“근데 그러고 나서 갑자기 동기가 없어지는 시기를 겪었어요”

혹시 큰 성취 뒤에 흔히 오는 공허감이나 번아웃 아닐까 생각했다. 그런데 내 생각보다 훨씬 더 솔직하고 깊은 성찰의 결과물로 나온 이야기였다.

그가 스스로를 돌아보니, 자신을 10년 동안 밀어붙이던게 사회적으로 인정받고 싶은 욕망이었다는 것이다. 그 욕망이 채워지고 나서야 비로소 그걸 알게 되었다고 했다. 그 고백은 워낙 솔직해서 오래 마음에 남았다. 동시에 내 안에서도 뭔가 꿈틀했다. 나는 얼마나 솔직하게 내 욕망을 보고 있었을까?

세상을 바꾸고 싶다라는 동기 아래의 욕망

A님은 과거에 누군가 창업 동기를 물어보면 이렇게 답했다고 한다. 지구 반대편에 있는 사람이 내가 만든 앱을 쓰면서 삶이 바뀌는 것을 보는게 너무 멋지다고 생각했다고 한다. 스스로도 10년간 그렇게 믿었다고 한다.

그런데 뉴스에 나오고, 높은 밸류로 펀딩 받고, 사회적 인정을 두루 받으니 비로소 알게 되었다고 했다. 자신을 그동안 움직여왔던 욕망은 ‘멋진 임팩트’보다 그걸 통해 멋있어지고, 사회적으로 인정받고 싶었던 것이었다.

이 시점에서 나를 돌아보면, 나도 누가 왜 VC를 이렇게 오래 계속 하냐 물어보면 세상에 큰 임팩트를 만드는 창업자들을 가까이서 보고 돕고 하는 것 자체가 즐겁고 많이 배우며 성장한다고 느낀다. 그리고 보람된다. 이렇게 이야기 한다. 그리고 사실이기도 하다. 하지만 그게 전부인가라고 물어보면 자신이 없다. 돈도 잘 벌고 싶고, 인정받고 싶은 마음, 성공한 투자자로 보이고 싶은 마음도 예전보단 줄었지만 분명히 있고, 있었다. 좀 더 찌질한 이야기도 해보면 블로그 올리면 많이 읽었나 좋아요가 몇개인가, 구독을 몇명이 했나 자꾸 체크하게 되고 가끔 구글에 내 이름 검색해보기도 한다. (나만 그래?? 🙈ㅋㅋㅋ)

무튼, A님의 경우 그 자각이 위기와 맞물렸다. 동기와 사라진 뒤 마침 산업이 어려워지면서 크게 깨졌다고 했다. 만약에 현타의 시점에 높은 가치로 엑싯까지 해버렸다면, 자기는 아마 겉으로는 유명하지만 실속 없는 연쇄창업가의 길을 걸었을거라고 자신했다. 한마디로 위기가 없었다면 자기 자신을 들여다볼 기회도 없었을 것이라며 회고했다.

정답을 찾으려는 사람의 함정

재밌게도 A님은 이런 경고도 해주셨다. 바로 고학력 창업자를 볼 때 주의해야하는 점이었다.

과거의 그를 포함해서 고학력인 사람들은 정답이 있는 줄 알고 자꾸 정답을 찾으려 한다는 것이다. 문제를 잘 맞혀서 고학력이 됐기 때문에, 오히려 스스로에게 솔직하지 못한 경향이 있다고 했다.

A님의 말에서 또 울림이 있었던 부분은 여기서다.

1,000명의 성공한 창업자가 있으면 1,000개의 서로 다른 방정식이 있다는 것. 결국 나에게 솔직하고, 나한테 맞는 방법, 나한테 맞는 시장, 나의 동기로 밀어붙여야 버틸 수 있고, 성공할 수 있다는 이야기였다.

정답을 찾는 사람은 세상에 자신을 맞추려 한다. 반면 솔직한 사람은 자신에게서 시작한다. 피칭을 들을 때도 창업자가 세상에 자신을 맞추고 있는지 아닌지, 듣다보면, 또 질문하다보면 알수 있는 경우도 더러 있다.

특히 요즘처럼 AI가 실행의 격차를 극도로 좁혀주는 시대에는 이 '나만의 동기'가 더 중요해진다. 기술적 병목이 사라진 세상에서 창업자에게 남겨진 진짜 차별점에 대해서도 잠깐 이야기 나누었다. A님도 나의 생각과 비슷하게 “좋은 문제를 정의하는 역량, 의지, 취향(높은 기준)”을 짚어주셨다.

여기서 의지를 좀 더 파고들어보면, 단순한 인텐트만이 아니라 집요함, 회복력, 그리고 ‘안에서 끓어오르는 무언가’라고 말해볼 수 있다. 그런데 이건 주입되는거라던지, 남이 줄 수 있는 것이 아니다.

결국 차이는 이 지점에서 나지 않을까 싶다. 자신의 동기에 얼마나 솔직한가? 자신의 진짜 이유를 알고 있는가? 그게 충분히 강력해서 포기하지 않을 이유가 되는가? 지금 나를 움직이는 것은 무엇이고 그게 채워지면 나는 멈출 것인가?

솔직함이 무기가 되는 시대

숫자보다 이 질문들이 더 많은 걸 말해줄 때가 있다. 그리고 그 답이 너무 매끄러울 때, 나는 조금 의심하게 된다. 삶과 사업에서 솔직한 답은 대체로 조금 투박하고, 조금 부끄럽고, 조금 복잡하기 때문이다.

물론 솔직하다고 다 성공하는 건 아니다. 자신의 동기를 정확히 안다고 해서 시장이 답을 주는 것도 아니다. 다만 “사실 나는 인정받고 싶었다”고 말할 수 있는 창업자는, 그 다음 동기가 조금 더 단단해 보인다. 이미 그 욕망을 들여다봤기 때문에, 그것에 끌려다니지 않을 수 있다. 더 깊은 이유를 찾아낼 수 있는 힘이 생긴다.

솔직함은 약점이 아니다. AI가 실행을 평준화하는 시대에, 자신의 진짜 이유를 알고 그 이유로 달리는 사람이 오히려 더 멀리 가는 게 아닐까.

물론, 나는 이 질문이 창업자에게만 해당된다고 생각하지 않는다. 나는 지금 나에게서 시작하고 있는가, 아니면 어떤 이상적인 VC 상(像)에 자신을 끼워 맞추고 있는가.부끄럽지만 나도 그 틀에서 자유롭지 않다. 좋은 투자자는 어떻게 행동해야 하는가, 좋은 VC는 어떤 말을 해야 하는가를 나도 모르게 생각하고 거기에 맞추려고 할 때가 종종 있다.

그런데 한편으론, ‘나만의 서사를 만들어야 한다’는 생각 그 자체도 또 하나의 상(像)이 되어 스스로를 가둘 수 있다는 생각이 들었다. 결국 두 개의 함정이 있는 셈이다. 하나는 사회가 정의한 틀에 나를 끼워 맞추는 것, 다른 하나는 ‘나만의 서사를 만들어야 한다’는 강박. 어느 쪽도 결국 나를 가둔다. 그래서 나는 양 극단에 빠지지 않고 내가 선택한 길을 가고 있는지, 늘 깨어 있어야겠다고 생각했다.

그래서 나는 앞으로 정답을 매끄럽게 말하는 창업자보다, 투박해도 자기 욕망을 날것 그대로 꺼내놓는 창업자의 손을 잡고 싶다.

당신을 지금 움직이는 것의 정체는 무엇인가. 그리고 그게 채워졌을 때, 당신은 어떻게 될 것 같은가?

미리 말해두지만, 이건 “대안교육이 정답이다”라고 주장하는 글이 아니다. 나도 4년 전까지는 발도르프가 뭔지 전혀 몰랐다. 그냥 이런 선택지가 있다는 것, 그리고 그게 의외로 AI 시대의 질문과 깊이 맞닿아 있다는 것을 뒤늦게 알게 된 한 아빠의 기록이자, 다른 옵션도 있다라는 것을 알고 각자에 맞게 선택했으면 하는 바램으로 쓰는 글이다.

우리가 이 선택을 하고 주변에서 가장 많이 받는 질문은 “왜 굳이 그 먼 곳까지?”다. 이때 나의 첫 대답은 대체로 두가지 이유를 먼저 이야기 하게 된다.

• 스마트폰은 아이들한테 마약이나 마찬가지라고 생각한다. 아이들이 너무 쉽고 빠른 도파민을 스마트폰을 통해 얻게 되면 일상생활이나 건강하게 도파민을 얻는 활동(독서, 시간이 걸려 무엇인가를 완성하는 활동 등)들에 대한 흥미도 떨어진다. 그렇다고 우리 아이만 안준다면, 친구들이랑 어울리기 힘들거라고 생각했다. 그래서 학교 전체가 스마트폰을 쓰지 않는 환경이었으면 좋겠다가 첫번째 이유다.

• 두번째는 사교육/선행교육을 하는 과정에서 학습에 있어 우리 아이의 의지와 호기심의 불씨를 죽이고 싶지 않았다. 하지만 우리 아이만 사교육을 안하게 되면 학교에서 뒤쳐지고 자신감을 잃을까 걱정이었다. 그래서 사교육/선행교육이 원칙적으로 금지된 학교를 보내고 싶었다.

AI시대에 인간이 키워야 할 역량은 무엇일까?

오늘 엔비디아 젠슨 황의 인터뷰를 봤다. AI 시대에 아이들이 무엇을 공부해야 하느냐는 질문에 그는 의외의 답을 내놨다. “무엇을 전공하든 크게 상관없다. 과거에 중요했던 것들은 앞으로도 여전히 중요할 것이기 때문이다.” 그는 또한 저널리즘, 스토리텔링, 예술, 디자인 같은 사람만의 창의성과 판단력이 필요한 분야는 계속 가치를 가질 것이라고 강조했다. “청중 앞에서 이야기를 풀어내는 능력은 지금만큼이나 미래에도 중요하다”는 말도 덧붙였다. 사람과 마주한 순간에 온전히 머물며 깊이 듣는 능력 같은 것 말이다.

비슷한 시기에 Anthropic의 Daniela Amodei도 한 마디 보탰다. 젊은 세대는 AI가 아직 약한 영역(소통, 비판적 사고) 에 집중해야 하며, “인문학을 공부하는 것이 그 어느 때보다 중요해질 것(studying the humanities is going to be more important than ever)”이라고.

선행 기술 Scene에서 가장 앞서 있는 사람들이 정작 “기술 그 자체”가 아니라 인간의 고유한 능력을 이야기한다.

좀 오래되었지만, 2011년 뉴욕타임스 1면에 실린 기사 하나를 더 언급해보고 싶다. 캘리포니아 로스 알토스, 즉 실리콘밸리 한복판에 있는 ‘발도르프 스쿨 오브 더 페닌슐라(Waldorf School of the Peninsula)’라는 학교를 집중 조명한 기사였다. 그 학교에는 교실에 컴퓨터가 없다. 태블릿도 없고, 스크린도 없다. 대신 뜨개바늘, 점토, 목공 도구, 칠판이 있다. 그런데 이 학교 학부모의 75%가 첨단 기술 업계 종사자였다. eBay CTO, Google 부사장, Cisco 부사장 등 직함도 쟁쟁했다. Apple 직원도 15명 정도 있었는데, 회사 계약상 언론 인터뷰를 하지 못해 익명으로만 확인되었다고 한다.

이 사람들이 왜 그 학교를 택했을까. 당시 구글의 임원이었던 Alan Eagle은 이렇게 말했다.

“나는 초등학교에서 기술 보조 도구가 필요하다는 개념을 근본적으로 거부한다. 아이패드의 앱이 내 아이들에게 읽기나 산수를 더 잘 가르칠 수 있다는 생각은 터무니없다(ridiculous).”

또한 전 인텔 및 마이크로소프트 직원이며 당시 스타트업 근무중이었던 Pierre Laurent는 접촉을 강조했다.

“진정한 몰입(Engagement)이란 결국 인간적인 접촉에 관한 것이다. 교사와의 접촉, 그리고 또래 친구들과의 접촉 말이다.”

그리고 그는 기술들을 익히느라 중요한 것을 놓치면 안된다고 강조했다. 실리콘밸리의 부모들은 컴퓨터 기술이 유년기에 배우지 않으면 뒤쳐지는 대단한 것이 아니라, 청소년기에 며칠만 배우면 누구나 쉽게 마스터할 수 있는 도구에 불과하다고 보았다. 요새 AI 코딩을 해보면서 처음에 매우 큰 벽처럼 느껴졌던 하네스 세팅들이 순정 Claude, codex에 내장되는 것을 보면서 느끼는 바와 같다. 이때는 2011년이었는데 벌써 그런 생각을 했다는게 놀라웠다.

어쩌면 이게 가장 중요할 수도 있는데, 이 기사에서 짚어준 실리콘밸리의 엔지니어와 임원들이 자녀를 이 학교에 보내는 가장 핵심적인 이유는 그들이 기술의 중독성과 뇌에 미치는 영향을 가장 잘 아는 사람들이기 때문이다. 이들은 컴퓨터와 스크린이 아이들의 창의적 사고, 신체 움직임, 인간적 상호작용, 그리고 주의 집중 기간(attention span)을 심각하게 저해한다고 확신한다.

발도르프 학교에서는 컴퓨터 대신 분필과 칠판, 종이와 펜, 뜨개질 바늘, 그리고 흙을 사용한다. 이 기사에 나온 실리콘밸리 부모들은 손으로 직접 만지고, 몸을 움직이고, 생각을 글로 쓰는 아날로그 활동이야말로 아이들의 수학적 유추 능력, 문제 해결 능력, 유연한 사고력을 키우는 데 훨씬 강력한 자극이 된다고 믿으며, 아이들이 기기 조작법을 빨리 배우는 것보다, 기술이 결코 대체할 수 없는 인간 고유의 창의성, 집중력, 사회성을 먼저 길러야 미래에 진짜 혁신가가 될 수 있다고 보았던 것이다.

발도르프 교육이 무엇인가?

이쯤되면 발도르프 교육이라는게 도대체 무엇인지 궁금할 것이다. 발도르프 교육은 1919년 오스트리아 철학자 루돌프 슈타이너(Rudolf Steiner)가 독일 슈투트가르트의 담배 공장 노동자 자녀들을 위해 만든 학교에서 시작됐다. 무려 107년 전이다. 핵심 철학은 단순하다. “머리(Thinking), 가슴(Feeling), 손(Willing)을 통합적으로 키운다.” 인지, 감성, 실천이 균형을 이루는 인간을 목표로 한다.

구체적으로는 이렇다. 교과서 대신 학생이 직접 ‘에포크 북(epoch book)’을 만들며 배운 것을 기록하여 자기만의 교과서를 만들어간다. 몰입 경험을 무엇보다 중요하게 생각하며, 몰입 상태에 가장 쉽게 도달 수 있는 예술 활동을 많이 할 수 있게 되어있다. 예를 들면 수학을 배울 때 수식을 외우기 전에 먼저 몸으로 리듬을 느끼고 예술과 연결한다. 목공, 뜨개질, 도예, 농업 실습도 전 학년에 걸쳐 커리큘럼에 녹아 있다. 유치원부터 중학교까지는 스크린을 전면 배제한다.

이해를 돕기 위해 입학설명회에서 들은 구체적인 장면들을 좀 설명해보면 이렇다.

한 선생님은 아이들이 9학년이 되어서야 처음으로 자기 이메일 계정을 만든다고 했다. 너무 늦은 것 아니냐는 질문에 그는 이렇게 답했다. “사람과 사람이 만나는 경험이 충분히 쌓인 다음에 기술을 접목하면, 아이들은 엄청나게 빠르게 적응합니다. 그래서 걱정하지 않아요.”

수학에서 기하학을 크게 다루는 이유도 인상적이었다. “사람은 완벽한 원을 손으로 그리지 못합니다. 그런데도 어떤 도형이 원인지 아닌지를 본능적으로 압니다. 원의 개념이 이미 몸 안에 들어 있는 거죠.” 그래서 아이들이 손으로 직접 그리는 작업을 충분히 하게 둔다고. 거기서 공간 지각 능력과 창의력의 범위가 시작된다는 것이다.

8학년이 되면 도서관에서 처음으로 본격적인 자료 검색을 한다는 이야기도 나왔다. 종이책으로, 색인을 따라, 참고도서를 타고 꼬리에 꼬리를 물며. 한 선생님의 말이 오래 남았다. “많은 자료 중에 진짜와 가짜, 옥석을 가려내서 내 아이디어로 발전시키는 능력. 그건 결국 내 생각이 얼마나 분명한가에 달려 있어요.”

이 대목에서 나는 직업병이 발동하며 AI를 떠올려버렸다. AI는 기존 데이터를 정교하게 재조합하는 도구이다. 그리고 종종 옥석을 못 가린다(우리는 그걸 hallucination이라고 부른다). 발도르프가 키우려는 건 그 데이터를 처음으로 만들어내고, 무엇이 옥석인지를 분별하는 인간이다.

졸업식에서 한 교사가 아이들에게 했다는 말도 전해 들었다. “사람을 상품처럼 갈아 키우는 사회에서, 다른 무엇과도 교환될 수 없는 가치를 만들어라.” AI가 교환 가능한 일을 하나씩 대체해갈수록, 이 말은 점점 더 묵직해진다.

또 한 선생님은 ‘스스로 무언가 하고자 하는 의지’와 ‘호기심’을 아이들이 잃지 않고 키워갈 수 있도록 학교가 여러 측면에서 많이 노력한다고 했다. 그런 차원에서 사교육과 선행교육도 금지되어 있다.

얼핏 보면 낡고 비효율적으로 느껴질 수 있다. 그런데 이 철학이 강조하는 역량 목록을 보면 묘한 기시감이 든다. 창의성과 상상력, 손으로 만드는 체화된 경험, 감성 지능과 공감, 자기주도적 학습, 예술적 표현. 공교롭게도 이것들은 2026년 현재 AI가 대체하기 가장 어려운 인간의 능력들과 겹친다.

의도하진 않았겠지만, 결국 발도르프가 키우려는 것은 AI가 학습하는 데이터 자체를 처음으로 만들어내는 인간이다.

대안학교라고 다 같은 게 아니다

여기까지 읽고 “그래서 발도르프 보내라는 거구나” 싶다면, 그건 내 의도가 아니다. 막상 알아보니 대안교육은 한 갈래가 아니라 꽤 넓은 스펙트럼이었다.

몬테소리는 1907년 마리아 몬테소리가 시작했다. 실용적인 일과 자립, 질서에 방점이 있다. 교구가 풍부하고, 교사는 가르치기보다 관찰하고 안내하는 역할에 가깝다. 학습 도입은 발도르프보다 이르고, 기술도 “목적이 있는 도구”로 조금 더 일찍 허용하는 편이다. 발도르프 설명회에서 만난 한 부모는 다섯 살, 일곱 살 아이를 몬테소리 원에 보내면서도 “최종적으로 지향하는 목표는 발도르프와 같다고 생각한다”고 설명해주셨다.

발도르프는 상상력과 예술을 통한 몰입, 생활의 리듬을 앞세운다. 일곱 살까지 인지 교육을 미루고 모방 학습 중심으로 자연스럽게 배울 수 있도록 한다. 그리고 저학년에서 스크린을 배제하며, 담임교사가 1학년에 맡게된 아이들을 8학년까지 책임지고 끌고가며 아이들 각자의 속도, 특성을 반영해 학부모 과목교사들과 논의하며 맞춤형으로 아이 학습 환경을 만들어간다.

국내에는 특정 철학을 따르기보다 프로젝트 기반 학습과 마을 공동체에 무게를 둔 비인가 대안학교들도 있다. 예컨대 용인 수지에 있는 한 9년제 대안학교는 자율, 공동체, 생태를 핵심에 두고, 아이들이 직접 기획하는 프로젝트 수업으로 배움을 끌어간다.

각각 장단점이 분명히 다르다. 그러니 “어느 게 정답이냐”는 질문보다는 우리 아이의 기질과 우리 가정의 가치에 무엇이 더 맞느냐를 물어야 한다. 우리가 중요하게 생각하는 가치와 우리 아이를 보면서 선택한 교육 철학이 다른 집에도 맞으리라는 보장은 없다.

결국 부모로써 던져야 할 질문

우리가 발도르프를 고른 건 그게 정답이라고 확신해서가 아니다. 우리 아이에게, 지금 이 시점에, 이게 더 맞겠다는 판단이었을 뿐이다. 5년 뒤에는 또 생각이 바뀔지도 모른다.

다만 한 가지는 점점 분명해진다. AI가 지식 전달 자체를 대체하는 속도가 빨라질수록 “무엇을 가르치는가”보다 “어떻게 배우게 하는가”가 핵심이 된다. 이건 에듀테크 스타트업을 바라볼 때 묻게 되는 질문이기도 하지만, 동시에 내 아이의 교육을 고민할 때에도 중요한 기준이 되었다.

손으로 만드는 경험, 스크린보다 먼저 오는 상상력, 정답을 외우기 전에 옥석을 가리는 분별, 사람과 사람 사이에서 자라는 능력. 다행인 건 이것들이 어떤 학교를 고르든 집에서도 지켜낼 수 있는 것들이라는 점이다. 발도르프가 아니어도, 대안학교가 아니어도 말이다.

나도 4년 전엔 이런 선택지가 있는 줄도 몰랐다. 정답이라고 말할 자신은 없다. 하지만 사교육 전쟁 트랙에 뛰어들기 전에 한 번쯤 고려해 볼 가치는 분명히 있다고 생각한다.

당신은 AI가 거의 모든 일을 하게 될 시대에, 아이에게 무엇을 먼저 남겨주고 싶은가.

1. 스마트폰은 이미 인간 장기 중 하나다.

2. 인간은 AI에게 생각과 결정을 위임하고 있으며, 점점 더 많은 생각과 결정을 AI에게 위임해 갈 것이다.

3. 그 효용을 확인하기 위해 내 생각과 결정을 AI에게 부분적으로 또는 전부 위임해보는 미래를 살아보자.

4. AI가 회사의 문제 해결에 도움을 주듯 개인의 고민들도 해결해 줄 수 있을 것이다.

삶은 의사결정의 연속입니다. 내가 지금 내리는 크고 작은 선택이 쌓여 내일을 만들어 갑니다. 내가 원하는 미래가 있다면 그에 맞춰 지금 내리는 의사결정을 내려야 합니다. 그렇게 목적에 따라 의사결정의 질을 높여나가려 할 때 오늘에 집중하면서도 원하는 내일을 만날 수 있습니다.

쉬운 결정은 쉽습니다. 어려운 결정도 원칙을 정해놓으면 쉬워집니다. 그러나 어떻게 해야 좋을지 잘 모르겠고 고민되는 선택들도 남기 마련입니다. 이 지점에서 저는 AI를 적극 활용해봤습니다.

급하게 요청 온 미팅, 할까 말까?

예를 들어, 며칠 전 아침에 일어났더니 컨디션이 좋지 않음을 느꼈습니다. 아마 전날밤 피자를 먹고 잤더니 수면의 질이 낮았나봅니다. 그런데 메일함에 캐나다에서 갑작스런 미팅 요청이 와있더라고요. 시차 때문에 미팅을 한다면 아침에 할 수 밖에 없는데 고민이 되기 시작하는거죠. 급작스럽기도 했고 제 컨디션을 고려해 거절해도 전혀 문제 없었겠지만 어떤게 더 나은 결정일지 잘 모르겠더라고요.

그래서 이 고민을 제 의사결정 AI에이전트에게 맡기고 결정해달라고 해봤습니다.

그러자 AI는 저의 몸상태, 제가 중요시 하는 가치들, 주고 받을 수 있는 기회와 비용들을 고려하여 미팅을 할 것을 제안했습니다. 단 30분 상한으로 말이죠.

이 리포트를 보는 순간 이 미팅을 할까 말까 하던 고민이 단번에 사라졌습니다. 이 제안대로 하면 되겠다고 당연하게 여겨졌기 때문입니다. 고민의 영역에 있던 의사결정이 해결의 형태로 바뀌는 순간입니다.

왜 이 제안을 보는 순간 바로 납득하고 고민하는 에너지 낭비 없이 실행으로 옮길 수 있었을까요. 이 DAG의 노드와 엣지가 제 건강+일상+업무+주변 데이터와 N-of-1 실험들에서 도출된 통계적으로 유의한 인과관계 모듈들이었기 때문입니다.

수면, 얼마나 언제 자야 가장 좋을까?

수면에서도 같은 접근을 해봤습니다. 몇 년 동안 애플워치 등 웨어러블 디바이스로 쌓아온 데이터의 덕을 여기서 봅니다. 저는 제 업무강도와 운동강도를 고려했을 때 7시간30분에서 8시간30분은 자야 최고의 컨디션을 유지할 수 있는 사람입니다. 특히 자정이 넘기 전에 잠에 들어야 회복과 퍼포먼스에 좋습니다.

최적의 의사결정을 위한 시간대는?

미래에셋그룹 박현주 회장님은 심박수, 혈당, 혈압 등 건강을 체크해 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있을 때를 찾는다고 합니다. 생체실험을 통해 언제 의사결정을 하면 가장 좋을까를 봤고 몇가지 건강 수치가 나올 때의 의사결정이 가장 명료했다면서요. 대우증권 때도 그 수치가 왔을 때 3시간을 집중한 뒤 인수가격을 결정했다죠.

저도 비슷한 접근을 해봤습니다. 저의 신체 신호들과 생활 패턴을 봤을 때 오전 8시 부터 11시까지가 의사결정 하기 좋은 시간인데, 그중에서도 7시 30분에 커피 마시고 8시 부터 9시 30분 까지가 최고입니다.

제가 어떤 아침 루틴을 수행했을 때 이것이 극대화 되는지도 알려주고요.

퍼포먼스 저하 없는 체중 감량?

매일하는 운동이지만 저는 자전거를 더 잘타고 싶은 마음이 있습니다. 태어나길 경륜 선수처럼 짧고 굵은 스프린트에 강한 몸을 갖고 있지만, 남의 잔디가 더 파랗게 보인다고 업힐 클라이밍도 잘하고 싶거든요. 이를 위해서는 체중 감량이 필수적인데 어떻게 하면 효과적으로 할 수 있는지 물어보았습니다.

인과 위주로 도출된 나의 체중 감량 제안은 다음과 같았습니다.

1. 한 끼에 너무 큰 섭취를 하지 말 것.

2. 충분한 단백질과 식이섬유 섭취. 당분 대비 식이섬유 섭취가 3배 이상 되도록.

3. 지방과 탄수화물 조절. 파스타는 강한 라이딩 전후 연료로.

4. 18시 전에 식사 마무리.

‘지방 감량 + 회복 + 성능’이라는 운영 목표를 이룰 수 있는 나의 주효한 선택이 이 4가지라는 것인데 무릎을 탁 쳤습니다. 경험적으로 나는 이렇게 살았을 때 가장 에너지 넘치고 만족스러운 느낌이 있었는데 이것이 데이터로도 뒷받침되고 있었구나 싶었거든요. 물론 이런 경우 선택편향이 섞였을 수 있으니 적절한 실험을 이어나갈 예정입니다.

개인도 이제 모든 의사결정의 질을 높여보자

저는 요즘 저의 일상을 채우고 있는 모든 의사결정들을 이렇게 질문하고 분석하고 예측하고 실험하며 살고 있습니다. 이미 인과 모듈이 구축된 부분에서는 굳이 그걸 다시 고민할 필요 없이 그 위에서 더 큰 단위의 고민을 이어나갈 수 있고, 내가 지금 내려야 하는 선택들에 대해 반사실에 근거하여 후회 최소화 및 기회 창출 효과를 누리고 있습니다. 다른 선택을 했다면 어땠을까를 비교해 볼 수 있다는 것만으로도 생각의 폭이 넓어지더라고요.

이런 인과 DAG 기반 의사결정 프레임워크는 원래 제가 다니던 회사들에서 쓰던 방식이었습니다. 회사에서 서비스/제품의 가격이나 프로모션에 쓸 비용을 정한다고 해보죠. 실험플랫폼에서 확인된 크고 작은 인과들을 기반으로 DAG를 그려 여러 선택을 시뮬레이션하여 이를 결정합니다.

IT회사에서는 너무나 당연한 것들이지만 데이터를 모으는 것 부터 시작해야 하고 이 데이터 파이프라인을 구축하는데 들어가는 인프라와 인건비도 비쌌으며 데이터 과학에 대한 문해력도 요구되었습니다. 그래서 개인 단위까지 널리 퍼지는데 한계가 있었습니다.

그런데 제가 볼 때 이제 웨어러블 디바이스 + AI/LLM/에이전트가 이 어려운 지점들을 다 해결하고 있습니다. 저는 이제 애플워치를 차고 생활한지 5년 되었고 모든 먹는 것을 로깅한지 1년 되었습니다. 제가 들어가는 대다수의 미팅은 녹취 후 요약하고 있고, 제가 하는 거의 모든 업무는 Claude Code와 Codex로 수행되기에 그 업무 세션 정보들도 모두 갖고 있습니다. 저의 모든 이동과 운동과 제 고민과 가족 고민과 주변 고민 등 라이프 로그도 캘린더 일정에 데이터베이스처럼 기록되고 있습니다.

이 정도면 개인의 의사결정 파이프라인 구축을 시작하기에 충분한 데이터라고 봅니다. 내가 고민인 부분을 해결하기 위한 인과를 얻기 위해 어떻게 실험을 설계하고 수행하고 복리로 모듈화 할지 정도가 필요한데 이건 지난 10년 이상 저의 전문성이었기에 전혀 어려움이 없었습니다. 제가 돌아보니 루틴으로 하루하루를 변인통제 하듯 살고 있었다는 점도 도움이 되었고요.

AI는 당신이 잘하는 것을 가속한다

이번 글을 쓰며 느낀 점이 있습니다. ‘AI는 이미 모든 것을 잘하고 있구나. 내가 무엇을 원하는지만 확실히 알면 그걸 가속할 수 있는 최고의 툴이구나’ 라고요. 이걸 Capability Overhang 이라고 하던가요? 제가 AI를 통해 가장 잘하고 있는 일들은 이미 AI가 없었을 때도 제가 관심있고 잘하고 싶어하던 것들이더라고요.

저는 데이터를 통해 좋은 의사결정을 내리고 쌓아가는 것에 관심과 업력이 있습니다. 스타트업씬에 있으면서 깨달은게 있습니다. 잘되는 스타트업은 하루 아침에 큰 의사결정 하나 잘내려서 되는게 아니라, 나쁘지 않은 의사결정을 꾸준히 쌓아왔기에 된다는 것을요. 그게 작지만 점차 복리로 쌓이다가 어느 순간 운을 만나면 상승하게 되는데 다른 사람들의 눈에는 꼭 하룻밤의 성공처럼 보인다는 걸요.

Wealth + Health를 통해 더 나은 내가 되고 싶고 더 나은 삶은 살고 싶다면 성공하는 스타트업 처럼 살아보길 권해봅니다. 물론 저는 스타트업을 통해 소중한 것들을 많이 얻은 사람이기에 확증편향이 있습니다. 제가 살아온 길이 맞는 길이었으면 하는 마음이 사실 있기도 하거든요.

웨어러블 디바이스와 AI가 나온 지금, 개인 또는 회사 차원에서 원하는 것이 있고 그것을 이루기 위해 좋은 의사결정을 쌓아나가고 싶다면 여기 댓글이나 DM 통해 연락주세요. 컨설팅 해드리러 갑니다. 서로 잘하는 것을 나누는 것도 좋고요.

감사합니다.

그래서 2017년 어느 무렵, 그저 머리를 잠깐 비우고 싶어서 명상을 시작했다. 거창한 동기는 없었다. 그런데 의외로 효과가 빨랐다. 일주일쯤 지나자 사람의 말을 가로채지 않고 끝까지 듣는 일이 가능해졌고, 화가 올라올 때 곧장 반응하지 않고 한 박자 쉴 수 있는 작은 공간이 생겼다. 더 좋은 남편, 아빠가 될 수 있었고, 더 좋은 직장 선배가 될 수 있었다. 이러한 작은 변화들이 좋아서 8년째 명상을 이어오고 있다. 명상은 나에게 ‘더 나은 내가 되기 위한 도구’였다.

그러던 중 작년 이맘때부터 하나의 다른 길이 열렸다. 그게 바로 ‘깨달음(enlightenment)’이라는 단어였다. 그 후 1년간 마음공부를 나름 열심히 해왔다. 그리고 최근, 연초 5주간 매주 토요일 3시간씩 참여했던 명상 집중 프로그램의 선생님을 다시 뵙고 차 한잔 하며 이야기를 나누었다. 그 자리에서 최근에 변한 나의 수행 방향에 대해 나눈 대화가 꽤 의미있었고, 지난 1년에 하나의 점을 찍는 느낌이 있었어서 이렇게 글로 남기고자 한다. 수십 년씩 수행해 온 분들 보기엔 귀여운 수준일 수 있다. 그냥 걸음마를 하는 도반의 일기장 정도로 생각해주면 좋을 것 같다.

우왕좌왕 탐색의 과정

작년 약 이맘때 쯤이었다. 갑자기 몇 개의 책, 텍스트, 유튜브 등에서 반복적으로 깨달음(enlightenment)이라는 주제에 노출이 되어 관심을 가지게 되었다. 그 전에는 그냥 나랑은 먼 얘기라고 생각했다가 ‘어? 이게 부처님이나 예수님 같은 특별한 성인들만 깨달을 수 있는 게 아니구나’라는 것을 알게 되었다. 그리고서 유명한 불교 경전들(금강경, 반야심경), 힌두교 전통의 경전(우파니샤드, 바가바드 기타)은 물론 깨달았다고 추정되는, 또는 비이원론 철학가 등 다양한 저자들의 책(20권은 넘게 읽었다)과 유튜브를 읽고 들으며 이 주제를 탐독했다. 그리고 빨리 깨닫고 싶어서 다양한 수행법(명상, 참선, 만트라, 호흡법)들도 탐색하고 시도해봤다. 인도나 티벳에 몇 달 다녀와야 할지 진지하게 고민도 했다.

그 당시에는 나의 머리속에 ‘깨달음’의 정의는, 엄청나게 오랜 시간 수행을 해야만 얻을 수 있는 ‘무언가 특별한 경지’였다. 인간의 탐욕, 분노, 어리석음에서 완전히 자유로워지며 지혜가 열리고, 마음에 괴로움이 전혀 발생하지 않고 늘 평온한 상태로 존재할 수 있는 그런 비현실적인 경지.

그래서 나는 수행을 열심히 하다보면 어느 순간 특별한 경험(우주와 하나가 되는 느낌이라던지, 지복감이라던지)을 함으로써 ‘깨달음’을 얻을 수 있겠지라는 생각으로 마음공부에 임했다. 그러면 일상의 괴로움들, 크고 작은 얻음과 잃음에 연연하지 않고 평온하게 걸림 없는 마음으로 살 수 있겠지라는 기대였다.

한동안 나는 이런식으로 마음의 성장을 추구하고 있다고 생각했다. 그리고 직장과 일상에서 원래였다면 감정의 파도에 휩싸였을 상황에서 훨씬 여유있게 대처하게 되는 나를 보면서 수행이 잘되어가고 있다고 생각했다. 하지만, 지난 연말 독일 출신의 세계적 영적 리더 에크하르트 톨레의 ‘삶으로 다시 떠오르기’라는 책을 읽으며 ‘에고’의 교묘함에 대해 이해하게 되면서 조금은 충격적인 하나의 알아차림을 마주하게 되었다.

결국 에고였다

내가 알게 된 것은, 깨달음을 얻고 싶다는 그 마음 자체가 또 하나의 에고의 작용이었다는 점이었다. 작년 초에 내 심리 상태를 돌아보면, AI가 빠르게 발전하는게 보이는데 막상 컨슈머 쪽에는 투자할 곳이 별로 없었고, 나는 그때 이미 컨슈머/서비스 파트너 역할을 하고 있지만 승진은 아직 하지 않은 상태였으며, 컨슈머/서비스 투자 심사역들의 리더로써 성장하는 과정에서 스스로에 대한 부족함도 많이 느끼는 그런 상태였다. 그러다보니, 나의 에고는 무언가 스스로를 더 좋게 포장해줄 재료를 찾고 있었고 이런 주제를 마주했을 때 눈을 반짝였던 것 같다. 결국 나의 깨달음 추구는 나의 직장에서 배를 채우기 어려웠던 에고가 깨달음을 자기 컬렉션의 새로운 트로피로 만들고 싶어하는 시도였던 것이다. “특별한 경지에 도달한 사람”이라는 새로운 지위를 갈망하는 마음.

그리고 또 하나 알게 된 것은, 어느 순간 마음속 어딘가에서 에고가 ‘나는 속세의 지위나 재물에 집착하는 단계’가 아닌 ‘마음의 성장을 추구하는 더 성숙한 인간’이라는 자아상을 만들어가고 있었다는 것 또한 알아차렸다.

그동안 했던 수행이 헛된 것은 아니었지만, 어떤 큰 방향이 잘못 설정되어 있었다는 자각이 들었다. 깨달음을 외부 어딘가에서 얻겠다, 가져오겠다는 발상 자체가 문제였다. 깨달음을 추구하는 마음이 강할수록, 오히려 지금 이 순간에서 멀어진다. 깊은 명상 중에 경험하거나 잠깐 찾아온다고 하는 지복감이나 우주와 연결되는 듯한 감각도 마찬가지다. 그것 또한 그저 지나가는 경험, 현상일 뿐인데, 그 경험에 집착하는 순간 또 다른 갈증의 굴레로 빠진다. 술, 맛있는 음식 등 기분 좋았던 경험에 집착하는 욕망의 쳇바퀴를 끊임없이 도는 것이나, 멋진 차, 직급, 성취 등 나의 에고가 자아상을 유지하기 위해 쫓는 트로피의 종류만 바뀌는 것과 다를바 없다.

그래서?

그제서야 아디야샨티, 루퍼트 스피라, (고)숭산 대사 등 깨달은 동시대 영적 리더들이 왜 깨달음을 별 것 아닌 것처럼, 생각 이전의 자리, 모르는 마음, 이게 그거다(This is that), 이것이다(This is it)라고 표현했는지가 (적어도 머리로는) 이해가 되었다. 또한 왜 (고)틱낫한 스님이 스스로 ‘깨달음’이라는 경지에 대해서 직접적으로 설명하지 않는지도.. (깨달음에 대한 상(환상적인 이미지)을 주고 싶지 않아서였다.)

지금 나의 이해를 기반해서 설명해보면, 깨달음이라는 것은 외부에서 가져오는 것도, 어떤 미래의 도달점도 아니다. 특별한 사람만 가질 수 있는 것도 아니다. 그냥 ‘깨달음’이라 이름 짓고 우리가 특별하게 생각하니 더 멀게 느껴지는 그것은 사실 항상 내 안에 있다. 들숨 한 번, 새소리, 차 한 모금에 집중이 잠깐 모였을 때 느껴지는 것. 내가 숨을 쉬는 것을 아는 그것, 새소리를 듣는 그것, 차의 따뜻함을 알아차리는 그것이며, 이 알아차림은 그 모든 일상 순간에 이미 있다. 다만 우리 머리속에 쏟아지는 끊임없는 생각과 감정들에 휩쓸려 가려질 뿐이다. 파란 하늘은 항상 있지만 비오는 날 구름에 가려 파란하늘의 존재를 잊는 것과 마찬가지다.

우리는 항상 무언가를 원하고 갈구한다. 결핍의 상태에 있다. 무언가를 성취하고 얻어야 내가 안전하고 행복하다고 대부분 믿고 있다. 그래서 우리 안에 원래 있는 평온함을 느끼기 어렵다. 우리가 무언가를 얻어서 기쁜 이유는, 갈구하는 그것에서 오는 기쁨이라기보다는 갈구하는 그것을 얻었기 때문에 갈구하는 마음이 멈춰서 원래 있던 평온한 마음이 드디어 드러났기 때문이다. 하지만 그 기쁨과 평온함은 오래가지 못한다. 우리의 에고가 더 높은 무언가, 또 다른 무언가를 금새 원하기 때문이다. 이러한 마음의 작용을 있는 그대로 관찰할 수 있으면, 이런 쳇바퀴에 빠지는 것이 의미없고 무상한 일임을 알고, 바로 지금 여기에서 집중하여 들숨 날숨 한번 쉬면 얻을 수 있는 평온함을 온전히 느낄 수 있다. 그리고 그게 nirvana다. 깨달음/해탈을 의미하는 니르바나의 뜻은 촛불을 불어 끄듯이 번뇌가 멈춘다라는 의미이고, (쓸데없는) 갈망이 없는 상태라는 뜻이다.

마음속에서 이러한 결론을 내고나서 신기하게도 안도감이 올라왔다. 더 이상 새로운 수행법을 찾아 헤매지 않아도 된다는, 다른 스승을 찾아 다른 공동체를 기웃거리지 않아도 된다는 안도감이었다. 짧다면 짧고 길다면 긴, 그리고 확실히 부산스러웠던 탐색이 잠시 멈춰지는 느낌이었다.

이해를 온전히 내 것으로 만들기 : 의심이라는 무기

집중 수행 프로그램이 끝나고 두 달쯤 지나 다시 차 한잔을 하러 갔을 때, 선생님은 나의 이해가 발전한 과정을 잘 가고 있다며 긍정하면서도 한 가지를 더 요구했다. ‘의심’을 놓지 말라고 하셨다. 답을 찾으려는 마음 자체가 적당한 타협을 만든 것일 수도 있기 때문이다. 지금의 이해를 ‘의심’이라는 무기로 계속 갈고 닦아 내 일상이 되도록 해야한다고 했다. 의심하지 않는 것은 낚시바늘 없이 낚시하는 것과 같다고. 수많은 생각과 감정이 마음 위로 왔다 가지만, 의심이라는 바늘이 없으면 그중 무엇 하나 나의 대상이 되지 못한 채 그냥 흘러가버린다는 것이다.

선생님은 이 의심이라는 무기를 두 갈래로 정리해주었다. 자기 자신에 대한 의심, 그리고 법(法, 가르침) 자체에 대한 의심. 그리고 한 문장을 덧붙였다.

“법 또한 의심하지 않는 법은 자신의 것이 아니다.”

어떤 가르침이든, 아무리 훌륭한 스승, 심지어 부처의 말씀이라도, 자신이 직접 파고들어 검증하지 않으면 결국 빌려 쓴 언어로 남는다는 뜻이다. 그래서 부처 또한 무엇에도 집착하지 말라는 가르침을 펼칠 때, 심지어 부처의 가르침이나 깨달음에도 집착하지 말라고 하셨던 것이다.

앞으로 수행의 방향 = 일상에서 현존하기

이날 선생님께 들었던 말 중 가장 오래 남은 것은 이것이다.

“가장 중요한 것은 일상에 있으며, 일상을 떠나서는 깨달음이 힘을 잃는다.”

리트릿에서 며칠 집중 수행을 하고 나면 뭔가 달라진 것 같은 느낌이 든다. 그런데 일상으로 돌아오면 며칠 만에 그 느낌은 흩어지고 원래 패턴으로 돌아가 있다. 수행이 일상의 구석구석에 스며들지 않으면 그것은 그저 한 번의 특별한 이벤트로 남을 뿐이다.

그렇다면 수행의 목적은 깨달음을 ‘획득’하는 것이 아니라, 지금 이 순간, 그리고 일상에서 몸과 마음에 일어나는 일을 있는 그대로 보기 위함이 되어야 한다. 다른 말로는 이미 내 안에 있는 그 알아차림의 자리에 더 자주, 더 오래 머물기 위해서다. 그 자리에서 보면 내 몸, 내 생각, 내 감정은 끊임없이 바뀌며, 흘러가는 풍경일 뿐이다. 풍경에 휩쓸리지 않고 그 자리에 서 있는 시간이 늘어날수록, 화가 올라와도 빨리 흘려보낼 수 있고, 욕망이 올라와도 그 욕망에 매달리지 않고 그저 바라볼 수 있다. 그게 일상의 자유다.

또한 갖가지 신념, 관념, 생각들의 색안경으로 흐려진 내 눈을 맑게 하기 위함이다. 그러기 위해서는 순수한 알아차림의 상태로 존재하는 시간을 늘리는 것, 그리고 내 안에 쌓여 있는 신념과 관념들을 하나씩 들여다보고 내려놓는 것이 필요하다.

그래서 앞으로의 수행 방향이 명확해졌다.

첫째, 새로운 수행법이나 새로운 스승을 더 찾지 않기로 했다. 지난 1년간 닥치는 대로 책을 읽고, 다양한 수행법을 시도하고, 다른 공동체들을 기웃거렸다. 그 과정에서 얻은 것도 분명히 있었지만, 이제는 외부에서 찾는 것이 헛된 일임을 알겠다. 깨달음은 저 멀리 인도에 있지 않고 일상에서, 지금 여기에 나와 함께 항상 있다. 이제 쓸데없는 탐색을 멈추고 체화하는 것이 필요하다.

둘째, 일상에서 매 순간 알아차리는 시간을 늘리는 데 집중하기로 했다. 좌선 시간만이 수행이 아니다. 회의 중에 짜증이 올라올 때, 누군가의 말에 마음이 출렁일 때, 결과가 기대와 다를 때, 그때마다 잠깐 멈춰서 어떤 에고의 작용들이 있는지, 어떤 감정과 욕구들이 올라오는지 밀어내거나 억누르려 하지 않고 그냥 관찰한다. 그리고 그 감정 뒤에 내가 어떤 신념이나 욕망을 들고 있었는지 들여다본다. 또한 그것이 절대적 진실인지 한 번 더 의심해본다. 의심을 통해 그 신념의 무게가 가벼워질 때, 그것을 내려놓는 연습을 한다. 이 작은 사이클이 내 일상의 루틴적인 수행이 될 것이다. 이러한 과정은 지난번에 블로그 글로도 공유한 바 있다.

이를 도구화하기 위해 얼마전부터 ‘Awakening Diary’라는 앱을(물론 클로드로) 직접 만들어 쓰기 시작했다. 일상에서 저항감이 올라올 때 그 감정을 기록하면, 앱이 그 뒤에 숨겨진 욕구와 신념을 묻고, 그것이 정말 절대적 진실인지 다시 한번 질문을 던진다. 그리고 내려놓을 준비가 되면 나비가 날아오르는 애니메이션과 함께 그 믿음을 아카이브한다. 사라진다는 느낌보다는, 변형된다는 느낌에 가깝다.

(Awakening Diary = 수요가 없을 것 같아 앱스토어에 올리진 않았다)

수행을 오래 한 사람들 사이에서 종종 이런 말이 돈다. “찾는 것을 멈추는 순간 찾게 된다.” “소를 타고 소를 찾는다.” 그때는 뭔소린가 했다. 근데 이 모든 말들이 결국 지금 이 자리를 가리키는 것이었다. 웃기게도 깨달음을 얻으려는 마음이 깨달음을 가린다. 특별한 상태를 추구하는 그 마음이 지금 이 순간을 가린다. 에고는 그렇게 교묘하게, 깨달음마저 자기 트로피로 만들고 싶어한다.

많은 분들이 수십년을 수행하고 여기 저기를 떠돌고나서 그냥 이거였네, 외부에 특별한 게 있는 줄 알았는데 아니구나를 알게 된다고 하는데, 그래도 일찍 이걸 알게 되어 시행착오를 줄이게 된 것에 감사한 마음이 들었다.

이제 매일의 작은 순간들 안에 이미 있는 것을 더 자주 알아차리려 한다. 회사에서 미팅을 하다가도, 아이와 놀다가도, 잠들기 전 호흡 사이에서도. 그 순간들이 깨달음이고 전부다. ‘깨달음’이라 이름 붙여 쫓을 만한 대단한 ‘인생 치트키’ 같은 것은 없다. 삶이 나에게 주는 것을 감사히 여기고 지금 이 순간이 전부라는 것을 잊지 않고 온전히 현존하며 그렇게 살아가고 싶다.

월요일부터 토요일까지 회의와 업무가 빈틈없이 들어차 있다. 열심히 사는 사람의 캘린더이긴 하다. 창업가였고, 이후에는 스타트업의 임원과 관리자로 살았으니 매주 이런 살인적인 일정이 이상한 일도 아니었다. 회사에는 늘 급한 일이 있고, 사람들은 나를 찾고, 나는 그 기대에 부응하려 했다.

지금에서야 보이는 것은 이 빽빽한 일정이 다 회사 일이라는거다. 나는 가정도 있고 자녀도 있는데 저 캘린더를 보면 나는 24/7 회사 일만 하고있다. 가족 행사는 아내가 챙기거나, 없는 시간을 겨우 쪼개서 맞췄다. 그러면서 무너지는 몸과 마음은 어른이니까 알아서 버텨야 하는 걸로 취급했다.

허허허. 이러니 일상이 고되지 않을 수가 있었겠는가. 제정신으로 사는게 가능했었겠는가. 좋은 의사결정은 커녕 번아웃 안오면 다행이었을 것이다.

매니저들의 매니저가 되었을 때부터, 비슷한 어려움을 토로하는 사람들을 많이 봤다.

1. 30대 중후반 이상이고, 2. 회사에서 팀장급 이상이며, 3. 가장이거나 아이가 있으면, 다들 높은 확률로 지쳐 있었다. 겉으로는 다들 괜찮은 척한다. 회의도 하고, 리뷰도 하고, 채용도 하고, 가족 행사도 어떻게든 간다. 그런데 조금 깊게 이야기해보면 다들 같은 말을 한다. 너무 피곤하다고. 머리가 잘 안 돈다고. 좋은 결정을 해야 하는데 그저 버티기만 하는 느낌이라고. 물론 나도 그 중 하나였다.

그러다 LLM과 AI 에이전트들이 나왔다.

처음에는 나도 대부분의 사람들처럼 생산성 도구로 봤다. 코딩을 더 빨리 하고, 리서치를 더 빨리 하고, 보고서 초안을 더 빨리 작성하고, 반복 작업을 줄여주는 도구. 그것만으로도 충분히 대단했다. 그런데 오래 써보니 더 중요한게 보였다.

예전에는 내가 책상 앞에 앉아 있어야만 업무 진척이 됐는데 이제는 그렇지 않다는게 핵심이다. 아침에 몇시간 집중하여 하루 업무 목적과 방향을 잡고 AI 에이전트들에게 일을 지시한다. 이후 나는 중간중간 확인하고, 필요하면 살짝 개입한다. 어떤 일들은 밤새 시켜놓고 아침에 확인한다. 하도 많이 시켜봤더니 이제는 이 정도 일은 어떻게 시키면 얼마나 걸려 어떻게 나온다는 감각도 생겼다.

내 캘린더는 이제 이렇게 바뀌었다.

완전히 다르다. 예전처럼 업무와 미팅으로 빽빽하지 않다. 수면, 영양, 운동이 먼저 들어가 있고, 그 사이에 큼직한 미팅이나 약속이 있다.

그리고 업무는 그 사이사이에 계속 돌아가고 있다. 내가 캘린더에 업무 블록을 촘촘히 넣어두지 않아도, AI 에이전트들은 빈 시간에도 돌아간다. 내가 운동하는 동안에도, 밥을 해먹는 동안에도, 아이들과 시간을 보내는 동안에도, 잠자는 동안에도 돌아간다.

이제 나는 수면 충분히 챙기며 밤에 일하지 않고, 끼니를 거스르지 않고 식단에 따라 내가 밥을 해먹을 수도 있으며, 운동할 시간을 억지로 만들어야 하는게 아니라 운동부터 하고 업무를 시작할 여유가 생겼다. 이뿐만이 아니다. 난 가족들과 더 많은 시간을 보내고, 가족의 고민을 더 잘 들어주고 AI로 함께 해결해보고, 더 가족들에게 사랑 받는 남편과 아빠와 아들이 되었다. 더 나은 내가 되고 있다.

얼마 전에는 인생의 어려운 일들이 하나도 아니고 갑자기 몰려서 터졌다.

전 같았으면 회사 일에 이미 120%를 쓰고 있는 상태에서 가족에게 힘든 일들이 겹치면 거의 멘붕이었을 것이다. 그런데 이번에는 스무스하게 잘 넘기고 처리했다. 위기에서도 한 번 해보자 싶더라. 이런 상황에서 패닉하지 않고 좋은 의사결정들을 해나가기 위해서 그동안 운동도 꾸준히 하고 잠도 잘자고 영양 잘 챙겨왔던거 아니겠냐 싶었다.

내가 정신 똑바로 차리고 AI 에이전트들에게 적극 업무 위임하고 도움을 구하니 양자택일에 몰리지 않고 견뎌낼 수 있었다. 물론 쉽지는 않았다. 남들은 알 수 없는 일이고 가족들에게도 나는 언제나처럼 든든한 가장으로 보였을테지만, 나는 안다. 이거 쉽지 않은 일이었다는 것을. 뿌듯해도 될 일이라는 것을.

이쯤되자, AI가 굉장히 고맙게 느껴졌다. AI 에이전트는 그저 내가 요금을 지불하고 개발과 업무 생산성을 올리는 도구에 가까웠다. 그런데 이제 AI를 통해 내가 항상 원하던 나의 모습으로 더 사람답게 살게 되었다고 깨닫는다.

항상 일 밖에 모르고 창업가/개발자/관리자라는 정체성으로만 살던 내가, AI 에이전트라는 내 똑똑한 분신들을 만들고 활용하면서 한 명의 인간으로서 더 성숙하고 잘 역할하게 되었다는게 감사했다. 감사한 일이다.

AI의 힘은 여기에 있다. 내가 업무를 24시간 붙잡고 있는다고 비례해서 생산성이 늘어나는게 아니다. AI를 통해 우리가 인간답게 살면서도 생산성을 올리고 유지할 수 있다는 것을 나는 요즘 실감하고 있다. 물론 아닐 수도 있지만 적어도 이 방향으로 강화해 볼 만한 가치는 충분히 있다고 생각한다.

감사합니다.

그동안은 우리 회사에서 해외LP를 적극 유치하는 모드는 아니었다. 그럼에도 20년에 싱가폴의 Temasek 자펀드인 Pavilion Capital이 우리 회사를 좋게 봐줘서 첫 해외 LP가 되어주셨다. 그때는 이게 얼마나 그들 입장에서 큰 결정을 한 것인지 이해하지 못하였는데 이번에 10군데 넘는 해외 LP들을 만나보니 새삼 감사하는 마음이 더 커졌었다.

홍콩 패밀리오피스들의 이야기를 들어보면, 일단 패밀리오피스별로 다루는 자산군이 엄청나게 많고, 그중에 왜 VC여야 하고, 왜 아시아여야 하고, 왜 한국이냐까지 결론이 가는 것이 매우 매우 어려운 일이라는 걸 배웠다. 한국까지 가더라도 법적으로 상이한 부분, 환율 리스크, 한국 유니콘들의 글로벌 확장성 한계 등이 또 발목을 잡는 경우가 많은 것 같았다.

희망적인 것은, 최근 삼성전자와 하이닉스 선봉으로 한국 주식시장이 엄청 선방을 하고 있다보니, 홍콩 패밀리오피스들이 한국이라고 하면, 예전과는 좀 다르게 “이야기 한번 들어볼까?” 하는 관심은 생겼다는 것이다.

그래서 모든 미팅이 나름대로 다 의미있었고, 어떤 이야기를 할 때 눈썹이 올라가는지(관심을 보이는지), 어떤 질문을 하는지, 그리고 한국에서 무엇을 기대하는지 배울 수 있는 좋은 기회였다.

우리 회사 입장에서 이번에 배운 것들을 정리해보면 아래와 같다. (다른 분들에게는 지루한 얘기일 수 있어서 빠르게)

• 우리 회사가 만들어낸 트랙레코드는 글로벌에서도 먹힌다. (펀드 1 멀티플 97.6X / 이후 대부분 펀드들도 3~6배에 청산되었거나, 기대되거나 거의 확정된 수익률)

• 우리가 투자한 6개 유니콘 회사들(두나무, 당근, 루닛, 한국신용데이터, 시프트업, 리벨리온)을 나열할 때보다, 우리가 이 모든 유니콘 회사들의 첫 기관투자자였다는 포인트를 더 인상깊게 느끼는 것 같다. (의도한대로)

• 얼마나 치열하게 새로운 창업자 Pool에 다가가려고 하는지에 대한 사례들을 재밌어하고 궁금해한다. (랄프톤 이야기 등)

• 다른 VC들과 차별화 된 성과보수 구조를 바탕으로, 좋은 팀을 만들고 유지한다는 이야기도 관심 있게 듣는다.

이것보다 더 울림이 있었던 배움은, 글로벌 투자자들이 한국 자체를 어떻게 바라보는지에 대해서였다. 미팅 중 하나는, 홍콩의 유명 쇼핑몰과 최고급 호텔, 보험사 등을 소유한 초고액자산가이자 글로벌 럭셔리/리테일 그룹의 오너인 한 분(편의상 A라고 부르겠다)과의 점심 미팅이었다. 이분은 한국을 매우 좋아하고, 국내 다수 기업인들과도 친밀한 관계를 맺고 있으며 생일도 한국에서 보냈을 정도이니 한국에 대해서도 아주 잘 알고 있는 분이다. A는 매우 유머러스했는데, 그 와중에 툭툭 던지는 아주 날카로운 코멘트와 질문들이 마음에 많이 남았다.

우리가 돌아가며 소개를 하고나서, 그는 친절하게, 하지만 아주 솔직하게 이야기를 해주었다.

“If you compare the return, you’re not the best. When you’re comparing with sector, some of them you’re not the best.”

A의 말이 불편했지만, 반박할 수 없었다. 외국 투자자 입장에서 한국 VC는 one of the options이고, 초고액자산가인 그에게는 미국, 중국, 동남아, 유럽의 Top VC/PE들이 다 찾아와서 수많은 기회들을 셀링한다. 그런 A의 입장에서는 어떤 국가의 무언가에 투자한다면 왜 그 국가여야하는가가 성립이되는 ‘코어 강점이 있는 영역’만 보는 것이다. 그리고 그 코어 강점이 세계 어디에도 없는 유일한 것이어야 한다. 그의 말을 그대로 옮기면 이렇다.

“We only invest in the core strength of the country. If you invest in something that’s similar to something that I saw other places, I don’t have to invest in it.”

쉽게 말하면, 그는 전 세계의 ‘best’ 또는 ‘most unique’한 것에만 투자한다는 뜻이었다.

A의 입장에서 바라본 미국은 파운데이션 모델들을 포함해 세계 최고의 분야가 여럿 있고 자본도 몰린다. 중국은 싸고 좋은 AI모델이 쏟아지고 있고 로보틱스도 세계 최고수준이며, application 또한 거대한 내수 시장과 함께 세계에서 성과낸 제품(틱톡 등)도 다수이다. 그가 인정한 한국의 영역은 몇 개 없었다. 1) AI Infra(한국의 탄탄한 반도체 talent pool)2)K Beauty(하지만 미국에 파는 브랜드들 수익 안나지 않냐고 날카로운 질문을 했었다).

“You need to highlight what’s so special about Korea in tech. So you have to highlight which is the best globally.”

홍콩에서 돌아오는 비행기 안에서 A의 질문이 머리속에 맴돌았다. 우리가 LP를 만날 때마다 매번 이야기하는 수익률 말고, 정말 단순하게 이야기해도 끄덕여질 수 있는 답을 원하는 질문.

“나는 미국, 유럽, 중국, 동남아 다 투자할 수 있는데 왜 한국에 투자해야해? 너네가 특별히 잘하는게 뭐야?”

우리 VC들이 열심히 여러 답변들을 했지만, 수많은 컨텍스트가 오가는 그의 머릿속에 우리가 강하게 남긴 인상이 과연 있었을까? 그래서 앞으로 정말 정말 바쁜 누군가를 만나 무언가를 셀링해야 한다면, 그/그녀의 머릿속에 남기고 싶은 ‘단 한 가지’를 잘 정하는 것이 정말 중요하겠다는 회고를 했다.

다시 그의 질문으로 돌아와보면, 누군가는 미국/중국과 우리를 비교하면서 우울해 할 수 있겠지만, 이 질문을 다시 곱씹어보며 나는 글로벌 관점에서 한국은 그래도 희망이 꽤 있네?라는 생각을 했다. 그래서 앞으로 해외 LP들 만날 때 더 자신감 가지고 만날 수 있을 것 같았다.

그가 인정한 AI 인프라를 제외하고 한국이 강점을 가질 수 있는 분야는 또 뭐가 있을까? 그날 나온 이야기들 중에 내 관점에서 설득력이 있겠다 생각이 들었던 것들은 바이오(한국에서 가장 똑똑한 사람들이 의대에 가는 다소 특이한 현상으로 인해), 뷰티 디바이스(국내 수많은 성형외과들과 국내 기준을 믿고 의료관광을 오는 외국인들), 디지털헬스케어(4대 병원이 전국 암환자의 절반 이상을 진료하는 구조에서 나오는 디지털 헬스케어의 데이터 접근성) 이런 것들이 “이건 한국에서만 가능하다”는 story가 될 수 있을 것 같았다.

그리고 K-content 자체가 큰 돈을 벌고 있지는 못하지만, K-content가 글로벌에서 점점 많이 소비되면서 자연스럽게 노출되는 한국 consumer goods와 culture도 한국이 가지는 unfair advantage라고 본다. K-beauty가 지금 미국 대상 인플루언서 마케팅이 포화되면서 비용이 올라간 상태이지만, 창의적인 관점으로 새로운 시장, 새로운 채널을 뚫는 플레이어들이 K-beauty의 next growth를 이끌어 줄 것이라고 생각되며, K-pop이 익숙해지면서 현실 아이돌 뿐만 아니라 자연스레 플레이브, 이세계아이돌, 위고식스 등 한국 Virtual Idol들도 다른 국가들 대비 글로벌에서 이점이 있을 것이라 생각한다.

KVIC에 따르면, 아직까지 해외 LP들이 한국 VC에 출자하는 비중은 전체 LP 대비 1%도 안 된다고 한다. 해외 LP들이 한 번 만나서 한국 VC에 바로 출자하는 일은 기대하지 않는다. 하지만 이렇게 기회를 만들어 계속 만나면서 한국만의 강점과 특별한 점을 알리고, 한국 VC도 글로벌 Top 티어와 견줄 수 있는 수익률을 낼 수 있다는 걸 보여주다 보면, 이 숫자가 5년, 10년 뒤엔 바뀌지 않을까 기대해본다.

주총 자리에서 깜짝 파티를 위한 케이크가 나왔다. 25년 연간 최초 흑자 전환, 당기순이익 3.9억원을 축하하기 위함이다. 숫자 자체가 크진 않지만, 이 케이크는 만 9년의 무게를 담고 있었다. 그리고 이 팀의 출발부터 지켜봐왔던 첫 투자자인 나에게는 매우 의미있고 감격스러웠던 이벤트였기에 글로 남기고 싶었다.

25년 매출은 192억원으로, 전년 151억원 대비 27% 성장했다. 올해는 40% 성장을 목표로 하고 있다. 25년의 실적에서는 매출 구성의 변화가 눈에 띄었다. 24년의 경우 가사 매출 비중이 75% 였는데, 25년에 70% 아래로 내려왔다. 나머지 30%를 청연케어(시니어 케어 서비스), 사무실 청소, 입주 청소, 에어컨 청소, 커머스 같은 신규 사업들이 채우기 시작했다.

청연과 같은 2 Sided platform 회사들의 가장 큰 어려움은 고객과 서비스 provider 양쪽 다 acquisiton에 비용이 든다는 것이다. 그에 따라서 이런 비즈니스의 경우 첫 서비스의 만족도를 크게 높여 최소한 한쪽의 리텐션을 단단하게 만들고 그 위에 새로운 서비스를 쌓아올려 객단가를 높여가야 한다. 이런 맥락에서 청연은 처음엔 비용이 좀 들고 확장이 느리더라도 직접 매니저들을 교육해서 가사서비스에서 확실한 만족도를 주기 위해 노력해왔고, 그 결과 이용 고객 중 70%가 정기고객이고 재구매율은 92% 수준을 달성하고 있다. 여기에 이미 확보된 청소매니저 풀을 활용할 수 있는 신규 사업을 얹거나, 기존 고객이 쓸 수 있는 새로운 서비스를 출시하는 방식으로 객단가와 LTV(고객생애가치)를 꾸준히 높여왔고, 25년에 첫 흑자라는 열매를 맺은 것이다.

올해 계획 중 특히 기대되었던 부분은 5월 오픈 예정인 옷장 정리 서비스 이야기였다. 청연에는 현재 매니저 약 20만명이 등록되어 있다(올해 2월 20만명을 돌파). 그 중 5천명이 정리수납 자격증을 보유하고 있다. 기존에는 이 자격증이 큰 의미가 없었고, 그들은 가사 서비스만 제공하는 매니저들이었다. 그런데 고객 데이터를 보니 “옷장 좀 정리해주실 분 없어요?”라는 문의가 지속적으로 들어오고 있었다. 나도 최근 이사하면서 옷장 정리 서비스를 써봤는데, 70만원 수준의 높은 가격임에도 매우 만족스러운 서비스 경험을 한 기억이 있다. 청연이 서비스를 표준화하고 더 합리적인 가격에 제공한다면 충분히 고객과 청연이 win-win할 수 있는 교집합이 나올 것 같았다. 이미 수요(기존 고객의 추가 니즈)와 공급(자격증 보유 매니저)는 청연을 통해 연결될 수 있는 상황이었다.

오프라인 고객 접점. 이것이 오프라인 버티컬 스타트업(소위 O2O 회사들)이 활용가능한 레버리지이자 해자라는 생각이 들었다. 청연 매니저들은 고객의 집에 이미 방문하고 있다. ‘집’과 관련된 모든 서비스들을 위에 얹을 수 있다. CAC 0원으로 신규 서비스들을 런칭할 수 있는 구조가 확보된 것이다. 특히 집과 관련된 서비스 중에는 객단가는 높지만 빈도가 높지 않은 서비스들이 있다. 이사 청소, 집 수리, 에어컨 청소, 냉장고 청소, 옷장 정리 등등. 이런 서비스들이 단일 서비스로 시장에 나와 서비스 되려면 효율적인 마케팅이 어렵다. 하지만 청연은 이미 185만명의 누적 가입 고객이 있고, 이들은 청연과 신뢰관계가 형성된 사람들이다. 이사 가야할 때 갑자기 모르는 업체를 찾기보다 이미 쓰던 청연에 요청하는게 자연스럽다. 청연이 이미 확장했고, 앞으로 확장할 거의 모든 서비스들은 모두 기존 고객 자산 위에서 확장되고 있다. 이것이 청연이 만들고 있는 해자의 실체다. 기술 특허도 아니고, 독점 계약도 아니다. 10여년에 걸쳐 쌓인 고객 신뢰와 그 신뢰를 기반으로 한 크로스셀 구조다.

4개월 전 100억원 규모 시리즈 B 투자를 유치한 버핏서울 또한 비슷한 구조다. 19년에 첫 투자했고, 그룹운동이라는 핵심 프로덕트로 시작했던 버핏서울은 코로나를 기점으로 온오프라인 통합 피트니스라는 유니크한 경험을 주는 공간을 중심으로 크로스셀이 가능한 구조를 만들었다. PT, 그룹운동, 피트니스(헬스) 그리고 지점마다 조금씩 다를 수 있는 파트너 프로그램들이 Gym이라는 공간을 중심으로 고객들과 신뢰 관계를 맺고 상호 크로스셀이 가능한 구조로 확장이 되고 있다. 하나를 보고 들어와서, 그 경험이 좋아 이 공간을 신뢰하게 되고, 자연스럽게 다른 것도 구매하게 된다.

차계부로 시작한 마카롱팩토리 또한 차계부의 리텐션 높은 고객들을 기반으로 파트너 정비소들을 모으기 시작했고, 지금은 촘촘히 모아둔 파트너 정비소들이 거꾸로 고객을 ‘마이클’ 앱으로 불러들이는 단계이다. 최근에는 월 3억원이 넘는 영업이익을 내고 있고 올해 연 매출 1천억을 목표로 하고 있는 마카롱팩토리 또한 벌써 만 11년 된 회사이다. ‘마이클’ 앱을 중심으로 연결된 파트너 정비소 - 고객 간에 거래되고 있는 서비스 목록은 조금씩 늘어나고 있다. 엔진오일, 타이어로 시작해 세차로 최근 확장했고 앞으로도 틴팅 등 빈도는 떨어지나, 객단가는 높은 서비스들을 붙여나갈 예정이다.

청연, 버핏서울, 마카롱팩토리 등의 오프라인 버티컬 스타트업을 오래 지켜보면서 하나 배운 것은, 오프라인 버티컬의 해자는 처음부터 보이지 않는다는 점이다. 고객 한 명 한 명과 쌓아온 신뢰가 싸여서, 어느 순간 그 위에 새로운 서비스를 얹을 수 있는 기반이 된다. 실행으로 증명해야하고, 그 순간이 오기까지 버텨야 한다. 이제 이 회사들은 그 타이밍이 온 것이다. 그리고 아무리 AI native한 회사도 이런 해자는 쉽게 카피할 수 없다. 그간의 고생들을 버텨내 이 순간을 맞은 이 회사들이 앞으로 만들어갈 미래가 더 기대된다.

이 회사들을 보면서 또 들었던 생각은, 이렇게 오랜 시간이 걸려 빛을 발하게 되는 비즈니스를 하겠다는 창업자들이 최근엔 잘 안보여서, 이 회사들의 성공이 더 널리 알려져 이러한 유형의 창업도 더 많이 일어났으면 하는 바램이었다. 결국 이러한 비즈니스는 긴 시간의 투자가 필요한 만큼 우리처럼 길게 보고 투자하는 투자자들이 더 많아져야 할 수도 있겠다.

(청연 주주총회 흑자 전환 깜짝 파티 : 같이 케이크 불게 해주셔서 영광이었습니다-!)

위임의 비결은 신뢰다. 내가 신뢰하는 만큼만 맡길 수 있고 신뢰하는 만큼만 기다릴 수 있다. 처음 만난 팀원에게 많은 것을 맡기기는 힘들다. 작은 일 부터 시작해 서로 스타일을 파악하고 강점 위주로 일을 주면서 병목 지점은 과감히 마이크로 매니지먼트 하며 뚫어가야 한다. 이런 과정을 거쳐 신뢰가 쌓이고 공유하는 컨텍스트가 많아지면 더 큰 일을 맡기고 더 오래 기다려도 원하는 결과물이 완성되어 도착하게 된다.

나는 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링, Ralph-loop 등 AI 에이전트에게 일을 시키고 협업하는 방법론, 스킬, 프레임워크 모두가 일종의 신뢰를 쌓아나가는 과정이라고 생각한다. 내가 어떤 크기의 일을 시키고 얼마나 기다리면 그것은 해결되어 돌아온다 라는 믿음을 갖게되는 과정.

작고 쉬운 작업은 구두 지시하듯 프롬프트로 충분하다. 맥락이 필요한 업무는 온보딩 문서나 이전 회의록 공유해 주듯 컨텍스트를 주어야 원하는 결과를 가져올 것이고, 프로젝트 단위 이상의 일은 하네스 엔지니어링 처럼 회사 차원의 도구, 자산, 프로세스를 활용하며 진행해 나가야 탈이 없을 것이다. 답을 찾아나가야 하거나 연구 조직이라면 Ralph 처럼 평가와 개선의 이터레이션을 원하는 결과를 낼 때 까지 될 때 까지 해나가야 할테고.

누구나 그렇듯 나도 AI 에이전트로 대다수의 회사 및 개인 업무를 처리하고 있다. 그런데 이제 AI가 쉽게 해버리는 일들은 아예 관심에서 사라진다. 해결된 문제는 더 이상 문제가 아니고 그건 시키면 되는 일이니 더 이상 고민의 영역이 아니다. 어차피 기다리면 AI 모델 + 도구가 좋아져서 해결될 일이 많긴 하겠지만, 지금 해내야 좋은데 AI 혼자서는 잘 못하는 일을 내가 어떻게든 도와서 해결하는게 요즘 내가 하는 일의 전부다.

그런데 내가 계속 도와서는 복리 엔지니어링을 해나가기 어렵기에 점차 조금 도우면서도 더 큰 일을 더 오래 기다려 원하는 결과로 만나는 것을 추구해야 하는데, 바로 여기서 위에서 말한 ‘신뢰’를 강화학습의 가치함수로 사용하는 접근을 하여 효과를 보고 있다.

AI에게 일을 시키고 원하는 결과를 만나지 못할거 같을 때 하는 행동이 있다. ‘개입’이다. 중간에 개입하든 처음부터 다시하든 마이크로 매니지먼트 처럼 개입하여 이렇게 하라 저렇게 하라 지시하고 틀리다 맞다 판단을 해준다. 신뢰가 높을수록 개입은 줄어든다. 따라서 개입의 빈도와 강도는 신뢰 수준을 가늠하는 좋은 지표가 된다.

전통적 조직 신뢰 연구는 신뢰를 시행착오를 통해 쌓아가야 하는 것으로 봤다면 근래의 조직 신뢰 연구는 많이 믿는 것보다 맞게 믿는 것을 최적화 하는 형태로 가고 있다. 모든 일을 같은 수준으로 맡기기 보다는 업무에 따라 과신 또는 과잉 개입 하지 않도록 하는 것이 좋다는 것이다. 이를 위해 조직 업무 옵저버빌리티를 강조하는데 AI 에이전트와 일하며 남는 세션 정보는 이 관점에서 최고의 데이터다.

나는 AI 에이전트를 통해 PR을 올리거나 업무 세션 종료 또는 요청시 ‘신뢰 평가’ (Trust-eval) 스킬이 발동하도록 했다. 이 스킬은 해당 세션을 빠짐 없이 살펴보고 어떤 개입이 어느 강도로 이루어졌는지 확인하고 로깅한다. 내가 어디서 멈춰 세웠는지, 왜 그 지점이 마음에 걸렸는지, 어떤 수정이 반복되는지를 남기면 다음에는 AI 에이전트가 같은 식으로 일하지 않게 된다.

PR이 merge 되었는데 개입이 없었다면 그 작업은 충분히 쉬웠거나 신뢰할 수 있는 형태로 이루어졌음을 의미하므로 이것들도 로깅한다.

이 신뢰 평가 기록을 통해 AI 에이전트는 큰 작업을 플래닝 할 때 어느 정도의 확률로 내가 원하는 형태로 결과물을 내놓을 수 있는지 신뢰 예측을 먼저 수행한다. 모델의 일반적인 성능이나 인터넷의 일반적인 검색 결과에 기반한 것이 아닌 회사와 내가 중요하게 보는 기준을 점점 더 잘 반영하기에 이 신뢰 스코어 확인은 작업 진행을 가늠하는데 큰 도움이 되고 있다.

이미 좋은 AI 에이전트 프레임워크와 스킬은 많다. 그런데도 직접 이런 시스템을 만들어 쓰게 되는 이유는, 모두가 AI로 이루고 싶은 것과 중요하게 여기는 것이 다르기 때문이다. 꾸준히 복리 엔지니어링으로 가치를 쌓아나가야 하는데 남들은 좋다고 하는 방법이 내게는 맞지 않을 수 있고 내가 효과를 본 방식이 다른 팀에는 먹히지 않을 수도 있다.

하나의 정답이 있는 일은 이미 해결된 일이다. 내 취향과 기준 같은 세상과 인터넷에 없는 판단 근거들을 이용해 내가 원하는 결과에 맞게 AI와의 협업을 직접 길들이는 일이 필요하다. 이게 각자의 가치함수가 될 수 있다.

조직에서 사람들과 일하며 배운 신뢰, 개입, 위임의 기술도 AI 에이전트에 활용하니 여러 측면으로 가속해버리는 강력함에 감탄할 따름이다.

감사합니다.

많이들 직원들이 클로드/코덱스를 기반으로 일을 하면 우리는 AI native가 되었다고 생각한다. 그렇지만 무엇을 기준으로 AI의 효용을 조직이 온전히 보고 있다고 할 수 있는 AI Native 조직 여부를 구분할 것인가는 나도 어떻게 기준을 잡아야할지 고민 중이었는데 이날 참여한 여러 AI Native 전환을 밀어붙이고 있는 팀들(인티그레이션, 채널톡, 콴다, 해치랩스) 이야기를 들어보며 정리가 되었다.

AI Native 전환의 본질은 AI 활용이 아니다. 회사가 어떻게 일할 것인가를 AI를 중심으로 다시 설계되어야 한다.

AI를 잘 쓰는 회사는 기존 업무에 AI를 붙이는 회사가 아니다. AI를 전제로 워크플로우를 다시 짠다. 콴다는 두 가지 모드가 동시에 존재하는데 그 비교가 이를 명확히 설명한다. 기존 서비스(콴다, 11년 운영)는 레거시 코드가 많아 PM→디자인→스펙 회의→개발→QA의 주 단위 사이클을 유지한다. 업데이트 사이클이 일주일 단위다. 여기에 AI를 붙이면? 각 단계가 조금씩 빨라진다. 하지만 단계 자체는 그대로다. 회의는 여전히 있고, 커뮤니케이션 비용은 거의 줄지 않는다. 반면 신규 프로덕트는 1인 개발 체제로 전환하여 프로덕트 관련 의사결정 및 실행은 전부 1인이 에이전트들과 진행하며, 빌더 회의에서 각 프로젝트의 진행 상황 및 기회 여부를 점검하고, 별도의 하네스(Harness) 레이어를 통해 처리 속도/병목/QA 현황을 조율한다. 후자는 효율화가 아니라 운영체제 교체에 가깝다. 기존 워크플로우에 AI를 얹은게 아니라, 이건 일하는 방식의 뼈대가 바뀐 것이다.

컨텍스트 공유에서 AI를 중심으로 구조를 다시 짠 사례도 흥미로웠다. 해치랩스 문건기 대표의 경우 미팅이 끝나면 녹음이 자동으로 전사되어 이메일로 수신되며, 에이전트가 이메일, 카톡, 텔레그램을 10분마다 폴링해서 마크다운으로 변환한 뒤 장기기억으로 저장한다. 이 방식으로 에이전트와 본인은 95% 싱크를 유지하며 공동 창업자 또한 이 구조로 일을 하기 때문에 논의할 때는 서로 md 파일을 공유하며 컨텍스트를 교환한다. 이 팀은 에이전트 간 워크스페이스에 마크다운 메모리를 쉐어할 수 있는 레이어를 만드는 것도 구상중이라고 한다. 이러한 맥락에서 결국 AI 네이티브 조직의 차별점은 장기적으로 ‘의사결정 속도’에서 벌어질 것이라는 관점도 공감이 되었다. 과거에는 정보를 모으고, 정리하고, 회의하고, 합의하는 과정이 병목이었다. 그런데 방금 설명한 사례처럼 AI 중심의 컨텍스트 공유 설계로 실시간 싱크가 되어 이 중간 비용을 크게 줄이면, 같은 정보를 보고도 어떤 회사는 오늘 결정하고 어떤 회사는 다음주에 결정하는 차이가 생긴다. 이 차이는 누적되면 생각보다 훨씬 큰 격차가 될 수 있다.

사이드로 나온 이야기 중에 어떤 툴들이 살아남을까?라는 주제도 재밌어서 공유하면, AI 잘쓰는 팀들은 어지간한 필요 기능을 AI로 직접 구현하거나 오픈소스를 활용하기 때문에 유료 SaaS 구독은 클라우드 인프라·매니지드 서비스 영역으로 축소되고 있다고 한다. 디자이너 없이 AI와 협업하면서 피그마 대신 HTML 기반 웹 디자인으로 전환한 사례가 대표적이다. 장기적으로는 컨텍스트 허브 역할을 하는 제품(Git, Google Workspace, Teams 등)이 생존하고, 마크다운 연동이 원활하지 않은 툴은 도태될 것으로 전망하였는데, 정말 그렇겠구나 싶었다.

다시 돌아와서, 왜 대부분의 회사가 끼워 넣기에서 멈춰있을까? 인티그레이션 정희범 대표님은 “PO, 디자이너, 개발자 중 한명이라도 믿음이 없으면 그 팀의 생산성과 퍼포먼스가 AI로 비약적으로 올라가지 못한다”고 경험담을 공유해주셨다. 이걸 회사 레벨로 적용해서 얘기하면 ‘올인’이 필요하고, 그 레벨로 밀어붙이려면 결국 대표의 결단과 의지가 있어야 한다. 또한 대표가 AI를 스스로 많이 써보고, 효용과 한계를 잘 알고 있어야 한다. 팀원들에게 AI로 일하라고 말하는 대표가 스스로 AI로 일하지 않으면, 그 지시는 공허해진다. 어디서 AI를 믿어야 하고 어디서 검증해야 하는지를 모르면서 팀의 AI 전환을 이끌 수는 없다.

솔직히 말하면 재설계는 무섭다. 세미나 발표하신 대표님들도 비슷한 고민들 하고 계셨고, 잘 달리고 있는 로켓에서 엔진을 통째로 갈아끼우는 결정에 가깝게 느껴졌을 것이다. 인티그레이션 정희범 대표님은 이걸 주식 투자에 비유하며 “집 담보 대출로 삼성전자에 투자하는 시점” 같은 느낌이라고 했다. 실제로 그는 “지금 매출이고 뭐고 다 필요 없고 현재는 AI 네이티브화가 되는 게 제일 좀 중요하다”고 판단해 본인 스스로가 클로드를 미친듯이 쓰고, 내부 AI활용도를 올리기 위해 해온 다양한 시도들을 해왔다. 그리고 그 과정에서 몇몇 사례들을 공유해주셨다. 예를 들어 잘쓰는 팀을 하이라이트해서 Fomo를 주고, 토큰 리더보드를 통해 꼴찌부터 10순위를 오픈해서 더 쓰라고 자극을 준다. (모두에게 맞는 방법은 아닐수도 있다.)

세미나에서 채널코퍼레이션 이경훈 CAIO의 말도 울림이 있었다. “작년까지는 우리 회사가 망하지 않을 것 같았는데, 요즘은 진짜 망할지도 모른다는 위기감이 크다.” AI 덕분에 작은 팀이 훨씬 큰 팀을 위협할 수 있게 됐고, 그 위협이 실제로 오기 시작한 것이다. 미국에서는 200~300명이 AI로 3만 명 규모의 일을 처리하는 경쟁사가 나오고 있다는 이야기도 나왔다.

나는 이 흐름이 돌이킬 수 없다고 본다. 끼워 넣기로 버티는 건 가능하지만, 그 위에서 도달할 수 있는 한계는 명확해보인다. 재설계를 시작한 팀과 그렇지 않은 팀 사이의 격차는 시간이 갈수록 벌어질 것이다.

우리 회사는 지금 어느 쪽에 있는지 스스로 한번 물어보자.

그 시간 동안 AI 뉴스 소비를 멈췄다. 일도 거의 멈췄다. 평소라면 챙겨봤을 새 모델, 벤치마크, 누가 뭘 만들었는지 같은 것들이 이 상황에서는 다 멀게 느껴졌다. 우선순위에서 완전히 밀려났다. 대체 무엇을 위해 이렇게 열심히 바쁘게 살았는가.

Wealth + Health. 이 둘이면 됐는데 말이다.

Wealth

우리가 하는 일의 대부분은 결국 Wealth를 위한 것이다. 커리어를 고민하고, 사람들을 만나고, 미팅하고, 사업하고, 창업하고, 투자 받고, 협업하고, 영업하는 것. 다 먹고살려고 하는 일이다. 더 정확히는 내가 원하는 삶을 살기 위한 자원과 선택권을 만들려는 일이다.

그런데 사람은 이상하게도 가장 중요한 것을 가장 자주 잊는다. 일은 원래 수단이어야 하는데 어느 순간 목적이 되어버린다. 회의가 목적이 되고, 마감이 목적이 되고, 바쁨 자체가 성실함처럼 느껴진다. 커리어라는 이름 아래 남들이 가는 길을 따라가고 시장이 요구하는 스펙을 쌓느라 바쁘다 보면 내가 원하는 곳으로 가고 있는지, 아니면 그냥 일에 잡아먹히고 있는지 잘 안보인다.

그래서 나는 Wealth를 단순히 돈으로만 보고 싶지 않다. 내가 어떤 선택을 할 수 있는가, 위기 앞에서 얼마나 덜 흔들릴 수 있는가, 내가 사랑하는 사람을 위해 무엇을 해줄 수 있는가와 연결된다. 병원은 그걸 아주 현실적으로 보여준다. 치료를 결정하고 시간을 확보하고 불확실성을 견디는 데에는 자원이 필요하다. 병원비를 감당할 수 있는 힘, 일을 잠시 멈출 수 있는 여지, 가족을 돌볼 수 있는 선택권. 이런 것들이 다 Wealth의 일부였다.

이 프레임으로 일을 봐야한다. 지금 이 일이 정말 내 Wealth를 쌓고 있는가. 내가 원하는 방향으로 삶의 주도권을 키우고 있는가. 이 질문이 생기면 일이 나를 끌고 가는게 아니라 내가 일을 고르게 된다. 기회를 만들고 잡고 버리는 기준도 생긴다.

Health

병원을 오가면 또 하나가 보인다. Health는 모든 것의 전제 조건이라는 것.

사경을 헤매실 때는 살아 계시기만 하면 된다고 생각했다. 그 앞에서는 일도, 돈도, 커리어도, 미래 계획도 전부 작아진다. 건강이 중요하다는 말은 너무 많이 들어서 뻔하게 느껴질 때가 있는데 가까운 사람이 크게 다치는 일을 겪고 나면 그 말이 갑자기 현실이 된다. Health가 무너지면 나머지 많은 것들이 한순간에 의미를 잃는다.

그리고 Health는 몸만이 아니다. 수면, 정신적 안정, 관계, 불안을 다루는 힘, 무너지지 않고 하루를 살아낼 수 있는 상태까지 다 포함된다. 돌아보면 나 역시 일과 목표를 핑계로 이런 것들을 자주 뒤로 미루던 때가 있었다. 하지만 몸과 마음의 건강을 돈과 등가교환 하는건 지속할 수 없는 일이다.

몸과 마음이 버텨주지 못하면 집중도, 판단력도, 관계도 같이 무너지고 Wealth도 오래 못쌓는다. 내가 원하는 나, 내가 원하는 생, 내가 원하는 목표로 가려면 결국 이 둘이 같이 커져야 한다고 느꼈다.

개인의 번영을 위해서는 Wealth + Health의 선순환이 필요하다. 그리고 그런 개인들이 많아질수록 사회도 더 건강하고 단단해질거라 생각한다. 이번 일을 겪으며 어떻게 가능하게 할까를 더 고민하기 시작했다.

AI는 레버리지다

AI에 대해서도 생각이 조금 바뀌었다. 아이러니하게도 AI 뉴스를 끊고 나서야 오히려 AI를 어떻게 써야겠다는게 더 명확해졌다. 개인에게 AI는 그 자체가 목적이라기 보다는 Wealth와 Health를 지키고 키우는 레버리지에 더 가까운 것 아닐까.

예를 들어, 나는 안좋은 상황이 오면 over-thinking을 많이 하는 편이다. 이번에도 그랬다. 어머니 상태가 어떻게 흘러갈지, 사고 처리는 어떻게 해야 할지, 보험사와 경찰서와 소통은 어떻게 해야할지, 놓치고 있는 건 없는지 머릿속에서 끝없이 가지가 뻗었다. 그래서 그 over-thinking을 AI에게 위임했다.

AI에게 시킨게 대단한건 아니었고 리파지토리 하나에 디렉토리 구조 잡아서 사고 자료와 환자 상태 등 확보한 모든 데이터를 파일로 넣었다. 그리고 다중 우주 시뮬레이션 처럼 가능한 경우의 수를 쭉 그리게 하고, 최고의 상황과 최악의 상황, 그리고 가장 확률적으로 높은 상황을 나눠 정리하게 했다. 사고 처리와 보험 처리에서도 어떤 서류가 필요하고 어떤 순서로 확인해야 하고 어떤 질문을 해야 하는지를 계속 정리하게 했다. 이런 부분은 어떤 순간에는 웬만한 손해사정인보다 더 차분하게 정리해준다고 느꼈다.

물론 AI가 판단을 대신한 것은 아니다. 의학적 판단은 전적으로 의사와 의료진이 내렸고 이외 의사결정은 아버지 주도로 가족이 함께 했다. 최종 확인과 판단은 사람이 해야 했지만 AI는 흩어진 정보와 가능성을 구조화해줬고 그 과정에서 우리 가족의 불안을 많이 줄여줬다.

불안은 정보가 없어서 생기기도 하지만 경우의 수가 너무 많고 머릿속에서 그 모든 가능성을 혼자 굴리느라 생기기도 한다. AI는 그걸 밖으로 꺼내 정리해줬다. 우리가 무엇을 알고 있고 무엇을 모르고 있고 어떤 가능성이 높고 지금 무엇부터 하면 되는지를 보이게 해줬다. 그게 생각보다 컸다.

Wealth 측면에서도 AI는 강력하다. 실행력을 높이고, 실험 비용을 낮추고, 더 많은 기회를 탐색하게 해줬다. 돈을 벌게 해주는 것만 Wealth가 아니고 돈 나갈걸 안나가도 되게 해주는 것이 더 큰 고통을 줄여준다는 사업 관점의 교훈도 배웠다.

마치며

이번 일을 겪으며 삶의 우선순위가 조금 더 분명해졌다.

지금 돌아보니 삶의 중심이 AI 였을 때 AI는 오히려 바쁨과 불안을 증폭시켰었다. 더 빨리 따라잡아야 하고, 더 많이 써봐야 하고, 더 많은 것을 실험해야 한다는 압박이 있었다. 반대로 삶의 중심이 Wealth+Health라면 AI는 굉장히 좋은 도구다.

개인에게 Wealth+Health는 원하는 삶을 떠받치는 가장 현실적인 기반이고 이를 이 기반을 더 잘 지키고 쌓기 위한 도구에 가깝다.

앞으로도 나는 AI를 계속 접하고 배우고 무언가를 함께 만들 것이다. 다만 예전처럼 기술 자체를 좇기보다, 그것이 내 삶에 실제로 무엇을 더해주는지를 먼저 보려고 한다. 내 Wealth를 키워주는지, 내 Health를 지켜주는지, 그리고 내가 원하는 삶에 가까워지게 하는지.

지금은 그 기준으로 AI를 쓰고 싶다. 나와 내 주변 소중한 사람들을 위해서.

감사합니다.

“PMF 개념 자체가 이제 의미 없어지는 것 아닐까요?”

처음엔 도발적인 주장처럼 들렸다. PMF(Product-Market Fit)은 스타트업 생태계에서 거의 성경 수준의 개념이고, 나도 신봉하는 쪽에 가까웠다. 지금도 수천개의 스타트업이 이걸 기준으로 제품을 만들고 투자를 받고 있을 것이다. 그런데 이게 의미 없어진다니, 무슨 말일까?

지금까지 PMF는 무엇을 전제로 해왔는가?

지금까지 PMF의 전제는 사람이 제품을 쓴다는 것이다. 그리고 사람은 습관의 동물이다. 한번 익숙해진 인터페이스는 쉽게 바꾸지 않고, 특정 프로덕트를 사용하는 것이 습관이 되는 순간 그 프로덕트는 리텐션과 해자를 가지게 된다. 네트워크 효과 등과 더불어 이러한 ‘인지적 마찰’이 곧 스위칭 코스트가 되기도 한다. 이러한 마찰을 충분히 높이면 유저의 리텐션이 잡히고 PMF를 달성했다고 본다. 브랜드 충성도, 습관 형성, 네트워크 효과 이 모든 전통적 해자들은 결국 하나의 전제 위에 있다. 사용자가 사람이라는 것이다.

그런데 사람이 아닌 AI에이전트가 사람 대신 서비스를 사용하기 시작한다면 어떨까? 이미 그 미래는 코앞에 도달해있다.

하네스 세팅이나 monorepo 구조만 잘 만들어두면 codex 쓰다가 claude code로 갈아타는 것은 전혀 어렵지 않다. 에이전트에게는 더 쉽다. 이전 도구를 오래 써서 생기는 습관도, 감정적 애착도, 인터페이스 학습 비용도 없다. 그냥 더 좋은 api, cli가 나오면 그쪽으로 라우팅된다. 버튼을 누르지 않고 명령어를 보내는 에이전트에게 UI는 무의미하다. 단순히 개발 도구 이야기만이 아니다. 광고 소재를 AI가 만들고, 법무 검토를 AI가 처리하는 시대다. 에이전트가 어떤 서비스를 쓸지에는 점점 더 사람의 선호보다는 성능과 api 가성비가 의사결정에 미치는 영향이 커질 것이다.

작년에 검토했던 회사는 멀티에이전트 AI로 광고 크리에이티브의 기획, 제작, 실험, 성과 분석, 반복 개선까지 전체 워크플로우를 자동화하는 플랫폼을 만들고 있었다. 이 워크 플로우 안에서는 어떤 도구가 소재를 만들고, 어떤 도구가 퍼포먼스를 분석하는지는 에이전트가 최적 조합을 찾아 선택한다. 특정 제품에 익숙해진 마케터가 제품 교체를 고민하는 그림은 들어가지 않는다.

PMF가 전제했던 사람이 점점 그림에서 사라지고 있다.

AI 에이전트 시대에 살아남는 B2C 제품의 해자는 무엇일까?

물론 모든 제품이 이렇게 되진 않을 것으로 본다. 얼마전 컴패니언 AI 만드는 팀을 만났다. 이 팀은 두가지 니즈를 동시에 공략하고 있었다. 비개발자가 오픈클로 같은 ai 어시스턴트를 쉽게 쓸 수 있게 해주는 접근성 니즈, 그리고 감정적 연결에 대한 니즈. 여기서 흥미로운 것은 후자였다. 뻔한 이야기지만, 사용자와 감정적 관계를 만드는데 성공한 컴패니언에게는 여전히 락인이 작동할 것이기 때문이다. 특정 AI 페르소나와 쌓은 대화 기록과 추억, 그리고 감정적으로 형성된 애착. 이런 것들은 에이전트가 무감각하게 더 좋은 옵션으로 갈아치울 수 있는 성질의 것은 아니다. 결국 AI에이전트 시대에 살아남는 B2C 제품의 해자는 ‘사람이 직접 경험하는 감정적, 관계적 가치를 만들어낼 수 있는가?’ 일 수도 있겠다는 생각이 든다. 그외에 생산성, 자동화, 정보 서비스 등의 영역은 PMF 달성으로 얻은 락인이 에이전트 전환 앞에서 무력해지지 않을까 싶다.

예찬님은 “PMF보다 이터레이션 속도가 중요하다”라는 이야기를 했고, 나 또한 ‘느리면 죽는 시대’에서 썼듯 공감하는 바이다. 하지만 한 뎁스 더 들어간다. 이터레이션 속도가 중요한 이유는 단순히 ‘경쟁자보다 더 빨리 만들어야 해서’라기 보다는 이제는 PMF가 일시적인 상태에 가깝기 때문이다. 지금은 에이전트 레이어가 두꺼워질수록 그 PMF를 유지하는 시간이 짧아질 수 있고, 다만 PMF를 통해 더 유리한 포지션에서 게임을 할 수 있는 정도로 이해하는게 맞을 것 같다. 무빙 타겟이니 계속 움직여야 한다.

B2C AI 제품을 만드는 스타트업과 투자자들은 이제 새로운 질문이 필요하다.

“이 제품이 PMF를 달성 했는가”만 물을 것이 아니라, “이 제품이 에이전트 레이어에서도 선택받을 이유가 있는가?”를 물어야 한다. 사용자의 습관에서 비롯된 리텐션만으로는 에이전트 시대에서 빠르게 무의미해질 수 있다.

결론적으로 PMF가 죽었는가? 죽었다기 보다는, PMF만으로는 살마암지 못하는 시대가 되었다고 표현하는게 더 맞을 것 같다. 물론 이 새로운 기준도 완전하다고 생각되지 않는다. 또 바뀔 것이다. 그래서 계속 Unlearn하고 기존의 기준들을 의심하는 태도가 필요한 것 아닐까 싶다.

예전에는 그냥 컨디션 문제 정도로 넘겼다. 일이 많아서 그런가 보다, 며칠만 지나면 괜찮아지겠지 싶었다. 그런데 몸무게가 늘고 번아웃을 겪고 나니 이런 식으로는 안 되겠다는 생각이 들었다. 막연하게 ‘건강해야지’라고 다짐하는 것만으로는 부족했다.

2021년에 애플워치를 산 뒤부터 많은게 달라졌다. 수면, 심박, 활동량, 심박 변동 같은 몸이 주는 신호를 수치와 그래프로 볼 수 있었다. 잠자는 시간을 앞당겼을 때 다음날 회복감이 어떻게 달라지는지, 운동 강도를 너무 높이면 업무시간에 어떻게 힘이 든지, 식사를 좋은 음식으로 챙기면 컨디션이 얼마나 좋아지는지 관심을 갖게 되었다. 그러고 나니 몸을 대하는 태도도 바뀌었는데, 감으로 버티는 대신 작은 가설을 세우고 바꿔 보고 어떤 입력이 어떤 결과로 이어지는지를 보게 됐다.

“회사 일은 다 데이터로 실험하면서 왜 내 몸은 감으로만 관리하고 있었을까?”

스타트업에서는 지표를 보고, 가설을 세우고, 실험하고, 결과를 보고, 다음으로 간다. 프로덕트를 만들 때는 너무 자연스러운 이 과정을, 정작 내 몸에는 거의 적용하지 않고 있었던 것이다.

1. CGM(연속혈당측정기)을 붙여보다

애플워치로도 꽤 많은 걸 볼 수 있었지만 점점 더 내 몸의 많은 신호들을 보고 싶은 욕구가 생겼다. 특히 생활 습관이 다시 조금씩 무너지기 시작할 때가 그랬다. 수면 패턴이 깨지고, 운동이 줄고, 영양이 무너지기 시작하면 몸 안에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 조금 더 직접적으로 보고 싶었다. 그럴 때 나는 CGM(연속혈당측정기)을 붙였다.

내게 CGM은 상시로 차고 다니는 장비라기보다, 세 달에 한 번 꼴로 부착하는 흐트러진 생활을 다시 조정해 주는 보정 도구에 가까웠다. 같은 음식을 먹어도 수면이 부족한 날과 그렇지 않은 날의 반응이 달랐고, 전날 운동을 했는지 안 했는지에 따라서도 식후 흐름이 꽤 달랐다. CGM을 붙이면 그런 차이가 분명하게 보였다. 생활의 밸런스가 깨질거 같은 느낌이 오면 나는 CGM을 붙이고 내 몸을 다시 선순환으로 돌리려 노력했다.

다만 이 루프를 자주 돌리기에는 비용이 만만치 않았다. 당뇨가 없으면 보험 지원이 없고 CGM은 비용은 온전히 내가 지불해야 한다. 한 번씩 점검하는 용도로는 좋았지만, 내가 원했던 건 몇 달에 한 번이 아니라 훨씬 더 자주 내 몸의 방향을 읽는 일이었다.

“이미 Apple Watch는 심박, HRV, 수면, 활동 같은 신호를 하루 종일 보고 있는데, 여기에 영양 섭취 정보를 더하면 모델로 CGM 없이도 어느 정도 쓸 만한 대사 추정을 만들 수 있지 않을까?”

자연스레 이런 생각이 들었다. 이미 손목에서는 심박, 수면, 활동, 심박 변동 같은 신호가 계속 들어오고 있다. 여기에 내가 언제 무엇을 먹었는지에 대한 정보까지 얹으면, 비싼 CGM을 계속 다시 붙이지 않더라도 대사 상태를 어느 정도는 읽을 수 있지 않을까.

2. 논문들을 모아 보니 허황된 생각은 아니더라

처음엔 막연했지만 관련 논문들을 읽기 시작하면서 흥미가 더 생겼다. 이미 여러 연구에서 웨어러블 디바이스에서 들어오는 신호와 식사 정보를 함께 보면, 사람의 식후 반응이나 혈당 흐름을 꽤 의미 있게 설명할 수 있다는 결과들이 나오고 있었다. 어떤 연구는 심박과 활동, 수면 같은 익숙한 신호를 썼고, 어떤 연구는 피부 온도나 광학 신호까지 넓게 활용했다. 몸은 흔적을 남기고 있었고 그 신호들을 잘 엮으면 대사를 어느 정도 읽어볼 수 있다는 쪽이었다.

예를 들어 식사는 생각보다 훨씬 중요했고, 수면은 다음날 식후 반응에 꽤 많은 영향을 주었다. 이런 각각의 현상에 대한 인과관계와 상관관계들을 따지고 논문의 인용수와 등급에 따라 가중치를 부여했다. 어떤 신호를 먼저 믿고 어떤 신호는 조심해서 봐야 하는지를 따져봤다.

식사에서는 무엇이 중심인지, 웨어러블에서는 어떤 신호가 더 믿을 만한 단서인지, 또 어떤 것들은 결과에 가까운지 나름대로 구조를 잡기 시작했다. 식사에서는 탄수화물 및 당류 섭취, 먹는 순서가 중요했고, 웨어러블 쪽에서는 심박, 심박 변동, 수면, 활동이 반복해서 의미 있는 단서로 나타났다. 특히 식후 바로 걷는 것과 전날 운동을 해둔 상태가 몸에 남아 혈당에 영향을 끼쳤고, 잠을 제대로 못 잔 날은 같은 음식도 몸이 더 힘들게 받아들이는 경우가 많았다.

3. 직접 추정 모델을 만들어보다

그다음 내가 한 일은 논문에서 본 관계들을 바탕으로, 손목에서 들어오는 신호와 내가 언제 무엇을 먹었는지를 함께 넣으면 지금 몸이 어느 방향으로 가고 있는지를 어느 정도 읽을 수 있는지 직접 확인해 보는 것이었다. 머신러닝이라고 부를 수도 있고, 논문 기반 예측 모델이라고 불러도 되겠지만, 중요한 건 결과였다.

“이게 내 삶에서 실제로 쓸 만한 도구가 되는가."

처음부터 코드를 작성한건 아니고 모델의 동작에 대한 스펙을 LLM과 구체화했다. 어떤 신호를 넣을지, 무엇을 더 중심에 둘지, 무엇은 참고용 단서로 볼지를 무조건 논문에 근거하여 정하도록 했다. 이 초기 모델에 내가 손가락에서 피를 뽑아 확인한 값이나, CGM을 붙였을 때 보이던 흐름과 새 모델이 보여주는 방향이 제법 비슷하게 움직이는 구간들이 나왔다.

혈당 수치가 다 맞아 떨어질 수는 없지만 추이는 얼추 다 맞아 떨어졌다. 내가 언제 무엇을 얼마나 먹었는지, 얼마나 어떻게 움직였는지, 지난 밤 수면의 질은 어땠는지, HRV로 스트레스 반응은 어떤지 등을 알면 나의 현재 대사를 추정할 수 있다는 것은 어찌보면 당연하다. 이런 것 없이 혈당이라는 바이오마커를 측정하려니 피를 뽑고 CGM을 꼽고 비침습 기술 연구를 하고 했던 것이지.

여기에 내가 모아온 5년 간의 애플 건강 데이터들을 기반으로 평가하고 보정해보니 패턴이 더 보였다. 어떤 것을 먹으면 식후에 혈당이 어느 정도 올라가는지, 혈당이 이유없이 이틀 정도 높으면 이후 아플 확률이 얼마나 되는지, 수면이 안 좋은 날에는 왜 같은걸 먹어도 혈당 스파이크가 오거나 늦게 혈당이 떨어지는가 하는 등이었다.

기뻤다. 내가 원했던 건 바로 이런 것이었다. 오늘 내 몸이 평소와 다르게 반응하고 있다는 사실을 더 빨리 읽어내는 것.

4. Garbage-In, Garbage-Out. What-If & Intervention.

오히려 초반에는 틀린 순간들이 더 많은 걸 가르쳐 줬다. 예를 들어 커피 같은 low-carb 이벤트에서는 탄수화물은 거의 없는데 심박이나 심박 변동 같은 신호만 보고 모델이 식후 반응처럼 읽어버리는 경우가 있었다. 차트를 보면 사람이 보기에는 분명히 어색한데, 모델은 생리 신호의 움직임만 보고 지나치게 크게 해석한 셈이었다.

겹치는 식사도 비슷했다. 점심을 먹고, 간식을 먹고, 저녁이 조금 빨라진 날처럼 반응이 이어지는 날들이 있었는데, 초기 모델은 그걸 너무 단순하게 더하는 경향이 있었다. 그러면 점수는 쉽게 치솟고 생각보다 오래 내려오지 않았다. 현실에서는 그렇게 단순하게 누적되는 것 같지 않았기 때문에 이런 부분을 지속적으로 revisit 하며 손봤다.

이 때 주효한 것은 모든 변경을 일단 논문에 근거하여 타당한 가설로 나열하고 그에 따라 접근한 것이었다. 얼마 되지 않는 내 5년치 데이터로 훈련하고 패턴찾고 평가하는게 아니라 이미 정제되고 가설로 정리된 논문들을 메타적으로 정리해 개선과 변경을 시도한 것이다. 이 부분에서 AI 에이전트가 코딩 다음에는 과학과 연구에서 괄목할 성과를 낼 것이라는 전망에 동의할 수 있었다.

여기까지 되자 what-if 실험을 할 수 있게 되었다. “오늘 내 몸은 왜 평소와 다르지?”라는 질문에, 만약 어제 2시간을 일찍 잠에 들었다면? 점심 때 짜장면이 아니라 샐러드를 먹었다면? 아침운동 1시간을 인터벌이 아니라 존2로 했다면? 같은 것들 말이다. 그리고 이것들이 쌓이면 개입을 통해 다음 행동제안으로 이어지게 된다.

5. 다만 이걸 의료기기처럼 쓰면 안 된다

이 지점은 분명하게 선을 그어야 한다. 논문 기반으로 범용적으로 접근하긴 했지만 이 모델은 나에게 보정되고 테스트 된 나에게 맞춘 개인화 도구에 가깝다. 그래서 이걸 의료기기처럼 쓰면 안 된다. 이미 당뇨가 있는 등 혈당이 정상 범위에서 벗어나 있는 사람에게는 오차가 훨씬 커질 수 있고, 그런 상황에서는 틀린 신호가 위험한 판단으로 이어질 수도 있다. 손가락 채혈이나 CGM처럼 직접 측정한 값을 대체하는 용도로 생각하면 안된다.

하지만 그렇다고 이 시도가 의미 없다는 뜻은 아니다. 내게 중요했던 건 병명 진단 보다 내 생활이 어느 방향으로 가고 있는지 읽어보는 일이었다. 수면이 무너진 며칠 뒤 어떻게 식후 반응이 달라지는지, 운동을 쉬면 왜 하루 전체가 더 힘들게 느껴지는지, 어떤 식사가 나의 컨디션을 좋게 유지해주는지, 그 정도 질문에는 확실히 유용했다.

6. 지금이 재밌는 시대라고 느낀다

내가 이 모델과 앱을 만들면서 느낀 건 지금이 꽤 흥미로운 시기라는 점이다. 예전에는 몸을 이해하려면 병원에 가거나, 비싼 장비를 붙이거나, 전문가에 기댈 수 밖에 없는 경우가 많았다. 그런데 이제는 손목에서 꽤 많은 신호가 들어오고, 그 신호를 읽는 데 도움을 주는 논문과 데이터와 AI/ML 도구들도 빠르게 쌓이고 있다.

이 조합이 재미있는 이유는 단지 혈당 하나를 추정할 수 있어서가 아니다. 수면과 회복, 운동 준비도, 스트레스 반응, 식후 흐름처럼 예전에는 막연한 감으로만 느끼던 것들이 점점 더 읽을 수 있는 신호로 바뀌고 있기 때문이다. 앞으로는 혈당뿐 아니라 더 많은 바이오마커와 더 좋은 개인화 모델이 붙을 것이고 지금보다 훨씬 자연스럽게 자기 몸을 읽고 조정하는 루틴을 가진 사람들이 많아질 것이다.

이미 애플이 고혈압 알림을 애플워치와 AI모델로 하고 있다. 미국에서는 FDA 승인 후 작년 부터, 한국에서는 식약청 승인 후 올해 2월 부터 서비스 중이다. 더 자주, 더 낮은 비용으로, 그리고 조금 더 이해 가능한 방식으로 내 몸을 알고 준비할 수 있는 시대가 왔다는 사실 자체가 내게는 꽤 재미있다.

하네스 엔지니어링의 시대

지난주 금요일 전 카카오벤처스 EIR이자 이제는 우리 패밀리가 된 (주)탭제로 김태호 대표님과 오랜만에 점심을 먹고 오후내내 같이 코딩을 했다. 그때 나누었던 주제중 하나가 ‘하네스 엔지니어링’이었다. ‘하네스 엔지니어링(Harness engineering)’이란 오픈AI의 Ryan Lopopolo가 블로그 글을 통해 선점한 개념이고, 쉽게 얘기하면 AI라는 야생마가 제멋대로 날뛰지 않고 목적지까지 잘 갈 수 있도록 안전벨트와 고삐를 설계하는 일이다. 예전에는 개발자가 코드를 직접 쓰고 검수했다면, 이제는 AI가 코드를 제대로 짜고, 스스로 검증할 수 있도록 정교한 설계도(PRD, spec)와 검증 시스템을 만드는 일이 핵심이 된 것이다. 김태호 대표님은 AI코딩에서의 핵심이 프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링으로 진화해온 것이고, 지난번 그가 블로그에서 강조했던 모노레포 또한 하네스 엔지니어링을 하는 방법론 중 하나로 설명될 수 있다고 했다.

랄프톤 우승팀의 비결 : 모호성 제거와 70%를 차지하는 테스트 코드

랄프톤에서 우승한 팀은 무려 10만줄의 코드를 에이전트가 짜게 만들었는데, 이중 무려 7만줄이 테스트 코드였다. 에이전트를 수시간동안 믿고 프로덕션까지 랄프모드로 돌려야하니, 그만큼 단단한 테스트 코드가 구현이 되어야 한다고 생각을 한 것이다. 따라서 탄탄한 검증 시스템을 위해 여러 에이전트들(밸리데이터, 코디네이터, 패커)이 모호함을 없애고 검증이 성공했다고 하는 AI의 거짓 주장도 걸러내면서 루프가 돌 수 있도록 촘촘하게 설계를 했다. 이 팀은 또한 애초에 PRD와 스펙의 모호함을 없애는게 매우 중요하다고 생각해서, 특정 에이전트에게 스스로 질문을 던지는 소크라틱 리즈닝(문답법)을 루프로 133번 진행시켰다고 한다. 그리고 이를 통해 Ambiguity score2(모호성 지수)를 평가 기준으로 개선을 진행하여 133번의 리즈닝 인터뷰를 통해 0.05까지 낮춰놓고 이를 기반으로 AI가 훨씬 정교한 PRD와 스펙문서를 만들어놓고 랄프모드를 시작할 수 있게 한 것이다. 이 팀이 우승했던 이유 중 하나는 랄프 시작 시점과 종료 시점 사이에 한번도 키보드를 만지지 않았던 점도 있었는데, (대부분의 참가자들은 한번 이상 건드렸다.) 이렇게 세팅해놓으니 가능했겠구나 싶었다.

3등한 팀의 경우, 비용최적화 측면에서 하네스의 위력을 보여주었다. 이 참가자는 처음엔 비싼 모델을 썼지만 나중에는 아주 저렴한 모델로 똑같은 성능지표를 내도록 목표를 주고 수많은 루프를 돌려 깎아냈다. 이런 부분들은 AI 모델을 활용해 사업을 하는 스타트업들도 API 비용 최적화를 위해 적용해볼 있는 접근이라고 생각이 되었다.

반대로 뼈아픈 레슨을 얻은 사례도 있었다. 한 팀은 처음엔 랄프가 잘 돌아가다가, 너무 빨리 끝날 것 같아서 스펙을 급하게 확장하고 워크트랙을 3개를 병렬로 실행하게 뒀더니 배포가 멈추고 이상한 루프에 빠져버렸고, 결국 랄프 종료 시점 이후에 코드를 직접 수정해야했다. 결국 중간에 스펙 확장을 급하게 한 것이 모호성을 늘리고 자가 검증이 어렵게 되어 꼬인 것 아닌가라는 추측을 했다.

이외에도 참가팀들의 발표를 들으면서 아이템도 아이템이지만 랄프 모드가 잘 돌아갈 수 있도록 하네스 엔지니어링을 어떻게 했느냐에 고민을 많이 한 팀일 수록 개입해야 했던 빈도가 줄고, 결과물도 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

I ship code I don’t read

결국 하네스 엔지니어링은 AI가 성과를 내기 좋은 환경을 만드는 일이다. OpenClaw 창시자 Peter Steinberger가 ‘I ship code I don’t read’라고 했듯이 이제는 사람이 읽기 좋은 문서/코드가 아니라 AI에이전트가 이해하고 고치기 좋은 구조를 만드는 것, 그리고 인간이 잠든 사이에도 에이전트가 스스로 개선해나가는 루프를 완성하는 시스템을 설계하는 것이 AI를 활용한 생산성 증대의 핵심이다. AI가 코딩하는 시대가 되어 엔지니어 생산성이 5~10배 증가했다고들 이야기 하는데, 자는 시간과 모니터 안보는 시간까지 이용하면 거기서 또 2배가 증가할 수 있다. 아마 잘하는 팀들은 이미 도입을 하고 고민을 하고 있겠지만, 이 흐름을 빨리 타는 스타트업들이 다음 세대의 주인공이 되지 않을까 생각이 들었다.

(랄프톤 마치고 찍은 단체샷. 팀어텐션 그리고 참여자분들 모두 너무 고생 많으셨습니다-!)

Ambiguity = 1 − Σ(clarityᵢ × weightᵢ)

다음은 2014년 5월에 개발자의 역할에 대해 적은 글이다.

개발자는 자신의 일을 컴퓨터에 위임하는 사람이어야 한다. 역사 속 리더들을 살펴보면 자기 수하들을 잘 다루는 자가 득세했다. 이제 바뀐 세상에서는 자본가가 수 천 수 만의 노동자를 고용해 이윤을 창출하듯 개발자가 수 천 수 만의 컴퓨터에게 자신의 일을 맡기고 경영해 이를 비즈니스로 연결시키는 능력을 갖춰야 한다.

부자의 정의를 당장 노동을 하지 않아도 부동산, 사업체, 이자 등으로 연명할 수 있는 사람으로 내려볼 때, 좋은 개발자란 당장 코딩을 하지 않아도 컴퓨터들이 자신의 일을 대신 하도록 상황을 만드는 사람이라고 할 수 있다. 따라서 좋은 개발자를 가늠하려면 컴퓨터를 피고용인으로 가정하고 이 개발자가 얼마나 많은 피고용인을 맡을 수 있는지, 그들에게 비전 공유가 가능한지, 경영상 위기 관리 능력이 있는지 등을 상상해보면 된다. 부하를 믿지 못하는 상사는 마이크로매니징 하느라 항상 바쁘듯이 자동화 할 수 있는 노동을 컴퓨터에 위임하지 못하는 개발자는 그 노동 위의 한 차원 높은 새로운 고민을 시작하지 못하며 여기서부터 개발자와 좋은 개발자의 격차가 생겨난다.

이게 지금은 당연한 말이 되었지만 당시에는 뜬구름 잡는다는 소리를 들었다.

자 그렇다면 12년 전의 나와 현재의 나에게 개발자의 정의가 바뀌었는가? 아니다. 바뀌지 않았다. 개발자의 본질이 바뀌지 않았다. 일을 컴퓨터에게 위임하고 경영한다는 렌즈로 바라보면 더 효율적이고 효과적인 세상이 되었을 뿐이다.

우리집 가훈은 “하면 된다”다. 나름 열심히 살면서 많은 시행착오와 경험 끝에 벼려낸 문구이고 우리 부부는 이 문구의 산증인이며 아이들에게도 알아듣건 못알아듣건 설명해준다.

창업이 나에게 가르쳐 준 것은 큰 목표 또는 높은 기준을 잡고 될 때까지 반복하고 누적하고 바꿔 시도하는 것이다. 여기서 될 때까지라는건 운을 만날 때 까지라는 건데 그 운을 만나기 전에는 깜깜한 밤하늘을 롤러코스터 타고 오르내리는 기분으로 불확실성을 온전히 겪어내야 한다.

그런데 이것만 하면 된다. 불확실성을 견디며 일희일비하지 말고 온전히 운과 노력과 시스템을 쌓아가는 것. 이거면 된다. 내가 존경하는 페이스북의 Julie Zhuo는 “어떤 행동이 두렵다면 두려움을 없애는 확실한 방법이 있다. 그걸 100번 해라1” 라고 했다. 최강록 셰프도 말했다. “뭐든지 100번 하면 잘하게 된다. 그런데 사람들이 그걸 안한다”. 내 경험도 같다.

올해 1월 초 ralph-loop 스킬2이 소개되고 그 효과가 회자되었을 때 나는 우리집 가훈을 떠올렸다. 그리고 당시 AI 코딩 에이전트들이 잘 해결하지 못하던 문제들을 내가 원하는 기준과 취향을 목표로 상세히 적어주고는 하는 일을 가만히 몇 시간이고 바라봤다. 시지프스 처럼 무한히 작업을 반복하며 끝내 목표에 가까이 가더라.

그렇다면 이제 100번 반복하는 고통은 AI에게 넘기고 우리는 편해지기만 할까? 아마 아닐 거다. 새 도구가 발전할수록 인간은 언제나 그 도구를 한계치까지 밀어붙여 더 큰 불확실성에 도전해 왔다. AI가 내가 주저하던 100번의 실행을 대신해 준다면, 우리는 1,000번, 10,000번의 시도가 필요한 더 거대한 목표를 향해 나아갈 것이다. 도구가 좋아진 거지 인간 본성이 바뀐 건 없다.

이 변화에 압도되지 말자. 압도되면 몸이 굳는다. 완벽주의도 버리자. 완벽주의는 시작을 못한다. 기준만 높이면 된다. 높은 기준을 성취하는 방법은 내가 원하는 답을 얻을 때까지 불확실성을 견디며 될 때 까지 시도하는 것이다. 더 큰 꿈을 꾸고, 하면 된다.

“지금 굉장히 오버페이스로 달리고 있는데, 지친 멤버도 보이고, 언제까지 엑셀을 밟고 언제 조절을 해야할지 모르겠어요. 다만 지금은 다들 성장을 하고 있으니 몸은 지쳐있어도 신나게 하고 있습니다.”

마침 최근에 우리 컨슈머 투자하는 멤버들과 함께 회고를 하면서, 성공해서 쭉 회사를 키워가는 팀과 피벗만 반복하다가 죽는 팀은 어떤 차이점이 있을까 고민을 했던 포인트 중에 하나가 생각이 났다.

성공하는 팀들에서 우리가 찾은 공통점 중 하나는 얼마나 장기전으로 보는가, 결국 이 비즈니스 10년 할 준비가 되어있는가 아닌가의 차이였다.

당근의 경우 첫 IR부터 지역 슈퍼앱이 되겠다며, 스마트폰 첫 화면에 깔리는 앱이 되겠다고 선언했었고 그 이후로 큰 틀에서 그 비전은 적어도 내가 알기로 바뀐적이 없었다. 그리고 당연히 창업자들도 3~4년 만에 승부보겠다는 생각보다 정말 장기적으로 의미있는 회사를 만들어보겠다는 의지가 강하게 느껴졌다. 이제 만 11년이 되어가는 당근은 매출 수천억에 흑자인 회사가 되었지만 한국에서도 더 잘하기 위해, 그리고 글로벌에서 유의미한 성과내기 위해 몰입하고 있다.

최근 설립한지 9년 8개월만에 첫 월 흑자를 달성한 한국신용데이터 또한 2016년 10월 첫 만난 자리에서부터 중소사업자들의 금융정보를 가장 많이 모아서 그 위에서 장기적으로 대출 중개 등의 비즈니스를 하나씩 펼쳐나가겠다는 비전을 이야기 했고, 누가 봐도 단기간에 될 사업계획은 아니었다. 10년이 지난 지금, '캐시노트'는 전국 300만 사장님이 쓰는 필수 서비스가 되었고 POS, 신용평가, 식자재 마켓플레이스 등 거대한 생태계를 구축했다.

2019년 초 첫 투자할 때부터 차량관리 필수 플랫폼으로 자리잡고 애프터마켓과 사용자를 연결하여 돈을 벌겠다고 했던 마카롱팩토리는 당시에 연매출 4억원이 안되는 차계부 앱이었고 커뮤니티 등으로 트래픽을 올려 광고로 소소하게 돈을 벌던 회사였다. 그리고 애프터마켓 연결은 당시엔 계획만 있었고 이제부터 정비소, 외장수리 업체 등 만나러 다니며 뚫어야 하는 상황이었기에 이거 다 뚫고 연결해서 돈까지 꽤 벌리려면 오래걸리는게 당연해보이는 사업계획이었다. 팀은 투자 유치 후 몰입해서 꾸준히 계획을 현실화 해나갔고 중간에 왔다간 다양한 트렌드들에도 흔들리지 않고 유저와 파트너 사장님들에 집중하며 서비스 만들고 매출 성장을 지속해나갔다. 그 결과 마카롱팩토리는 2018년 매출 4억에서 출발하여 2025년 매출 630억원을 달성하고 올해는 연 1,000억을 목표로 하는 탄탄한 흑자 기업이 되었다.

이 팀들의 공통점은 명확하다. 중간에 어떤 유행이 찾아와도 흔들리지 않고, 본인들이 정의한 문제를 해결하기 위해 지지부진한 시간을 견뎌내며 결과적으로 실적으로 열매를 맺었다는 점이다.

반면, PMF까지 버티지 못하고 성급한 피벗의 굴레에 갇힌 회사들의 공통점은 아이템을 출시하면 바로 잘될 것으로 기대했다는 점이었다. 그 결과로 유저 피드백 기반으로 개선하며 지지부진한 시간을 견뎌내지 못하고 피벗을 해버렸다. 또는 아이템을 하나 잡고 파다가, 당시에 유행하던 클럽하우스 열풍이나, 미국에서 한때 열풍이어서 한국에도 여럿 나왔던 ‘GAS’ 류, 또는 블록체인 등의 트렌드가 오면 조급해져 그 열풍에 뛰어들기 위해 멀쩡한 아이템을 버리고 피벗하고, 또 그 열풍이 사그라들 때 아이템을 접을 수 밖에 없는 패턴으로 이어졌다.

결국 얼마나 장기적인 시각으로 이 게임에 뛰어드느냐의 차이였다.

그래서 대표님께 여쭤봤다. “대표님, 이 비즈니스 몇년 하실 생각으로 시작하셨어요? 시작할 때는 아니었더라도 지금 생각은 어떠세요?”

어쩌면 당연하게도 일단 되는 아이템을 찾는데 시야가 좁아져있던 팀이었기에 몇년을 해야겠다 이런 생각이 없었으나, 최근에 코파운더들과 “이거 우리 10년은 하자”는 이야기를 나누었다고 말씀주셨다. 그럼 이렇게 10년을 지속하긴 어렵겠다라는 결론으로 자연스레 이어졌고, 지속 가능한 체력과 멘탈을 갖추기 위한 방법들을 논의했다. 그리고 하루 뒤 멤버들과 5년 뒤 10년 뒤 회사의 모습은 어떤 모습이어야 할지, 어떤 비전을 가져갈지 매일 아침에 논의하기로 했다고 연락을 받았다.

결국 비즈니스는 단거리 스프린트가 아니라 마라톤이다. 당장의 지표보다 중요한 건, 10년 뒤를 그리며 지지부진하고 문제투성이인 오늘을 버텨낼 수 있는 단단하고도 집요한 비전일수도 있겠다. 지지부진한 구간을 지나고 있는 창업자분들이 만약 이 글을 본다면 과연 몇년을 바라보고 이 사업을 시작했는지, 스스로 한번 물어보면 어떨까?

그동안 SaaS의 역할은 사람이 하던 일을 워크플로우로 정리하고, 엔지니어링으로 자동화해서, 비용과 수고를 아껴주는 것이었다. 그런데 AI가 충분히 똑똑해진 지금, 그 엔지니어링으로 자동화 부분을 프롬프트가 대신할 수 있게 됐다. SaaS가 해주던 일을 SaaS 없이 직접 돌릴 수 있다는 뜻이다.

법인 경비 처리를 예로 들어보자.

간단한 웹페이지에서 영수증 이미지를 올리면 GitHub Pull Request가 자동 생성되도록 했다. 이 자동 생성된 PR에서 GitHub Actions로 AI 에이전트가 트리거 된다. 이 AI 에이전트는 영수증 이미지에서 날짜, 금액, 거래처, 항목을 읽고, 복식부기 분개를 만들고, 해당 월 폴더에 정리한다.

아래는 GitHub Actions 워크플로우에 들어 있는 프롬프트에서 발췌한 내용이다.

1. 영수증 이미지에서 거래일자, 공급가액, 부가세, 거래처명, 품목을 추출하라.
2. 카테고리는 expense-categore.yaml 을 참고해 자동 분류하라. 
3. 해당 월의 ledger/YYYY-MM.yaml 에 복식부기 분개를 추가하라. 차변 합계와 대변 합계가 일치하는지 검증하라.
4. 영수증 파일을 receipts/YYYY-MM/MMDD_{상호명}_{금액}.pdf 형식으로 변환해 이동하라.

이 과정이 끝나면 GitHub 모바일 앱으로 나에게 알림이 오고 나는 주기적으로 들어가 PR을 살펴보고 merge 한다.

이건 경비 처리 SaaS가 해주는 일과 같다. 영수증을 넣으면 분류하고, 정리하고, 승인받고, 저장한다. 다만 그 일을 SaaS가 아니라 프롬프트와 GitHub Actions가 하고 있을 뿐이다.

여기서 흥미로운 것이 있는데, 이 구조에서 비즈니스/도메인 로직 역할을 하는 AI 에이전트의 프롬프트만 바꾸면 또 다른 SaaS가 탄생한다는 것이다.

급여 관리: 직원 근태 데이터와 급여 테이블을 넣으면 AI 에이전트가 급여를 계산하고, 4대보험료와 원천세를 산출하고, 급여 명세서를 만들어 PR을 올린다. 내가 확인하면 AI 에이전트가 필요한 사이트들에 들어가 반영해준다. HR SaaS가 해주는 루프의 간소화 버전이다.1

미팅록 요약 및 할 일 추출: 미팅이 끝나면 녹음 파일이나 트랜스크립트를 올린다. AI 에이전트가 핵심 논의사항을 요약하고, 결정 사항과 참석자별 할 일을 추출해서 PR을 만든다. 확인하고 merge하면 미팅 노트가 레포에 아카이빙되고, 할 일은 GitHub Issue로 자동 생성된다. 미팅 노트 SaaS가 해주는 일이다. 하지만 모든 소스코드, 법인 정보, 문서들이 모여있는 monorepo에서 이를 수행하였기에 훨씬 맥락에 맞고 feasible한 액션플랜이 도출된다.

투자사 대응: 투자사가 실사 자료를 요청하면 (재무제표, 주주명부, 등기부등본, 통장사본 등) AI가 레포에서 최신 자료를 취합하고, 요청 형식에 맞게 정리해서 PR을 만든다. 확인하면 AI 에이전트가 웹브라우저 열어서 gmail에 이메일 초안까지 적어놓고 send 버튼 누르기 직전에 알려준다. 데이터룸 SaaS를 따로 쓰지 않아도 된다. 어차피 자료 원본은 전부 레포에 있으니까.

이 세 업무의 인프라는 동일하다. GitHub Actions가 오케스트레이션하고, AI 에이전트가 수행하고, PR로 검토한다. 바뀐 건 트리거와 프롬프트뿐, 같은 루프다.

이제 새 업무가 생기면 SaaS를 찾는 대신 세 가지를 묻게 됐다.

1. 무엇을: 어떤 입력이 들어오면 어떤 출력이 나와야 하나. 이걸 정의하면 프롬프트가 된다.

2. 어떻게 발동시키나: 입력을 어떤 채널로 넣을 건가. 슬랙, 웹폼, 이메일 포워딩. 화려할 필요 없다. AI 에이전트에게 전달만 되면 된다.

3. 어떻게 검토하나: AI의 결과물을 누가, 어떤 형태로 확인하나. PR이든 슬랙 승인이든, 사람이 보고 승인하는 단계가 있으면 된다.

이 세 가지를 정하면 SaaS가 하던 일을 대체할 수 있다. 나는 AI 에이전트 발동 편의성과 익숙함, Claude Code를 추가 비용 없이 자유롭게 쓸 수 있다는 점에서 GitHub 기반 워크플로우를 선택했지만 각자의 상황에 따라 인풋 트리거와 검토 및 저장 방법을 선택하면 된다.

그러면 SaaS가 월 구독료를 받고 제공하던 것의 핵심이, 프롬프트 하나와 이미 쓰고 있는 도구들의 조합으로 돌아간다.

이 접근의 가장 큰 장점은 운영 지식이 복리로 쌓인다는 것이다.

예를 들어, 해외 결제에서 invoice 날짜(현지시간)와 카드 승인전표 날짜(한국시간)가 달라서 장부 기재일이 잘못 잡힌 적이 있다. 프롬프트에 “카드 승인전표의 거래일시를 최우선으로 사용하라”는 날짜 우선순위 규칙을 추가해서 해결했다.2

AI는 처음부터 세법, 근로기준법, 회계기준 같은 공적 지식 위에서 출발한다. 부가세 10% 별도 계산, 4대보험료율 적용, 복식부기 차대변 균형, 이런 것들은 프롬프트에 기본으로 깔고 들어간다.

그 위에 우리 회사 고유의 운영 지식이 쌓인다. “접대비는 1인당 10만원 한도, 참석 인원을 반드시 기록하라.”, “비품 감가상각은 법정 최대 10년이 아닌 5년 정액법으로 처리하라.” 등 이것들은 법에 딱 정해진건 아니다. 우리 회사의 회계 전략, 경비 정책, 세무 판단이다. 같은 업종의 다른 회사라면 다르게 결정할 수 있는 것들이다. 실무를 돌리면서 발견하고, 프롬프트에 한 줄씩 추가하면서 코드화한 것이다.

이 과정이 복리로 작동한다. 규칙이 추가될 때마다 다음 작업의 정확도가 올라간다. SaaS에서 이 지식은 어디에 있을까? 설정 메뉴 곳곳에 흩어져 있거나, 아예 표현할 수 없거나, 담당자의 머릿속에만 있다. 담당자가 퇴사하면 같이 사라진다. 프롬프트에서는 한 파일에, 읽을 수 있는 자연어로, 버전 관리되며 축적된다. Git history에 “왜 이 규칙이 추가됐는지”까지 남는다. SaaS는 편리함을 팔지만 이 구조는 운영 지식 자산을 만든다.

물론 이 접근의 한계도 있다. 모든 것이 로직으로 코드화 된 서비스 보다 느리다. AI 에이전트가 구동되고 프롬프트에 따라 업무를 수행하는데 몇 분의 시간이 걸린다. 그러므로 실시간 협업, 수천 명의 동시 접속, 밀리초 응답이 필요한 서비스는 이 구조의 영역이 아니다.

보안도 짚어야 한다. 영수증, 급여 데이터, 투자 자료를 AI에 보내는 것에 우려가 있을 수 있다. 내가 지키는 원칙은 세 가지다. API 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는 서비스만 쓴다. 레포지토리는 private으로 두고 접근 권한을 최소화한다. 주민등록번호나 계좌번호 같은 민감 정보는 마스킹 후 처리한다.

이 패턴이 맞는 업무는 실시간 응답이 필요 없고, 하루 처리량이 수십 건 이하이며, 사람의 확인이 들어가는 것이 자연스러운 일. 법인 운영의 상당 부분이 여기에 해당한다.

자 이제 5인 이하 스타트업이 매달 내는 SaaS 구독료 목록을 떠올려보자. 그 중 상당수는 “입력 → 처리 → 승인 → 저장” 루프다. 그리고 그 각각에 대해 “무엇을, 어떻게 발동시키고, 어떻게 검토할까”를 상상해보자. 생각보다 많은 것들이, 프롬프트 하나와 트리거 하나로 대체할 수 있다. 이미 가지고 있는 인프라 위에서.

감사합니다.

Disclaim: 이 글은 주식회사 탭제로 모노리포(tab0inc/monore)에서 tab0inc-marketing/taeho-blog-content-writer AI 스킬을 이용해 작성되고 검토되었습니다.

왜 하는가?

무지로 인한 에고의 감옥에서 자유로워지기 위해서다. 에고의 감옥에 대해서는 예전에 한번 글을 쓴 적이 있다. 무지라고 표현한 이유는 일상에서 마주치는 일들에 대해서 좋다, 싫다라는 판단을 하게 하는 것은 우리도 모르게 붙들고 있는 믿음들이 있기 때문인데, 이 믿음들을 살펴보면 대부분 어떤 것에 대해 우리 또는 누군가가 이미 내려놓은 주관적 판단에 의해 만들어진 믿음이며, 이는 거의 모두가 절대적 진실이라기보단, 상대적 진실이고 심지어 잘 생각해보면 진실도 아니기 때문이다.

그렇다면 이런 믿음들로 둘러쌓인 에고의 감옥에서 자유로워지면 뭐가 좋을까? 실제로 우리의 성과나 인생에 큰 영향을 미치는 레버(Lever)는 아주 소수의 중요한 의사결정들이다. 일상생활에서 마주치는 대부분의 일은 사실 '이래도 되고, 저래도 되는 것'에 가깝다. 그럼에도 우리는 "이것은 이래야 돼", "저것은 저렇게 돼야 돼"라고 생각하며 모든 상황을 통제하려 든다. 원하는 대로 흘러가지 않을 때 스스로를 괴로움 속으로 빠뜨리는 것이다. 실제로 우리가 정말 통제할 수 있는 것은 많지 않기에, 무의식속에 이러한 믿음들이 많이 자리잡고 있을 수록 내 마음에 안드는 상황이나 사람들은 점점 더 많아지는 것이다. 세상은 아무 생각없이 그대로인데 혼자서 지옥을, 혼자서 수많은 적들을 만들고 있는 셈이다.

나 또한 수없이 반복해 온 행동들이다. 아주 사소하게는 '이걸 먹어야 돼, 저건 먹기 싫어'에서부터 시작해서 말이다. 만약 이래도 되고 저래도 되는 일들에 대해 스트레스를 받지 않고 상황을 유연하게 받아들일 수 있다면 어떨까? 중요한 결정에만 나의 고민과 에너지를 온전히 쏟을 수 있다면, 사사로운 괴로움에서 벗어나 훨씬 자유롭고 효율적인 삶을 살 수 있지 않을까?

어떻게 하는가?

내가 요새 하고 있는 방법은, 내안에 강한 저항감(상황이 싫거나, 상대방의 말이 거슬리는 등)이 들어온 사건이 있을 때, 가만히 내면의 감정을 있는 그대로 들여다 본 후, 질문을 통해 내면을 더 깊이 탐구하는 것이다.

‘여기서 왜 싫은 마음이 들었지?’

그러면 결국 나의 어떤 신념과 만나게 된다. ‘아, 나는 이런 믿음 체계를 가지고 있구나.’라고 깨닫는 순간, 다시 묻는다. ‘이 믿음 체계는 어디서 왔으며, 과연 진실인가?’ 그러면 알게 된다. 대부분의 신념들은 우리가 자라오면서 알게 모르게 습득한 것들이며, 심지어 진실이 아님을 말이다. 몇 가지 부끄럽지만 아주 사사롭고 솔직한 예시들을 들어보자.

나는 택시를 타거나 운전할 때 늘 마음이 급해진다. 빨간 불이 되려 하거나 차가 끼어들려고 하면, 조급함과 분노의 탈을 쓴 저항감이 '짠'하고 나타나 노란불에 엑셀을 밟거나 양보를 안 하기도 한다. 최근 그 저항감을 포착하고 내면을 살펴봤다. '이 신호에 걸리면 늦을 거야', '끼어들게 해주면 약속 시간에 늦을 거야'라는 생각이 깔려 있었고, 나는 이것을 진실로 믿어버려 두려움을 느꼈던 것이다. 하지만 진실일까? 네비게이션은 이미 교통상황을 계산해 도착 예정 시간을 알려준다. 신호 한 번, 차 한 대가 도착 시간에 미치는 영향은 미미하다. 나를 반응하게 하는 생각은 대부분 사실이 아니었다.

육아 상황에 관해 하나 얘기해보면, 나는 아이가 떼를 쓸 때 대체로 인내심이 강한 편이다. 하지만 아이가 나에게 '도전한다'는 인상을 주는 행동(하지 말라는 걸 보란 듯이 하거나, 나를 때릴 때)을 하면 이상하게 화가 더 많이 올라오고 아주 가끔은 목소리가 커지거나 협박조(한번만 더 A 하면 B는 이제 못하는거야)로 변하곤 했다. 최근에 그런 적이 있어서 내면을 들여다보니 내 안에는 '아빠는 집안의 최고 권력자이며, 그 권위에 도전해서는 안 된다'는 올드한 신념이 있었다. 또한 '나를 무시하는 행동은 두려움(큰 소리, 협박)으로 통제해야 한다'는 어리석은 믿음도 있었다. 이 믿음은 어디서 왔나? 아마 자라면서 나도 모르게 보고 배운 것과 사회적 통념의 합작일 것이다. 이것은 진실인가? 당연히 아니다. 가족은 사랑의 공동체지 권력 관계가 아니다. 아이는 전두엽이 덜 발달해서 어른만큼 자기 조절이 안 될 뿐, 아빠를 ‘무시’하거나 ‘도전’할 의도는 없다. 그저 편도체가 활성화된 아이에게 필요한 건 협박이 아니라, 감정에 대한 공감과 올바른 행동에 대한 반복적인 안내이다.

일 관련해서 하나의 케이스를 말해보자면, 내부 회의에서 내가 낸 의견에 대해 동료 심사역이 반박했을 때, 마음속에 불쑥 저항감이 올라왔다. 그 저항감에 휩쓸려 행동이나 말을 하진 않았지만, 이런 상황에서 미묘한 저항감이 올라왔다는 것에 주목을 했다. 회의 끝나고 가만히 내면을 들여다보니, ‘내 의견’과 ‘나의 가치’를 동일시하는 마음이 올라왔었다. 문장으로 하면, ‘내 의견은 맞아야 한다. 그래야 내가 가치있는 사람이다’라는 말도 안되는 (무의식적인) 믿음이 있었던 것이다. 어디서 온 믿음일까에 대해서는 답을 찾지 못했다. 추측해보면 아마도 틀릴 때마다 점수가 깎이던 학창 시절의 잔재일지도 모른다. 하지만 실전에서 중요한 건 '내가 맞는 것'이 아니라 '팀이 최선의 결론을 내는 것'이다. 내 의견이 틀렸음을 쿨하게 인정하고 더 나은 결론에 기여하는 것이야말로 내가 진짜 가치 있어지는 길이었다.

이런 미묘한 저항감들을 하나씩 파고들다보면, 정말 무의식적으로 자리잡은 말도 안되는 신념들을 많이 발견할 수 있다. 또한 에고적인 생각들, 나를 무엇과 동일시하고 있는지에 대한 발견들도 하게 된다. 나를 성과랑 동일시하고 있는 믿음, 나를 내 직급과 동일시하거나 내 회사랑 동일시하고 있는 믿음들 모두가 하나씩 탐색해볼만한 가치가 있다. 창업자가 스스로의 가치를 성과와 동일시하는 패턴에 대해서는 지난번 ‘피벗하기 전에 물어봐야할 질문’에서도 다루었다. 그리고 앞서 언급한 알아차리기 그리고 내면을 바라보며 질문하기 연습을 통해 내 안의 무의식적인 믿음들과 에고적인 패턴들을 발견하고 내려놓게 될 때마다 편안해지고 자유로워지는 느낌을 받을 것이다. 다행인 것은 특별히 무언가를 하지 않아도, 그 신념들을 알아차리고 ‘내가 이런걸 믿고 있었다고?’하고 발견하는 것만으로도 다음에 같은 상황에서 마음의 저항감이 확연히 줄어든 것을 확인할 수 있다.

우리는 매일 매일 내 안에서 꿈틀대는 작은 저항감을 마주한다. 그 뒤에 숨은 낡은 신념을 발견하고 웃어넘길 때, 나는 조금 더 진짜 나에게 가까워지고 자유로워지지 않을까? 오늘 마음이 괴로울 때 한번씩 물어보자. 나를 괴롭게하는 저항감 뒤에 어떤 믿음이 숨어있는지. 그것은 과연 진실인지.

개발이 가장 싼 재화가 된 세상에서는 아이디어가 모든 것이고, 질문이 곧 해답이고, 영감이 곧 결과다. AI와 함께라면 혼자서는 힘들다고 봤던 일들이 해결되는 경험을 하고 있다. 자연스럽게 1인 유니콘의 시대가 왔음을 느낀다.

AI와 개발을 하면 자꾸 프로젝트들을 하나의 코드베이스에 합치게 된다. 여러 iOS 앱들을 한 곳에 모으고, 여러 web 앱들을 한 곳에 모으고, 여러 API 서비스들을 한 곳에 모으는 것으로 시작하다가 그것들 모두가 하나의 모노리포에 모였다. AI에게 일을 잘 시키려면 컨텍스트의 응집이 중요하므로 자연스러운 적응에 가까웠다.

그러던 중 지난 달 마음 맞는 분들과 함께하기 위해 법인을 만들고 그동안 해오던 실험들을 한 곳에 모았는데, 그 시점이 Claude를 시작으로 OpenCode, Codex, Gemini에서 완성도 높게 동작하는 Skills가 공유되고 입소문을 탄 타이밍과 맞아 떨어졌다.

그래서 제품 개발과 마케팅 뿐만 아니라 스타트업의 모든 운영 업무에도 이 AI 스킬들과 에이전트들을 활용해 위임하고 자동화하는 시도를 했고 결과적으로 이게 곧 표준이 되겠다는 확신을 얻었다.

한국에서 주식회사 설립시 보통 다음과 같은 과정을 거친다.

1. 상호 결정, 본점 소재지 결정, 자본금 결정, 발기인 구성.

2. 정관 작성, 발기인 총회, 법인설립등기.

3. 사무실 임대차계약, 사업자등록, 법인 통장 개설.

여기서 내가 AI에게 시키지 못하고 직접 할 수 밖에 없었던 일은 법인 통장 개설을 위한 은행 방문 뿐이었다. 모두 위임하고 평가하고 자동화했다. 이제 내가 법인을 20개 만들고 싶다면? 마음만 먹으면 된다. AI 에이전트가 웹브라우저 MCP로 금융인증서 로그인 후 세금계산서 발행도 뚝딱뚝딱 잘한다고 하면 왠만한건 다 잘될거라 상상 가능할 것이다.

물론 나는 연쇄창업가이고 이전의 경험들과 문서 템플릿이 있었다는 것은 감안해야 한다. 아직 처음부터 AI가 이것들을 다 바로 해주지는 못한다. 하지만 경험 있는 멘토나 투자자의 도움을 조금 받을 수 있다면 그리 어렵지 않을 것이며, VC 등 누군가 이런 skills, agents를 만들어 공유한다면 바로 해결의 단계로 간다. 이제 모든 것이 이렇게 해결되는 세상이다.

법인에서는 모든게 비용이다. 비용 처리와 회계는 중요하지만 초기 스타트업 창업가에게는 잘 모르거나 짜친 일이 될 수 있기에 영수증 잘 모아 세무사에게 맡기던가 관련 SaaS를 이용한다. 그런데 이것도 AI 에이전트와 함께라면 쉽고도 큰 도움을 받을 수 있겠구나 싶었다.

예전에 세무사 통해 세금신고 했는데 IRS에서 많이 냈다고 크게 돌려받은 일도 있다보니 그냥 믿고 맡길 일만도 아니라 생각했는데 이런 부분들을 잘 보완한다.

또, 투자 실사에 필요한 재무제표 등 문서 작성이 필요했는데 AI 에이전트를 통해 모노리포에 커밋된 모든 법인 관련 서류와 계약서, 영수증 등이 있었기에 바로 작성이 가능했다. 기간별 재무제표 작성 에이전트를 만들어 자동화 했으며, 작은 비용 하나라도 추가되면 CI에서 검토하고 당월 손익계산서가 업데이트 된다.

PDF 파일도 최대한 공신력 있는 문서 처럼 만들어달라고 하니 DART에서 삼성전자 공시 자료들 참고하더라. 이런건 나는 상상도 못할 접근이다.

물론 나는 당연히 세무법인도 쓸거고 기장 서비스도 이용할거다. 하지만 이렇게 투명하게 내 관리 하에서 모든 것을 토큰 몇 푼으로 쉽게 파악할 수 있고 의심할 수 있고 질문할 수 있고 개선할 수 있는가도 나는 중요하다. 무조건 믿고 맡기면 결국 거기서 문제가 발생한다는 경험들 때문에.

1인 유니콘으로 나아가고 싶은 창업가을 위한 몇 가지 팁.

1. 리파지토리를 단순한 소스코드 모음을 넘어 회사 전체가 하나의 코드베이스인 모노리포로 구성하라. 통합된 컨텍스트로 AI와 협업하기 좋은 구조를 이루는게 핵심이다.

2. 디렉토리 구조가 곧 조직도다. 예전에는 회사가 목표를 이루기 위해 사람 관리와 조직도가 필요했다. 이제 AI가 회사의 목표를 이루기 위해 디렉토리 구조가 잘 잡혀야 한다.

3. 한 번 신경 써서 끝낸 일을 AI가 다시 하지 못하면 뭔가 잘못하고 있는거다. 회사란 시스템을 쌓아 복리로 이익을 내야한다. AI가 복리로 임팩트를 쌓아나가도록 (compound engineering) 구조, 문서, 스킬, 에이전트를 구성한다.

물론 이는 2026년 1월 현재에 국한된 관점이다. 다음달이면 당연한 것이 되고 내년이면 사람이 아니라 AI가 창업을 할테니 말이다. 지금이 작게라도 창업하여 복리를 쌓아갈 기반을 만들 좋은 (얼마 남지 않은?) 타이밍 같다. 적어도 나는 그렇게 하고 있다.

오늘은 법인 운영 관점에서의 변화를 살펴봤다. 다음엔 어떻게 24/7 AI 에이전트들을 돌리며 논문을 실험하고 실험을 엔진으로 만들며 엔진에 UI/UX를 붙여 기능으로 만들고 기능을 모아 앱/서비스로 만드는지 제품 개발 관점에서의 복리 엔지니어링 방법을 논해보고 싶다.

감사합니다.

“수면은 평소에 얼마나 하세요?”

해커톤이나, 짧은 시간안에 승부를 봐야하는 특정한 경우라면 그렇게 갈아넣는 것이 충분히 이해가 된다. 하지만 스타트업은 100m 달리기가 아니라, 마라톤이 될 수 있다. 물론 경우에 따라 100m 경주로 끝나기도 하지만 그것은 의지로만 되는 것이 아니다. 그리고 창업자의 하루는 의사결정의 연속이다. 어떤 기능을 추가할지, 채용해야할지, 마케팅을 더 태워야 할지 등. 이 하루 하루의 의사결정들이 쌓여서 스타트업의 미래가 결정된다.

여기서 무서운 사실 하나를 먼저 공유하면, 17시간 깨어있으면 우리의 수행 능력이 혈중알코올 0.05% 수준의 취한 상태와 비슷해질 수 있고, 24시간이면 0.1% 수준과 유사하다는 연구 결과1가 있다. 혈중 알코올 0.05% 수준이면, 성인 남성이 맥주 500ml 2.5잔~3.5잔을 먹고 1시간 정도 지난 시점에서 측정한 값과 유사하다. 우리가 스타트업 씬에서 종종 미화하는 ‘어제도 밤 샜어요’는, 말하자면 ‘술 마신 뇌로 다음 날 중요한 결정을 하는 것’에 꽤 가깝다.

더 불편한 사실, ‘적당히 덜 자는 것’도 안전하지 않다는 점이다. 하루 6시간 이하 수면을 2주만 이어가도, 인지 능력 저하가 최대 이틀 밤새는 수준까지 누적될 수 있는데2, 정작 본인은 그 악화를 잘 못 느낀다고 한다. 내가 아는 어떤 창업자는 “저는 원래 잠 적게 자도 괜찮아요”라고 하셨지만, 진짜 괜찮을까? 아니면 수면 7~8시간을 꾸준히 했을 때 차이점을 못느껴봐서 그럴 수도 있겠다.

한번의 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료현장에서도 비슷한 패턴을 보인다3. 중환자실 인턴들이 24시간 이상 근무하는 스케쥴에서 심각한 오류가 35.9% 더 많았고, 진단 오류는 5.6배였다. 스타트업은 하나 하나의 결정이 그렇지 않을 수 있지만 이런 의사결정들이 매일 쌓이면 어떨까?

121명의 창업자를 추적한 흥미로운 연구4도 있었는데, 창업자들의 경우 수면의 질이 좋았던 다음 날, 혁신적인(?) 행동양상을 보인 경우가 더 많았다는 결과다. 여기서 일단 혁신정인 행동양상이 뭔지 모호해보일 수 있는데 이 연구에서는 아래 네 가지를 의미했다.

• 문제에 대한 독창적인 해결책 생성 (Idea Generation): 문제 해결을 위한 새로운 방법을 고안해내는 행동.

• 개선 방안에 대한 고민 (Idea Exploration): 현재 상황이나 사물을 어떻게 더 낫게 만들 수 있을지 탐구하는 행동.

• 혁신적 아이디어에 대한 지지 확보 (Idea Championing): 자신의 혁신적인 아이디어를 다른 사람들이 지지하도록 설득하는 행동.

• 새로운 것을 개발하려는 노력 (Idea Implementation): 실제로 새로운 것을 만들어내거나 실행하기 위해 노력을 기울이는 행동.

또한 아주 짧게 언급하고 지나가면, 참고로 술은 수면에 있어서 최악의 적이다. 지난번 글에서 언급했듯이 1년의 금주 실험 동안 술을 마신 날 Oura, whoop 등으로 측정한 수면 점수는 완전 꽝이었다.

아무튼 이러한 이유들로 제프 베이조스가 “임원은 소수의 고품질 의사결정을 위해 돈을 받는다”고 말하며 8시간 수면을 너무 중요하게 생각하는 것 아닐까? 수면은 단순히 휴식이 아니라, 의사결정의 품질을 지키는 기술이자 규율이다. 물론 경우에 따라 밤샘 작업이 필요할 수도 있고, 수면을 부득이 줄이면서 달성해야 할 단기 목표가 있을 수 있다. 다만 오늘 밤 “조금만 더”를 선택하기 전에 이 선택으로 인해 내일의 의사결정 역량을 손해보는 것을 감수해야한다는 것을 인지하고 선택하는 것이 필요하지 않을까 생각이 든다.

솔직히 말하면 나는 술을 꽤 좋아했던 사람이다. 저녁 모임이 있을 때면 무리중에 가장 신나게 먹는 사람들에 속했다. 작용 반작용의 원리 때문인지, 종종 금주를 해보고 싶다는 갈망이 있었고, 내 블로그를 같이 써오고 계신 김태호 대표님을 통해 얻은 영감과 자극으로 지난 1년간(정확히는 24년 11월 1일부터 25년 11월 1일까지) 금주 프로젝트를 했다. 아쉽게도 100% 금주는 되지 못했다. 생일이나, 결혼기념일, 여행, 패밀리데이 등의 케이스에서 치팅데이들이 있었다. 하지만 또 이 불완전한 성공 덕분에 술의 실체를 더 명확하게 확인해볼 수 있었다. 자주 마실 때의 술의 영향과 다르게 안마시다 마셨을 때 온몸으로 느껴지는 영향이 훨씬 극명했기 때문이다.

1년의 실험 끝에 내가 내린 결론은 명확했다. 술이 사라진 자리에 진짜 ‘삶’이 채워지고 있었다.

1. 수면의 질이 드라마틱하게 좋아졌다.

술을 끊고 가장 먼저 찾아온 변화는 잠이었다. 술 먹는 시기에는 주초에 혹시라도 술을 많이 먹게 되면 새벽에 깨서 다시 잠들기가 어려웠고, 당연히 아침부터 피곤한 상태로 하루를 시작하며 다음날까지도 계속 컨디션이 안좋고 머리도 멍했다. 금주 후에는 수면의 질이 달라지고, 아침에 눈을 뜰 때 머리가 맑고 개운했다. ‘진짜 휴식’을 취한다는 게 어떤 느낌인지 비로소 알게 되었다.

2. ‘치팅 데이’의 대가는 작지 않았다.

오랜만에 술을 마신 다음 날이면, 어김없이 우울, 불안, 예민함이라는 세 가지 불청객이 찾아왔다. 예전에는 그저 “피곤해서 그렇겠지”라고 넘겼거나 심지어 인지도 못했던 상태이상들인데, 술을 안먹다가 먹으니 확실히 느껴졌다.

3. 저녁 시간에 훨씬 생산적인 일들을 하기 시작했다.

술을 마시며 흘려보냈던 저녁 시간이 온전히 내 것이 되었다. 몽롱한 정신으로 유튜브를 보거나 안 먹어도 될 야식을 먹을 시간에 명상하고, 책을 읽고, 글도 쓰고, 일주일에 한번씩 요가도 하고, 와이프와도 훨씬 많은 대화를 하게 되었다. 잃어버렸던 시간을 되찾은 기분이었다. 처음에는 하루를 두 배로 사는 정도의 기분까지 들었다.

4. 잃어버린 ‘도파민’이 돌아왔다.

가장 놀라운 변화는 일상의 소소한 즐거움이 회복되었다는 점이다. 술이라는 강력한 자극이 사라지자, (아마도) 도파민 메커니즘이 정상화되면서 자연속에서의 산책, 가족과의 대화, 맛있는 음식 같은 평범한 일상들이 훨씬 소중하고 즐겁게 느껴지기 시작했다.

여기까지 나의 경험이 주관적인 느낌이었다면 이 느낌을 객관적인 확신으로 바꿔준 책이 있다. 최근 제주도의 웰니스 리조트로 휴가를 다녀왔는데 그 리조트 로비 서재에서 꺼내읽었던 다니엘 슈라이버의 ‘어느 애주가의 고백’이다. 이 책은 솔직히 좀 충격적이었다. 저자는 우리가 흔히 ‘적당히 즐기면서 산다’고 믿는 음주 습관이 사실은 얼마나 위험한 줄타기인지를 적나라하게 보여준다. 겉으로는 멀쩡해보이는(심지어 커리어도 잘나가고 있는) 수많은 ‘애주가’들이 실상은 알코올 의존증으로 발전하고 있거나, 이미 의존 상태에서 고통받고 있다는 것이다. 또한 우리는 흔히 “의지가 강하고 똑똑한 사람은 술도 잘 조절할 수 있다”고 믿는다. 하지만 책에 소개된 하버드 그랜트 연구는 이 믿음을 산산조각 낸다. 당시 미국 최고의 특권층이자 미래가 촉망되던 남성 268명을 대상으로 한 이 연구에서, 대학 시절부터 술을 즐겼던 이들 중 45세 이후 술에 대한 통제력을 잃은 사람은 무려 58%에 달했다. 또 놀라웠던 것은, 미래의 알코올 중독자와 정상적인 음주가를 가른 차이점이 지능이나 의지가 아니었다는 점이다. 결정적 요인은 딱 두 가지였다.

1. 알코올에 대해 훨씬 관대한 태도를 가졌는가? (한국 YES)

2. 어른들의 술 취한 모습이 익숙한 환경에서 자랐는가? (한국 YES)

즉, 술은 엘리트도, 부자도 가리지 않고 시스템적으로 망가뜨린다. 규칙적으로 술을 많이 마시는 사람은 자살 가능성이 평균보다 50%나 높다는 통계는 덤이다. 책에서 언급한 영국 의학계가 2010년 발표한 연구 결과는 더 충격적이다. 중독 물질이 인간과 주변 환경에 미치는 폐해를 1~100까지 수치화했을 때의 결과다.

• 대마초: 20

• 코카인: 30

• 헤로인: 55

• 술: 72 (압도적 1위)

술은 마약보다 더 해롭다. 작업 효율성을 떨어뜨리는 건 기본이고, 성격을 서서히 변화시킨다. 관심 분야는 축소되고, 사람은 점점 변덕스럽고, 예민해지며, 때로는 지나치게 눈치를 보는 성격으로 변해간다. 특히 책 속의 이 문장이 뼈를 때렸다.

“흥미로운 점은 우리 사회가 금주를 실천하는 사람에게 오히려 관대하지 않다는 점이다... 동료가 아침에 숙취에 시달리는 모습을 보고서도, 점점 변덕스럽고 자기중심적이고 폐쇄적으로 변해 가는 모습을 보고서도 그것이 알코올 중독이라고 생각하지는 못한다.”

책에서는 독일 사회를 꼬집어 얘기했으나 한국도 독일 못지 않게 술에 관대하기 때문에 공감하면서 읽었다. 책을 덮고 나서 나는 도대체 술이 우리 뇌에 정확히 어떤 짓을 하는지 궁금해졌고 딥서치를 돌려봤다. 내가 확인한 진실은 생각보다 훨씬 더 불편하고, 무서웠다.

과거에는 ‘적당한 음주는 건강에 좋다(J 커브 이론)’는 말을 많이 들었다. 하지만 최신 과학은 이 이론을 완전히 뒤집었다. 2010년 중반 이후 빅데이터와 유전체 분석 기술이 발전하면서 밝혀진 알코올의 실체는 ‘신경 보호 물질’이 아닌 ‘선형적 신경 독성 물질’이다. 딥서치를 통해 확인한 핵심적인 팩트들은 다음과 같다.

1. ‘스위스 치즈’가 되어가는 뇌

미국의 저명한 뇌신경학자 다니엘 아멘 박사는 수만건의 뇌 영상(SPECT) 데이터를 분석한 결과, 알코올이 뇌의 혈류량을 현저히 떨어뜨린다고 주장1했다. 그는 알코올에 찌든 뇌를 구멍이 숭숭 뚫린 ‘스위스 치즈’에 비유했다. 실제로 구멍이 뚫린 것은 아니지만 뇌의 전두엽(판단력), 측두엽(기억) 등의 기능이 그만큼 저하되어 있다는 뜻이다.

2. ‘적당히’ 마셔도 뇌는 쪼그라든다.

이 글을 읽으며 “나는 과음은 안해. 적당히 취기 올라올 만큼만 먹어”라며 안심할 수 있다. 하지만 슬프게도 영국 바이오뱅크의 2021년 논문2에 따르면, 뇌 건강에 안전한 음주량은 ‘0’이다. 이 연구에서는 가벼운~중간 수준의 음주자들에서도 비음주자 대비 회백질/백질 크기가 유의미하게 줄어들었다고 보고했다. 또 다른 30년짜리 연구3에서는 일주일에 14~21유닛(주당 와인 약 1.5병)을 마시는 '적당한 음주자' 그룹은 술을 전혀 마시지 않는 사람에 비해 기억을 담당하는 핵심 영역인 해마가 위축될 위험이 3배나 높았다고 밝혔다.

3. 주말에 몰아서 마시면 어떨까?

평일에는 참고 주말에 마시면 괜찮지 않을까? 많은 사람들이 총량만 같다면 괜찮다고 생각하지만, 아쉽게도 뇌과학적 관점에서는 간헐적 폭음이 뇌에 훨씬 더 치명적인 ‘화학적 폭격’이 될 수 있다. 두 가지 이유다. 1) 킨들링 효과4: 음주와 단주 사이클이 반복될수록 뇌는 점점 더 예민해진다. 결국 나중에는 작은 스트레스나 적은 양의 알코올에도 불안과 신경 흥분이라는 불길이 훨씬 더 쉽게, 더 격렬하게 타오른다. 2) 마이크로 금단(Micro-Withdrawal)5: 술을 마시면 뇌의 흥분을 억제하는 GABA 수용체가 활성화되어 안정감을 느낀다. 하지만 술이 깨면 뇌는 균형을 맞추기 위해 흥분성 신경전달물질인 글루타메이트를 과도하게 분비한다. 이 '글루타메이트 반동' 현상이 바로 술 마신 다음 날 느끼는 미세한 불안감, 초조함, 그리고 머리가 멍한 '행오버 불안(Hangxiety)'의 주된 원인이라고 한다. 결론적으로, 주말에 몰아 마시는 패턴은 뇌에 안정과 흥분이라는 극단적인 화학적 충격을 반복적으로 가하는 행위이며, 이 사이클은 의사결정과 충동 조절을 담당하는 전전두엽의 손상을 가속화시킨다.

4. 치매 위험도 선형적으로 증가

이쯤되면 이건 놀랍지 않을 듯하다. 나한테 가장 걸리기 싫은 병을 묻는다면 치매라고 1초도 고민 안하고 답할 수 있을 정도로 치매는 나에게 무섭게 느껴지는 병이다. 그런데 아주 최근(2025년)에 관찰연구와 유전학적 기법(Mendelian randomization)을 결합한 대규모 분석에서 음주량이 늘수록 치매 위험이 선형적으로 증가한다는 결론이 보고됐다6.

이제는 ”불편한 진실을 바라봐야 할 때”가 왔다. 술은 ‘적당히 즐기는 윤활유’가 아니라, 뇌 구조(가시 신경)를 물리적으로 영구 변형시키고, 자살 위험을 높이며, 우리의 성격마저 갉아먹는 강력한 독성 물질이다. 나도, 내 주변의 좋은 사람들도 이 흐름에 휩쓸려 가고 있다. 우리가 이 패턴을 끊어내지 않는다면, 머지않은 미래에 아주 큰 고통을 마주해야 할 가능성이 높다.

20년간 쌓아온 습관을 하루아침에 바꾸는 건 어렵다. 하지만 적어도 알고 마시는 것과 모르고 마시는 것은 천지 차이다. 나의 1년 실험이, 그리고 이 글이 금주에 대한 갈망이 있었으나 기존의 습관에 끌려가고 있떤 누군가에게 작은 ‘깨어남’의 계기가 되기를 바란다. 또한 이 글을 씀으로써 스스로에게 다짐하고, 선언효과를 기대하는 것도 있다. 올해는 작년보다 더 단호한 절주를 실행해보려고 한다.