AI 정보 계층 구조 만들기: 도구를 바꿔도 사라지지 않는 단 하나의 투자

핵심 메시지

• AI를 쓸 때마다 누구인지·무엇을 하는지를 다시 설명하는 '마찰 비용(friction tax)'이 시간과 에너지를 갉아먹는다.
• 해법은 더 나은 프롬프트나 새 도구가 아니라, 비즈니스를 한 번 글로 정리해 어떤 AI든 읽을 수 있게 만든 '정보 계층 구조'다.
• 에이전트는 '도구를 반복적으로 사용하는 모델'일 뿐이며, 차이를 만드는 것은 AI가 읽을 수 있는 정보와 명확한 작업 설명이다.
• 구조는 비즈니스 폴더(상위)와 프로젝트별 폴더(하위) 두 계층으로 단순하며, AI 자체는 갈아끼우는 부품이고 계층 구조가 오래 남는 자산이다.

쉽게 이해하기

발표자는 AI를 쓸 때마다 보이지 않는 세금을 낸다고 말한다. 새 채팅을 열 때마다 내가 누구인지, 사업이 무엇인지, 어떤 글투를 선호하는지 다시 설명하고, 거의 맞지만 어딘가 어긋난 결과를 20분씩 고치는 일을 매일 반복한다는 것이다. 도구에 기억 기능이 있어도 그 기억은 한 도구 안에 갇혀 있어, 도구를 바꾸면 처음부터 다시 시작해야 한다.

그는 이 '마찰 비용'을 세 가지로 나눈다. 첫째, 프롬프트·스크린샷·복붙으로 도구들을 임시로 이어 붙이는 것. 둘째, 대화마다 자신을 다시 설명하는 것. 셋째, 신용카드에 여러 구독이 쌓이지만 정작 무엇이 필요한지 모르는 '구독 룰렛'이다. 더 나은 프롬프트나 도구로는 이 문제가 풀리지 않는다.

해법으로 제시하는 것이 '정보 계층 구조'다. 그는 Anthropic의 정의를 빌려 에이전트란 '도구를 반복적으로 사용하는 모델'일 뿐이라고 정리한다. 한 에이전트를 더 낫게 만드는 것은 AI 자체가 아니라, 그것이 읽을 수 있는 정보와 접근 권한, 그리고 얼마나 명확하게 작업이 설명되었는가다. 새 팀원에게 사업과 좋은 결과의 기준을 알려주듯, AI에도 맥락을 글로 정리해 줘야 한다는 것이다.

구조는 두 계층이다. 상위는 '내 비즈니스' 폴더로, 나에 대한 소개·사업 설명·목소리(글투)·제공 상품 네 파일을 담는다. 그중 글투 파일이 가장 영향력이 크며, 말하듯 쓰지 않는다면 보낸 이메일·뉴스레터·블로그 같은 실제 예시를 넣으라고 권한다. 하위는 프로젝트(뉴스레터·고객 작업·유튜브 등)마다 폴더를 만들고, 각 폴더에 지시·목소리·참고자료·예시·노트 다섯 개의 하위 폴더를 둔다. 노트에 '이번 호 오픈율 42%' 같은 피드백을 적으면 AI가 점점 똑똑해진다.

발표자는 이 모든 폴더와 파일을 직접 타이핑할 필요 없이 Claude Code/Co-work에 말로 시켜 만들 수 있음을 시연한다. 더 인상적인 부분은 마지막 증명이다. 같은 로컬 계층 구조를 Claude에 가리켜 뉴스레터 주제를 받은 뒤, 한 번도 쓰지 않은 Gemini에 같은 파일과 같은 프롬프트를 줬더니 똑같이 작동했다. AI는 갈아끼우는 부품이고, 계층 구조야말로 시간이 지나도 사라지지 않고 점점 똑똑해지는 자산이라는 결론이다.

주요 인사이트

• '에이전트를 만드는 게 아니라, 에이전트가 읽을 정보를 만든다' — AI는 정보 계층 구조를 가리키는 순간 그 도구가 곧 에이전트가 된다.
• 도구에 내장된 기억은 그 도구 안에 갇혀 있어, 도구를 바꾸면 사라진다. 로컬에 둔 정보 계층 구조는 어떤 AI에든 옮겨 쓸 수 있다.
• 글투 파일은 네 파일 중 가장 레버리지가 크다. 말하듯 쓰지 않는다면 실제 글 예시(이메일·뉴스레터)를 넣는 것이 핵심이다.
• 노트 폴더에 성과 피드백을 계속 남기면 AI가 무엇이 효과적인지 학습해 시간이 지날수록 더 좋아진다.
• 폴더와 내용은 직접 타이핑하지 않고 Claude에 인터뷰를 시키거나 기존 파일을 정리시키는 방식으로 채울 수 있다.

자주 묻는 질문

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