How a Professional Writer Writes With AI

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💡 한 줄 결론

How a Professional Writer Writes With AI를 중심으로, AI와의 대화는 생각을 정리하는 글쓰기 과정이다. 케이티 패럿은 해고 이후 챗GPT를 커리어 상담에 활용했고, 질문을 만들고 답을를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

📌 핵심 요점

1. AI와의 대화는 생각을 정리하는 글쓰기 과정이다. 케이티 패럿은 해고 이후 챗GPT를 커리어 상담에 활용했고, 질문을 만들고 답을 파고들며 자신의 선택지를 구체화했다.
2. 대량 제작의 기반은 맥락 준비와 재사용이었다. 브랜드 메시지·제품 정보·독자 특성을 먼저 정리하고 기존 글을 여러 채널에 맞게 바꿨으며, 이후 고객별 프로젝트에 문서와 지침을 저장해 반복 입력을 줄였다.
3. 글의 고유성은 인간이 공급하는 재료에서 나온다. 문체를 조정하기에 앞서 독자와 필요한 데이터를 정의하고, 자체 연구·외부 연구·개인 경험을 제공해야 독자적인 가치를 만들 수 있다.
4. 편집 피드백을 다음 작업의 기준으로 남기면 같은 지적을 반복하는 부담이 줄어든다. 실험적 플러그인 컴파운드 라이팅은 구상·계획·실행·검토를 연결하고, 내용 편집·문장 편집·최종 점검을 나눠 판단 기준을 구체화한다.
5. AI의 효용에는 일을 계속할 수 있게 만드는 지원도 포함된다. 케이티는 이메일 선별, 예약 준비, 우선순위와 칸반 관리에 AI를 활용했으며, 반복 업무의 부담이 줄면서 글의 의미와 탐색에 집중할 여유를 얻었다.

🧩 배경과 문제 정의

• 작가 케이티 패럿은 해고와 우울감, 경제적 제약 속에서 외부 관점이 필요했고, 유료 커리어 코칭의 대안으로 챗GPT를 활용하기 시작했다.
• AI 글쓰기의 과제는 생산량을 늘리면서도 글의 고유성과 품질을 지키는 것이다. 브랜드·독자에 관한 기본 맥락과 인간이 확보한 새로운 경험·자료가 결과물의 차이를 만든다.
• AI의 가치는 산출물 생산뿐 아니라 이메일 불안, 행정 업무, 우선순위 결정처럼 일을 지속하기 어렵게 만드는 부담을 줄이는 데도 있다.
• 실험적 플러그인 ‘컴파운드 라이팅’은 에브리 내부의 AI 글쓰기 방식을 구현하며, 컴파운드 엔지니어링에서 아이디어를 얻었다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 해고 이후 외부 관점을 얻기 위한 AI 활용

• 케이티는 암호화폐 기업의 편집자·대필 작가 자리에서 해고된 뒤 진로의 한계를 느꼈다. 실업 기간을 예상할 수 없어 전문 커리어 코치를 고용하기도 어려웠다. [02:08]
• 이전 직장에서는 우울감 때문에 글을 시작하기 어려울 때 챗GPT로 반복적인 작업을 처리했다. 이후 월 20달러 구독을 통해 생각을 밖으로 꺼내고, 최악의 상황부터 가정하는 사고를 점검할 수 있었다. [03:16]

2. 명료한 생각은 질문에 참여하는 과정에서 생긴다

• 프롬프트 작성은 구체적이고 전략적인 글쓰기다. 생각의 명료함은 AI가 완성해서 건네주는 답보다 질문을 만들고 스스로 답을 파고드는 과정에서 생긴다. [05:07]
• 에브리의 프리랜서 칼럼 제안을 정규직 구직과 병행할지 고민하던 때, 챗GPT의 권유를 계기로 일단 시도했다. 이 선택은 이후 에브리에서 일하게 되는 계기가 됐다. [07:01]

3. 과도한 수주를 감당한 맥락 설계와 콘텐츠 재활용

• 2주 동안 납품하기로 한 작업에는 블로그 글 8편, 전자책 3권, 링크드인 게시물 24개, 엑스 게시물 24개, 인스타그램 게시물 16개가 포함됐다. 개인 작가가 감당해야 할 제작량이 크게 늘어난 상황이었다. [08:27]
• 브랜드 메시지, 제품 정보, 독자 특성을 먼저 제공하면 AI의 출력을 원하는 방향으로 조정할 수 있었다. 기존 글을 여러 채널의 게시물로 바꾸는 콘텐츠 재활용도 대량 제작을 뒷받침했다. [09:20]

4. 초기 준비에 들인 시간이 반복 작업을 줄인다

• 도구·연동·맥락 문서를 준비하는 초기 단계에는 상당한 노력이 들지만, 환경을 갖춘 뒤에는 후속 작업의 속도가 빨라졌다. 앞단에 투자한 준비가 과도하게 맡은 작업을 처리할 기반이 됐다. [10:21]
• 당시에는 프로젝트 기능을 쓰지 못해 구글 문서에 저장한 기본 정보를 매번 대화창에 복사했다. 지속적으로 사용할 자료는 있었지만, 모델에 전달하는 과정은 수작업이었다. [11:45]

5. 브랜드 기준 문서에서 고객별 프로젝트로 발전

• 맥락 문서에는 독자가 누구인지, 어떤 어려움을 겪는지, 제품이 그 문제를 어떻게 해결하는지, 경쟁사와의 차이는 무엇인지가 들어갔다. 콘텐츠 마케팅의 스타일 가이드 작업이 AI 입력의 출발점이었다. [12:16]
• 프로젝트 기능이 생긴 뒤에는 고객과 칼럼별로 문서와 맞춤 지침을 저장했다. 반복 복사를 줄이는 동시에 독자와 차별화된 메시지를 기준으로 모델의 작업 범위를 잡을 수 있었다. [13:03]

6. 문체 조정보다 독자와 자료의 기반이 먼저다

• 특정 단어의 사용 여부, 읽기 난도, 어조를 조정하기 전에 독자 페르소나와 글에 필요한 데이터를 갖춰야 한다. 문장 수준의 수정만으로는 빠진 기본 맥락을 채우기 어렵다. [14:45]
• 인간에게는 모델의 학습 시점 이후에 생긴 정보와 현실의 경험을 보충하는 역할이 있다. 글에 필요한 구체적인 자료를 제공해야 모델이 기존 지식의 한계를 넘어 작업할 수 있다. [15:49]

7. 글의 고유성은 모델이 아직 갖지 못한 재료에서 나온다

• 자체 연구, 외부 연구, 개인 경험처럼 글을 구성하는 고유한 재료가 AI 작업의 기반이 된다. 입력 자료의 차이가 결과물의 차이를 만든다. [16:36]
• 추가 자료 없이 ‘스타일 가이드에 관한 블로그 글’을 요청하면 모델은 이미 널리 알려진 정보에 의존한다. 새로운 데이터와 통찰을 제공해야 글에 독자적인 가치가 생긴다. [17:09]

8. 작업 방식의 체계화가 글쓰기의 여유와 즐거움을 되돌린다

• 반복 가능한 제작 방식을 체계화하면서 시간·에너지·처리 용량의 제약이 줄었다. 같은 절차를 매번 구성하는 부담이 낮아져 자신만의 생각과 재료에 더 집중할 수 있었다. [19:04]
• 문장을 조립하는 데 에너지를 소진하던 상태에서 벗어나, 글 전체의 의미와 더 큰 질문을 다룰 여유가 생겼다. 케이티에게 AI 활용은 글쓰기의 탐색과 발견을 다시 즐기는 계기가 됐다. [20:01]

9. 광고 구간의 고객관계관리 자동화

• 광고 속 고객관계관리 도구는 새벽의 잠재 고객 대응, 갱신 누락 방지, 후속 연락 초안 작성 같은 업무를 지원한다. 고객 맥락을 실제 영업 행동으로 연결하는 기능이 중심이다. [21:49]
• 사업 전망이나 움직임이 뜸해진 거래를 자연어로 조회하고, API와 MCP로 에이전트를 연결하는 기능도 광고 내용에 포함된다. [22:13]

10. 생산 도구를 넘어 일상과 업무를 지탱하는 AI

• 케이티는 양극성 장애에 따른 에너지 변화와 우울한 시기를 겪으며, AI가 일상의 마찰을 줄이는 지원 기술로도 유용하다는 경험을 쌓았다. 산출물 외에 일하고 생활할 수 있는 상태를 유지하는 데 가치가 있었다. [22:43]
• 3년간 미뤘던 주치의 예약은 코덱스에 보험 적용과 신규 환자 수용 조건을 갖춘 인근 의사를 찾게 하면서 진전됐다. 후보를 찾는 부담이 줄자 실제 예약까지 이어졌다. [23:49]

11. 이메일 선별과 자동화로 받은편지함 불안 완화

• 코라로 직접 답해야 할 중요한 이메일을 추리면서, 수많은 알림 속에 문제가 숨어 있을지 걱정하며 일일이 뒤지는 부담이 줄었다. [24:29]
• 코덱스 자동화가 답변해야 할 이메일을 알려주는 방식까지 더해졌다. 케이티의 경험에서는 받은편지함 불안이 해소됐고, 결과물 주변의 업무를 처리하기도 쉬워졌다. [25:01]

12. 미뤄둔 행정 업무와 지속 가능한 근무

• 나탈리아는 코덱스를 활용하면서 처음으로 보험금 환급을 청구하기 시작했다. 수작업으로 처리하기 싫어 포기하던 일을 실행할 수 있게 된 사례다. [25:27]
• 케이티에게 에브리에서 1년간 근무하며 자부심을 느끼는 일을 계속한 것은 중요한 성과였다. AI의 효용을 판단하는 기준에는 생산량뿐 아니라 일을 지속할 수 있는지도 포함됐다. [26:14]

13. 커리어 코치에서 업무 우선순위를 돕는 참모로 전환

• 코덱스 안의 커리어 코치 프로젝트에는 케이티의 역할과 개인 자료, 에브리의 브랜드 포지셔닝이 들어 있다. 개인의 역할과 조직의 방향을 연결해 영향력이 큰 일을 선택하는 기반이 된다. [27:12]
• 취업 조언을 구하던 용도는 업무 방향 설정과 프로젝트 관리로 확장됐다. 모놀로그를 통한 음성 입력으로 여러 우선순위를 전달하면 먼저 할 일과 미뤄도 될 일을 구분하는 데 도움을 받는다. [27:59]

14. 칸반 보드와 성과 자료로 이어지는 업무 관리

• 커리어 코치 프로젝트가 칸반 보드를 유지하므로 직접 보드를 관리할 필요가 줄었다. 납품 기한도 대화로 물어 확인할 수 있다. [28:50]
• 근거 폴더에는 콘텐츠 관리 시스템에서 추출한 게시물 성과 자료와 독자 피드백이 쌓인다. 긍정적인 반응을 모은 별도 폴더도 모델의 입력으로 활용해, 작업의 어떤 특성을 더 발전시킬지 판단하는 데 도움을 준다. [29:26]

15. 인터뷰로 쌓는 맥락과 커리어 관리의 자동화

• AI가 질문을 던져 생각을 끌어내는 인터뷰 방식으로 맥락 문서를 만든다. 커리어 코치도 성과 자료와 인정받은 기록을 제공하고 대화를 반복하면서 원하는 작동 방식에 맞췄다. [30:19]
• 약 2년 동안 단순한 커리어 상담 프롬프트가 할 일, 분기별 목표와 핵심 결과, 칸반 보드를 관리하는 Codex 기반 체계로 확장됐다. [31:06]

16. 피드백을 다음 작업에 축적하는 글쓰기 플러그인

• 컴파운딩의 핵심은 AI에 준 피드백을 시스템에 반영해 다음 결과물을 개선하는 것이다. 피드백을 적절히 규칙화하면 같은 상황에서 같은 지적을 반복할 필요가 줄어든다. [32:42]
• 컴파운드 라이팅은 컴파운드 엔지니어링 플러그인을 글쓰기에 맞게 변형한 도구다. 구상·계획·실행·검토라는 공통 흐름을 활용하되, 검토 기준은 코딩 관례 대신 구조·목소리·근거에 둔다. [33:14]

17. 편집 단계를 나누고 문체 기준을 재사용하는 작업 환경

• 편집은 전체 구조와 논증을 다루는 내용 편집, 개별 문장을 다듬는 문장 편집, 출판 가능한 상태인지 확인하는 최종 점검으로 나뉜다. 단계마다 다른 기준을 적용해 검토 범위를 구체화한다. [34:27]
• 데스크톱 앱의 작업 체계에 초안 작성 절차, 스타일 가이드, 예시 글을 함께 둔다. 기존 맥락을 재사용하면서 새 글에 필요한 정보를 추가하는 방식으로 집필한다. [35:14]

18. 전문가의 절차를 배우는 도구로서의 플러그인

• 컴파운드 엔지니어링은 비전문가도 제품 요구사항 문서, 범위 설정, 보안, 작업 후 학습 같은 개발 절차를 활용하게 한다. 전문성이 부족한 영역에서도 숙련자의 작업 순서를 따라갈 수 있다. [36:34]
• 글쓰기 플러그인 역시 각 단계의 선택지와 진행 방향을 제공해 작업 방법을 익히는 데 도움을 줄 수 있다. 비전문 작가는 기존 방식에 대한 고정관념이 적어 도구를 더 쉽게 받아들일 가능성도 있다. [37:51]

19. 서사와 긴장감을 점검하는 여러 편집 관점

• 보니것의 이야기 원칙을 검토 스킬로 바꾸면 결말에 가깝게 시작하는지, 모든 문장이 필요한지, 독자가 응원할 인물이 있는지 점검할 수 있다. 작가의 인격을 재현하는 대신 구체적인 창작 원칙을 빌리는 방식이다. [39:09]
• 히치콕의 ‘탁자 아래 폭탄’ 사례에서는 갑작스러운 폭발이 순간적인 놀라움을, 폭발 시점을 미리 아는 관객이 지속적인 긴장감을 경험한다. 이 원칙을 활용한 스킬은 글이 독자의 호기심과 다음 전개에 대한 기대를 만드는지 평가한다. [39:53]

20. 검토 결과에 동의하거나 반대하며 기르는 취향

• 서로 다른 서사 원칙을 비교하면 자신이 원하는 문체와 원하지 않는 효과를 구분할 수 있다. 보니것의 방식에 공감하거나 히치콕식 긴장감을 거부하는 판단 자체가 취향을 발전시키는 재료가 된다. [41:05]
• 높은 수준의 글쓰기에는 여전히 노력이 필요하다. 플러그인은 동의하거나 반박할 구체적인 검토 결과를 늘려, 자신의 판단 기준을 더 빠르게 다듬는 데 도움을 줄 수 있다. [42:00]

21. 비전문가의 제품 개발과 실제 보안 취약점

• Tastemaker는 마음에 드는 글의 발췌문에서 스타일 가이드를 추출하는 앱이다. Codex나 Claude 안에서 발췌문을 추가하고 가이드를 가져오기 위해 MCP 연동 기능을 구현했다. [43:03]
• Claude로 만든 연동 기능을 Codex로 검토하자 보안 취약점 다섯 개가 발견됐다. 당시 더 강한 보안 기능을 갖춘 최신 컴파운드 엔지니어링 플러그인을 사용하지 않았을 가능성이 있으며, 기능 구현 뒤 별도 검토가 실제 결함을 드러냈다. [43:37]

22. AI의 누적 혜택을 넓히기 위한 교육과 접근성

• AI 활용 기회를 넓히려면 도구 보급뿐 아니라 학습과 실험의 여건이 필요하다. 전문가에게 배울 인맥, 구독 비용을 감당할 경제적 여유, 자유 시간이 현재의 활용 수준을 뒷받침한다. [45:39]
• AI의 가치를 누적시키는 힘은 일찍 시작한 소수에게 혜택을 집중시킬 위험도 있다. 더 다양한 지역과 배경의 사람들이 참여하도록 기회를 확대하는 것이 포용적인 AI 미래의 핵심 과제다. [46:14]

🧾 결론

• 재사용할 맥락 문서를 준비하는 초기 노력은 후속 작업의 반복 부담을 줄이는 기반이 된다.
• 인간의 역할은 새로운 경험과 자료를 확보하고, AI의 검토에 동의하거나 반박하며 글의 방향과 취향을 결정하는 데 있다.
• 높은 수준의 글쓰기에는 여전히 노력이 필요하다. AI 활용의 성과는 제작량과 함께 품질, 판단의 개선, 업무 지속 가능성으로 살펴볼 수 있다.

📈 투자·시사 포인트

• 업무용 AI 도구를 평가할 때 맥락 저장, 절차 재사용, 피드백 반영 기능을 살펴볼 필요가 있다. 사례에서는 이런 준비와 축적이 반복 작업을 줄이는 기반이었다.
• 이메일·행정·우선순위 관리처럼 결과물 주변의 부담을 줄이는 기능도 제품 가치의 평가 대상이다. 케이티의 경험은 업무를 지속할 수 있는 상태 자체가 중요한 성과임을 보여준다.
• AI 활용 기회에는 구독 비용, 학습 시간, 전문가에게 배울 여건이 영향을 준다. 교육과 접근성을 넓히는 일은 누적 혜택이 일부 사용자에게 집중되는 문제와 연결된다.
• 비전문가가 AI로 기능을 구현하더라도 별도 검토가 필요하다. Tastemaker의 MCP 연동에서는 구현 후 다른 도구로 검토하는 과정에서 보안 취약점 다섯 개가 발견됐다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 생산성 향상과 불안 완화는 개인 경험으로 제시된다. 작업 시간의 전후 비교나 글의 품질에 대한 독립적인 측정은 없어 효과의 크기를 일반화하기 어렵다.
• 컴파운드 라이팅은 실험적 플러그인이다. 피드백 규칙이 장기간 얼마나 효과적으로 유지되는지, 다른 작가와 장르에서도 유효한지는 확인이 필요하다.
• Tastemaker에서 발견된 취약점의 구체적인 내용과 수정·재검증 결과는 제시되지 않는다. 최신 보안 기능을 갖춘 플러그인을 사용하지 않았을 가능성도 확정된 설명은 아니다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 다음 글의 독자, 독자의 어려움, 제품의 해결 방식, 경쟁사와의 차이를 한 문서로 정리한다.
• 자체 연구·외부 연구·개인 경험 중 해당 글에 고유한 가치를 더할 자료를 모아 AI에 제공한다.
• 고객이나 칼럼별로 기본 맥락, 맞춤 지침, 스타일 가이드와 예시 글을 묶어 재사용한다.
• 내용 편집, 문장 편집, 최종 점검을 나누고 반복해서 지적한 사항은 다음 작업의 규칙에 반영한다.

❓ 열린 질문

• 편집 피드백을 공통 규칙으로 남길 때, 특정 글에만 유효한 취향과 반복 적용할 기준을 어떻게 구분할 것인가?
• 제작량 증가와 함께 글의 고유성, 편집 품질, 업무 지속 가능성을 어떤 방식으로 평가할 것인가?
• 구독 비용과 학습 시간, 전문가 네트워크가 부족한 사람에게도 AI 활용의 누적 혜택을 넓히려면 어떤 지원이 필요한가?