반복되는 일은 컴퓨터에게 맡길 수 없을까｜AI 업무 자동화 첫 도전

지난 이야기에서 저는 하나의 질문을 던지며 글을 마쳤습니다.

“내가 판단해야 하는 일은 내가 하고, 반복되는 일은 컴퓨터에게 맡길 수 없을까?”

Rain on Porcelain을 시작하고 음악을 만들고, 영상을 올리고, 채널을 하나씩 정리해가면서 자연스럽게 생긴 질문이었습니다.

당시에는 몰랐지만, 이 질문이 제가 AI 업무 자동화를 직접 시작하게 된 출발점이 되었습니다.

처음에는 음악을 만드는 것만 생각했습니다. 그런데 막상 채널을 운영해보니 음악 이외에도 해야 할 일이 생각보다 많았습니다.

그리고 몇 번 같은 일을 반복하고 나자, 그 일들 사이에서 한 가지 공통점이 보이기 시작했습니다.

매번 똑같이 반복하는 일이 꽤 많다는 것이었습니다.

반복되는 일들이 보이기 시작했다

영상 하나를 유튜브에 올리는 것만 해도 해야 할 일이 여러 가지입니다.

제목을 정하고, 설명을 작성하고, 필요한 정보를 입력하고, 영상을 업로드하고, 공개 설정을 확인해야 합니다.

자막이 필요하면 또 다른 작업이 시작됩니다. 자막 파일을 준비하고, 영상에 맞게 확인하고, 다시 업로드해야 합니다.

여기에 언어까지 늘어나면 일이 더 많아집니다.

Rain on Porcelain을 한국어 사용자만을 위한 채널로 운영할 생각은 아니었기 때문에, 같은 채널 설명과 콘텐츠 정보를 여러 언어로 준비하는 작업도 필요했습니다.

한두 번 할 때는 별일 아니었습니다.

하지만 영상이 늘어나고 앞으로 만들어야 할 음악과 콘텐츠를 생각하니 이야기가 달라졌습니다.

그때부터 일을 두 종류로 나눠 보기 시작했습니다.

내가 직접 생각하고 판단해야 하는 일.

그리고

이미 정해진 방식대로 반복하면 되는 일.

후자라면 굳이 매번 사람이 직접 해야 할 이유가 있을까 하는 생각이 들었습니다.

그런데 저는 개발자가 아닙니다

문제는 제가 프로그램을 만드는 사람이 아니었다는 것입니다.

코드를 전문적으로 배운 적도 없었고, 자동화 프로그램을 직접 만들어본 경험도 없었습니다.

‘AI 업무 자동화’나 ‘코딩’이라는 말 자체가 처음에는 개발자들의 영역처럼 느껴졌습니다.

그래도 궁금했습니다.

지금은 AI가 있는데, 나 같은 사람도 필요한 프로그램을 직접 만들 수 있지 않을까?

처음부터 거창한 프로그램을 만들 생각은 아니었습니다.

반복해서 하고 있는 일 하나를 골라서,

“이걸 컴퓨터가 대신하게 만들려면 어떻게 해야 하지?”

라고 물어보는 것부터 시작했습니다.

모르는 것은 AI에게 물어보고, 알려준 대로 해보고, 오류가 나면 다시 물었습니다.

되는 것도 있었고, 당연히 안 되는 것도 있었습니다.

하나를 고치면 다른 곳에서 문제가 생기기도 했고, 잘 돌아가던 프로그램이 어느 날 갑자기 말을 듣지 않는 경우도 있었습니다.

그럴 때마다 다시 원인을 찾아보고, 수정하고, 실행해봤습니다.

그 과정을 반복하다 보니 어느 순간부터 단순한 아이디어였던 것들이 실제로 사용할 수 있는 작은 도구의 모습을 갖추기 시작했습니다.

첫 번째 AI 업무 자동화는 유튜브 업로드였습니다

가장 먼저 자동화해보고 싶었던 것은 유튜브 업로드였습니다.

계기는 우연히 본 유튜브 영상 하나였습니다.

영상을 자동으로 업로드해주는 프로그램을 소개하고 있었는데, 관심이 생겨 조금 더 알아보니 해당 프로그램을 이용하려면 수백만 원대의 유료 강의를 수강해야 하는 구조였습니다.

그 프로그램이나 강의가 그만한 가치가 있는지는 제가 판단할 일은 아니었습니다.

다만 그 순간 다른 생각이 들었습니다.

“이 돈을 들여 프로그램을 구하는 대신, 내가 필요한 기능만 직접 만들어보면 어떨까?”

어차피 제가 원하는 것은 복잡한 시스템이 아니었습니다.

Rain on Porcelain에서 반복적으로 사용하는 업로드 과정을 조금 편하게 만들어주는 도구면 충분했습니다.

그래서 Claude와 함께 하나씩 만들어보기 시작했습니다.

제가 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 제안했고, 저는 실행해봤습니다. 제대로 작동하지 않으면 오류를 다시 보여주고 수정했습니다.

코드를 전부 이해하고 시작한 것은 아니었습니다. 오히려 필요한 기능을 설명하고, 결과를 확인하고, 문제가 생기면 다시 질문하는 과정을 반복하면서 조금씩 프로그램의 구조를 이해해가는 쪽에 가까웠습니다.

그렇게 첫 번째 자동화 도구가 만들어졌습니다.

하나를 만들자 다음 일이 보였습니다

유튜브 업로더를 만들고 나니 다른 반복 작업들도 눈에 들어오기 시작했습니다.

현재까지 만들어본 도구는 크게 세 가지입니다.

유튜브 업로더

영상을 완성한 뒤 반복적으로 해야 하는 업로드 작업을 줄이기 위해 만든 도구입니다. 제가 자동화를 시작하게 된 첫 번째 프로그램이기도 합니다.

자막 업로더

곡이나 영상마다 반복되는 자막 관련 작업을 줄여보기 위해 만들었습니다.

다만 아직 본격적으로 사용하고 있지는 않습니다. 앞으로 쇼츠 콘텐츠를 시작하게 되면 실제 작업에서 활용해볼 생각입니다.

다국어 자동 번역 시스템

채널 정보를 여러 언어로 운영하기 위해 만든 도구입니다. 같은 내용을 언어별로 하나씩 번역하고 입력하는 반복 작업을 줄이는 것이 목적입니다.

물론 세 가지 모두 처음부터 완성된 프로그램으로 나온 것은 아닙니다.

만들고, 실행하고, 실패하고, 다시 고쳤습니다.

실제로 사용해보니 예상하지 못했던 문제가 생겨 다시 손본 적도 있습니다.

아마 앞으로도 계속 수정하게 될 겁니다.

Creator Lab에서는 이런 과정을 하나씩 기록해보려고 합니다.

무엇을 만들었는지만 보여주기보다는 왜 필요했는지, 어떤 방법으로 만들었는지, 어디에서 막혔고 어떻게 해결했는지를 가능한 한 실제 경험을 중심으로 남겨볼 생각입니다.

모든 것을 자동화하고 싶지는 않았습니다

자동화를 하나씩 만들어가면서 오히려 더 분명해진 것도 있습니다.

자동화할 수 있다고 해서 모든 것을 자동화해야 하는 것은 아니라는 점입니다.

제가 반복 작업을 줄이고 싶었던 이유는 음악을 더 빨리, 더 많이 만들어내기 위해서만은 아니었습니다.

오히려 반대에 가까웠습니다.

컴퓨터가 해도 되는 일을 컴퓨터에게 맡기고, 그만큼의 시간을 사람이 직접 생각하고 판단해야 하는 일에 쓰고 싶었습니다.

특히 음악을 만들면서는 이 기준을 더 중요하게 생각하게 되었습니다.

AI가 음악을 만들어주더라도 어떤 곡을 남길지, 어떤 곡을 다시 만들지, 여러 곡을 어떤 순서로 묶을지, 그리고 그 앨범이 Rain on Porcelain이라는 채널에 어울리는지는 결국 제가 듣고 판단해야 했습니다.

그래서 지금도 이 부분만큼은 자동화하지 않고 있습니다.

반복되는 과정은 줄이되, 선택과 판단까지 컴퓨터에게 맡기지는 않는 것.

지금까지 제가 자동화를 만들면서 세운 작은 원칙입니다.

AI로 음악을 만드는 시대에도 사람의 판단은 어디에 필요할까요?

실제로 Suno 음악 제작까지 자동화해보려 했던 경험과, 앨범을 만들면서 생각이 달라진 과정은 「AI가 음악을 만들어주는데, 사람은 무엇을 해야 할까?」에서 이어집니다.

아직 한 달도 되지 않았습니다

이 글을 쓰는 지금, 제가 AI 업무 자동화 도구를 만들기 시작한 지는 아직 한 달도 되지 않았습니다.

그래서 여기서 소개할 것들은 거창하게 완성된 시스템이라기보다, 반복되는 일을 하나씩 붙잡고 씨름하면서 만든 작은 도구들에 가깝습니다.

저처럼 코딩을 전문적으로 배운 적이 없는 사람도 AI와 함께 어디까지 만들어볼 수 있는지, 저 역시 아직 알아가는 중입니다.

그래서 Creator Lab에는 완성된 결과만 남기기보다 만들어가는 과정 자체를 기록해보려고 합니다.

제대로 작동한 방법뿐 아니라, 막혔던 지점과 실패했던 시도도 함께 남겨볼 생각입니다.

어쩌면 그 기록이 저처럼 어느 날,

“이 반복되는 일을 꼭 내가 계속 해야 할까?”

라는 생각을 해본 누군가에게 작은 출발점이 될지도 모르겠습니다.

다음 글에서는 그 첫 번째 이야기,

AI와 함께 유튜브 업로더를 직접 만들어본 과정부터 시작하겠습니다.