일은 덜 하고,
내 경험은 상품화할 수 있을까요?

분명 저장해뒀는데,
필요할 때는 왜 없을까요?

좋은 글을 보면 저장합니다. 나중에 참고하고 싶은 이미지는 캡처하고, 회의 중에 나온 이야기는 메모합니다. 그 순간에는 분명 다시 쓸 것 같았습니다. 그런데 막상 필요해지면 어디에 두었는지부터 찾아야 합니다.

메신저였을까, 노션이었을까, 드라이브였을까. 검색어를 바꿔가며 찾다가, 결국 비슷한 자료를 새로 찾거나 기억에 의지해 다시 정리합니다. 이미 한 일인데도, 다시 시작하는 데 시간이 드는 겁니다.

저도 오랫동안 그랬습니다. 저는 기업이나 가게가 어떤 모습으로 고객을 만날지 방향을 잡는 브랜드 디렉터로 일하고 있습니다. 기획부터 디자인, 콘텐츠까지 여러 일을 하다 보니 아이디어와 자료, 고객의 요청이 계속 쌓였습니다. 그런데 바쁘게 일한 것에 비해, 다음 일을 도와주는 기록은 생각보다 적었습니다.

혼자 제안하고, 만들고, 고객과 이야기하는 프리랜서나 1인사업가라면 이런 순간이 낯설지 않을 것 같습니다. 내가 한 일을 기억하는 사람도, 자료를 찾아 다음 일에 연결하는 사람도 결국 나뿐이니까요.

그래서 시스템을 만들기로 했습니다. 기록을 더 열심히 하기 위해서가 아니라, 한 번 해둔 일이 다음에는 조금이라도 나를 도와줬으면 해서요.

정리가 안 되는 게 아니라,
다시 쓸 방법이 없었습니다

자료는 메모앱에도, 노션에도, 드라이브에도 있었습니다. 그런데 “지난번 고객도 비슷한 요청을 하지 않았나?” 싶을 때는 바로 꺼내볼 수 없었습니다. 어디에 저장하느냐보다, 저장할 때 무엇을 함께 남기느냐를 돌아보게 됐습니다.

돌아보니 자료의 위치만 문제가 아니었습니다. 파일을 찾아도 왜 저장했는지, 어느 일에 쓰려고 했는지, 그때 무엇을 결정했는지가 함께 남아 있지 않았습니다.

예를 들어 고객이 “설명이 너무 길어요”라고 했던 피드백을 저장해두었다고 해보겠습니다. 나중에 그 문장만 보면 무엇을 고쳐야 했는지 알기 어렵습니다. 어떤 제안서에 대한 이야기였는지, 상대가 이해하지 못한 부분은 무엇이었는지, 그래서 무엇을 바꾸기로 했는지까지 있어야 다음 제안서에서도 참고할 수 있습니다.

저장한 것은 자료였지만,
다시 필요했던 것은
그때 그렇게 판단한 이유였습니다.

20년 가까이 일하며 쌓인 경험도 마찬가지였습니다. 아이디어가 떠올랐던 이유, 잘되지 않았던 선택, 다음에는 다르게 하자고 생각한 것들. 기억에만 맡겨두면 비슷한 일을 만나도 충분히 꺼내 쓰기 어려웠습니다. 제가 필요했던 건 더 큰 보관함이 아니라, 지난 경험을 지금 하는 일과 연결할 수 있는 구조였습니다.

AI를 쓰기 시작했는데,
또 다른 노가다가 생겼습니다

AI가 나오고 나서 처음에는 설렜습니다. 흩어진 자료를 읽고 정리하는 일만 맡겨도 훨씬 편해지겠다고 생각했습니다. 실제로 초안을 받거나 긴 글을 요약하는 데 도움을 받았습니다.

그런데 결과를 받은 뒤에도 할 일이 남았습니다. 자료를 골라 전달하고, 제가 하는 일을 설명하고, 맞지 않는 부분을 고치고, 그 결과를 다시 저장해야 했습니다. 다음 작업에서는 지난번에 설명한 내용을 또 꺼냈습니다.

“내가 AI를 제대로 쓰고 있는 건가?”라는 생각이 자주 들었습니다. 답변은 빨리 나오는데 하루는 여전히 바빴습니다. 일이 줄어든 걸까, 아니면 하던 일을 다른 방식으로 하고 있는 걸까.

일을 덜려고 AI를 쓰는데,
AI가 만든 결과를 정리하는 일이
또 생기고 있었습니다.

그래서 방향을 바꿨습니다. 요청할 때마다 처음부터 설명하기보다, 제가 하는 일과 이미 내린 판단을 다음 작업에서도 참고할 수 있게 만들고 싶었습니다. 어떤 고객의 일인지, 무엇을 하기로 했는지, 왜 그 방향을 골랐는지, 아직 결정하지 못한 것은 무엇인지 함께 남기는 방식입니다.

그 과정에서 관심을 갖게 된 것이 개인 온톨로지 시스템입니다. 이름은 어렵지만, 제 일에 적용하려는 생각은 단순합니다. 사람, 프로젝트, 자료, 결정을 따로 저장하는 대신 서로 어떤 관계인지도 정해두는 것입니다. ‘이 고객의 요청이 이 프로젝트의 방향을 바꿨고, 그래서 다음에 이 일을 해야 한다’는 흐름이 남도록요.

그렇게 정리한 기록을 AI가 참고할 수 있게 연결하면, 매번 제가 모든 배경을 다시 설명하는 일을 줄여볼 수 있겠다고 생각했습니다. 물론 기록을 모았다고 AI가 저절로 모든 일을 아는 것은 아닙니다. 어떤 자료를 읽게 할지 정하고, 중요한 판단은 확인해야 합니다. 제가 줄이고 싶은 건 판단 자체가 아니라, 판단하기 전마다 자료를 다시 모으고 설명하는 일입니다.

AI가 나를 어떻게 정의하느냐가
앞으로의 경쟁력입니다!

시스템을 만들면서 또 다른 사실을 깨달았습니다. 지식관리는 안으로의 정리인데, 이제는 바깥으로도 정리가 필요하다는 것.

이제 사람들은 검색창에 키워드를 치는 대신 AI에게 물어봅니다. "브랜드 디렉터 추천해줘", “AI 브랜딩 잘하는 사람 누구야” — 이 질문에 AI가 나를 어떻게 대답하느냐가 내 브랜드를 결정합니다. 구글 상위 노출이 아니라, AI의 답변 안에 내가 들어가는 것이 앞으로의 경쟁력입니다.

그래서 GEO(Generative Engine Optimization)와 AEO(Answer Engine Optimization)를 파기 시작했습니다. AI가 나를 정확하게 설명할 수 있도록, 내 정보를 구조화하는 것. 홈페이지를 만들고, 내가 하는 활동들을 연결해놓고, AI가 읽기 좋은 형식으로 정리한 것도 이 이유입니다. 내가 먼저 나를 정의하지 않으면, AI가 엉뚱하게 정의합니다.

이건 유명한 사람이나 큰 회사만의 이야기는 아닙니다. 혼자 일하는 사람에게도 ‘어떤 일을 하는지’, ‘어떤 문제를 해결해봤는지’, ‘왜 이 사람에게 맡겨야 하는지’가 설명되어 있어야 합니다. 직함 하나보다, 실제로 해온 일과 그 과정에서 내린 판단이 나를 더 구체적으로 보여줄 수 있습니다.

그래서 안에 쌓인 경험을 밖에서도 이해할 수 있는 사례로 바꾸려 합니다. 고객의 비공개 자료를 모두 보여주는 것이 아니라, 공개할 수 있는 범위에서 무슨 문제를 어떻게 풀었는지 남기는 것입니다. 제 일을 다시 쓰기 위한 기록이, 저를 선택할 이유를 설명하는 자료로도 이어지는 셈입니다.

시스템을 만드는 이유 —
일을 더 하려는 게 아닙니다

솔직히 말하면, 저는 일을 하기 싫어서 시스템을 만드는 사람입니다.

자유롭고 싶어서 일을 합니다. 그래서 계속 시스템을 만듭니다. 내가 없어도 돌아가는 것, 한 번 만들어두면 계속 쌓이는 것, 나중에 꺼내 쓸 수 있는 것. 자동화와 구조화의 목적은 더 많은 일이 아니라, 더 적은 노력으로 같은 결과를 내는 것입니다.

그리고 한 가지 더. 이 시스템이 쌓이면 그게 곧 상품이 됩니다. 나만 쓰는 시스템이 아니라, 비슷한 문제를 가진 사람에게 팔 수 있는 것으로. 프리랜서나 1인사업가라면 누구나 이 파편감을 알고 있습니다. 그 문제를 푸는 방법을 직접 만들고, 직접 쓰고, 그걸 정리해서 내놓는 것 — 이게 제가 지금 하고 있는 일입니다.

물론 기록을 모았다는 이유만으로 누군가에게 필요한 상품이 되는 것은 아닙니다. 제가 겪은 불편이 다른 사람에게도 있는지, 제 방법을 자기 일에 적용할 수 있는지가 중요합니다. 그래서 제 작업 파일을 그대로 건네기보다, 어떤 기록을 남기고 어떻게 연결해야 다시 찾고 설명하는 수고가 줄어드는지를 템플릿과 설계 방법으로 전달하려고 합니다.

내가 겪은 문제를 풀고,
그 방법을 다른 사람도
자기 일에 쓸 수 있게 만드는 것.

이 글에서 나누고 싶은 경험도 거기까지 이어집니다. 혼자 일하며 얻은 방법을 나만의 요령으로 남겨두지 않고, 다른 사람의 시행착오를 줄여주는 상품으로 만드는 것. 그것이 제가 생각하는 경험의 수익화입니다.

오늘 바로 시작하는 방법

거창한 시스템이 필요하지 않습니다. 오늘 떠오른 생각 하나를 메모할 때, 이 질문 하나만 추가해보세요.

"이건 어떤 프로젝트 또는
어떤 주제와 연결되지?"

그 연결 하나가 온톨로지의 시작입니다. 정보가 쌓이는 게 아니라 관계가 쌓이기 시작합니다.

예를 들어 마음에 드는 소개 페이지를 발견했다면, 링크만 저장하는 대신 ‘다음 달 제안서의 첫 장을 만들 때 참고. 서비스를 한 문장으로 먼저 설명하는 방식이 좋았음’이라고 한 줄을 더 남기는 겁니다.

그러면 나중에는 그 페이지가 어디에 있었는지만 찾는 게 아니라, 왜 저장했고 어디에 쓸 수 있는지도 함께 떠올릴 수 있습니다. 이런 작은 연결이 쌓이면, AI에게도 단순한 링크 목록보다 참고할 이유가 있는 자료를 건넬 수 있습니다.

한 줄로 시작해보니 어떤 항목을 남겨야 할지 막히거나, 여러 프로젝트의 기록까지 연결하고 싶어질 수 있습니다. 그때 처음부터 모든 규칙을 혼자 만들지 않도록, 바로 적용해볼 틀과 설계 과정을 배우는 방법을 각각 마련하려고 합니다.