AI 부업을 시작할 때는 분명 멈추지 않을 것 같았다. 도구는 충분했고, 정보도 넘쳐났으니까. 그런데 시간이 지나자 의욕이 아니라 판단이 먼저 느려지기 시작했다. 이 글은 그 지점에서 왜 발걸음이 멈췄는지를 돌아본 기록이다.
시작은 빠르지만, 방향은 늦게 보였다
AI 부업을 시작할 때 속도는 문제되지 않았다.
계정은 금방 만들 수 있었고, 도구도 바로 쓸 수 있었다. 문제는 그다음이었다.
무엇을 반복해야 하는지보다, 무엇을 멈춰야 하는지가 더 흐릿했다.
할 수 있는 것과 해야 하는 것 사이
가능한 아이디어는 계속 늘어났지만, 손이 가는 건 늘 비슷한 지점에서 멈췄다.
만들 수 있다는 확신과 계속해야 할 이유는 다른 문제였다.
그 간극에서 작업은 자주 미뤄졌다.
자동화라는 말이 주는 착각
자동화라는 단어는 쉽게 모든 부담을 덜어줄 것처럼 들렸다.
하지만 실제로는 기준을 먼저 정하지 않으면 아무것도 자동으로 돌아가지 않았다.
기준이 없을 때 AI는 오히려 선택지를 늘려버렸다.
구조보다 먼저 기대가 앞섰을 때
처음에는 결과를 상상했다.
구조는 그 다음 문제라고 생각했다.
하지만 구조가 없는 상태에서는 어떤 결과도 오래 유지되지 않았다.
멈춘 이유를 돌아보면 대부분 이 순서 때문이었다.
배운다는 느낌이 사라지는 순간
강의와 자료를 소비할수록 알게 된 건 많아졌지만, 쌓인다는 느낌은 줄어들었다.
이해는 늘었는데 판단은 줄었다.
그때부터 진도가 아니라 속도가 부담으로 바뀌었다.
반복 가능한 작업이 남지 않았을 때
매번 다른 결정을 요구하는 작업은 금방 피로해졌다.
그 안에서는 숙련이 아니라 소모만 쌓였다.
반복할 수 없는 일은 기록으로 남기기에도 애매했다.
도구는 익숙해졌지만, 이유는 흐려졌다
툴 사용에는 막힘이 없어졌지만,
왜 이 작업을 하는지는 점점 말로 설명하기 어려워졌다.
이유가 흐려지자 작업 시간도 자연스럽게 줄어들었다.
멈춤은 포기가 아니라 점검에 가까웠다
완전히 그만둔 건 아니었다.
다만 계속하기 전에 잠시 멈춰야 한다는 판단이 먼저 들었다.
멈춘 자리에서 보이는 것들이 있었다.
성과보다 기록이 남은 시기
수익은 없었지만, 어떤 선택이 과했는지에 대한 감각은 남았다.
이 기록들이 나중에 어떤 역할을 할지는 아직 알 수 없다.
다만 아무것도 남지 않은 건 아니었다.
다시 움직이기 전의 정리
지금은 속도를 내기보다 구조를 다시 바라보고 있다.
무엇을 자동화할 수 있는지보다, 무엇을 반복해도 괜찮은지부터 생각하고 있다.