오랜 기간 했던 고민을 마치고 이제 새로운 일을 시작한다.

2024년, 4년간 일했던 아마존을 떠나 무엇이 될지 몰라도 AI와 관련된 뭔가를 해야겠다고 생각했다.

제일 먼저 든 생각은, 그동안 여러 회사에서 했던 '제품/서비스를 만드는 일'에 AI를 어떻게 적용할지 연구하고 책을 써서 새로운 커리어 기회를 만들어야겠다는 것이었다. 목표는 3개월 동안 책을 완성하는 것. 매일 등장하는 AI 서비스들이나 기능들을 써보고 어디에 적용해야 할지 생각해보고 글을 쓰는 시간이 계속되었다.

문제는 이 분야가 너무 빨리 발전하면서 내가 써놓은 내용이 그다음 주에 OpenAI나 구글이 뭔가를 소개하면 금방 옛날 이야기가 되는 것이었다. 써놓은 내용 중 바뀐 부분들을 계속 고치고 새로운 AI를 사용해 보면서 6개월이 금방 지나갔지만 책은 완성되지 않았다. 공동저자로 내가 초대했던 이전 회사 동료 임원과 서로 써놓은 원고를 공유하고 피드백도 주고받았다. 우리 둘의 관심사와 방향성이 달라서 한 권으로 합칠 수 있을까 싶었지만 일단 각자 생각하는 부분에 대해서 써보고 논의하자고 했다.

300페이지 정도의 책을 목표로 시작했는데 내가 쓸 수 있는 내용은 어느 정도 썼다고 생각하고 이제 어떤 내용이 더 필요할까를 고민하던 중, AI에게 좀 써달라고 하고 채워볼까 하는 생각에 ChatGPT, Claude, Gemini의 모델별로 여러 버전의 원고를 얻었다. 한 원고가 수십장 정도 되었기 때문에 일부만 발췌해서 붙여도 금방 책이 완성되겠다는 생각에 마음이 좀 놓였다. 여러 AI가 공통적으로 중요하다고 써준 내용이 뭘까 생각하며 자세히 읽어봤는데, 읽을수록 이게 뭔 소리인가, 이런게 중요한가라는 생각이 들고 일반적인 내용의 뻔한 보고서 같다는 생각이 들었다. 스타일도 달랐고 엣지가 없었다.

여러 버전을 어떻게 종합할지 고민은 많이 했지만 결국 일관성 있는 내 목소리와 생각으로 써야지, AI가 작성해준 내용을 쉽게 가져다 추가해서는 죽도 밥도 안 되겠다는 결론을 내렸다. 이 과정에서 몇 주가 또 지나갔다. 생각도 방향성도 혼란스러워져서 이곳저곳을 더 쓰고 고치고 하면서 방향성도, 제목도 두 번 바뀌었다. 첫 제목은 Gen AI for Product Development (제품개발을 위한 AI), 교과서 제목 같다. Building Great Products with Gen AI (AI로 훌륭한 제품 만들기), 이건 조금 나은데 꼭 제품에 한정할 필요가 있을까? 다양한 역할과 분야에서 새로운 가치를 만드는 것에 대해 더 이야기해야 하지 않을까. 이제 제목은 Creating Value with Gen AI (AI로 가치 만들기). 우리는 각각 150페이지, 50페이지정도 써놓고 일단 멈췄다.

요즘 사람들이 책을 안 읽는다는데 책을 내면 팔리긴 할까? 누가 읽을까? 책 쓰는 과정이 늦어지면서 회의감도 들었다. 그래도 일단 책을 출판하는 것 자체가 중요하니 창피한 수준이라도 일단 내라는 지인들도 있었지만 나는 그렇게 하지 못했다. 내용이 금방 바뀌는 주제라면 그 발전 과정을 온라인에서 공유하고 업데이트를 하는 게 맞지 않을까? 책을 마칠 때까지 기다리지 말고 부분부분 원고를 올리고 피드백을 받고, 그 과정에서 생기는 독자들을 대상으로 책을 내야겠다고 방향을 바꿨다.

책을 쓰는 도중에 매일 쏟아지는 AI 관련 영상들을 보면서 AI 사업을 하는 많은 사람들을 보고 감명을 받기도 하고 마음이 급해지기도 했다. 우리 나라도 그렇지만 글로벌 시장에는 아무 경험도 없지만 용감하게 AI Agency를 만들어 AI 강의, 컨설팅, SaaS 개발 등의 일을 하며 사업을 키워가는 젊은이들이 많았다. 유튜브에서 AI 관련 채널을 수십 개 구독하고 관련된 정보를 따라가며 사람들이 어떻게 돈을 벌고 있는지 매일 살펴봤다.

아이디어도 실행방식도 다양했는데, 규모가 크지 않음에도 AI와 함께 일하며 큰 비즈니스를 만들어낸 창업자들이 많았다. 그들이 운영하는 유료 커뮤니티들에도 가입하여 살펴보니 어떻게 시작하고 어떻게 발전하며 돈을 버는지 패턴이 보였다. "사람들의 불편함을 해결할 방안과 정보를 무료로 공유하고, 좋은 정보를 계속 받고 싶은 사람들을 자신의 뉴스레터나 커뮤니티에 초대하고, 꾸준히 그 가입자들에게 도움되는 가치를 제공하다가 유료로 살 만한 제품 (강의, 컨설팅, 코칭, 소프트웨어, 템플릿)을 소개하고 판매해서 돈을 번다. 이들을 신뢰하고 팬이 된 사람들은 그 동안 가치를 충분히 보았고 이 사업자나 커뮤니티가 지속하길 바라기 때문에 기쁜 마음으로 다음 상품을 구매한다.”

대단히 새로운 이야기도 아니고 많이 본 방식이지만 실제 실행 단계에서는 다양한 변형이 있었다. 처음에 어떻게 자신의 존재를 알리는지, 그들에게 처음에 어떤 가치를 주는지, 제공할 때의 방식은 어떤지가 다양했다. 도움되는 자료나 템플릿을 바로 보내주기도 하고 며칠간 매일 하나씩 보내주며 익숙해지게 하기도 했다. 대부분은 무료로 가치를 충분히 경험하게 한 후 유료 오퍼를 제공했지만 처음부터 유료 결제를 하지 않으면 구경도 할 수 없는 곳도 있었다. 은근히 판매하지 않고 대놓고 사라고 강한 메시지를 주는데도 "이 돈을 내면 이걸 다 해준다고? 너무 많이 주는거 아닌가”라고 느껴질 때는 비싸도 큰 마음을 먹고 사게 되었다.

구독자가 많아져서 광고로 큰돈을 번 사람들의 이야기는 많이 들었지만, 이런 콘텐츠로 수십억, 수백억 비즈니스를 만든 사람들도 어렵지 않게 볼 수 있었다. 다양한 시점에 가입한 구독자들을 그들의 스케줄과 단계에 맞게 자동으로 관리해주는 플랫폼들도 여럿 써보면서, 이전에 대규모 조직이 있어야만 할 수 있던 많은 일을 몇 명, 심지어 혼자서도 할 수 있는 시대가 정말로 가까이 왔다는 것을 실감했다.

자신이 세상에 줄 수 있는 가치를 전 세계에 쉽게 알릴 수 있는 이런 좋은 시절에 가장 중요하고 어려운 고민은, ‘나는 어떤 주제를 고민할 것인가, 누구의 어떤 문제를 해결할 것인가’였다. 내가 그동안 해왔던 영역과 관련된 영역에서 할 것인지, 새로운 분야에서 할 것인지, 그리고 기회가 많고 시장이 큰 영역에서 하는 게 맞을지, 그보다는 작아도 내가 잘할 수 있는 틈새시장에서 할 것인지도 중요한 결정이었다.

내가 관심을 가지고 있는 몇 가지 영역 중에 무엇을 먼저 파볼 것인지도 고민이 되었는데, 어떤 분야가 가장 잘 될지도 몰라서도 그랬지만, 내가 뭘 하는 사람인지, 내 가치는 뭔지를 미래의 고객이나 파트너가 명확히 알 수 있을까 생각을 할수록 고민이 더 되었다. 내가 늘 관심을 가지고 있던, 자신에게 맞는 커리어를 찾고 갖게 도와주는 일, 조직에서 일 잘하게 도와주는 일, 제품과 서비스를 만드는 일, 잘 설득하고 판매하는 일 등, 각 영역이 엄청 큰 분야였다.

요즘 성공방식은 고민을 많이 하지 말고 일단 해보고 아니면 뭔가 배우고 다른 걸 시도하라는 것인데, 한 분야를 일단 파서 어느 정도 결과가 나오게 하려면 꽤나 노력이 드는 데다 시행착오를 너무 많이 하다가 제대로 하나도 못하게 될 거라는 생각에 고민이 더 깊어지고 시간은 더 많이 지나갔다. 나 자신, 나를 잘 아는 친지들, 잠재 고객들과 이야기하면서 내린 결론은, 어느 분야가 잘될 거라고 해서 그냥 뛰어드는 것보다는 내가 계속 관심을 유지하는, 나에게 계속 의미 있는 분야의 문제를 AI를 활용해 해결하는 게 맞는 것 같다는 것이었다.

그래서 그게 뭔가, 나는 이제 뭘 하려 하는가.

“의미와 가치있는 일을 ‘AI와 함께’ 더 잘하는 방법을 찾고 전파하는 일”

내가 주로 도와야 할 대상은?

1. 가치 있는 일을 추구하는 직장인들 (의미 없는 일에서 벗어나 일하면서 뿌듯한 마음이 들도록)

2. 커리어 시작의 기회조차 주어지지 않는 젊은이들 (대학생, 취업준비생들이 기회를 갖도록)

3. 은퇴를 했거나 앞두고 있지만 세상에 기여할것이 많은 전문가들 (그간 쌓은 경험이 사장되지 않도록)

(어떤 일을 잘하게, 어떻게 도울지는 향후에 계속…)

After a long period of deliberation, I'm now starting something new.

In 2024, I left Amazon after four years, determined to do something—anything—related to AI.

My first instinct was to research how to apply AI to the product and service development work I'd done at various companies, write a book about it, and create new career opportunities for myself. The goal: finish the book in three months. I spent my days trying out the constant stream of new AI services and features, thinking about where to apply them, and writing.

The problem was that the field was evolving so fast that what I'd written one week would become outdated the next when OpenAI or Google announced something new. Six months flew by as I kept revising sections that had changed and experimenting with new AI tools, but the book remained unfinished. I shared drafts with a former colleague, an executive I'd invited as co-author, and we exchanged feedback. Our interests and perspectives were so different that I wondered if we could even combine them into one book, but we agreed to keep writing our respective sections and discuss later.

I'd started with a goal of about 300 pages, and after writing what I felt I could contribute, I began wondering what else was needed. That's when I had the idea to have AI fill in some gaps. I got multiple versions of manuscripts from different models of ChatGPT, Claude, and Gemini. Each draft was dozens of pages long, so I felt relieved thinking I could quickly complete the book by cherry-picking and pasting excerpts. I carefully read through to see what all the AIs considered important, but the more I read, the more I thought, "What is this even saying? Is this really what matters?" It felt like a generic, predictable report. The style was off, and it had no edge.

I agonized over how to synthesize the different versions, but ultimately concluded that I needed to write with my own consistent voice and perspective—that simply adding AI-generated content would result in something half-baked. A few more weeks passed in this process. My thinking and direction became muddled as I continued writing, revising, and rewriting different sections. The direction changed, and so did the title—twice. First title: "Gen AI for Product Development" (sounds like a textbook). Next: "Building Great Products with Gen AI" (a bit better, but does it need to be limited to products?). Shouldn't I talk more about creating new value across various roles and fields? The title became "Creating Value with Gen AI." We each wrote about 150 and 50 pages respectively, then stopped.

People don't read books these days—would it even sell if I published it? Who would read it? As the writing process dragged on, doubts crept in. Some friends told me that just publishing the book itself was important, so I should put it out even if it wasn't perfect, but I couldn't do that. If the subject matter changes so quickly, wouldn't it make more sense to share and update the content online? I shifted direction: instead of waiting to finish the book, I'd post sections of the manuscript online, get feedback, and eventually publish the book for the readership that developed in the process.

While writing the book, I watched the daily flood of AI-related videos and was both inspired and anxious seeing so many people running AI businesses. Not just in Korea, but globally—there were tons of young people with no prior experience bravely starting AI agencies, doing AI training, consulting, SaaS development, and growing their businesses. I subscribed to dozens of AI-related YouTube channels and followed along daily, studying how people were making money.

The ideas and execution methods varied widely, but there were many founders who, despite not being huge operations, were building significant businesses working alongside AI. I joined their paid communities to observe, and I started seeing patterns in how they started, developed, and made money. "They share solutions and information for free to solve people's problems, invite those who want to keep receiving good information to their newsletter or community, consistently provide value to those subscribers, then introduce and sell products worth paying for (courses, consulting, coaching, software, templates). People who trust them and become fans have already seen plenty of value and want the business or community to continue, so they happily buy the next product."

It's not a revolutionary concept—I'd seen this approach before—but there were many variations in actual execution. How they initially made their presence known, what value they initially provided, and their delivery methods all differed. Some immediately sent helpful materials or templates, while others sent one each day for several days to build familiarity. Most let people experience plenty of value for free before presenting a paid offer, but some places required payment upfront to even look around. Some used strong, direct messaging rather than subtle sales pitches, and when it felt like "Wait, they'll do ALL this for that price? Isn't that too much?" I'd decide to buy even if it was expensive.

I'd heard plenty of stories about people making big money from ads after building large subscriber bases, but it wasn't hard to find people who'd built seven- or eight-figure businesses with this kind of content. As I tried out various platforms that automatically managed subscribers who joined at different times according to their schedules and stages, I realized that the era when many tasks previously requiring large organizations could now be done by just a few people—or even alone—was truly here.

In this wonderful time when you can easily share the value you can offer the world, the most important and difficult question was: ‘What subject will I focus on? Who should I help, and with what problems?’ Would I work in an area related to what I'd done before, or try a new field? And was it better to work in an area with lots of opportunities and a large market, or find a smaller niche market where I could excel?

Among the several areas I was interested in, I also struggled with which to tackle first. Partly because I didn't know which field would work out best, but the more I thought about whether potential customers or partners could clearly understand what I do and what my value is, the deeper my concerns grew. The areas I'd always been interested in—helping people find and develop careers that fit them, helping people do well in organizations, creating products and services, persuading and selling effectively—these were all enormous fields.

The modern success formula says don't overthink it—just try something, and if it doesn't work, learn and try something else. But getting results in any one field requires quite a bit of effort, and I worried that making too many trial-and-error attempts would prevent me from doing anything properly. My concerns deepened and more time passed. After talking with myself, friends who know me well, and potential customers, I concluded that rather than just jumping into whichever field seemed promising, it made more sense to use AI to solve problems in fields that I maintain ongoing interest in—fields that continue to be meaningful to me.

So what is that, and what am I trying to do now?

"Finding and spreading better ways to do meaningful, valuable work 'together with AI'"

Who should I primarily help?

(More on what work to help with and how... to be continued...)