 생기면 고치는 것까지의 러닝커브는 여전히 남아 있으니까요. 그게 지금 제가 이 일을하는 이유라고 생각합니다.한 번 고객이 아니라 계속 가는 고객으로 만들어라매달 처음부터 새 고객을 찾아다니면 진짜 지칩니다. 저도 그런 시기를 겪어봤고요. 그래서 요즘은 첫 프로젝트를 문 여는 용도로 낮은 가격이나 무료로 진행하고, 신뢰가 쌓이면 리테이너나 다음 프로젝트로 자연스럽게 넘어가는 구조로 짜고 있습니다. 한 번 팔고 끝나는 게 아니라, 그 회사 안에서 계속 필요한 사람이 되는 게 목표입니다이렇게 여섯 가지를 정리해봤는데, 결국 핵심은 하나로 관통된다고 생각합니다AI를 파는 게 아니라 결과를 팔아야 한다는 것. 이 글을 읽는 모든분들꼐서 이거 하나만 제대로 잡고 가셨으면 하는 바램입니다읽어주셔서 감사합니다

헤르메스 에이전트 관해서 한번 다뤄봤는데요 호스팅어에서 한번 진행을 했습니다호스팅어 할인쿠폰도 말아왔으니 한번 확인해보세요!

혼자 헤맨 8개월,한 달 만에 정리했습니다-인테리어 사업 운영-흩어져 있던 지식과 업무 자료를 한곳에 저장하고, 필요할 때 바로 꺼내 쓸 수 있게 됐어요-10년차 마케터-혈을 뚫어주는 코칭-시계 전문 샵 운영 -AI는 매달 바뀌는데왜 AI 강의는 한번 듣고 끝날까요?5주 동안 나만의 AI 업무 시스템을 만들고 매달 함께 진화시키세요!1인 사업자를 위한 졸업 없는 AI Native 프로그램(3기 사전 신청중실제 1기 수강생들은 이렇게 달라졌습니다1. 혼자 헤맨 8개월을 한 달로 줄였습니다https://www.loom.com/share/1e8db467e24d4294b317aa92a73ffd83“AI에 대해 잘 알지 못한 채 혼자8개월 동안 이것저것 시도했습니다. 이번 과정을 통해 흩어져 있던 지식을 정리하고, 필요할 때 바로 꺼내 쓸 수 있는 시스템을 만들었습니다.”수강 전AI 정보를 파편적으로 학습자료와 업무 지식이 여러 곳에 흩어짐자동화를 어디서부터 설계해야 할지 모름수강 후업무와 지식을 세컨드 브레인으로 정리카카오톡과 이메일의 정보를 AI로 호출자신의 업무 흐름을 이해하고 자동화 방향 설계2. 대화용 AI에서 업무 시스템으로 확장했습니다https://www.loom.com/share/d130793bb3ef4bd8984d90580feeb42a“복잡한 AI 정보를 쉽게 이해할 수 있게 전달해줘서, 더 깊게 활용할 수 있는 발판이 생겼습니다.”과정에서 만든 것고객 이력 관리업무 매뉴얼ERP 구조자신의 전문지식을 AI가 참고하는 시스템3. 무작정 사용하던 AI를 구조적으로 사용하기 시작했습니다“AI를 그냥 막 사용했는데, 이번 과정을 통해 처음부터 차근차근 정리하는 방식으로 달라졌습니다.”브랜드 기준과 콘텐츠 제작 방식을 정리하고, 자신의 업무를 어떤 단위로 나눠 자동화해야 하는지 배우기 시작했습니다.4. AI를 이것저것 사용하던 단계에서 졸업했습니다https://www.loom.com/share/669090b2b2fe40cb98fcc850f9a3bb1d“예전에는 제가 알고 있는 AI만 제한적으로 사용했는데, 지금은 업무에 따라 어떤 AI를 사용해야 하는지가 명확해졌습니다.”“데이터를 모으는 시간이 크게 줄었고, 이전에 놓치던 업무도 자동화를 통해 챙길 수 있게 됐습니다.”“혼자 AI를 이것저것 해보던 단계에서 졸업하고 싶은 분들에게 추천합니다. 막혀 있던 혈을 뚫어주는 강의였어요.”이런 분들은 정중하게 뒤로 가기를 부탁드립니다기존 방식만으로도 충분하다고 생각하시는 분AI를 단순 채팅 도구 정도로만 활용하고 싶으신 분AI가 앞으로의 경쟁력에 큰 영향을 주지 않을 것이라고 생각하시는 분당장 자신의 업무와 사업을 바꿀 의지가 없는 분결과물 없이 정보만 얻어가고 싶으신 분AI를 배우는 것이 간절하지 않은 분AI 매일 쓰시죠?Claude Code 쓰다가, GPT, Codex로 넘어갔다가, Gemini도 써보고, 요즘은 Hermes에 OpenClaw까지새로운 도구가 나올 때마다 배우고, 또 새로운 게 나오면 그걸로 갈아탑니다근데 하나만 물어보고 싶습니다이중에 몇개나 해당되시나요?업무시간은 생각보다 줄지 않는다결과물의 품질은 매번 달라진다새로운 채팅을 열 때마다 다시 설명한다자동화를 만들어도 관리하기 어렵다업무가 바뀌면 워크플로를 또 만들어야 한다도구를 많이 알지만 내 사업에 남은 시스템은 없다3개월 전이랑 지금이랑 쓰는 도구는 바뀌었는데, 내 업무는 왜 그대로일까요?...문제는 덜 배워서가 아닙니다AI가 참고할 나의 맥락과계속 발전시킬 업무 시스템이 없기 때문입니다대부분의 AI 강의는 수료하는 순간부터 낡기 시작합니다수업에서 배운 도구가 바뀝니다화면이 바뀌고, 기능이 사라지고, 더 좋은 모델과 새로운 업무 방식이 등장합니다. 그러면 다시 새로운 강의를 찾아야 합니다.하지만 앞으로 AI는 더 빠르게 변할 겁니다. 그래서 BAN은 한 번의 강의로 끝나지 않습니다5주 동안 기반을 만들고 매달 다시 만나 함께 업데이트합니다BAN은 새로운 도구를 쫓아다니는 방법이 아니라,도구가 달라져도 계속 사용할 수 있는 나의 AI 업무 기반을 만드는 코칭입니다.그리고 수료 후에도 매월 정기 코칭을 통해 그 기반을 새로운 AI 환경에 맞게 계속 발전시킵니다.Become AI Native는‘졸업 없는 AI 코칭’입니다Phase 1. 5주 집중 구축5주 동안 내 사업의 정보와 업무 방식을 정리하고,AI가 실제로 일할 수 있는 기반을 만듭니다.나의 사업과 업무 진단브랜드와 판단 기준 구조화개인 세컨드브레인 구축AI와 세컨드브레인 연결백오피스 자동화 적용마케팅 자동화 적용시스템 운영 방법 문서화Phase 2. 평생 월간 업데이트 코칭 (2기한정)5주 과정이 끝난 뒤에도BAN 수료생은 매월 업데이트 코칭에 참여할 수 있습니다.새로운 AI 변화 브리핑투쏠이 직접 검증한 활용법월별 업무 시스템 공동 적용수료생 실제 사례 클리닉업종별 시행착오와 개선 방법 공유업데이트 자료와 녹화본 제공🫵 추가 수강료는 없습니다BAN 수료생이라면 새로운 기수의 추가 커리큘럼과 월간 업데이트 코칭에 계속 참여할 수 있습니다.안녕하세요, 투쏠입니다오늘은 그동안 소개소개로만 진행을 했었던 코칭 과정을 외부에 오픈하고자 합니다그럼 잔말 말고 먼저 기존후기부터 보여드리겠습니다BAN은 갑자기 만든 과정이 아닙니다. 이전부터 1:1 자동화 코칭과 시스템 구축을 진행하며, 실제 사업에 적용되는 방법을 다듬어왔습니다."혼자 한 달을 헤매고 있었는데, 제 사업에 필요한 자동화를 거의 비용 없이 직접 구현하는 법까지 다 배웠어요. 무엇보다 결과물이 실제로 나왔고, 처음이라 느린 저를 끝까지 친절하게 기다려주시면서 책임감 있게 챙겨주셨습니다. 다음에 또 자동화가 필요하면 꼭 다시 부탁드리고 싶고, 고민하는 분들께 적극 추천합니다."↓https://www.loom.com/share/ab0ea79281434c39884f3237accbb1d9마케팅은 시스템이다라는 메시지로 대행사를 운영하는데, 내부 시스템 구축을 위해 투쏠님께 1개월 코칭을 받았습니다. 단순 코칭이 아니라 시스템 구축 대행에 유지보수 방법까지 하나하나 알려주시고, 무엇보다 피드백 속도가 굉장히 빨라 감동받았습니다. 자동화 시스템을 고민하신다면 꼭 찾아가 보세요. 가격 이상의 가치를 받으실 겁니다↓https://www.loom.com/share/fc329282d62c4686bbc1f9486fde7570이것 뿐만이 아닙니다저를 모르시는 분들을 위해 간단하게 제 소개부터 드리겠습니다SNS 도합 약 3만Davenport AI 에이전시 운영 중패스트캠퍼스 n8n & Antigravity 강의 런칭채널톡 Expert 활동오프라인 강의 다수 출강사실 대행만으로도 충분히 진행할 수 있었지만 많은 분들이 AI를 어떻게 잘 활용할 수 있을지 고민하신다는 걸 알게 됐습니다그러면 저의 AI 일대기도 한번 소개해 드려야겠죠저도 처음에 AI를 그저 과제를 돕는 용도로만 생각했습니다늘 말로는 AI를 외치면서도 그 중요성을 전혀 몰랐죠하지만 2024년 11월 본격적으로 AI를 접하게 되면서 AI가 세상을 바꾸고 큰 파도를 일으킬 것이라는 확신을 가지고 이 시장에 뛰어들었습니다그 결과 24년 11월부터 본격적으로 AI를 다루기 시작했고 그 중에서 업무 자동화에 집중하기 시작했습니다제 자기소개는 아래 카드뉴스를 한번 읽고와 주시면 감사하겠습니다https://www.instagram.com/p/DYoXNjMCdJf/?utm_source=ig_web_copy_link&igsh=MzRlODBiNWFlZA==IT 용어부터, AI 활용, 에이전트, 업무자동화, 바이브 코딩까지 정말 단계별로 계단을 밟아 왔습니다구체적으로 Make부터 시작해서 n8n, Antigravity, Claude Code까지 모든걸 밟아 왔죠그런데 도구를 하나씩 옮길 때마다 매번 똑같은 걸 반복하고 있었습니다내가 어떤 사람인지, 무슨 업무를 하는지, 뭘 자동화하고 싶은지를 새 도구에다 처음부터 다시 설명하고 있었습니다도구는 계속 진화하는데, 저는 매번 그 도구에 저를 새로 맞추고 있었던 겁니다제게 오는 사람들은 항상 같은 고민에 빠지고 계셨습니다투쏠님, 이번엔 또 이런게 나왔는데 또 배워야 할까요?사실 저도 그 전까지는 별반 다를 게 없었습니다 채팅으로 묻고 답하는 걸 넘어서, 이제는 업무 자체를 자동화해야 한다는 생각에 n8n을 붙잡았습니다 근데 여기서도 똑같았습니다 .새 업무가 생길 때마다 워크플로우를 처음부터 다시 만들었습니다 . 그렇게 무작정 만들다 보니 n8n 워크플로우만 약 100개 가량이 쌓여 있었습니다그러다 문득 이런 생각이 들었습니다"굳이 100개를 왜 만들어야 할까?"여러 업무에 에이전트 워크플로우를 적용하고 변환시켜보고그걸 또 대행까지 다 해 보았지만 한 가지 부족한 점을 느꼈습니다도구가 바뀌든, 업무가 바뀌든 매번 처음부터 다시 시작하는 구조로는, 아무리 열심히 해도 매번 제자리였습니다지금 필요한 건 새 도구를 더 잘 쓰는 게 아니라, 도구가 바뀌어도 안 흔들리는 나만의 맥락을 만드는 것업무 자동화도 자동화지만 그 일관성이 굉장히 중요하다는 것을 말입니다앞으로 AI 시대를 살아가기 위해 한 가지 중요한 맥락은바로 나를 AI에게 복사시킨다는 것하지만 이게 너무 어렵게 느껴졌습니다 이 개념이 왜 중요한지 설명하기도 어려웠습니다그리고 그 과정에서 세컨드 브레인을 알게 되었습니다그렇다면 본격적으로 커리큘럼을 설명드리기 앞서 그렇다면 지금 왜 세컨드 브레인을 만들어야 할까요?제가 바라는 구조는 이렇습니다이 사진만 보고 이해가 가시나요?이 구조가 여러분이 AI와 함께 AI 네이티브로 가기 위한 첫 번째 단계입니다여러분은 앞으로 자신의 모든 기록과 결정 과정, 모든 선택을 세컨드 브레인에 집어넣어야 합니다여러분이 수행하는 모든 작업은 반드시 이 세컨드 브레인을 경유해서 이루어져야 하기 때문입니다지금 쓰는 도구가 6개월 뒤에도 그대로일 거라고 생각하시나요?Claude, GPT, Gemini, Hermes, 앞으로 나올 도구까지 도구는 계속 바뀔 겁니다그때마다 처음부터 다시 배우고, 다시 설명하고, 다시 맞춰가실 건가요?많은 대표님들이 AI 네이티브로 조직을 전환하고 AI 중심으로 설계를 다시 하고 싶어 하시지만 구체적인 방법을 잘 모르십니다소규모 사업장에 한정된 이야기일 수 있지만 세컨드 브레인이 그 답이 될 수 있습니다Claude Code, Codex, Hermes 등 그 어떤 도구를 사용하더라도 전부 내 세컨드 브레인을 거치고 모여내가 이 날 어떤 결정을 했는지고객 응대는 어떻게 해야 되는지견적서는 어떻게 바로 보낼 수 있는지시간이 걸리던 일을 획기적으로 단축시킬 수 있다고 믿습니다그리고 그 과정을 함께 같이 걸어볼까 합니다5주 안에, 나를 AI에게 완전히 복사해서 어떤 도구가 와도 흔들리지 않는 시스템을 만들어 드리겠습니다BAN MasterClass 2기 커리큘럼매주 1:1 + 라이브 구조 / 0주차 ~ 4주차, 총 5주2기 라이브 일정시작: 8/17일매주 월요일 라이브 / 총 4회 + 1:1 코칭0주차 — 사전 진단 및 1:1 설계본격적인 과정에 앞서현재 업무와 AI 활용 수준을 점검합니다.함께 하는 것현재 업무 방식 분석반복·창의·의사결정 업무 분류AI 적용 우선순위 설정가장 레버리지가 큰 업무 찾기5주 동안 구축할 시스템 정의완성 결과나의 업무 지도와 BAN 구축 목표1주차 — AI가 나처럼 판단할 기준 만들기AI가 단순히 문장을 생성하는 도구가 아니라나의 기준으로 생각하도록 맥락을 언어화합니다.함께 하는 것AI Native 업무 방식 이해미션·목표·비전 정리브랜드 정체성 정의고객과 상품에 대한 기준 정리나의 말투와 커뮤니케이션 방식 정의완성 결과나의 정체성·브랜드·말투 가이드1:1 점검작성한 기준이 추상적인 문서에 머무르지 않고실제 업무에서 AI가 사용할 수 있는지 확인합니다.2주차 — 나를 기억하는 세컨드브레인 구축내 기록과 경험이 단순히 저장되는 것을 넘어AI의 기억과 행동으로 이어지도록 설계합니다.함께 하는 것Obsidian 기본 사용법세컨드브레인 구조와 원리지식→기억→행동 구조AI가 이해하기 좋은 정보 저장 방식프로젝트·업무 관리 구조MCP를 통한 AI 연결개인 AI 작업환경 구축완성 결과AI가 참고할 수 있는 나만의 세컨드브레인1:1 점검정보 구조가 실제 업종과 업무에 맞는지 확인하고,다음 주 자동화할 업무를 선정합니다.3주차 — 반복 운영업무 하나를 AI에게 넘기기세컨드브레인을 기반으로반복적인 행정·운영 업무를 자동화합니다.함께 하는 것 (이들 중 1~2개 실습)자동화할 업무 우선순위 선정결과에서 역산하는 자동화 설계업무 단위 쪼개기문서 생성 자동화고객 온보딩 자동화보고·일정·알림 자동화실제 업무 적용완성 결과내 사업에서 작동하는 백오피스 자동화 1개1:1 점검자동화가 실제로 시간을 줄이는지,불필요하게 복잡하게 설계되지는 않았는지 확인합니다.4주차 — 마케팅 자동화와 AI OS 통합콘텐츠와 고객 관리 영역에 AI를 적용하고,앞서 만든 요소를 하나의 운영 시스템으로 통합합니다.함께 하는 것 (이들 중 1~2개 실습)콘텐츠 소재·레퍼런스 수집SNS·블로그·뉴스레터 초안 생성문의 고객 1차 분류리드 진행 상태 관리세컨드브레인 전체 구조 통합운영 루틴과 유지보수 방법향후 확장 로드맵 설계완성 결과마케팅 자동화 1개통합된 개인 AI OS이후 확장 로드맵1:1 점검5주간 구축한 전체 시스템을 확인하고수료 후 월간 코칭에서 발전시킬 방향을 정합니다.그리고 진짜 과정은 5주 후에도 계속됩니다- 수료생 전용 월간 업데이트 코칭매월 한 번, BAN 수료생 전원이 다시 만납니다.다음 달에는 더 이상 사용하지 않을 도구를 배우는 것이 아니라,지금 내 사업에 필요한 변화를 골라 시스템에 적용합니다.월간 코칭 제공 내용주요 AI 업데이트 브리핑투쏠의 실제 테스트 결과월별 업무 시스템 적용 세션수료생 사례 발표와 공개 피드백업종별 적용 방법 공유월간 실천 미션녹화본과 참고 자료참여 비용BAN 수료생 평생 무료AI가 바뀔 때마다 새로운 강의를 다시 결제할 필요가 없습니다.이런 분께 권합니다AI를 쓰지만 업무가 실제로 달라지지 않은 1인 사업자새로운 도구를 따라가는 데 지친 분자신의 경험과 판단 기준을 AI 자산으로 만들고 싶은 분반복적인 운영·마케팅 업무를 줄이고 싶은 분외주에만 의존하지 않고 시스템을 직접 이해하고 싶은 분5주 후에도 계속 피드백과 업데이트를 받고 싶은 분나만의 전문 도메인에 AI를 달고싶은 분이런 분께는 권하지 않습니다결과물을 만들지 않고 정보만 얻고 싶은 분매주 과제를 수행할 시간이 전혀 없는 분모든 시스템을 대신 구축해주길 원하는 분새로운 업무 방식으로 바꿀 의사가 없는 분단기간의 매출을 보장받고 싶은 분AI 도구 사용법만 빠르게 배우고 싶은 분BAN은 수동적으로 시청하는 온라인 강의가 아닙니다.직접 기록하고, 구축하고, 적용해야 합니다[모집 공고 📌]모집 인원: 6명진행 기간: 0주차 포함 총 5주진행 방식: 매주 라이브 + 개인별 1:1 점검수료 후: 매월 업데이트 코칭업데이트 코칭: 수료생 평생 무료추가 커리큘럼: 무료 수강정가: 1,190,000원2기 모집가: 690,000원 (가격은 지속적으로 상승합니다)인원을 6명으로 제한하는 이유는모든 참가자의 업무 구조와 시스템을 직접 확인하기 위해서입니다[자주 묻는 질문📌]개발자가 아닌데 참여할 수 있나요?가능합니다. 코드를 외우는 과정이 아니라 자신의 업무를 분석하고 AI와 함께 시스템을 구축하는 과정입니다. 다만 직접 도구를 사용하고 과제를 수행할 의지는 필요합니다.Obsidian을 처음 사용합니다기본 사용법부터 함께 진행합니다. BAN의 목적은 Obsidian 전문가가 되는 것이 아니라, 내 정보를 AI가 활용할 수 있는 구조로 만드는 것입니다.업종마다 업무가 다른데 단체 수업이 가능한가요?공통적인 구축 원리는 라이브에서 배우고, 업종과 업무에 따라 달라지는 부분은 매주 1:1 점검에서 조정합니다.‘나를 복제한다’는 것은 무슨 뜻인가요?사람 자체를 복제한다는 의미가 아닙니다. 말투·브랜드 기준·업무 매뉴얼·고객 정보·반복되는 판단처럼 언어화할 수 있는 맥락을 AI가 참고하도록 만드는 것입니다.월간 코칭에서는 무엇을 배우나요?주요 AI 변화 중 1인 사업자의 실제 업무에 도움이 되는 내용을 선별합니다. 단순한 기능 소개가 아니라 콘텐츠·고객 관리·문서·운영 등 매월 하나의 업무 테마에 적용합니다.평생 무료의 범위는 어디까지인가요?BAN 수료생은 월간 그룹 코칭, 추가 커리큘럼, 제공 자료와 녹화본을 추가 비용 없이 이용할 수 있습니다. 별도의 1:1 컨설팅이나 개인 맞춤 구축 대행은 포함되지 않습니다.매출을 만들 수 있나요?매출을 보장하지 않습니다. BAN은 업무 효율과 결과물의 일관성을 높이고, 사업자가 AI를 실제 운영에 적용할 수 있는 기반을 구축하는 프로그램입니다.환불 규정은 어떻게 되나요?0주차 1:1 컨설팅이 포함된 프로그램이므로 사전 컨설팅 진행 후에는 환불이 제한됩니다. 기존 기준대로 사전 신청 일정 2일 전까지는 전액 환불할 수 있도록 명확히 고지합니다.더 나아가저는 세상이 정말 불공평하다고 생각합니다모두가 다른 나라에서 태어나고, 다른 환경에서 자라고, 다른 출발선에 서 있습니다부모님의 재력도, 타고난 머리도, 인맥도 전부 다릅니다그런데 AI는 다릅니다AI는 모두에게 공평합니다 같은 도구, 같은 시대, 같은 기회, Claude를 쓰든, GPT를 쓰든, Claude Code를 쓰든 지금 이 순간 누구나 똑같은 출발선에 서 있습니다 대기업 직원이든, 1인 사업자든, 이제 막 시작한 프리랜서든 AI 앞에서는 전부 동등합니다오히려 빠르게 움직이는 개인이 느린 조직보다 앞설 수 있는 시대가 됐습니다 . 문제는 아직도 많은 분들이 그 출발선에 서는 것조차 어려워하고 있다는 겁니다저도 그 자리에 있었습니다 그래서 압니다 . 뭘 해야 할지 모르는 막막함, 열심히 쓰고 있는데 아무것도 안 바뀌는 답답함을 말이죠 그저 그냥 남들보다 조금 먼저 부딪혔고, 조금 더 많이 써봤고, 그 과정을 누군가와 함께 나눠왔을 뿐입니다. 지금의 세컨드 브레인도 언젠가는 대체될 겁니다 더 나은 툴, 더 나은 구조가 반드시 나올 거라는 것도 압니다그런데 저는 그 툴이 나오기 전에 움직이려 합니다 . 지금 제 맥락, 제 업무 방식, 제 판단 기준을 지금의 세컨드 브레인 안에 미리 쌓아두려 합니다 그래야 앞으로 어떤 AI가 나오더라도, 도구가 바뀌어도 흔들리지 않을 수 있으니까요도구는 계속 바뀔 겁니다 하지만 내 맥락을 먼저 쌓아둔 사람과 그렇지 않은 사람의 차이는 도구가 바뀔 때마다 더 크게 벌어질 겁니다그 여정을 함께할 수 있으면 좋겠습니다출발선은 이미 여러분 앞에 놓여 있습니다. 필요한 건 첫 발을 딛는 것뿐입니다. 그 첫 발, 저와 함께 내딛어 보시지 않으실까요?기다리고 있겠습니다:)

새 유튜브가 올라왔습니다!클로드 코드도 코드지만 클로드 코워크도 사람들이 정말 많이 사용한다고 생각을 하는데요오늘은 한번 그 기초를 들고와봤습니다코워크, 코덱스, 헤르메스 등등 만져볼게 많네요..!차근차근 여러분들께 소개드려보겠습니다많은 도움 되셨으면 좋겠습니다

새로운 유튜브가 업데이트 되었습니다! last30day 스킬을 활용해 최신 트렌드를 한번 찾아보았는데요 지금까지도 유용하게 사용하고 있습니다클로드 코드 뿐만 아니라 오픈클로, 헤르메스 에이전트에서도 사용할 수 있으니 아직 안사용해보신 분들은 꼭 사용해보세요!

ABC 커뮤니티와 함께해 주셔서 진심으로 감사드립니다4월 13일부터 멤버십이 전면 개편됩니다. 더 나은 경험과 가치를 드리기 위해 준비한 변화이며, 개편에 앞서 기존 멤버분들께 안내드릴 사항이 있어 이렇게 공지드립니다환불 관련 안내4월 9일 이후 멤버십 결제가 발생한 분들께는 전액 환불 처리를 완료하였습니다. 또한 현재 구독이 유지되고 있는 분들의 경우, 다음 결제가 발생하더라도 확인 즉시 전액 환불 처리를 해드릴 예정이니 안심하셔도 됩니다기존 유료 멤버분들께 드리는 부탁현재 구독 결제가 활성화되어 있는 유료 멤버분들께서는 아래 방법을 참고하여 커뮤니티 탈퇴 후 재가입을 진행해 주시면 감사하겠습니다. 만약 4/23일까지 탈퇴를 진행 안하시면 맴버십 결제 금액 구조 편의 혼란성을 막기 위해 별도의 커뮤니티 탈퇴 조치가 진행이 될 예정입니다. 개편된 멤버십으로 더 좋은 모습을 보여드리겠습니다궁금하신 점이 있으시면 언제든 편하게 문의해 주세요감사합니다 ABC 투쏠 드림오른쪽 위 프로필 클릭 & 설정 클릭커뮤니티 클릭 오른쪽 커뮤니티 에서 ABC 선택 톱니바퀴 클릭 / 그룹 떠나기 진행