저자는 100% 자동화된 AI 네이티브 비즈니스를 꿈꾸지만, 동시에 “한참 멀었다”고 솔직하게 인정한다. 이는 과도한 기대를 경계해야 한다는 교훈이다. 실제로 저자의 실험은 ‘부분 자동화 + 인간 검토’ 모델을 따르고 있다. 예를 들어 업무 태스크 제안은 “참고 차원”에서만 진행되고, 외부 미팅 데이터는 아예 기록되지 않는다. 중요한 것은 처음부터 완벽한 시스템을 만들려고 하기보다, 작은 루프(회의록 수집→분석→제안)를 반복하며 조직의 적응 속도를 높이는 점진적 접근이다.
근거
“하지만 100% AI 네이티브 비즈니스로 가기엔 한참 멀었다. 솔직히 100% 콘텐츠 배포 자동화 + 자동 판매 + 운영을 만드는 사례 등을 많이 조사했지만, 근본적인 비즈니스 모델을 그렇게 할 수 있는게 과연 몇이나 될지 모르겠다.”
이 문장은 기술의 가능성과 현실 비즈니스의 제약 사이의 간극을 정직하게 드러낸다. 특히 콘텐츠 크리에이터라는 저자의 비즈니스 모델 특성상, AI가 완전히 대체할 수 없는 인간의 창의성·관계·협상이 여전히 중요함을 시사한다.
연결된 생각
- 20260528-self-improving-knowledge-loop — 완전 자동화 목표보다 점진적 개선에 집중한 방법론.
- 20260528-small-org-ai-governance — 보안 거버넌스가 자동화의 범위를 결정하는 또 다른 제약.