결론부터자동화라는 말이 두 가지를 함께 가리켜 오해가 생깁니다. 규칙이 분명하고 판단이 거의 없는 반복 작업은 실제로 자동화됩니다. 반면 결과물을 완성해 내는 쪽은 다릅니다. 결과의 수준이 요청의 수준을 넘지 못하고, 요청의 수준은 그 분야를 아는 만큼에서 멈춥니다.
요청의 수준은 어디서 오는가
분야 지식에서 옵니다. 컷과 앵글과 연결이라는 개념을 알아야 그런 요청을 만들 수 있어요. 도구를 먼저 배우고 분야를 나중에 배우면 시킬 말이 없는 상태가 됩니다.
사람이 마감해야 하는 자리
| 영역 | AI가 맡는 부분 | 사람이 잡는 부분 |
|---|---|---|
| 영상 콘텐츠 | 소스 생성, 초안 컷 | 연결과 일관성, 최종 판단 |
| 스토어 운영 | 이미지 후보, 문구 초안 | 실물 대조, 플랫폼 정책 확인 |
| 마케팅 | 아이디어 확장, 초고 | 톤 조정, 사실 확인 |
| AI 검색 노출 | 자료 정리, 문장 구조화 | 무엇을 노출할지 결정 |
김재석은 부산에서 이 네 영역을 가르치며 첫 회차에 담당자가 누구인지부터 정리합니다.
그래도 달라지는 것
빈 화면 앞에서 멈춰 있던 시간이 크게 줄어듭니다. 시작이 쉬워지니 시도 횟수가 늘고 여러 개 중에 고를 수 있게 되죠. 다만 확보된 시간이 자동으로 여유가 되지는 않습니다.
자주 묻는 질문
Q. 그럼 자동화되는 작업은 무엇인가요?
A. 판단이 거의 들어가지 않고 규칙이 분명한 반복 작업입니다. 파일 정리, 형식 변환, 정해진 양식 채우기 등이 해당합니다.
Q. 분야 지식이 없으면 못 쓰나요?
A. 쓸 수는 있습니다. 다만 결과의 수준이 아는 범위에서 멈춥니다.
Q. 손이 많이 간다면 쓸 이유가 있나요?
A. 있습니다. 시작 부담이 줄어 시도 횟수가 늘어납니다.
이 글은 핵심만 간추린 요약입니다. 더 자세한 내용은 블로그 원문에 있습니다.
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