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[AI 에이전트 05] 아직도 챗GPT에 질문만 하십니까?

2026년 8월 24일조회 6

이 글은 《몰트북, 충격》에서 발췌했습니다.

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ISBN 9791194383956지은이 민대식22,000
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아직도 챗GPT에 질문만 하십니까? : '설계'하지 못하는 99%는 도태된다

질문하는 능력도 옛말, 이제는 '설계'하는 능력이다

머슴닷컴을 만들고 두 달쯤 됐 을 무렵, 나는 비용 내역을 들여다보다 멈칫했다. 페이지 하나를 열 때마다 API가 20개씩 동시에 호출되고 있었다. 정상적인 설계라면 1~2개로 충분한 일이었다. 사이트는 멀쩡히 돌아갔다. 느려지지도 않았다. 그런데 뒤에서 불필요한 비용이 조용히 쌓이고 있었다. 에이전트가 "일단 작동하게" 만들었지, "효율적으로" 만들지는 않았던 것이다. 며칠 동안 그 사실을 몰랐다. 겉으로 잘 돌아가면 잘 만든 줄 알았다. 이 경험이 하나를 분명하게 알려줬다. 에이전트를 쓰는 것과 에이전트를 설계하는 것은 전혀 다른 일이라는 것.

AI가 처음 대중에게 퍼졌을 때, 사람들은 질문을 잘하는 법부터 배웠다. "같은 내용도 어떻게 물어보느냐에 따라 답이 달라진다." 프롬프트 엔지니어링이라는 말이 각광을 받았고, 그 기술이 새로운 경쟁력처럼 소비됐다. 그런데 AI가 점점 똑똑해지면서 역설이 생겼다. 어설프게 물어도 AI가 맥락을 맞추기 시작한 것이다. 질문 기술의 격차가 점점 좁혀졌다.

이제 진짜 격차는 다른 곳에서 벌어진다. 무엇을 어떤 구조로 굴릴 것인가. 어떤 일을 자동화하고, 어떤 단계에서 멈추게 하고, 어느 기준으로 결과를 검토할 것인가. 질문이 아니라 설계의 문제다.

설계라는 단어가 어렵게 느껴지면 레고를 떠올리면 된다. 누구나 조각을 쌓을 수 있다. 하지만 같은 조각으로도 결과는 완전히 달라진다. 차이는 손재주만이 아니다. 머릿속에 완성 그림이 있는지, 단계가 있는지, 순서가 있는지가 결과를 만든다.

나는 이 변화를 이렇게 부르고 싶다. 호모 프롬프트에서 호모 아키텍트로. 질문하는 인간은 AI에게 일을 시키고 결과를 받는다. 설계하는 인간은 AI가 일하는 방식 자체를 만든다. 어떤 일을 어느 에이전트에게 맡길지. 어떤 기준으로 검증할지. 어디서 멈추게 할지. 어떤 형식으로 결과를 모을지. 전체 흐름을 짠다.

질문은 매번 새로 해야 하지만, 설계는 한 번 만들어두면 반복해서 쓸 수 있다. 프롬프트 엔지니어링이 유행하던 시대는 ‘한 번의 대화’에 집중했다. 에이전트 AI가 확산되면서 기본 단위가 바뀌었다. 이제는 ‘하루를 굴리는 자동 흐름’이 기본 단위다. 밤새 주문을 모아 정리하고, 아침에 요약을 만들고, 낮에는 가격을 감시하고, 저녁에는 정산을 준비하는 흐름. 이런 구조를 만들려면 질문만 잘해서는 부족하다. 언제 무엇을 돌릴지, 어떤 단계에서 확인을 받을지 같은 설계가 필요하다.

질문은 점점 작업 지시서가 되고, 설계는 운영체계가 된다. 운영체계를 가진 사람은 매일 비슷한 일을 반복하지 않는다. 운영체계가 일을 반복한다.

머슴닷컴을 만들기까지 두 달도 안 되는 시간 동안, 나는 30개가 넘는 프로그램을 만들었다. 그러면서 깨달은 것이 있다. 그 많은 프로그램 중 상당수는 ‘한 번 물어보면 되는 일’이었다는 것. 그런데도 프로그램을 만든 이유는 두 가지였다. 자동으로 돌아가게 하려고, 그리고 결과를 '고정'하려고. AI에게 매번 물어보면 답이 조금씩 달라진다. 프로그램은 고정된 형식으로 결과를 만든다.

이 반복 가능성이 설계의 핵심이다. API 20개 사건 이후, 나는 구조를 바꿨다. 코딩 에이전트가 만든 결과물을 점검하는 에이전트를 따로 뒀다. 계획을 세우는 에이전트를 따로 두고, 실행하는 에이전트에게 넘기는 구조. 이중 구조가 필수라는 걸 몸으로 배웠다.

그리고 또 한 번의 예상 못 한 문제가 터졌다. 스팸이었다. 봇들이 광고성 글을 쏟아붓기 시작했다. 손으로 지울 수는 있었다. 하지만 10분마다 올라오는 스팸을 사람이 감시하는 건 불가능했다. 그래서 스팸을 잡는 에이전트를 만들었고, 처음 결과는 처참했다.

첫 번째 실패는 주기 설정이었다. 에이전트가 돌아가는 간격을 제대로 잡지 못해 스팸이 한참 쌓인 뒤에야 감지했다. 두 번째 실패는 규칙이었다. "광고 링크가 있으면 스팸"처럼 단순하게 잡았더니, 정상 글까지 걸러버리는 오탐이 쏟아졌다.

네다섯 번을 고쳤다. 주기를 10분 단위로 바꾸고, 링크 패턴·글자 수·반복 단어·계정 나이를 조합해 판단하게 만들었다. 결국 90퍼센트 이상을 자동으로 걸러내는 시스템이 완성됐다. 흥미로운 건 그다음이다. 잘 돌아가는데 멈춰야 했다. 에이전트가 글을 읽고 판단할 때마다 토큰 비용이 발생했다. 스팸이 줄어들자 커뮤니티의 자정 작용이 작동하기 시작했고, 비용 대비 효과가 떨어졌다. 지금은 에이전트를 꺼두고, 필요할 때만 다시 켠다.

이 경험에서 배운 것은 두 가지다. 에이전트 설계는 한 번에 끝나지 않는다. 그리고 잘 돌아가는 에이전트도 '유지 비용'이 있다. 설계는 만드는 기술이면서 동시에 끄는 판단이기도 하다.

바이브 코딩 이야기를 잠깐 해야 한다. ‘분위기’로 목표를 말하면 AI가 코드를 만들어주는 방식. 예전에는 코딩을 하려면 문법을 배워야 했다. 지금은 대화로 프로그램을 만든다. 아이디어를 빠르게 실제 형태로 바꿀 수 있다는 점에서 강력하다.

그런데 바이브 코딩을 하다 보면 재미있는 역설을 만난다. 프로그램을 만들고 나면 이런 생각이 든다. "이걸 굳이 만들 필요가 있었나?" 날씨 프로그램을 만든다고 하자. 기상청 API를 붙이고, 지역을 선택하고, 화면을 만든다. 좋은 연습이다. 하지만 목적만 놓고 보면, AI에게 "오늘 날씨 어때"라고 물어보면 끝난다.

프로그램의 가치는 정보 자체가 아니라 운영에 있다. 반복 가능하게, 자동으로, 고정된 형식으로. 바이브 코딩은 코드가 아니라 운영을 만드는 도구였다. 이 감각이 정착할 무렵, 나는 한 단계 더 올라갔다.

코드를 바로 만들지 않고, 먼저 '계획을 세우는 에이전트'를 따로 만들었다. 이 에이전트는 코드를 짜지 않는다. "어떤 구조로 만들지, 어떤 순서로 진행할지, 어떤 기술을 쓸지"를 정리해준다. 그 설계도를 코딩 에이전트에게 넘기자, 결과물의 품질이 눈에 띄게 올라갔다.

에이전트가 에이전트를 설계한다. 이 순간이 호모 아키텍트의 감각에 가장 가까웠다. 나는 코드를 한 줄도 읽지 못하지만 어떤 순서로 무엇을 만들지는 정할 수 있었다. 설계는 코딩 실력이 아니라, 목적과 순서를 정하는 능력이었다.

설계하는 인간은 무엇을 하는가

첫째, 목표를 명확히 한다. "좋은 답"이 아니라 "어떤 결과"가 필요한지 정의한다. 둘째, 흐름을 나눈다. 수집, 분류, 검증, 요약, 실행으로 단계를 쪼갠다. 셋째, 역할을 나눈다. 한 에이전트는 자료를 모으고, 다른 에이전트는 반론을 만들고, 또 다른 에이전트는 숫자를 검증한다. 넷째, 안전선을 만든다. 어디서 멈추게 할지, 어떤 데이터는 밖으로 보내지 말지 정한다. 다섯째, 기록을 만든다. 무엇을 했는지 남기고, 다음 번에 더 잘하도록 만든다. 이 다섯 가지가 설계의 뼈대다.

질문을 잘하는 사람은 매번 대화로 해결한다. 설계하는 사람은 시스템으로 해결한다. 시간이 갈수록 격차는 커진다. 바이브 코딩이 중요한 게 아니라, 무엇을 자동화할지 정하는 게 중요하다. 다시 설계로 돌아온다. 기준이 있으면 AI는 더 유용해진다. 기준이 없으면 AI는 편리하지만 불안한 도구로 남는다. 설계는 신뢰를 만드는 기술이기도 하다.

프롬프트는 '명령 문장'이 아니라 '정책'이 된다. "이런 기준으로만 추천해", "이런 데이터는 밖으로 보내지 마", "이런 행동은 항상 멈추고 물어봐." 정책이 모이면 룰북이 되고, 룰북이 모이면 운영체계가 된다. 호모 아키텍트는 질문을 잘하는 사람이 아니라, 기준을 잘 세우는 사람이다.

설계의 경쟁력은 '완성품'을 만드는 데 있지 않다. 변화에 대응하는 데 있다. AI와 도구는 계속 바뀐다. 오늘의 최적 도구가 내일은 구식이 된다. 설계가 있으면 바꿀 수 있다. 어떤 단계는 다른 도구로 교체하고, 어떤 에이전트는 새 것으로 갈고, 어떤 기준은 업데이트하면 된다. 질문이 중요했던 시대는 끝나지 않았다. 다만 질문만으로는 부족해진 시대가 왔다. 사람은 답을 받는 존재에서, 지능의 흐름을 디자인하는 존재로 이동하고 있다. 호모 프롬프트에서 호모 아키텍트로. 그 전환이 이미 시작됐다.

호모 아키텍트의 설계 체크리스트



설계가 실패하는 순간 : 호모 아키텍트가 배우는 방식

설계를 강조하다 보면 오해가 생긴다. "설계를 잘하면 실패하지 않는다." 이 말은 틀렸다. 설계는 실패의 횟수를 줄이는 게 아니라, 실패에서 배우는 속도를 빠르게 만드는 도구다.

머슴닷컴을 운영하면서 가장 어리석었던 순간을 꼽으라면, 성공한 설계를 그냥 복사해서 다른 곳에 붙인 때다. A라는 문제를 해결한 흐름이 있었다. 그 흐름이 잘 돌아가자, B라는 전혀 다른 문제에도 비슷한 구조를 그대로 붙였다. 처음에는 돌아갔다. 두 달 뒤 조용히 망가졌다. 원인을 추적하는 데 일주일이 걸렸다.

문제는 설계 자체가 나빴던 것이 아니었다. A의 조건과 B의 조건이 달랐는데, 그 차이를 무시하고 복사했다는 것이었다. 설계는 재활용할 수 있지만, 맥락은 재활용되지 않는다.

이 경험이 호모 아키텍트에게 주는 교훈은 두 가지다. 첫째, 설계에는 전제 조건이 붙어 있다. 어떤 상황을 가정하고 만들었는지를 적어두지 않으면, 나중에 그 설계를 쓰는 사람이 (미래의 나 자신이라도) 잘못 쓸 수 있다. 둘째, 설계 수명을 알아야 한다. 어떤 설계는 6개월짜리이고, 어떤 설계는 2주짜리다. 수명을 모르면 폐기해야 할 시점을 놓친다. 낡은 설계가 새 문제를 낡은 방식으로 처리한다.

이와 연결된 또 하나의 함정이 있다. 나는 자동화 중독이라고 부른다. 자동화를 맛보면 모든 것을 자동화하고 싶어진다. 자동화할 수 있는 것과 자동화하면 안 되는 것의 경계가 흐려진다. 대표적인 실수는 판단을 자동화하는 것이다. 데이터를 수집하고 분류하는 건 자동화가 맞다. 하지만 그 데이터를 보고 어떤 방향으로 갈지 결정하는 것은, 자동화를 얹을수록 위험해진다. 에이전트는 기준을 따른다. 기준이 틀려도 기준을 따른다. 기준이 상황에 맞지 않아도, 상황이 아니라 기준을 본다.

한 번은 이런 일이 있었다. 특정 단어가 포함된 게시물을 자동으로 분류하는 에이전트를 만들었다. 처음엔 잘 됐다. 그런데 사람들이 새로운 단어를 쓰기 시작하면서, 같은 주제의 글이 전혀 다른 방식으로 분류됐다. 에이전트는 몰랐다. 기준이 바뀌지 않았으니까. 사람만이 "분류가 이상하다"는 감각을 가졌다. 그 감각이 설계를 수정하는 시작이 됐다.

여기서 호모 아키텍트의 핵심 능력 중 하나가 드러난다. 잘 작동하는 자동화를 관찰하는 능력이다. 자동화를 만드는 것은 시작이다. 자동화가 돌아가는 동안 무언가 어긋나고 있지 않은지 주기적으로 보는 것이 더 중요하다. 에이전트는 스스로 "내가 틀렸다"고 말하지 않는다. 사람만이 그 신호를 읽을 수 있다.

설계하는 인간에게 실패는 사고가 아니라 정보다. 왜 실패했는가? 어떤 전제가 틀렸는가? 무엇을 다음엔 다르게 할 것인가? 이 세 질문을 루틴으로 만든 사람이, 한 번에 완벽한 설계를 만들려는 사람보다 결국 더 빠르게 좋은 시스템을 갖는다.

설계는 완성이 아니라 개선이다. 그것이 호모 아키텍트가 호모 프롬프트와 근본적으로 다른 지점이다.

설계의 윤리 : 나의 기준이 다른 사람에게 영향을 미칠 때

설계하는 인간에게 마지막으로 필요한 것은 윤리적 감각이다. 이것이 없으면 설계는 강력한 만큼 위험해진다.

나만을 위한 비서를 만들 때는 내 기준이 전부다. 하지만 그 설계가 다른 사람과 맞닿는 순간, 기준은 사적인 것이 아니게 된다.

가장 가까운 예시가 자동 답변 에이전트다. 고객 문의에 자동으로 답변을 보내는 에이전트를 만들었다고 하자. 그 에이전트의 기준은 내가 정했다. 하지만 답변을 받는 사람은 사람이다. 그 사람은 자신이 에이전트와 대화하고 있다는 사실을 모를 수도 있다.

이때 설계자는 질문해야 한다. 이 에이전트가 보내는 말은 얼마나 정확한가? 틀린 정보를 믿고 결정을 내리는 사람이 생기면 어떻게 할 것인가? 에이전트임을 밝히는 것이 맞는가?

정답은 상황마다 다르다. 단순한 배송 조회 안내라면 에이전트 여부를 굳이 밝히지 않아도 될 수 있다. 의료 상담이나 법률 자문에 가까운 내용이라면 다르다. 기준을 어디에 두는지는 설계자가 결정한다. 하지만 그 결정이 다른 사람의 삶에 닿는다는 사실은, 설계를 단순한 기술 문제로만 볼 수 없게 만든다.

조금 더 넓게 보면 이런 상황도 있다. 추천 에이전트를 만들었다. 특정 조건에 맞는 상품이나 정보를 필터링해서 보여준다. 그 필터 기준 안에 나도 모르는 편향이 들어 있을 수 있다. 가격을 우선으로 하면 품질이 낮은 것이 위로 올라올 수 있다. 평점을 우선으로 하면 리뷰가 많은 유명 브랜드가 새로운 소규모 생산자를 밀어낼 수 있다. 에이전트는 기준 대로 추천했을 뿐이다. 하지만 그 추천이 누군가의 생계에 영향을 미친다.

호모 아키텍트가 호모 프롬프트보다 훨씬 더 큰 영향력을 갖는 이유가 여기 있다. 설계는 한 번의 대화가 아니라 반복되는 규칙이다. 반복되는 규칙은 구조가 된다. 구조는 특정 방향으로 세상을 밀어낸다. 그 밀어냄이 원하던 것인지, 원하지 않던 것인지를 주기적으로 확인하는 일이 설계의 마지막 책임이다.

이것이 거창한 이야기처럼 들릴 수도 있다. 하지만 실제로는 매우 구체적인 습관이다. 에이전트를 처음 만들 때 한 가지를 더 적어두는 것이다. "이 에이전트가 누구와 어떻게 맞닿는가? 그 맞닿음이 잘못됐 을 때 어떻게 고칠 것인가?"

이 두 줄이 있는 설계와 없는 설계는, 문제가 생겼을 때 완전히 다른 속도로 반응한다.

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저자 소개

민대식

민대식

<p><strong>“일 100개의 글이 올라오고, 1000개의 에이전트 AI가 </strong></p><p><strong>활동하는 머슴닷컴의 창시자!” </strong></p><p>민대식은 남들보다 한발 앞서 트렌드를 읽고 기회를 실행으로 옮기는 압도적인 추진력을 증명해 온 비즈니스 전문가다. 대학생 시절 국내 최초로 케틀벨을 들여와 피트니스 시장을 단숨에 개척해버린 그는, 1985년생으로 경영학과를 졸업했다. 이후 2009년부터 2025년까지 무려 16년간 법인을 이끌며 수입, 마케팅, 온라인 커머스 분야에서 실물 경제의 야전 감각을 독하게 다져왔다.</p><p><br></p><p>이처럼 오프라인 상거래의 최전선을 거쳐온 그의 시선이 꽂힌 다음 타깃은 바로 '인공지능과 데이터'가 주도하는 새로운 디지털 문명이었다. 그는 AI 시대의 도래를 직감하고 전통적인 프로그래밍 학습 방식을 과감히 버렸다. 대신 오직 AI와 자연어로 협업하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 도입하여, 불과 두 달 반 만에 실행력을 폭발시켰다.</p><p><br></p><p>특히 그는 단순히 AI에게 질문만 던지는 '호모 프롬프트'에 머물지 않았다. 자신의 업무를 잘게 쪼개어 각 AI 비서에게 역할을 배분하고 전체 흐름을 지휘하는 이른바 '호모 아키텍트(설계자)'로 스스로를 진화시켰다. 그 결과기반의 기업 지분구조 시각화 서비스 '지분나무(holdertree.kr)', 한국형 AI 에이전트 커뮤니티 '머슴(mersoom.com)', 보안 링크 공유 서비스 '찜사이트(zzim.site)'를 단기간에 연달아 런칭하는 성과를 이뤄냈다. 책 속 핵심 개념인 '1인 100비서 군단'을 이론이 아닌 실전 1인 개발자로서 완벽하게 입증해 낸 것이다. 무엇보다 직접 AI 에이전트만의 '머슴' 커뮤니티를 운영하며 AI 에이전트들이 스스로 토론하고 검증하는 자정 작용을 목격하고 에이전트를 디버깅했던 생생한 경험은 이 책의 거대한 뼈대가 되었다.</p><p><br></p><p>어렵고 파편화된 기술 용어는 잊어도 좋다. 민대식은 복잡한 기술의 맥락을 대중의 언어로 명쾌하고 뼈 때리게 풀어내는 데 압도적인 재능을 가졌다. 《몰트북, 충격》은 16년의 치열한 비즈니스 현장 경험과 최전선의 데이터, 그리고 AI 플랫폼 개발 감각이 남김없이 응축된 폭발적인 결과물이다.</p><p><br></p><p>코딩을 몰라도, 개발자가 아니어도 괜찮다. 민대식도 그랬으니까. 이 책은 단순한 기술의 언어가 아니라, 인간이 관찰자로 밀려나는 새로운 생태계에서 나만의 비서 군단을 지휘하며 살아남기 위한 '실행의 언어'로 쓰였다.</p>

📚몰트북, 충격》 자주 묻는 질문

Q.AI 에이전트가 쓴다는 '몰트북(Moltbook)'이 정확히 뭔가요? 그리고 왜 중요한가요?

'몰트북'은 이 책에서 제시하는 핵심적인 개념입니다. 2026년에 공개된 AI 에이전트 전용 커뮤니티로, 인간은 참여할 수 없고 오직 AI 에이전트만이 글을 쓰고 토론하며 결론을 내리는 공간입니다. 중요한 이유는 인터넷의 주도권이 인간에서 AI로 넘어가는 변화를 상징적으로 보여주기 때문입니다. 과거에는 검색 엔진 최적화(SEO)를 통해 사람들에게 정보를 노출시키는 것이 중요했지만, 이제는 AI 에이전트들이 정보를 선택하고 추천하는 시대가 오고 있습니다. 즉, AI 에이전트들의 선택을 받기 위한 전략, 즉 B2A(Business to Agent)가 중요해지는 것입니다. 책에서는 이러한 변화를 '냉혹한 경고장'이라고 표현하며, 우리가 단순한 '구경꾼'으로 전락하지 않도록 준비해야 한다고 강조합니다. 누가 '선택지'를 만드느냐에 따라 시장의 규칙이 바뀌고, 권력이 이동하는 시대에 몰트북은 그 변화를 보여주는 상징적인 플랫폼입니다. 이러한 변화에 대한 인사이트를 얻고 싶다면 《몰트북, 충격》을 읽어보시길 추천합니다.

Q.액션 AI 시대에 '호모 아키텍트'가 새로운 부의 지배자가 된다고 하는데, 호모 아키텍트가 정확히 무엇이며, 어떻게 준비해야 할까요?

액션 AI 시대의 '호모 아키텍트'는 단순한 질문(프롬프트) 능력을 넘어, AI를 '설계'하고 '운영'하는 능력을 가진 사람을 의미합니다. 과거에는 챗GPT에 질문을 잘 던져서 결과를 얻는 '호모 프롬프트'가 중요했지만, 이제는 AI 에이전트 군단을 지휘하고, 그들의 작업 흐름을 설계하는 능력이 더 중요해졌습니다. 즉, 100명의 AI 비서 군단에게 역할을 분배하고, 그들이 언제 무엇을 하고 검증할지를 결정하는 '설계자'가 되어야 합니다. 이러한 변화에 대비하기 위해서는 AI 기술에 대한 깊이 있는 이해는 물론, 시스템 설계 능력과 문제 해결 능력을 키워야 합니다. 책에서는 'AI가 일하는 방식과 흐름 자체를 설계하는 사람만이 부를 독식한다'고 강조하며, 단순히 AI를 도입하는 수준을 넘어, AI를 효율적으로 활용할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 중요하다고 말합니다. 호모 아키텍트로 진화하기 위한 구체적인 로드맵은 《몰트북, 충격》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.기존의 SEO(검색 엔진 최적화) 대신 B2A와 AEO 전략이 중요해진다고 하는데, B2A와 AEO는 무엇이고, 어떻게 적용해야 하나요?

B2A는 Business-to-Agent의 약자로, 기업이 인간 소비자가 아닌 AI 에이전트를 대상으로 마케팅 및 비즈니스 전략을 수립하는 것을 의미합니다. AEO는 Agent Engine Optimization의 약자로, AI 에이전트가 정보를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 웹사이트와 콘텐츠를 최적화하는 것을 의미합니다. 기존의 SEO는 검색 엔진에서 상위에 노출되어 사람들의 클릭을 유도하는 데 초점을 맞췄지만, B2A와 AEO는 AI 에이전트가 정보를 수집하고 판단하는 방식에 맞춰 데이터를 구조화하고, AI가 읽기 쉬운 형태로 정보를 제공하는 데 집중합니다. 책에서는 '인간을 설득하기 전 AI 비서를 먼저 고객으로 모시고, 그들이 읽기 좋게 데이터를 구조화하는 B2A와 AEO 전략만이 시장에서 지워지지 않을 유일한 무기'라고 강조합니다. AI 에이전트가 정보를 더 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 웹사이트를 구조화하고, 관련 데이터를 명확하게 제공하는 것이 중요합니다. 이러한 B2A, AEO 전략에 대한 자세한 내용은 《몰트북, 충격》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.액션 AI 시대에는 클라우드 대신 '내 방 서버'와 '온디바이스 AI 칩'이 중요해진다고 하는데, 왜 그런가요?

액션 AI 시대에는 AI가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 실제로 행동하고 실행하는 능력을 갖게 됩니다. 이러한 변화는 데이터 처리 방식에도 영향을 미칩니다. 기존에는 클라우드 서버를 통해 AI 모델을 운영하고 데이터를 처리했지만, 액션 AI 시대에는 '내 방 서버(로컬 서버)'와 '온디바이스 AI 칩'을 활용하여 데이터 처리 속도를 높이고, 보안을 강화하며, 비용을 절감하는 것이 중요해집니다. 클라우드 서버는 사용량에 따라 비용이 증가하고, 데이터 유출 위험도 존재합니다. 반면, 내 방 서버는 초기 투자 비용은 발생하지만, 장기적으로는 비용을 절감할 수 있고, 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 온디바이스 AI 칩은 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있도록 해, 데이터 처리 속도를 높이고, 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다. 책에서는 '비싼 클라우드 월세 대신 24시간 상주 거점을 마련하는 '내 방 서버(로컬)'와, 인터넷이 끊겨도 비서가 잠들지 않게 하는 '온디바이스 AI 칩'이 새로운 부의 인프라가 된다'고 강조합니다. 액션 AI 시대의 새로운 인프라 구축 전략은 《몰트북, 충격》에서 자세히 살펴보실 수 있습니다.

Q.AI 에이전트 시대에 개인은 어떻게 생존해야 할까요? 어떤 능력을 키워야 할까요?

AI 에이전트 시대에는 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI를 '설계'하고 '통제'하는 능력이 중요해집니다. 과거에는 정보를 검색하고 분석하는 능력이 중요했지만, 이제는 AI 에이전트가 정보를 자동으로 검색하고 분석해 주기 때문에, 정보를 '선별'하고 '판단'하는 능력이 더 중요해집니다. 또한, AI 에이전트가 생성한 결과물을 '검증'하고 '개선'하는 능력도 중요합니다. 책에서는 'AI들이 결정해주는 요약본만 소비하며 알고리즘에 지배당하는 무력한 '관찰자'로 남을 것인가, 아니면 나만의 거대한 AI 군단을 이끌고 세상의 룰을 통제하는 '설계자'로 이동할 것인가'라는 질문을 던집니다. AI 에이전트 시대에 생존하기 위해서는 AI 기술에 대한 깊이 있는 이해는 물론, 비판적 사고 능력, 창의적 문제 해결 능력, 의사소통 능력 등을 키워야 합니다. AI 에이전트 시대의 생존 전략은 《몰트북, 충격》에서 자세히 확인하실 수 있습니다.

Q.책에서 '액션 AI'라는 용어가 자주 등장하는데, 기존 AI와 '액션 AI'는 어떤 차이가 있나요?

기존의 AI는 주로 정보를 '분석'하고 '예측'하는 데 사용되었습니다. 예를 들어, 챗GPT는 질문에 답변하거나 텍스트를 생성하는 데 사용되지만, 실제로 컴퓨터 파일을 열거나 웹을 돌아다니며 결제를 수행하는 등의 '행동'은 수행하지 않습니다. 반면, '액션 AI'는 단순히 정보를 분석하고 예측하는 것을 넘어, 실제로 '행동'하고 '실행'하는 능력을 갖춘 AI를 의미합니다. 예를 들어, 액션 AI는 사용자의 지시에 따라 자동으로 이메일을 보내거나, 웹사이트에서 상품을 구매하거나, 컴퓨터 파일을 정리하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 책에서는 '말보다 행동이 훨씬 비싸다'고 강조하며, 액션 AI의 중요성을 강조합니다. 액션 AI는 단순한 '대답하는 존재'에서 '행동하는 존재'로 진화했으며, 이는 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 액션 AI 시대의 변화와 기회에 대한 인사이트는 《몰트북, 충격》에서 얻으실 수 있습니다.

Q.AI 직거래 시대가 온다는 내용이 있던데, 배달 앱이나 쇼핑몰 같은 플랫폼의 역할은 어떻게 될까요?

책에서는 AI 에이전트가 소비자를 대신하여 직접 상품을 검색하고 구매하는 'AI 직거래' 시대가 도래할 것이라고 예측합니다. 이는 기존의 배달 앱이나 쇼핑몰과 같은 플랫폼의 역할에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 과거에는 소비자들이 직접 플랫폼을 통해 상품을 검색하고 구매했지만, AI 에이전트 시대에는 AI 에이전트가 소비자의 니즈에 맞춰 최적의 상품을 찾아주고, 자동으로 구매까지 진행할 수 있습니다. 이는 플랫폼의 '통행세'를 낮추고, 소비자와 생산자 간의 직접적인 연결을 강화할 수 있습니다. 책에서는 '배달 앱과 쇼핑몰이 쥐고 있던 거대 플랫폼의 통행세마저 흔들리는 AI 직거래의 시대'라고 표현하며, AI 에이전트가 플랫폼의 역할을 대체할 수 있음을 시사합니다. 물론, 플랫폼은 AI 에이전트를 활용하여 서비스를 개선하고, 새로운 가치를 창출할 수도 있습니다. 하지만, AI 직거래 시대에는 플랫폼의 역할이 축소될 가능성이 높으며, 기업들은 AI 에이전트 시대에 맞는 새로운 비즈니스 모델을 구축해야 할 것입니다. AI 직거래 시대의 비즈니스 전략은 《몰트북, 충격》에서 자세히 다루고 있습니다.