목록으로
생활 속 AI 활용
생활 속 “왜 꼭 그래야 하지?”를 AI로 직접 해결하다
생활 속 “왜 꼭 그래야 하지?”를 AI로 직접 해결하다
🤖 활용 AI 도구
chat gpt, claude, gemini, solar ai
상상을 실행으로 바꾼 AI
“누가 만들어주면 좋겠다”를 “내가 만들어보자”로 바꾼 생활 속 AI 활용기
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 AI를 사용한 뒤부터 생활 속 불편을 그냥 지나치지 않게 되었습니다.
예전에는 일상에서 이런 생각을 자주 했습니다.
“왜 꼭 이렇게 해야 하지?”
“이런 게 있으면 훨씬 편할 텐데.”
“누가 이런 것을 만들어주면 좋겠다.”
아이디어는 있었지만 실제로 만드는 것은 다른 문제였습니다.
개발을 알아야 했고, 디자인도 필요했고, 경우에 따라 사람을 구하거나 비용을 들여야 했습니다.
결국 좋은 생각이 떠올라도 대부분 머릿속이나 메모장에 남았습니다.
AI를 활용하기 시작하면서 이 흐름이 완전히 바뀌었습니다.
지금은 생활 속에서 문제를 발견하면 이렇게 생각합니다.
“이걸 AI와 직접 해결해볼 수 없을까?”
그리고 실제로 만들어봅니다.
중요한 가치와 다짐을 자꾸 잊어버리는 문제
→ 중요한 기준을 기록하고 다시 돌아보게 하는 ‘비추다’
부모님 세대가 건강·영양 정보를 찾으려 할수록 정보가 너무 많아 오히려 어려워지는 문제
→ 증상을 중심으로 필요한 정보를 쉽게 확인하도록 만든 ‘영양박사’
하루를 기록하고 싶어도 매일 긴 글로 일기를 쓰기는 부담스러운 문제
→ 서툰 그림으로도 하루를 남길 수 있는 ‘DRAWARY’
인생네컷을 찍으려면 꼭 밖에 나가야 할까?
→ 휴대폰에 있는 사진으로 어디서든 직접 만드는 네컷 기능
좋아하는 사진으로 포토카드를 갖고 싶은데 꼭 정해진 상품을 구매해야 할까?
→ 내가 가진 사진으로 직접 포토카드를 만드는 ‘My Poka’
게임에 대한 상상은 많은데 개발자가 아니면 현실로 만들 수 없을까?
→ Cat Island, If You Can, TANK DAY, JATCH! 등 실제 플레이 가능한 게임과 프로토타입 제작
하나하나는 아주 작은 질문이었습니다.
하지만 AI가 등장한 뒤부터 이 질문들은 더 이상 상상으로 끝나지 않았습니다.
제가 실제로 쓰는 서비스가 되었고,
가족에게 도움이 되는 도구가 되었고,
친구들과 함께 즐기는 콘텐츠가 되었고,
때로는 다른 사람에게 제공할 수 있는 결과물과 경제적 가치로까지 이어졌습니다.
저에게 AI는 단순한 검색 도구가 아닙니다.
생활 속에서 발견한 문제와 머릿속의 상상을 실제 세상으로 꺼내는 ‘실행 도구’가 되었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
처음에는 저도 AI를 하나의 도구처럼 사용했습니다.
질문하고, 답을 받고, 필요한 것을 만들어달라고 요청하는 정도였습니다.
여러 개의 실제 서비스를 만들면서 생각이 달라졌습니다.
지금은 AI 하나에게 모든 것을 맡기지 않습니다.
AI들을 하나의 작은 제작팀처럼 역할별로 활용합니다.
대화형 AI와 문제를 정의하고 아이디어의 핵심을 정리합니다.
코딩 AI와 실제로 작동하는 기능을 구현합니다.
이미지 생성 AI로 서비스에 필요한 이미지, 캐릭터, 게임 그래픽 등을 제작합니다.
그리고 마지막 판단은 제가 합니다.
이 단계가 가장 중요합니다.
AI가 만든 결과는 처음에는 굉장히 그럴듯하게 보일 수 있습니다.
하지만 실제 사용은 전혀 다른 문제입니다.
부모님에게 보여드렸는데 사용법을 이해하기 어렵다면 다시 단순하게 만듭니다.
게임을 직접 해봤는데 캐릭터 속도가 너무 빨라 재미보다 피로감이 크다면 다시 조정합니다.
디자인은 멋있지만 중요한 정보가 눈에 들어오지 않는다면 과감하게 장식을 없앱니다.
저는 이 과정을 반복합니다.
문제 발견
→ 문제의 본질 정의
→ AI와 해결책 설계
→ 최소 형태 구현
→ 실제 사용
→ 문제 발견
→ 수정
→ 사용자 반응 확인
→ 다시 개선
여기서 중요한 원칙이 하나 있습니다.
AI에게 생각을 대신 맡기는 것이 아니라,
사람이 방향과 기준을 정하고 AI의 실행력을 최대한 활용하는 것입니다.
AI를 오래 사용할수록 오히려 사람의 판단이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
AI는 빠르게 수십 개의 답을 만들 수 있습니다.
하지만 그중 어떤 답이 사람에게 정말 필요한지 결정하는 것은 결국 사람입니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 ‘시간을 절약했다’가 아닙니다.
제가 시도할 수 있는 인생의 범위 자체가 넓어졌습니다.
예전에는 아이디어가 떠오르면 먼저 장벽을 계산했습니다.
“개발자를 구해야 하나?”
“디자인 비용은 얼마나 들까?”
“이 기술을 배우려면 얼마나 걸릴까?”
“내가 이걸 할 수 있을까?”
지금은 첫 질문 자체가 달라졌습니다.
“오늘 이 생각을 어디까지 현실로 만들어볼 수 있을까?”
이 변화는 생각보다 컸습니다.
제가 만든 영양 관련 서비스는 단순한 포트폴리오가 아니었습니다.
실제로 어머니께 보여드리고 사용해보시게 했습니다.
기술에 익숙하지 않은 사람이 어디에서 어려워하는지 직접 보면서 버튼과 정보 구조를 단순하게 만들었습니다.
제가 AI와 씨름하며 만든 작은 서비스가 제 가족에게 실제로 도움이 되는 모습을 보면서 처음으로 이런 생각이 들었습니다.
“내가 만드는 것이 정말 누군가에게 도움이 될 수도 있구나.”
My Poka 역시 단순히 기능 구현으로 끝나지 않았습니다.
친구들과 사진을 찍고, 우리가 원하는 방식으로 사진을 만들며 실제로 함께 즐겼습니다.
처음에는
“인생네컷을 꼭 밖에서 찍어야 하나?”
라는 사소한 생각이었습니다.
그런데 그 생각을 직접 구현하고 친구들과 사용하면서 하나의 추억이 되었습니다.
기술이 목적이 아니라 사람이 웃고, 기록하고, 즐기는 경험으로 이어진 것입니다.
비추다는 또 다른 의미가 있었습니다.
살면서 정말 중요하다고 생각했던 것조차 시간이 지나면 잊어버리는 제 모습을 보면서 만든 서비스였습니다.
저 자신이 실제 사용자였습니다.
제가 느낀 문제를 제가 해결하고, 다시 제 생활에 적용했습니다.
이러한 경험들이 반복되면서 AI를 바라보는 관점도 달라졌습니다.
내 생활 속 문제
→ AI와 해결책 제작
→ 내가 직접 사용
→ 가족과 친구도 사용
→ 실제 경험과 도움 발생
→ 다른 사람에게 확장
→ 경우에 따라 경제적 가치까지 발생
이 흐름이 실제로 일어나기 시작했습니다.
그리고 저에게는 한 가지 변화가 더 있었습니다.
자아실현입니다.
저는 원래 아이디어를 떠올리고, 새로운 것을 상상하고, 기존의 방식에 “왜?”라고 질문하는 것을 좋아했습니다.
하지만 아무리 좋은 상상을 해도 실행할 능력이 없으면 결과는 남지 않습니다.
AI는 제가 가지고 있던 상상력과 문제 해결 능력을 실제 결과물로 변환할 수 있게 해주었습니다.
게임을 상상하면 게임이 움직였고,
서비스를 상상하면 실제 화면이 생겼고,
생활의 불편을 발견하면 그것을 해결하는 도구를 직접 만들 수 있었습니다.
그래서 AI는 제게 단순한 생산성 도구 이상의 의미가 있습니다.
제가 가지고 있었지만 충분히 사용하지 못했던 재능과 상상력을 현실에서 시험해볼 수 있게 해준 도구이기도 합니다.
어떤 결과물은 다른 사람에게 실제로 제공되었고 일부 작업은 수익으로까지 연결되었습니다.
제가 만든 것이 누군가에게 도움이 되고,
누군가와 재미있는 시간을 만들고,
동시에 경제적 가치도 만들어낼 수 있다는 경험은 새로운 도전을 계속하게 만드는 동력이 되었습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
여러 개의 서비스를 실제로 만들고 수많은 시행착오를 겪으면서 한 가지를 확실하게 알게 되었습니다.
AI 활용 능력은 단순히 ‘프롬프트를 잘 쓰는 능력’이 아닙니다.
더 중요한 것은 AI의 특성을 이해하고, 사람이 원하는 결과에 도달하도록 작업 구조 자체를 설계하는 능력입니다.
저는 이를 ‘AI와 협업하는 시스템’이라고 생각합니다.
제가 실제 작업에서 사용하는 몇 가지 방법이 있습니다.
1. AI의 실패를 버리지 않고 다음 작업의 데이터로 바꿉니다.
AI가 틀리면 바로 다시 시키지 않습니다.
먼저 묻습니다.
“내 요구사항과 현재 결과가 다른 부분을 전부 찾아줘.”
그리고
유지해야 하는 것
잘못 변경된 것
다음부터 건드리면 안 되는 것
으로 구분하게 합니다.
그 내용을 다음 요청의 규칙으로 다시 사용합니다.
실패
→ 원인 분석
→ 금지 규칙 생성
→ 다음 작업에 반영
이라는 구조입니다.
결과적으로 실패가 반복될수록 프로젝트의 규칙은 오히려 정교해집니다.
AI 작업에서 실패를 없애는 것보다 실패를 학습 가능한 형태로 축적하는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
2. 90% 완성된 순간을 가장 조심합니다.
AI 작업에서는 처음보다 거의 완성된 순간에 결과물이 망가지는 경우가 의외로 많습니다.
“이것 하나만 조금 더 수정하면 완벽하겠다.”
라고 생각하고 수정했다가 정상 작동하던 기능이나 좋은 디자인까지 바뀌기 때문입니다.
그래서 저는 좋은 상태가 나오면 반드시 ‘체크포인트’를 만듭니다.
코드는 정상 작동 버전을 남기고,
이미지는 좋은 결과를 기준 이미지로 보존합니다.
그리고 다음 작업에서는
“현재 상태를 기준으로 유지한다. 이것 하나만 변경한다.”
라고 명확히 합니다.
AI에게 매번 완성품을 다시 만들게 하는 것이 아니라, 잘된 상태를 고정하고 그 위에 수정사항을 쌓는 방식입니다.
3. ‘만드는 AI’와 ‘부수는 AI’를 따로 사용합니다.
하나의 관점에서 만든 결과를 같은 관점으로 검토하면 문제를 놓치기 쉽습니다.
그래서 의도적으로 역할을 분리합니다.
한 번은
“이 문제를 해결하는 가장 좋은 결과를 만들어라.”
라고 합니다.
그리고 다음 검토에서는
“이 서비스가 실패했다고 가정하자. 왜 실패했는지 최대한 냉정하게 찾아라.”
라고 합니다.
사용자가 이탈할 지점,
제가 당연하다고 착각한 부분,
불필요한 기능,
오류 가능성,
더 쉬운 대안
등을 찾아내게 합니다.
AI를 단순 제작자로만 사용하지 않고, 제작자와 비평가를 번갈아 맡기는 것입니다.
혼자 만들면서도 여러 관점의 검토를 받을 수 있다는 것이 AI의 큰 장점이라고 생각합니다.
4. 좋은 프롬프트보다 ‘실패 패턴’을 축적합니다.
AI를 처음 사용할 때는 완벽한 프롬프트를 찾으려고 했습니다.
지금은 오히려 제가 반복해서 싫어했던 결과를 기록합니다.
정상 작동하는 기능을 임의로 바꾸지 않는다.
요청하지 않은 기능을 추가하지 않는다.
사용성을 해치는 장식은 넣지 않는다.
이미 합의된 핵심 구조를 임의로 변경하지 않는다.
이런 규칙들이 프로젝트를 거듭할수록 계속 쌓입니다.
결국 AI 활용에서 중요한 자산은 유명한 프롬프트를 복사해놓은 문서가 아니라,
“나는 무엇을 좋은 결과라고 판단하는 사람인가?”
에 대한 기준의 축적이라고 생각합니다.
5. 설명이 안 통하면 설명을 더 하지 않습니다.
이것은 실제 작업에서 특히 유용했습니다.
AI가 제가 원하는 것을 두세 번 이해하지 못하면 같은 설명을 더 길게 반복하지 않습니다.
스크린샷을 보여줍니다.
현재 코드를 보여줍니다.
실제 오류 메시지를 전달합니다.
마음에 드는 결과와 마음에 들지 않는 결과를 함께 보여주고
“둘의 차이를 분석해줘.”
라고 합니다.
사람이 생각을 언어로 완벽하게 번역하려고 애쓰는 것보다 AI에게 현실의 상태 자체를 관찰시키는 것이 훨씬 정확할 때가 많았습니다.
6. 아이디어를 칭찬해달라고 하지 않고 ‘망하는 이유’를 찾습니다.
새로운 아이디어가 생기면
“이 아이디어 괜찮지?”
라고 묻지 않습니다.
AI는 질문하는 방식에 따라 얼마든지 긍정적인 답변을 만들 수 있기 때문입니다.
대신 이렇게 묻습니다.
“이 아이디어가 실패했다고 가정하자. 가장 현실적인 실패 원인은 무엇인가?”
그리고 한 번 더 묻습니다.
“그중 실제 사용자를 만나기 전에는 판단할 수 없는 것은 무엇인가?”
그러면 논쟁할 필요가 없습니다.
확인이 필요한 부분만 빠르게 만들어 실제로 시험합니다.
AI를 제 생각에 동의해주는 도구가 아니라 ‘내 생각이 틀렸을 가능성을 빠르게 찾는 도구’로 사용하는 것입니다.
7. 기술이 막히면 기술을 더 파지 않고 문제 정의를 다시 봅니다.
어떤 기능을 구현하려고 계속 실패하면 보통 사람은
“이 기능을 어떻게 구현하지?”
를 반복해서 묻게 됩니다.
저는 어느 시점부터 질문을 바꿉니다.
“잠깐, 내가 이 기능을 만든 원래 이유가 무엇이지?”
사용자가 원하는 것은 특정 기능이 아니라 그 기능이 해결하는 문제입니다.
목적을 다시 보면 훨씬 단순한 해결책이 나오는 경우가 많았습니다.
AI 시대에는 구현력이 크게 높아진 만큼, 오히려 ‘무엇을 구현하지 않을 것인가’를 결정하는 능력이 중요하다고 생각합니다.
8. AI의 생산력을 기능 추가가 아니라 기능 삭제에도 사용합니다.
AI와 작업하면 기능을 만드는 속도가 매우 빠릅니다.
그런데 이것은 장점인 동시에 위험합니다.
만들기 쉬우니까 자꾸 기능을 추가하게 됩니다.
그래서 저는 어느 정도 서비스가 만들어지면 반대로 묻습니다.
“핵심 가치를 그대로 유지하면서 기능의 30%를 제거해야 한다면 무엇을 없애야 할까?”
특히 어머니처럼 디지털 서비스가 익숙하지 않은 사용자를 위한 서비스에서는 이 질문이 매우 중요했습니다.
더 많은 기능보다 더 적은 설명,
더 적은 버튼,
더 단순한 흐름이 훨씬 큰 가치가 될 수 있었습니다.
AI를 많이 활용할수록 ‘더 많이 만드는 능력’과 함께 ‘필요 없는 것을 없애는 능력’도 중요해졌습니다.
9. 결과물이 아니라 ‘판단 기준’을 자산으로 남깁니다.
하나의 서비스가 끝나면 코드와 이미지만 남는 것이 아닙니다.
“사람들은 어디에서 막히는가?”
“언제 기능을 빼야 하는가?”
“어떤 화면은 설명이 없어도 이해되는가?”
“내가 좋다고 생각한 것과 사용자가 좋아하는 것이 언제 다른가?”
같은 판단 기준이 남습니다.
그리고 다음 프로젝트에서는 이 기준을 처음부터 AI에게 전달합니다.
그래서 프로젝트를 반복할수록 단순히 AI 사용 속도가 빨라지는 것이 아니라 의사결정 자체가 빨라집니다.
저는 이것이 AI를 오래 사용하는 사람과 단순히 AI에게 질문을 많이 하는 사람의 차이라고 생각합니다.
10. 새로운 아이디어를 AI에게 달라고 하기 전에 ‘과거의 포기 목록’을 찾습니다.
제가 가장 추천하고 싶은 방법입니다.
많은 사람이 AI를 켜고 이렇게 묻습니다.
“AI로 뭘 하면 좋을까?”
저는 오히려 반대로 합니다.
예전에 내가 하고 싶었는데 포기한 것은 무엇인가?
개발을 못해서 포기했던 것.
비용 때문에 포기했던 것.
디자인을 못해서 머릿속에만 두었던 것.
시간이 너무 많이 들 것 같아 메모장에 넣어둔 것.
그 목록을 다시 꺼냅니다.
그리고 현재의 AI와 다시 시작합니다.
AI의 가장 강력한 활용처는 AI가 생각해낸 아이디어가 아니라,
이미 사람의 머릿속에 존재하지만 현실적인 장벽 때문에 세상에 나오지 못했던 수많은 아이디어
일 수도 있다고 생각합니다.
AI가 사람의 상상력을 대신하는 것이 아니라,
사람의 상상력이 현실까지 도달할 수 있는 거리를 줄여주는 것입니다.
이것이 여러 프로젝트를 직접 만들면서 제가 내린 가장 중요한 결론입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
저는 충분히 가능하다고 생각합니다.
그리고 오히려 이것이 제가 경험한 AI의 가장 중요한 가치입니다.
개발자가 아니어도 됩니다.
디자이너가 아니어도 됩니다.
사업가일 필요도 없습니다.
AI 전문가가 된 다음 시작할 필요도 없습니다.
먼저 자기 생활을 보면 됩니다.
오늘 불편했던 것.
매일 반복하면서 귀찮다고 생각한 것.
우리 부모님이 어려워하는 것.
친구들과 “이런 게 있으면 재미있겠다”고 이야기했던 것.
몇 년 동안 마음속으로 만들어보고 싶었던 것.
‘나는 할 줄 모르니까’라는 이유로 포기했던 것.
그중 하나면 충분합니다.
그리고 AI에게 이렇게 말해보면 됩니다.
“나는 실제로 이런 문제를 겪고 있다. 오늘 내가 직접 사용해볼 수 있는 가장 작은 해결책부터 같이 만들어보자.”
처음부터 완성된 앱이 아니어도 됩니다.
화면 하나면 됩니다.
버튼 하나라도 실제로 움직이면 됩니다.
자신이 상상했던 것이 처음으로 휴대폰이나 컴퓨터 화면에서 움직이는 순간을 경험해보면 됩니다.
그 순간 사람의 생각이 바뀝니다.
“AI로 이것도 할 수 있나요?”
에서
“잠깐, 그러면 내가 예전에 생각했던 그것도 만들 수 있겠는데?”
로 바뀝니다.
저 역시 그렇게 시작했습니다.
중요한 것을 자꾸 잊는 제 생활에서 비추다가 만들어졌습니다.
어머니가 정보를 쉽게 찾았으면 좋겠다는 생각에서 영양박사가 만들어졌습니다.
긴 일기 대신 부담 없이 하루를 남기고 싶다는 생각에서 DRAWARY가 만들어졌습니다.
사진을 꼭 정해진 방식으로 소비할 필요가 있을까라는 생각에서 My Poka가 만들어졌고, 실제로 친구들과 사진을 만들고 즐기며 새로운 추억도 생겼습니다.
그리고 결국 머릿속으로만 상상했던 여러 게임까지 실제로 움직이기 시작했습니다.
그 과정에서 저 자신도 변했습니다.
예전에는 아이디어가 떠오르면 ‘내가 이것을 만들 수 있는 사람인가?’부터 생각했습니다.
지금은 ‘이 아이디어를 어떤 방식으로 검증하면 될까?’를 먼저 생각합니다.
그 차이는 매우 컸습니다.
AI는 제가 하지 못했던 일을 대신해준 것만이 아니었습니다.
제가 가진 상상력,
문제를 발견하는 습관,
새로운 것을 기획하는 능력,
무엇이 더 나은지 판단하는 감각을
실제 결과물로 연결할 기회를 만들어주었습니다.
결국 저에게 AI 활용은 단순한 기술 습득이 아니라 자아실현의 과정이기도 했습니다.
머릿속에서만 존재하던 ‘나는 이런 것을 만들고 싶다’가
실제로 ‘내가 이것을 만들었다’로 바뀌었기 때문입니다.
그리고 그 결과물이 어머니에게 작은 도움이 되고,
친구들과 즐거운 시간을 만들고,
다른 사람에게 제공되고,
어떤 경우에는 수익이라는 현실적인 가치까지 만들어냈습니다.
이 경험을 하고 나니 한 가지 생각이 분명해졌습니다.
AI의 가장 좋은 활용 사례는 가장 화려한 기술을 사용하는 것이 아닐 수도 있습니다.
한 사람이 자신의 문제를 해결하고,
그 해결책이 가족에게 도움이 되고,
친구와 즐거움을 만들고,
다른 사람에게 확산되고,
때로는 새로운 경제적 가치까지 만들어내는 것.
저는 이런 변화야말로 AI가 사람의 일상에 들어왔을 때 만들어낼 수 있는 가장 건강한 선순환 중 하나라고 생각합니다.
그래서 저는 다른 사람에게 먼저 ‘AI를 공부하라’고 말하고 싶지 않습니다.
대신 이렇게 말하고 싶습니다.
오랫동안 상상만 했던 것이 있다면 한번 만들어보십시오.
자신만 알고 있는 불편이 있다면 한번 해결해보십시오.
처음에는 엉성해도 됩니다.
AI가 틀려도 됩니다.
다시 이야기하고, 다시 만들고, 직접 써보고 고치면 됩니다.
전문가가 아니어도 시작할 수 있습니다.
오히려 자신이 살아온 경험과 자신만의 문제를 가장 잘 아는 사람은 자기 자신입니다.
예전에는 저도 이렇게 생각했습니다.
“누가 이런 것을 만들어주면 좋겠다.”
지금은 다릅니다.
“그냥 내가 만들어보자.”
AI가 모든 사람을 전문가로 만들어주는 것은 아닙니다.
하지만 한 사람의 아이디어가 기술 부족 때문에 세상에 나오지 못하는 일은 분명히 줄여주고 있습니다.
저는 AI를 통해 생활 속 문제를 해결했고,
가족에게 도움을 주었고,
친구들과 즐거운 경험을 만들었고,
새로운 경제적 가치도 만들어보았습니다.
무엇보다 제가 가지고 있던 상상력과 재능을 현실에서 직접 사용해볼 수 있게 되었습니다.
그래서 제가 경험한 AI를 한 문장으로 정리한다면 이것입니다.
“AI는 사람의 상상력을 대신하는 기술이 아니라, 상상력이 현실에 도달하도록 돕는 기술이다.”
저는 앞으로도 생활 속에서 작은 ‘왜?’를 발견할 때마다 그 질문을 그냥 지나치지 않을 생각입니다.
그리고 더 많은 사람들이 자신만의 질문을 현실로 만들어봤으면 합니다.
우리 모두의 일상에는 아직 만들어지지 않은 해결책이 생각보다 훨씬 많이 숨어 있다고 믿기 때문입니다.
“누가 만들어주면 좋겠다”를 “내가 만들어보자”로 바꾼 생활 속 AI 활용기
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 AI를 사용한 뒤부터 생활 속 불편을 그냥 지나치지 않게 되었습니다.
예전에는 일상에서 이런 생각을 자주 했습니다.
“왜 꼭 이렇게 해야 하지?”
“이런 게 있으면 훨씬 편할 텐데.”
“누가 이런 것을 만들어주면 좋겠다.”
아이디어는 있었지만 실제로 만드는 것은 다른 문제였습니다.
개발을 알아야 했고, 디자인도 필요했고, 경우에 따라 사람을 구하거나 비용을 들여야 했습니다.
결국 좋은 생각이 떠올라도 대부분 머릿속이나 메모장에 남았습니다.
AI를 활용하기 시작하면서 이 흐름이 완전히 바뀌었습니다.
지금은 생활 속에서 문제를 발견하면 이렇게 생각합니다.
“이걸 AI와 직접 해결해볼 수 없을까?”
그리고 실제로 만들어봅니다.
중요한 가치와 다짐을 자꾸 잊어버리는 문제
→ 중요한 기준을 기록하고 다시 돌아보게 하는 ‘비추다’
부모님 세대가 건강·영양 정보를 찾으려 할수록 정보가 너무 많아 오히려 어려워지는 문제
→ 증상을 중심으로 필요한 정보를 쉽게 확인하도록 만든 ‘영양박사’
하루를 기록하고 싶어도 매일 긴 글로 일기를 쓰기는 부담스러운 문제
→ 서툰 그림으로도 하루를 남길 수 있는 ‘DRAWARY’
인생네컷을 찍으려면 꼭 밖에 나가야 할까?
→ 휴대폰에 있는 사진으로 어디서든 직접 만드는 네컷 기능
좋아하는 사진으로 포토카드를 갖고 싶은데 꼭 정해진 상품을 구매해야 할까?
→ 내가 가진 사진으로 직접 포토카드를 만드는 ‘My Poka’
게임에 대한 상상은 많은데 개발자가 아니면 현실로 만들 수 없을까?
→ Cat Island, If You Can, TANK DAY, JATCH! 등 실제 플레이 가능한 게임과 프로토타입 제작
하나하나는 아주 작은 질문이었습니다.
하지만 AI가 등장한 뒤부터 이 질문들은 더 이상 상상으로 끝나지 않았습니다.
제가 실제로 쓰는 서비스가 되었고,
가족에게 도움이 되는 도구가 되었고,
친구들과 함께 즐기는 콘텐츠가 되었고,
때로는 다른 사람에게 제공할 수 있는 결과물과 경제적 가치로까지 이어졌습니다.
저에게 AI는 단순한 검색 도구가 아닙니다.
생활 속에서 발견한 문제와 머릿속의 상상을 실제 세상으로 꺼내는 ‘실행 도구’가 되었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
처음에는 저도 AI를 하나의 도구처럼 사용했습니다.
질문하고, 답을 받고, 필요한 것을 만들어달라고 요청하는 정도였습니다.
여러 개의 실제 서비스를 만들면서 생각이 달라졌습니다.
지금은 AI 하나에게 모든 것을 맡기지 않습니다.
AI들을 하나의 작은 제작팀처럼 역할별로 활용합니다.
대화형 AI와 문제를 정의하고 아이디어의 핵심을 정리합니다.
코딩 AI와 실제로 작동하는 기능을 구현합니다.
이미지 생성 AI로 서비스에 필요한 이미지, 캐릭터, 게임 그래픽 등을 제작합니다.
그리고 마지막 판단은 제가 합니다.
이 단계가 가장 중요합니다.
AI가 만든 결과는 처음에는 굉장히 그럴듯하게 보일 수 있습니다.
하지만 실제 사용은 전혀 다른 문제입니다.
부모님에게 보여드렸는데 사용법을 이해하기 어렵다면 다시 단순하게 만듭니다.
게임을 직접 해봤는데 캐릭터 속도가 너무 빨라 재미보다 피로감이 크다면 다시 조정합니다.
디자인은 멋있지만 중요한 정보가 눈에 들어오지 않는다면 과감하게 장식을 없앱니다.
저는 이 과정을 반복합니다.
문제 발견
→ 문제의 본질 정의
→ AI와 해결책 설계
→ 최소 형태 구현
→ 실제 사용
→ 문제 발견
→ 수정
→ 사용자 반응 확인
→ 다시 개선
여기서 중요한 원칙이 하나 있습니다.
AI에게 생각을 대신 맡기는 것이 아니라,
사람이 방향과 기준을 정하고 AI의 실행력을 최대한 활용하는 것입니다.
AI를 오래 사용할수록 오히려 사람의 판단이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
AI는 빠르게 수십 개의 답을 만들 수 있습니다.
하지만 그중 어떤 답이 사람에게 정말 필요한지 결정하는 것은 결국 사람입니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 ‘시간을 절약했다’가 아닙니다.
제가 시도할 수 있는 인생의 범위 자체가 넓어졌습니다.
예전에는 아이디어가 떠오르면 먼저 장벽을 계산했습니다.
“개발자를 구해야 하나?”
“디자인 비용은 얼마나 들까?”
“이 기술을 배우려면 얼마나 걸릴까?”
“내가 이걸 할 수 있을까?”
지금은 첫 질문 자체가 달라졌습니다.
“오늘 이 생각을 어디까지 현실로 만들어볼 수 있을까?”
이 변화는 생각보다 컸습니다.
제가 만든 영양 관련 서비스는 단순한 포트폴리오가 아니었습니다.
실제로 어머니께 보여드리고 사용해보시게 했습니다.
기술에 익숙하지 않은 사람이 어디에서 어려워하는지 직접 보면서 버튼과 정보 구조를 단순하게 만들었습니다.
제가 AI와 씨름하며 만든 작은 서비스가 제 가족에게 실제로 도움이 되는 모습을 보면서 처음으로 이런 생각이 들었습니다.
“내가 만드는 것이 정말 누군가에게 도움이 될 수도 있구나.”
My Poka 역시 단순히 기능 구현으로 끝나지 않았습니다.
친구들과 사진을 찍고, 우리가 원하는 방식으로 사진을 만들며 실제로 함께 즐겼습니다.
처음에는
“인생네컷을 꼭 밖에서 찍어야 하나?”
라는 사소한 생각이었습니다.
그런데 그 생각을 직접 구현하고 친구들과 사용하면서 하나의 추억이 되었습니다.
기술이 목적이 아니라 사람이 웃고, 기록하고, 즐기는 경험으로 이어진 것입니다.
비추다는 또 다른 의미가 있었습니다.
살면서 정말 중요하다고 생각했던 것조차 시간이 지나면 잊어버리는 제 모습을 보면서 만든 서비스였습니다.
저 자신이 실제 사용자였습니다.
제가 느낀 문제를 제가 해결하고, 다시 제 생활에 적용했습니다.
이러한 경험들이 반복되면서 AI를 바라보는 관점도 달라졌습니다.
내 생활 속 문제
→ AI와 해결책 제작
→ 내가 직접 사용
→ 가족과 친구도 사용
→ 실제 경험과 도움 발생
→ 다른 사람에게 확장
→ 경우에 따라 경제적 가치까지 발생
이 흐름이 실제로 일어나기 시작했습니다.
그리고 저에게는 한 가지 변화가 더 있었습니다.
자아실현입니다.
저는 원래 아이디어를 떠올리고, 새로운 것을 상상하고, 기존의 방식에 “왜?”라고 질문하는 것을 좋아했습니다.
하지만 아무리 좋은 상상을 해도 실행할 능력이 없으면 결과는 남지 않습니다.
AI는 제가 가지고 있던 상상력과 문제 해결 능력을 실제 결과물로 변환할 수 있게 해주었습니다.
게임을 상상하면 게임이 움직였고,
서비스를 상상하면 실제 화면이 생겼고,
생활의 불편을 발견하면 그것을 해결하는 도구를 직접 만들 수 있었습니다.
그래서 AI는 제게 단순한 생산성 도구 이상의 의미가 있습니다.
제가 가지고 있었지만 충분히 사용하지 못했던 재능과 상상력을 현실에서 시험해볼 수 있게 해준 도구이기도 합니다.
어떤 결과물은 다른 사람에게 실제로 제공되었고 일부 작업은 수익으로까지 연결되었습니다.
제가 만든 것이 누군가에게 도움이 되고,
누군가와 재미있는 시간을 만들고,
동시에 경제적 가치도 만들어낼 수 있다는 경험은 새로운 도전을 계속하게 만드는 동력이 되었습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
여러 개의 서비스를 실제로 만들고 수많은 시행착오를 겪으면서 한 가지를 확실하게 알게 되었습니다.
AI 활용 능력은 단순히 ‘프롬프트를 잘 쓰는 능력’이 아닙니다.
더 중요한 것은 AI의 특성을 이해하고, 사람이 원하는 결과에 도달하도록 작업 구조 자체를 설계하는 능력입니다.
저는 이를 ‘AI와 협업하는 시스템’이라고 생각합니다.
제가 실제 작업에서 사용하는 몇 가지 방법이 있습니다.
1. AI의 실패를 버리지 않고 다음 작업의 데이터로 바꿉니다.
AI가 틀리면 바로 다시 시키지 않습니다.
먼저 묻습니다.
“내 요구사항과 현재 결과가 다른 부분을 전부 찾아줘.”
그리고
유지해야 하는 것
잘못 변경된 것
다음부터 건드리면 안 되는 것
으로 구분하게 합니다.
그 내용을 다음 요청의 규칙으로 다시 사용합니다.
실패
→ 원인 분석
→ 금지 규칙 생성
→ 다음 작업에 반영
이라는 구조입니다.
결과적으로 실패가 반복될수록 프로젝트의 규칙은 오히려 정교해집니다.
AI 작업에서 실패를 없애는 것보다 실패를 학습 가능한 형태로 축적하는 것이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
2. 90% 완성된 순간을 가장 조심합니다.
AI 작업에서는 처음보다 거의 완성된 순간에 결과물이 망가지는 경우가 의외로 많습니다.
“이것 하나만 조금 더 수정하면 완벽하겠다.”
라고 생각하고 수정했다가 정상 작동하던 기능이나 좋은 디자인까지 바뀌기 때문입니다.
그래서 저는 좋은 상태가 나오면 반드시 ‘체크포인트’를 만듭니다.
코드는 정상 작동 버전을 남기고,
이미지는 좋은 결과를 기준 이미지로 보존합니다.
그리고 다음 작업에서는
“현재 상태를 기준으로 유지한다. 이것 하나만 변경한다.”
라고 명확히 합니다.
AI에게 매번 완성품을 다시 만들게 하는 것이 아니라, 잘된 상태를 고정하고 그 위에 수정사항을 쌓는 방식입니다.
3. ‘만드는 AI’와 ‘부수는 AI’를 따로 사용합니다.
하나의 관점에서 만든 결과를 같은 관점으로 검토하면 문제를 놓치기 쉽습니다.
그래서 의도적으로 역할을 분리합니다.
한 번은
“이 문제를 해결하는 가장 좋은 결과를 만들어라.”
라고 합니다.
그리고 다음 검토에서는
“이 서비스가 실패했다고 가정하자. 왜 실패했는지 최대한 냉정하게 찾아라.”
라고 합니다.
사용자가 이탈할 지점,
제가 당연하다고 착각한 부분,
불필요한 기능,
오류 가능성,
더 쉬운 대안
등을 찾아내게 합니다.
AI를 단순 제작자로만 사용하지 않고, 제작자와 비평가를 번갈아 맡기는 것입니다.
혼자 만들면서도 여러 관점의 검토를 받을 수 있다는 것이 AI의 큰 장점이라고 생각합니다.
4. 좋은 프롬프트보다 ‘실패 패턴’을 축적합니다.
AI를 처음 사용할 때는 완벽한 프롬프트를 찾으려고 했습니다.
지금은 오히려 제가 반복해서 싫어했던 결과를 기록합니다.
정상 작동하는 기능을 임의로 바꾸지 않는다.
요청하지 않은 기능을 추가하지 않는다.
사용성을 해치는 장식은 넣지 않는다.
이미 합의된 핵심 구조를 임의로 변경하지 않는다.
이런 규칙들이 프로젝트를 거듭할수록 계속 쌓입니다.
결국 AI 활용에서 중요한 자산은 유명한 프롬프트를 복사해놓은 문서가 아니라,
“나는 무엇을 좋은 결과라고 판단하는 사람인가?”
에 대한 기준의 축적이라고 생각합니다.
5. 설명이 안 통하면 설명을 더 하지 않습니다.
이것은 실제 작업에서 특히 유용했습니다.
AI가 제가 원하는 것을 두세 번 이해하지 못하면 같은 설명을 더 길게 반복하지 않습니다.
스크린샷을 보여줍니다.
현재 코드를 보여줍니다.
실제 오류 메시지를 전달합니다.
마음에 드는 결과와 마음에 들지 않는 결과를 함께 보여주고
“둘의 차이를 분석해줘.”
라고 합니다.
사람이 생각을 언어로 완벽하게 번역하려고 애쓰는 것보다 AI에게 현실의 상태 자체를 관찰시키는 것이 훨씬 정확할 때가 많았습니다.
6. 아이디어를 칭찬해달라고 하지 않고 ‘망하는 이유’를 찾습니다.
새로운 아이디어가 생기면
“이 아이디어 괜찮지?”
라고 묻지 않습니다.
AI는 질문하는 방식에 따라 얼마든지 긍정적인 답변을 만들 수 있기 때문입니다.
대신 이렇게 묻습니다.
“이 아이디어가 실패했다고 가정하자. 가장 현실적인 실패 원인은 무엇인가?”
그리고 한 번 더 묻습니다.
“그중 실제 사용자를 만나기 전에는 판단할 수 없는 것은 무엇인가?”
그러면 논쟁할 필요가 없습니다.
확인이 필요한 부분만 빠르게 만들어 실제로 시험합니다.
AI를 제 생각에 동의해주는 도구가 아니라 ‘내 생각이 틀렸을 가능성을 빠르게 찾는 도구’로 사용하는 것입니다.
7. 기술이 막히면 기술을 더 파지 않고 문제 정의를 다시 봅니다.
어떤 기능을 구현하려고 계속 실패하면 보통 사람은
“이 기능을 어떻게 구현하지?”
를 반복해서 묻게 됩니다.
저는 어느 시점부터 질문을 바꿉니다.
“잠깐, 내가 이 기능을 만든 원래 이유가 무엇이지?”
사용자가 원하는 것은 특정 기능이 아니라 그 기능이 해결하는 문제입니다.
목적을 다시 보면 훨씬 단순한 해결책이 나오는 경우가 많았습니다.
AI 시대에는 구현력이 크게 높아진 만큼, 오히려 ‘무엇을 구현하지 않을 것인가’를 결정하는 능력이 중요하다고 생각합니다.
8. AI의 생산력을 기능 추가가 아니라 기능 삭제에도 사용합니다.
AI와 작업하면 기능을 만드는 속도가 매우 빠릅니다.
그런데 이것은 장점인 동시에 위험합니다.
만들기 쉬우니까 자꾸 기능을 추가하게 됩니다.
그래서 저는 어느 정도 서비스가 만들어지면 반대로 묻습니다.
“핵심 가치를 그대로 유지하면서 기능의 30%를 제거해야 한다면 무엇을 없애야 할까?”
특히 어머니처럼 디지털 서비스가 익숙하지 않은 사용자를 위한 서비스에서는 이 질문이 매우 중요했습니다.
더 많은 기능보다 더 적은 설명,
더 적은 버튼,
더 단순한 흐름이 훨씬 큰 가치가 될 수 있었습니다.
AI를 많이 활용할수록 ‘더 많이 만드는 능력’과 함께 ‘필요 없는 것을 없애는 능력’도 중요해졌습니다.
9. 결과물이 아니라 ‘판단 기준’을 자산으로 남깁니다.
하나의 서비스가 끝나면 코드와 이미지만 남는 것이 아닙니다.
“사람들은 어디에서 막히는가?”
“언제 기능을 빼야 하는가?”
“어떤 화면은 설명이 없어도 이해되는가?”
“내가 좋다고 생각한 것과 사용자가 좋아하는 것이 언제 다른가?”
같은 판단 기준이 남습니다.
그리고 다음 프로젝트에서는 이 기준을 처음부터 AI에게 전달합니다.
그래서 프로젝트를 반복할수록 단순히 AI 사용 속도가 빨라지는 것이 아니라 의사결정 자체가 빨라집니다.
저는 이것이 AI를 오래 사용하는 사람과 단순히 AI에게 질문을 많이 하는 사람의 차이라고 생각합니다.
10. 새로운 아이디어를 AI에게 달라고 하기 전에 ‘과거의 포기 목록’을 찾습니다.
제가 가장 추천하고 싶은 방법입니다.
많은 사람이 AI를 켜고 이렇게 묻습니다.
“AI로 뭘 하면 좋을까?”
저는 오히려 반대로 합니다.
예전에 내가 하고 싶었는데 포기한 것은 무엇인가?
개발을 못해서 포기했던 것.
비용 때문에 포기했던 것.
디자인을 못해서 머릿속에만 두었던 것.
시간이 너무 많이 들 것 같아 메모장에 넣어둔 것.
그 목록을 다시 꺼냅니다.
그리고 현재의 AI와 다시 시작합니다.
AI의 가장 강력한 활용처는 AI가 생각해낸 아이디어가 아니라,
이미 사람의 머릿속에 존재하지만 현실적인 장벽 때문에 세상에 나오지 못했던 수많은 아이디어
일 수도 있다고 생각합니다.
AI가 사람의 상상력을 대신하는 것이 아니라,
사람의 상상력이 현실까지 도달할 수 있는 거리를 줄여주는 것입니다.
이것이 여러 프로젝트를 직접 만들면서 제가 내린 가장 중요한 결론입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
저는 충분히 가능하다고 생각합니다.
그리고 오히려 이것이 제가 경험한 AI의 가장 중요한 가치입니다.
개발자가 아니어도 됩니다.
디자이너가 아니어도 됩니다.
사업가일 필요도 없습니다.
AI 전문가가 된 다음 시작할 필요도 없습니다.
먼저 자기 생활을 보면 됩니다.
오늘 불편했던 것.
매일 반복하면서 귀찮다고 생각한 것.
우리 부모님이 어려워하는 것.
친구들과 “이런 게 있으면 재미있겠다”고 이야기했던 것.
몇 년 동안 마음속으로 만들어보고 싶었던 것.
‘나는 할 줄 모르니까’라는 이유로 포기했던 것.
그중 하나면 충분합니다.
그리고 AI에게 이렇게 말해보면 됩니다.
“나는 실제로 이런 문제를 겪고 있다. 오늘 내가 직접 사용해볼 수 있는 가장 작은 해결책부터 같이 만들어보자.”
처음부터 완성된 앱이 아니어도 됩니다.
화면 하나면 됩니다.
버튼 하나라도 실제로 움직이면 됩니다.
자신이 상상했던 것이 처음으로 휴대폰이나 컴퓨터 화면에서 움직이는 순간을 경험해보면 됩니다.
그 순간 사람의 생각이 바뀝니다.
“AI로 이것도 할 수 있나요?”
에서
“잠깐, 그러면 내가 예전에 생각했던 그것도 만들 수 있겠는데?”
로 바뀝니다.
저 역시 그렇게 시작했습니다.
중요한 것을 자꾸 잊는 제 생활에서 비추다가 만들어졌습니다.
어머니가 정보를 쉽게 찾았으면 좋겠다는 생각에서 영양박사가 만들어졌습니다.
긴 일기 대신 부담 없이 하루를 남기고 싶다는 생각에서 DRAWARY가 만들어졌습니다.
사진을 꼭 정해진 방식으로 소비할 필요가 있을까라는 생각에서 My Poka가 만들어졌고, 실제로 친구들과 사진을 만들고 즐기며 새로운 추억도 생겼습니다.
그리고 결국 머릿속으로만 상상했던 여러 게임까지 실제로 움직이기 시작했습니다.
그 과정에서 저 자신도 변했습니다.
예전에는 아이디어가 떠오르면 ‘내가 이것을 만들 수 있는 사람인가?’부터 생각했습니다.
지금은 ‘이 아이디어를 어떤 방식으로 검증하면 될까?’를 먼저 생각합니다.
그 차이는 매우 컸습니다.
AI는 제가 하지 못했던 일을 대신해준 것만이 아니었습니다.
제가 가진 상상력,
문제를 발견하는 습관,
새로운 것을 기획하는 능력,
무엇이 더 나은지 판단하는 감각을
실제 결과물로 연결할 기회를 만들어주었습니다.
결국 저에게 AI 활용은 단순한 기술 습득이 아니라 자아실현의 과정이기도 했습니다.
머릿속에서만 존재하던 ‘나는 이런 것을 만들고 싶다’가
실제로 ‘내가 이것을 만들었다’로 바뀌었기 때문입니다.
그리고 그 결과물이 어머니에게 작은 도움이 되고,
친구들과 즐거운 시간을 만들고,
다른 사람에게 제공되고,
어떤 경우에는 수익이라는 현실적인 가치까지 만들어냈습니다.
이 경험을 하고 나니 한 가지 생각이 분명해졌습니다.
AI의 가장 좋은 활용 사례는 가장 화려한 기술을 사용하는 것이 아닐 수도 있습니다.
한 사람이 자신의 문제를 해결하고,
그 해결책이 가족에게 도움이 되고,
친구와 즐거움을 만들고,
다른 사람에게 확산되고,
때로는 새로운 경제적 가치까지 만들어내는 것.
저는 이런 변화야말로 AI가 사람의 일상에 들어왔을 때 만들어낼 수 있는 가장 건강한 선순환 중 하나라고 생각합니다.
그래서 저는 다른 사람에게 먼저 ‘AI를 공부하라’고 말하고 싶지 않습니다.
대신 이렇게 말하고 싶습니다.
오랫동안 상상만 했던 것이 있다면 한번 만들어보십시오.
자신만 알고 있는 불편이 있다면 한번 해결해보십시오.
처음에는 엉성해도 됩니다.
AI가 틀려도 됩니다.
다시 이야기하고, 다시 만들고, 직접 써보고 고치면 됩니다.
전문가가 아니어도 시작할 수 있습니다.
오히려 자신이 살아온 경험과 자신만의 문제를 가장 잘 아는 사람은 자기 자신입니다.
예전에는 저도 이렇게 생각했습니다.
“누가 이런 것을 만들어주면 좋겠다.”
지금은 다릅니다.
“그냥 내가 만들어보자.”
AI가 모든 사람을 전문가로 만들어주는 것은 아닙니다.
하지만 한 사람의 아이디어가 기술 부족 때문에 세상에 나오지 못하는 일은 분명히 줄여주고 있습니다.
저는 AI를 통해 생활 속 문제를 해결했고,
가족에게 도움을 주었고,
친구들과 즐거운 경험을 만들었고,
새로운 경제적 가치도 만들어보았습니다.
무엇보다 제가 가지고 있던 상상력과 재능을 현실에서 직접 사용해볼 수 있게 되었습니다.
그래서 제가 경험한 AI를 한 문장으로 정리한다면 이것입니다.
“AI는 사람의 상상력을 대신하는 기술이 아니라, 상상력이 현실에 도달하도록 돕는 기술이다.”
저는 앞으로도 생활 속에서 작은 ‘왜?’를 발견할 때마다 그 질문을 그냥 지나치지 않을 생각입니다.
그리고 더 많은 사람들이 자신만의 질문을 현실로 만들어봤으면 합니다.
우리 모두의 일상에는 아직 만들어지지 않은 해결책이 생각보다 훨씬 많이 숨어 있다고 믿기 때문입니다.
