AI-First 업무법: 챗봇을 넘어 Codex·스킬·개인 에이전트로 가는 5단계

핵심 메시지

• AI 활용은 5단계로 나뉜다: 일상 질문(1) → 프로젝트로 매일 업무(2) → 프로토타이핑(3) → 앱 제작(4) → 개인 에이전트로 업무 자동화(5).
• 가장 실질적인 첫걸음은 챗봇 사용을 멈추고 Codex나 클로드 코드로 옮겨가는 것이다. 이들은 스킬·API·통합을 통해 여러 앱에 걸쳐 실제 일을 처리할 수 있다.
• '스킬'은 결국 지시문을 담은 텍스트 파일이며, 대화 후 '방금 대화를 반영해 스킬을 업데이트해 달라'고 요청하는 것이 가장 기초적인 자기개선 방법이다.
• 목표·원칙·에너지를 적은 한 장짜리 문서를 참조하는 '개인 어드바이저 스킬'은 누구나 만들 수 있고 의사결정에 큰 도움이 된다.
• 마지막 10%는 사람의 손길을 더해야 한다. AI로 모든 것을 '슬롭(저질 양산물)'으로 만들지 않는 것이 핵심이다.

쉽게 이해하기

피터 양은 레딧·메타·로블록스에서 10년간 제품을 만든 뒤, 지금은 팀 없이 14만 명 규모의 뉴스레터를 거의 전부 AI로 운영한다. 그는 AI를 업무 전반에 통합했더니 '치팅 같다'고 표현하면서도, 제대로 된 시스템을 먼저 세워야 효과가 난다고 강조한다.

그는 사람들이 보통 1단계(챗봇에 질문)나 2단계(프로젝트 기능으로 매일 업무)에 머문다고 본다. 3단계는 제품 프로토타이핑, 4단계는 개인용 앱 제작, 5단계는 AI를 개인 에이전트로 삼아 업무를 최대한 자동화하는 단계다. 그가 권하는 도약법은 의외로 단순하다. 하루 회의를 모두 취소하고 앉아서 지난 한 주 동안 수동으로 했던 일을 떠올려 AI에게 모두 털어놓는 것이다.

그의 작업은 '스킬'을 엮어서 돌아간다. 스킬은 지시문을 담은 텍스트 파일로, 뉴스레터 편집·팟캐스트 준비·소셜 게시·사업 조언 등 반복 작업마다 따로 둔다. 예컨대 뉴스레터는 거친 메모를 정리하는 스킬, 최근 30일 자료를 더하는 스킬, 글을 깔끔하게 만드는 'AI 슬롭 금지' 스킬, 뉴스레터를 여러 갈래 글로 바꾸는 소셜 작성 스킬을 차례로 거친다.

흥미로운 부분은 자동화의 깊이다. 그는 Codex에 직접 지시해 네 개 플랫폼에 글을 올리는데, API가 없는 플랫폼은 내부 API를 찾아내거나 브라우저를 직접 조작해 게시한다. 매일 아침 브리핑과 주간 보고는 크론 작업으로 받고, 'learnings.md'라는 메모리 파일에 과거 대화에서 얻은 패턴을 저장해 점점 자신을 더 잘 이해하도록 만든다. 음성 받아쓰기(Whisper Flow·Super Whisper)로 10분간 생각을 쏟아낸 뒤 정제하는 방식도 즐겨 쓴다.

그가 가장 유용하다고 꼽는 스킬은 '개인 어드바이저'다. 구글 독스에 목표·원칙·사업 배경, 그리고 '무엇이 에너지를 주고 빼앗는지'를 한 장으로 적어 두고, 조언을 구할 때마다 AI가 이 문서를 참조하게 한다. 그는 직업과 무관하게 누구나 이런 문서를 만들어 두라고 권한다. 다만 AI가 모든 것을 양산형 콘텐츠로 만들지 않도록 마지막 10%에는 반드시 사람의 판단과 취향을 더해야 한다고 못 박는다.

주요 인사이트

• AI 도약의 병목은 기술이 아니라 시간 투자다. 하루를 비워 자신의 반복 업무를 AI에게 전부 설명하는 '셋업'이 5단계로 가는 출발점이다.
• 챗봇의 프로젝트 기능과 Codex/클로드 코드의 결정적 차이는 '복사-붙여넣기 제거'다. 후자는 결과를 구글 독스에 직접 갱신해 한 단계를 통째로 없앤다.
• 자기개선은 거창한 연구가 아니다. 대화 끝에 'learnings.md에 저장할 만한 게 있는지 물어봐 달라'는 지시 한 줄이 개인화된 메모리를 만든다.
• 스킬은 짧게 유지해야 가치가 있다. 발표자는 AI가 스킬을 비대하게 부풀리면 읽지 않게 되고 통제력을 잃으므로 한 페이지 이내로 관리한다.
• AI 비서가 늘 일을 한 번에 끝내지는 못한다. 인내심을 갖고 피드백을 주며 스킬·메모리에 저장하게 하면 시간이 지날수록 결과가 좋아진다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식