누구나 AI로 카피를 쓰고 코딩을 하지만, 단발성 작업만으로는 압도적인 성과를 낼 수 없다. 과거 테크 스타트업을 성공적으로 매각하고 현재 AI 자동화 비즈니스를 운영하는 잭 로버츠(Jack Roberts)는 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 '오토 리서치(AutoResearch)' 개념과 '클로드 코드(Claude Code)'를 결합하여 비즈니스의 모든 지표를 스스로 개선하는 '무한 반복 시스템'을 구축해야 한다고 단언한다. AI를 단순히 결과물을 요구하는 도구가 아니라, 끊임없이 실험하고 학습하며 성과를 높이는 '자동화된 최적화 엔진'으로 대하며 프로세스를 혁신하는 사람만이 경쟁자를 압도할 수 있다.
잭 로버츠는 성공적인 AI 활용을 'WD-40'의 개발 과정에 비유한다. 완벽한 결과를 한 번에 얻으려 하기보다, 39번 실패하더라도 끊임없이 반복(Iteration)하여 40번째에 최적의 조합을 찾아내는 것이 핵심이다. AI가 스스로 카피나 디자인을 생성하고(Generate), 배포하여 데이터를 수집한 뒤(Deploy & Harvest), 그 결과를 바탕으로 다시 새로운 실험을 하는 '삼각형 루프'를 만들어야 한다. 매일 1%씩 개선되는 복리의 마법을 통해 지속적인 자가 개선 사이클을 돌릴 때 비로소 상상할 수 없는 성과를 얻게 된다.
단순한 도구 사용법을 넘어 AI를 통한 자동 최적화 시스템을 구축하려면 다음 3단계 핵심 원칙을 실천해야 한다.
1. 변화시킬 객관적 지표를 설정하라 (Choose an Objective Metric): "느낌이 좋은가?" 같은 주관적인 판단 기준은 버려야 한다. 전환율, 클릭률(CTR), 이메일 오픈율 등 성공과 실패를 명확한 숫자로 가를 수 있는 '객관적 지표'를 선택해야만 AI가 올바르게 학습하고 최적화할 수 있다.
2. 비즈니스 맥락과 데이터를 제공하라 (Provide Context & Data): AI가 스스로 판단하려면 타겟 고객, 해결하려는 문제 등 당신의 '비즈니스 뇌(Business.md)'를 완벽히 학습시켜야 한다. 또한 고객 설문조사, 유튜브 스크립트 등 실제 데이터를 제공하여 AI가 최고 품질의 지식(Domain Knowledge)을 바탕으로 상황에 꼭 맞는 개선안을 도출할 수 있게 만들어야 한다.
3. 한계를 넘어 자동화된 루프를 구축하라 (Automate the Loop): 플랫폼에 API가 없다고 포기할 필요가 없다. 클로드 코워크(Claude Co-work)와 같은 브라우저 자동화 기능을 활용해 정기적으로 데이터를 스크래핑하고, 이를 노션(Notion) 등에 연동해 AI가 스스로 최신 데이터를 확인하여 다음 단계를 실행하도록 스케줄을 설정하라.
진짜 '성배(Holy Grail)'는 단순히 랜딩 페이지 카피 하나를 잘 쓰는 것을 넘어, 이메일 제목, 체크아웃 프로세스, 광고 크리에이티브 등 비즈니스의 모든 영역에서 병렬적으로 최적화 루프가 돌아가도록 시스템 전체를 혁신하는 데 있다. 단순히 데이터를 수동으로 입력하는 것이 아니라, 창의적인 방식을 동원해 데이터 수집부터 분석, 개선안 반영까지의 전 과정을 연결하고 자동화해야 한다. 이처럼 시스템을 한 번 구축해 두면, 당신이 자리를 비운 사이에도 AI는 백그라운드에서 24시간 내내 당신의 비즈니스를 개선해 나간다.
결국 중요한 것은 AI로 어떤 멋진 결과물을 단번에 만들어내느냐가 아니라, '어떻게 끊임없이 실험하고 지표를 개선하는 자동화 프로세스'를 구축하느냐에 달려있다. 초기 설정의 수고로움을 넘어 오토 리서치(AutoResearch) 시스템을 비즈니스에 이식하는 사람에게 지금은 시간과 비용을 획기적으로 절약할 수 있는 엄청난 기회의 장이다. 단편적인 도구 사용에서 벗어나, 클로드와 같은 뛰어난 시스템과 함께 당신만의 강력하고 스스로 진화하는 워크플로우를 구축하라.
Jack Roberts, "Claude Code + Kaparthy’s AutoResearch = GOD MODE"
위 콘텐츠에서 목화씨를 가져온 콘텐츠
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