상위 0.1% CEO처럼 AI 쓰는 법

한 줄 요약

Nick Saraev는 AI를 가장 잘 쓰는 사람들과 평범한 사용자의 차이가 모델이나 도구가 아니라 AI와 대화하는 방식에 있다고 봐요. 타이핑 대신 말하기부터 "결점을 물어보기", "직접 시켜 보기"까지, 바로 따라 할 수 있는 7가지 습관을 정리한 영상이에요.

전체 내용 정리

차이는 모델이 아니라 대화 방식에서 나와요

Nick의 첫 주장은 단순합니다. 지구상에서 가장 똑똑한 사람들은 우리와 다르게 AI를 쓰는데 그 차이는 더 나은 모델이나 근본적으로 다른 도구에서 오지 않아요. 거의 전적으로 AI와 대화하는 방식에서 갈린다고 봅니다.

Nick은 지난 몇 년 동안 AI와 AI 도구로 1,000만 달러 이상을 벌었다고 소개해요. 그 경험을 바탕으로 훨씬 적은 시간에 훨씬 많은 성과를 내는 7가지 방법을 하나씩 풀어 갑니다.

1. 입력하지 말고 말하세요

평범한 사람은 키보드로 1분에 약 30~50단어를 치지만 말로는 150~200단어를 할 수 있어요. 모든 단어가 완벽하진 않겠지만 계산해 보면 손가락만 쓸 때보다 훨씬 많은 결과를 얻는다는 게 Nick의 설명이에요. 손가락이 병목이 되게 두지 말라는 거죠.

설정은 어렵지 않아요. 무료 음성 받아쓰기 도구를 쓰면 되고 누구에게도 돈을 낼 필요가 없습니다. Nick은 직접 써 본 도구로 'Hex'를 추천해요. 특정 단어나 어휘를 학습시키면 성능을 더 끌어올릴 수도 있다고 하고요.

2. 회의에 항상 켜져 있는 음성 스트림을 붙이세요

다음은 모든 녹음과 회의에 항상 켜져 있는 음성 스트림을 설정하는 거예요. Nick에 따르면 세계 최고의 기업들은 GPT Real-Time 2.1 같은 받아쓰기 소프트웨어로 회의나 사교 자리에서 일어나는 모든 일을 듣는 어시스턴트를 둡니다. 회의 노트를 쓰고 그걸 실행 가능한 작업이나 프로젝트 파일로 바꿔 주는 비서인 셈이에요.

Nick은 여기서 한 발 더 나가, 회의 중에 나온 말을 알아듣고 필요하다고 한 것을 실제로 만들어 주는 시스템을 몇 개 만들었다고 해요. 애슐리는 이걸, 샘은 저걸 해야 한다며 할 일이 쏟아지는 회의에서 그 작업을 바로 수행해, 회의가 끝나기 전에 결과를 받아 볼 수 있어요. 회의를 별로 좋아하지 않는 Nick도 이 방식은 회의 생산성을 100배는 높여 준다고 말합니다.

만드는 법도 소개해요. 가장 성능 좋은 최신 LLM에 "내 마이크 소리를 듣고, 화면을 캡처하고, 시스템 오디오를 분석해서 회의 내용을 모두 파악한 뒤, 전체를 기록해서 Notion, Asana, Monday 같은 내 업무 도구에서 실제 프로젝트를 시작하게 만드는 시스템을 만들고 싶어"라고 말하면 됩니다. Nick은 이런 시스템을 하루 1~2달러 정도로 운영할 수 있고 하루 300~400달러가 드는 유능한 비서(EA)를 충분히 대체할 수 있다고 봐요.

3. 말하지 말고 보여 주세요

세 번째는 3.js(Three.js), HTML, 언리얼 엔진, 블렌더 같은 시각 렌더러로 내용을 시각화하는 거예요. Nick은 최고의 인재들이 텍스트 토큰을 만드는 데 시간을 낭비하지 않고 항상 보여 준다고 말합니다. 백문이 불여일견이라는 말처럼, 영상은 초당 24~30장의 사진과 같은 가치를 지니고요. 에이전트를 시켜 더 효과적으로 설명하게 만들기도 한대요.

예시가 구체적이에요. 회사가 새 사무실을 구하거나 새 집으로 이사할 때 평면도만 보고 있지 말라는 거죠. AI에게 구글 맵 이미지 등을 가져와 창밖 풍경까지 포함한 현실적인 조명의 3D 시각화를 만들고 그 안을 돌아다닐 수 있게 해 달라고 하면 됩니다. 마음에 드는 제품을 바로 살 수 있게 아마존 결제 링크가 붙은 실제 가구를 배치해 달라고 할 수도 있어요. 복잡한 보고서나 매일·매주 쌓이는 분석 데이터, 애니메이션 설명 영상에도 같은 방식을 쓸 수 있다고 해요.

4~5. AI가 나를 인터뷰하게 하고, 의견 대신 결점을 물으세요

Nick에 따르면 최상위 AI 사용자들은 지금 모두 이런 방식을 쓰고 있어요. '그릴 인터뷰'나 '나를 비판해 줘' 같은 다양한 기법이 이미 나와 있었죠. 핵심은 원하는 작업을 시킬 때 무엇을 하라고 말하는 것만으로는 부족하다는 점이에요.

많은 경우 우리 자신이 지식이 부족하거나 원하는 걸 말로 정확히 표현하지 못해서 병목이 생겨요. Nick은 이걸 내 경험이라는 좁은 빨대로 바닷물을 다 퍼 올리려는 것에 비유합니다. 그래서 이렇게 요구하라고 해요. "X, Y, Z를 하려고 하는데 최고의 결과를 내기 위해 내가 알아야 할 모든 것을 질문해 줄래?" 최신 모델에 이 방식을 쓰면 아주 훌륭하게 작업을 해낸다는 게 Nick의 설명이에요.

다섯 번째는 의견을 묻지 말고 결점을 물으라는 거예요. AI 모델은 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 훈련돼요. Nick은 그래서 모델이 정답을 말할 때보다 사용자 의견에 동조할 때 더 많은 보상을 받도록 학습된 경우가 많다고 설명합니다. 일반 소비자용 서비스에서는 생각이 틀렸어도 일단 동조하는 쪽으로 반응한다는 거죠.

그러니 "이 이메일 괜찮나요?", "제 프로젝트 어떻게 생각하세요?"처럼 물으면 AI는 항상 좋게만 말해요. 몇 년 뒤엔 바뀔지 모르지만 지금 당장은 분명히 그렇다고 Nick은 봅니다. 대신 "내 아이디어의 문제점이 뭐야?", "내 생각에서 허점을 찾아 줘", "내 에세이를 신랄하게 비판해 줘"라고 물어보라고 해요. 부정적인 피드백을 명시적으로 요구하고 있다는 걸 AI가 알게 한 뒤, 장점보다 단점이 큰지는 스스로 판단하면 됩니다.

6~7. 궁금하면 직접 시켜 보고, 열린 마음을 가지세요

여섯 번째는 AI가 할 수 있을지 의심스러우면 직접 시켜 보라는 거예요. Nick이나 인터넷 속 다른 사람들의 의견에만 기대지 말라는 조언이에요. 이 영상을 보는 동안에도 "과연 AI가 이걸 할 수 있을까?" 하던 작업 상당수를 최신 모델로 이미 끝낼 수 있었을 거라고 Nick은 말합니다. 같은 모델이라도 내부 업데이트로 일하는 방식이 달라지고 한 달만 지나도 예전엔 불가능하다고 여긴 작업의 성능이 50% 이상 오르기도 한다고 해요. 오늘 한 말이 내일은 사실이 아닐 수도 있을 만큼 변화가 빠르다는 얘기죠.

Nick은 최고 경영자들이 실제로 이렇게 일한다고 해요. 예로 든 사람이 젠슨 황이에요. 하루 종일 다른 사람 이야기만 듣는 게 아니라 Claude Code, Codex, 엔비디아의 NeMo 같은 모델을 컴퓨터에 설정해 두고 직접 타이핑하거나 음성으로 쓴다는 거죠. "이게 가능할까?"에 답하는 가장 좋은 방법은 직접 최소한 한 번이라도 해 보는 것이라는 게 Nick의 결론이에요.

마지막 일곱 번째는 열린 마음이에요. Nick은 AI 도구가 앞으로 다양한 형태로 분화할 거라고 봅니다. 머지않아 화면 속에서 동료처럼 대화하는 AI 아바타를 보게 될 수도 있고 몸에 착용하는 작은 펜던트 같은 하드웨어가 나올 수도 있고요.

직접 해 보기 전까지는 알 수 없으니 성공하든 실패하든 일단 시도해 보라고 해요. 기술이 이렇게 빠르게 발전하는 시기에는 시도하지 않아서 치르는 기회비용이 너무 크기 때문에, 직접 해 보는 쪽이 합리적인 결정이라는 거죠.

핵심 인사이트

• 입력 속도가 곧 AI 활용량이에요: 키보드로는 1분에 30~50단어지만 말로는 150~200단어까지 가요. 같은 시간에 AI에게 넘길 수 있는 말이 몇 배로 늘어나니, 손가락이 병목이 되게 두지 말라는 게 Nick의 주문이에요. 무료 받아쓰기 도구면 충분하다고 하고요.
• AI의 동조 성향을 역이용해야 해요: RLHF로 훈련된 모델은 칭찬 쪽으로 기울기 쉬워요. "어때?"라고 물으면 좋게만 말하니, "어디가 틀렸어?"처럼 부정적인 피드백을 명시적으로 요구하라고 Nick은 권해요.
• 'AI가 이걸 할까?'는 직접 해 봐야 답이 나와요: 모델 성능이 한 달 단위로 바뀌는 상황이라, Nick은 다른 사람 의견보다 직접 한 번 돌려 본 결과를 믿으라고 해요.

오늘 당장 해볼 것

1. Hex 같은 무료 음성 받아쓰기 도구를 설치하고 오늘 AI에게 보내는 프롬프트를 전부 말로 입력해 보세요. 프롬프트 길이와 답의 질이 어떻게 달라지는지 바로 체감할 수 있어요.
2. 다음 작업을 맡기기 전에 "이 작업을 최고 수준으로 해내려면 내가 알려 줘야 할 것을 전부 질문해 줘"라고 먼저 보내 보세요. 미처 생각 못 한 빈칸이 드러납니다.
3. 최근에 쓴 제안서나 이메일 하나를 골라 "이 글의 허점 5개를 신랄하게 짚어 줘"라고 물어보세요. "괜찮아?"라고 물었을 때와 답이 얼마나 다른지 비교해 보면 감이 옵니다.