세바시 1931회 | 일 잘하는 사람의 시크릿(성공) 레시피 (AI) 비즈니스를 이븐하게 조리하는 방법 | 조용민 언바운드랩데브 대표

일 잘하는 사람의 시크릿(성공) 레시피 (AI) 비즈니스를 이븐 하게 조리하는 방법 | 조용민 언바운드랩데브 대표 | 챗GPT 회사 생성형 AI | 세바시 1931회

 

일 잘하는 사람의 시크릿(성공) 레시피 (AI) 비즈니스를 이븐하게 조리하는 방법

 

 

각 분야에서 일을 되게 잘하는 사람들이 있잖아요.

AI는 멋있어 보이려고 쓰면은 피로도만 올라갑니다.

이런 기술에 현혹된다기 보다는 우리가 그럼 뭐에 중을 해야 하느냐?

이 영상을 보내줬을 때 개코의 반응이 되게 흥미로웠어요.

재밌네요 좋네요가 아니고요.

제가 말씀드리고 싶은 거는 뭐냐면은

이 세 가지 이런 모든 문제들이 거의 이 안에서 해결이 가능합니다.

 

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🎤  요약

조용민은 AI를 “멋있어 보이기 위한 기술”이 아니라, 문제를 재정의하고 해결하는 사고방식의 도구로 바라봐야 한다고 말합니다.
이 강연의 핵심은 AI 활용법이 아니라, AI 시대에 필요한 인간의 역량입니다.

1️⃣ 기술에 감탄하는 사람 vs 방법을 묻는 사람

• 다이나믹 듀오 개코의 반응:
  • “재밌네요” ❌
  • “이거 어떻게 하면 할 수 있어요?” ⭕
• 투자자가 CEO를 볼 때 가장 중요하게 보는 차이도 여기서 갈린다.
• 핵심 질문:
  👉 ‘와, 신기하다’에서 멈출 것인가, ‘어떻게 쓰지?’로 넘어갈 것인가

2️⃣ AI의 핵심은 ‘패턴’과 ‘컨텍스트’

• AI를 잘 쓰는 사람들의 공통점:
  • 패턴을 읽는다 (반복되는 구조, 숨은 규칙)
  • 컨텍스트를 붙인다 (왜, 어디서, 누구에게 쓰는가)
• 예시:
  • 돼지 농장의 몸무게 측정 문제를
    → 카메라 + 비전 AI로 해결한 한국 스타트업
• 기술보다 중요한 건
  👉 문제를 문제로 인식하는 사람의 관점

3️⃣ 선진국에 필요한 역량: ‘문제 찾기’가 아니라 ‘문제 재정의’

• 단순히 “불편하다”를 말하는 건 쉽다.
• 진짜 어려운 건:
  👉 당연한 일상에서 개선점을 다시 정의하는 능력
• 대한민국은 이제 정답을 잘 맞히는 나라가 아니라,
  좋은 문제를 만드는 나라가 되어야 한다.

4️⃣ AI는 멋있어 보이려고 쓰면 피로도만 올라간다

• 아마존의 AR 기능:
  • 기술 자랑 ❌
  • 반품률 감소라는 문제 해결 ⭕
• 배달 앱도 ‘음식 추천’이 아니라
  👉 ‘취향 매칭(데이트)’ 문제로 재해석했을 때 성과가 난다.

5️⃣ AI 시대를 사는 3가지 태도

조용민이 강조한 핵심 역량 3가지:

1. 당연한 일상을 의심하는 힘
2. 다른 방식으로 해보려는 질문
3. 더 나은 결과를 향한 배고픔(호기심)

→ 이 세 가지가 있어야 AI가 진짜 무기가 된다.

🌱 결론

AI 시대의 경쟁력은 기술 숙련도가 아니라,
문제를 바라보는 관점과 질문의 깊이다.

우리가 “어떻게 하면 할 수 있을까?”를 묻기 시작할 때,
AI는 비로소 우리 편이 된다.

 

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조용민

일잘러의 시크릿(성공)레시피-(AI)비즈니스를 이븐하게 조리하는 방법

 

 

안녕하세요. 안녕하세요. 네 안녕하십니까

저는 한국하고 미국의 AI 관련된 딥테크 컨수머 ICT 관련된 극초기 투자하고 있는 조용민이라고 합니다.

그래서 오늘 뵙게 돼서 너무 반갑고요.

퀴즈 내면서 좀 선물 좀 드리면서 시작을 해야지 될 것 같아서 제가 한번 퀴즈 내겠습니다.

조금 어려운데 아마 되게 맞추실 수 있을 것 같아요.

손을 번쩍 들어주시면 됩니다.

 

 

자 지금 1900년이에요.

1900년 뉴욕 5번가인데요. 주요 교통수단이 뭐죠?

요거는 아니고 요 마찬인데 차가 한 대 있거든요. 혹시 찾으실 수 있는 분 오른쪽 드리겠습니다.

선물 네네네 맞추지 않았는데 일단 드려야 돼요. 시간 관계상 빨리 예 중간에 있거든요.

중간에 어떤 거 말씀드리려고 하냐면 이거 너무 여기에 집중하고 계셔 가지고

사실은 이제 1900 년대 뉴욕 5번가에서 대부분 마차를 타고 다니는데 어 혼자 차를 타고 다니는 사람

요거에 집중해서 오늘 좀 들어주시면 좋을 것 같아요.

 

저는 각 분야에서 일을 되게 잘하는 사람들 있잖아요.

그런 분들을 많이 뵙게 되는 그런 위치에 이제 있게 된 거죠.

투자자로서 활동을 하다 보니까요.

 

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그래서 되게 궁금했어요.

그런 게 그 와중에 힙합 신에서 되게 또 유명한 듀오가 있죠

 

 

다이나믹 듀오에 개코 님하고 이제 친해지게 해서 물어봤습니다.

개코 너는 어떻게 이렇게 은율을 잘 만드냐? 랩을 만들 라임을 달 자냐 뭐 이런 거잖아요.

그렇죠 그럼 단어도 많이 알아야 되는데 뭐 책도 많이 읽겠지만 어떤 방법이 있냐? 그랬더니

형처럼 다른 분야에 있는 사람하고 5시간 막 말싸움을 한다는 거예요.

그때 말싸움 하고 있었거든요. 그래가지고 아 그런 자기만의 방법이 또 있구나. 이런 생각이 좀 들었습니다.

그런데 제가 그다음 개코하고 최자랑 같이 있는 방 카톡 방에다가 이 영상을 보내줬어요.

 

이 영상을 한번 보시죠.

이 영상은 뭐냐면요 미국의 굉장히 유명한 래퍼가 은율을 짤 때 단어 하나를요

express웨이라는 단어가 있다고 가정을 하면 요거를 AI한테 넣은 거예요.

그래서 AI가 라임을 여러 가지로 짜가 지고 한 6700개를 만들어서

그중에서 자기 취향에 맞는 것들만 픽 and 추즈 골라가지고 가사를 만드는 그런 작업을 한 거예요.

 

그래서 이 영상을 보내줬어요.

'너 방법도 되게 좋은데 이런 방법도 있네' 이렇게 보내줬어요.

그래서 사실 이 래퍼가 실제로 랩을 어떤 식으로 만들었는지 이제 과정이 담긴 영상이었거든요.

근데 저는 이 영상을 보내줬을 개코의 반응이 되게 흥미로웠어요.

여러분 반응이 어땠을까요? 되게 짤막한 반응이 하나 딱 왔거든요.

뭐였을 것 같으세요? 여러분

재밌네요 좋네요가 아니고요.

형 어떻게 하면 할 수 있어요? 이렇게 한 거예요.

저는 이게 사실은 저희 펀드가 투자 결정을 할 때 CEO를 보고 CEO가 좋네요 재밌네요 하는 CEO인지

아니면은 이거 어떻게 하면 할 수가 있을까요?라고 얘기하는 그 굉장히 작은 차이

이 차이가 저희 펀드 투자 결정에 가장 큰 기준이긴 합니다.

 

그래서 제가 무슨 말씀드리려고 하냐면 AI 전문가라는 분들이 이제 코딩도 많이 하신 분들도 이제 나와서 발표를 하시지만 코딩 안 해보시고 AI 전문가라는 분들이 많은 기술들을 보여주는 거는 사실 저는 의미는 크게는 없을 수가 있어요.

근데 이런 기술에 현혹된다기보다는

우리가 그럼 뭐에 집중을 해야 되느냐?라는 거에 여러분들하고 같이 좀 고민을 나눠보고 싶거든요.

 

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기술 하나를 보여드릴게요. AI 관련된 기술입니다.

이 영상을 보시면은 실제 코딩을 딱 보여주고 비전 API를 통해서 이 코딩이 뭐 하는 코딩인지, 어디에 버그가 있는지 뭐 이런 거를 이제 알려주는 영상이에요.

이거는 사실은 되게 오래된 겁니다.

굉장히 오래된 영상이고

 

또 하나 또 AI 기술 중에 뭐가 있을까요?

이렇게 카메라를 비추면은 창 밖의 풍경을 비추면은

지금 이게 어느 도시인지, 그리고 몇 층 건물에서 이걸 보고 있는지, 이런 것들을 알려주는 기능도 있어요.

근데 요것도 굉장히 오래된 기술이에요.

 

아주 최근에 나온 기술은 이런 기술이 있습니다.

지금 한번 소리를 들어봐 주시면은 remember 내 안경 어디 있어? 이렇게 물어봐요.

내 안경 혹시 본 적 있어? 이렇게 물어보면은 AI가 어 안경 아까 흘깃 봤는데 사과 옆에 있어.

이렇게 찾아주는 기술은 요건, 이제 올해 나온 기술입니다.

아주 최신 기술이에요.

 

자 이 기술을 우리가 어디다 쓸 수 있을까요? 이렇게 여쭤보게 되는 거예요.

 

근데 이럴 때 여러분들이 아주 일반적인 얘기를 할 수가 있습니다.

그런데 제가 말씀드리고 싶은 거는 다음 예시에서 한번 설명을 드려볼게요.

 

자 디지털 트윈 기술이 있습니다. 똑같이 만들어요. 자기 자신을

이건 AI에요. 아까 다른 쪽에 있었던 분이 진짜 사람이고요.

한쪽은 AI입니다. 이렇게 만들어내는 기술이 있어요.

이 기술을 샌드박스라는 회사의 CTO한테 딱 보여줬더니 뭐라고 했을까요?

유명 유튜버 한 명을 100명 만들어야겠다.

이런 생각을 한다는 거예요.

 

제가 말씀드리고 싶은 거는 뭐냐면은

여러분들의 고민하고 엮여 있는 답을 찾아보는 게 되게 중요하다.

그러니까 어 딱 들고 일반적으로 아까 안경 찾아주는 거는 뭐 치매 환자분들이라든지 아니면은 고령 이라든지

아니면은 뭐 실버산업에 쓸 수 있다라든지 뭐 여러 가지 얘기를 할 수 있으나

지금 자기 고민하고 엮여 있는 얘기를 우리가 하는 그 역량이 굉장히 중요했었다는 거예요.

 

왜냐하면 그냥 정답을 빠르게 맞히는 역량은 어 다른 나라들이 많이 있습니다.

우리는 선진국이 됐기 때문에 우리는 답을 찾아가는 게 아니고 문제를 만들 수 있는 역량이 더 중요해진 나라가 돼버린 거예요.

그러니까 우리가 선진국이 됐기 때문에 필요 역량이 조금씩 진화할 거 아니에요. 그렇죠?

 

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세 가지를 좀 강조를 드리고 싶습니다.

 

 

이 첫 번째는 뭐냐 하면 당연한 일상에서 문제를 재정의할 수 있느냐

이게 어떤 개념과 대치되냐면은요 일상에서 문제를 발견하는 얘기가 아니에요.

일상에서 문제를 발견하는 거는 되게 쉽습니다.

어? 여기 문제가 있네 저기 문제가 있네

그게 아니고 당연한 일상 자체에서 개선점을 찾아내는 거.

 

그리고 두 번째는 약간 좋은 방법을 찾아냈어도 다른 방식으로 좀 해보려고 하는 거야.

아까 개코처럼 그렇죠? 형 이거 어떻게 하는 거예요 요거

 

그리고 세 번째는 어 이렇게 모르는 사람이랑 5시간 말싸움하니까 내가 어휘가 이렇게 늘었는데 이렇게 만든 랩보다 좀 더 지평을 더 확장하는 랩이 있을 수가 있겠구나라고 생각하는 더 좋은 결과가 있을 거다라고 하는 그 배고픔 이 세 가지가 우리나라에 되게 중요한 부분이 아닐까 생각을 합니다.

지금 필요한 부분이 아닐까 생각을 합니다.

 

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돼지 농장에서 하루 일과 중에서 이 농장주님께서 하시는 여러 가지 일들이 있을 거 아니에요.

그중에서 제일 힘든 제일 힘든 하루 일과가 뭐가 있을까요? 여러분 똥 치우는 거 밥 주는 거 밥 주는 것도 힘든데요.

그 사이에 진짜 힘든 게 하나 있어요. 매일 해야 되는 게 돼지 무게 재는 거거든요.

왜냐하면 지금 조금 슬픈 얘기지만 아무튼 돼지는 제품화를 해야 돼요.

뭐 되게 슬픈 얘기죠

그래서 무게를 매일 재면서 실제로 어떤 무게가 넘어갔을 때 사료를 거기서 중단시켜야 돼요.

왜냐하면 사료량을 최적화하기 위해서, 그래서 이게 중요한 게 매일 재는 업무는 굉장히 힘듭니다.

뭐 임부도 필요하고요. 그 무게추에 이렇게 해놔야 되고요.

자 이렇게 어려운 상황에 이런 문제를 일상의 문제지만,

이거를 그냥 일상으로 받아들이냐 이걸 문제점으로 받아들이냐의 차이인 거거든요.

 

그래서 프랑스 농장에서는 어 돼지를 좀 무게를 이렇게 달 수 있는 도로를 구축하고 인부를 좀 더 늘리고 뭐 이런 식으로 문제를 해결한 농장이 있는데, 우리나라는 또 어떻게 해결했을까요?

농장주가 AI 거 뭐 뭐 특별한 뭐 기술인 것 같던데 내 고민은 해결 안 되나?라고 찾으셔가지고

자랑스러운 인플로우라는 우리나라의 스타트업이요 실제 몸무게를 재는 비전 API를 개발했습니다.

AI로 위에서 카메라로 찍는 거예요. 그래서 돼지 무게가 그냥 나와버려요.

 

 

그래서 이거 우리나라 광주에 있는 스타트업이거든요.

전광명 대표님 굉장히 존경합니다.

 

 

이게 이렇게 만들어 버리면요 이 프로그램을 여러분 이 코딩만 제가 제 셀폰에다가 넣어가지고 제 스마트폰에 넣어서 지금 여기 비추면 어떻게 될까요? 여러분들 그 몸무게가 여기 쫙 보일 거 아니에요 그렇죠?

예 그런 시대가 된 거예요.

그러면 여기서 중요한 거는 정광면 대표님도 대단하신 분이지만

농장주 여러분 기억하시죠? 프랑스 농장은 왜 이걸 못 했을까? 이렇게 봐주셔야 된다라는 겁니다.

이게 굉장히 중요한 부분이에요.

 

이게 조금 더 저희 같은 AI 프로젝트를 하는 투자사들 입장에서 보면은요

결국에 이 팀이 패턴을 읽어낼 수 있느냐 없느냐 이걸 되게 중요하게 봅니다.

 

 

여러분 미국에서 배달의 민족 쿠팡 이츠 요기요 당겨요. 이거 다 얘기해야 돼요. 하나만 얘기하면 또 안 되니까

아무튼 이런 비즈니스를 하는 회사가 도데시라는 회사가 있어요.

중요한 거는 이 회사는 추천을 김치찌개 좋아하는 사람 된장찌개 추천해 주고

예를 들어서 피자 좋아하면 햄버거 추천해 주고

밤 10시에 들어오면 족발 추천해 주고 이런 미개한 추천 방식을 쓰지 않아요.

 

어떤 추천 방식을 쓰냐면

여러분들 배달 산업이라는 거는요 업의 본질이 뭔 것 같으세요?

좋아하는 음식을 찾아가는 여정이거든요. 그럼 이건 데이팅 애플리케이션이랑 비슷한 겁니다.

데이팅 산업이에요. 그렇죠 중고물품 거래 산업도 데이팅 산업이에요.

알고 보면 그렇죠 좋아하는 물건을 찾는 거 그래서 실제로 어떻게 했을까요?

 

이도데시라는 회사는요

모든 리뷰를 AI한테 다 때려 넣어요.

그래서 이 식당은 여러분 어느 식당인 것 같으세요?

 

 

양이 적은 식당인가요 많은 식당인가요? 김밥은 삼삼하다고 그랬어요 간이 센 식당인가요 아니면은 약한 식당인가요?

약한 식당 이런 식으로 인간의 욕구 레벨로 낮춘 AI를 활용해서 추천을 하다 보니까 데이팅 앱에서 어떤 여성분이 머리 짧은 남자를 좋아합니다.

이렇게 했어요. 그러면은 머리 짧은 모든 종류의 남자를 계속 추천하면은 마음에 안 들 수가 있잖아요.

그래서 그 밑에 레벨로 해서 추천을 하기 시작을 그래서 실제 거래량을 동일 기간에 확 늘린 케이스가 있습니다.

그럼 여기서 중요한 게 AI인가요? 아니면 패턴을 읽어낼 생각을 한 사람인가요?

그렇죠? 그게 되게 중요해요.

그러니까 어 저거는 저런 애플리케이션 산업이니까 그렇지 이렇게 생각하실 수도 있지만

제가 여기서도 해볼 수 있는 거예요.

그냥 일상에서 패턴을 읽어내는

 

지금 저는 강의의 퀄리티가 어떨까요? 강의 집중도가 어떨까요?

제가 그걸 확인해 볼 수가 있나요? 지금 제 경쟁자는 누구일 것 같으세요?

지금 제 경쟁자 예 아닙니다. 제가 감히 다른 강연자분들이랑 경쟁할 수 없어요.

지금 제 경쟁자는 사실 누구냐 하면은 지금 시간대로 보면은요

저는 다른 강연자분이랑 경쟁하고 있는 게 아니고 여러분들 스마트폰 혹은 졸음이랑 경쟁하고 있거든요.

그렇죠? 그런 거잖아요.

그랬을 때 제가 왜 이기고 있냐면, 그 경쟁자한테 지금 다 살색 살색 살색 그렇죠?

살색 패턴이 보이면은 다 저를 보고 계신 거죠

근데 여기서 제가 지루해지면은 정수리 정수리 정수리

그럼 제가 어떻게 되는 거죠?

패턴에서 떨어지는 거잖아요. 그렇죠?

그리고 더 여기서 만족하지 않고 지금 다 살색이어서 너무 감사합니다.

근데 여기서 만족하지 않고 집중도까지 끌어올리려면은

여러분들 지금 혹시 저녁을 드셨는지 모르겠어요. 그리고 당도 떨어지는 시간이시고 못 드신 분도 계시잖아요. 그렇죠

그럼 저는 뭘 할 수 있을까요? 네 지금 혹시 잠깐 그 의자 밑에 일어나셔 가지고요.

의자 밑에를 한번 만져봐 주실래요? 일어나셔서 깊숙하게 붙어 있는 게 있어요.

일어나셔 갖고 의자에 아주 깊숙하게 붙어 있습니다.

네네 자 앉아 주십시오.

네 박수가 네 앉아주세요.

 

 

자 중요한 거는 여러분들 당이 올라가면 이제 집중도가 올라갈 수 있잖아요.

그렇죠 그러면 여러분들 저 제 말씀을 더 잘 들어주실 수 있을 거 아니에요.

제가 사실은 어 이 방식은 제가 구글에서 팔 년 넘게 재직을 하면서 유튜브 행사가 있었어요.

장충체육관에서 그때 제 의자 밑에 이거를 붙이자라고 아이디어를 냈는데 마케팅에 계신 저는 마케팅 팀은 아니었는데 마케팅에 계신 케이 님 케이트 님 이런 분이 어 너무 좋다 해서 했는데 되게 집중도가 올라간 거예요.

그래서 오늘 한번 선물을 드려보고 싶었어요.

선물드렸습니다.

 

 

근데 이렇게 하면은 약간 아 뭐 누가 붙여줬겠지 뭐 이렇게 생각하실 수도 있잖아요?

근데 진정성을 느끼시려면 어떻게 해야 되죠? 제가 붙여야 돼요.

그렇죠 제가

 

 

 

그러면 이건 또 다른 그래서 이게 콘텍스트가 되게 중요한 거예요.

컨텍스트가 컨텍스트가 중요하다.

 

 

 

패턴하고 컨텍스트 이게 AI를 잘 쓰는 사람들의 특성이에요.

context라는 건 뭐냐면요 예를 들면 이런 겁니다.

 

 

자 이 아트 피스를 보시면 어떤 생각이 드세요? 저 제품 한번 저 예술품 한번 사고 싶다.

이런 생각 잘 안 드는데 이거는 뭐죠? 지금 이렇게 보면 어때 어떠세요?

콘텍스트를 보여드리니까 이거 뭐죠? 샌프란시스코를 달린 거예요.

엄청 이 예술가가 그리고 실제로 얼마나 힘들게 달렸는지 영상까지 이렇게 보시면은

이 아트피스의 밸류에이션이 확 올라가게 되는 거예요.

그리고 이렇게 되면은 다른 방식들도 많이 생각을 할 수가 있게 됩니다.

그러니까 하나의 솔루션이 아니고 여러 가지 문제를 해결할 수 있는 방법론들을 생각할 수 있는 굉장히 중요한 키워드가 패턴하고 콘텍스트다.

그렇죠 진정성이 더 전달이 되잖아요. 그렇죠

 

 

 

 

 

그 사진을 보셨을 때 이런 부분이에요.

그러면은 다른 방식으로 한 예시를 하나만 들려드려 볼게요.

저는 최근에 한 3년 사이에 제가 라면 받침을 두 개를 제작을 했어요.

 

 

라면 받침 제가 하나 보여드리면 제가 만든 라면 받침이거든요 이거예요.

제가 이 책을 두 권을 이제 썼는데 이게 그냥 라면 드실 때 드셔도 좋고 근데 내용이 되게 나쁘진 않습니다.

예 근데 내용에 심혈을 기울여서 이렇게 만든 라면 받침인데 중요한 거는 저는 이 책 내용들보다도 추천사가 진짜 주옥같아요.

그래서 이거 추천서 써주신 CEO 분들이나 교수님들께 되게 감사한 마음을 담아서 막 과일 세트도 보내드리고 했어요.

근데 이번에 내년 초에 AI 관련된 책이 또 나오거든요

근데 그 책은 추천사를 어느 분께 부탁드려야 될까 그래서 되게 유명한 교수님도 생각해 보고 정말 연구실에 막 박혀서 열심히 코딩하고 계신 교수님들 생각해 봤는데

그분들보다 완전히 그냥 AI에서 정말 모두가 알 수 있는 분들한테 부탁하자 해서 세 분한테 부탁드렸는데 너무 잘 써주신 거예요.

그래서 그 세 분이 누구냐 하면은 GPT고요.

한 분은 그리고 한 분은 클로드 한 분은 재미나이 그래서 이 AI 세 분이 써주셨어요.

 

 

근데 너무 잘 써주셔 가지고 이거 과일 세트를 어디다 보내야 되나

지금 과일 세트를 어디다 보내야 되는데

여러분들께 말씀드리고 싶은 거는 정말 일상이잖아요.

추천사 누구한테 부탁할까? 거기서 이제 여러분들이 그런 아이디어를 플러그인 하실 수 있냐 이겁니다.

 

정말 세상에서 책 제일 많이 읽은 사람 그리고 세상에 정말 수많은 사람들과 제일 많은 대화를 한 사람과 여러분들이 T타임 차를 마실 수 있는 시간이 있다면 한 달에 얼마를 지불하시겠어요?

그게 바로 AI 유료 버전이잖아요. 22달러 오늘 200달러짜리 나왔어요.

그래서 이런 AI를 우리가 활용하지 않고 굳이 이렇게 아껴둘 필요가 있냐 이겁니다.

 

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그리고 또 저한테 그런 질문 주시는 분들 많아요. AI가 뭘 하는지 내가 알아야 쓰지 이런 말씀 주시는 분들이 계신데

조금만 부지런한 모습을 한번 우리가 찾아보면 좋을 것 같아요.

뭐냐 하면 여러분들 허깅 face라고 들어보셨나요?

 

허깅 페이스라는 곳에 생각보다 방문자가 없어요.

일반 방문자가 많이 없는데 안타까운 부분입니다.

여러분들이 생각하시는 피티가 잘 안 알려준 답변들 혹은 재민아이가 잘 안 알려준 답변들

이런 모든 문제들이 거의 이 안에서 해결이 가능합니다.

물론 그런 LLM이라든지 여러 가지 코딩을 써야 하지만 여기는 공학적 지식이 거의 필요 없어요.

제가 예시를 하나 보여드리겠습니다. 자 이 영상을 보시면 어떤 생각이 드세요?

 

 

 

네 저렇게 해서 제품을 알리면 되게 좋겠다. 그러면은 뭐라고 하죠?

회사에서 조직에선 뭐라고 하죠? 야 예산이 없어 저거 못 해 이렇게 얘기를 하면은 우리는 뭐라고 할 수 있죠?

어 예산이 없어도 이걸 할 수 있습니다.

이거는 사람들을 진짜 많이 보게 디지털 플랫폼에다가 저 영상을 올릴 수 있는데

그 영상을 올리기 위해서 찍기 위한 예산이 별로 필요 없습니다.

저거는 AI가 만든 영상 이 될 수가 있는 거거든요.

그런 식으로 좀 더 활용을 하는 측면에서 봐주시면 되게 좋을 것 같아요.

 

 

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아마존이라는 회사에서 비용이 제일 많이 발생하는 곳이 어디냐면은요 반품이거든요.

반품이 어느 제품군에서 발생하는지를 한번 한 깊이만 한 데스만 더 들어가 보면은요 주로 인테리어 소품에서 반품이 많이 나와요.

그러면은 인테리어 소품에서 반품이 많이 나오면은 뭐가 문제인지 한 번 또 물어보면 됩니다.

왜 반품하셨나요?

그랬더니 사이즈 문제였었던 거예요. 집에 배송돼서 얹어보니까 너무 컸다.

그래서 이런 식으로 AR 기능을 활용을 해가지고

실제로 구매 직전에 한 번 거실에다가 가상으로 올려놓게 했더니 반품이 확 줄었다는 거예요.

이해되시죠? 이 기능을 넣은 지 무려 4년이 됐습니다.

아마존이라는 회사는 AI 기능을 넣고 싶어서 넣은 게 아니고요.

멋있어 보이려고 는 게 아니에요. AI는 멋있어 보이려고 쓰면은 그냥 피로도만 올라갑니다.

그게 아니고 진짜 내 문제를 진정으로 풀고 싶을 때 AI의 스위스팟이 건드려진다라는 거죠.

이해되시죠?

 

 

 

 

그래서 사실은 말씀드리고 싶은 거는 이 세 가지 이 세 가지를 삶에 탑재하는 게 되게 중요하겠다는 부분이에요.

이게 탑재가 되면 문제를 조금 더 명확히 바라볼 수 있을 수 있는 것 같아요.

아까 보여드렸던 뉴욕 5번가 1900년이에요.

1900년. 자 이때는 차가 한 대밖에 없었습니다.

 

 

 

 

자 이 사진을 보시면 똑같은 장소입니다. 뉴욕 5번가예요.

이 사진을 보시면은 교통수단이 뭐죠? 지금 차로 다 바뀌었어요.

마차가 한 대 있거든요. 역전된 겁니다.

이거 몇 년 돌 것 같으세요?

아까는 1900년이고요. 요건 몇 년 돌 것 같으세요? 네 너무 좋습니다. 1913년이에요.

그러니까 이게 되게 중요한 게 이 기술의 속도라는 거는요.

실제로 아까 그 세 가지를 잘하는 사람들이 많이 있으면 그걸 뭐 일잘러라고도 할 수 있고요.

우리나라 국민들이 똑똑하다고 할 수도 있는데 이런 것들을 활용을 해서 이 기술이 가파르게 우리의 사회에 체화되고 문제 해결에 활용될수록 우리는 더 좋은 세상에서 살 수가 있는 거죠.

 

저같이 한국하고 미국을 왔다 갔다 하면서 투자를 하는 사람들끼리 하는 얘기가 있습니다.

요새 가장 큰 걱정은 대한민국의 지금 프라임 타임이라고 보거든요.

전성기, 대한민국 전성기인데 이게 지금이 전성기일까 봐 걱정을 하고 있어요.

왜냐하면 전성기라는 거는 뭐죠?

쭉 내려가는 거잖아요.

 

우리나라는 제2 제3의 전성기가 꼭 있어야 되는 나라고요.

당연히 그리고 이걸 유지하기 위해서는 우리나라가 실제로 좀 문제 해결에 집중을 하면서 이렇게 좀 문제 해결 관련된 고민들을 여러분들이 일상에 한번 녹여보시면 조금 더 다른 관점으로 새롭게 시작하실 수 있지 않을까 그 말씀을 오늘 강조드리고 싶었고

 

우리나라가 이제 프라임 타임이 지금이 아니고 훨씬 더 큰 프라임 타임이 오게끔 잘 우리가 다 같이 노력을 해보면 좋을 것 같습니다.

저도 이 부분이 제가 제일 부족하거든요.

아까 말씀드린 세 가지가 사실은 제가 제일 부족한 부분이에요.

그래서 여러분들하고 같이 앞으로 서로 이런 부분들을 좀 신경 써서 해나가면 좋겠다 이런 말씀을 오늘 강조 드리고 싶었습니다.

오늘 너무 집중도 있게 들어주셔가지고 제가 감사합니다.

감사합니다.