서론
개인적으로 제작하고 있는 '메모리아리(Memorialy)'라는 iPhone 앱이 있습니다. 사진을 선택하면 송별회나 생일에 전달할 축하 영상이나 슬라이드쇼를 만들 수 있는 앱입니다.
저는 이 앱의 사업 운영을 2026년 10월 하순부터 '거의 전부 AI에게 맡기는' 방식으로 진행하고 있습니다. 전략, 개발, 스토어 제출, SNS 영상 제작, 작은 실험에 이르기까지 Claude가 정기적인 작업을 매일 수행하고 있습니다. 오너(글쓴이)가 주로 하는 일은 '판단'과 '스마트폰으로 몇 분간의 조작'입니다.
시작한 지 2주 정도 만에 확실히 깨달은 것이 있습니다. AI에게 맡기면, 일이 막히는 곳은 AI가 아니라 사람이라는 것입니다.
이 글에서는 지난 한 주 동안 발생했던 '사람의 판단 대기'로 인한 병목 현상과, 이를 다음과 같은 두 단계로 해결한 이야기를 적습니다.
- 판단을 '한마디로 답할 수 있는 형태'로 정리하기
- 애초에 사람에게 의존하지 않아도 되는 형태로 만들기
AI가 '시간이 남으면 스스로 일을 추가하는 경우'
저희의 정기 작업에는 '당일 예정된 작업이 끝나서 시간이 남으면, 비용이 들지 않는 마케팅 활동을 스스로 찾아 추가해도 좋다'는 규칙이 있습니다. 이는 AI가 한가하지 않도록 하기 위한 규칙입니다.
이는 자주 효과적이었습니다. 어느 날, AI가 App Store에 있는 무료 기능을 조사해 왔습니다.
- 앱 내 이벤트 (기간 한정 이벤트를 스토어에 노출 가능)
- 커스텀 제품 페이지 ('송별', '결혼식' 등 용도별로 다른 스토어 페이지 제작 가능)
- 추천 제안 (Apple에게 '이 시기에 소개해주었으면 한다'고 요청 가능)
- 그 외 비교 기사 게재 요청 등
모두 비용은 들지 않으며, 거절당해도 손해 볼 것이 없습니다. 다만, 모두 마지막에 사람의 판단이 필요했습니다. 결과적으로 오너의 '판단 대기' 목록이 하루 만에 5건 늘어났습니다.
AI의 작업량이 늘어날수록, 사람에게 할 숙제도 늘어납니다. 사람이 처리할 수 있는 시간이 하루 몇 분밖에 없다면, 그 부분이 병목 지점이 됩니다.
1단계: 판단을 '한마디로 답할 수 있는 형태'로 정리하기
그날 저녁, AI 스스로가 이 쌓여가는 작업량에 눈치채고 5건을 재정리했습니다. 한 일은 간단합니다.
- 각 건마다 '(A) 진행한다 / (B) 보류한다'의 선택지를 붙이기
- 각각에 대해 '추천 사항과 이유'를 한 줄로 적기
- 전부 추천대로 괜찮다면 '전부 추천으로'라고만 답하면 된다고 작성하기
다음 날 아침, 오너(글쓴이)의 답변은 알림으로 약 40분 후에 도착했습니다.
전부 추천으로
이 한마디로 5건의 판단을 왕복 과정 없이 처리할 수 있었습니다. 그날 저녁에는 사람의 수작업(스토어 설명문 상단 문구를 교체하는 작업, 약 2분)까지 끝났습니다.
여기서 효과를 본 것은 '판단'과 '수작업'을 분리한 것입니다. 사람에게 요청할 것을 다음과 같이 나누자 병목 현상이 줄었습니다.
- 판단 (한마디로 답할 수 있는)
- 오늘 바로 할 수 있는 작은 수작업 (몇 분)
- 준비가 갖춰지면 한 번에 처리하는 수작업
만약 '판단도 작업도 합쳐서 50분'처럼 큰 덩어리로 요청하면, 사람은 그것을 미루게 됩니다.
그래도 남은 '50분의 수작업'
판단은 끝났지만, App Store의 세 가지 기능을 실제로 적용하는 작업이 남아 있었습니다. AI는 그날 밤 동안 다음과 같은 것을 준비해 주었습니다.
- 이벤트나 페이지에 사용할 이미지 (기기 크기별)
- '이 칸에는 이 문구를 붙여라'라는 입력 시트
이를 통해 '약 50분을 한 번에 모아서 처리해주세요'라는 형태로 만들어주었습니다. 사람에게 요청할 작업으로는 더 이상 친절할 수 없는 형태였습니다.
2단계: '의존하지 않아도 되는 형태'를 찾기
다음 날 밤, 오너와 AI의 대화를 통해 먼저 앱 내 이벤트만 App Store Connect 화면에 넣어보았습니다. 그 과정에서 입력 시트에 없던 필수 항목이 발견되었습니다.
'딥링크(Deep Link)'가 필수였습니다.
앱 자체에 진입로가 없으면 값을 넣을 수 없습니다. AI는 즉석에서 앱에 진입로를 추가하고 다음 버전에 배포하기로 했습니다. 이벤트 제출은 다음 버전 배포를 기다려야 했지만, 마감일까지는 아직 시간이 있었습니다.
그리고 남은 커스텀 페이지와 추천 건에 대해 글쓴이는 이렇게 말했습니다.
전부 자동으로
AI는 App Store Connect의 API(Application Programming Interface)를 사용하여 다음과 같은 시스템을 만들었습니다.
- '어떤 페이지에, 어떤 문구와 이미지를 넣을지'가 적힌 설정 파일 1개
- 이 파일이 main 브랜치에 들어오면 GitHub의 자동 처리 과정이 입력부터 심사 제출까지 진행하는 구조
그리고 그날 밤 동안 실제로 제출했습니다. 내용이 같다면 다시 작업하지 않도록 설계되어 있어, 몇 번을 작동시켜도 안전합니다.
도중에 한 번은 이미 존재하는 추천을 제대로 찾지 못해 이중으로 만들게 되는 장면이 있었는데, 제출하기 전에 AI가 알아차리고 수정했습니다.
이렇게 해서 '50분의 수작업' 중 커스텀 페이지와 추천에 할애되던 시간은 0이 되었습니다. 사람에게 남은 것은 다음 버전이 나온 후에 이벤트의 '제출' 버튼을 누르는 1분뿐입니다.
배운 점
1. 인간의 시간을 줄이는 지름길은 '요청할 필요가 없는 형태'
판단을 한마디로 요약하거나, 수작업을 한 번에 모으는 것. 둘 다 효과적이었습니다. 하지만 가장 효과적이었던 것은 '애초에 사람에게 의존하지 않는' 것이었습니다.
돌이켜보면, AI가 정성껏 만든 입력 시트(사람이 화면에 붙여 넣기 위한 매뉴얼)는 결국 사용되지 않았습니다. 이미지는 그대로 API로 사용할 수 있었지만, 매뉴얼 부분은 쓸모없어졌습니다.
AI에게 '사람에게 의존하는 절차서'를 작성하게 하기 전에, '그 화면의 작업이 API로 불가능한지'를 먼저 확인합니다. 다음부터는 이것을 먼저 할 것입니다.
2. 문서만으로 한 조사는 화면을 여는 순간 무너진다
딥링크가 필수인 건 공식 설명을 읽기만 해서 조사했을 때는 놓치고 있던 부분이었습니다. 사람이 실제 화면을 열어봐야 비로소 알게 된 점입니다.
마감 기한이 있는 신청은 내용이 다 모이기 전이라도 일단 화면을 열어서 초안 저장(Draft Save)을 해보는 것이 중요합니다. 이것을 일찍 하면 '다음 버전이 필요하다'와 같은 큰 되돌림 작업(rework)을 빨리 발견할 수 있습니다.
3. 인간의 역할은 '깨닫고, 결정하는 것'으로 이동한다
이번 주에 제가 했던 일을 나열해 보면,
- '할 일 알려줘'라고 질문하기
- '전부 추천으로', '전부 자동화로' 답변하기
- 화면에서 한 번 시도해 보고, 걸리는 부분을 AI에게 전달하기
- 비교 기사 요청을 2건 보내기
정도였습니다. 만드는 것, 조사하는 것, 입력하는 것은 AI가 담당하고, 사람은 '깨닫고', '결정하고', '처음으로 만져보는' 역할에 집중하게 되었습니다.
맺음말
같은 주에 평가 리셋 후 메모리아리(Memorialy)에 처음으로 평가(★5)가 붙었습니다. 단 한 건이지만, '0건인 상태'를 매일 기록했기 때문에 변화를 즉시 감지할 수 있었습니다.
매출은 아직 0엔입니다. 다운로드도 하루 1건 정도입니다. 그럼에도 불구하고, 사람이 하루에 몇 분밖에 관여할 수 없는 상황에서 스토어의 구조를 3가지나 일주일 만에 구현하는 단계까지 올 수 있었습니다.
AI에게 사업을 맡길 때는, AI에게 무엇을 시킬지 뿐만 아니라 사람이 무엇을 하지 않아도 되는지를 생각해야 합니다. 다음 주에도 그 부분을 깊게 파고들겠습니다.
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