현장에서 직접 부딪치며 얻은 경험을 공유하는 전문가의 가치

최근 X에는 신규 사용자가 많이 유입되면서, 온 거리에 걸쳐 생성형 인공지능(AGI)에 대해 이야기하는 사람들이 넘쳐납니다. 이런 상황에서 현장에서 발로 뛰며 실제 실패 경험까지 숨김없이 꺼내놓는 전문가를 보는 것은 정말 희소합니다.

홍안은 계측 제어 프로그래밍 출신으로, 자바(Java) 외주 개발을 5년간 했고, 이후 항저우로 가서 이커머스, 라이브 커머스 판매, 합작 창업 등을 하며 돈을 벌기도 하고 잃기도 했습니다.
현재는 선양으로 돌아와 두보 스토어(抖店)와 핀둬둬(拼多多)의 실제 매장을 운영하면서, Codex와 다양한 오픈소스 에이전트(Agent)를 이용해 자신의 일상 비즈니스를 재구성했습니다.

겉보기에는 이것저것 건드려 온 경력처럼 보이지만, 그 이면에는 현재 AI 산업에서 가장 가치 있는 역설적인 진실이 숨겨져 있습니다. 미래에 기술적 수혜를 실제로 누릴 사람들은 단순히 기술만 알지만 실제 비즈니스 논리를 모르는 프로그래머도 아니고, 또한 업무만 알지만 반복적이고 기계적인 노동에 매몰되는 전통 운영 인력도 아닙니다.

오히려 현장의 진흙탕 속에서 환불률을 계산해보고, 트래픽과 이윤의 냉혹한 현실을 이해하면서도, 손쉽게 코딩 도구를 열어 반복적이고 지저분한 일을 자동화할 수 있는 복합적인 슈퍼 개인이 진짜입니다.

그가 글에서 언급한 몇 가지 실전 디테일은 매우 날카롭고 핵심을 찌릅니다:
첫 번째는 회계 계산의 사각지대입니다. 많은 고객들이 '오늘 이렇게 많이 팔았는데, 정말 돈을 벌었는지'를 묻습니다. 초보자들은 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)에 던져주면 모든 것이 해결될 거라고 생각하지만, 그는 다음과 같은 진실을 지적합니다: AI가 아무리 빨리 계산해도, 숨겨진 환불액 한 건이나 플랫폼 수수료 계산 오류 하나만 있어도, 단 1초 만에 극도로 자신감 있게 완전히 잘못된 가짜 이윤을 계산해낼 수 있다는 것입니다. 현장의 비즈니스 관점(口徑)으로 걸러내지 않으면, AI의 연산 능력이 강할수록 혼란을 만들어내는 속도는 더 빨라집니다.

두 번째는 상품 이미지 제작의 가짜 번영입니다. 많은 사람들이 AI가 생성한 고화질 포스터를 올리며 자위 만족에 빠져있지만, 실제 이커머스 판매에서는 이미지가 예쁜 것은 겨우 합격선일 뿐입니다. 규격이 맞는지, 진짜 핵심 셀링 포인트가 모델에 의해 멋대로 그려지거나 왜곡되지는 않았는지, 상품 구조가 변형되지 않았는지를 매번 진금 같은 전환율 시험을 거쳐야 합니다. 실제로 상점에 올려서 물건을 팔 수 있을 때 비로소 실력이 있는 것입니다.

세 번째는 아이디어를 자산으로 만드는 실행력의 폐쇄 루프입니다. 과거에는 돈 모으기 챌린지 같은 작은 도구를 만들고 싶어도, 개발 비용이 너무 높다고 생각하여 이틀 만에 포기하는 경우가 많았습니다. 하지만 이제 AI 코딩 도구가 생겼기에, 파편적인 아이디어라도 하루 이틀 안에 실제 사용자 200명이 쓸 수 있는 제품을 손쉽게 만들어낼 수 있고, 심지어 스크립트를 작성해서 규격이 맞지 않는 수십 개의 영상을 일괄적으로 정리할 수도 있습니다.

버그를 해결하는 것은 프로그래머의 기본기일 뿐입니다. 진정한 전문가의 해자(護城河)는 AI를 이용해 실제 비즈니스 문제를 해결하고, 반복적이고 힘든 노동을 없애는 것입니다.

이 글은 AI를 일상 업무에 어떻게 적용할지 고민하는 모든 친구들에게 읽어볼 만한, 진정성 있고 핵심적인 고백입니다.