작금의 흐름을 논해보자면 AI로이제 단순히 생성을 하는 시대를 지나 이제는 AI로 돈을 벌 수 있느냐 혹은 실무에서 적용할수 있느냐 이런 질문을 참 많이 받습니다.
흥미로운 건, 이 질문에 대한 답이 대부분 말이라는 가능할껄요?에 가깝다는 점입니다.
된다는 말, 안 된다는 말, 이렇게 하면 된다는 말. 이야기는 넘치는데 정작 처음부터 끝까지 해보고 쓴 기록은 찾기가 어렵습니다.
그래서 이번 여름에 실험을 하나 설계했죠 .
그리고 세 가지 목표를 세웠습니다.
1.AI를 최대한 활용해 기획부터 실행까지 걸리는 시간을 극한으로 단축한다.
2.직접쓴 책 홍보한다
3.책을 만든 워크플로우 자체를 알린다.
이또한 중요했죠 다만, 가장 중요한 핵심목표는 아래와 같았죠
그렇기에 기획부터 홍보, 콘텐츠 제작, 현장 운영, 행사 이후의 후속 작업까지 전 과정을 하나의 AI 파이프라인으로 설계했습니다. 그리고 실제로 사람들이 돈을 내고 이 행사에 오는지 확인해 보기로 했습니다.
이를목적으로 만든 행사가 2026년 8월 28일 금요일 저녁, 오피지지에서 열린 Real Work with AI입니다.
행사는 성공적으로 마무리됐고, 이후 여러 편의 후속 글도 작성했죠 하지만 그날 무대 위에서 나눈 이야기만큼이나 꼭 들려드리고 싶었던 이야기가 하나 더 있습니다.
그렇다면 이 실험을 통해 실제로 이 행사를 어떻게 만들었는가? 이이야기를 조금더 풀어보죠.
01 실험 조건
실험이 성립하려면 한 가지 조건이 필요했습니다.
이게 가장 중요한 대전제였습니다.
일반적인 작가행사는 그냥 작가가 30분정도 이야기하 끝이나지만 저는 그런 걸하고싶지않았어요
물론 무료 행사도 충분히 의미가 있습니다. 사람을 모으고, 브랜드를 알리고, 이후의 비즈니스로 연결하는 등 여러 방식으로 설계할 수 있지만
하지만 이번 실험에서 제가 확인하고 싶었던 지표는 조금 달랐습니다.
단순히 사람들이 관심을 보이는지, 신청 버튼을 누르는지를 확인하는 것이 아니라
실제로 자신의 돈을 지불할 만큼의 가치를 만들어낼 수 있는지를 보고 싶었습니다.
그래서 처음부터 유료 행사로 기획했고, 명확한 가격을 붙였습니다.
결과부터 말씀드리면, 최종 참가 확정 인원은 74명으로.
제 생각은 행사가 성공적으로 마무리됐습니다.
사람을 모으기 가장 어렵다는 금요일 저녁임에도 불구하고, 소중한 시간과 돈을 들여 행사장을 찾아주신 분이 74명이었습니다.
저는 그 시간과 비용의 가치를 다하기 위해 정말 최선을 다해 준비했고, 참가자분들은 실제 결제로 응답해 주셨습니다. 적어도 이번 실험에서 하나는 확인할 수 있었습니다.
물론 가능합니다 다만 쉽지않다는 사실도 맞죠 사람을 모으고 후속을 기대하게 한다 이후 이 공냥이가 여는 행사래 저긴 가봐도 되겠는데 라는 믿음을 만든다. 이후속을 노리는것도 굉장히 중요했죠
그렇기에 행사의 120분 역시 처음부터 끝까지 촘촘하게 설계했습니다.
오프닝 10분, 첫 번째 세션 30분, 두 번째 세션 20분, 휴식 5분, 후원사 소개 5분, 파이어사이드 챗 48분, 클로징 2분. 실제로 3분단위로 시간표를 설계했죠 그 과정에서 AI를 활용해 각 발표가 몇 분 안에 끝나야 하는지, 앞 세션이 밀렸을 경우 어떤 슬라이드를 걷어내야 하는지, 그렇게 했을 때 몇 분을 다시 확보할 수 있는지까지 계산했습니다.
일종의 비상 규칙을 사전에 만들어두었다 봐도 무방합니다.
실제로 행사 당일에는 비가 내리면서 입장과 진행 시간에 변수가 생겼고, 현장에서 전체 시간을 다시 배분해야 했습니다.
다행히 이미 준비를 해두었고 미리 시뮬레이션한 덕분에, 당황해서 순서를 바꾸는 대신 준비해둔 규칙에 따라 시간을 조정하며 대응할 수 있었습니다.
02 행사 하나에 들어가는 물량
행사를 직접 만들어 본 적이 없다면, 행사 하나에 얼마나 많은 제작물이 필요한지 감이 잘 오지 않을 겁니다.
저도 처음에는 모륵 시작했고 실제로 준비를 시작하면 생각보다 훨씬 많은 것들이 필요 하더군요.
참석자분들에게 전달할 자료를 준비해야 하고, 현장에서 보이는 작은 디테일까지 하나하나 챙겨야 합니다. 그게 저라는 사람을 보고 와주신 분에 대한 예의니까요
그렇다면 이번에 만든 디자인 파이프라인은 실제로 얼마나 많은 결과물을 만들어냈을까요?
먼저 강연 덱 66장, 파이어사이드 챗 덱 15장을 제작했습니다. 여기에 행사 운영을 위해 만든 각종 문서까지 합치면 전체 제작물은 수백 쪽에 달합니다.
인쇄물도 적지 않았습니다. 명찰 110칸, A4·A3 포스터, 후원사 좌석 표식 5장, 참석증, 그리고 600×1800mm 규격의 X배너까지.
여기에 각 결과물을 실제 현장에서 사용할 수 있도록 사이즈와 여백, 해상도, 인쇄 규격까지 맞춰 모두 인쇄소 발주가 가능한 형태로 제작했습니다.
그렇게 인쇄 발주를 모두 주문했고 행사에 필요한 수십 종의 결과물을 실제 제작과 납품까지 이어질 수 있는 형태로 빠르게 만들어내는 형태까지 준비하였죠
03 워크플로우 구조
실제 생산물의 제작 과정을 보실까요? 계약, 생산, 기계 게이트, 판정, 출고 워크플로우 자체는 단순합니다.
여기서 활용한 방식은 흔히 말하는 루프 엔지니어링과 Human-in-the-Loop입니다.
먼저 기준을 잡아야 겠죠? 행사명, 날짜, 가격, 연사 소개, 세션 제목처럼 절대 틀려서는 안 되는 정보는 하나의 문서에 모아 관리했습니다. AI가 작업할 때마다 서로 다른 정보를 만들어내지 않도록, 모든 작업의 기준이 되는 단일 원본을 만든 것입니다.
여기에 작업 방식과 고정된 형식을 규칙으로 정의한 AGENTS.md 또한 만들었죠
어떤 정보를 참조해야 하는지, 어떤 형식을 유지해야 하는지, 무엇을 임의로 변경하면 안 되는지를 먼저 규칙으로 고정해둔 셈입니다. 사실 에이전트를 활용하려면 당연한 선택이기도 하구요
기준과 규칙을 사람이 먼저 설계한 뒤, 실제 생산 단계부터는 작업을 하위 AI 워커들에게 분배했습니다. 특히 슬라이드를 채우거나 반복 문서를 제작하는 것처럼 물량이 많은 작업은 Codex 워커를 최대 16기까지 병렬로 돌려 속도를 올리는 세세한 디테일들은 존재했죠
한 명의 AI에게 처음부터 끝까지 순차적으로 시키는 대신, 사람이 기준을 만들고 여러 AI가 동시에 생산한 뒤 다시 사람이 검수하는 구조였습니다.
워커 한 기가 슬라이드 한 장을 붙잡고 작업하는 동안, 나머지 열다섯 기는 각자 다른 슬라이드를 동시에 만드는 하네스는 이렇게보면 참 좋아보입니다. 솔직히 사람이 손으로 하나씩 제작해서는 따라갈 수 없는 속도기도 하고요, 그렇게 하네스를 짜두고 저는 수요일과 목요일에는 예정된 강의를 진행하며 ai님이 쓰실 돈을 벌었습니다.
제가 강의장에 있는 동안에도 제작은 계속됐고, 작업이 끝난 뒤부터 제가 맡은 역할은 판정하는 사람이라 보셔도 무방합니다.
강의를 하는동안 제작이되면 이후 저는 판정을하고 이거 수정해 같은 명령을 내리는 역할을 수행하였죠
04 결국 핵심은 하네스와 규칙입니다
이렇게만 적으면 AI가 다 알아서 해 준 것처럼 보이겠지만, 실상은 계속해서 수정을 했습니다.
늘상 발생하는 문제지만 AI는 일을 끝냈다고 자주 말합니다.
아주 자신 있게 말하죠.
다만 여기서 올라는 보고는 믿을수가 없어요 안해두고 완료보고도 자주하기에 보고를 믿는 대신 디스크를 실사했고, 검사를 기계에 맡겼고, 통과 기록이 없는 산출물은 아예 출고 경로에 오르지 못하게 물리적으로 막았습니다.
솔직하게 사람이나 AI의 성실함을 믿는 구조가 아니라, 위반과 누락이 그대로 빠져나갈 수 없는 구조를 만드는 것. 지금은 이것이 하네스 엔지니어링의 핵심이자 AI와 일하는 방법에서 가장 중요한 원칙 중 하나라고 생각합니다.
AI를 잘 쓰는 것은 AI를 더 많이 믿는 일이 아니라, 오히려 믿지 않아도 돌아가는 시스템을 만드는 일에 가까웠습니다.
이렇게 정리하며 이번 뉴스레터를 마칩니다.
다시는 안 할 거라고 생각했지만, 10월에 또 큰 행사를 열게 된 슬픈 공냥 씨를 위해 개추!!!
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