말로 하는 직업의 지식을 자산으로, 1인 코치의 노션 시스템

AI를 잘 쓰고 싶으신가요? 그렇다면 먼저 답해 봐야 할 질문이 하나 있어요.

AI에게 무엇을 넣어 줄 건가요?

이 질문에서 막힌다면, 넣어 줄 '내 데이터'가 아직 정리돼 있지 않다는 뜻이에요. 저는 AI와 자동화를 목적지로 봐요. 출발점은 따로 있거든요. 내 일의 기록이 한곳에 쌓이는 자리. 그 자리가 없으면 아무리 좋은 AI를 붙여도 꺼내 쓸 재료가 없어요.

비스타의 김인숙 대표님은 이 순서를 직접 겪은 분이에요. 강점 브랜딩 코치로 1인 기업과 크리에이터를 대상으로 코칭·컨설팅을 하고, 기업 교육도 하세요. 혼자 일한 지 13년. 인숙 대표님이 저를 다시 찾은 이유도 결국 AI였어요.

말로 하는 직업의 데이터는 허공으로 날아가요

대표님은 원래 마케팅과 브랜딩을 전공했어요. 사람을 하나의 상품처럼 보고 전략을 짜는 퍼스널 브랜딩 일을 오래 했죠. 그러다 사람들이 정작 자기 자신을 잘 모른다는 벽에 부딪혔고, 강점 진단 도구를 만나면서 강점 코칭을 일의 중심에 두게 됐대요.

코칭은 말로 하는 일이에요. 1:1 고객이 많고, 매 순간 최선을 다하지만 그 대화는 대부분 남지 않죠. 대표님 표현으로는 "허공에 날아간 자료들이 너무 많았다"고 해요. 남은 것도 파일로 흩어져 있었고요.

업무 도구도 갈라져 있었어요. 홈페이지에서 주문을 받으면 이메일로 연락하고, 구글 문서로 자료를 받고. 경로가 여러 개라, 몇 년이 지나면 그걸 한꺼번에 모아 볼 일이 사실상 없었대요.

그래서 생긴 문제가 두 가지였어요.

• 내가 어디까지 왔는지 모른다는 것. 몇 년도에 시작해서 어느 시기에 무슨 일을 했는지 구체적으로 기억이 안 나니, 지금까지 얼마나 해 왔는지 가늠이 안 됐대요.
• 같은 일을 여러 번 해도 빨라지지 않는다는 것. 보통은 반복할수록 시간이 줄어야 하는데, 대표님은 전혀 줄지 않았다고 했어요.

기록 습관이 없어서가 아니었어요

대표님은 스스로 기록하는 습관이 잘 안 돼 있다고 했어요. 기록을 해도 다시 보지 않고 콘텐츠를 만드니까, 기록이 유용하다는 느낌을 받기 어려웠대요. 좋은 건 아는데 나한테는 안 맞는다는 생각을 오래 했다고요.

저는 이걸 습관의 문제로 보지 않아요. 기록이 다시 쓰이는 길이 없으면, 누구라도 기록을 멈춰요. 적은 게 다음 일에 돌아오지 않으니까요. 필요한 건 의지가 아니라, 기록과 일이 이어지는 구조예요.

AI가 결정적인 계기가 된 이유

인숙 대표님은 몇 년 전에 저와 컨설팅을 한 적이 있어요. 남이 쓰던 템플릿을 건네는 게 아니라 그 사람에게 맞춘 구조를 만든다는 제 방식을 이미 알고 계셨죠. 그래도 다시 시작한 결정적인 계기는 '시기'였대요. AI요.

AI를 너무너무 잘 쓰고 싶은데 인풋이 엄청 중요한 거예요. 그런데 제 인풋은 흩어져서 파일로만 있었어요. 지금부터라도 모으지 않으면 제 지식과 경험을 자산으로 만드는 게 어렵겠다고 생각했어요. — 김인숙 대표님

하루라도 빨리 해야 빨리 결과를 낼 수 있겠다는 생각에 서둘러 시작했대요. AI를 잘 쓰겠다는 목표가, 거꾸로 데이터부터 모으게 만든 셈이에요.

먼저 만든 것: 코칭 한 건의 처음부터 끝까지

가장 먼저 정리한 건 대표님의 핵심 업무였어요. 1:1 코칭과 컨설팅을 신청받고, 진행하고, 끝낸 뒤 후속 작업까지. 그 전 과정을 하나의 흐름으로 묶었죠.

예전엔 홈페이지, 메일, 문서, AI 도구까지 여러 곳을 오가며 정보를 확인해야 했대요. 지금은 들어온 코칭·컨설팅·강의 신청서가 한 화면에 모여서, 앞으로 처리해야 할 일이 눈에 보여요. 대표님이 가장 크게 체감하는 효과가 바로 이거래요.

구조를 만든 다음에는 연결하는 방법을 알려 드렸어요. 설문지로 고객에게 사전 질문을 받고, 그 답을 AI와 발표 자료 제작 도구로 이어 가는 흐름이에요. 대표님은 시스템을 만들어 준 것보다, 이런 기능을 많이 알려 준 게 더 도움이 됐다고 했어요.

데이터가 쌓이자 서비스가 달라졌어요

변화는 고객 쪽에서 먼저 나타났어요. 대표님은 원래 코칭 후에 줄 수 있는 후속 서비스가 충분히 있었는데, 여력이 안 됐대요. 정리해서 주려면 발표 자료를 몇십 장씩 만들어야 하니까, 차라리 말로 마무리하곤 했다고요.

지금은 쌓인 데이터와 AI로 그 흐름을 빠르게 짤 수 있어요. 예전 같으면 몇 배의 비용을 받아야 했던 서비스를, 가격을 크게 올리지 않고도 제공할 수 있게 됐대요. 데이터를 모아 둔 덕분에 AI가 제 역할을 하기 시작한 거죠.

일하는 방식도 달라졌어요. 구축하는 과정에서 어떻게 일해야 하는지를 터득했고, 나중에 팀을 꾸리더라도 위임이 쉬울 것 같다고 했어요. 업무 흐름이 구조로 정리돼 있으면, 그 구조를 그대로 넘기면 되니까요.

다음 목표는 지식을 IP로 만드는 것

대표님의 다음 관심사는 자기 지식을 IP로 만드는 일이에요. 말하는 사람의 말은 휘발되기 쉬운데, 지금 하는 모든 일이 데이터로 쌓이면 그걸 구조화해서 템플릿과 프레임워크를 만들 수 있다는 거죠. 1~2년 안에 그런 도구를 세상에 내놓는 게 목표래요.

함께 만들면서 대표님이 매번 신기해했던 순간도 있었어요. 혼자 배워서 구조를 짜 오면, 제가 피드백하면서 전혀 다른 방식으로 구조가 바뀌곤 했거든요. 그 경험을 대표님은 이렇게 정리했어요.

초기 세팅을 할 때 제대로 된 방식으로 쌓아야 나중에 삽질하지 않아요. 뭔가를 시작한다면 처음부터 제대로 하시길 추천드려요. — 김인숙 대표님

혼자 일하는 분이 스스로 점검해 볼 질문

인숙 대표님은 혼자 일할수록 시스템을 세워야 내 시간을 쓸 수 있다고 했어요. AI를 붙이기 전에, 아래 질문에 먼저 답해 보시겠어요?

• 3년 전 이맘때 무슨 일을 했는지, 기록을 열어서 바로 확인할 수 있나요?
• 고객 한 명의 신청부터 후속 관리까지가 한곳에 남아 있나요, 메일·문서·메신저에 나뉘어 있나요?
• 같은 종류의 일을 열 번째 할 때, 첫 번째보다 시간이 줄었나요?
• 말로 끝낸 코칭이나 상담 내용 중에 다시 꺼내 쓸 수 있는 건 얼마나 되나요?
• 지금 AI에게 '내 방식대로 정리해 줘'라고 할 때 넘겨줄 자료가 있나요?
• 내일 누군가에게 업무를 맡긴다면, 설명 대신 건네줄 구조가 있나요?

답이 막히는 질문이 많다면, 출발점은 AI가 아니라 '기록'이 쌓이는 자리예요.

Keep your records, Code your growth.

자주 묻는 질문