솔직히 저는 ‘문과 출신’이라는 꼬리표 때문에 개발 쪽은 늘 어렵고 복잡하게만 느껴졌었어요. 코딩이라니, 생각만 해도 머리가 지끈거렸죠. 그러다 얼마 전, 회사에 쌓여있는 오래된 재고 때문에 골머리를 앓고 있을 때였어요. 약 5억 원어치의 재고 중에 3억 원어치는 정말 어떻게든 빨리 처분해야 하는 상황이었거든요. 그때, 정말 마지막 지푸라기라도 잡는 심정으로 봤던 영상이 있는데, 그게 제 생각의 틀을 완전히 바꿔놓았습니다.
영상을 보면서 ‘아, 코딩을 몰라도 AI로 이런 엄청난 일을 할 수 있구나!’ 하고 감탄을 금할 수 없었어요. 발표자분께서는 단순히 AI 활용법을 알려주시는 게 아니라, 본인이 직접 겪었던 문제와 그 해결 과정을 마치 소설처럼 풀어내시더라고요. 특히, ‘영향력이 큰 곳에 집중하라’는 말씀이 제 머릿속을 강하게 때렸습니다.
제가 속한 회사에서도 대표님께서 항상 ‘돈을 더 벌고 싶다’는 말씀을 많이 하셨거든요. 그런데 정작 돈을 많이 벌지 못하는 이유를 깊이 파고들지 못했던 거죠. 신제품 개발은 잘 안 되고, 이커머스 사이트는 상위 노출이 안 돼서 고민인데, 이 두 가지 핵심 문제에 AI를 집중적으로 활용할 수 있다는 가능성을 보게 된 거예요. 단순히 생산성을 높이거나, 뭔가 자동화하는 수준이 아니라, 회사의 가장 큰 ‘고통’을 해결하는 도구로서 AI를 바라볼 수 있게 된 거죠.
발표자분께서 클로드 코드(Claude Code)를 처음 접했을 때의 경험도 인상 깊었어요. 3월 초에 이 툴을 접하고 불과 2주 만에 이커머스 랭킹 수집부터 데이터 통합까지, 혼자서 많은 걸 해내셨다는 이야기가 묘하게 위로가 되더라고요. ‘나도 할 수 있겠다’ 하는 희망이 생긴달까요?
가장 흥미로웠던 부분은 역시 5억 원 재고 처리 문제 해결 사례였어요. 외부 감사 후 어마어마한 재고를 떠안게 된 상황에서, 브랜드 이미지 손상 없이 해외 바이어나 덤핑 업체를 찾아야 했는데, AI로 전 세계 산업에 관심 있는 바이어를 찾아내고, 브랜드 카탈로그를 만들어서, 심지어 해당 언어로 소통하고 견적까지 보내는 전 과정을 자동화하겠다는 아이디어가 정말 신선했어요. 단순히 ‘물건을 싸게 팔자’가 아니라, AI를 통해 ‘가치를 재발견’하는 방식으로 접근하셨다는 점이 놀라웠죠. 처음에는 해외로 싸게 파는 걸 생각했지만, 결국 회사 내 ‘세일’ 코너를 활용해서 더 높은 가치로 판매하는 방향으로 아이디어를 확장하신 걸 보면서, AI가 얼마나 유연하게 문제 해결의 방향을 제시해 줄 수 있는지 다시 한번 느꼈습니다.
특히, ‘세일 아웃’ 모델을 구축해서 재고를 처리하신 과정은 정말 ‘이게 AI구나!’ 싶었어요. 문과 출신으로 개발 경험이 전무한데도 클로드 코드와 대화하듯 개발하셨다는 부분에서 많은 분들이 공감하고 영감을 얻으셨을 것 같아요. 매일 새벽 봇이 돌아가면서 조회수, 판매량 등을 조사하고, 급변 모드, 기본 모드, 안정 모드로 나눠서 가격을 조정하고, 60일 안에 완판을 목표로 하는 알고리즘까지… 마치 SF 영화에서나 나올 법한 이야기가 현실에서 펼쳐지고 있다는 게 믿기지 않았어요. 아마존의 가격 전략을 학습하고, 자체 AI와 클로드 코드를 결합해서 만든 모델로 실제 세일 매출을 몇 배로 끌어올리셨다는 이야기는 정말 충격적이었습니다. 직원들의 동기 부여까지 됐다는 말씀에, AI가 단순히 기술적인 도구를 넘어 조직 문화에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 걸 알게 되었어요.
심지어 세일 제품뿐만 아니라 일반 제품에도 AI 알고리즘을 적용해서 노출이나 제목을 자동으로 변경하는 방식으로 정상 제품 매출까지 올렸다는 이야기는, AI가 얼마나 다방면으로 활용될 수 있는지 보여주는 좋은 예시였습니다. 품절된 상품의 색상 정보를 제목에 반영해서 고객 편의성을 높였다는 디테일도 좋았고요.
미래 예측을 위한 AI 활용 방안도 정말 기대됐어요. 제조업과 유통업의 성패가 미래 예측 능력에 달려있다는 말씀에 격하게 공감했습니다. 사람이 하는 예측은 늘 한계가 있잖아요. 하지만 AI는 가속도, 예후 요소, 경쟁사 판매량 등 훨씬 더 많은 변수를 고려해서 정확하게 예측할 수 있다는 가능성을 보여주셨어요. 20년간 운영해 온 오프라인 매장에 적재적소로 제품을 공급하는 문제, 생산 효율화를 예측하는 문제 등, 앞으로 AI가 해결해 줄 수 있는 ‘큰 문제’들이 정말 많겠다는 확신이 들었습니다.
발표자분께서 AI 학습 과정에서 겪었던 시행착오와 ‘무조건 쉽게 만들어야 한다’는 원칙을 세우셨다는 이야기도 좋았어요. 너무 어렵게 생각하면 아무것도 할 수 없다는 걸 다시 한번 깨달았습니다. 자신만의 방식으로 AI를 활용하고, 전문가의 시각에서는 엉망일지라도 ‘실행’에 옮기는 것이 중요하다는 메시지가 큰 울림을 주었습니다.
결국, 이 영상을 통해 제가 얻은 가장 큰 깨달음은 AI는 단순히 생산성을 높이는 도구가 아니라, 기업이 가진 가장 큰 문제를 해결하고 미래를 예측하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다는 것이었어요. ‘큰 문제’에 집중하고, ‘실행’으로 이어지는 것이 AI 활용 성공의 열쇠라는 말씀, 제 마음에 깊이 새겨졌습니다. 예전에는 AI라고 하면 뭔가 복잡하고 어려운 기술이라고만 생각했었는데, 이제는 우리 삶의 문제를 해결해 줄 수 있는 친구처럼 느껴지네요.
과연 우리 회사의 가장 큰 문제는 무엇이고, AI는 어떻게 그 문제를 해결해 줄 수 있을까요? 여러분은 AI를 어떻게 활용하고 싶으신가요?