유튜브를 쉬는 동안, AI와 일에 대해 다시 생각했습니다

2026-06-26 공개된 일맛 영상 한 편을 바탕으로 편집한 글입니다. 설명과 평가는 영상 공개 당시의 맥락을 따릅니다.

새로운 도구를 권하기 어려웠던 시간

다섯 달 만에 카메라 앞에 돌아온 스탠리는 반가운 인사와 함께 망설였던 이유를 이야기합니다. 새로운 AI 도구를 쓰는 일은 재미있었지만, 보안과 실제 업무 적용을 충분히 이해하지 못한 채 시청자에게 권하기는 어려웠습니다.

더 큰 고민도 있었습니다. 그동안 리뷰해 온 SaaS의 화면에 직접 접속하는 일이 줄고 있었던 것입니다. AI가 데이터에 접근하고 작업을 대신하는 경험을 하면서, 소프트웨어를 소개하는 채널은 어떤 이야기를 해야 할지 다시 생각하게 됐습니다.

화면을 보여주지 않는 소프트웨어 발표

영상의 전환점은 Agentforce World Tour Korea 방문입니다. 스탠리는 발표에서 무엇을 보여줬는지보다 무엇을 덜 보여줬는지가 인상적이었다고 말합니다. SaaS의 개별 화면을 하나씩 조작하는 모습보다, Slack에서 요청하고 업무를 진행하는 흐름에 주목했습니다.

이를 보며 소프트웨어의 가치가 화면 자체에서 데이터와 업무 맥락으로 이동하고 있다고 해석합니다. 화면에 덜 들어간다고 해서 그 뒤의 고객 정보, 거래 기록, 업무 규칙까지 사라지는 것은 아니라는 것입니다.

이 글에서 다루는 것은 당시 행사와 사용 경험을 본 스탠리의 해석입니다. 개별 서비스의 향후 성과를 단정하는 이야기는 아닙니다.

AI가 얼마나 만들었는지보다, 무슨 일을 했는지

영상은 AI의 사용량과 실제 성과를 구분해야 한다는 이야기로 이어집니다. 토큰을 많이 쓰거나 결과물을 많이 만드는 것만으로 일을 잘했다고 볼 수 있을까요?

스탠리는 고객의 문의를 파악하고 대응하거나, 업무 자료를 실제 작업에 적용하는 사례에 관심을 둡니다. 기술을 시연하는 것과 조직에서 필요한 일을 수행하는 것은 다르기 때문입니다. AI가 만든 결과물을 사람이 다시 정리하느라 더 바빠지는 상황도 이 맥락에서 함께 짚습니다.

“일이 있어야 AI도 일을 한다”

나이스무브 팀도 여러 실험을 했습니다. 에이전트마다 역할과 캐릭터를 정하고, 메신저에서 함께 일하게 하고, 에이전트가 다른 에이전트에게 일을 맡기는 구조도 시험했습니다.

그 과정에서 내린 결론은 화려한 캐릭터보다 실제로 맡길 일이 먼저 있어야 한다는 것이었습니다. 구체적인 일이 있어야 결과를 평가할 수 있고, 그 일을 하면서 에이전트의 역할도 더 정교해질 수 있습니다.

그래서 팀은 사업화를 위해 만들던 소프트웨어보다, 자신들이 실제로 일하는 데 필요한 소프트웨어를 만드는 쪽으로 방향을 조정했다고 이야기합니다.

도구를 조작하는 사람에서 방향을 정하는 사람으로

스탠리는 앞으로 사람이 목표를 정하고 결과를 판단하는 능력이 더 중요해질 것이라고 봅니다. 특정 화면을 빠르게 다루는 능력에 더해, 무엇을 왜 해야 하는지 설명하고 나온 결과가 목적에 맞는지 판단하는 일입니다.

일맛 채널도 같은 질문을 따라갑니다. 기능을 소개하는 리뷰에 머물기보다 AI와 함께 실제로 일하는 사람들의 고민과 경험을 나누려 합니다. 영상의 끝은 완성된 정답보다, 이 변화를 함께 이야기해 보자는 제안입니다.