AI, 기죽지 맙시다 2편 : 부딪히면서 배운 것들

비전공자로 AI를 배우는 삽질과정을 공개합니다.

이전 글에서는 AI의 FOMO를 이겨내는 방법을 작성해보았다. 그럼, 이번 편에서는 실제로 어떻게 삽질했고, 그 과정에서 뭘 배웠는지를 쓰려고 한다.

똑똑하게 배운 게 아니다

처음은 야매로 시작했다. 여기저기에서 있는 정보를 마구잡이로 읽고 따라했다. 어디가 시작점인지 모르겠어서 있어보이고 내가 해볼법 하다고 하는 것들을 막 따라했다. 그러다보니 AI를 터미널에서 켜고 원하는 것에 대해 어렴풋하게 나오는 경험을 하게 되었다.

그 다음은 모임을 나갔다. 돈을 주고 배우기 시작한것이다.

과정에서 정확한 정보, 잘못된 정보를 많이 얻었다. 터미널 명령어를 누군가한테 배웠는데, 단축어를 알려줬다. 풀 네임은 어떤 뜻인지 물어봤고 풀네임을 배워왔다. 그게 맞는 줄 알고 쓰고 다녔다. 회사에서 개발자분들이 듣자마자 바로 잡아줬다. 그거 잘못된 거예요. 머쓱했다.

그리고는 시간+돈을 쏟아 붓기 시작했다. 퇴근하고 새벽까지 맨날 바이브코딩 AI활용을 하며 실질적인 문제를 해결해봤다. 작업하다보니까 100달러도 모자라서 200달러 결제를 하게 되었다.

노코드 툴을 활용해서 AI를 일부 적용해서 하던 일들을 쉽게 해결해보기 시작했다. PT선생님의 스케줄 정리 툴, 학원선생님들의 하원버스 코스 자동으로 짜주는 툴 등을 구글 스프레드 시트 + 간단한 API를 활용해서 만들어봤다.

그렇게 해보니 구조가 보이기 시작했고 내 프로덕트를 본격적으로 만들어봤다.

만들고 수정하고를 반복하며 AI는 현재, 어떻게 명령하고 어떻게 실행시켜야 원하는 결과물에 도달할 수 있는지 이해할 수 있게 되었고

그 다음은 개발자들의 워크플로우, 사고구조를 배우고 있다. (진행중)

그렇게 지금은 원하는 프로덕트를 친구들과 함께 만드는 구조를 제안하여 하나의 레포에 쌓아 올라가며 원 빌더로 협업하는 능력을 기르고 있다. (진행중)

이 과정을 기록하다보니 많은 분들이 나도 해보고 싶어! 라고 연락을 주신다.(특히 비개발자분들) 그리고 모임을 열어달라거나, 혹은 알려달라는 분들이 생기곤 한다. 그래서 나도 완벽하지는 않지만 내가 배운 방법들을 글로 적어보려한다. 누군가에겐 이것도 굉장한 도움이 된다는 것을 이제 안다.

내가 추천하는 AI 학습법

일단 내가 만들고 싶은 것, 가고 싶은 저 끝점이 뭔지 알아야 한다. 그리고 그 끝지점을 위한 프로덕트, 방법을 구체적으로 그러내야한다.

AI툴을 켠다. 일단, 하고 싶은걸 말한다. 자연어로 굉장히 편하게 친구한테 이야기하듯이 자꾸 하다보면 말하는 스킬이 생긴다. 그 전까지는 그냥 무지성이다. 하고싶은 말을 한다.

그리고 AI가 이해하고 뭔가 작업해도 되겠다. 판단이 들면 일단 만들어본다.

어떻게 만들어진지 이해는 안되지만, 어떻게든 작동이 되는 뭔가가 나오면, 그때부터 공부를 시작한다. 어떤 원리로 만들어진 건지, 구조가 어떻게 되어 있는지, 왜 이렇게 설계된 건지. 이론부터 시작하는 게 아니라, 결과물부터 만들고 거꾸로 올라가며 배우는 것이다.

그렇게 누군가 쓰거나 내가 써보는 과정에서 문제(에러)가 생기면 AI에게 또 물어본다 이런 에러가 생겼어 어떻게 해결해야해? 이미지를 캡쳐해서 물어보면 좋다.

그리고 시키는 대로 해본다.

완료되면 무엇이 문제인지 확인한다.

이걸 반복하다보면 되는 일이다.

이게 왜 빠르고 쉽나면,

목적이 있으니까 필요한 것만 배우게 된다. 끝점을 먼저 정하고 만들기 시작하면, 지금 당장 필요한 것 위주로 먼저 배우게 된다. 범위가 좁아지니까 빠르고 아웃풋을 쉽게 경험할 수 있다.

이 과정에서의 일명 삽질은 필연적이다. 무조건 삽질이라는 과정을 통해 에러를 발견하고 해결하는 경험을 반복적으로 하게된다. 이렇게 배우면 절대 못 잊는다. 3시간 삽질해서 해결한 건 100% 기억하고 이해할 수 밖에 없게 된다.

작더라도 뭔가 돌아가는 걸 보면 뭔가 할 수 있구나! 라는 와우하는 감각이 생긴다. -> 이게 바로 도파민 포인트이다.

이렇게 하다 보면 내가 아는 것으로만 할 수 없는 선에 다다른다. 근데 지금은 AI한테 물어보면 된다. 완벽한 답이 아닐 수도 있지만, 눈앞의 문제를 해결할 수 있다. 혼자서 막혀서 포기하는 순간을 넘어가게 해준다. 일단, 해결해본다.

알려주는 것도 용기가 필요하다.

배우고 실수하는 건 나에 대한 영향만 가져간다. 근데 누군가에게 알려주는 건 다르다. 그 사람도 영향을 받는다. 내가 잘못 알려줄까봐 다른 사람이 잘못된 정보를 배우게 될까봐 걱정되었다.

하지만 누군들 완벽하겠나, 진짜 모든걸 알고 있다고 생각하는 사람도 그게 100% 정확한것인가? 라고 했을때 나는 NO라고 생각한다. 내가 원하는 방식으로 AI를 활용하고 임팩트를 낸다면 난 정답이라고 생각한다. 그래서 당당히 글을 쓰고 공유하고 알려주기 시작했다.

실제로 내가 불완전한 정보라도 공유하면서 도와준 사람들 중에, 마음의 벽을 허문 사람들이 꽤 된다. 누군가 시작하지 못한 사람한테 손을 내밀어주고, 그 사람이 시작하면서 본인의 물꼬를 튼다. 그 사람도 또 누군가에게 알려주고. 이건 좋은 영향이다.

나는 비전공자다. 아직도 잘 모르고 뭔가를 만들어내곤(?)하지만 사람들이 이 세계로 들어오는 데 작은 손을 내밀어주는 역할은 할 수 있다. 전문가의 손이 아니어도 된다. 먼저 삽질해본 경험을 공유하는 것만큼 값진 공유는 없을지도 모른다.

그럼, 지금 나는 어디까지 왔는가

혼자서 프로덕트를 만들 수 있다. 프론트엔드, 백엔드, 클로드 API 연결해서 실제로 동작하는 걸 만들고, 배포해서 사람들한테 써보게 한다. 피드백 받고, 고치고, 다시 배포한다.

과정에서 생기는 오류에 당황하지 않고 해결할 수 있게 되었다.

그 외 모든 업무 과정을 AI와 함께하고 있다. 까만 터미널을 6개 정도 띄워놓고 병렬적으로 일을 처리하면서 살아가고 있다.

모노레포를 셋팅해서 프로덕트에 대한 이해를 기반으로 쿼리를 자동으로 짜서 데이터를 보고 분석하거나, 디자인을 학습시켜서 목업을 만든다.

문서 만드는 것도 발표자료 만드는 것도 AI한테 시킨다. 엑셀, 플로우차트 그리기 문서 작성 등 손으로 그리고, 작성하느라 시간이 걸리는 작업들은 AI 대화로 아웃풋이 나오게 한다. 이제 툴을 켜고 뭔가를 작성하는게 너무 귀찮아졌다.

텍스트 입력하는 것도 귀찮아져서 보이스로 한다. 아침에 처리해야하는 일들 몇개에 대한 생각정리, 문서 작성을 하면서 출근하고 퇴근 후에 하루 있었던 일을 기록하는 것도 AI한테 한다. 도구를 넘어서 일상을 함께하고 있다.

하다 보니까 구조가 보이기 시작했다. 프롬프트가 어떻게 구성되어 있는지. 멀티 에이전트가 뭐고 팀 에이전트가 뭔지. 스킬, 툴, MCP 같은 개념들이 왜 필요한지. 전부 이론으로 배운 게 아니라 프로젝트 만들다가 부딪혀서 알게 된 거다.

비효율적인 삽질을 통해 효율을 만들어내고 있다.

선택지가 없어서 시작했고. 개인 돈 150만 원 넘게 쓰면서 배웠고. 잘못된 정보를 맞다고 믿고 다닌 적도 있고. 터미널이 뭔지 깃헙이 뭔지, 커밋이 뭔지, 서버는 어떻게 띄우는 건지 알 수가 없었다.

근데 계속 부딪히는 것 밖에 할 수 있는게 없었고 계속 해봤다. 그리고 성장하는 과정을 즐기기 시작했다. 조금씩 배우는 과정을 공유했더니 나와 같은 어려움이 있는 사람들에게 손도 내밀 수 있게 되었다.

AI, 기죽지 맙시다. 라는 메세지도 던지게 되었다.

내가 하고 있고 해내고 있기 때문이다. 제대로 된 길이 아닐지도 모른다. 하지만 나만큼의 활용도로도 충분히 생산성을 올리고 효율을 만들어낼 수 있는 사람들이 세상에 너무 많다는 것을 알고 나서는 알려주고 싶은 마음이 컸다.

다음 편에서는 내가 실제로 어떻게 쓰고 있는지, 구체적인 방법과 화면을 보여주며 설명하고자 한다.