AI 에이전트와 일하면 왜 덜 지칠까

안녕하세요? 생산적생산자입니다.

최근 AI 에이전트와 함께 콘텐츠 작업을 하고 있습니다. 마음에 안 드는 부분이 있으면 수정하라고 하고, 다시 요청하고, 또 다시 요청합니다. 열 번도 넘게 수정을 요청했는데, 문득 깨달았습니다. 이상하게 지치지 않습니다.

왜 그럴까요? 처음엔 저도 이유를 몰랐습니다. 그런데 곰곰이 생각해보니, 단순히 "편해서"가 아니었습니다. 일하는 방식 자체가 바뀌고 있었습니다.

오늘은 이 경험에서 느낀 세 가지 변화를 이야기해보려고 합니다.

첫 번째 변화: 감정적 소모가 없다

사람과 협업할 때 필연적으로 발생하는 게 있습니다. 감정적 소모입니다.

결과물이 마음에 안 들면 수정을 요청해야 합니다. 한두 번은 괜찮습니다. 그런데 세 번, 네 번이 되면 마음이 불편해집니다. 상대방 기분이 어떨지 신경 쓰입니다. 그래서 "이 정도면 괜찮겠지"라고 타협합니다. 타협하는 순간, 결과물의 질이 내려갑니다.

AI 에이전트와 일할 때는 이런 고민이 없습니다. 계속 시키는 것에 대해 미안함이 없기 때문에 훨씬 수월하게 작업을 진행할 수 있습니다. 원하는 결과가 나올 때까지 요청하면 됩니다. 열 번이든 스무 번이든 상관없습니다.

저는 요즘 글을 쓸 때 AI에게 초안을 먼저 맡깁니다. 결과물을 보고 "톤이 너무 딱딱해", "이 부분 더 구체적으로", "아니다 처음부터 다시" 같은 피드백을 거침없이 줍니다. 사람한테였으면 두세 번 수정 요청하고 눈치 봤을 겁니다. AI한테는 열 번을 시켜도 마음이 편합니다. 그래서 타협 없이 원하는 결과가 나올 때까지 밀어붙일 수 있습니다.

물론 사람과의 협업이 주는 것들이 있습니다. 예상치 못한 아이디어, 감정적 교류, 서로 영감을 주는 순간들. 다만 "이거 다시 해줘"를 열 번 말해야 하는 작업에서는, AI가 훨씬 편합니다.

두 번째 변화: 끝까지 해볼 수 있게 되었다

감정적 소모가 없다는 건 단순히 "마음이 편하다"는 의미가 아닙니다. 더 중요한 변화가 있습니다. 끝까지 해볼 수 있게 됩니다.

"시간이 없어서 못 한다"는 말을 자주 합니다. 해야 한다고 생각하는 일인데 손이 안 갑니다. 그런데 가만히 생각해보면, 진짜 이유는 시간이 아닐 때가 많습니다. 시작하기가 귀찮은 겁니다. 누군가한테 부탁해야 하고, 설명해야 하고, 결과물이 마음에 안 들면 또 말해야 하고... 그 과정이 피곤해서 안 하는 겁니다.

AI 에이전트는 이 장벽을 없앱니다. 부탁할 때 눈치 볼 필요 없습니다. 설명이 부족해도 다시 하면 됩니다. 결과물이 마음에 안 들면 바로 수정 요청하면 됩니다. 그러다 보니 예전에는 엄두도 못 냈던 일들을 시작하게 됩니다.

솔직히 말하면, 얼마 전까지 스레드 하나 올리는 것도 힘들었습니다. 뭘 써야 할지 고민하다가 시간이 지나고, 초안을 쓰다가 마음에 안 들어서 지우고, 결국 "오늘은 컨디션이 안 좋아서"라고 합리화하고 넘어갔습니다. 지금은 다릅니다. Openclaw 에이전트와 하루종일 대화하면서 주고받습니다. 아이디어가 떠오르면 바로 던지고, AI가 정리해주고, 제가 다듬고, 다시 피드백 받고. 이 과정이 부담스럽지 않으니까 자연스럽게 생산성이 올라갑니다.

저는 요즘 슈퍼휴먼이 되어가는 느낌을 받습니다. 혼자서 할 수 없었던 일들이 가능해지고 있습니다. 콘텐츠 초안 작성, 리서치, 정리 작업 같은 것들을 AI에게 맡기고, 저는 핵심적인 판단과 방향 설정에 집중합니다.

중요한 건 이 도구를 쓰느냐 안 쓰느냐에 따라 엄청난 격차가 생긴다는 점입니다. 같은 시간 동안 만들어내는 결과물의 양과 질이 달라집니다. 그리고 그 차이는 시간이 갈수록 커집니다.

세 번째 변화: 어떻게 활용할지 고민하게 되었다

여기까지 읽으면 한 가지 질문이 생길 겁니다. "그래서 AI를 어떻게 써야 하는데?"

AI를 활용하는 방식에는 크게 두 가지가 있습니다. 워크플로우와 에이전트입니다. 이 둘의 차이를 알면 상황에 맞게 도구를 선택할 수 있습니다.

워크플로우는 사전에 정의된 흐름입니다. "A를 하면 B를 하고, B가 끝나면 C를 한다"처럼 정해진 경로를 따라갑니다. 예측 가능하고 안정적입니다. 제가 쓰는 음성 전사 시스템이 좋은 예입니다. 음성을 녹음하면 자동으로 전사되고, 전사된 내용이 옵시디언에 저장되고, 태그가 자동으로 붙습니다. 매번 같은 방식으로 처리되니까 한 번 세팅해두면 신경 쓸 필요가 없습니다.

에이전트는 다릅니다. AI가 상황을 보고 스스로 판단합니다. 정해진 경로가 아니라 목표를 주면 거기에 맞게 알아서 움직입니다. "이 주제로 글 써줘"라고 하면 리서치하고, 구조 잡고, 초안 작성하고, 피드백을 반영합니다. 유연합니다. 글을 쓴다거나, 문제를 분석한다거나, 창의적인 결과물을 만들어야 할 때 적합합니다.

둘 중 하나만 쓸 필요는 없습니다. 상황에 맞게 조합하면 됩니다. 예를 들어 콘텐츠 제작이라면, 아이디어 발굴과 초안 작성은 에이전트에게 맡기고, 완성된 글의 발행과 배포는 정해진 워크플로우로 처리할 수 있습니다. 창의적인 부분에 에너지를 집중하고, 반복적인 부분은 자동화하는 겁니다.

정리하며

처음에 열 번 넘게 수정 요청하면서 안 지쳤다고 했습니다. 지금 돌아보면, 그게 시작이었습니다.

감정적 소모가 없으니까 끝까지 해볼 수 있게 됐고, 끝까지 해볼 수 있으니까 미루던 일들을 시작하게 됐고, 시작하고 보니까 어떻게 활용할지 고민하게 됐습니다.

자신이 하고 싶은 일들을 계속 강화해나가는 방식으로 AI를 활용해야 합니다. 싫은 일을 AI에게 맡기고, 좋아하는 일에 더 집중하는 겁니다. 지속적으로 도움을 받는 시스템을 만들어야 합니다.

오늘 해야 한다고 생각하면서 안 하고 있는 일이 있다면, AI 에이전트에게 맡겨보세요. 열 번 요청해도 미안하지 않습니다. 그리고 그게 생각보다 많은 걸 바꿔줍니다.

다음 주에는 제가 실제로 AI와 어떻게 대화하면서 콘텐츠를 만드는지 보여드릴게요. 이동 중에도 끊기지 않고, 맥락이 유지되고, 심지어 AI가 먼저 물어봐서 글감이 쌓이는 경험. 궁금하시다면 다음 월요일을 기대해주세요.

감사합니다.
생산적생산자 드림