① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 블로그와 SNS를 운영하는 1인 콘텐츠 사업자입니다. 티스토리 1곳, 네이버 블로그 9곳, 개인 홈페이지 1곳, SNS 4채널(X·인스타그램·스레드·유튜브)을 혼자 운영하는데, 하루에 네이버 글만 72건을 발행합니다. 소재 발굴, 글 제작, 검수, 발행, 성과 확인까지 사람 손으로는 물리적으로 불가능한 양이었고, "AI를 잘 쓰는 것"이 아니라 "AI와 함께 일하는 구조를 만드는 것"이 필요했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

AI를 도구 하나로 쓰지 않고 '팀'으로 조직했습니다. 총괄 역할을 맡은 AI가 분석·지시·검수·승인을 담당하고, 제작 팀 AI 3개가 채널별로 글을 만들고, 10분 간격의 자동 감시가 팀의 무응답이나 보고서 누락을 잡아내는 구조입니다.

여기에 더해, 업무에 필요한 도구를 AI와 함께 직접 개발해 씁니다. 저는 개발자가 아닙니다. 필요한 기능을 말로 설명하면 AI가 만들고, 저는 테스트 결과로 검증하는 방식으로 도구를 쌓아 왔습니다. 쇼핑 상품 수천 개를 한 번에 모아 소재와 연결해 주는 추출 도구, 글이 검색에 노출됐는지 자동으로 확인하는 도구, 이미지를 한 번에 올리고 주소를 연결해 주는 도구, SNS 발행을 안정화한 전용 도구까지 — 도구는 목록으로 관리하고, 도구끼리 결과가 이어지도록 설계하며, 새 도구를 만들 때는 기존 도구와 겹치지 않는지부터 확인합니다. 오늘도 SNS 발행이 제한에 걸리자 그 자리에서 새 발행 도구를 만들어 당일 문제를 해결했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

혼자서 하루 72건 발행 체계를 매일 운영 중이고, 발행된 글은 전수 검수합니다. 쇼핑 추천 자동화에서는 30일 동안 클릭 262회, 판매 14개, 판매금액 약 36.8만 원의 실제 수익이 발생했습니다. 무엇보다, 반복 작업이 도구로 바뀌면서 제 시간은 소재를 판단하고 품질을 검수하는 데 쓸 수 있게 됐습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

핵심은 "AI의 말을 믿지 않는 체계"입니다.

첫째, 완료 보고는 증거로만 인정합니다. 파일, 주소, 항목별 체크 표가 없으면 완료로 치지 않습니다.

둘째, 검수는 2중·3중 안전장치 49개 항목으로 운영합니다. 한 번의 확인이 실패해도 다른 장치가 잡아내는 구조이고, 측정 방식이 틀렸던 것으로 드러나면 과거 판정까지 전부 무효로 돌리고 다시 측정합니다.

셋째, AI의 한계는 수치로 재서 사람이 막습니다. 홈페이지 사진의 얼굴을 AI로 모자이크했더니 검출 513곳 중 218곳(42%)이 음식·사물 같은 오탐이었습니다. 그래서 기준을 건드리는 대신 "AI가 표시 → 사람이 전수 검수 → 승인한 것만 적용"하는 게이트를 만들었고, 오탐 사진 134장을 원본으로 되돌렸습니다. 개인정보를 다루는 일일수록 AI를 맹신하지 않는 장치가 먼저라고 생각합니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

가능합니다. 거창한 시스템이 아니라 세 가지 습관에서 시작하면 됩니다.

첫째, 반복되는 작은 작업 하나를 골라 AI와 함께 도구로 만들어 봅니다.

둘째, 만든 도구는 목록으로 적어 두고 서로 이어지게 합니다.

셋째, AI의 결과물은 "확인했어요"가 아니라 실제 결과물로 검증하는 습관을 들입니다. 비개발자인 제가 여기까지 온 과정 자체가, 이 방식이 재현 가능하다는 증거라고 생각합니다.