매일 많은 정보를 수집하는 당신, 기억에 남나요? (with AI)

안녕하세요. 디자이너 제나입니다.

오늘은 정보과잉의 시대에 한결 수월하게 수집목록 정리를 돕는 'Fabric'과 'findr'을 소개하려고 합니다.

혹시 인스타그램 저장, 뉴스레터 구독, 신규 정보 모으기 중독인가요? 반가워요. 저도 그렇습니다. 계속해서 새로운 정보를 저장하고 빠른 속도로 추가되는 정보를 업데이트하려고 합니다. 그러다보니 끝까지 읽지 못한 레터가 늘어나고 부족한 기억력만 실감하게 됩니다. 뉴스, 카드레터, 소셜미디어 등등 더 많은 정보를 받아들이기 위해서 끝없이 수많은 내용의 매체를 동시다발적으로 이용합니다. 스마트 기기는 실시간으로 전 지구의 소식을 접하게 도와주지만 동시에 다양한 정보를 받아들이는 우리의 뇌는 동시에 많은 일을 처리하며 과도한 인지적인 비용이 들어갑니다. 애초부터 인간의 뇌는 멀티태스킹을 잘할 수 있도록 설계가 되어있지 않아서 오히려 비효율적으로 일을 처리하게 됩니다. 

정보처리의 멀티태스킹을 과도하게 추구해 일시적으로 IQ가 떨어지는 현상을 인포매니아(informania)라고 합니다. 멀티태스킹은 강력한 중독을 갖고 있습니다. 새로운 자극과 보상을 추구하는 뇌는 한가지 정보를 계속 받아들이는 것보다 훨씬 긍정적인 기분을 줍니다. 그러다보니 굉장히 유익한 일을 하고 있다는 착각에 빠집니다. 그러나 오히려 동시다발적으로 다양한 정보를 받아들이며 집중력이 분산되기 때문에 멀티태스킹을 시도하자 IQ가 10점이 낮은 상태에 이른다는 연구 결과가 발견됐습니다. (출처: 그레셤 대학 글렌 위슨)

그리고 분명 어디서 본 것 같은 내용인데 가물거리고 기억이 안 나는 현상도 종종 겪지 않나요? 바로 이런 현상을 인포메이션(정보)과 암네시아(건망증)를 합쳐서 만든 단어, 인포네시아라고 합니다. 실시간으로 너무 많은 정보를 보다보면 정보의 근원지를 기억하지 못하게 되버립니다. 다른 말로 '정보무능력'이라고도 하니, 정보처리를 제대로 하지 못해서 명확히 기억하는 걸 포기해버리는 일로 이어지기도 합니다.

하지만 빠르게 변하는 현대사회에서 한가지 정보만 느리게 쳐다보고 살 수는 없습니다. 그러기 위해 극한의 효율성을 끌어올려야합니다. 한 번에 한 가지만 집중해서 제대로 처리하고 다음 정보로 넘어갈 수 있는 정보의 정리 기능을 적극활용합니다. 불필요한 정보는 차단하고 빠르게 삭제할 수 있는 환경으로 세팅합니다.

세팅을 도와줄 수 있는 첫번째 프로덕트 'Fabric'(https://go.fabric.so/)을 들여다봅시다. Fabric은 작년에 런칭해서 프로덕트 헌트의 순위권에서 굉장히 긍정적인 평가를 받았던 서비스입니다.

Fabric에 접속하면 보여지는 문구에서 '새로운 집'이라는 캐치프레이즈가 인상깊네요. 마치 뇌 속을 정리하는 것처럼 차곡차곡 담고 싶은 정보를 구조화할 수 있습니다. 이 서비스의 목표는 흩어진 정보를 폴더에 하나씩 담아서 디지털세상 속의 개인의 뇌를 깨끗하게 청소하고 구조화를 돕습니다.

Fabric의 코어기능 : 링크와 업로드 자료까지 모두 아카이브

처음 들어오는 Fabric은 구조가 아주 단순합니다. 어떠한 정보도 올라오지 않은 백지장처럼 깨끗한 상태입니다. 가장 눈에 띄는 중앙 하단에 3개의 버튼이 있습니다. 각각의 버튼은 필요한 정보를 업로드할 수 있는 주요기능입니다. 이런 종류의 정리형 서비스일수록 구조는 최대한 간략하게 가는 편이 사용성이 좋은 것 같습니다.

첫번째 버튼은 링크로 업로드하는 방식입니다.

링크를 넣고 세이브를 하면 최근 아이템에 업로드가 됩니다. 개별적인 문서로 통합관리가 가능해요. 보통 링크는 즐겨찾기로 관리하는데 찾기 어려운 경우가 많습니다. 그리고 즐겨찾기 목록에 들어가버리면 잘 확인을 하지 않게 되는데 직관적으로 보이니 편리합니다.

링크를 다양한 버전으로 확인할 수 있는데 썸네일로 간략하게 확인이 되는 동시에 스크린샷으로 전체 화면 역시 바로 전환이 됩니다. 

종종 같은 웹사이트 내에서 매번 다양한 페이지를 스크랩하는 경우가 있습니다. 예를 들어서 플랫폼 내에서 연재되는 뉴스레터나 인터넷 뉴스같은 것들입니다. 사이트 내에 포스트 저장기능이 없는 경우에 발생하는 문제입니다. 기존에 제공되고 있는 즐겨찾기 기능은 하나의 단일 플랫폼의 메인홈을 저장하기는 좋지만 개별 페이지를 매번 스크랩하기엔 그다지 사용성이 좋지 않습니다. 

Fabric은 개별적으로 페이지를 관리하는데 강한 장점을 갖고 있습니다. 링크만 복사해서 올리면 되니 정말 간단합니다.

직접적으로 파일을 업로드하는 기능도 있습니다. PDF로 만들어진 논문, 데이터자료 등을 저장만 해놓고 확인하지 않는 경우도 많습니다. 유익한 자료라고 다운받은 강의정보나 PPT자료들을 하나씩 폴더에 들어가서 클릭을 하려고 하면 그 사이에 다운받은 다른 이미지자료들과 뒤섞여서 찾기 어렵습니다. 

여기에서는 간단하게 페이지 별로 자료가 정리되어 굉장히 편리하기도 하며, 우측에 코멘트를 남길 수 있는 섹션이 있습니다. Fabric은 혼자서 정리도 가능하지만, 팀원들과 함께 자료를 공유하고 정보를 정리할 수 있다는 측면에서도 큰 편리함을 줍니다.

마지막 버튼은 메모를 직접 입력하고 아이디어를 생성할 수 있습니다. 산발적으로 흩어져있는 메모들을 한곳에서 확인할 수 있습니다. 보통 간단하게 기입할 때는 노션이나 메모장을 활용하곤 하는데 링크, 자료와 함께 메모까지 한 곳에 모아놓을 수 있으니 사용해야할 프로그램이 줄어듭니다. 

심지어 기존에 사용하던 노션의 링크를 공유해서 이곳에 저장할 수도 있겠죠? 그 외에 피그마 링크같은 것도 미리보기 기능과 함께 정리가 가능합니다. 장르의 한계가 없이 다양하게 구조화에 특화되어 있습니다.

두번째 장점: 뇌 공유 가능

사이드 네비게이션을 보면 두 번째 메뉴의 이름은 'space'입니다. 첫 번째 메뉴가 'Timeline'으로 시간 순서대로 가장 먼저 업로드한 정보 순서대로 보여주고 있다면 그 다음 층위에서는 공간 별로 정보 아카이빙을 돕습니다. 시간과 공간을 활용한 점이 흥미롭습니다.

Space에서는 정보의 저장된 위치로 분류합니다. 여기에서 만들어낸 정보를 다른 사람들과 함께 관리하고 링크를 쉐어합니다. 기존 피그마의 장점도 가져왔는데 바로 'spotlight' 기능입니다. 함께 사용하고 있는 사람의 위치를 따라갈 수 있습니다. 원격으로 협업을 하는 경우 수많은 폴더에서 정보를 찾아가려면 따로 텍스트를 통해 정보를 알려주는 수고를 덜어주고 동시에 다수의 사람들이 실시간으로 정보의 흐름을 함께 따라갈 수 있으니 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

구글 북마크 옮겨오기

기존에 이미 정리를 잘해놓은 구글 북마크가 있다면 데이트를 고스란히 옮겨올 수 있습니다. 구글의 북마크 매니저를 열고 내보내기를 하면 전체 북마크가 담긴 확장자가 HTML인 파일을 하나 얻을 수 있습니다. 이 파일을 그대로 업로드하기만 하면 해당 날짜까지 정보가 담긴 북마크가 한번에 정리됩니다.

내 북마크 폴더에서 썩어가고 있던 오래된 정보들과 자주 들어가는 웹사이트들을 한번에 옮겨올 수 있으니 이 기회에 꺼내보는 건 어떨까요.

단점: AI를 활용한 데이터 커넥션

사실 위의 기능들도 훌륭하지만 세 번째 메뉴에 있는 데이터 커넥션 기능을 크게 기대했습니다. 다양하게 흩어져있는 서비스의 데이터를 한 곳에 자동으로 모아주고 인공지능을 활용한 검색을 할 수 있다니 굉장히 매력적인 제안이었습니다.  그러나 아직 커밍순이라니 제일 궁금한 부분이 개발이 되어있지 않아서 조금 실망했습니다. 이 기능이 제대로 추가된다면 정말 그야말로 올인클루시브 정리서비스가 될 수 있지 않을까합니다. 구글드라이브부터 드롭박스, 깃허브 등을 총망라해서 기존 데이터를 연결할 수 있다니, 하나씩 옮겨오는 번거로움에서 사용자가 벗어날 수 있을 것 같습니다.

하지만 아쉬워할 필요가 없었습니다. 만약 아마 이 기능이 이미 Fabric에서 제공되고 있었다면, 오늘 저는 Findr를 같이 들고오지 않았을 수도 있습니다. Findr를 보면서 충족되지 않은 이 부분을 같이 들여다 봅시다.

Findr: 강력한 AI 데이터 정리 툴

Findr(https://www.usefindr.com/?ref=producthunt)는 이번 연도 초에 런칭한 정보 정리 서비스입니다. Fabric에서 한땀한땀 손수 정리를 해야하는 불편함이 있었다면 Findr는 한 방에 가지고 있는 데이터를 연결하면 알아서 잘 찾아줍니다. 

지메일, 구글드라이브, 슬랙, 노션, 지라, 팀즈, 아웃룩, 원드라이브, 피그마, 깃허브...등등 대중적으로 사용하고 있는 모든 걸 한번에 불러올 수 있습니다. 이렇게 보니 우리가 일상적으로 쓰고 있는 서비스가 정말 많습니다. 이전 기록을 찾으려면 컴퓨터 화면 창이 수없이 켜져있는 건 당연한 일일지도 모릅니다. Findr는 클릭 한번으로 모든 정보를 불러올 수 있으니 새로운 아카이빙을 하기 위해서 애쓰는 시간을 많이 단축할 수 있습니다.

하지만 Findr에서는 직접 저장하거나 추가하는 방식이 아니라 자동으로 계속 연동이 되기 때문에 메모를 하거나 북마크, 링크를 모아두기는 좀 어렵죠. 두 서비스가 합쳐지면 더 좋았을텐데 조금 아쉬운 부분이긴 합니다.

온보딩을 끝내고 findr를 보면 보이는 화면입니다. 구글 같기도 한 생김새가 findr의 정체성을 명확히 보여줍니다. 우리는 '검색'기반의 서비스라는 것을 말입니다. Fabric과 정리를 해주는 서비스라는 공통점이 있지만 근본적인 부분에서 접근방식이 다릅니다. 

Fabric은 하나씩 모아와서 아카이브를 하고 폴더링을 한다면 Findr는 모든 것을 쌓아둔 폴더에서 찾기 쉽게 하나씩 꺼내주는 방법입니다. 근원적인 서비스 구조에 따라서 다른 형태의 UX를 내세우고 있습니다. 잘 만들어진 서비스는 가장 중요하고 핵심적인 기능이 들어나야하는 홈에서 이런 특징이 드러납니다.

키워드와 날짜로 검색해서 찾기

이제 검색을 해서 내게 필요한 정보를 찾습니다.

하나의 예시로 11월에 기록했던 글을 찾기 위해서 검색해보면 연결을 해둔 지메일, 문서, 드라이브파일, 피그마 작업물 등등이 올라옵니다. 본인과 관련된 특정 기간에 작성된 문서를 찾기에 적합합니다.

그리고 예약해 둔 정보를 찾기 위해서 검색 키워드를 입력하자 메일로 받은 예약확정 문자부터드라이브에 따로 저장해둔 예약바우처까지 전체적으로 관리가 가능합니다. 검색어를 어떻게 입력하느냐에 따라서 더욱 정보 탐색 효율이 올라가겠죠?

검색에서 얻은 효과를 더 높이기 위해서 Findr에 탑재된 인공지능에게 보다 디테일한 질문을 요구합니다. 예약이라는 키워드를 입력하자 지금 제가 연결해둔 지메일, 슬랙, 드라이브에서 각각 모든 결과값을 보여줬습니다.

그 중에서도 2024년 9월에 예약해둔 내역만 필요해서 AI에게 9월 관련 예약을 노출해달라고 하자 친절하게 찾아서 내용을 요약해 줍니다. 당시에 예약했던 곳의 위치와 연락처까지 친절하게 포함해서 보여줍니다. 그리고 다른 9월에 예약 메일들도 아래의 링크를 클릭해서 찾아갈 수 있도록 했습니다. 보다 적극적으로 이 기능을 사용하려면 아직 Findr의 인공지능 챗봇의 향상이 다소 필요해보이긴 하지만 앞으로 업데이트를 통한 변화가 기대됩니다.

사실 내가 가진 모든 정보를 재정리하는건 굉장히 힘든 일입니다. Findr는 정리에 따로 시간을 쏟고 싶지 않은 사람들에게 적합한 서비스입니다. 인공지능은 더욱 디테일한 부분에서 정확한 탐색률을 올릴 수 있도록 도와줍니다. 

북마크로 검색정보 모아두기

그렇다면 매번 필요한 정보를 검색해야하는지 이쯤에서 의문이 들텐데, 그런 방식이라면 사용성이 떨어지겠죠. Findr는 검색한 모든 결과값을 따로 북마크할 수 있습니다. 북마크한 파일들은 바로 손쉽게 들어갈 수 있도록 홈에서 확인할 수 있도록 만들었습니다. 히스토리에서는 북마크를 하지 않았더라도 최근에 검색했던 내역의 정보를 다시 확인할 수 있습니다. 철저하게 본인의 데이터를 한번에 관리하고 탐색하는데 집중했습니다. 

📌 오늘의 개인적인 견해

정보의 정리, 미시적과 거시적 관점에서 생각하다.

어느 서비스가 더 좋다고 말할 수는 없습니다. Fabric은 하나씩 정보를 정리하면서 나만의 생각의 흐름대로 폴더링을 좋아하는 사용자에게 적합합니다. 초반에는 조금의 수고로움이 있겠지만 미시적으로 하나씩 정보를 취합하다보면 거대한 맥락이 생기고 대체적으로 많은 정보를 보다 정확하게 기억하는 동시에 본인의 취향의 총 집합체를 만들 수 있습니다. 그리고 다른 사용자에게 내 아카이브 폴더를 전달하고 함께 정보를 모을 수도 있습니다. 기존에 '아카이브'에 큰 의미를 두고 하나씩 정보를 정리하는 걸 좋아하는 사용자에게 날개를 달아줄 수 있을 것 같습니다. 그리고 다음 업데이트에 만약 데이터를 연결하는 기능이 추가된다면 이제 어떤 방식으로 또 새롭게 변할지 기대가 되기도 합니다.

Findr는 정리에 취약하고 시간투자를 하고 싶지 않은 사용자에게 큰 강점을 갖고 있습니다. 정리를 하는 대신에 반드시 꼭 필요한 정보를 정확하게 찾아주고 북마크를 할 수 있도록 해서 좀 더 유동적으로 정보 정리에 대응하는 서비스입니다. 정리를 하지 않아도 알아서 나의 모든 정보에 접근해서 알잘딱깔센으로 필요한 내용을 찾아준다니 정보정리에 취약한 인포매니아에게 큰 도움을 줄 수 있습니다. 보다 거시적인 정보에서 점차 미시적이고 정확한 정보까지 접근할 수 있도록 연결하는 방법입니다. 정리 스타일의 차이가 느껴지나요?

내가 어떤 방식의 사용자인지 생각해보고 그에 따라 한번 사용해보면 좋을 것 같습니다. 두 서비스 각자 동일한 데이터 정보를 정리에 도움을 주지만 해결방법은 전혀 다른 모습이 흥미롭지 않나요?

기술향상이 가져다 준 정보정리 서비스의 변화

두 서비스의 차이점에는 한 해 사이에 크게 성장한 기술 변화의 역량도 한 몫한다고 생각합니다. 해가 거듭함에 따라서 인공지능 서비스의 정확도가 굉장히 증가하고 이전에는 상상으로만 가능해 기술적으로 구현하지 못했던 영역까지 확장이 되었습니다. 만약 Findr가 데이터를 자동으로 제대로 불러오지 못하고 인공지능을 기반으로 검색을 해도 원하는 결과값을 보여주지 못했다면 유용했을까요? 인공지능의 정확도가 앞으로 불가능 하던 것들도 가능한 영역으로 끌어올려 줄 수 있습니다.

그리고 수많은 정보의 양과 빠른 시대의 변화 흐름은 막을 수 없는 부분입니다. 인포매니아에서 벗어나 멀티태스킹을 최소하고 필요한 정보만 취합하고 싶다고 하더라도 항상 최고의 효율성을 확보한 상태로 유지하기란 참 어려운 일입니다. 그렇기 때문에 정말 필요한 정보를 얻고 관리해 제대로 된 선택과 집중을 하기 위해서 다양한 도구의 도움을 받는 것도 필요하다고 생각합니다. 항상 기술의 최종 목적지는 개인화에 집약되어 있으니깐요. 앞으로 서비스가 범용성을 넘어서 더욱 각 개인에게 필요한 형태로 적용될 수 있길 바랍니다.

저의 글이 오늘의 커피타임에 도움이 되었길 바랍니다. ☕️🙇‍♂️

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