그럼에도, 에이전트 AI를 사용합니다

제가 회사 회의에 들어간 동안, 에이전트는 제가 촬영한 쇼츠 영상을 편집하고 있었습니다. 직접 붙잡고 있지 않아도 일이 진행된다는 것. 블로그는 채팅으로, 코딩은 터미널에서 직접 하는 편이 빠르게 느껴질 때가 많지만, 이 경험 때문에 에이전트 AI를 계속 써보고 있습니다.

회의에 들어간 사이, 제 영상이 편집되고 있었습니다

에이전트 AI를 쓰면서 가장 좋았던 경험을 하나 고르라면 영상 편집을 이야기하고 싶습니다. 제가 촬영한 영상을 건네고, 어떤 방향으로 만들고 싶은지와 어떤 의도를 담아야 하는지 설명했습니다. 그리고 저는 회사 회의에 들어갔습니다.

그 시간에 에이전트는 제가 요청한 일을 수행했습니다. 제가 편집 화면 앞에 앉아 있지 않아도 작업이 이어졌고, 제가 전달한 방향과 의도가 반영된 결과물을 받았습니다. 저는 이 경험을 이야기하면서 “영상 편집 이건 정말 대박이야”라고 말했습니다. 지금도 이 장면이 에이전트를 계속 사용해보려는 이유를 가장 구체적으로 설명해줍니다.

AI가 영상을 만들 수 있다는 사실 자체는 이미 익숙합니다. 제게 중요했던 부분은 그 작업이 진행되는 동안 제가 다른 일을 하고 있었다는 것입니다. 저는 회의에 참석했고, 맡겨둔 영상 작업도 앞으로 나아갔습니다. 서로 다른 두 일이 같은 시간 안에서 진행됐다는 감각이 분명했습니다.

물론 제가 한 일이 없었던 것은 아닙니다. 원본 영상은 제가 촬영했습니다. 무엇을 보여주고 싶은지, 어떤 방향을 원하는지도 제가 전달했습니다. 결과물이 의도에 맞는지 판단하는 일 역시 제 몫입니다. 그 사이의 실행을 에이전트가 이어받았다는 점에서 의미가 컸습니다.

이 글에서 말하는 에이전트 AI는 요청에 답변하는 데서 그치지 않고, 허용된 도구와 접근 범위 안에서 여러 단계의 작업을 수행하는 AI를 뜻합니다. 실제로 어디까지 할 수 있는지는 제품, 연결된 도구, 권한, 작업 종류에 따라 달라집니다. 제 경험도 그 조건 안에서 읽어주시면 좋겠습니다.

점심시간에는 휴대폰으로 기획을 이어갔습니다

영상 편집만큼 좋았던 경험은 점심시간의 대화였습니다. 점심시간에도 휴대폰으로 에이전트와 소통했고, 업무 방향과 기획을 계속 만들어갔습니다. 컴퓨터 앞에서 벗어났다고 해서 작업에 관한 생각까지 끊을 필요는 없었습니다.

마케팅 일을 하다 보면 실행에 필요한 판단이 꼭 책상 앞에서만 나오는 것은 아닙니다. 전달하고 싶은 메시지가 떠오르기도 하고, 앞서 정한 방향을 조금 바꾸고 싶어지기도 합니다. 이런 생각을 다시 컴퓨터를 켤 때까지 기억해두는 대신, 진행 중인 일에 바로 붙여둘 수 있다는 점이 좋았습니다.

휴대폰에서 긴 문서를 완성하거나 편집 프로그램을 세밀하게 조작하고 싶다는 뜻은 아닙니다. 제가 좋았다고 느낀 부분은 이미 시작한 일의 맥락을 이어가며 방향을 전달할 수 있다는 것이었습니다. 짧은 대화가 다음 작업의 기준이 되고, 저는 이후에 그 결과를 확인할 수 있습니다.

이 차이는 바쁜 날에 더 의미 있게 다가옵니다. 제가 직접 손을 움직일 수 있는 시간과, 업무에 관해 판단할 수 있는 시간이 늘 일치하지는 않기 때문입니다. 에이전트와의 모바일 대화는 그 사이에 들어갈 수 있는 방식이었습니다. 실행할 여유가 없는 순간에도 중요한 생각을 작업으로 연결할 수 있었습니다.

그래서 저는 에이전트를 평가할 때 결과가 얼마나 빨리 나오는지만 보기가 어려워졌습니다. 제가 다른 일을 하는 동안 어느 정도 진행됐는지, 다시 돌아왔을 때 어디서 이어가면 되는지도 함께 보게 됩니다. 같은 결과물이라도 그 과정에 제가 계속 붙어 있어야 했다면 경험은 상당히 달랐을 것입니다.

솔직히, 직접 하는 편이 빠른 일도 많습니다

블로그나 유튜브 콘텐츠를 만드는 일에서는 ChatGPT의 채팅과 프로젝트, ChatGPT Work에서 직접 주고받는 방식이 더 효율적으로 느껴질 때가 있습니다. 문장을 읽고 바로 고치거나 구성의 순서를 바꿀 때는 짧게 대화하면서 결정하는 편이 편합니다.

코딩도 비슷합니다. 터미널에서 직접 작업하면 확인과 수정이 빠르게 이어질 때가 많습니다. 제가 보고 있는 오류를 바로 짚고, 변경한 내용을 확인하고, 다음 수정을 이어갈 수 있습니다. 같은 일을 에이전트에게 맡겼을 때 설명과 대기, 재확인이 더 많이 필요하다면 그 순간에는 직접 하는 쪽을 택할 이유가 충분합니다.

이것은 제 업무와 익숙한 방식에서 나온 체감입니다. 작업 범위와 환경이 달라지면 효율도 달라질 수 있습니다.

예를 들어 이미 머릿속에 있는 문장의 마지막 표현을 고르는 일과, 여러 자료를 정리해 초안을 준비하는 일은 요구하는 집중의 종류가 다릅니다. 전자는 제가 계속 읽고 판단해야 합니다. 후자는 기준을 충분히 전달했다면 제가 잠시 다른 일을 하는 동안 진행할 여지가 있습니다. 어디를 맡길 것인지부터 나눠봐야 비교가 됩니다.

직접 하면 빠른 일을 굳이 돌아가면서 하고 싶지는 않습니다. 에이전트가 있다는 이유만으로 모든 작업을 그 안에 넣으면, 도구를 쓰기 위해 일을 늘리는 상황이 생길 수 있습니다. 제가 계속 써보고 싶다고 말하는 것은 이런 비효율까지 모두 감수하겠다는 선언은 아닙니다.

빠른 답변과 앞으로 나아간 업무는 다릅니다

영상 편집 방향이 정리됐다는 답변과, 검토할 수 있는 영상 파일이 준비됐다는 결과는 다릅니다. 블로그 초안이 완성됐다는 설명과, 이미지가 들어간 실제 화면을 볼 수 있다는 결과도 다릅니다. 에이전트에 기대하는 가치를 이야기하려면 어느 단계까지 진행됐는지부터 정확해야 합니다.

에이전트가 작업을 수행했다고 말했는데 확인할 결과가 없다면, 저는 다시 질문해야 합니다. 어디까지 했는지, 어떤 파일을 봐야 하는지, 실제로 변경됐는지를 확인하는 대화가 붙습니다. 그런 확인이 길어지면 최초의 답변이 아무리 빨랐어도 전체 업무는 빨라졌다고 보기 어렵습니다.

제가 기대하는 진행 보고는 그래서 거창하지 않습니다. 완료된 부분을 보여주고, 아직 남은 부분을 알려주고, 제 판단이 필요한 지점을 분명하게 짚어주면 됩니다. 특히 제가 다른 일을 하고 있을 때는 짧은 보고만으로 상황을 이해할 수 있어야 합니다. 보고를 해석하는 데 다시 긴 시간이 들면 맡겨둔 의미가 줄어듭니다.

“왜 이렇게 막히는 거야?”라고 묻기도 했습니다

좋았던 영상 경험만 있었던 것은 아닙니다. VECTORLOG에 글을 올릴 때는 작업이 자꾸 멈춰, 어떻게 하면 이 병목을 풀 수 있을지 물었습니다. 이런 이유로 일이 계속 멈추는 게 정말 답답했습니다.

요청한 일이 멈추고, 설명을 듣고, 다시 진행을 요청하는 과정이 반복됐습니다. 맡긴 일을 계속 붙잡고 있어야 하니 처음 기대했던 경험과는 멀어졌습니다.

결국 이런 말이 나왔습니다.

벡터로그에 올리는건데 왜 이렇게 막히는거야 ?

에이전트는 원고와 이미지 준비는 끝났고, 사이트에 반영하는 마지막 단계가 남았다고 설명했습니다. 연결 과정에서 ‘사용자 취소’로 표시됐다고 했지만, 왜 멈췄는지는 분명하지 않았습니다.

제 입장에서는 글을 거의 다 준비해놓고도 마지막 단계에서 다시 상황을 묻고 진행을 요청해야 하는 게 답답했습니다. 맡긴 일을 끝내기 위해 제가 계속 대화창을 확인하고 있었으니까요.

준비하던 글들은 결국 발행했습니다. 그중 바이브 코딩과 도메인 지식을 다룬 글도 공개됐습니다. 다만 발행을 마쳤다는 결과와 반복 중단을 앞으로도 겪지 않게 됐다는 판단은 별개입니다. 이 과정의 병목이 완전히 해결됐다고 말할 단계는 아닙니다.

이런 순간에는 기술적인 설명보다 사용자가 겪는 반복이 먼저 느껴집니다. 이미 전달한 목적이 있는데 왜 또 멈췄는지, 지금 제가 무엇을 해야 하는지, 다음에는 같은 설명을 반복하지 않아도 되는지가 궁금합니다. 문제를 해결했다는 말보다 실제로 다음 단계로 넘어간 결과가 필요합니다.

이 글의 제목에 ‘그럼에도’를 붙인 이유가 여기에 있습니다. 불편함이 없어서 계속 쓰는 것이 아닙니다. 잘됐던 순간의 가치가 충분히 구체적이어서, 그 가치가 더 안정적으로 나타날 수 있는지 계속 확인해보고 싶습니다. 답답함과 기대가 같은 사용 경험 안에 있습니다.

대화가 길어질수록, 무엇이 끝났는지 더 중요해집니다

반복 중단은 단순히 기다린 시간만 늘리지 않습니다. 머릿속에서 작업 상태를 다시 구성하는 시간도 만듭니다. 어느 부분이 끝났는지, 직전에 어떤 결정을 했는지, 지금 확인해야 하는 것이 새 문제인지 같은 문제인지 다시 읽어야 하기 때문입니다.

특히 휴대폰으로 이어가던 작업에서는 긴 대화가 부담이 될 수 있습니다. 짧은 시간에 방향만 전달하고 싶었는데 이전 메시지를 여러 번 거슬러 올라가야 한다면, 모바일의 장점이 줄어듭니다. 원격으로 일할 수 있다는 말에는 작은 화면에서도 다시 맥락을 잡기 쉬워야 한다는 조건이 붙습니다.

중단된 작업을 다시 시작할 때도 마찬가지입니다. 이미 준비한 결과물을 다시 만들 필요가 있는지부터 알아야 합니다. 처음부터 다시 하자는 식으로 돌아가면 그동안의 판단과 시간이 사라진 것처럼 느껴집니다. 이어서 할 수 있는 부분과 새로 해야 하는 부분을 구분하는 것이 중요합니다.

영상 수정에서도 다시 확인해야 했습니다

글을 올리는 일과 별개로, 다른 영상 작업에서도 비슷한 답답함을 느꼈습니다. Grok Bot에 Vrew의 내레이션과 자막 수정을 맡겼는데 작업이 지연됐고, 결국 제가 직접 확인했습니다. 아래는 그 과정에서 주고받은 대화입니다.

Grok Bot에 Vrew 영상 수정을 맡기고 진행 상황을 확인한 대화입니다.

작업이 늦어진 이유는 이 대화만으로 알기 어려웠습니다. 어느 도구의 문제인지 따지기 전에, 제가 요청한 수정이 실제로 반영됐는지부터 확인해야 했습니다.

사용자 입장에서 중요한 질문은 더 가까이에 있습니다. 내가 요청한 클립이 실제로 바뀌었는지, 바뀌었다면 어떤 결과를 확인하면 되는지, 아직 안 됐다면 어디서 이어가야 하는지입니다. 이런 질문에 답하지 못하면 완료했다는 말의 가치도 줄어듭니다.

맡길 일을 정하는 기준부터 필요합니다

지금 단계에서 모든 일을 에이전트에게 넘기는 접근은 제게 설득력이 크지 않습니다. 제가 바로 결정하고 즉시 수정할 수 있는 일은 직접 하는 편이 나을 수 있습니다. 반면 목표와 재료를 전달한 뒤 일정한 실행 시간이 필요한 일은 맡겨볼 여지가 있습니다.

이처럼 시작할 재료와 검토할 기준이 있는 일은 위임의 범위를 설명하기 쉽습니다. 반대로 제가 무엇을 원하는지 아직 정하지 못한 일이라면, 실행부터 맡기기보다 대화로 방향을 좁히는 과정이 먼저 필요할 수 있습니다. 막연한 요청을 던지고 완성도 높은 결과를 기대하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

또한 완성의 뜻을 서로 맞춰야 합니다. 블로그 글 하나를 부탁하더라도 초안 작성, 이미지 배치, 화면 확인, 공개 게시 가운데 어디까지를 뜻하는지 달라질 수 있습니다. 제가 검토하기 전까지 준비만 해두길 원하는 경우도 있고, 이미 결정된 수정의 실행을 원하는 경우도 있습니다.

이 차이를 처음에 분명하게 해두면 중간에 생기는 불필요한 왕복을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇다고 모든 문제를 사용자의 지시 방식으로 돌리고 싶지는 않습니다. 충분히 설명했는데도 멈추거나 결과를 잘못 보고하는 경우가 있다면 그것 역시 도구가 개선해야 할 부분입니다.

제가 연습하고 싶은 것도 이 부분입니다. 맡기면 도움이 되는 작업을 고르고, 의도를 전달하고, 결과를 확인하는 방식을 조금씩 다듬고 싶습니다.

마케터의 판단은 여전히 제가 해야 합니다

에이전트가 작업을 수행해준다고 해서 마케팅 판단까지 없어지는 것은 아닙니다. 누구에게 무엇을 전달할지, 이 표현이 내 의도와 맞는지, 지금 공개해도 되는지를 정하는 책임은 여전히 남아 있습니다. 결과물이 깔끔하게 보인다는 이유만으로 이 판단을 건너뛸 수는 없습니다.

영상에서도 편집이 끝났다는 사실과 제가 원하는 메시지가 전달된다는 판단은 다릅니다. 자막이 들어가고 화면이 이어져 있어도, 강조해야 할 장면이 맞는지와 전체 흐름이 의도에 부합하는지는 확인해야 합니다. 제가 촬영한 재료가 어떤 이야기로 정리됐는지를 보는 일입니다.

블로그에서는 문장이 자연스럽다는 이유만으로 제 경험처럼 쓸 수 없습니다. 제가 실제로 해본 일과 앞으로 해보고 싶은 일, 공식 발표에서 읽은 기능과 직접 확인한 기능을 구분해야 합니다. AI가 그럴듯하게 연결한 문장이 제 경험의 범위를 넓혀버리지 않도록 주의가 필요합니다.

에이전트에게 실행을 맡겨 얻은 시간을 이런 판단에 쓸 수 있다면 도움이 됩니다. 결과물의 수만 늘리는 것보다, 제가 중요하게 여기는 방향을 더 분명하게 담을 수 있는지가 궁금합니다. 지금의 실험도 그 가능성을 확인하는 과정입니다.

Muse의 공식 시연에서 눈여겨본 흐름

Meta는 공식 발표에서 Muse for Small Business를 소개하며, 기존 업무 도구와 연결해 비즈니스 작업을 돕는 방향을 설명했습니다. 아래 영상은 그 발표에 포함된 콘텐츠·광고 제작 시연을 바탕으로 한국어 설명을 덧붙인 자료입니다. 제가 직접 같은 캠페인을 운영한 기록은 아닙니다.

요청 → 캠페인 초안 → 확인과 승인 순서의 시연입니다. Meta 공식 발표에서 원본 보기.

시연에서는 콘텐츠 성과와 트렌드를 살펴 다음 주 캠페인 초안을 만들어달라고 요청합니다. 이어서 게시물과 광고, 콘텐츠 계획을 준비하는 흐름이 나옵니다. 마지막에는 게시 전 확인과 승인에 관한 안내가 표시됩니다. 출처는 Meta의 Muse for Small Business 공식 발표입니다.

다만 짧은 공식 시연만 보고 실제 업무에서의 속도나 성공률까지 알 수는 없습니다. 연결하려는 서비스, 계정의 사용 조건, 권한과 데이터의 상태에 따라 경험이 달라질 수 있습니다. 시연에서 매끄럽게 이어지는 과정이 제 환경에서도 그대로 재현된다고 전제해서는 안 됩니다.

제품의 기본 개념은 OpenAI의 dot 안내와 Grok Bot 공식 문서에서도 확인할 수 있습니다. 이 글에서는 그 기능 전체를 평가하기보다, 제가 실제로 맡긴 일과 다시 확인해야 했던 일을 중심으로 이야기합니다. 일반 채팅에서의 경험과 에이전트의 작업 경험도 구분해서 보려고 합니다.

나를 알아가는 경험에는 기대와 조건이 함께 있습니다

에이전트와 대화를 이어가다 보면 이전에 전달한 의도나 수정 이유가 다음 작업에도 도움이 되기를 기대하게 됩니다. 제가 어떤 표현을 선호하는지, 무엇을 중요하게 여기는지, 어떤 결과를 원하지 않는지가 조금씩 쌓이면 설명을 처음부터 다시 하는 부담이 줄어들 수 있기 때문입니다.

하지만 대화를 많이 했다는 이유만으로 에이전트가 제 취향을 정확하게 이해한다고 보장할 수는 없습니다. 이전 기록에 접근할 수 있는지, 필요한 내용을 다시 찾는지, 현재 요청에 적절하게 적용하는지는 별도의 문제입니다. 잘못 기억하거나 오래된 기준을 적용할 가능성도 생각해야 합니다.

제가 기대하는 것은 매번 저를 완벽하게 알아맞히는 AI가 아닙니다. 지금 하고 있는 일에 필요한 배경을 함께 놓고 시작할 수 있는 경험입니다. 맥락이 실제 결과에 반영됐는지는 결과물을 보고 확인해야 합니다. 기록이 있다는 사실과 기록이 유용하게 쓰였다는 사실은 구분돼야 합니다.

또 하나 조심할 표현은 ‘AI를 학습시킨다’는 말입니다. 일상적인 대화에서 제 취향을 알려준다는 뜻으로 쓸 수는 있겠지만, 그것이 곧바로 기반 모델의 학습이나 성능 개선을 의미하는 것은 아닙니다. 서비스의 기록·기억 기능과 모델 훈련은 같은 이야기가 아닙니다.

PeterOS에 남기려는 것은 완성 파일만이 아닙니다

제가 PeterOS를 통해 남기고 싶은 것은 마케팅 업무의 결과물과 그 과정입니다. 블로그, 유튜브, SNS, 코딩을 하며 어떤 판단을 했는지, 무엇을 수정했는지, 그 경험에서 무엇을 배웠는지를 기록하려고 합니다. 각 작업이 끝난 뒤에도 다음 일에 쓸 수 있는 형태로 남았으면 합니다.

완성된 글이나 영상만 보면 중간의 판단은 잘 보이지 않습니다. 왜 이 주제를 골랐는지, 어떤 표현을 바꿨는지, 어떤 방식에서 작업이 멈췄는지까지는 결과물 하나로 설명하기 어렵습니다. 하지만 다음에 비슷한 일을 할 때는 오히려 이런 과정이 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 좋은 결과가 나온 요청을 기록하면 어떤 재료와 의도를 전달했는지 돌아볼 수 있습니다. 만족스럽지 못한 결과를 기록하면 무엇이 부족했는지 확인할 수 있습니다. 중간에 지연된 작업은 어느 단계에서 사람이 다시 개입했는지 남길 수 있습니다. 성공 여부만 적는 것보다 다시 활용할 정보가 많습니다.

모든 서비스의 자동 연결을 마쳤다는 뜻은 아닙니다. 제가 지향하는 작업 방식이고, 그 방향에 맞춰 경험과 지식을 모으고 싶습니다.

PeterOS라는 이름보다 중요한 것은 쌓이는 내용입니다. 다음 글을 쓸 때 참고할 판단이 있는지, 새로운 영상을 만들 때 다시 볼 기준이 있는지, 문제가 생겼을 때 이전에 확인한 내용을 찾을 수 있는지가 중요합니다. 저장 공간이 있다는 것만으로 경험이 자산이 되지는 않습니다.

기록이 경력의 자산이 되려면

마케팅 경험을 내 자산으로 남기고 싶다는 생각은 셀프 마케팅과도 연결됩니다. 제가 어떤 일을 할 수 있는지 설명할 때 결과만 보여주는 것보다, 어떤 문제를 보고 어떻게 접근했는지 이야기할 수 있으면 더 구체적입니다. 제 일을 설명하는 근거가 생기기 때문입니다.

이때 기록이 많다는 사실만으로 충분하지는 않습니다. 대화가 길게 쌓여 있어도 다시 찾기 어렵거나 맥락이 빠져 있다면 쓰기 힘듭니다. 나중의 제가 읽어도 어떤 일을 했는지 이해할 수 있어야 합니다. 공개할 수 있는 부분과 개인적으로만 남겨야 할 부분을 구분하는 것도 필요합니다.

실패나 지연을 기록할 때도 구체적으로 남기려 합니다. ‘에이전트가 별로였다’고만 적으면 다음 선택에 도움이 되기 어렵습니다. 어떤 단계에서 멈췄는지, 무엇을 확인할 수 없었는지, 다시 제가 해야 했던 일이 무엇인지 남겨야 합니다. 확인되지 않은 원인을 단정하지 않는 것도 기록의 신뢰도를 지키는 방법입니다.

따라서 지금의 불편함도 무조건 미래의 투자라고 합리화할 생각은 없습니다. 도움이 안 되는 과정은 개선하거나 줄여야 합니다. 다만 도움이 된 경험과 도움이 안 된 경험을 구분해서 남기면, 계속 써볼 가치가 있는지 판단할 자료가 생깁니다. 그 판단 자체도 제가 쌓고 싶은 역량입니다.

다음 작업에서 확인하고 싶은 네 가지

에이전트 경험을 돌아보며 다음에는 네 가지를 더 분명하게 보고 싶습니다. 첫 번째는 제가 자리를 비운 동안 실제로 무엇이 진행됐는지입니다. 요청을 접수했다는 답변만이 아니라, 돌아왔을 때 검토할 수 있는 결과가 있는지 확인하고 싶습니다.

두 번째는 중간에 제게 돌아오는 일이 얼마나 필요한 일이었는지입니다. 방향을 결정하거나 공개할 내용을 승인하는 질문에는 이유가 있습니다. 반면 이미 전달한 내용을 다시 설명해야 하는 반복은 줄어들어야 합니다. 질문의 개수만 세기보다 어떤 판단을 위해 질문했는지 보는 편이 적절합니다.

세 번째는 완료 상태를 믿고 이해할 수 있는지입니다. 초안이 준비된 것인지, 파일이 만들어진 것인지, 공개까지 된 것인지가 분명해야 합니다. 각 단계의 결과를 확인할 수 있어야 다음 결정을 할 수 있습니다. 특히 게시 작업에서는 준비 완료와 공개 완료를 혼동하지 않는 것이 중요합니다.

네 번째는 다음 작업에 남는 것이 있는지입니다. 이번에 전달한 의도와 수정 이유를 다시 활용할 수 있는지, 제가 기록하려는 내용이 찾기 쉬운 형태로 남았는지 확인하고 싶습니다. 일회성 결과물의 품질과 경험이 축적되는 정도를 함께 보는 것입니다.

아직 같은 조건에서 시간을 재며 비교한 것은 아닙니다. 지금은 다음 사용에서 살펴볼 기준입니다. 생산성이 몇 배 높아졌다고 말하기보다, 제 일에서 무엇이 달라졌는지를 구체적으로 확인하고 싶습니다.

짧게 정리하면

에이전트 AI는 어떤 일에 도움이 됐나요?

제가 회의에 있는 동안 영상 편집이 진행되고, 점심시간에 휴대폰으로 기획을 이어갈 수 있었습니다. 직접 붙잡고 있지 않아도 일이 진행되는 경험이 가장 좋았습니다. 문장과 코드를 세밀하게 다듬는 일에서는 직접 채팅하거나 터미널을 쓰는 편이 빠르게 느껴질 때도 있습니다.

PeterOS에는 무엇을 쌓으려 하나요?

마케팅 판단과 수정 이유, 블로그·유튜브·SNS·코딩의 결과와 시행착오를 남기려 합니다. 모든 연결이 자동으로 끝났다는 의미는 아닙니다. 다음 작업에 다시 쓸 수 있고 제 경력을 설명할 근거가 되는 기록을 만들고 싶습니다.

그럼에도, 계속 사용해보려고 합니다

직접 하면 더 빠른 일이 있다는 생각은 여전히 유효합니다. 에이전트가 멈춰서 답답했던 경험도 없어지지 않습니다. 이 글을 쓰기 위해 그때의 감정을 긍정적으로 포장할 필요는 없다고 생각합니다. 불편한 부분은 실제로 불편했습니다.

그런데 회의에 들어가 있던 동안 제 영상 작업이 진행된 경험도 분명히 있습니다. 점심시간에 휴대폰으로 대화하며 업무 방향과 기획을 이어간 경험도 있습니다. 이 두 장면은 에이전트가 제 업무에 들어올 수 있는 자리를 보여줬습니다.

제가 계속 연습하려는 이유는 그 자리를 더 정확히 알아보고 싶어서입니다. 무엇을 맡겨야 도움이 되는지, 어떤 의도를 전달해야 하는지, 어느 시점에 직접 판단해야 하는지를 제 경험으로 확인하고 싶습니다. 잘된 일과 막힌 일을 함께 남기면서 제 방식으로 만들어가고 싶습니다.

그 과정이 PeterOS에 쌓이고, 다음 콘텐츠와 다음 작업을 위한 기준이 되기를 바랍니다. 나중에는 제가 무엇을 만들었는지뿐 아니라, 어떻게 판단하고 어떤 시행착오를 거쳤는지도 설명할 수 있었으면 합니다. 그것이 제가 생각하는 경험의 축적이자 셀프 마케팅의 바탕입니다.

에이전트 AI를 계속 사용하는 이유를 한 문장으로 남기면 이렇습니다. 제가 직접 붙잡고 있지 않은 시간에도 일이 진행됐습니다. 아직 불편한 점이 많아도, 제 일에서 그 경험을 다시 만들어볼 이유는 충분했습니다.

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처음 dot을 사용하며 어떤 일을 맡겼고 어디까지 확인했는지는 VECTORLOG의 dot 첫 사용기에서 이어서 읽을 수 있습니다.

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