AI 기술 격차는 지난 20년 동안 가장 큰 부의 기회입니다.
대다수의 사람들은 AI를 전혀 사용하지 않고 있습니다. 상당수는 생산성 향상을 위해 사용하고 있죠. 그리고 소수의 그룹은 AI를 활용해 돈을 버는 방법을 알아냈습니다.
마지막 그룹이 여러분보다 똑똑하거나 더 기술적인 것은 아닙니다.
그들은 적절한 시기에 올바른 기술을 쌓았고, 그 기술에 기꺼이 비용을 지불할 의사가 있는 시장 앞에 자리 잡았을 뿐입니다.
이 기회를 잡을 수 있는 창은 지금 열려 있지만, 영원히 열려 있지는 않을 것입니다.
공정한 경고: 이것은 평범한 AI 기술 목록이 아닙니다. 제 개인 네트워크에 있는 억만장자들이 지금 당장 채택하고 있는 정확한 기술들이며, 제 팀의 모든 구성원이 익히도록 요구하는 기술들입니다.
자, 시작해 보겠습니다.
#7: 도구 스태킹 및 선택
대부분의 사람들은 하나의 AI 도구를 선택하고 AI를 향상된 구글 검색처럼 취급하여, 결과물이 평범해집니다.
AI로 돈을 벌고자 한다면, 이것은 사실 좋은 일입니다. 왜냐하면 여러분이 그들의 평범한 결과물 문제에 대한 해결책이 되는 동시에 생산성을 높일 수 있기 때문입니다.
도구 스태킹은 어떤 작업에 어떤 AI 도구를 사용해야 하는지, 더 중요하게는 하나의 도구 출력이 다음 도구로 직접 연결되도록 도구들을 어떻게 연결하는지 아는 기술입니다. 그 결과는 단일 AI 도구가 자체적으로 생성할 수 있는 어떤 것보다 더 빠르고, 더 똑똑하며, 더 정확한 워크플로우입니다.
실제 예시입니다: 콘텐츠 제작자 워크플로우
YouTube 동영상을 전체 콘텐츠 제품군으로 재활용한다고 가정해 보겠습니다. 전체 대본을 NotebookLM에 넣어 핵심 인사이트를 추출합니다. 그 인사이트를 Claude Skill에 전달하여 장문의 기사를 작성합니다. 그 기사를 Canva에 전달하여 입소문을 타는 인포그래픽을 만듭니다.
콘텐츠 제작자 워크플로우
𝕏에서 오래 활동했다면, 이것이 많은 크리에이터들이 지금 사용하고 있는 정확한 워크플로우라는 것을 알아챌 수 있을 것입니다.
이 기술이 돈을 버는 이유는 간단합니다. 기업들은 함께 사용하는 방법을 모르는 AI 도구들에 파묻혀 있습니다. 그곳에 들어가서 그들의 스택을 살펴보고, 실제로 결과를 내는 연결된 시스템을 구축할 수 있는 사람은 엄청난 가치가 있습니다. 저는 제 AI 회사에서 이런 사람들을 적극적으로 채용하고 있습니다.
조언: 이것을 단순히 도구 전문가가 되는 것으로 생각하지 마세요. 이것은 시스템 설계입니다. 현재 시스템을 분석(무엇이 효과적이고 무엇이 효과적이지 않은지)하는 하위 기술을 개발해야 하며, 그래야만 비로소 도구를 솔루션으로 구현할 수 있습니다.
#6: AI 기반 리서치 시스템
AI 덕분에 정보는 더 이상 해자가 아닙니다.
몇 초 만에 누구나 LLM을 통해 수천 개의 데이터 포인트를 긁어모을 수 있습니다. 문제(이자 기회)는 대부분의 사람들이 그 원시 데이터를 가치 있고 실행 가능한 무언가로 바꾸는 방법을 전혀 모른다는 것입니다.
AI 기반 리서치는 그 격차를 해소하는 기술입니다. 기업이 실제로 필요로 하는 인사이트를 자율적으로 긁어모으고, 종합하고, 표면화하는 시스템을 구축합니다.
실용적인 예: 이상 징후가 있는 바이럴 주제와 게시물 아이디어가 절정에 이르기 전에 찾아내는 𝕏 스크레이퍼를 구축하는 것입니다. 그 워크플로우 하나만으로도 수백 개의 콘텐츠 및 미디어 회사에 제안할 수 있습니다.
X 스크레이퍼 워크플로우
여기서 더 깊은 기술은 단순히 워크플로우를 아는 것이 아닙니다. 어떤 질문을 해야 하는지, 시스템을 어떻게 구조화할지, 그리고 원시 출력물을 고객이 즉시 실행할 수 있는 권장 사항으로 바꾸는 방법을 아는 것입니다.
누구나 Grok에 "오늘의 트렌드 주제는 무엇인가요?"라고 프롬프트를 입력할 수 있지만, 기업이 실제로 사용할 가치 있는 인사이트를 실제로 패키징할 수 있는 사람은 거의 없습니다.
데이터는 이제 어디에나 있지만, 가치 있는 인사이트는 여전히 드뭅니다. 바로 그 격차가 여러분의 기회입니다.
#5: AI 미디어 생성
콘텐츠 경제는 그 어느 때보다 커졌으며, 운 좋게도 AI는 미디어를 꽤 잘 만듭니다.
AI 주도 세계에서 유통은 거대한 해자이며(제가 두 배로 투자한 부분입니다), 유통을 구축하는 방법은 콘텐츠 제작을 통해서입니다.
AI는 이 과정을 엄청나게 개선할 수 있습니다.
제가 말하는 것은:
- 글쓰기를 위한 Claude Skill (바이럴 X 게시물, 뉴스레터, YouTube 대본)
- 페이스리스 콘텐츠를 위한 AI 오디오 + AI 비주얼 생성
- 음성 해설/팟캐스트를 위한 AI 오디오
- YouTube를 위한 AI 아바타
- AI 생성 광고
등등입니다.
요점은, 괜찮은 AI 미디어에 비용을 지불할 의사가 있는 수많은 기업들이 있다는 것입니다.
증거는 이미 있습니다. Kalshi는 수백만 달러의 수익을 창출하는 AI 생성 비디오 광고를 운영해 왔습니다.
이 기술의 제품화된 버전은 다음과 같습니다: 틈새 시장을 선택하고, 반복 가능한 제작 워크플로우를 구축한 다음, 콘텐츠 에이전시, 개인 브랜드, 전자상거래 비즈니스 및 스타트업에 월 정액제를 청구합니다(이상적으로는 이미 AI를 사용하고 있어야 합니다. 여러분의 역할은 그것을 더 좋게 만드는 것입니다).
우리는 사람들이 소비하는 콘텐츠가 AI로 생성되었는지(몇 가지 예외는 있지만) 별로 신경 쓰지 않는 지점에 도달했습니다. 그것이 여러분의 기회입니다.
#4: 코딩
네, 바이브 코딩은 포화 상태가 되어 가고 있습니다. 하지만 여러분이 생각하는 방식은 아닙니다.
이제 누구나 Cursor나 Claude Code를 열고, 무작위 앱 아이디어를 설명하고, 절반쯤 작동하는 무언가를 얻을 수 있습니다. 그 부분은 포화 상태이며, 그런 사람들 중 누구도 진지하게 돈을 벌고 있지 않습니다.
그런 다음 다른 측면이 있습니다: 시장을 연구하고, AI를 사용하여 프로토타입을 코딩하고, 최종 빌드를 실행할 개발자에게 투자한 사람들입니다.
진정한 기회는 단순히 앱을 바이브 코딩하고 대규모 유통을 바라는 것이 아닙니다. 중소기업은 지속적으로 맞춤형 내부 도구가 필요합니다.
생각해 보세요: 대시보드, 클라이언트 포털, 워크플로우 자동화, 데이터 시각화 도구.
그들은 10,000달러가 넘는 프로젝트에 개발자를 고용하는 것을 정당화할 수 없지만, AI를 사용하여 일주일 안에 작동하는 도구를 제공할 수 있는 사람에게는 1,500달러에서 3,000달러를 기꺼이 지불할 것입니다.
이것은 매우 현실적인 비즈니스 모델이며, 사람들은 지금 당장 이것을 실행하고 있습니다.
제 조언: 이 역할에는 어느 정도의 기술적 전문성이 필요합니다. 이상적으로는 기술적 배경이 있거나 배우려는 의지가 있어야 합니다. 이것은 9-5 직장이 AI로 대체될까 걱정하는 CS/코딩 분야에 종사하는 분들에게 좋은 선택지입니다.
#3: 에이전틱 워크플로우 설계
에이전틱 워크플로우 설계는 AI 에이전트가 모든 단계를 프롬프트하지 않고도 다단계 작업을 자율적으로 실행하는 시스템을 구축하는 기술입니다.
목표를 정의하고, 매개변수를 설정하면 시스템이 실행됩니다.
여기의 기회는 엄청나며, 대부분은 아직 개척되지 않았습니다.
몇 가지 아이디어:
- AI 리서치 시스템 구축 (앞서 언급한 예시와 같이)
- Zapier/MCP/기본 n8n 워크플로우 설정
- AI 도구를 기존 비즈니스 소프트웨어(CRM, Notion, Slack)에 연결
- 리드 생성 에이전트
- 고객 서비스 에이전트
여기서 틀을 깨고 IRL 에이전트 전문가가 될 수도 있습니다.
현재 가장 과소평가된 전략 중 하나: OpenClaw 전문가가 되어 지역 비즈니스에 설정을 제안하는 것입니다.
사람들은 이미 이것을 하고 있으며 설정 비용으로 2,000달러에서 6,000달러를 청구하고 있습니다.
OpenClaw 설정
#2: 프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링이 제 목록에서 이렇게 높은 순위에 있다는 것이 놀라울 수도 있지만, 이 글을 읽고 나면 그 이유를 이해하게 될 것입니다.
이 목록의 모든 기술은 프롬프트 위에서 실행되며, 프롬프트 엔지니어링은 진정으로 가치 있는 출력물을 추출할 수 있을 정도로 정밀하게 AI와 소통하는 기술입니다.
즉, 컨텍스트 설정, 역할 정의, 형식 지정, 명령어 연결, 그리고 출력물이 정확히 필요한 것이 될 때까지 반복하는 방법을 이해하는 것을 의미합니다.
하지만 진짜 돈이 만들어지는 곳은 여기입니다. 단순히 이 기술을 스스로 사용하는 것이 아닙니다. 그것을 가르치는 데 있습니다.
기업들은 사용 방법을 모르는 AI 구독권을 쌓아두고 있습니다. 팀들은 형편없는 결과물을 얻고 기술 탓을 하고 있습니다.
그 환경에 들어가서 팀이 어떻게 프롬프트를 사용하는지 감사하고, 출력 품질을 즉시 최적화하는 반나절 워크숍을 운영할 수 있는 사람은 매우 가치가 있습니다.
이것을 코스, 코칭 프로그램 또는 기업 교육 제안으로 패키징하면, 하나의 기술에 완전히 기반한 확장 가능한 수입원을 갖게 됩니다.
AI 시대에 모든 사람은 AI 커뮤니케이션을 배워야 하며, 프롬프트 엔지니어링을 가르침으로써 골드 러시 동안 삽을 파는 것입니다.
#1: AI 컨설팅
이것은 모든 것을 하나로 묶는 기술입니다.
이 목록의 모든 기술(도구 스태킹, 리서치 시스템 등)은 다른 사람에게 패키징하여 판매할 수 있을 때 극적으로 더 가치 있게 됩니다.
이것은 메타 기술입니다. 어떤 비즈니스에든 들어가서 AI가 가장 큰 레버리지를 창출할 수 있는 곳을 진단하고, 솔루션을 설계하고, 구현에 대한 비용을 청구합니다.
현재 이 시장은 엄청나며, 실제로 전달할 수 있는 사람의 공급은 매우 적습니다.
지구상의 모든 기업은 AI로 무언가를 해야 한다는 것을 알고 있지만, 거의 모든 기업이 그 '무언가'가 무엇인지 모릅니다.
여러분이 답을 가진 사람, 즉 그들의 "AI 담당자"가 됩니다.
이 기술을 수익화하는 방법은 거의 무한합니다.
5,000달러 감사 → 10,000달러에서 20,000달러 구현 프로젝트 → 지속적인 관리를 위한 2,000달러에서 5,000달러 월 정액제.
그 수준의 고객 한 명만 있으면 이미 6자리 수익의 비즈니스를 갖게 됩니다.
일단 수익을 창출하면, 실행(워크플로우 구축, 감사 등)을 처리할 다른 사람을 고용하고 비즈니스를 더 확장할 수 있습니다.
컨설팅은 궁극적인 최종 목표 전략입니다.
마무리
이 글을 쓰는 것이 정말 즐거웠습니다.
여기의 모든 것은 실제 대화, 실제 관찰, 그리고 제가 제 회사와 개인 생활에서 실제로 구현하고 있는 것에서 비롯됩니다. 저는 모든 단어를 직접 쓰며, 제 돈을 걸고 싶은 것만 게시합니다.
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