AI를 쓸수록 대화창이 늘어납니다. 어제 정리한 강의 아이디어가 어느 창에 있었는지, 지난주에 받은 좋은 답을 어디에 남겼는지 떠오르지 않습니다. 필요할 때마다 창을 하나씩 열어 보며 찾습니다. 쌓이긴 했지만, 쌓인 자리가 흩어져 있습니다. 그래서 매번 다시 뒤지는 데 시간을 씁니다.
이 불편을 겪다 보면 생각이 한 방향으로 모입니다. 대화하면서 그때그때 따로 저장해 두고 싶다. 여러 주제로 나뉜 답을 한곳에 모아 두고 싶다. 이렇게 느끼는 사람이 늘고 있습니다. 도구를 골라 쓰는 단계는 지났고, 주고받은 것을 어디에 어떻게 모을지가 새로운 고민으로 떠올랐습니다. 저는 이 고민을 작업 방식이 옮겨가는 신호로 봅니다. 이 글을 쓰는 이유가 거기에 있습니다.
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무엇을 쓰는가에서, 어떻게 다루는가로
얼마 전까지 가장 많이 받던 질문은 “무엇을 쓰는가”였습니다. 클로드(Claude)냐 GPT냐, 노트북LM(NotebookLM)이냐 나노바나나(NanoBanana)냐. 도구마다 강점이 갈렸기 때문에, 글은 클로드, 자료 요약은 노트북LM, 이미지는 나노바나나처럼 도구를 골라 쓰는 감각이 곧 활용 능력이었습니다. 한 번의 질문과 한 번의 답으로 끝나는 구조에서는 이 감각이 가장 중요했습니다.
지금은 질문이 달라졌습니다. “코워크(Cowork)를 어떻게 쓰느냐”, “에이전트(Agent)를 어디에 붙이느냐”로 옮겨갑니다. 같은 AI를 두고도 묻는 자리가 바뀌었습니다. 도구를 고르는 문제에서, 주고받은 것을 다루는 문제로 무게가 넘어간 것입니다.
지금 일어나는 이동 — 묻는 도구에서 쌓는 도구로
이 변화는 한 단계 더 나아갑니다. 사용자는 더 이상 한 번의 질문으로 끝내지 않습니다. AI와 주고받은 내용을 쌓고, 쌓인 자료를 다시 입력해, 원하는 결과물로 만들어 갑니다. 대화가 일회성 응답이 아니라 작업의 재료가 되는 구조입니다. 이 흐름에서 코워크와 에이전트가 중심으로 들어옵니다. 한 번 답하고 끝나는 도구가 아니라, 여러 단계를 이어 받아 처리하는 도구로 무게가 옮겨갔습니다.
핵심 축은 로컬 저장과 활용
이 변화의 중심축은 결국 로컬(Local)에 저장하고 활용하는 부분입니다. 주고받은 자료가 웹 대화창에만 남으면 쌓이지 않습니다. 흩어지고 사라집니다. 그래서 옵시디언(Obsidian) 같은 로컬 저장소의 역할이 커집니다. 작업의 앞단에서 자료를 로컬에 모아 두고, AI가 그 자료에 직접 접근해 바로 쓰는 방식입니다. 단순히 웹에 저장하는 것과, 로컬 파일을 열어 그대로 작업에 투입하는 것은 다른 층위의 일입니다.
앞단을 여는 도구 — 클로드 코드와 코덱스
여기서 클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex) 같은 도구가 중심 역할을 합니다. 이들은 대화창 안에 갇혀 있지 않습니다. 로컬 폴더에 접근하고, 파일을 읽고, 결과를 다시 파일로 남깁니다. GPT 계열의 코덱스도 같은 방향을 향합니다. 묻고 답하는 인터페이스를 넘어, 사용자의 작업 환경 안으로 들어와 자료와 저장소를 직접 다루는 단계입니다. 옵시디언 같은 저장소가 단순 보관함을 넘어 작업의 기반으로 확장되는 이유가 여기 있습니다.
블로그 글쓰기에서 본 변화
블로그 글쓰기가 이 변화를 잘 보여줍니다. 예전에는 주제만 던지고 “이 주제로 글 한 편 써 줘”라고 요청했습니다. 결과물은 매끄럽지만 어딘가 비어 있었습니다. 누구나 쓸 수 있는 일반론이었고, 제 경험도 제 관점도 담기지 않았습니다.
지금은 방식이 다릅니다. 평소에 강의 후기, 작업 메모, 수강생 질문, 실패한 시도까지 자료로 모아 둡니다. 한 폴더에 꾸준히 쌓아 둔 기록입니다. 글을 쓸 때는 이 자료를 AI가 읽게 합니다. 그러면 출발점이 달라집니다. 빈 화면에서 일반론을 만들어 내는 것이 아니라, 제가 실제로 겪은 사례 위에서 글이 세워집니다.
차이는 분명합니다. 한쪽은 도구가 채워 넣은 글이고, 다른 한쪽은 제가 쌓은 자료를 도구가 정리한 글입니다. 뒤쪽에는 제 시간과 경험이 들어가 있습니다. 그래서 같은 도구를 써도 결과가 갈립니다. 결국 글쓰기의 질은 도구의 성능이 아니라, 무엇을 얼마나 쌓아 두었는가에서 갈립니다.
사용자가 마주한 변수
변화의 폭이 넓고 속도가 가파릅니다. 사용자 입장에서는 어디에 발을 맞춰야 할지 변수가 늘어납니다. 도구 하나를 익히면 되던 시기와 달리, 지금은 코워크와 에이전트, 클로드 코드와 코덱스, 그리고 옵시디언 같은 저장소까지 함께 이해해야 하는 국면으로 들어섰습니다. 이 전체 그림을 파악하는 데에는 시간과 비용, 그리고 직접 부딪쳐 본 경험이 함께 쌓여야 합니다.
지금이 그 시점입니다
그래서 지금이 이 변화를 이해하고 몸에 익혀야 할 시점이라고 봅니다. 어떤 도구가 더 좋은가를 비교하던 질문은 이제 두 번째입니다. 자료를 어디에 쌓고, 그 자료를 AI가 어떻게 직접 다루게 할 것인가가 먼저입니다. 도구를 고르던 시대에서, 쌓아서 만드는 시대로 넘어가고 있습니다. 이 이동을 먼저 읽고 준비하는 사람과 그렇지 않은 사람의 작업 결과는 시간이 갈수록 벌어진다고 봅니다.
06/10(수) 저녁 – (온라인 강의)옵시디언 + 코워크(초급+) — 내 AI 작업 환경 구축
