AI 서비스가 흔히 말하는 개인화 데이터는 생각보다 약한 해자일 수 있다. 사용자는 ChatGPT에게 “나에 대해 알고 있는 것을 정리해줘”라고 요청한 뒤 다른 LLM에 붙여 넣을 수 있다. 언어화된 선호와 맥락은 이동 가능하다.
하지만 몸으로 익힌 취향은 다르다. 커피를 내릴 때 물줄기를 조절하는 감각, 악기를 연주할 때 손끝으로 느끼는 긴장, 러닝 페이스를 몸으로 아는 감각, 클래식 공연을 들으며 구조와 역사를 연결하는 감각은 단순 요약으로 옮겨지지 않는다.
AI 시대의 해자는 “나에 대한 데이터”가 아니라 “내가 직접 해보며 쌓은 판단”에 가까워질 수 있다. 서비스 관점에서는 이 암묵지를 측정하고, feedback하고, community signal로 연결하는 쪽이 더 강한 위치를 만든다.
연결된 생각
- 20260707-tacit-domain-knowledge-moat — 언어화되지 않는 도메인 지식의 해자.
- 20260707-hobby-capital — 취미와 체득형 지식이 자본이 되는 프레임.
- 20260707-ai-hobby-business-patterns — 암묵지를 서비스 구조로 전환하는 패턴.