바이브 개인지식관리 - AI와 대화하며 키우는 나만의 지식 연결망 (Part 1)

안녕하세요? 생산적생산자입니다.

지난 4년간 제텔카스텐과 옵시디언을 실천해보며 연결의 힘을 경험했지만, 여전히 3가지 어려움이 있었습니다. 독서를 마친 후 핵심 추출의 어려움, 메모 간 연결의 어려움, 최종 콘텐츠 생산까지의 거리감, 혼자서는 해결하기 어려운 부분들이었죠.

그런데 한 가지 실험을 시작했습니다. 새벽 시간을 활용하는 26시간 프로젝트를 AI와 함께 진행해본 것입니다. 결과는 놀라웠습니다. ChatGPT, Claude를 검색 및 질문 도구로만 썼던 저에게 완전히 새로운 경험이었거든요. 'AI 파트너'와 대화하니 단순한 질문하고 답변 받는 게 아닌 진짜 '사고의 확장'이 일어났습니다.

"혹시 당신도 많이 배우고 지적 욕망이 큰데 메모는 잘 안 되는 편인가요?" 오늘은 4년의 시행착오와 최근 발견한 개인지식관리의 혁신적인 돌파구를 솔직하게 공유해보려 합니다.

1. 왜 똑똑한 사람들도 개인지식관리에서 번번이 실패할까?

완벽한 메모 작성의 압박감

개인지식관리를 하려고 하시는 분은 지식에 대한 갈망이 크고, 지적 기준이 엄격할 수 있습니다. 그렇기 때문에 "제대로 정리해야 한다"는 부담이 있습니다. 지금까지 정리하려는 시도가 좌절된 경험이 많기 때문입니다. 몰스킨, 프랭클린 플래너, 종이 메모 등의 아날로그, 애플메모, 에버노트, 노션, 옵시디언 등의 다양한 디지털 메모 앱들도 시도해봤을 확률이 높습니다.

완벽하지 않으면 의미없다는 생각이 있으신가요? 세상에 완벽한 지점은 없습니다. 지속적으로 자신의 목적에 맞게 수정하면서 나아가는 개선이 있을 뿐입니다. 다만 아무런 방향성 없이 진행하는 건 어려울 수 있기 때문에 우린 바뀌는 환경에서도 적용할 수 있는 원칙이 필요합니다.

시작도 하기 전에 포기하는 악순환을 경험해보셨나요? 완벽하지 않으면 의미가 없다는 생각과 비슷할 수도 있습니다. 그리고 워낙 방대한 양의 지식이 필요하다고 생각하기 때문에 시작하기 전에 두려움을 느끼고, 조금 공부를 해보다가도 지레 겁먹고 그만두는 경우가 있습니다. 앞에 나온, 제대로 정리해야 한다는 압박과 완벽주의의 결과일 수도 있습니다.

연결 찾기의 인지적 부담

그리고 첫 단계를 돌파해서 일단 자신의 생각이 담긴 메모를 적어놓고, 책을 읽으며 하이라이트하고 자신의 생각을 추가해놓을 수 있습니다. 이렇게 되면 다음 단계로 갈 수 있는 재료가 마련된 겁니다. 이제 시작이라고 볼 수 있습니다. 개인지식관리의 방법론으로 유명한 제텔카스텐에서 추구하는 메모 간 연결점은 개인이 혼자서 점점 더 커지는 구조를 혼자서 상대하기 어렵게 될 수 있습니다.

기존 지식과의 연관성을 찾는 인지적 피로도가 상당합니다. 일단 처음부터 시작하면 쌓인 지식이 없기 때문에 연결할 지식이 없습니다. 앞부분부터 막히면 진행할 수 있는 재미가 생기지 않습니다. 그리고 기존에 쌓인 지식이 있다고 해도 양이 많아지면 메모를 훑어보고 연관성을 파악하는 인지적 피로도가 상당해집니다.

"이게 정말 의미있는 연결인가?" 하는 의구심이 듭니다. 자신의 지식 연결을 만드는 게 목적입니다. 계속해서 고민에 빠집니다. 나에게만 의미있는 연결이면 어떻게 하나? 하는 고민이 들 수도 있고, 연결을 많이 찾아도 연결의 의미와 향후에 이 연결이 도움이 될까 하는 의문에 사로잡히기도 합니다. 개인의 지식망을 만드는 것이기 때문에 의미있는지 아닌지 판단하는 건 결국 사람이 해야 하는 일이긴 합니다.

혼자서 지속하기 어려운 외로움

개인지식관리는 피드백 없는 일방향적 작업이 될 수 있습니다. 개인이라는 말이 들어가기 때문에 계속해서 혼자서 진행하는 어려움이 있습니다. 사람은 어떤 일을 하든 피드백이 필요합니다. 자신이 제대로 된 방향으로 가고 있는지 아닌지 돌아보는 일이 필요합니다. 지식 자체가 피드백이 되는 게 제텔카스텐이라고 하지만 자신이 나아가고 있는 방향 자체가 제대로 가고 있는지 검토하는 시간이 필요합니다.

나의 작업이 진전이 있는지 확신할 수 없는 불안감이 사람을 엄습하기도 합니다. 지금 열심히 하고 있는데 이렇게 가다가 잘못된 곳에 올라가 있으면 다시 내려가서 산을 올라가야 하는 게 아닌가 많은 걱정이 될 수도 있습니다. 누구나 이렇게 다시 하는 일을 두려워합니다. 그래서 아무것도 시작하지 못하게 될 수도 있고, 지속하기가 어려울 수 있습니다.

동기 부여와 지속력 부족입니다. 혼자서 진행하면 스스로 동기 부여를 해야 합니다. 실제로 시스템이 작동하기 시작하면 결과물을 만드는 일 자체가 동기 부여가 됩니다. 하지만 초-중기에선 동기가 지속적으로 충전되지 않기 때문에 지속되지 않을 가능성이 높습니다.

2. 바이브 개인지식관리의 새로운 패러다임

지금까지와는 다른 개인지식관리가 필요합니다. ChatGPT를 시작으로 대형언어모델이 세상에 나온지 3년이 됐습니다. AI와 함께하지 않는 일상, 업무는 상상할 수 없을 정도가 됐습니다. 그러면 우리는 지금 우리의 일상에 깊숙하게 들어온 AI를 개인지식관리에 어떻게 활용할 수 있을까요?

대화형 지식관리 : LLM과 함께 사고하기

AI를 사고 파트너로 활용하는 새로운 접근법이 필요합니다. AI는 우리보다 방대한 지식에 대해서 알고 있습니다. 그러면 우리가 질문을 잘한다면 파트너가 될 수 있습니다. AI 자체가 지식의 입력 소스로 활용될 수 있는 겁니다. 그리고 더 많은 맥락을 알고 있기 때문에 사고 확장에 얼마든지 도움을 줄 수 있는 파트너가 될 수 있습니다. 그리고 내가 모르는 다양한 방법론, 프레임워크에 대한 추천을 받을 수 있습니다.

LLM은 질문과 대답을 통해 자연스럽게 생각 확장할 수 있습니다. 내가 질문하면 갖고 있는 정보, 혹은 검색을 통해서 정리해서 정제된 형태로 제공합니다. 이렇게 LLM과 대화하는 건 더 다양한 지식에 접근할 수 있고, 더 넓은 지식에 접근할 수 있는 통로가 됩니다.

혼자서는 놓칠 수 있는 관점과 연결점 발견해줍니다. 내가 지금 새롭게 알게 된 부분에 대해서 내가 아직 모르지만 알아야 할 정보를 정리해서 알려달라는 요청을 많이 합니다. 그리고 나의 지식 영토에서 밟아보지 못한 땅을 밟을 때 비춰주는 안내자가 되어주기도 합니다. 연결될 수 있는 다양하고 거의 무한대에 가까운 지식을 추천해줄 수 있습니다.

점진적 성장 : 완벽하지 않아도 시작하고 개선하기

우리에겐 점진적 성장이 필요합니다. 완벽한 지식 관리를 원하시나요? 10점부터 시작해서 100점까지 올려나가 보세요. 완벽하지 않은 80점짜리 메모 10개가 완벽한 100점짜리 메모 1개보다 가치있습니다. 처음부터 이걸 잘하는 사람은 없습니다. 시도하고 수정하면서 자신의 방향에 맞게 작동하도록 개선하는 과정이 필수적입니다.

일단 시작하고 지속적으로 개선하는 성장 마인드셋이 필요합니다. 성장 마인드셋은 실패를 두려워하지 않습니다. 그리고 과정에서 배우는 게 많다는 걸 인식하고 과정 자체를 즐깁니다. 결과는 내가 원하는대로 나오지 않을 수도 있고, 조금 다른 결과가 나올 수도 있습니다. 성장 마인드셋을 가진 사람은 결과보다 과정에 집착합니다. 과정을 가능하게 하는 건 실행밖에 없습니다. 개인지식관리도 일단 시작하고 조금씩 성장하는 마인드셋이 필요합니다.

그리고 우리는 스스로 모든 걸 해야 한다는 생각에 꽂혀 있습니다. "하지 않는 것보다 도움받아서라도 하기"의 실용적인 마인드가 필요합니다. 나 스스로 모든 걸 해야 하는 시대는 이미 지나갔습니다. 그리고 내 전문 분야가 아닌 건 적당히 잘하는 AI에게 물어보면서 진행하면 됩니다. 일단 시작하고 나아가다 보면 나에게 필요한 건 하나씩 나타나게 마련입니다.

AI 파트너십 : 도구가 아닌 사고 파트너로 활용

이제 저는 이런 시대에 AI와의 파트너십을 제안합니다. AI는 단순한 검색 도구가 아닌 지식 탐험 동반자가 됩니다. 여러분과 언제나 함께할 수 있고, 나 혼자서는 보지 못했던 시선을 제공해줄 수 있습니다. 힘들 땐 도와주고, 잘못된 방향을 가면 다시 나를 올바른 방향으로 데려올 수 있는 존재입니다. 그리고 지치지 않습니다. 돈만 조금 쥐어주면 7/24 대기하는 파트너입니다.

파트너십은 서로 다른 강점을 결합한 협업 관계를 구축하는 데 목적이 있습니다. 개인은 도메인 지식이 있는 상황에서 AI에게 필요한 기획, 실행의 병목을 뚫어주는 방법론 등을 물어볼 수 있습니다. 그리고 개인지식관리에선 방대한 자료를 리뷰하는 일을 맡기고 핵심 통찰을 찾아달라고 요청할 수 있습니다. 인간이 스스로 하기 힘든 일은 AI에게 요청해서 해결해나가는 겁니다.

그리고 인간의 뛰어난 직관과 AI의 패턴 인식 능력은 시너지를 낼 수 있습니다. 서로 잘하는 부분이 다르기 때문에 나의 생각과 AI의 지식이 서로 융합되면서 더 나은 결론에 도달하고, 결론을 수행하는 과정 자체도 더 나은 걸 찾게 되기 때문에 AI와의 파트너십은 시너지를 낼 수 있습니다.

재미와 지속성 : 지루함 없는 지식 탐험

그리고 AI와 대화하는 과정을 통한 학습은 즐겁습니다. 즐거움만 존재하는 건 아니지만 덜 지루하게 해준다고 표현하기도 합니다. 같은 일을 접하는 것도 다른 모델로 접하면 느낌이 다릅니다. 마치 아는 건 비슷한데 다른 친구와 대화하는 느낌이 들 때도 있습니다. 이렇게 다양한 AI 모델을 활용하면 덜 지루하고 공통된 답변을 통해 검증 가능성도 높일 수 있습니다.

AI와 대화할 땐 예상치 못한 발견과 아하 모멘트의 연속입니다. 책을 읽어나가는 일을 내가 요청하면서 나아가는 과정과도 비슷합니다. 내 생각을 제시하면서 맞는지 검증하고, 여기에 추가 지식을 제안받는 과정을 지속합니다. 그리고 기존 지식 사이의 연결을 검증하는 과정도 AI와 함께할 수 있습니다. '아하'하는 순간을 많이 경험할 수 있습니다.

게임처럼 재미있는 지식 연결 과정이 됩니다. 내가 모든 걸 찾는 부담에서 벗어나 AI가 제안해주는 연결 추천을 내가 직접 검증하면서 가장 연관성 있는 연결을 찾고, 이유에 대해서도 검증합니다. 이렇게 하면 지식관리가 덜 지루한 일이 됩니다. 혼자서 해야 하는 일을 나눠서 하면 덜 부담스럽고 흥미를 느낄 수 있는 것과 같습니다.

3. 실전 바이브 개인지식관리 워크플로우

수집 단계 : AI와 함께하는 인사이트 발굴

기본 워크플로우

📚 읽은 내용 입력
↓
AI에게 "내가 제시한 내용에서 흥미로운 포인트 3가지 뽑아줘"
↓  
AI와 대화하며 관점 확장 및 심화
↓
핵심 인사이트를 임시메모(영구메모 후보)로 저장

이런 식으로 내가 쌓은 임시메모에 대해서 살펴볼 수 있습니다. 생각, 한일, 일어난 일에 대한 감상 등이 섞여 있을 수 있는게 임시메모입니다. 메모는 일간, 주간, 월간 어떻게든 쌓일 수 있습니다. 이것들은 주기적으로 리뷰해야 합니다. 현실적으로 매일 하는게 베스트지만 주말에 시간을 잡아서 하는 것도, 매달 하루의 시간을 정해서 하는 것도 버거울 때가 많습니다. 이럴 때 AI와 함께 메모를 살펴보면서 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

구독하고 있는 ChatGPT나 Claude, Gemini 등의 대화창에 복사해서 넣을 수 있습니다. 하지만 메모가 일간으로 진행되는 경우, 하나씩 붙여넣기가 어렵습니다. 이럴 땐 바이브 코딩에 쓰는 툴인 Claude Code, Gemini CLI 등을 활용할 수 있습니다. 비개발자의 경험으론 커서나 Visual Studio 같은 IDE에서 접속해서 터미널 실행하는 게 훨씬 수월했습니다.

구체적 대화 예시

이렇게 개인지식관리에서 내가 하고 싶은 일을 다양한 방식의 대화로 활용할 수 있습니다. 내가 알게 된 개념을 보다 더 자세하게 설명받고 싶거나, 이해되지 않는 부분에 대해서 조금 더 친절한 방식으로 내가 원하는 방향으로 이해를 증진하는 방향으로 갈 수 있습니다. 그리고 지식관리의 방식에서 연결을 찾는 과정도 지원받을 수 있습니다. 대화하는 방식은 다음과 같습니다. 그리고 내 생각을 얼마든지 추가해서 더 많은 맥락을 주면 더 풍성한 대화가 되는 건 당연합니다.

• "인식론적 가소성 개념을 다른 학문 분야에 적용한다면?"
• "개인지식관리의 연결 방식을 반대 관점에서 본다면 어떤 문제가 있을까?"
• "내가 제공한 경험을 문헌메모에 있는 책과 연결해보면 어떤 부분이 가능할까?"

연결 단계 : AI 추천 + 인간 판단

연결 발견 프로세스

🔗 AI: "이 메모와 연결될 수 있는 기존 메모들을 찾아보니..."
↓
인간: "제안된 연결 중에서 가장 의미있는 것을 직접 찾기"
↓
사람이 선택한 연결에 대한 이유와 맥락 기록해서 AI에게 타당성 묻기
↓
새로운 영구메모 작성 또는 추가 연결 생성하기

연결의 질을 높이는 질문들

• "이 두 개념 사이의 공통점은 무엇인가요?" (들뢰즈의 차이와 반복, 헤겔의 정반합의 유사성 및 차이는 무엇인가요?)
• "하나의 원리로 설명할 수 있는 부분이 있나?" (다른 현상에 대해서 하나의 공통된 개념으로 설명 가능한지 확인)
• "실제 적용에서 어떤 시너지가 날까?" (바이브 코딩에서 새롭게 알게 된 PRD, TODO 관리, MCP 등의 활용 계획 질의하기)

생산 단계 : 협업을 통한 콘텐츠 완성

콘텐츠 제작 흐름

✍️ AI: "이 주제로 글을 쓴다면 이런 구조는 어때요?"
↓
인간: "여기 부분을 내 경험과 연결해서 수정해줘(최대한 많은 맥락과 수정 의견 제시)"
↓
AI: "수정된 구조로 각 섹션의 초안을 작성해볼게요"
↓
인간: 최종 검토 및 개인 색깔 입히기 (초안 다듬기 및 발행)

생산성을 높이는 협업 방식

AI는 초기 구조 제안이 가능합니다. 인간은 경험과 관점을 추가할 수 있습니다. 저의 개인적인 뉴스레터 작성 방식은 주제는 AI와 함께 논의합니다. 그리고 개요까지 추천 받아서 타당한지 검증하는 과정을 거칩니다. 그리고 개요가 괜찮은 수준까지 도달하면 글을 적습니다. 직접 적어 나갑니다. 이 때는 뽀모도로 타이머를 켜고 25분 정도 적습니다. 이렇게 하면 컨펌된 개요에 대해서 글의 초안이 만들어집니다.

그리고 중간 지점에서도 언제든지 AI에게 피드백을 요청합니다. 초반에 기획한 컨셉에 맞게 글이 작성되고 있는지 물어봅니다. 이렇게 중간 단위에서 반복적 개선을 통한 뉴스레터 품질을 향상합니다. 이렇게 하면 나중에 글의 방향이 처음 정한 것과 달라졌을 때 수정하기가 수월합니다.

빠른 프로토타이핑으로 아이디어를 구체화하는 게 핵심입니다. 머릿 속에서 고민을 오래하고 만든 콘텐츠가 항상 최서의 결과를 내주지 않습니다. 일단 콘텐츠를 기획하는 과정에서 논의를 거치고 나면 콘텐츠를 만들어내는 과정은 사람의 적극적인 개입을 통해서 자신의 의도에 맞는 콘텐츠를 만들어야 합니다. 이렇게 지속적으로 콘텐츠를 만드는 일이 생산성에서 가장 중요합니다.

이제 체계적 해결이 필요한 시점

여기까지 읽으신 분들은 이미 알고 계실 겁니다. 혼자서는 한계가 있다는 것을.

제가 4년간 제텔카스텐을 실전해보니, AI와 결합할 때라는 결론에 도달했습니다. 26시간 프로젝트를 연속으로 성공시킬 수 있었던 것도 바로 이 바이브 PKM 시스템 때문이었거든요.

하지만 시행착오 과정에서 많은 시간을 투자해야 했습니다. 여러분은 더 빠른 길이 있을 겁니다.

독서→연결→생산, 3대 허들을 AI와 함께 돌파하는 구체적 방법

무료 웨비나에서 공개합니다:

• Claude Code, Gemini CLI 실전 워크플로우
• 북스캔 + AI 조합으로 지식 체화율 3배 향상법
• 26시간 프로젝트에서 실제 사용한 AI 파트너 시스템 구축법
• 혼자서 막혔던 연결 발견을 AI가 도와주는 구체적 프롬프트

"이런 문제들을 체계적으로 해결할 수 있는 가이드가 있다면?"

👆 바로 그 답을 9월 7일 (일) 저녁 8시 웨비나에서 찾으실 수 있습니다.

🔗 웨비나 등록하기

다음 편 예고

Part 2에서는 바이브 PKM의 4가지 핵심 원칙과 실험 로드맵을 공개합니다:

• 완벽주의를 버리고 시작하는 법
• AI와 대화로 사고를 확장하는 구체적 기법
• 지식 관리 주권을 지키는 경계선
• 첫 주부터 성과를 낼 수 있는 실전 가이드

"원리는 알겠는데 실제로 어떻게 시작하지?"라는 궁금증이 해소될 겁니다.

🔗 웨비나 등록하기