클로드 좋은 건 알겠는데, 어떻게 적용할 지 모르곘어요.
이번주 [하나 파워 온 혁신기업 인턴십]에 참여한 기업 대상 특강을 진행했어요.
사실 작년에도 비슷한 주제로 강의를 했는데, 올해는 강의안을 처음부터 다시 썼습니다. 1년 사이에 바뀐 게 너무 많았어요. 오늘은 그 강의를 준비하고 진행하면서 제가 현장에서 느낀 것들을, 강사 입장에서 후기로 정리해보려 합니다.
먼저 최근에 제가 느낀 3가지부터 정리해볼게요!
- AI 도입의 성패는 모델 성능이 아니라 데이터 환경에서 갈립니다. 좋은 모델보다 잘 정리된 우리 회사 데이터가 먼저입니다.
- 작은 조직은 변화 속도에서 오히려 유리합니다.
- 거창한 자동화가 아니라, 대표가 직접 작은 문제 하나를 AI로 풀어본 경험이 모든 것의 출발점입니다.
"사람끼리 협업하는 시대"는 이미 절반쯤 끝났습니다!
강의 도입에서 제가 가장 힘주어 말한 건 이 지점이었어요. 이제는 사람 간 협업만큼이나 AI와의 협업이 중요해졌어요.
대표적인 게 바이브 코딩(Vibe Coding)입니다. 안드레이 카파시가 만든 개념인데, AI에게 대화하듯 "이런 거 만들어줘"라고 요청하면 비개발자도 직접 프로그램이나 웹사이트를 만들 수 있는 방식이에요.
저는 이걸 설명할 때 늘 제 사례를 듭니다. 저도 개발자가 아니지만, 바이브 코딩으로 회사 홈페이지를 직접 만들었고, 링크 단축 서비스와 타임 트래커 도구까지 제 손으로 붙였거든요. 심지어 이번 강의안도 클로드 코드로 만들었습니다.
그리고 AI 네이티브 컴퍼니인데요, AI를 거리낌 없이 조직 전반에 쓰는 회사를 말하는데, 어떤 곳은 신입이 입사 3일 만에 1년치 업무 맥락을 AI를 통해 따라잡습니다. 사수가 일일이 붙어 설명하는 대신, 회사의 기록을 AI가 대신 브리핑해주는 거죠.
클로드의 Opus 4.5 모델이 나온 뒤로, 제가 체감하는 AI 활용 수준이 한 단계 점프했습니다.
실제로 제가 만난 솔로프리너 Tommy도 클로드로 필요한 도구, 업무 시스템을 만들고 혼자서 7개 프로젝트를 동시에 하고 있어요.
이런 변화는 특별한 사람, 조직만 할 수 있는게 아닙니다. 변화를 받아들일 수 있는 작은 조직이라면 충분히 가능해요. 대기업은 의사결정이 느리고 기존 데이터·시스템 규모가 커서 전환 비용이 큽니다. 반면 작은 조직은 대표가 "하자" 하면 내일부터 할 수 있고, 갈아엎을 데이터도 적어요. 속도전에서는 작은 조직이 더 유리합니다.
노션은 문서함이 아니라, 회사의 두뇌로 쓰세요!
노션을 단순 문서 저장 도구로만 쓰는 분이 여전히 많아요. 그런데 저는 노션을 "AI와 협업하는 플랫폼"으로 다시 정의해서 보여드렸습니다.
핵심은 데이터베이스입니다. 프로젝트, 미팅, 콘텐츠를 구조화해서 쌓아두면, 그게 나중에 AI가 읽어들이는 "회사의 맥락"이 됩니다. 노션 AI는 회의록 자동 요약, 자동 회고, 이미지·템플릿 생성까지 해주고요. (노션 AI는 유료로 이용이 가능해요!)
제가 실제로 운영 중인 헤라 에이전트 사례도 보여드렸어요. 노션 데이터에 접근 권한을 준 에이전트가 매일 새벽 5시에 블로그 주제 3개를 추천하고 초안까지 써둡니다. 저는 디스코드에서 확인하고 승인만 하면 홈페이지에 자동 발행돼요. 제 톤앤매너를 가지고 개선하기 때문에 "어디서 본 듯한" 글이 아니라 제 글처럼 나옵니다.
이게 확장되면 컴퍼니 브레인(Company Brain)이 됩니다. 회사의 모든 회의·대화·업무 기록을 AI가 이해할 수 있게 구조화해 둔 상태요.
클로드와 챗GPT, 언제 뭘 써야 할까요
이 질문이 제일 많이 나옵니다. 제 답은 "둘 다 쓰되, 일에 따라 나눠 쓰세요"예요.
- 웹 검색, 정보 팩트체크, 이미지 생성은 챗GPT가 편합니다.
- 긴 문서 분석, 코드 작성 품질, 바이브 디자인(클로드 디자인)은 클로드가 강합니다.
그리고 클로드 안에서도 도구가 셋으로 나뉜다는 걸 이해해야 해요.
- 채팅: 대화로 답을 얻는 곳. 실행은 못 합니다.
- 코워크(Cowork): 정해진 울타리 안에서 반복 업무를 자동 실행. 예를 들어 한글 문서로 멘토링 보고서를 매번 같은 형식으로 뽑아내는 식이죠.
- 클로드 코드(Claude Code): 파일을 직접 만들고 고치고 실행까지. 비개발자도 PPT, 자체 ERP, 대시보드를 만들 수 있습니다.
여기에 클로드 디자인도 빼놓을 수 없어요. 로고 파일 하나만 줘도 브랜드 디자인 시스템을 통째로 잡아줍니다. 디자이너 없이도 톤이 일관된 결과물이 나와요.
작은 조직을 위한 3단계: 데이터 → 레시피 → 적용
강의의 뼈대였던 프레임워크입니다. 이 순서가 가장 중요해요.
1단계: 데이터 환경 구축
회의록, 통화, 업무 기록을 텍스트로 남기는 규정과 도구부터 마련하세요. 인쇄물은 AI가 못 읽습니다. 반드시 디지털 텍스트로요. 한글 파일보다 마크다운으로 저장하면 AI가 훨씬 빨리 알아봅니다. 구두 대화가 많다면 플라우드 같은 녹음 기기로 텍스트화하는 것도 방법이고요.
2단계: 스킬(레시피) 제작
반복 업무의 "입력과 결과물 형식"을 정의한 레시피를 AI 스킬로 만듭니다. 클로드의 SkillCreator한테 "스킬 만들어줘"라고 하면 만들어줘요. 저도 처음엔 필요한 스킬부터 스킬 크리에이터로 썸네일 제작 스킬, 멘토링 보고서 스킬, 블로그 글쓰기 스킬을 만들며 시작했어요.
3단계: 업무 유형별 도구 적용
업무를 세 유형으로 나눠 접근하시면 됩니다.
- 유형 1 (단순 반복): 채팅·코워크로 처리. 효율 10~20% 개선.
- 유형 2 (불편한 도구·흩어진 정보): 대시보드 제작, 내부 도구 개선.
- 유형 3 (임팩트 큰 과업): 클로드 코드·바이브 코딩으로 자체 ERP·자동화 구축. 매출 성장·비용 절감까지.
말보다 사례: 미트콜 이야기
강의에서 가장 반응이 좋았던 건 역시 실제 사례였어요. 미트콜이라는 축산 유통업체 이야기입니다.
- 반복 업무: 매주 몇 시간씩 국내외 가격 데이터를 수동으로 모으던 일 → 자동 크롤링 도구로 해결.
- 불편한 도구: 영업사원이 재고 확인하려고 하루 수십 통 전화하던 걸 → 엑셀을 클라우드에 연동한 실시간 재고 대시보드로 전화량 급감.
- 임팩트 큰 과업: 수십 년 된 설치형 ERP 교체를 → 대표님이 직접 바이브 코딩으로 자체 ERP를 만드는 중.
여기서 제가 강조한 교훈은 하나입니다. 작은 문제부터 풀어 자신감을 쌓고, 점점 큰 과업으로 넓혀가라. 처음부터 ERP를 만들겠다고 덤비면 지칩니다. 가격표 크롤링 하나 성공하는 데서 시작해야 해요.
솔직히 단점도 있습니다
좋은 얘기만 하면 강의가 아니라 광고죠. 분명한 한계도 말씀드렸습니다.
- 무료로는 금방 막힙니다. 클로드 토큰은 생각보다 빨리 소진돼요. PPT나 사업계획서 같은 실무를 제대로 하려면 유료가 필요합니다.
- 에이전트도 만능이 아닙니다. 레시피가 많아지면 관리가 어렵고, 피드백이 잘 반영되지 않을 때도 있어요. (그래서 요즘은 스스로 개선하는 Self-improve 기능을 갖춘 에이전트가 나오고 있습니다.)
- 결국 병목은 모델이 아니라 데이터입니다. 모델 성능 비교에 시간 쓰기 전에, 우리 회사 데이터가 어디에 어떻게 쌓이는지부터 점검하세요.
하루라도 빨리, 작게 시작하세요!
강의 내내 제가 반복한 말로 마무리할게요. 방해받지 않는 집중 시간을 의도적으로 확보하세요. 강의를 듣는 것만으로는 아무것도 바뀌지 않습니다. 오늘 저녁 30분, 우리 회사에서 가장 귀찮은 반복 업무 하나를 골라 AI에게 말을 걸어보세요. 그 작은 성공 하나가, 1년 뒤 여러분 회사를 AI 네이티브 컴퍼니로 바꾸는 첫 단추가 됩니다.
