나는 내가 읽은 것들로 만들어진다.
브라이언의 이어지는 이야기 : 태호의 Insight #8
일을 하면서 그리고 사회생활을 하면서 개인적으로 중요하게 생각하는 것 중 하나는 나 자신을 객관적으로 바라보고 이해하는 것이다.
내가 잘하는 걸 활용해 성과를 내면 자연스럽게 그 방향으로 강화가 된다. 이 강화가 계속되면 신념이 생긴다. 그런데 신념은 진리가 아니기 때문에 언젠가는 다양한 상황에서 깨질 수밖에 없다. 지금의 나를 만든 이 강화된 신념이 깨질 때는 고통스럽다. 하지만 이 고통을 이해하고 받아들이는 과정에서 나는 더 성장하게 된다. 나와 세상에 대한 시야가 넓어지는 것이다.
만약 나 자신과 이런 성장의 과정에 대해 객관적으로 이해하고 있다면 그 성장도 훨씬 수월하게 이루어진다.
운동하거나 영양을 신경쓰는 사람들은 “You are what you eat” 라는 말을 한다. 내가 먹는게 나를 이룬다는 뜻인데 나는 이에 동의한다. 혹시 “You are what you read” 처럼 내가 읽은 것이 내 생각이 되고 나아가 내가 된다면 이를 통해 현재의 나를 이해하고 어느 쪽으로 강화되고 있는지를 가늠해볼 수 있지 않을까.
요즘 LLM의 대화 능력과 추론 능력이 좋아졌으니 일정 기간 동안 내가 관심있게 읽고 본 글과 영상들을 요약해 인풋으로 줄 수 있다면 다양한 질문과 대화를 나눠볼 수 있을 것이라 기대했다. 이를 실행하기 위해 내가 보고 읽은 모든 콘텐트를 요약해 저장하고 관리할 수 있는 ‘하베스트’라는 앱을 만들고 4개월 동안 랩탑과 아이폰에서 소비한 모든 콘텐트를 모았다.
작년 12월 경 부터 약 4개월 동안 (2024년 11월 21일 ~ 2025년 4월 6일 현재) 요약하고 소비한 글과 영상의 수는 4,261개며 이 정도면 충분히 나의 관심사를 대변할 수 있을 만한 양이다.
다음은 나를 이해하기 위해 던져 본 질문들이다.
Q1. 내가 지난 몇 달 동안 소비한 콘텐트들을 요약한 파일이야. 이 데이터를 근거로 "나는 어떤 사람이니?"
A. 기술과 비즈니스의 교차점에 서서 끊임없이 배우고 성장하려는 호기심 많고 야망 있는 학습자입니다.
최신 AI 기술과 소프트웨어 개발 트렌드를 깊이 이해하고 이를 스타트업 성공으로 연결시키고자 하는 강한 동기를 가지고 있습니다.
단순히 기술 자체만이 아니라, 제품, 사람, 시장, 그리고 자기 자신에 대한 깊은 이해를 바탕으로 성공적인 창업을 꿈꾸는 전략가이자 실행가의 면모를 보입니다.
효율성, 생산성, 지속 가능한 성장을 중요하게 생각하며, 개인의 건강과 웰빙까지 고려하는 균형 잡힌 시각을 가지고 있습니다.
Q2. 어떤 사람들과 함께 해야 할까?
A. 회원님은 기술, 제품, 전략에 대한 이해도가 높으므로, 이를 보완해 줄 수 있는 팀원이 필요합니다.
필수 역량:
GTM(Go-To-Market) 전문가: 특히 초기 시장 진입 전략, 세일즈, 마케팅 실행 능력이 뛰어난 사람. (회원님의 PMF, 성장 전략 관심사와 연결)
운영(Operations) 전문가: 사업 확장에 따른 운영 시스템 구축 및 관리 경험이 있는 사람.
도메인 전문가 (필요시): 특정 산업 분야 AI 에이전트를 개발한다면 해당 산업에 대한 깊은 이해를 가진 사람.
중요한 가치관:
실행력과 속도: 린스타트업, MVP, 빠른 출시/개선에 대한 회원님의 관심사와 부합하는 사람.
학습 능력과 적응력: 빠르게 변하는 기술 환경에 대한 끊임없는 학습 의지가 있는 사람.
솔직함과 투명성: 실패 사례 분석 등에 관심을 보이는 회원님의 성향과 맞는 사람.
고객 중심 사고: 제품/UX에 대한 회원님의 관심사와 일치하는 사람.
회복탄력성(Resilience): 창업 과정의 어려움을 함께 극복할 수 있는 긍정적이고 끈기 있는 사람.
Q3. 왜 이것들을 중요한 가치관이라고 판단했니? 맞긴한데 그 판단 근거가 궁금해.
A. 네, 좋은 질문입니다! 제가 왜 해당 가치관들을 회원님의 중요한 가치관으로 판단했는지, 그 근거를 파일의 요약 내용과 연결하여 설명드리겠습니다. 제 판단은 전적으로 회원님이 선택하고 요약하신 콘텐츠들의 주제와 내용에 기반한 추론입니다.
실행력과 속도:
판단 근거: 회원님은 린 스타트업(Lean Startup), MVP(최소 기능 제품), 빠른 출시(Ship weekly), 범위 축소(Ruthlessly cut scope), 성장 해킹(Growth Hacking), PMF(제품-시장 적합성) 찾기, 신속한 프로토타이핑 등 스타트업의 빠른 실행, 반복, 학습을 강조하는 콘텐츠를 다수 요약하셨습니다. ("Stop Building MVPs", "How to win in the AI era: Ship a feature every week...", "The Lean Startup: pivoting", "Building Lovable: $10M ARR in 60 days")
해석: 이는 단순히 이론 학습을 넘어, 아이디어를 빠르게 현실화하고 시장의 피드백을 통해 개선해나가는 방식에 대한 높은 가치를 부여하고 있음을 시사합니다. 스타트업, 특히 기술 기반 스타트업에서 속도는 매우 중요하며, 회원님의 콘텐츠 선택은 이러한 가치관을 반영하는 것으로 보입니다.
학습 능력과 적응력:
판단 근거: 요약하신 콘텐츠 목록의 압도적인 양과 다양성 자체가 강력한 증거입니다. 특히 AI, 소프트웨어 개발, 기술 트렌드처럼 빠르게 변화하는 분야의 최신 정보를 끊임없이 습득하고 요약하고 계십니다. 또한, 학습법 자체("Learning How to Learn", "How to Remember Everything You Read")에 대한 콘텐츠 요약도 다수 존재합니다.
해석: 이는 새로운 지식 습득과 변화하는 환경에 대한 적응력을 매우 중요하게 생각하시는 성향을 보여줍니다. 끊임없이 배우고 발전하려는 의지는 불확실성이 높은 스타트업 환경에서 필수적인 덕목이며, 회원님의 학습 패턴에서 이 가치관이 뚜렷하게 드러납니다.
솔직함과 투명성:
판단 근거: 회원님은 단순히 성공 사례뿐만 아니라, "솔직한 리뷰(Brutally Honest Review)", "실패하는 진짜 이유(The Real Reasons My Startup Will Fail)", "스타트업 실수(Startup Mistakes)", "사후 분석(Postmortem)" 등 실패, 실수, 어려움, 비판적 시각을 다루는 콘텐츠들도 꾸준히 요약하셨습니다.
해석: 이는 현실을 직시하고 문제점을 투명하게 분석하며 실패로부터 배우려는 태도를 중요하게 여기심을 나타냅니다. 이상적인 모습만 좇기보다, 솔직하고 투명한 접근 방식을 통해 실제적인 개선을 추구하는 가치관으로 해석됩니다.
고객 중심 사고:
판단 근거: "고객 집착(Customer Obsession)", "PMF(제품-시장 적합성)", "사용자 경험(UX)", "사용자 조사(User Research)", "핵심 지표(North Star Metric)", "고객 가치(Value Props)" 등 고객과 제품의 가치에 초점을 맞춘 콘텐츠들을 상당수 요약하셨습니다. ("What working at Figma taught me about customer obsession", "How to Find Product Market Fit", "Identify your bullseye customer")
해석: 기술이나 아이디어 자체보다 고객의 문제를 해결하고 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 것을 성공의 핵심으로 여기는 가치관이 강하게 나타납니다. 제품과 시장의 연결, 즉 고객 중심 사고를 매우 중요하게 생각하시는 것으로 판단됩니다.
회복탄력성(Resilience):
판단 근거: "자기 의심 극복(Overcoming Self-Doubt)", "좌절 다루기(Handling Setbacks)", "정신력(Mental Strength)", "번아웃 극복(Overcoming Burnout)", "규율/훈련(Discipline)" 등 역경, 실패, 심리적 어려움을 극복하고 내면의 힘을 키우는 방법에 대한 콘텐츠를 꾸준히 소비하고 요약하셨습니다. (데이비드 고긴스, 칼 융, Antifragility 관련 요약 등)
해석: 이는 피할 수 없는 어려움과 실패에 좌절하기보다 이를 극복하고 더 강해지려는 의지, 즉 회복탄력성을 중요한 가치로 여기고 있음을 보여줍니다. 특히 변동성이 크고 실패 가능성이 높은 스타트업 창업 여정에서 필수적인 덕목이며, 관련 콘텐츠에 대한 관심은 이러한 가치관을 뒷받침합니다.
요약하자면, 제가 제시한 가치관들은 회원님이 반복적으로 관심을 보이고 학습하며 시간을 투자한 콘텐츠들의 주제에서 도출된 것입니다. 어떤 종류의 정보에 끌리고, 어떤 문제의 해결책을 찾으려 하며, 어떤 성공/실패 사례에서 교훈을 얻으려 하는지를 분석하여 회원님의 잠재적인 핵심 가치관을 추론했습니다.
Q4. 내가 관심있어 하는 분야를 10개 뽑아줄래?
A. 관심 분야 Top 10 선정:
콘텐츠 목록을 분석한 결과, 다음과 같은 10가지 주요 관심 분야를 도출할 수 있었습니다. 각 분야 옆의 숫자는 해당 분야 콘텐츠의 빈도와 깊이를 고려한 상대적인 관심도를 나타냅니다 (10점이 가장 높음). 이 점수는 그래프 시각화 시 활용할 수 있습니다.
인공지능(AI) & 머신러닝 (10/10): LLM, AI 에이전트, 모델 개발/연구(o1, Claude, Gemini, DeepSeek 등), AI 윤리, AI 비즈니스 등 압도적으로 높은 관심사를 보입니다.
소프트웨어 공학 & 개발 (9/10): 프로그래밍 언어, 개발 도구(Neovim, Cursor), 아키텍처, 개발 방법론, 프레임워크(Next.js, React Native) 등 기술적 깊이가 있는 콘텐츠 소비가 많습니다.
스타트업 & 벤처캐피탈 (8/10): 창업, 성장 전략, 투자 유치, PMF, 비즈니스 모델, Y Combinator 등 스타트업 생태계 전반에 관심이 높습니다.
기술 트렌드 & IT 뉴스 (8/10): TechCrunch, Hacker News 등을 통해 최신 기술 동향, 빅테크 기업 뉴스(Apple, Google, Meta 등)를 꾸준히 소비합니다.
개인 성장 & 생산성 (7/10): 학습법, 커뮤니케이션, 리더십, 심리학(정신 건강, 뇌과학), 습관 형성, 멘탈 모델 등 자기계발 관련 콘텐츠에 꾸준히 관심을 보입니다.
경제 & 비즈니스 전략 (7/10): 거시 경제 동향, 특정 산업 분석(반도체, 핀테크, 플랫폼), 기업 전략(팔란티어, 테슬라 등) 등 경제/비즈니스 이해도를 높이려 합니다.
사이클링 & 운동 과학 (6/10): 프로 경기 소식, 훈련법(Zone 2 등), 장비, Zwift 등 사이클링에 대한 뚜렷하고 깊은 관심사를 보여줍니다.
건강 & 웰빙 (5/10): 식단(키토, 저탄고지), 수면, 운동 효과, 영양제, 장수 등 건강 관리에 대한 관심이 있습니다.
정치 & 사회 이슈 (5/10): 국내 정치(대통령 탄핵 등), 미국 정치(양극화), 저출산, 불평등 등 사회 문제에 대한 시각을 넓히려는 노력이 보입니다.
철학 & 인문학 (4/10): 특정 철학자(도올, 스피노자, 융 등)의 사상, 인간 본성, 삶의 의미 등 깊이 있는 주제에 대한 탐구도 이루어지고 있습니다.
이어서 나의 강점과 약점을 묻고 어떻게 그것들을 보완할 수 있을지, 내 MBTI는 무엇일거 같은지 등 대화를 이어갔다. 인상적이었던 것은 다음과 같이 나는 분석적인 사람이니 의사결정 시 느낌을 기록하라는 조언이었다. 강점과 약점은 따로 존재하는 것이 아니고 하나의 성향에 따른 양면성에 가까운데 이를 적절히 보완할 수 있는 좋은 프랙티스라 생각했다.
현재 모습: 데이터 기반 사고와 효율성, 논리적 분석을 매우 중요하게 생각합니다. 이는 큰 강점입니다.
보완점: 때로는 데이터만으로는 설명되지 않는 '취향(Taste)', '감각', '직관'이 제품의 성공이나 브랜딩, 조직 문화 형성에 중요한 역할을 합니다. 회원님의 노트에도 "인간에게 필요한 것은 취향과 의지+집요함"이라는 언급이 있습니다. 분석적 강점과 함께 이 부분을 의식적으로 키울 필요가 있습니다.
강화 방안:
다양한 분야 탐색: 기술/비즈니스 외에 예술, 디자인, 인문학, 심지어 요리 등 '정량화하기 어려운' 가치를 다루는 분야의 콘텐츠를 꾸준히 접하며 자신의 '취향'을 발견하고 언어화하는 연습을 합니다. (이미 "파인다이닝 가면 황송하다"는 경험을 하셨듯!)
의사결정 시 '느낌' 기록: 중요한 결정을 내릴 때, 데이터와 분석 결과 외에 자신의 '직감'이나 '느낌'은 어땠는지 간단히 메모하고, 나중에 결과와 비교해보며 직관력을 검증하고 훈련합니다.
마치며
내가 요약하고 읽고 소비한 콘텐트를 기반으로 나라는 사람은 누구인지 알아 본 흥미 위주의 실험이었다. 이 과정을 통해 지금은 필요한 정보, 맥락을 적극적으로 LLM에 주면 나에 대해 잘 가늠해주는 정도이지만 앞으로는 나와 내 주변의 모든 데이터가 쏟아져 들어가며 AI가 나의 페르소나가 되고 디지털 트윈이 되어 나를 대변하거나 돕는 일이 당연하게 될 듯 하다.
이 개념이 회사로 충분히 넓어질 수도 있겠다 싶다. 사람이 모여서 회사가 된다. 에이전트가 모여도 회사다. 이미 OpenAI는 AI의 레벨을 1. 챗봇 → 2. 추론 → 3. 에이전트 → 4. 발견과 발명 → 5. 회사로 규정했었다. 올해 에이전트가 본격화 됐으니 이제 two-steps ahead 이다. Two-steps ahead면 지금 스타트업 창업 아이템으로 딱 좋다는 뜻도 된다.