Claude Code나 Codex를 일반 사용자도 쓸 수 있게 만드는 UI를 누가 만들면 킬러 앱이 될 거라고 점점 더 확신하게 됨
소프트웨어 엔지니어가 아닌 팀원들에게 도입해 보니, 각자 작업을 자동화해 주는 개인 개발자를 얻은 것처럼 생산성이 크게 올라감. 다만 코드베이스 관리 같은 부분은 여전히 번거롭다. Excel의 힘 중 90%는 일반인도 실제로 쓸 수 있는 데이터베이스였다는 데 있었고, 코딩 에이전트에서도 비슷한 일이 일어날 것 같음
그게 Claude Cowork가 노리는 지점임. 임원이나 리더들에게 보여주면 몇 주 만에 “AI가 뭐냐”에서 “앱 전체를 바이브코딩”하는 수준으로 감
Claude가 한 시간만 내려가도 눈에 띄게 화를 내고 Claude 이전에는 어떻게 일했는지 잊어버림. 코드베이스 관리를 위한 UI를 만들고 싶은 충동은 이해하지만, 이 사람들은 그냥 Claude에게 필요한 걸 시킨다. 배포 방법을 몰라도 Claude에게 물어봄. 이 스택 위에 “더 쉽게” 만드는 앱은 “무슨 일이 일어나는지 신경 안 쓰고 그냥 Claude에게 시키면 됨”과 경쟁해야 함
그 킬러 앱은 결국 개인 비서, 임원 비서, 또는 chief of staff에 가까울 것임
핵심은 현실의 비서처럼 도메인과 무관하게 복잡성을 추상화하는 데 있음. “일반 사용자”는 해당 분야에 숙련되지 않은 사람을 뜻한다. 의사에게 일반 사용자는 비의사이고, 기술자에게는 비기술자이며, 보험 전문가에게는 비보험 전문가임. 개인 비서나 임원 비서는 스스로 모든 분야의 전문가는 아니지만, 전문가들을 활용해 일을 처리한다. 따라서 UI는 사용자의 언어로 음성 입력, 키보드 입력, 카메라 입력을 받고 자연어로 상호작용하며, 출력은 음성·화면·어쩌면 로봇 팔/손/몸이 되는 형태일 가능성이 큼. 그보다 복잡하면 특정 도메인에 맞춰야 한다. IE/Chrome 아이콘이 “인터넷”이던 사람들을 떠올리면, 일반 사용자가 URL 입력이나 Gmail 북마크, “내 문서” 열기보다 더 깊이 들어가려 할지는 의문임
그냥 파워 유저의 영역이 될 것 같음. 앞으로는 분석가가 훨씬 줄고, Claude 같은 도구를 배워 엄청난 복잡성을 다룰 수 있는 “슈퍼 도메인 전문가”가 늘어나는 방향으로 갈 듯함
일반 사용자에게 이런 도구를 그냥 주면 쓰레기 결과가 나옴. Claude 예시는 너무 작위적이고, 추가 데이터를 업로드해야 하는 프로세스가 실패할 수밖에 없다는 건 어느 비즈니스 분석가도 알 수 있다. 자기 데이터도 모르는 사용자에게 이걸 잘 굴리길 기대할 수 없음. 미래에는 “일반” 사용자가 아니라, 자기 사업을 깊이 이해하고 창의적인 다학제 도메인 전문가가 남을 것임
요즘은 UI에 화면 공유 미팅에 해당하는 기능이 포함돼야 한다고 생각함
Claude가 한 번도 본 적 없는 소프트웨어 흐름을 사용자가 예시로 클릭해 보여주고 짧은 메모를 붙이면, 이후 안정적으로 처리할 수 있어야 함. 특정 소프트웨어 묶음에 대한 좁은 통합은 막다른 길처럼 보인다
우리도 비슷한 걸 만들고 있지만, 컨설팅 사업에서 출발했기 때문에 여전히 전문가 통합자가 앞단에서 발견·분해·점수화·에이전트 구현을 해줘야 한다는 전제로 만들고 있음
이 도구들은 기술에 익숙하지 않은 사람에게 무섭고, 사람들은 자기 일을 분해하는 것부터 잘 못하며, 깜빡이는 커서가 있는 입력창에 설명하는 건 더 못한다. 이 접근은 확장성이나 “진짜 SaaS” 측면에서는 스스로 제약을 거는 셈이지만, 자체 플랫폼을 기반으로 한 맞춤형 모델이 더 높은 품질, 더 높은 준수율/활성화, 더 높은 과금을 가능하게 한다는 가설을 갖고 있음
OpenAI가 케냐 노동자들에게 시간당 2달러를 주고 폭력적이고 유해한 콘텐츠를 표시하게 했고, 여러 사람이 PTSD를 겪게 됐던 일이 떠오름
AI는 “Actual Indians”가 아니라 실제로는 Malagasy였다는 식의 풍자처럼 느껴짐
월 120유로로 하루 1,000~4,000건 청구서를 읽고 태깅하는데, 곧 AGI가 빈곤을 해결해 줄 거라니. 5,000억 달러만 더 있으면 되겠지
OCR 기반 청구서 인식은 이미 10년도 훨씬 전에 해결된 문제임. 그런 일을 하던 회사에 컨설팅한 적이 있음
착취도, 대형 언어 모델도 없이 영리한 엔지니어링으로 가능했다. 내가 있는 지역에서는 B2B 청구서를 Peppol 네트워크를 통해 UBL 형식으로 전달해야 해서 신뢰성이 더 좋아졌다. 그렇다고 회계사가 완전히 필요 없어지는 건 아닌데, 선택된 UBL 표준에 해석과 모호성이 많고 청구서만 보고는 공제 가능 여부, 실제 사업 비용 여부, 어느 원장에 넣을지 등을 일관되게 결정할 수 없기 때문임
이게 왜 좋은 아이디어인지 이해함. Claude Code를 IMAP으로 동기화한 메일, Mercury 읽기 전용 토큰, beancount에 연결해 두었고, 거의 모든 청구서를 찾아 분류해 줌
지루한 부분은 비용 E에 대한 청구서 I_E를 찾고, I_E와 거래 필드를 바탕으로 E를 연결하고 분류하는 일임. 이런 작업은 짜증 나지만 Claude Code가 잘하고, 내가 수동으로 해결해야 할 항목을 훨씬 줄여준다. 다루기 쉽고 검증 가능한 문제라서 LLM을 기꺼이 씀. 잘못 분류하면 어차피 계정을 검토하면서 보게 된다. 이전에는 API 지원이 형편없는 다른 회계 앱을 쓰다가 Claude를 쓰려고 버렸고, 도움이 되는 정도가 놀라웠음
Claude/GPT가 잘하는 사용 사례는 엄청나게 많고, 어려운 건 시장 침투임. 예를 들어 아버지가 인도의 통계 기반 건강 설문 데이터를 보고 무엇을 끌어낼 수 있는지 분석하고 있었는데, Claude가 분석을 복잡하게 만드는 요인을 순식간에 찾아냈다. 아버지는 70세이고, 통계적으로 타당한지 나에게 묻기 전까지 전부 수작업으로 했다. 나는 대략 무엇일지 말해주고 Claude를 써보라고 했고, 아버지 일과 내 일이 순식간에 끝났다. 문제는 아버지가 먼저 그걸 쓸 생각을 못 했다는 점임. 이제 ChatGPT/Claude 구독을 마련해 드려야 함. Datadog 가격 페이지가 기능 목록 대신 사용 사례 목록과 가격을 보여주는 것과 비슷하다. 기본 지표와 로그 기능으로도 만들 수 있지만, 사용 사례를 보여주는 쪽이 도입률을 높이는 듯함
비영리 단체 이사회에 있는데, Claude 덕분에 원래라면 절대 일어나지 않았을 업무 흐름이 가능해짐
1주일 동안 손글씨 학비 장학금 신청서를 Google Sheets로 자동 수집했고, 거의 완벽한 OCR로 구조화된 스프레드시트 입력과 이미지 추출을 했다. 웹사이트도 단순 정적 사이트에서 기부를 받는 동적 사이트로 완전히 개편했다. 처음은 Claude Design으로 시작하고 Claude Code로 넘겼다. 기존: https://csmforchrist.com --- 신규: https://stage.csmforchrist.com. 장학금 신청자 페이지도 넣어 후원자가 프로필을 읽고 웹사이트에서 후원 대상을 선택할 수 있게 했다. 예전에는 전부 전화/이메일로 처리했다. 덧붙이면, 오늘 당장 사람들의 삶을 개선하는 데 AI를 쓰는 건 기분이 좋다
텍스트 기반 회계는 LLM에 훌륭한 사용 사례임. Codex가 ledger CLI와 특히 git 조합에서 이렇게 잘 동작하는 걸 보고 꽤 놀랐음
이게 텍스트 기반 회계에 힘을 실어줄지 궁금하다. LLM이 회계 패키지를 조작하게 두고 어딘가 망치지 않길 바라는 것보다, 명확한 문장의 git 커밋을 검토하는 쪽이 훨씬 안심됨
이건 명백히 거대 기술 기업의 서비스와 도구에 묶인 사용자/기업을 위한 것으로 보이고, 아마 미국식 중소기업 업무 방식에 가까운 듯함
우리 유럽 회사에서 무엇을 “자동화”할 수 있을지 보면 시간 절약은 거의 없다. 급여/대사는 이미 몇 번 클릭하고 사람 2명이 승인하면 끝난다. “아침 브리핑”은 웃기고, “성장”도 중소기업이라면 자기 숫자를 모를 수가 있나? 모든 게 이미 대시보드와 보고서가 있는 도구 안에 들어 있다. 예시 프롬프트도 전혀 신뢰가 안 감. 전체적으로 너무 영감이 없다고 느껴짐
급여 같은 것에 확률적 시스템을 신뢰하지는 않겠음. 시스템을 못 믿어서 숫자를 전부 직접 확인해야 한다면 대체 무엇이 절약된 건지 모르겠다
어떤 휴대폰이나 스트리밍 묶음 상품의 유료 지면광고처럼 읽히기도 함
“PayPal이 Claude 안에서 정산, 청구, 분쟁, 환불을 처리한다”, “Intuit QuickBooks가 급여 계획, 월마감, 현금흐름, 세무 시즌 준비, 여러 시스템을 건드리는 대사 작업을 처리한다”라니, 괴담이 기대됨
지난달 Anthropic이 자기들이 잘못했음을 인정하면서도 반경쟁적으로 크레딧을 태운 건 환불하지 않겠다고 했던 걸 기억해야 한다. 이런 건 소기업에서 LLM에게 맡기기 가장 싫은 영역 중 하나이고, 게다가 Anthropic 고객지원은 형편없다. 잠재 고객에게 적극적으로 피하라고 말할 생각임
장부 마감과 급여 처리는 지금의 SaaS로 이미 해결된 문제처럼 보이고, 실수하면 위험이 큼
이런 영역에서는 내가 직접 버튼을 누르는 시간보다 결과물을 확인하는 시간이 더 걸릴 것 같음
회계에 쓰는 시간이나 회계사에게 쓰는 돈이 직원 1~5명 규모의 아주 작은 사업주들의 결정을 좌우할 것 같고, 일부는 이런 위험을 감수할 듯함
아주 작은 사업자에게 관리 업무는 엄청난 고통이다
LLM은 결정론적 출력에 약함. 끝
요즘 이 생각을 점점 더 많이 하게 됨. 내가 신중하게 선택하더라도 벤더나 서비스 제공자가 그렇지 않을 수 있어서 정말 피할 길이 없음
우리 상호작용에 새로운 수준의 무작위성이 들어오게 되고, 사회적으로 아직 준비가 안 됐을 수도 있다. 뻔한 문제만 해도 급여 미지급, 과도한 환불, 사업에 불리한 법적 구속력이 있는 합의가 가능함. 아이디어 자체는 마음에 들지만, LLM이 실제 돈이나 돈을 움직일 수 있는 부품을 건드리게 하지는 절대 않겠음
작은 사업을 운영함. 구성원이 두 명인 LLC의 장부를 AI로 처리했음
예전에는 기장 담당자를 썼지만, AI 사용에 따른 비용 절감 가능성을 무시할 수 없었다. CPA가 장부가 훌륭하다고 해서 앞으로는 인간 기장 담당자가 필요 없을 가능성이 큼. 덕분에 QuickBooks도 해지했다. QuickBooks 고급 플랜만으로도 연 3,000달러를 절약함
더 좋은 소식이 있음. Claude 플랜도 해지하고 GnuCash를 무료로 쓰면 돈을 더 아낄 수 있고, 재무자료가 환각될 필연성을 걱정하지 않아도 됨
QuickBooks가 아니라면 Claude는 무엇으로 장부를 유지하고 있나?
3,000달러는 세금에서 실수했을 때 받을 벌금의 1/50 정도임. 믿어도 됨, 내가 앎
Anthropic이 그 벌금을 대신 내주지는 않는다. IRS가 순진한 사람들 덕분에 돈을 많이 벌게 될 듯함. 지금 CPA처럼 직무상 과실에 가까운 사람 말고 더 나은 CPA를 구해야 함
작은 사업을 운영함. 기술 회사와 비교하면 작다는 뜻임
발목을 잡는 건 자기 도구와 매우 지저분하고 일관성 없는 현실 세계 사이의 간극임. 세금, 규정 준수, 급여, 수정, 지분 구조 같은 것들이다. 내 섬 안에서는 장부가 정리돼 있고, 청구와 시간 기록은 완전 자동화됐으며, 캘린더와 영업 파이프라인도 연결돼 있음. 물론 내부 섬이 그렇게 정돈되지 않은 사업도 많을 것이다. 수많은 도구가 혼돈에 평온을 가져오려 하지만, 우리는 여전히 FreshBooks, QuickBooks, Xero 사이에 있음
10년 전에는 Xero, Shoeboxed, Calendly, Payment Evolution, 시간 추적기만으로 모든 관리 오버헤드를 없앴음
자동화된 관리로 30명 이상까지 확장했다. 성공적인 컨설팅 및 제품 사업 운영에 필요한 모든 비용이 월 150달러 미만이었다. 회계사는 자기 일이 너무 단순해져서 놀랐다. 그 뒤 10년 동안 오히려 훨씬 나빠진 게 늘 신기함
LLM 래퍼들은 그 간극을 메우겠다고 약속함. 대부분의 경우에는 꽤 잘할 수 있을 것 같지만, 예외 사례 비용이 얼마일지가 궁금함
예를 들어 전통적 자동화와 사람이 간극을 처리하면 월 4,000달러에 해마다 몇 건의 알려진 실수가 있고, 전통적 자동화와 AI를 쓰면 월 400달러에 알 수 없는 수의 실수가 생긴다. 결국 실수 하나가 해결하거나 감수하는 데 얼마가 드는지에 달렸지만, 작은 사업이라도 회계 오류는 장기적으로 비용이 될 가능성이 높다고 봄. 내부와 외부 양쪽에서 생길 적대적 행동은 아직 고려하지 않았다는 전제에서도 그렇다
한 달에 몇 번씩 Claude 때문에 데이터와 돈을 잃었다는 괴담이 올라오는데, Anthropic의 대응은 이걸 예쁜 패키지로 만들고 그런 끔찍한 사건을 관리할 준비가 덜 된 기업을 정확히 겨냥하는 것인가 봄
현실적으로 많은 사람은 위험, 함의, 비용을 신경 쓰지 않음. 특히 자신이 다루는 걸 이해하지 못하더라도 뭔가 앞으로 나아가는 것처럼 보이면 됨
이런 사람들에게 “만들어, 만들어, 만들어” 욕망에는 단점이 없다. 그게 실제로 무엇을 의미하는지 알 지식도 없고, 타인의 데이터에 따르는 책임과 주의의무 문화도 없기 때문임. 게다가 소기업 계약에는 면책이나 SLA 관련 문구가 대기업 계약만큼 강하지 않을 가능성이 커서, 이런 시스템이 끼친 피해가 처벌받지 않고 넘어가기 쉽다. 피해자들이 더더욱 지식이 부족하기 때문임
“누군가”라고 해도 소셜미디어 영향력이 충분히 있는 사람이어야 함
Google 지원을 받는 것과 비슷함
“Claude가 밤늦게 하는 일을 덜어준다”는 건 위험함. 사업의 너무 많은 부분을 제3자에게 의존하게 됨
예전에도 기업들이 아웃소싱한 무언가가 어딘가에서 망가지고, 자기들이 통제할 수 없어 파괴되는 일을 여러 번 봤다. 내 생각에는 로컬 LLM이나 명확한 수동 대안이 없다면 이 서비스를 쓰면 안 된다. 그러면 왜 Claude를 쓰느냐는 질문이 생긴다. 진짜 해결책을 마련하는 동안 개념 증명으로만 쓰거나, Claude를 없애기 위해 Claude를 쓰는 정도일 수 있음. 반짝이는 빛에 홀리는 사람들이 나중에 상처를 핥게 될 것이다. 언젠가 체면을 구기는 날이 올 듯함
약관에는 출력이 사용 사례에 적합한지 평가하고, 필요한 경우 사람 검토를 거치며, 사실 주장도 독립적으로 확인해야 한다고 되어 있음
출력은 거짓이거나 불완전하거나 오해의 소지가 있거나 최신 사건/정보를 반영하지 않을 수 있고, Anthropic의 견해와 일치하지 않는 내용도 포함될 수 있다고 한다. “이것이 미래”라는 마케팅 주장을 마음껏 하면서 이런 서비스 약관 뒤에 숨을 수 있다니 편하겠다
물론 주장처럼 비용 효율적이고, 다른 모든 사람이 쓰는데 나만 안 쓰면 시장에서 밀려날 수도 있음
Hacker News 의견들
Claude Code나 Codex를 일반 사용자도 쓸 수 있게 만드는 UI를 누가 만들면 킬러 앱이 될 거라고 점점 더 확신하게 됨
소프트웨어 엔지니어가 아닌 팀원들에게 도입해 보니, 각자 작업을 자동화해 주는 개인 개발자를 얻은 것처럼 생산성이 크게 올라감. 다만 코드베이스 관리 같은 부분은 여전히 번거롭다. Excel의 힘 중 90%는 일반인도 실제로 쓸 수 있는 데이터베이스였다는 데 있었고, 코딩 에이전트에서도 비슷한 일이 일어날 것 같음
Claude가 한 시간만 내려가도 눈에 띄게 화를 내고 Claude 이전에는 어떻게 일했는지 잊어버림. 코드베이스 관리를 위한 UI를 만들고 싶은 충동은 이해하지만, 이 사람들은 그냥 Claude에게 필요한 걸 시킨다. 배포 방법을 몰라도 Claude에게 물어봄. 이 스택 위에 “더 쉽게” 만드는 앱은 “무슨 일이 일어나는지 신경 안 쓰고 그냥 Claude에게 시키면 됨”과 경쟁해야 함
핵심은 현실의 비서처럼 도메인과 무관하게 복잡성을 추상화하는 데 있음. “일반 사용자”는 해당 분야에 숙련되지 않은 사람을 뜻한다. 의사에게 일반 사용자는 비의사이고, 기술자에게는 비기술자이며, 보험 전문가에게는 비보험 전문가임. 개인 비서나 임원 비서는 스스로 모든 분야의 전문가는 아니지만, 전문가들을 활용해 일을 처리한다. 따라서 UI는 사용자의 언어로 음성 입력, 키보드 입력, 카메라 입력을 받고 자연어로 상호작용하며, 출력은 음성·화면·어쩌면 로봇 팔/손/몸이 되는 형태일 가능성이 큼. 그보다 복잡하면 특정 도메인에 맞춰야 한다. IE/Chrome 아이콘이 “인터넷”이던 사람들을 떠올리면, 일반 사용자가 URL 입력이나 Gmail 북마크, “내 문서” 열기보다 더 깊이 들어가려 할지는 의문임
일반 사용자에게 이런 도구를 그냥 주면 쓰레기 결과가 나옴. Claude 예시는 너무 작위적이고, 추가 데이터를 업로드해야 하는 프로세스가 실패할 수밖에 없다는 건 어느 비즈니스 분석가도 알 수 있다. 자기 데이터도 모르는 사용자에게 이걸 잘 굴리길 기대할 수 없음. 미래에는 “일반” 사용자가 아니라, 자기 사업을 깊이 이해하고 창의적인 다학제 도메인 전문가가 남을 것임
Claude가 한 번도 본 적 없는 소프트웨어 흐름을 사용자가 예시로 클릭해 보여주고 짧은 메모를 붙이면, 이후 안정적으로 처리할 수 있어야 함. 특정 소프트웨어 묶음에 대한 좁은 통합은 막다른 길처럼 보인다
이 도구들은 기술에 익숙하지 않은 사람에게 무섭고, 사람들은 자기 일을 분해하는 것부터 잘 못하며, 깜빡이는 커서가 있는 입력창에 설명하는 건 더 못한다. 이 접근은 확장성이나 “진짜 SaaS” 측면에서는 스스로 제약을 거는 셈이지만, 자체 플랫폼을 기반으로 한 맞춤형 모델이 더 높은 품질, 더 높은 준수율/활성화, 더 높은 과금을 가능하게 한다는 가설을 갖고 있음
맞아, ScamInc에서 온 청구서를 결제하면 안 됐지. 파산 신청도 도와줄까?
조심하지 않으면 같은 공격 표면이 훨씬 더 큰 규모로 다시 열릴 수 있음
어제 우연히 이 모델들을 훈련시키려고 청구서에 태그를 다는 사람들에 대한 짧은 다큐멘터리 [1]를 봤음
월 120유로를 받고 하루 청구서 1,000~4,000건을 읽고 확인하고 AI 학습용으로 태깅한다고 함. [1] https://www.arte.tv/en/videos/126831-000-A/arte-reportage/
착취도, 대형 언어 모델도 없이 영리한 엔지니어링으로 가능했다. 내가 있는 지역에서는 B2B 청구서를 Peppol 네트워크를 통해 UBL 형식으로 전달해야 해서 신뢰성이 더 좋아졌다. 그렇다고 회계사가 완전히 필요 없어지는 건 아닌데, 선택된 UBL 표준에 해석과 모호성이 많고 청구서만 보고는 공제 가능 여부, 실제 사업 비용 여부, 어느 원장에 넣을지 등을 일관되게 결정할 수 없기 때문임
이게 왜 좋은 아이디어인지 이해함. Claude Code를 IMAP으로 동기화한 메일, Mercury 읽기 전용 토큰, beancount에 연결해 두었고, 거의 모든 청구서를 찾아 분류해 줌
지루한 부분은 비용 E에 대한 청구서 I_E를 찾고, I_E와 거래 필드를 바탕으로 E를 연결하고 분류하는 일임. 이런 작업은 짜증 나지만 Claude Code가 잘하고, 내가 수동으로 해결해야 할 항목을 훨씬 줄여준다. 다루기 쉽고 검증 가능한 문제라서 LLM을 기꺼이 씀. 잘못 분류하면 어차피 계정을 검토하면서 보게 된다. 이전에는 API 지원이 형편없는 다른 회계 앱을 쓰다가 Claude를 쓰려고 버렸고, 도움이 되는 정도가 놀라웠음
Claude/GPT가 잘하는 사용 사례는 엄청나게 많고, 어려운 건 시장 침투임. 예를 들어 아버지가 인도의 통계 기반 건강 설문 데이터를 보고 무엇을 끌어낼 수 있는지 분석하고 있었는데, Claude가 분석을 복잡하게 만드는 요인을 순식간에 찾아냈다. 아버지는 70세이고, 통계적으로 타당한지 나에게 묻기 전까지 전부 수작업으로 했다. 나는 대략 무엇일지 말해주고 Claude를 써보라고 했고, 아버지 일과 내 일이 순식간에 끝났다. 문제는 아버지가 먼저 그걸 쓸 생각을 못 했다는 점임. 이제 ChatGPT/Claude 구독을 마련해 드려야 함. Datadog 가격 페이지가 기능 목록 대신 사용 사례 목록과 가격을 보여주는 것과 비슷하다. 기본 지표와 로그 기능으로도 만들 수 있지만, 사용 사례를 보여주는 쪽이 도입률을 높이는 듯함
1주일 동안 손글씨 학비 장학금 신청서를 Google Sheets로 자동 수집했고, 거의 완벽한 OCR로 구조화된 스프레드시트 입력과 이미지 추출을 했다. 웹사이트도 단순 정적 사이트에서 기부를 받는 동적 사이트로 완전히 개편했다. 처음은 Claude Design으로 시작하고 Claude Code로 넘겼다. 기존: https://csmforchrist.com --- 신규: https://stage.csmforchrist.com. 장학금 신청자 페이지도 넣어 후원자가 프로필을 읽고 웹사이트에서 후원 대상을 선택할 수 있게 했다. 예전에는 전부 전화/이메일로 처리했다. 덧붙이면, 오늘 당장 사람들의 삶을 개선하는 데 AI를 쓰는 건 기분이 좋다
이게 텍스트 기반 회계에 힘을 실어줄지 궁금하다. LLM이 회계 패키지를 조작하게 두고 어딘가 망치지 않길 바라는 것보다, 명확한 문장의 git 커밋을 검토하는 쪽이 훨씬 안심됨
때로는 월간 지출의 2~3%를 그냥 청구하겠다고 보여주기도 함: https://www.datadoghq.com/pricing/?product=audit-trail#produ...
이건 명백히 거대 기술 기업의 서비스와 도구에 묶인 사용자/기업을 위한 것으로 보이고, 아마 미국식 중소기업 업무 방식에 가까운 듯함
우리 유럽 회사에서 무엇을 “자동화”할 수 있을지 보면 시간 절약은 거의 없다. 급여/대사는 이미 몇 번 클릭하고 사람 2명이 승인하면 끝난다. “아침 브리핑”은 웃기고, “성장”도 중소기업이라면 자기 숫자를 모를 수가 있나? 모든 게 이미 대시보드와 보고서가 있는 도구 안에 들어 있다. 예시 프롬프트도 전혀 신뢰가 안 감. 전체적으로 너무 영감이 없다고 느껴짐
“PayPal이 Claude 안에서 정산, 청구, 분쟁, 환불을 처리한다”, “Intuit QuickBooks가 급여 계획, 월마감, 현금흐름, 세무 시즌 준비, 여러 시스템을 건드리는 대사 작업을 처리한다”라니, 괴담이 기대됨
지난달 Anthropic이 자기들이 잘못했음을 인정하면서도 반경쟁적으로 크레딧을 태운 건 환불하지 않겠다고 했던 걸 기억해야 한다. 이런 건 소기업에서 LLM에게 맡기기 가장 싫은 영역 중 하나이고, 게다가 Anthropic 고객지원은 형편없다. 잠재 고객에게 적극적으로 피하라고 말할 생각임
이런 영역에서는 내가 직접 버튼을 누르는 시간보다 결과물을 확인하는 시간이 더 걸릴 것 같음
아주 작은 사업자에게 관리 업무는 엄청난 고통이다
우리 상호작용에 새로운 수준의 무작위성이 들어오게 되고, 사회적으로 아직 준비가 안 됐을 수도 있다. 뻔한 문제만 해도 급여 미지급, 과도한 환불, 사업에 불리한 법적 구속력이 있는 합의가 가능함. 아이디어 자체는 마음에 들지만, LLM이 실제 돈이나 돈을 움직일 수 있는 부품을 건드리게 하지는 절대 않겠음
작은 사업을 운영함. 구성원이 두 명인 LLC의 장부를 AI로 처리했음
예전에는 기장 담당자를 썼지만, AI 사용에 따른 비용 절감 가능성을 무시할 수 없었다. CPA가 장부가 훌륭하다고 해서 앞으로는 인간 기장 담당자가 필요 없을 가능성이 큼. 덕분에 QuickBooks도 해지했다. QuickBooks 고급 플랜만으로도 연 3,000달러를 절약함
Anthropic이 그 벌금을 대신 내주지는 않는다. IRS가 순진한 사람들 덕분에 돈을 많이 벌게 될 듯함. 지금 CPA처럼 직무상 과실에 가까운 사람 말고 더 나은 CPA를 구해야 함
작은 사업을 운영함. 기술 회사와 비교하면 작다는 뜻임
발목을 잡는 건 자기 도구와 매우 지저분하고 일관성 없는 현실 세계 사이의 간극임. 세금, 규정 준수, 급여, 수정, 지분 구조 같은 것들이다. 내 섬 안에서는 장부가 정리돼 있고, 청구와 시간 기록은 완전 자동화됐으며, 캘린더와 영업 파이프라인도 연결돼 있음. 물론 내부 섬이 그렇게 정돈되지 않은 사업도 많을 것이다. 수많은 도구가 혼돈에 평온을 가져오려 하지만, 우리는 여전히 FreshBooks, QuickBooks, Xero 사이에 있음
자동화된 관리로 30명 이상까지 확장했다. 성공적인 컨설팅 및 제품 사업 운영에 필요한 모든 비용이 월 150달러 미만이었다. 회계사는 자기 일이 너무 단순해져서 놀랐다. 그 뒤 10년 동안 오히려 훨씬 나빠진 게 늘 신기함
예를 들어 전통적 자동화와 사람이 간극을 처리하면 월 4,000달러에 해마다 몇 건의 알려진 실수가 있고, 전통적 자동화와 AI를 쓰면 월 400달러에 알 수 없는 수의 실수가 생긴다. 결국 실수 하나가 해결하거나 감수하는 데 얼마가 드는지에 달렸지만, 작은 사업이라도 회계 오류는 장기적으로 비용이 될 가능성이 높다고 봄. 내부와 외부 양쪽에서 생길 적대적 행동은 아직 고려하지 않았다는 전제에서도 그렇다
한 달에 몇 번씩 Claude 때문에 데이터와 돈을 잃었다는 괴담이 올라오는데, Anthropic의 대응은 이걸 예쁜 패키지로 만들고 그런 끔찍한 사건을 관리할 준비가 덜 된 기업을 정확히 겨냥하는 것인가 봄
이런 사람들에게 “만들어, 만들어, 만들어” 욕망에는 단점이 없다. 그게 실제로 무엇을 의미하는지 알 지식도 없고, 타인의 데이터에 따르는 책임과 주의의무 문화도 없기 때문임. 게다가 소기업 계약에는 면책이나 SLA 관련 문구가 대기업 계약만큼 강하지 않을 가능성이 커서, 이런 시스템이 끼친 피해가 처벌받지 않고 넘어가기 쉽다. 피해자들이 더더욱 지식이 부족하기 때문임
Google 지원을 받는 것과 비슷함
“Claude가 밤늦게 하는 일을 덜어준다”는 건 위험함. 사업의 너무 많은 부분을 제3자에게 의존하게 됨
예전에도 기업들이 아웃소싱한 무언가가 어딘가에서 망가지고, 자기들이 통제할 수 없어 파괴되는 일을 여러 번 봤다. 내 생각에는 로컬 LLM이나 명확한 수동 대안이 없다면 이 서비스를 쓰면 안 된다. 그러면 왜 Claude를 쓰느냐는 질문이 생긴다. 진짜 해결책을 마련하는 동안 개념 증명으로만 쓰거나, Claude를 없애기 위해 Claude를 쓰는 정도일 수 있음. 반짝이는 빛에 홀리는 사람들이 나중에 상처를 핥게 될 것이다. 언젠가 체면을 구기는 날이 올 듯함
출력은 거짓이거나 불완전하거나 오해의 소지가 있거나 최신 사건/정보를 반영하지 않을 수 있고, Anthropic의 견해와 일치하지 않는 내용도 포함될 수 있다고 한다. “이것이 미래”라는 마케팅 주장을 마음껏 하면서 이런 서비스 약관 뒤에 숨을 수 있다니 편하겠다