2024년, AI라는 거대한 파도가 우리 일상을 휩쓸고 있습니다. 이 파도에 휩쓸리지 않고 오히려 멋지게 AI라는 파도를 타는 법을 함께 배워보면 어떨까요?'
해달리'는 바로 그 방법을 찾아 여러분과 공유하고자 탄생했습니다.AI 시대를 살아가는 우리들의 이야기, 그리고 AI를 적극적으로 활용하며 새로운 길을 개척해나가는 분들의 인사이트를 해달리가 전해드릴게요.
2주만에 제가 모르는 주제로 강의를 해야 한다고요?
2주만에 제가 모르는 주제에 대해 강의를 해야 했습니다. MAKE라는 노코드 툴 활용 방안에 대한 내용이었습니다.
MAKE란 업무 자동화에 효율적인 노코드 툴입니다. 노코드툴은 클릭 혹은 버튼을 누르기만 해도 코드를 구현해줍니다.
노코드라는 명칭이 처음에 익숙하지 않을 수 있습니다. 하지만, 인스타그램을 하시는 분들이라면 누구나 노코드 툴을 활용하는 사례를 아주 쉽게 찾을 수 있습니다.
“팔로우 해주시고, 댓글로 OOO을 달아주세요! “
인스타그램에 피드에서서 자주 보이는 문구입니다. 제가 해당 계정을 팔로우하고, 댓글을 달면 어떻게 될까요? 즉시 저에게 자동으로 DM이 옵니다.
이 서비스는 매니챗Manychat이라는 노코드툴이 제공합니다. 특정 키워드를 내 계정에 입력하면, 내가 원하는 문구를 자동으로 보내주는 서비스를 제공합니다.
노코드에 관한 내용을 더 자세히 알고 싶으면 이전 뉴스레터를 참고해주세요!
이처럼 노코드툴은 복잡한 과정을 아주 간단하게 처리해주기 때문에 업무 뿐 아니라 일상에서도 활용하는 경우가 증가하고 있습니다. 그래서 저는 MAKE를 강의를 하기로 결심했습니다.
그런데 문제가 하나 있었습니다. 저는 MAKE에 대해 전혀 알지 못했습니다.
그래서 강의를 하기 위해서 2주만에 빠르게 관련 지식을 습득해야 했습니다. 그런데 2주만에 누군가를 가르칠 정도로 빠르게 배우는게 가능하냐고요?
네 가능합니다. 단 조건이 있습니다.
아래 배움의 3단계를 AI와 함께 시도한다면 말이죠.
<배움의 3단계>
- 기초 용어와 업무 절차를 익히기
- 해당 업무 관련 예제 학습
- 실제 적용사례 찾고 익히기
1단계 : 업무에 필요한 전문 용어와 절차를 이해하기
업무를 배우기 전, 최우선적으로 알아야 할 일은 2가지입니다.
- 업계에서 사용되는 기초적인 용어를 익힌다.
- 업계의 업무 절차를 이해한다.
이는 영어를 배울 때 알파벳을 배우는 일과 같습니다. 그래서 저는 MAKE와 관련된 필수 용어와 절차를 검색했습니다. 하지만 관련 용어가 쉽지 않았습니다.
하지만 괜찮습니다. 이를 AI에게 쉽게 설명해달라고 부탁하면 됩니다.
“초등학교 4학년이 이해할 수 있게 설명해줘.” 혹은 “비유를 통해 설명해줘.”
이 간단한 요청을 통해 MAKE의 기본 용어와 절차를 알 수 있었습니다. 특히 요리를 통해 MAKE를 쉽게 이해할 수 있었습니다.
이는 요리에 비유해서 AI가 MAKE의 기본 용어를 설명한 내용입니다.
그리고 이 설명을 바탕으로 MAKE의 기본 용어와 진행 절차를 이해할 수 있었습니다.
1) 요리 재료 = 모듈(아이콘)
: 모듈은 각각 기능이 존재합니다. 지메일 모듈을 클릭하면 메일을 읽거나, 보낼 수 있는 기능들이 있습니다. GPT의 경우 지메일 문서 내용을 요약하게 시킬 수 있습니다.
2) 레시피 = 시나리오
: 업무 자동화 전체 흐름입니다. 지메일에서 특정 키워드가 포함된 글만 뽑아 냅니다. 이후 GPT를 이용해 요약을 합니다. 그리고 이 과정을 반복하게 만들었습니다. 이게 제 시나리오입니다.
3) 트리거 = 조리 시작
: 요리를 하기 위해 조리를 시작하면 신호를 줍니다. 마찬가지로 시나리오를 작성하는 데 신호를 주는 일과 같습니다.
이렇게 배움의 1단계가 끝났습니다. 다음 단계는 해당 업무 관련 예제를 학습하는 일입니다. 그래서 저는 MAKE 사례를 설명하는 유튜브를 보며 강의 준비를 하려고 했습니다. 그런데 문제가 발생합니다.
2단계 : 해당 업무 관련 예제 학습
해당 업무 관련 예제를 학습할 때 발생한 문제는 2가지였습니다.
- 대부분 관련 유튜브 자료 언어는 영어다. 그래서 영어에 익숙하지 않다면 자료 습득에 어려움이 존재했습니다.
다행히 최근에 한국어로 된 MAKE 강의가 유튜브에 업로드가 되었습니다. 그래서 관련 내용을 찾아보았습니다.
AI로 뉴스레터를 자동화하는 영상이었습니다. 강의 퀄리티는 훌륭하고 인사이트가 좋았지만 또 다른 어려움이 있었습니다.
2. 초보자를 위한 자료는 부족했다. 초보자를 위해 필요한 내용이 유튜브에 생략된 경우가 많았습니다. 특히, 모듈을 이용하기 위해 API 인증이 필수적인데 강의에서는 API 인증 과정에 대한 설명이 없었습니다.
* API에 대한 짧은 설명
- API는 레스토랑의 웨이터와 같습니다.
- 손님(MAKE)이 주문을 하면, 웨이터(API)가 이를 주방(GPT,클로드 등)에 전달합니다.
- 그리고 완성된 요리를 다시 손님에게 가져다 줍니다.
- API 설정은 이 웨이터가 올바르게 일할 수 있도록 교육하는 과정과 같습니다.
하지만 이를 아래의 방법으로 해결했습니다.
- 먼저 예제 유튜브 스크립트를 추출합니다.
스크립트를 추출하는 방법은 다음과 같습니다. 유튜브 링크를 릴리스 사이트에 복사해서 넣습니다.
릴리스LILYS는 유튜브 요약 서비스를 제공합니다. 유튜브 URL을 입력하면 해당 유튜브 스크립트를 얻을 수 있습니다. 우선 관련 youtube url을 릴리스에 넣습니다.
Stephen G.Pope의 100% 자동화 콘텐츠 시스템100% Automated Content System 링크를 예제로 참고했습니다.
릴리스를 통해 유튜브 스크립트를 얻을 수 있습니다. 전부 영어라고 당황하지 마세요. 왜냐하면 아래 단계를 거치면 요약과 번역을 동시에 처리할 수 있기 때문입니다.
2. 클로드에 이 스크립트를 전부 넣고 아래와 같이 글을 작성합니다. (클로드 말고 챗 GPT로 하셔도 관계 없습니다)
"위 내용을 바탕으로 초보자가 이해할 수 있는 상세한 매뉴얼을 작성해줘. 초보자용 매뉴얼이기 때문에 모든 과정을 A to Z까지 알려줘야 해."
이렇게 말하면 초보자 입장에서 몰랐던 내용을 하나하나 짚어줍니다.
하지만 그럼에도 제가 모르는 내용이 있다면. 이 매뉴얼을 깐깐하게 평가해달라고 말하면 됩니다.
3. 깐깐하게 평가하기:
"이 매뉴얼을 깐깐하게 평가해줘. 초보자가 이 점을 이해할 수 있을까? 이 점을 고려해서 평가한 내용을 바탕으로 매뉴얼의 절차와 내용을 꼼꼼하게 짜줄래?"
그러면 스스로 매뉴얼을 초보자 입장에서 평가를 하고 개선을 해줍니다.
특히 기술 용어가 익숙하지 않을 수 있기 때문에 에어테이블Airtable이라는 기능과 용도를 상세하게 설명해주는 걸 볼 수 있습니다.
이렇게 하면 초보자를 위한 상세한 매뉴얼을 얻을 수 있습니다. 그리고 이 매뉴얼을 보며 MAKE 적용 사례 유튜브를 따라하면 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
그래서 관련 유튜브를 보고 저는 기초적인 MAKE 이용방법을 이해할 수 있게 되었습니다. 그리고 저는 지메일을 이용한 MAKE 강의를 구성했습니다.
왜냐하면 자동으로 이메일을 보내면 업무 효율화에 도움이 될 거라 생각했기 때문입니다. 그런데 또 다른 어려움이 저를 기다리고 있었습니다.
3단계 : 실제 적용사례 찾고 익히기, 그런데 만약 실제 사례가 없다면?
이제는 지메일을 이용한 사례를 찾아서 학습해야 했습니다. 그런데 제게 어려운 점은 3가지가 있었습니다.
- 우선 지메일 관련 MAKE 활용 자료를 찾기 어려웠습니다.
- 지메일 관련 자료를 찾았다 하더라도 진행과정이 복잡해서 강의 대상자에게 높은 난이도였습니다.
- 마지막으로, 저는 실제로 MAKE를 이용한 업무를 하지 않았기 떄문에 MAKE로 지메일에 활용한 구체적인 예시를 알 수 없었습니다. (예: 자동 응답, 이메일 분류)
그래서 저는 AI에게 다음과 같이 물었습니다:
"지메일을 활용한 MAKE 자동화 사례를 알려줄 수 있니? 특히 직장인들이 자주 사용하는 기능 위주로 말해주면 좋겠어."
왜냐하면 강의를 듣는 사람들이 직장인이었기 때문이죠.
그리고 AI는 다음과 같은 사례를 알려주었습니다:
- 자동 응답 메일 설정
- 이메일 내용에 따라 자동으로 폴더 분류
- 새 구독자에게 웰컴 이메일 발송
하지만 이 중 초보자가 따라하기 쉬운 내용이 무엇인지 알지 못했습니다. 그래서 저는 한 번 더 AI에게 질문했습니다
"따라하기 쉬운 난이도 순으로 제시해줘."
그리고 이를 통해 수준에 맞는 강의를 준비할 수 있었습니다.
그리고 이를 바탕으로 적절한 난이도의 시나리오를 작성할 수 있었습니다. 제 시나리오 작동 원리는 다음과 같습니다.
- 매일 지정된 시간(오전 9시)에 실행이 됩니다.
- 구글 시트에 오늘 마감인 작업 목록 확인
- 해당 작업 담당자에게 리마인더 이메일 발송
- 구글 시트에 리마인더 발송 기록 업데이트.
그렇게 MAKE를 전혀 모르던 제가 2주 정도 초고속으로 배워 오프라인 강의를 마쳤습니다.
AI로 터득하는 초고속 학습법: 노코드툴 MAKE 강의을 마치고 깨달은 점
2주간 과정에서 제가 느낀 점은 다음과 같습니다.
- AI가 생기면서 배움의 허들이 낮아졌다.
영어라서 배우기 어렵다. 기초적인 내용이 들어가지 않아 자료를 이해할 수 없다.
이제 AI와 함께 공부한다면 위와 같은 변명은 통하지 않게 되었습니다. AI는 영어로 된 자료를 한글로 번역해줄 수 있습니다. 어려운 내용은 AI가 이해할 때까지 쉽게 풀이를 해줍니다.
제가 모르는 분야라고 하더라도 빠르게 배울 수 있게 되었습니다.
2. 영어가 중요하다.
한글로 했을 때는 괜찮은 정보가 없었지만, 영어로 MAKE automation이라고 검색을 해도, 양질의 정보가 쏟아져 나왔습니다.
영어의 중요성을 다시금 뼈저리게 깨달았습니다.
3. 기초적인 사용 방법을 알려주면, 사람들은 이를 토대로 각자 활용방법을 찾는다.
각자 업무와 직종이 다르기에, 업무에 MAKE를 적용하는 방법이 다릅니다. 그렇기에 기초적인 내용만 알려주어도, 충분히 사람들은 이를 적용하고 즉각적으로 활용할 수 있습니다.
실제 강의 이후, 수강생분 한 분은 기초적인 내용을 확장하여 업무에 바로 적용을 하였고, 만족스러운 결과물을 얻었다고 했습니다.
4. 오프라인 모임만의 끈끈함이 존재한다.
이번 모임은 오프라인 모임으로만 진행했습니다. 오프라인으로 진행하면 얻을 수 있는 장점은 모르는 점을 서로 알려줄 수 있다는 점입니다.
MAKE는 지메일 인증 과정이 굉장히 복잡합니다. 제 설명을 누가 놓쳤다 하더라도, 이미 알고 있는 다른 누군가가 이를 알려줍니다. 누가 학습자고, 교육자임이 나눠지지 않습니다.
이 모습이 저는 좋았고, 그렇기에 강의 만족도가 높았던 것 같습니다.
MAKE를 2주 만에 배우고 강의까지 할 수 있었던 것은 AI 덕분이었습니다. AI는 더 이상 배움의 장벽이 아닌, 우리를 새로운 가능성으로 이끄는 도구입니다.
여러분도 저와 같이, AI의 힘을 통해 새로운 분야에 도전해보세요. 해달리가 그 여정에 함께할 것입니다. 기술과 배움의 벽은 더 이상 장벽이 아닙니다. 이제는 우리가 그 벽을 넘고 새로운 길을 개척할 차례입니다.
더 재미있는 이야기를 보고 싶다면 아래 해달리 리틀리를 방문해보세요!
댓글
의견을 남겨주세요