요즘 뜨는 AI 강사_이제 AI는 활용법이 더 중요하다

Slearnic AI LAB

안녕하세요 AI 활용 1위 강사 slearnic 의 김민규 대표입니다.

"강사님, 저희 회사만의 독자적인 LLM(거대언어모델)을 처음부터 개발하고 싶습니다. 어떻게 시작해야 할까요?"

최근 기업 강의나 컨설팅 현장에서 가장 많이 듣는 질문 중 하나입니다. AI 열풍이 불면서, 많은 대표님과 실무자들이 일종의 'AI 소유욕'을 느끼는 듯합니다. 남들이 만들어 놓은 것을 쓰는 건 왠지 뒤처지는 것 같고, 우리만의 원천 기술을 가져야만 경쟁력이 생긴다는 강박일지도 모릅니다.

하지만 저는 그분들에게 단호하게 말씀드립니다. "지금 LLM을 바닥부터 개발하겠다는 건, 마치 엑셀(Excel)을 쓰기 위해 운영체제(OS)부터 직접 코딩하겠다는 것과 같습니다."

저는 현재 인프런과 같은 온라인 교육 플랫폼에서 AI 업무 자동화 분야 1위를 기록하고 있는 강사입니다. 수천 명의 수강생을 만나고, 수많은 기업의 업무 프로세스를 뜯어보며 제가 내린 결론은 하나입니다. 이제 AI 시장의 승패는 '누가 더 좋은 모델을 만드느냐'가 아니라, '누가 더 기가 막히게 잘 써먹느냐'에서 갈린다는 사실입니다.

오늘은 왜 우리가 AI 개발이라는 환상에서 벗어나 '활용'이라는 현실적인 무기를 들어야 하는지, 그 이유를 냉정하게 이야기해보려 합니다.

1. 냉정하게 말하면 거인들의 전쟁터, 그 사이에 낄 자리는 없다

우선 기술적인 현실을 직시해야 합니다. 현재 생성형 AI 시장은 우리가 상상하는 것보다 훨씬 거대하고 높은 장벽으로 둘러싸여 있습니다.

우리가 흔히 말하는 '파운데이션 모델(Foundation Model)'을 처음부터 구축한다는 것은 천문학적인 자본과 데이터, 그리고 컴퓨팅 파워가 필요한 일입니다. 이 영역은 이미 OpenAI의 GPT 시리즈, 구글의 Gemini(제미나이), 그리고 앤스로픽의 Claude(클로드)가 완벽하게 장악하고 있습니다.

이들은 지금 이 순간에도 수조 원 단위의 돈을 쏟아부으며 모델의 성능을 0.1%라도 올리기 위해 전쟁을 치르고 있습니다. 구글이 가진 데이터 센터의 규모, 마이크로소프트가 지원하는 OpenAI의 인프라를 개별 기업이나 개인이 따라잡는다는 것은 불가능에 가깝습니다.

냉정하게 말해, 우리가 지금부터 1년 동안 밤을 새워 자체 LLM을 개발한다 한들, 내일 아침에 업데이트되어 나올 GPT-5.1 Gemini보다 뛰어날 수 있을까요? 절대 아닙니다. 이것은 패배주의가 아니라 '효율성'에 대한 이야기입니다. 이미 세상에서 가장 똑똑한 비서들이 월 20달러, 혹은 API 비용 몇 푼이면 우리를 위해 일해줄 준비를 마쳤습니다.

2. '기술'이 아니라 '맥락'이 돈을 번다

그렇다면 우리가 집중해야 할 곳은 어디일까요? 바로 데이터입니다. 다음은 '파인 튜닝(Fine-tuning)'과 '컨텍스트/프롬프트 엔지니어링', 그리고 '워크플로우 자동화(Workflow Automation)'입니다.

제가 인프런에서 업무 자동화 강의로 1위를 할 수 있었던 비결은, 수강생들에게 복잡한 코딩이나 AI의 수학적 원리를 가르쳤기 때문이 아닙니다. 대신 저는 이렇게 가르쳤습니다.

"여러분이 마케터라면, GPT에게 마케팅 원론을 가르치려 하지 마세요. 대신 우리 회사의 지난달 매출 데이터와 이번 달 프로모션 기획안을 던져주고, '이 데이터를 바탕으로 30대 여성이 클릭할 만한 카피라이팅 10개를 뽑아줘'라고 시키는 법을 배우세요."

이것이 바로 '활용'의 핵심입니다. AI 모델 자체는 범용적인 지능일 뿐입니다. 이 범용 지능을 우리 비즈니스라는 특수한 '맥락(Context)'에 어떻게 끼워 맞출 것인가, 이것이 바로 경쟁력의 본질입니다.

Gemini는 시를 잘 쓰고, Claude는 긴 문서를 잘 요약하고, GPT는 추론 능력이 뛰어납니다. 이 각각의 특성을 이해하고, 내 업무의 틈새에 적재적소로 배치하여 레고 블록을 조립하듯 연결하는 능력. 그것이 2025년 이후의 인재가 갖춰야 할 진짜 실력입니다.

3. 업무 자동화: 상상을 현실로 만드는 조립의 기술

제가 강의에서 강조하는 '업무 자동화'는 단순히 엑셀 함수를 몇 개 더 쓰는 차원이 아닙니다.

예를 들어볼까요? 과거에는 고객에게 문의 이메일이 오면 담당자가 읽고, 내용을 파악하고, 답장을 썼습니다. 하지만 AI 활용 능력이 있는 사람은 다릅니다.

고객의 이메일이 도착하면(Trigger),

자동으로 GPT가 내용을 분석하여 감정 상태와 요점을 파악하고,

우리 회사의 매뉴얼(지식 베이스)을 참고하여 적절한 답변 초안을 작성한 뒤,

슬랙(Slack)으로 담당자에게 "이대로 보낼까요?"라고 알림을 보냅니다.

담당자가 '승인' 버튼만 누르면 메일이 발송됩니다.

이 과정에서 우리가 '개발'한 AI는 없습니다. 우리는 그저 이미 존재하는 최고의 도구들을 '연결'했을 뿐입니다. 하지만 그 결과로 얻어지는 생산성의 차이는 10배, 100배가 됩니다.

이것이 제가 말하는 '활용이 중요하다'는 의미입니다. 기술을 만드는 사람은 소수지만, 그 기술을 이용해 가치를 창출하는 사람은 무한할 수 있습니다. 그리고 돈과 기회는 후자에게 더 많이, 더 빠르게 흘러가고 있습니다.

4. 마치며: 질문하는 자가 지배한다

저는 앞으로도 강의를 통해, 그리고 저의 활동을 통해 이 메시지를 끊임없이 전할 생각입니다.

"어려운 코딩 화면을 쳐다보며 좌절하지 마십시오. 대신, AI에게 무엇을 시킬지, 어떤 질문을 던질지 고민하십시오."

AI를 처음부터 개발하겠다는 욕심은 내려놓으세요. 그건 구글과 오픈AI에게 맡겨둡시다. 대신 우리는 그들이 피땀 흘려 만든 그 거대한 지능의 어깨 위에 올라타, 더 멀리 보고 더 빠르게 달리면 됩니다.

기술의 장벽은 이미 무너졌습니다. 이제 남은 건 여러분의 '상상력'과 그것을 실행에 옮기는 '실행력' 뿐입니다. 인프런에서 수많은 수강생이 자신의 업무를 180도 바꾸는 모습을 보며 저는 확신했습니다.

AI 시대의 진정한 승리자는 'AI를 만드는 사람'이 아니라, 'AI를 부리는 사람'이 될 것입니다.

강의제안, 집필제안, 현장강의, 협업제안 등 제안은

크롤링 방지를 위하여 이미지 입니다.

으로 부탁드립니다.

감사합니다.