00:00:00깨어나세요. AI가 왔습니다. 프레지던트 데이 연휴에 '오픈 클로드' 모멘트가 일어났고, 사실 그보다 한 달 일찍
00:00:06이미 오픈AI에 10억 달러에 인수되었습니다. 지금 이 상황에 주목하지 않는다면
00:00:11여러분은 뒤처지게 될 것입니다. 그렇다고 해서 제가 공포를 조장하러 온 것은 아닙니다.
00:00:15단지 테크 기업뿐만 아니라 일반적인 비즈니스 현장에서 일어날 가장 큰 변화에
00:00:19여러분이 대비할 수 있도록 돕고 싶을 뿐입니다. 아직도 의구심이 드신다면,
00:00:22이것 하나는 분명히 말씀드리죠. AI는 지금 이 순간이 가장 성능이 떨어지는 상태입니다.
00:00:27합리적인 시간 범위 내에서 어떠한 개선 속도라도 가정해 본다면,
00:00:32AI 사용법을 배우는 것은 여러분의 1순위, 2순위, 3순위,
00:00:38그리고 10순위 우선순위가 되어야 합니다. 그래서 이번 영상에서는 AI를 바라보는 관점과
00:00:43지금 당장, 혹은 이 영상이 끝날 때쯤 바로 적용해서 여러분의 사업에 큰 변화를 줄 수 있는
00:00:49실제 활용 사례를 공유하려 합니다. 창업을 하든, 큰 조직에서 일하든 상관없습니다.
00:00:52조직 내에서 여러분의 역할을 지키는 법도 알려드릴 것이기 때문입니다. 이것은 제 팀원들을 위한 것이기도 하죠.
00:00:55기존 시장을 파괴할 'AI 퍼스트' 비즈니스를 시작하기에 지금보다 좋은 때는 없습니다.
00:01:02기존 시장의 사람들은 AI를 배우기보다 자기 사업을 운영하느라 너무 바쁘고,
00:01:08실제로 AI 퍼스트가 되기보다 'AI 퍼스트'라는 말만 늘어놓기 바쁘기 때문입니다.
00:01:13따라서 새로 시작하는 여러분의 강점은 바로 시간이 있다는 것입니다.
00:01:17중요한 점은 AI 활용 능력에 쌓아 올리는 모든 기술이
00:01:21경쟁자들에 비해 엄청난 레버리지를 제공할 것이라는 사실입니다. 제가 대외적으로 공개하지는 않았지만
00:01:27이 시기에 창업한 회사들 중에는 직원 1인당 연간 매출이 수백만 달러에 달하는 곳들이 있습니다.
00:01:32처음부터 그렇게 시작했기 때문이죠. 사람들이 아무리 AI 퍼스트라고 말해도,
00:01:37조직도가 비대하다면 기술과 같은 새롭고 불편한 것을 도입하기가 매우 어렵습니다.
00:01:43또한 사람들은 다음과 같은 어려운 대화를 나누고 싶어 하지 않습니다.
00:01:47“이 역할은 자동화되었습니다.” 그러면 사람들은 “대신 대니에게 다른 일을 찾아주자”라고 생각하죠.
00:01:53하지만 저는 회사 전체의 기준을 높이고, 그 기준에 맞출 수 있는 사람들만 남기고
00:01:59그렇지 못한 사람들은 내보내라고 권하고 싶습니다. 비정하고 가혹하게 들리겠지만, 이것이 현실입니다.
00:02:06어제나 그저께쯤 제롬 파월 연준 의장이 언급한 짧은 내용이 있는데,
00:02:12민간 부문의 고용 성장이 전혀 없었다는 내용이었습니다.
00:02:17실질적으로 민간 부문에서 순 고용 창출이 0이라는 뜻입니다.
00:02:20이게 얼마나 이상한 일인지 생각해 보세요. 경제가 안 좋아서가 아니라, 사람들이 일자리를 자동화하고 있기 때문입니다.
00:02:26다시 말씀드리지만 겁을 주려는 게 아니라, 여러분이 행동에 나서도록 자극을 주려는 것입니다.
00:02:32변화는 일어나지 않을 것 같다가도 순식간에 닥쳐오기 때문입니다.
00:02:35게임 이론에서 가장 유연한 시스템이 살아남습니다. 일종의 '비즈니스 적자생존'과 같죠.
00:02:42살아남는 것은 가장 강하거나 똑똑한 자가 아니라, 가장 잘 적응하는 자입니다.
00:02:49즉, 환경이 변하면 지금 당장 여러분도 변하고 적응해야 한다는 뜻입니다.
00:02:54도구 사용법을 배우는 것이 그 첫 번째이자 최선의 방법입니다.
00:02:57AI 사용을 두려워하는 분들은 우선 그 두려움부터 떨쳐내세요. 그보다 더 큰 위험은,
00:03:05소수의 사람이 겪을 법한 잠재적 부작용을 걱정하느라 신기술을 도입하지 않는 것입니다.
00:03:09어떤 이들은 AI 안전 등을 걱정하며 AI가 내 신용카드를 훔쳐서 돈을 써버리면 어쩌나 걱정합니다.
00:03:14물론 에이전트에게 권한을 너무 많이 주고 안전장치를 제대로 설정하지 않아 발생하는 특이한 사례도 있겠죠.
00:03:20하지만 그것은 인터넷에서 해킹을 당했으니 다시는 인터넷을 쓰지 않겠다고 말하는 것과 같습니다.
00:03:25타당한 논리가 아니죠. 그렇다면 왜 더 많은 사람이 AI를 도입하지 않을까요?
00:03:30그 이유는 안주하려는 마음 때문입니다. 새로운 것을 배우려면 단기적인 비용을 치러야 하니까요.
00:03:38직원을 교육하는 것과 비슷합니다. 직접 일하면 될 것을 교육하느라 시간을 뺏기기 싫다고 생각할 수 있죠.
00:03:46하지만 교육이 끝나면 그 직원은 영원히 그 일을 해낼 수 있습니다. 하는 게 당연히 이득이죠.
00:03:50그런데 대다수 인간처럼 너무 단기적으로만 생각하면, 조금이라도 더 장기적으로 생각하는 사람들에게 패배하게 됩니다.
00:03:56제가 전에도 했던 트윗을 다시 한번 인용하겠습니다. 지금 상황에 너무나 적절하기 때문입니다.
00:04:00“새로운 기술에 능숙해지는 데는 20시간이면 충분하지만, 사람들은 그 첫 1시간을 수십 년 동안 미룬다.”
00:04:06약속합니다. 이번 주말 토요일, 일요일에 컴퓨터 앞에 앉아 에이전트가 나를 위해 무언가 하게 만드는 법을 찾아보세요.
00:04:14주말이 끝날 때까지 완벽한 무언가를 만들지는 못하더라도, 직접 포장을 뜯고 손을 대보는 것만으로도
00:04:20조회수나 노리는 공포 조장 기사들을 수백 번 읽는 것보다 훨씬 더 깊은 이해를 얻게 될 것입니다.
00:04:29이제 조직 내에서, 즉 여러분이 직원으로 일하든 리더나 소유주이든 간에 이것이 실제로 어떤 모습일지 살펴봅시다.
00:04:34이제는 '역할 중심' 사고를 버리고 '워크플로우(업무 흐름) 중심' 사고를 시작해야 합니다.
00:04:39전술적으로 분석해 보죠. 채용을 고려 중인 모든 포지션에 대해, 그 사람이 실제로 수행하는
00:04:50손과 눈, 그리고 입으로 하는 4~10가지 구체적인 업무를 적어보세요.
00:04:54그런 다음, 그 각각의 활동이 '사람'이 아닌 '워크플로우' 안에서 해결될 수 있는지 자문해 보십시오.
00:04:59과거의 패러다임은 “편집자를 고용해야겠다”였습니다.
00:05:04새로운 패러다임은 “편집자가 영상을 만들기 위해 수행하는 5가지 구체적인 업무가 무엇인가?”입니다.
00:05:11그리고 그 각각의 업무는 하나의 워크플로우가 되어야 합니다. 이해를 돕기 위해 시각적인 예시를 들어보죠.
00:05:15아주 단순한 형태의 조직이 있다고 가정해 봅시다.
00:05:21각 역할 아래에는 세부 업무들이 있습니다. 당연히 그래야 하죠.
00:05:28하지만 이 모든 구조는 '사람'을 조직화하기 위한 것이지, '입력과 출력'을 조직화하기 위한 것이 아닙니다.
00:05:36업무를 완벽하게 처리하고자 한다면, 조직을 제조 공정처럼 운영해야 합니다.
00:05:40그게 무슨 뜻일까요? 모든 비즈니스의 기본은 원재료를 가져와 비법 소스를 더해 더 가치 있는 결과물을 만드는 것입니다.
00:05:49서비스업이라면 가공되지 않은 인재를 데려와 교육과 기술을 더하거나, 여러 기술을 결합하여
00:05:56그 기술들의 총합이 개별 인재의 가치보다 더 큰 가치를 창출하게 만드는 것을 의미합니다.
00:05:59글 쓰는 사람, 읽는 사람, 녹음하는 사람, 편집하는 사람을 한데 모으면 어떻게 될까요?
00:06:05갑자기 광고 대행사가 생기고, 광고 집행 전문가까지 더해지면 완벽한 대행사가 됩니다.
00:06:08하지만 기존 조직 구조는 인간 간의 소통과 의사결정 체계를 조직화하기 위한 것이었습니다.
00:06:17만약 처음부터 모든 결과물이 어떻게 만들어져야 하는지에 대한 규칙이 있다면,
00:06:21제가 앞서 표시한 세부 업무들은 결과물을 만들기 위해 선형적으로 배열되어야 합니다.
00:06:32핵심은 “이 사람을 자동화로 대체하겠다”라고 말하는 것이 아닙니다.
00:06:36그 한 단계 아래를 들여다보고, 이 사람이 하는 10가지 일 중
00:06:40이 업무 하나를 자동화할 수 있는지, 그다음 업무는 어떤지 살펴보는 것입니다.
00:06:44만약 여러분 본인이 자기 업무를 자동화하고 있지 않다면, 정말 큰 기회를 놓치고 있는 것입니다.
00:06:49어젯밤 훌륭한 기업가인 제 친구와 이야기를 나눴는데, 그는 회사 내에 새로운 부서를 만들었습니다.
00:06:55그 부서의 유일한 사명은 그의 기존 거대 비즈니스를 시장에서 퇴출시키는 것입니다.
00:07:01여러분도 그런 사고방식을 가져야 합니다. 내 업무 시간의 20%를 할애해 내 직업을 없애려고 노력하세요.
00:07:08적응하지 못하면 결국 일자리를 잃게 될 것이기 때문입니다.
00:07:11문제는 그 자동화의 주도권을 여러분이 쥐느냐, 아니면 다른 누군가가 쥐느냐 하는 것입니다.
00:07:15이제 중기적인 관점에서 미래의 비즈니스가 어떤 모습일지 이야기해 보겠습니다.
00:07:19미래는 'BYOS' 시대가 될 것입니다. 이게 무슨 뜻일까요?
00:07:23'Bring Your Own Software' 혹은 'BYOA(Bring Your Own Agent)', 즉 자신의 에이전트를 데려오는 것입니다.
00:07:30여러분이 비즈니스에 접근할 때, 이는 직원 수준에서도 엄청난 수익 잠재력이 있다는 것을 의미하며,
00:07:35인터넷상의 소위 '구루'들이 간과하고 있는 부분이기도 합니다.
00:07:42만약 제가 어떤 기업에 가서 “제가 당신들의 마케팅 부서 전체 역할을 하겠습니다”라고 한다면 어떨까요?
00:07:49앤스로픽(Anthropic)은 마케팅 부서에 단 한 명뿐이라고 합니다. 어떻게 그게 가능할까요?
00:07:53물론 그들은 엄청난 홍보 효과를 누리고 있고, 다른 도움도 많이 받겠지만
00:07:56핵심은 실제로 단 한 명이 그 일을 수행하고 있다는 점입니다. 마케팅 용어이든 아니든 말이죠.
00:08:01분명한 건 그 한 명이 엄청나게 많은 일을 처리하고 있다는 사실입니다.
00:08:04정확히 말하면 그 사람이 직접 다 하는 게 아니라, 많은 업무를 수행할 에이전트를 자동화하고 구축한 것입니다.
00:08:09기업이 결과물을 얻기 위해 마케팅 부서 전체에 쏟아붓는 비용을 생각해 보세요.
00:08:15여러분이 훈련시킨 에이전트들을 통해 그 결과물을 만들어낼 수 있다면, 여러분의 가치는 어마어마해집니다.
00:08:20외주 업체로서 대행사를 차릴 수도 있고,
00:08:23회사 내부로 들어가 지분을 요구할 수도 있습니다.
00:08:26혹은 단순히 더 많은 급여를 받을 수도 있죠. 이 모든 게 전에는 불가능했지만 이제는 가능합니다.
00:08:32비즈니스에 필요한 기능과 결과물을 생각하고, 시장에 존재하는 기존의 직함들은 잊으세요. 그것들은 살아남지 못할 것입니다.
00:08:42고용주나 기업가로서 “나도 AI를 써보고 싶다, 나를 위해 일할 에이전트를 갖고 싶다”라고 생각하신다면
00:08:47사람들이 실패하는 지점은 AI를 신입 사원처럼 교육하지 않는다는 데 있습니다.
00:08:52그들은 에이전트에게 대충 일을 시켜보고 결과물이 엉망으로 나오면
00:08:57“역시 안 되는군”이라며 포기합니다. 다시 말씀드리지만, 지금이 AI의 최악의 성능일 때입니다.
00:09:02첫째로 그렇고요, 둘째로 신입 사원이 일을 엉망으로 해왔다고 해서 바로 해고하시겠습니까?
00:09:07아마 아닐 겁니다. “교육이 더 필요하겠군”이라고 생각하겠죠. AI가 인간처럼 할 수 없다는 편견을
00:09:16저는 완전히 깨버리고 싶습니다. 아직 이해하지 못하는 분들을 위해서 말이죠.
00:09:23이걸 이미 알고 계신다면 팀원들에게 이 영상을 보내주세요. 이건 실화니까요.
00:09:27인간은 강화 학습을 통해 배웁니다. 어떤 행동을 하고 그에 따른 결과(좋든 나쁘든)를 얻는 식이죠.
00:09:32결과가 좋으면 더 하고, 나쁘면 덜 합니다. 이것이 인간이 배우는 방식의 전부입니다.
00:09:39누군가 “감각이 좋다”라고 말한다면, 그것은 그가 패턴을 인식했다는 뜻입니다.
00:09:44그 패턴을 전달하고 그에 따른 보상을 받았기에
00:09:51그 행동을 반복하게 된 것이죠. 그러면서 패턴 인식 능력이 점점 더 좋아진 겁니다.
00:09:55그런데 인간보다 패턴 인식을 훨씬 더 잘하는 게 무엇일까요? 바로 컴퓨터입니다.
00:09:59기본적으로 컴퓨터를 교육하는 방식은 인간을 교육해야 하는 방식과 같아야 합니다.
00:10:04현실은 대다수가 컴퓨터를 대하듯 인간을 제대로 교육하지 못하고 있고,
00:10:08그 결과 교육에 서툴 뿐입니다. 제 채널을 보신 분들은 아시겠지만,
00:10:11저는 운영 프로세스와 관찰 가능한 행동에 대해 깊이 고민하는 사람입니다.
00:10:16이런 저의 기술은 AI를 통합하는 데 큰 도움이 되었습니다. 모든 감정적인 단어들을 걷어내 보세요.
00:10:20막연하고 무형적인 단어들, '카리스마', '더 가볍게' 같은 표현들 대신
00:10:28실제로 어떤 일이 일어나길 원하는지 구체적으로 말해 보세요.
00:10:35대부분은 무엇이 '좋은 결과물'인지 정의하지 않기 때문에 이 단계를 건너뜁니다.
00:10:41상대방이나 에이전트가 알아서 때려 맞추길 기대하는 대신,
00:10:44시간을 내어 여러분이 진정으로 원하는 것을 정의한다면,
00:10:50여러분은 훨씬 더 뛰어난 'AI 트레이너'가 될 수 있을 것입니다.
00:10:56그러면 AI는 여러분이 원하는 일을 100배 빠른 속도로, 불평 없이, 100분의 1 비용으로 해낼 것입니다.
00:11:02예를 하나 들어보죠. 많은 분이 이해하기 쉬운 사례로,
00:11:09“카피라이팅을 해달라”라고 AI에게 시켰다고 가정해 봅시다.
00:11:14이메일 문구를 써달라고 했는데 결과물이 AI가 쓴 티가 팍팍 난다면,
00:11:19그것은 여러분이 “올바른 영어로 인터넷에 흔히 널린 말투로 써줘”라는 지시 외에는 아무것도 주지 않았기 때문입니다.
00:11:24AI는 기본적으로 인터넷 데이터로 학습되었으니 그렇게 들리는 게 당연하죠.
00:11:31그게 최고의 글쓰기는 아닙니다. 하지만 “절대 어겨서는 안 될 12가지 규칙과 내 글 샘플 16개를 줄게.
00:11:33여기에 맞춰서만 써줘”라고 한다면 결과물은 아마 5배는 더 좋아질 겁니다.
00:11:41이 루프를 100번 반복하면 완벽하게 훈련된 결과물을 얻게 될 것입니다.
00:11:45사람은 16번 전에 했던 말을 까먹기도 하고, 피드백을 학습하고 적용하는 데 시간이 걸리지만,
00:11:51사람에게 1년 반 걸릴 100번의 피드백 주기를 AI는 100분 만에 끝낼 수 있습니다.
00:12:01여러분 중에는 AI를 전혀 쓰지 않거나, “사람을 대체할 수 없어”라며 뒤처지는 분들도 계실 겁니다.
00:12:05좋습니다. 덕분에 여러분을 이기기가 더 쉬워지겠네요.
00:12:09지금도 팩스기를 쓰는 사람들이 있습니다.
00:12:14여전히 손가락으로 숫자를 세는 사람들도 있죠. 그렇다고 그들의 경쟁력이 높아지는 건 아닙니다.
00:12:20불리한 조건에서 경쟁하고 있다는 뜻이고, 다른 분야에서 훨씬 더 뛰어나야만 겨우 이길 수 있다는 의미입니다.
00:12:27회사에 인터넷을 들여놓지 않는 것과 마찬가지입니다.
00:12:33웹사이트 없이도 돈을 버는 회사가 있을까요? 물론 있죠. 하지만 벌 수 있는 만큼 다 벌고 있을까요?
00:12:36아마 아닐 겁니다. 이것 하나는 확실히 약속드릴 수 있습니다. 인류 역사상
00:12:43우수한 기술을 가진 인간이 열등한 기술을 가진 인간을 항상 이겨왔습니다.
00:12:54석기 시대에서 청동기, 철기, 티타늄 시대로 넘어오면서 계속 증명된 사실입니다.
00:13:01혹은 알루미늄 시대라고 해야 할까요? 자연스러운 흐름이죠.
00:13:08그리고 여러분의 스트레스를 조금 덜어드릴 이야기를 해드리겠습니다.
00:13:16결국 '도구를 든 인간' 대 '다른 도구를 든 인간'의 경쟁인 한, 여러분은 여전히 인간과 경쟁하는 것입니다.
00:13:25그 게임이 계속되는 한 자신감을 가지셔도 좋습니다. 다만 기계와 직접 싸우려 든다면 반드시 패배할 것입니다.
00:13:31우리가 “기계는 체스에서 우릴 못 이겨, 바둑에선 안 돼, 뭐에선 안 돼”라고 할 때마다 기계는 결국 해냈습니다.
00:13:38비행기 자동 조종 장치처럼 초기엔 반대가 심하겠지만, 결국 도입될 것입니다.
00:13:42AI에 대한 거부감은 기능적인 문제보다는 사람들의 감정적인 요인 때문에 발생할 것입니다.
00:13:48잠시, 1% 미만의 기업만이 도달하는 0에서 1억 달러 매출까지의 10단계 로드맵을 보여드리겠습니다.
00:13:55저는 이 과정을 여러 번 겪어봤기에, 인원이 늘어남에 따라 거쳐야 하는 각 단계를
00:14:00자신 있게 설명해 드릴 수 있습니다. 비즈니스의 8가지 기능별로 정리해 두었습니다.
00:14:05그 과정에서 겪게 될 제약 조건이나 증상들은 어떤 것인지,
00:14:09그리고 다음 단계로 넘어가기 위해 어떤 조치를 취했는지 소프트웨어, 제조, 서비스업 등 모든 분야의 경험을 담았습니다.
00:14:17제 선물입니다. 완전히 무료이며 링크는 설명란에 있습니다.
00:14:21[Acquisition.com/roadmap에](https://www.google.com/search?q=https://Acquisition.com/roadmap%EC%97%90) 들어가 정보를 입력하시면 바로 받아보실 수 있습니다.
00:14:26무한한 AI 노동력과 지능이 존재하는 세상, 지능과 노동의 비용이 사실상 0에 수렴하고 에너지 비용만 남는 세상에서
00:14:35인간이 돈을 받고 할 수 있는 마지막 가치 있는 일은 '리스크(위험)를 감수하는 것'이 될 것입니다.
00:14:40리스크 감수는 누구도 대신해 줄 수 없는 영역이기에 미래에도 화폐는 존재할 것이라고 생각합니다.
00:14:46다만 노동의 가치가 사라진다는 점이 어려운 부분이겠죠.
00:14:49무한한 지능을 가진 로봇이 존재할 때, 여러분 자신의 노동이나 내재된 작업 능력만으로 시장에 가치를 제공하기는 점점 더 힘들어질 것입니다.
00:14:59로봇은 더 강하고 빠르며, 겨우 200달러나 전기료 정도의 비용으로 일하니까요.
00:15:05다시 한번 말씀드리지만 겁주는 게 아니라 다가올 미래에 대비하라는 말씀입니다.
00:15:11일반적인 비즈니스를 하시는 분들은 모든 기업이 기술 기업이 될 것이라고 생각하고 계실 겁니다.
00:15:20지금은 스스로 기술 기업이 아니라고 생각할지 몰라도, 소셜 미디어를 쓰시나요?
00:15:25인터넷, 이메일, 전화를 쓰시나요? 이 모든 게 이미 비즈니스에 통합된 기술들입니다.
00:15:31저는 이 영역이 인간이 역할을 수행할 수 있는 마지막 보루라고 생각합니다.
00:15:36GDP, 즉 국내 총생산 측면에서 인당 매출은 계속해서 증가해 왔습니다.
00:15:42경제 생산량을 결정하는 두 가지 핵심 요인은 교육(기술)과 기술(Technology)입니다.
00:15:48무한한 노동력과 지능이 결합하면 GDP는 폭발적으로 성장할 것입니다.
00:15:57전보다 더 많은 기업이 생겨날 것이고, 많은 역할이 자동화되면서 그로부터 파생되는 새로운 비즈니스들도 엄청날 것입니다.
00:16:06미래를 완벽히 예측할 순 없겠지만, 제가 확신을 가지고 베팅하는 몇 가지가 있습니다.
00:16:12저는 미래에 대비해 '바벨 전략'을 사용합니다. 그게 무슨 뜻이냐고요?
00:16:19한쪽 극단은 고위험 고수익 전략입니다. 제 모든 사업에 AI를 전면 도입하는 것이죠.
00:16:25AI 퍼스트, AI 네이티브 전략을 취하며 팀원들에게 수준을 높이도록 독려하는 어려운 대화도 기꺼이 할 것입니다.
00:16:31만약 따라오지 못한다면 역할이 자동화되었기에 더 이상 필요하지 않다는 훨씬 더 힘든 대화도 해야겠죠.
00:16:37여러분은 그러고 싶지 않겠지만, 그런 고민 없이 처음부터 자동화로 시작한 스타트업들이 여러분을 이길 것이기 때문입니다.
00:16:48이것이 한쪽의 고위험 고수익 전략이라면, 다른 한쪽은 제프 베이조스의 관점처럼 '변하지 않을 것'에 베팅하는 것입니다.
00:17:01저는 근미래나 중기적으로 인간이 여전히 신체를 가지고 있을 것이라 믿습니다.
00:17:05따라서 건강 관련 산업, 즉 헬스케어, 피트니스, 식품, 영양제 등은 여전히 존재할 것입니다.
00:17:16로봇이 더 많아지고 인간을 위해 더 많은 일이 처리되는 세상에서 인간은 무엇을 갖게 될까요?
00:17:22인류 역사를 보면 우리는 점점 더 많은 '여가 시간'을 갖게 되었습니다.
00:17:27그 시간을 무엇으로 채울까요? 바로 엔터테인먼트입니다. 이 분야는 더 크게 번창할 것입니다.
00:17:33이미 거대하지만 GDP 대비 비중은 더 늘어날 것입니다. 사람들은 시간은 많고 즐길 거리는 저렴하기 때문입니다.
00:17:41이제 AI로 장편 영화를 만들 수도 있는 시대가 왔지만, 아직 가격 체계가 그 비용 감소분을 반영하지 못한 과도기입니다.
00:17:50따라서 AI만으로 만든 영화로 소셜 미디어에서 화제를 모아 엄청난 수익을 올릴 수도 있습니다.
00:18:00아름다운 점은 그 수익이 거의 다 마진이라는 것이죠. 여러분도 충분히 할 수 있는 일입니다.
00:18:05왜 안 하냐고요? 다들 실행에 옮기기를 두려워하기 때문입니다. 하지만 기회는 분명 존재합니다.
00:18:10어떤 분들에겐 불편할 수도 있는 이야기 하나 더 해드리겠습니다.
00:18:12비즈니스계의 절대적인 현실 중 하나는, 기술이 비즈니스에 어떻게 접목되는지 그 최전선을 알고 싶다면
00:18:21불쾌하게 들릴 수도 있겠지만 '성인물 산업'을 보라는 것입니다. 그들이 먼저 도입한 기술은 결국 대중화됩니다.
00:18:31성인물 업계에서 이미 어떤 일이 벌어지고 있을까요? AI 아바타 모델들이 대거 등장하고 있습니다.
00:18:38수백 명의 아바타 군단을 만들어 운영하죠. 여러분이 선호하는 게 무엇이든 간에 말입니다.
00:18:46옳고 그름을 따지려는 게 아니라 순수하게 경제적인 관점에서 보자는 겁니다. 모델과의 갈등도 없고 촬영할 필요도 없습니다.
00:18:51그저 영상을 렌더링해서 보내기만 하면 됩니다. 채팅도 마찬가지죠.
00:18:56수만 개의 대화 데이터를 학습한 챗봇이 대응하고 사람들은 거기에 돈을 지불합니다.
00:19:03제가 생각하는 미래는 이렇습니다. 인간은 여전히 살 집이 필요하고,
00:19:09먹을 음식이 필요하며, 남는 시간을 채울 엔터테인먼트가 필요할 것입니다.
00:19:14이런 산업들은 변하지 않고 존재할 것입니다. 그중 누가 승자가 될지는 모르지만 산업 자체는 유지되겠죠.
00:19:19이제 마지막으로 최악의 시나리오를 가정해 보죠.
00:19:24모든 상황이 엉망진창이 되는 세상이 온다면 어떨까요?
00:19:33세상이 뒤집히고 영구적인 하층민이 생겨나고 아무도 돈이 없는 종말론적인 상황 말입니다.
00:19:45기술을 선점한 소수만이 전 세계의 부를 독점하는 상황이 온다면
00:19:51아수라장이 될 수도 있겠죠. 아마도요. 잘 모르겠습니다.
00:19:55하지만 저는 최선을 희망하며 최악에 대비하는 쪽을 택하겠습니다.
00:20:01최악의 상황이 온다면 사실 아무것도 중요하지 않겠죠. 하지만 저는 최선을 희망합니다.
00:20:06맑은 날과 비 오는 날 모두에 대비하세요. 전천후 인간이 되어야 합니다.
00:20:10그렇게 하면 다음 시즌이 어떤 모습이든 성공할 확률이 가장 높을 것입니다.
00:20:16마지막으로 도움이 될 만한 사고 실험 하나를 소개해 드리며 마치겠습니다.
00:20:19수명 연장 전문가인 브라이언 존슨의 포스트에서 읽은 내용입니다.
00:20:24우리는 평생 수영하는 법을 배워왔습니다.
00:20:30어떤 날씨에서도 수영할 수 있게 되었고 점점 더 뛰어난 수영 선수가 되어가고 있다고 생각하죠.
00:20:34실내 수영장에서 시작해 호수, 바다, 급기야 나라와 나라 사이의 대양을 횡단하는 수준까지 실력을 높였습니다.
00:20:46그런데 곧 일어날 변화는 '상전이'와 같습니다. 수영을 하고 있는데
00:20:53갑자기 물이 끓어 기체가 되어 증발해 버린 상황입니다. 아무리 팔을 휘저어도 소용없습니다.
00:21:00아무리 뛰어난 수영 선수라도 환경의 근본적인 물리 법칙이 변해버린 것이죠.
00:21:05그것이 우리가 직면한 변화의 실체입니다. 절망적인 이야기가 아니길 바랍니다. 오히려 엄청난 기회니까요.
00:21:16이 영상을 보고 계신다면 이미 대부분보다 앞서 계신 겁니다. 대다수는 그저 현실을 외면하고 있으니까요.
00:21:2250세 이상의 많은 분이 “난 이런 거 배우기에 너무 늙었어”라고 하십니다. 그런데 돈은 그분들이 다 가지고 있죠.
00:21:27흥미로운 점은 그 부가 적응하지 못한 이들을 떠나 다른 곳으로 빠르게 이동할 것이라는 사실입니다.
00:21:36일반적인 비즈니스에 들어가 업무의 상당 부분을 자동화해 주는 것도 큰 기회입니다.
00:21:42인간은 적응이 느리지만, 가격 저항선이 무너지는 속도 또한 느립니다.
00:21:46즉, 사람들이 노동력 기반의 기존 가격(예: 월 2,000달러)을 지불하는 데 익숙하다는 뜻입니다.
00:21:53만약 여러분이 그 가격을 그대로 유지하면서
00:21:59비용을 500달러에서 50달러, 혹은 5달러로 줄일 수 있다면 어떨까요?
00:22:05엄청난 마진은 물론이고, 적은 인원으로 막대한 매출을 올리는 '운영 레버리지'를 갖게 됩니다.
00:22:16한 명의 직원이 수백만 달러의 매출을 올릴 수 있게 되어 확장이 훨씬 쉬워집니다. 소통 비용이 줄어들기 때문이죠.
00:22:26자, 이제 동기 부여가 되셨다면 무엇을 해야 할까요?
00:22:33여러분이 매일 하는 일을 아주 상세하게 적어보세요.
00:22:39이메일 답장, 슬랙 메시지 확인, 콘텐츠 제작, 광고 집행 등 가장 말단 업무 단위로 말입니다.
00:22:47두루뭉술하게 생각하지 마세요. “광고를 돌린다” 같은 말 안에는 수많은 일이 들어있습니다.
00:22:52캠페인 생성, 예산 설정, 결과 분석, 소재 제작, 카피 작성, 랜딩 페이지 테스트 등등
00:22:56“광고를 돌린다”라는 단어 아래에는 수십 가지의 세부 업무가 존재합니다.
00:23:04그 모든 업무를 나열한 뒤, 첫 번째 업무를 AI에게 던지며 “이걸 자동화하고 싶은데 도와줘”라고 하세요.
00:23:08AI가 단계를 알려줄 것이고, 그럼 그 첫 번째 단계를 실행하면 됩니다.
00:23:18막히면 어떻게 하냐고요? 화면을 캡처해서 AI에게 보여주며 “이제 뭘 해야 해?”라고 물어보세요.
00:23:23그럼 답을 줄 겁니다. 그다음 단계도 마찬가지입니다.
00:23:28세상에, 모든 사람이 손끝에 'AI 튜터'를 두고도 쓰지 않고 있습니다.
00:23:32저희는 이러한 작업을 '에이큐 밴티지(ACU Vantage)' 커뮤니티에서 활발히 진행하고 있습니다.
00:23:40매출 백만 달러 이상의 사업자라면 저희가 매일 실전에서 적용하는 내용들을 보실 수 있습니다.
00:23:47저희는 수년간 훈련시킨 AI 제품과 AI 영업 사원 등 다양한 도구들을 보유하고 있으며,
00:23:52이런 기회들을 포착하기 위해 물밑에서 많은 작업을 해왔습니다.
00:23:55자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인해 보시기 바랍니다.
00:24:00여러분과 여러분의 가족에게 평화와 축복이 있기를 빕니다.
00:24:06여러분의 건승을 빌며, 다가올 미래에 여러분이 하층민이 아닌 영구적인 상층부의 삶을 누리길 진심으로 응원합니다.
00:24:11감사합니다.