EP 91. 26.1Q 비즈니스 관점에서의 AI
🗺️ 이 영상의 위치
- 시간순: 전체 115편 중 111번째 · 2026-03-21
- 시기 배경: 2026상 (AI 에이전트 일상화기 / OpenClaw 확산 & 비즈니스 구조 재편 직전)
- 난이도: ⭐⭐⭐ (어려운 개념 11개)
- ⬅️ 앞 영상: EP 90. 알파고 이후, 10년 (feat. HyperAccel 이진원 CTO)
- ➡️ 다음 영상: EP 92. 루프를 닫아라
- 연결 이유: 이번에 "루프를 닫아라"는 개념을 소개했고, 다음 EP 92가 바로 그 루프를 닫는 전략을 본격 심화하는 편
⚡ 5분 요약
한 줄
AI 시대엔 "도구를 잘 쓰는 법"보다 "목표를 명확히 정하고 루프를 돌리는 법"이 전부고, 그걸 못 하면 당신 자리를 AI가 아니라 AI 쓰는 다른 사람이 차지한다.
핵심 3개
1) 모든 문제는 이제 "루프 돌리기"로 귀결된다 목표를 정하고, 잘됐는지 판단 기준을 세우고, AI한테 반복 실행시키면 된다. 이게 수학이든 법무든 콘텐츠든 다 똑같이 적용돼. 한나로 치면 "조회수 10만" 목표 딱 세우고 AI한테 "이 기준 안 넘으면 다시 해"라고 루프 거는 거야.
2) 기존 앱·플랫폼은 에이전트한테 다 뚫린다 배민, 쿠팡, 카카오 같은 앱들이 지금까지 우리한테 강요해온 "이 앱 써야만 해" 구조가 에이전트 하나로 다 우회된다. 에이전트가 대신 주문하고, 예약하고, 비교해줄 수 있으니까. 플랫폼들이 막으려 해도 사람인지 봇인지 구별이 안 돼.
3) AX(AI 도입)는 팀 만들어서 도와주는 게 아니라 통째로 없애는 것부터 시작이다 노정석이 4년 실전에서 얻은 결론: 기존 팀 업무에 AI 도구 얹어줘봤자 사람들은 안 써. 대신 그 업무 자체를 없애고 사람을 새 역할로 전환시켜야 진짜 AX야. 그리고 혁신(새 사업)은 효율화와 다른 게임이고, 그건 사업가 기질이 있는 사람만 할 수 있어.
가장 인상적인 한 마디
"저 팀을 통째로 없애세요라고 되는 게 성공하는 AX의 출발점입니다."
한나야, AI 도구 갖다 주면 다들 잘 쓸 거라는 생각이 착각이라는 거야. 기존 업무 구조 자체를 부수지 않으면 아무것도 안 바뀐다는 뼈때리는 말.
한나가 지금 당장 시도해볼 것
다음 콘텐츠 기획할 때 AI한테 "이 영상이 성공한 건지 아닌지 판단 기준"을 먼저 말로 써보게 해봐. "조회수 5만 이상, 댓글에 저장했다는 말 10개 이상" 이런 식으로. 기준이 생기면 AI가 루프를 돌릴 수 있고, 기준이 없으면 그냥 잘 됐어요~로 끝나거든.
📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)
0~15분: OpenClaw 밋업 후기 — "일의 미래를 눈으로 봤다"
노정석이 약간 흥분된 목소리로 시작해. 지난 주 토요일에 최승준이랑 같이 OpenClaw 서울 밋업을 다녀왔는데, 거기서 "젊은 신선들"(노정석 표현이 진심 귀여워)을 만난 거야. 특히 허예찬 님 발표가 인상적이었다고 — 이분이 혼자서 AI 에이전트 군단을 직접 만들어서 "형님"(자기 자신)이 지휘하고, 그 아래 에이전트들이 알아서 일 다 처리하게 해놨대. 아이패드 하나 들고 몇 개 창 모니터링하면서 전체를 감독하고 있는 모습을 보고 노정석이 "저게 일의 미래구나" 했다는 거야.
노정석은 거기서 자극받아서 일요일·월요일 이틀 동안 자기만의 하네스(AI 작업 흐름)를 직접 깎았대. 이름도 붙였어, "Chedex". 최승준은 "YC의 Garry Tan도 gstack이라는 하네스 만들었는데, CEO들이 하네스 깎는 게 유행인 것 같다"고 웃으면서 거들어. 그리고 노정석은 건강검진 부작용으로 며칠 누워 있으면서 GPT랑 몇 시간 대화해서 자기 알레르기 원인 분석했다는 에피소드도 툭 던져 — "AI 덕분에 아파도 이렇게 되는구나" 싶었다고.
15~35분: AI 게임의 본질 — "모든 문제는 루프 돌리기다"
여기서 노정석이 진지해져. 슬라이드 켜고 "이게 오늘 제일 중요한 내용"이라고 선언하면서 설명 시작해. 핵심 메시지는 하나야: 지금 AI가 하는 건 모든 문제를 "탐색 문제(search problem)"로 바꿔버린 것. 무슨 말이냐면, 인간이 아직 못 찾은 해답 영역을 AI가 컴퓨터 자원 왕창 부어서 마구 뒤지는 거야. "이게 답이면 맞아, 아니면 틀려" 판단할 수 있는 환경만 있으면 AI가 알아서 최적화해.
여기서 RLVR(검증 가능한 보상으로 강화학습) 얘기가 나오는데, 쉽게 말하면 수학 문제처럼 "풀기는 어렵지만 답이 맞는지 확인하기는 쉬운" 구조를 만들면 AI가 무한 학습한다는 거야. 처음엔 수학·코딩만 됐는데 이제 의료, 법무, 화학까지 적용되고 있다고.
최승준이 "루프를 닫는다는 표현을 자주 쓰게 됐다"고 거들면서 분위기가 달아올라. 노정석은 "결국 목표 세우고 → 평가 기준 만들고 → 그 기준 통과할 때까지 무한 루프 돌리는 것, 이 3개면 모든 문제 해결된다"고 정리해. 그러면서 진화 알고리즘이랑 완전히 같은 구조라고 흥분해서 최승준이랑 서로 "맞아 맞아 isomorphic(동형)이야!" 하면서 신나게 떠들어.
35~50분: 비즈니스 판 뒤집기 — "에이전트가 배민을 뚫는다"
이제 사업 얘기로 전환. 노정석이 OpenClaw 밋업에서 본 "OMO.BOT"이라는 앱 얘기를 꺼내. 배민·쿠팡·카카오택시를 하나의 에이전트 앱 안에서 다 처리해주는 거야. 직접 각 앱 들어가서 주문하는 게 아니라 "치킨 시켜줘"라고 말하면 에이전트가 알아서 배민 들어가서 주문해버려. 노정석 왈 "이게 미래겠다".
그러면서 번들·언번들(bundle·unbundle) 프레임을 설명해줘. 어떤 플랫폼이 강해지면 자기 방식을 사용자한테 강요(번들)하고, 그게 불편해지면 누군가 다 쪼개서(언번들) 새로운 서비스 만들고, 그게 또 강해지면 또 번들하고... 이게 반복된다는 거야. 지금은 에이전트가 기존 플랫폼들을 다 언번들하는 단계라는 거지.
"막을 수 있을까요?" 최승준이 물으니까 노정석이 단호하게 "못 막아요. 사람이 쓰는 건지 에이전트가 쓰는 건지 구별이 안 되니까." 그러면서 자동차 경기·자전거 경기·요트 경기 비유로 지금 장세를 설명해 — 지금은 요트 경기야. 바람(AI 기술 변화)이 너무 세서, 후발 주자가 방향 바꾸면 선두도 다 방향 틀어야 하는 게임이라고.
50~65분: AX 실전 — "사장이 직접 해보는 게 제일 빨라"
노정석이 자기 회사(뷰티 브랜드 KYYB)에서 4년간 AI 도입 실험한 이야기를 쏟아내. 2021년부터 안 해본 게 없대 — diffusion 모델, LoRA, 에이전트 SDK 등등. 근데 다 안 됐고, 작년부터 모델이 임계점 넘으면서 갑자기 다 돼.
실전에서 얻은 최종 답: "안 만드는 게 베스트". 복잡한 프레임워크 갖다 붙이고 자체 모델 깎고 하는 것보다, 데이터 연결 깔끔하게 하고 프롬프트 잘 써서 프론티어 모델(Claude·GPT) 바로 갖다 쓰는 게 성능이 제일 좋더라는 거야. 노정석이 "말하고도 슬퍼요"라고 씁쓸하게 웃으면서 "그동안 썼던 어마어마한 노력들이 돌고 돌아서 결국 모델의 능력에 기대는 게 답이었네"라고 해.
그러면서 AX의 핵심 함정도 폭로해: 기존 팀한테 AI 도구 갖다 줘봤자 사람들이 안 써. 왜냐면 "나 엑셀 단축키 익히려고 얼마나 고생했는데, 왜 그거 그만하라고 하냐"는 인센티브 구조가 바뀌지 않았기 때문이야. 진짜 AX는 그 업무 자체를 없애는 것부터 시작이라고.
65~77분: 혁신은 다른 게임 — "사업가 기질 없으면 답 없다"
효율화(기존 일을 10배 싸게)와 혁신(새 사업을 10배로 키우기)은 완전히 다른 게임이라는 이야기. 효율화는 목표와 평가 기준이 명확하니까 AI 루프 돌리면 돼. 근데 혁신은 목표도, 평가 기준도 존재 자체가 없는 영역이야. 그래서 아무리 효율화를 잘해도 혁신으로 자동으로 점프가 안 된다고.
마지막에 노정석이 뒤를 이을 젊은 세대 얘기를 하면서 목소리가 따뜻해져. 예찬 님한테 "어떻게 이런 깨달음을 얻었냐"고 물으니까 "진짜 돈 걸린 문제에서 목숨 걸고 전투하다 보면 이렇게 되는 거 아닐까요"라고 답했다는 거야. 노정석이 "정답이죠"라고 짧게 끊으면서 진짜 공감하는 분위기.
마지막에 보안 이야기로 살짝 넘어가 — 에이전트한테 내 계정 정보 다 주면 해킹당할 수도 있지 않냐는 최승준의 질문에 노정석은 "그래서 나는 OpenClaw를 내 본 컴퓨터에 못 깔겠어서 가상 컴퓨터에 별도로 깔았다"고 해. 그러면서도 "결국 써야 되는 흐름이긴 해"라며 마무리.
💡 한나 버전 사전
"하네스(Harness)"가 뭐야?
- 전문가 설명: AI 에이전트들이 일하는 방식과 순서를 설계한 작업 흐름. 어떤 AI가 어떤 순서로 어떤 일을 하는지 짜놓은 구조.
- 한나 버전: 유튜브 영상 제작 루틴 같은 거야. "기획 → 촬영 → 편집 → 섬네일 → 업로드 → 댓글 관리" 이 흐름을 짜놓은 것처럼, AI 작업 흐름도 짜놓은 거. 노정석이 이걸 직접 만드는 걸 "하네스 깎는다"고 불러.
"OpenClaw"가 뭐야?
- 전문가 설명: AI 에이전트가 컴퓨터를 직접 조작할 수 있게 해주는 환경/도구. Claude나 GPT 같은 AI가 실제로 프로그램을 실행하고 파일을 다루게 해줘.
- 한나 버전: AI 비서한테 "내 폰 직접 잡아서 배민 주문해줘"를 가능하게 해주는 도구야. 지금까지는 AI한테 "어떻게 하면 되냐"고 물어보는 수준이었다면, 이제는 AI가 직접 폰 화면 보고 클릭하고 주문까지 해줘.
"RLVR"이 뭐야?
- 전문가 설명: Reinforcement Learning by Verifiable Rewards. "검증 가능한 보상 신호"로 AI를 학습시키는 방법. 답이 맞는지 틀리는지 확인할 수 있는 환경에서 AI가 반복 학습하는 것.
- 한나 버전: 인스타 알고리즘이 좋아요·저장·공유 수치로 "이 콘텐츠 좋아요, 이건 별로예요"를 판단하는 것처럼, AI한테도 "이거 정답이에요, 저건 틀렸어요"를 명확하게 알려주면서 반복 훈련시키는 거야.
"번들·언번들(Bundle·Unbundle)"이 뭐야?
- 전문가 설명: 번들은 여러 서비스를 묶어서 한 플랫폼에 가두는 것. 언번들은 그 묶음을 쪼개서 각각 독립적으로 쓸 수 있게 분해하는 것.
- 한나 버전: 네이버가 "검색도 네이버, 쇼핑도 네이버, 뉴스도 네이버" 하면서 다 한 곳에 묶어놓는 게 번들. 유튜브 나오면서 "영상 볼 거면 굳이 네이버 안 가도 돼"가 언번들. 지금 에이전트가 "배민·쿠팡·카카오 다 내가 대신 해줄게"라고 나온 게 기존 앱들의 언번들이야.
"CUA (Computer Use Agent)"가 뭐야?
- 전문가 설명: 컴퓨터 화면을 직접 보고 마우스 클릭, 키보드 입력 등을 수행하는 AI 에이전트.
- 한나 버전: AI가 눈이 생겨서 내 화면을 직접 보고 내 손 역할도 하는 거야. "배민 앱 켜서 치킨 주문해"라고 말하면 AI가 진짜로 앱 켜고 클릭하고 주문해줘.
"AX (AI Transformation)"가 뭐야?
- 전문가 설명: 기업이나 개인의 업무 방식 전체를 AI 중심으로 바꾸는 것. DX(디지털 전환)의 AI 버전.
- 한나 버전: 회사 일하는 방식을 AI 기반으로 다 바꾸는 거. 단순히 ChatGPT 써보는 수준이 아니라, 아예 업무 흐름 자체를 "AI가 먼저 초안 내고 사람이 확인하는" 구조로 갈아엎는 것.
"Capability Overhang"이 뭐야?
- 전문가 설명: AI 모델이 실제로는 이미 엄청난 능력을 가지고 있는데, 우리가 잘 활용하지 못해서 그 능력이 숨겨져 있는 상태.
- 한나 버전: 엄청난 멀티 크리에이터가 있는데 우리가 "영상 편집만 해주세요"라고 부탁하고 있는 거야. 사실 그 사람은 기획, 마케팅, 협찬 협상도 다 할 수 있는데. AI도 우리가 잘 모르고 엉뚱하게 쓰는 바람에 능력의 일부만 꺼내 쓰고 있다는 뜻이야.
"Disintermediation"이 뭐야?
- 전문가 설명: 중간 단계를 없애버리는 것. 공급자와 소비자 사이에 있던 중간 사업자가 제거되는 현상.
- 한나 버전: 브랜드가 인플루언서 없이 소비자한테 직접 파는 것처럼, 에이전트가 배민 없이 식당에 직접 주문해버리는 거야. 중간에서 수수료 챙기던 플랫폼이 사라지는 거지.
"On-policy"가 뭐야?
- 전문가 설명: AI가 현재 자신의 능력 수준에서 직접 실험하면서 학습하는 방식. 외부 데이터 말고 자기 경험으로 배우는 것.
- 한나 버전: 다른 크리에이터 영상 보고 배우는 게 아니라, 내가 직접 영상 올려보고 반응 받아보면서 배우는 거야. AI가 실전에서 직접 부딪히며 스스로 더 똑똑해지는 것.
"Moat (해자)"가 뭐야?
- 전문가 설명: 경쟁자가 쉽게 따라올 수 없는 경쟁 우위. 중세 성 주변의 해자처럼 다른 사람이 넘어오기 어려운 방어 장치.
- 한나 버전: 팔로워 200만이 있는 한나가 갑자기 나타난 신인 크리에이터한테 쉽게 자리 빼앗기지 않는 이유. 그 200만이 바로 한나의 해자야. 비즈니스에서는 남이 쉽게 복사 못 하는 내 강점이 해자가 돼.
"Search Problem (탐색 문제)"이 뭐야?
- 전문가 설명: 수많은 가능한 답 중에서 가장 좋은 답을 찾아가는 방식으로 재정의된 문제.
- 한나 버전: "어떤 섬네일이 클릭률 제일 높지?" 를 100개 테스트해서 찾는 거야. 천재적인 직관으로 한 번에 정답 찾는 게 아니라, 많이 시도해서 걸러내는 방식. AI가 지금 모든 어려운 문제를 이런 식으로 풀고 있어.
🔥 노정석 어록 모음
"저 팀을 통째로 없애세요라고 되는 게 성공하는 AX의 출발점입니다."
분위기: 4년 실전 경험에서 나온 결론을 쏘아붙이는 톤. 미안한 기색 하나도 없이 단호하게.
한나 풀이: 인플루언서 팀에 AI 도구 갖다 줘봤자 기존 방식 그대로 쓰는 사람이 대부분이야. 진짜 변화는 "이 역할 자체가 더 이상 필요 없다"고 선언하고, 그 사람을 새로운 역할로 이동시키는 것부터야. 한나가 팀 운영한다면 "콘텐츠 리서치 담당"을 없애고 그 사람을 "AI 결과물 편집·검수"로 전환하는 게 진짜 AX야.
"안 만드는 게 베스트예요. 데이터 커넥터 깔끔하게 만들고, 프롬프트 잘 쓰고, 프론티어 모델과 Claude Code라든가 Codex라든가를 붙이는 게 성능은 제일 좋아요."
분위기: 씁쓸하게 웃으면서 말하는 톤. "이게 말하고도 슬퍼요"라고 본인이 직접 덧붙였어.
한나 풀이: 어떤 특별한 AI 시스템 만들려고 할 게 아니라, 내 데이터(영상 성과, 팔로워 반응 등)를 잘 정리해서 GPT나 Claude한테 잘 설명하는 프롬프트 쓰면 그게 제일 좋은 결과 나온다는 거야. 복잡하게 갈 필요 없어.
"이 루프를 잘 이해하고 본인의 비즈니스를 이러한 라운드 위에 올리는 자는 이 benefit을 얻을 거고, 이거를 이해하지 못하는 사람은 이걸 이용하는 사람에 의해서 대체될 것이다."
분위기: Sam Altman 스타일로 강하게 선언하는 톤. 최승준이 "은근 강한 메시지네요"라고 했을 정도.
한나 풀이: AI를 쓰냐 안 쓰냐의 문제가 아니야. AI로 루프 돌리는 게 뭔지를 이해하고 내 일에 적용하냐 안 하냐의 문제야. 이해하는 사람이 이해 못 하는 사람의 자리를 가져가게 돼 있어.
🎬 한나 적용 포인트
콘텐츠 루프를 "닫아"봐 한나 영상 기획할 때 AI한테 그냥 아이디어 달라고 하지 말고, 루프를 닫는 구조를 만들어봐. 예를 들어 "내 최근 10개 영상 중 조회수 상위 3개의 공통점 찾아줘 → 그 공통점 기반으로 다음 영상 기획안 5개 만들어 → 그중 가장 내 브랜드랑 맞는 걸 이 기준으로 골라줘"처럼 이어지는 루프. 한 번 물어보고 끝내는 게 아니라 기준 통과할 때까지 반복시키는 거야.
에이전트로 협찬 리서치 자동화해봐 OMO.BOT처럼 에이전트가 여러 앱 대신 다 뒤져주는 시대야. 지금 당장은 ChatGPT나 Claude한테 "내 채널 카테고리, 팔로워 규모, 콘텐츠 스타일 줄게. 이에 맞는 협찬 제안 가능한 브랜드 50개 찾아서 연락처랑 같이 정리해줘"라고 시켜봐. 직접 찾는 시간 vs AI 시키는 시간 차이 체감해봐.
내 플랫폼 의존도 점검해봐 한나가 인스타·유튜브·틱톡에 올리는 콘텐츠가 각 플랫폼 알고리즘에 "번들"돼 있는 상태야. 플랫폼이 정책 바꾸면 바로 타격받지. 영상에서 말하는 것처럼 에이전트 시대에는 기존 플랫폼들이 점점 "뒷단"으로 밀려나. 지금부터 한나 직접 연결 채널(뉴스레터, 커뮤니티 등)을 하나씩 쌓아놓는 게 미래 해자야.
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- 시기: #2026상
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