야나두 AI 영상으로 본, AI 시대 생존전략
부제: 아이디어 복제는 빛의 속도, 내 밥그릇은 어떻게 지킬 것인가?
최근 야나두의 AI 영어 교정 숏츠
(할머니가 "이건 서비스야~" 하면 AI가 "It's on the house!" 하는 그 영상)가 엄청난 화제였습니다.
천만 뷰를 훌쩍 넘기며 대박이 났죠.

그런데 정말 놀랍고도 무서운 일은 그 다음에 벌어졌습니다.
이 영상이 AI로 만들어졌다는 게 알려지자마자,
이 포맷을 그대로 베낀 유사 채널이 순식간에 100개가 넘게 생겨났다고 합니다. ㄷㄷㄷ
이 '야나두 현상'은 AI 시대의 냉혹한 현실을 정확하게 보여줍니다.
아이디어가 좋으면 뭐합니까?
AI가 생산 비용을 '0'으로 만드니,
빛의 속도로 복제됩니다.
형식(Format)은 순식간에 흔한 상품(Commoditized)이 되어버립니다.
저는 바로 이 지점이 아주 흥미로운 포인트라고 봅니다.
보통 샤인머스캣이나 탕후루처럼 한순간에 유행이 번지면,
곧바로 수많은 복제품이 생겨나고 전반적인 품질이 떨어지면서
결국 그 유행 자체가 소멸하는 길을 걷습니다.
야나두 숏츠 역시 수많은 유사 영상으로 피드가 어지러워지고 있죠.
하지만 만약 이게 단순 유머 영상이었다면 똑같이 소멸의 길을 걸었을 겁니다.
야나두의 영상이 다른 점은, '영어 교육 전문 기업'이라는 배경이 주는 강력한 신뢰입니다.
'적어도 저기서 알려주는 표현은 틀리지 않았을 거야'라는 믿음이죠.
바로 이 믿음이 사람들로 하여금 야나두에 '정품 인증' 마크를 찍어주게 만든다고 생각합니다.
어떻게 보면 이게 진정한 의미의 NFT(디지털 원본증명)가 아닐까 싶습니다. ㅋ
결국 흉내 낼 수 없는 브랜드 가치가 되는 것이죠.
물론 이 '원조 효과'가 앞으로도 계속될지는 지켜봐야 할 겁니다.
하지만 AI 시대에 브랜드와 신뢰가 어떻게 작동하는지 보여주는 아주 중요한 사례라고 생각합니다.
제가 생각한 AI 시대의 핵심은.. '생성'에서 '판단'으로
우리가 주목해야 할 가장 근본적인 변화는 바로 '가치의 이동'입니다.
과거에는 무언가를 '만들어내는 능력(생성, Generation)' 자체가 경쟁력이었습니다.
보고서를 잘 쓰고, 코딩을 잘하는 것이 중요했죠.
하지만 AI는 이 '생성'의 비용을 0에 가깝게 만들었습니다.
이제 누구나 평균 이상의 결과물을 순식간에 생성할 수 있습니다.
생성의 가치가 폭락하면서, 반대급부로 폭등하는 가치가 있습니다. 바로 '판단력(Judgment)'입니다.
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AI는 100가지 전략 초안을 만들 수 있지만, 우리 비즈니스에 맞는 최적의 하나를 판단하는 것은 인간의 몫입니다.
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AI는 수백 줄의 코드를 짤 수 있지만, 어떤 아키텍처가 가장 효율적인지 판단하는 것은 시니어 개발자의 몫입니다.
결국 AI 시대의 생존 전략은 이 '판단력'을 어떻게 극대화하고 증명하느냐에 달려있습니다.
이 관점에서 우리가 가져야 할 4가지 전략을 생각해 봤습니다.
1. '주어진 일'을 넘어 '일의 판'을 장악해야 한다고 생각합니다.
- 무엇을, 왜 할지 판단하는 능력
단순히 AI로 보고서를 빨리 쓰는 스킬은 이제 큰 의미가 없습니다.
중요한 건 상사가 왜 이 보고서를 쓰라고 했는지,
전체 업무 흐름(워크플로우) 속에서
'지금 가장 중요한 문제가 무엇인지(What)', '왜 이 일을 해야 하는지(Why)'를 판단하는 능력입니다.
'보고서 작성'이라는 점(Dot)이 아니라,
'문제 정의 → AI 활용 분석 → 보고 → 후속 조치'로 이어지는 선(Line)을 장악해야 합니다.
시키는 일만 잘하는 '실무자'가 아니라, 일의 판을 설계하고 지휘하는 '설계자'가 되어야 하는 것이죠.
서비스 관점에서도 마찬가지입니다.
고객의 '일하는 방식' 자체를 지배해야 합니다.
'메모 앱'이 아니라 '업무 시스템'을 팔아야 합니다.
편의점 삼각김밥이 아니라, 평생 찾는 단골 식당 같은 존재가 되어야 합니다.
2. 실력'에 '신뢰'라는 도장을 찍어야 합니다
- 결과에 책임지는 최종 판단자
까놓고 말해, AI가 만든 결과물은 그럴싸해 보여도 100% 믿기 어렵습니다.
절대 책임도 지지 않죠. 바로 이 지점이 기회입니다.
내가 AI를 활용해 만든 결과물에 '이건 OOO이 검토했으니 믿어도 돼'라는 인간 보증서를 붙여주는 겁니다.
이는 AI가 생성한 결과물에 대해 '이것이 옳은가, 틀렸는가'를 최종적으로 판단하고
그 결과에 책임(Responsibility)을 진다는 의미입니다.
'일 잘하는 사람'을 넘어 '믿고 맡길 수 있는 사람'이라는 평판이야말로
AI가 절대 가질 수 없는 강력한 무기입니다.
3. 완벽보다 속도에 미쳐야 한다고 봅니다.
- 빠르게 시도하고 수정하는 판단력
1주일 동안 완벽한 기획안을 만드는 동료보다,
1시간 만에 AI로 만든 초안이라도 가져와 방향성을 제시하는 동료가 인정받는 시대입니다.
AI 시대의 속도는 단순히 손이 빠른 것을 의미하지 않습니다.
불확실성 속에서 '일단 이 방향이 맞다'고 판단하여 빠르게 실행하고,
피드백을 바탕으로 '방향을 수정해야 할 때'를 판단하는 능력, 즉 기민한 판단의 반복입니다.
서비스 관점에서도 아이디어의 유통기한이 짧아졌습니다.
먼저 출시하고, 욕먹으면서 미친 듯이 개선해나가야 합니다.
이제 속도가 신뢰고, 시장을 선점하는 모멘텀이 곧 해자라고 생각합니다.
4. 나만 아는 '맥락'과 '데이터'에 집착해야 합니다.
- 판단력을 기르기 위한 재료
GPT-5, 제미나이... 이런 범용 AI 엔진은 어차피 다들 똑같이 쓸 겁니다. 이건 상수입니다.
진짜 차별점은 어디서 나올까요?
바로 나만이 가진 경험과 맥락, 즉 '도메인 지식'입니다.
이 '손때 묻은 지식'이야말로 정확한 판단을 내리기 위한 핵심 재료입니다.
지난 분기 실패했던 프로젝트의 진짜 원인,
A부장님이 중요하게 생각하는 보고서의 논리 전개 방식,
경쟁사 보도자료 행간에 숨은 의도 같은 것들 말입니다.
나만의 경험과 데이터가 많을수록,
AI가 제시한 결과물들 사이에서 더 나은 것을 골라내는 '안목'과 '판단력'이 길러집니다.
가장 큰 경쟁력은 이 깊은 지식을 AI에게 얼마나 잘 녹여내느냐,
즉 AI를 얼마나 잘 '우리 팀 전문가'로 조련하느냐 하는 능력에서 나올 겁니다.
똑같은 AI를 써도, "지난번 그 프로젝트처럼 진행해 줘"라고 말할 수 있는 사람과
"프로젝트를 진행해 줘"라고밖에 말 못 하는 사람의 결과물은 하늘과 땅 차이입니다.
결론: 결국, 기술의 파도를 탈 '나만의 시스템'을 만드는 사람이 이길 겁니다.
AI 시대는 '성실함'이나 '단편적인 스킬'만으로 버티는 시대가 끝났음을 선언한 것 같습니다.
결국 살아남는 사람은
AI가 생성한 무수한 가능성 속에서 최적의 답을 선택할 수 있는 '탁월한 판단력'을 갖추고,
이 4가지 요소를 자신만의 업무 방식에 녹여내 '나만의 시스템'을 구축한 사람일 겁니다.
AI라는 강력한 도구는 이제 모두에게 주어진 상수(常數)가 되었습니다.
진짜 차별점은 그 도구를 활용해 더 높은 가치를 만들어내는 능력에서 나옵니다.
그 능력이 바로 '나만의 시스템'이라고 생각합니다.
2022년 말 ChatGPT가 문을 연 AI 시대가 과연 세상을 바꿀 혁명일지,
아니면 잠시 불다 사라질 거품일지, 폭풍의 한가운데 서 있는 지금으로서는 가늠하기 어렵습니다.
우리는 그저 이 거대한 변화의 흐름에 몸을 맡긴 채,
끊임없이 질문하고 토론하며 방향을 찾아야 할 뿐입니다.
제가 쓴 이 글도 그 여정의 작은 일부가 되기를 바랍니다.
저도 제가 생성한 생성물을 ai에 판단해서 가장 좋은걸 뽑으라 했더니 분석해서 가져오더군요.
결과도 훌륭했습니다.ㅎㅎ
제생각은 판단도 희소가치가 없고..
디지탈은 이제 탈희소성의 시대가 되가고 있다고 생각합니다
모든것은 자동화될수 있습니다.
판단 창조 유니크함 모두요
물리적 세상만이 남았죠. 그것도 곧이겠지만요..
저도 '인간은 AI보다 고차원적인 일을 하면 된다'라는 말은 자가당착적인 논리일 것 같습니다. (라고 chatgpt가 알려줬습니다)
그 '고차원적인 일'도 AI가 따라잡는 건 시간문제일 거고,
아니, AI의 발전이 그 '고차원적인 일자리'가 생겨나는 속도보다 빨라지면
인간은 새로운 일자리라는 걸 구경도 못하고 상상도 못하는채로
AI 혼자서 인간이 이해못하는 영역에서 혼자 발전해가게 될까... 라는 상상을.
AI의 문제점은 항상 옳은 판단만 하는게 아니라는 거죠.
물론 분야별로 좀 차이는 있겠지만, AI가 내린 결론이 옳은 건지 아님 아닌건지 최종 판단에 따러 같은 AI를 이용해서 작업을 하더라도 최종 결과물의 차이가 크게 달라지는것 같습니다.
물론 AI가 지금보다 더 발전하면 어떻게 될지는 모르겠지만 지금 현실만 보면 그렇네요 ㅎ
gpt4가 나온지 2년밖에 안된거 아시나요?ㅎㅎ
그간 무슨일이 있었을까요
발전속도를 보면 지금의 문제로 ai를 평가하는건 굉장히 짧은 인식이죠.
지금은 교차검증과 평가를 인간에게 맡기기 때문이지 그것도 곧 ai가 담당하면 끝날얘기죠
당장 딥리서치만 시켜도 인간보다 정확합니다.
언젠간이라고 먼미래라고 생각할것도 없습니다.
추세로 보면 2,3년 후면 agi가 나올테니까요
저도 chatgpt-3 처음 나왔을때부터 지금도 계속 현업에 쓰고 있지만 AI를 쓰면 쓸수록 드는 생각은 생각은 이게 인간을 대체하기는 아직도 쉽지 않구나 하는 생각입니다.
최신 모델로 갈수록 갈수록 발전을 하고 있지만 원래 어떤 기술이든지 0에서 7, 8까지는 발전속도가 빠른데 8에서 10까지 가는건 훨씬 더 어려운데 지금 AI가 딱 그 경계에 있는 느낌입니다.
제가 느끼는건
이미 인간을 넘었습니다. 지금 사람들이 ai가 모자르다고 느끼는건 인간이 어려워하는 고차원의 영역이 아니라 사소한 실수나 짜투리에 대한거라고 생각합니다.
그림을 기깔나게 그리지만 손가락이 6손이라던가 같은건데
그걸 지금 못하니 그것으로 인간의 존재이유를 찾거나 인간이 더 뛰어나고 ai가 모자르다고 하기엔 솔직히 너무 짜치죠..
개인적으론 경계라고 생각하지 않습니다. 이미 인간을 넘었고
10이상이지만 구멍이 있다 정도로 생각합니다.
구멍은 문제죠.
문제는 그것의 해결을 위한 인간의 직업을 만든다 생각합니다.
근데 구멍 메워지는 속도가 직업이 만들어지려는 속도를 압도하고 있죠ㅎㅎ
당장 개발자에게 단순 코딩툴에서 설계 도메인까지 가는데 1년도 안걸렸습니다.
그 과정에서 개발자들은 단순코딩툴이다 설계는 못한다 까더니
ai가 설계를 해내니 이제는 실수를 한다고 까고있죠.. 재밋습니다. 일관성과 장기기억 실수가 정복되면 이제는 뭘로 폄하할지가 궁금해질정도입니다.
글쎄요? 사소한 실수나 짜투리 정도의 수준이 아니라 아직 인간을 대처하기엔 많이 미흡하다는게 대세일텐데요.
AI를 이용해서 그나마 그럴듯한 결과물을 내려면 엄청난 노력의 프롬프트 작업이 필요하고 이것도 국학된 범위 내에서만 제대로 된 결과물을 내어줍니다.
설계 도메인도 아키텍터가 해당 과정마다 프롬프트를 정밀하게 설계를 해줘야지 어느 정도 결과물이 나오는거지 고객의 수준에서 요구를 해서 제대로 된 설계를 해주진 못합니다.
코딩도 AI에게만 맞기면 산으로 가고 결국 AI 스스로는 아무것도 못합니다.
인간이 중간 중간에 일일히 보정 및 교정을 해줘야지만 제대로 된 결과물을 낼 수 있죠.
손가락 모양이 이상하다는 걸을 이야기 하는 게 아닙니다 ㅎㅎ
단순한 구멍 메꾸기의 기준이 아닙니다.
도구로서의 가치는 상당히 뛰어나지만 아직은 인간을 대처하기엔 갈길이 한참이나 멀죠.
당장의 발전속도만 본다면 금방 이루어질것 같다고 느껴지지만 실제로 계속 경험하고 써온 입장에서는 솔직히 좀 회의적입니다.
새로운 모델이 나올때 마다 기능들이 상당히 개선이 되고 있지만 그것도 다 도구로서의 기준이지 인간의 대처라는 부분에서는 아직은 좀 거리가 멀죠.
판단의 대상이 무엇이냐에 따라 결과물 편차가 아직은 꽤 큰 것 같습니다. 그래서 적어도 지금은 인간의 경험, 직관 등에 따른 경험 및 디렉션이 중요한 시기라고 봅니다. 다만 이런 시기가 얼마나 지속될지는 저도 궁금합니다. 궁극적으로는 모두가 아는 그런 시대가 오겠지만요.
제가 느끼는건 그 시기란게 너무나 짧아서 응용이나 활용을 본격적으로 익히는게 과연 맞나 싶은겁니다.
예를들면 스테이블디퓨전으로 이것저것 툴쓰고 온갖 잡기술 배워놨더니 몇개월 뒤 나온 나노바나나랑 wan 딸깍 한방으로 올킬하는중이란 거죠..
마찬가지로 지금 아무리 보는눈 키우고 ai로 영상 컨텐츠 만드는법을 익혀 써먹을때쯤엔 딸깍 한방으로 대작 영화가 나오면 배운게 너무 무의미해지고 워크플로우에 매여 창의력이 떨어질것 같더라구요.
그래서 전 대응하는게 좀 다릅니다.
기존 하던대로 하면서 적당히 활용하고 쓰면서 발은 담궈놓고 올인하진 않는식이죠. 오늘의 대응법이 내일은 무용지물이 되는게 너무 순식간이라서요.
성숙해서 정체기가 올때까지는 적당히 활용하는게 답인것 같습니다.
1.프롬프트도 ai가 더 잘 짭니다.
2.코딩을 ai에 맡기면 산으로 간다는건 인간친화,관리친화적이지 않다는 말로 들립니다.
제가볼땐 ai에 맞게 시스템이 변화하지 않을까 생각합니다.
레거시를 끌고가며 관리하기보다는 그냥 새로 생성하는게 빠르니까요. 클라이언트는 산을 좋아합니다.
적당히 해도 되는 일이 생각보다 굉장히 많습니다.
3.일일히 보정 교정을 해줘야 한다는 말은 보정과 교정을 담당하는 ai가 나오면 끝난단 얘기입니다. 사실 이미 클로드코드에서
리팩토링, 디버깅, 코드 스타일 변경, 문서화, 테스트 작성
등등을 해주고있긴 합니다만... 어떤걸 말씀하시는지는 모르겠습니다.
4. 새로운 기술이 나올때마다 일감이 줄고 사람을 뽑을 이유가 사라지고 있습니다. 님이 회사를 차리신다면 그전만큼 뽑을 생각이 드시진 않을겁니다.
일감의 대체는 인간의 대체를 의미합니다.
이미 그들은 조용히 대체되고 있습니다. 번역가 주니어코더 전화상담원들 영상업계인들 패션모델 그래픽 디자이너들 등등등
ai가 완벽해서 대체한걸까요? 아닙니다. 일정수준 이상을 넘었기에 대체가 되고 있는겁니다. 님이 못느끼시는건 아직 님의 선을 넘지 않았기 때문일 뿐입니다.
좋은 글 감사합니다!
한동안 통섭이 주요한 사회적 키워드 였는데, AI는 훌륭한 지식 체계이지만 통섭의 부족함이 느껴집니다.
수만 줄 코드를 내어주지만 오류 패치를 요구하다 보면 자꾸 지엽적으로 대안을 제시해서 연동을 고려해야 하는것을 잊는 것처럼 보입니다. 사람도 몰입이 과하다고 느껴지면 문제를 외부자적 시각으로 풀지 못하듯이 AI는 아직 거기에 있어 보이네요.
AI의 대부분 사용 목적을 고려할 때 관용도를 높이면 답변 품질이 부족해지니 과연 당분간 인간의 통섭을 흉내는 내어도 스스로 찾아가는 모델이 나올까 싶기도 합니다. 마치 유발 하라리 책들이 제시하는 것은 새로운 지적 사실보다는 방대한 연속적 관점인데, 과연 이런것을 인간이 묻지 않아서 AI가 답을 하지 않는지, 아니면 이런식의 사유에 특화되지 않은 것인지 잘 모르겠지만 적어도 지금의 AI는 이런 창의성을 보이지 못한다 (또는 못하도록 셋팅되어 있다)고 보여지고 더군다나 AI의 창작물을 AI가 학습하는 환경에서 앞으로 얼마나 빠르게 통섭의 부분이 발전할지 불투명해 보입니다.
그래서 통섭이라는 부분에서 아직 인간의 역할이 남고 그래야 기술 발전의 큰 흐름이 제시된다고 느끼는데, 지식 체계를 AI에게 의존하는 시대를 계속 살다보면 앞으로 이 영역에서 인간의 능력이 퇴보해서 과연 어떤 방향으로 세상이 나아갈지 잘 모르겠습니다.
AI를 아직 도구로 사용하지만, 인류 역사에서 인간 또는 그 이상의 지적인 존재와 인터렉션을 하며 공존해 본 경험이 처음인걸 생각하면 우리가 어떤 길을 가고 있는지 여러 질문이 드네요.
통찰력있는글 잘 보고 갑니다
최적의 답을 선택할 수 있는 나만의 시스템을 만들어야 한다.
아주 공감합니다. 감사합니다!
소위 유튜브 알고리즘도 ai다 보니까 야나두처럼 히트 컨텐츠는 연관된 소비 쏠림이 일어나고 거기에 맞게 순식간에 유사상품들이 쏟아지는 것 같습니다.
저도 인스타그램을 보다가 우연히 야나두 콘텐츠를 몇번 봤더니 야나두를 따라 만든 유사 피드가 계속 뜨더군요.
영상의 비주얼 퀄리티는 야나두랑 비슷하긴 한데 컨텐츠 전개나 짜임새와 같은 구성적인 퀄리티는 야나두에 미치지 못했습니다. 형식만 비슷하게 빌려와서 어설프게 버무려 놓은 느낌이랄까요.
물론 그런 디테일에 둔감해 차이를 구분하지 못하는 사람들도 많을테고, 기획에 능한 전문가들의 경우 언제든 야나두를 따라잡거나 더 나은 콘텐츠를 만들 수도 있겠죠.
격변하는 AI의 발전 속도 탓에 당장의 현상을 쫓는 대책은 곧 무용지물이 될 가능성이 크죠. 머지않아 디지털로 진행되는 모든 일에 대한 장벽과 장애가 사라지는 순간이 오지 않을까요.
우리야 이런 AI 영상들을 자주접하니까 미묘한 차이점을 인식할 수 있는 학습이 되지만
당장에 50대 이상만 하더라도 AI라고 의심은 커녕 진짜 촬영된 영상이라고 받아들이겠더군요.
지금 퀄리티만 해도 이정도인데 디테일까지 추가되면 정말 구분하기 어렵지 않을까 싶습니다.
앞서가는 철새들은 뒤따라가는 철새들처럼.