얼마 전부터 지인들과의 대화 속에서, 이제는 AI를 활용해 ‘수익화 도구’를 만들어야 할 시점이라는 말을 종종 합니다.
이 생각은 단순한 관심이나 아이디어가 아니라, 올해 제가 설정한 하나의 명확한 목표이기도 합니다.
기존에 해오던 강의와 책 작업은 계속 이어가되,
그 틀 안에 머무르지 않고 AI를 통해 추가적인 수익 구조를 어떻게 만들 수 있을지를 본격적으로 고민하고 있습니다.
AI를 잘 쓰는 것에서 멈추는 것이 아니라,
AI가 실제로 돈을 만들어내는 구조를 직접 만들어보려는 단계로 넘어가고자 합니다.
이런 단계를 정리해보면, 그동안 활용 단계에 머물러 있었다면, 이제는 수익화 단계로 나아가야 할 시점입니다.
AI를 쓰는 것과, 결과를 만드는 것은 다르다
AI는 기술과 활용이 다릅니다
이제는 ‘기술’을 돈으로 바꾸는 단계로 넘어가야 합니다
AI를 다룬다는 말은 이제 낯설지 않습니다.
많은 사람이 AI의 기능과 가능성을 이야기하고, 실제로 써보고 있다고 말합니다.
하지만 AI를 안다는 것과, AI로 결과를 만든다는 것은 전혀 다른 문제입니다.
그래서 다음 단계로 넘어가야 합니다.
AI는 하나의 흐름처럼 보이지만, 실제로는 명확히 구분되는 세 단계를 가집니다.
AI는 기술 → 활용 → 수익화라는 서로 다른 세 단계를 갖고 있습니다.
그리고 이 세 단계는 자연스럽게 이어지지 않습니다.
1단계: AI를 ‘안다’
정리 한 줄: 1단계는 AI가 무엇을 할 수 있는지 설명할 수 있는 상태입니다.
많은 사람들이 AI를 이야기할 때 기술적인 가능성부터 언급합니다.
텍스트를 쓰고, 이미지를 만들고, 영상을 생성하는 능력 자체에 주목합니다.
하지만 이 단계는 어디까지나 출발선에 가깝습니다.
기술을 안다는 것은
무엇이 가능한지 설명할 수 있고
어떤 기능이 있는지 이해하고 있으며
어떤 도구를 써야 하는지 알고 있다는 수준입니다.
기술을 설명할 수 있다는 사실은, 아직 아무 문제도 해결하지 않았다는 뜻이기도 합니다.
기술 이해는 중요하지만, 그 자체로 성과를 만들지는 않습니다.
AI를 알고 있어도
그 기술로 해결한 문제가 없다면,
그 단계는 여전히 1단계에 머무릅니다.
2단계: AI를 ‘쓴다’
정리 한 줄: 2단계는 AI를 특정 문제 해결에 연결해 실제로 사용하고 있는 상태입니다.
기술 다음 단계는 활용입니다.
활용은 단순히 AI를 써보는 경험이 아니라, 문제에 연결하는 행위입니다.
같은 AI라도
글쓰기에 연결하면 생산성 도구가 되고
마케팅에 연결하면 콘텐츠 엔진이 되며
교육에 연결하면 커리큘럼 도구가 됩니다.
이 차이는 기술이 아니라 맥락 설계에서 나옵니다.
어떤 문제를 해결하려는지,
어떤 작업 흐름에 넣을 것인지가 먼저 정해져야 합니다.
활용은 AI를 쓰는 행위가 아니라, AI에게 일을 맡기는 구조를 만드는 일입니다.
하지만 이 구조가 개인 안에만 머무르면, 아직 실험 단계입니다.
업무 흐름 안에 고정되지 않은 AI 활용은
성과는 만들 수 있어도,
지속적인 결과를 보장하지는 않습니다.
3단계: AI로 ‘대신 처리하고, 돈을 받는다’
정리 한 줄: 3단계는 AI가 누군가의 일을 대신하고, 그 대가를 받는 구조가 완성된 상태입니다.
많은 사람들이 여기서 혼란을 겪습니다.
AI를 잘 쓰고 있는데도 돈이 되지 않는 이유는 단순합니다.
활용과 수익화는 같은 단계가 아니기 때문입니다.
수익화는 다음 질문에 답할 때 시작됩니다.
이 결과물을 누가 필요로 하는가
이 결과물은 기존 방식 대비 어떤 비용을 줄이는가
시간을 줄이는가, 품질을 올리는가, 리스크를 줄이는가
수익은 기술에서 나오지 않습니다.
수익은
누군가의 일을 대체하고
개선 효과가 명확하며
같은 결과를 반복 제공할 수 있을 때 발생합니다.
수익화는 AI를 잘 쓰는 문제가 아니라, AI 결과물을 반복 가능한 형태로 고정하는 문제입니다.
이 기준이 없다면, 아무리 뛰어난 활용도 수익 단계로 넘어가지 못합니다.
AI로 만든 결과물이
사람의 일을 줄여주고
일정한 기준을 통과할 만큼 안정적이며
반복해서 제공될 수 있다면
그때 비로소 AI는 비용이 아니라 수익 도구가 됩니다.
