AI만 쓰면 생산성이 10배 되겠지
“AI가 당신의 일을 대신합니다.”
“프롬프트 하나로 업무 자동화.”
“AI 시대, 안 쓰면 뒤처집니다.”
생산성 유튜버들은 AI 활용법을 공유했다. “ChatGPT 덕분에 업무 시간이 절반으로 줄었어요!”
그래, 나도 AI로 생산성을 높이자.
AI 도구 구독 시작
계기:
“AI 안 쓰면 도태된다.”
검색: “생산성 높이는 AI 도구”
발견한 도구들:
1. ChatGPT Plus
– 글쓰기, 코딩, 분석
– GPT-4 사용 가능
– ₩28,000/월
2. Claude Pro
– 긴 문서 처리
– 코드 리뷰
– ₩28,000/월
3. Notion AI
– 노트 자동 요약
– 글쓰기 도우미
– ₩13,000/월
4. GitHub Copilot
– 코드 자동 완성
– 개발 생산성
– ₩13,000/월
5. Grammarly Premium
– 영어 교정
– 톤 조절
– ₩18,000/월
6. Jasper AI
– 마케팅 글쓰기
– 블로그 자동화
– ₩65,000/월
7. Midjourney
– 이미지 생성
– 디자인 자동화
– ₩13,000/월
8. Otter.ai
– 회의 자동 녹취
– 요약 생성
– ₩13,000/월
9. Perplexity Pro
– AI 검색
– 리서치 자동화
– ₩28,000/월
10. Mem.ai
– AI 노트
– 자동 연결
– ₩13,000/월
총 구독료: ₩232,000/월
“다 필요해!”
전부 구독.
첫 번째 도구: ChatGPT
Day 1:
“ChatGPT로 보고서 쓰자!”
프롬프트 입력:
“보고서 작성해줘.”
결과:
일반적인 내용.
“음… 더 구체적으로 해야 하나?”
검색: “ChatGPT 프롬프트 잘 쓰는 법”
발견:
- 역할 부여 (Act as…)
- 맥락 제공
- 출력 형식 지정
- 단계별 지시
- Few-shot 예시
2시간 프롬프트 공부.
Day 2:
새 프롬프트:
당신은 10년 경력의 비즈니스 분석가입니다.
다음 조건에 맞춰 보고서를 작성해주세요:
- 형식: 서론-본론-결론
- 분량: 2000자
- 톤: 전문적
- 데이터 기반 분석 포함
...
더 나은 결과.
하지만:
프롬프트 쓰는 데 30분.
실제 보고서 내용 수정하는 데 1시간.
원래 직접 쓰면: 1시간 30분.
절약한 시간: 0.
프롬프트 엔지니어링 늪
1주일 후:
검색 기록:
- “ChatGPT 프롬프트 템플릿”
- “GPT-4 프롬프트 최적화”
- “프롬프트 엔지니어링 가이드”
- “Chain of Thought 프롬프팅”
- “Few-shot vs Zero-shot”
저장한 프롬프트: 50개
실제 사용한 것: 5개
프롬프트 공부 시간: 15시간
AI로 절약한 시간: 3시간
손해: 12시간.
도구 전환의 고통
2주차:
“Claude가 더 좋대.”
Claude 시도.
문제:
- ChatGPT랑 다른 프롬프트 스타일
- 다른 출력 형식
- 새로운 학습 필요
또 프롬프트 공부.
3주차:
“Notion AI 써볼까?”
Notion AI 시도.
문제:
- 또 다른 사용법
- Notion 내에서만 작동
- 제한적 기능
사용법 공부.
4주차:
상황:
- ChatGPT: 가끔 사용
- Claude: 가끔 사용
- Notion AI: 거의 안 씀
- 나머지 7개: 구독만
매달 ₩232,000 나가는 중.
AI 도구 비교 지옥
문제:
“이 작업은 어떤 AI가 좋지?”
글쓰기:
– ChatGPT? Claude? Jasper?
코딩:
– ChatGPT? Claude? Copilot?
검색:
– ChatGPT? Perplexity? Claude?
매번 고민.
앱 리뷰 영상처럼 비교하다가 시간 낭비.
결국:
선택 못 하고 그냥 직접 함.
1개월 결과
구독료: ₩232,000
AI 공부 시간: 약 40시간
AI로 절약한 시간: 약 10시간
순손실: 30시간 + ₩232,000
아이러니:
AI가 일하는 동안 나는 AI 공부만 했다.
문제를 분석했다
왜 AI 도구가 생산성을 떨어뜨렸을까?
1. 학습 비용
AI 도구 사용법:
– 프롬프트 작성법
– 도구별 특성
– 최적화 기법
학습 시간 > 절약 시간
2. 도구 과부하
10개 도구 = 10개 학습 곡선
하나도 제대로 못 씀.
템플릿 100개와 같은 패턴.
3. 완벽한 프롬프트 찾기
“더 좋은 프롬프트가 있을 거야…”
프롬프트 최적화 무한 루프.
4. 도구가 목적이 됨
원래: 일을 끝내고 싶음
실제: AI 마스터가 되고 싶음
목적 전환.
5. 과대 광고
광고: “10배 생산성 향상!”
현실: 잘해야 20% 절약 (숙련 후)
기대와 현실의 괴리.
6. 결과물 수정 필요
AI 결과물:
– 70% 정도 쓸만함
– 30%는 수정 필요
– 톤/맥락 조정 필수
수정 시간 = 직접 쓰는 시간
실험: AI 도구 1개만
결심:
“1개만 남기자.”
선택: ChatGPT Plus (가장 범용적)
나머지 9개: 전부 구독 취소
새 규칙:
- 프롬프트는 단순하게
- 완벽한 결과 기대 안 함
- 빠르게 쓰고 빠르게 수정
- 모르면 그냥 직접 함
1개월 후:
이전 (10개 도구):
– 구독료: ₩232,000/월
– AI 학습: 40시간/월
– 실제 사용: 10시간/월
– 순손실: 30시간
현재 (1개 도구):
– 구독료: ₩28,000/월
– AI 학습: 2시간/월
– 실제 사용: 15시간/월
– 순이득: 13시간
1개가 10개보다 나음.
현재 AI 사용법
도구:
– ChatGPT Plus만
용도:
– 초안 작성 (수정 전제)
– 아이디어 브레인스토밍
– 간단한 코드 작성
– 번역/교정
안 쓰는 경우:
– 중요한 문서 (직접 씀)
– 복잡한 분석 (AI 못 함)
– 창의적 작업 (내가 더 나음)
프롬프트:
– 단순하게
– 길게 안 씀
– 결과 기대치 낮춤
깨달은 것
1. AI는 도구일 뿐
만능이 아님.
적합한 용도가 있음.
2. 학습 비용 고려
도구 학습 시간 > 절약 시간이면 손해.
3. 1개면 충분
10개 도구 구독 < 1개 도구 숙련
4. 완벽한 프롬프트는 없음
적당히 쓰고 수정하는 게 빠름.
5. 직접 하는 게 나을 때도
AI가 항상 답이 아님.
결론: AI 10개보다 직접 하기
AI 생산성 도구의 역설:
문제:
– 도구 과부하
– 프롬프트 학습 늪
– 도구 비교 지옥
– 높은 구독료
– 기대와 현실 괴리
해결:
– 1개만 구독
– 단순하게 사용
– 완벽 기대 안 함
– 필요할 때만 사용
– 직접 하는 것도 OK
10개 AI 도구 구독하고 프롬프트 공부하는 것보다,
1개만 대충 쓰면서 직접 일하는 게 100배 낫다.
가장 좋은 AI 도구는 적게 쓰는 것이다.
AI 공부하지 말고, 일을 시작하면 된다.
P.S. 지금은 ChatGPT 하나만 쓴다. 프롬프트도 대충 쓴다. “이거 요약해줘” 정도. 그래도 충분하다.