IT 기획자, 개발자, 분석가들은 한 달에 AI를 몇개 구독할까?

 

왜 이런 설문을 했는지

요즘 개발자, 데이터 분석가, 기획자 분들과 이야기를 나누다 보면 AI 도구 얘기가 빠지지 않습니다. "이 프롬프트는 추가해봤어요?", "클로드 4.0 소넷은 어때요?", "저는 잼민이가 낫더라구요.." "이미 코파일럿 1년 구독했는데...왜", "Napkin AI 쓸만합니다" 이런 대화들이 일상이 되었죠.

그런데 이런 대화를 하면서 계속 궁금했던 게 있었어요.

 

• "내가 제대로 쓰고 있는 건가?"
• "이 돈 주고 쓸 만한 가치가 있나?"
• "다른 사람들은 어떻게 조합해서 쓰지?"

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 도구들이 우후죽순 생겨나면서 다들 한 번쯤은 써보셨을 텐데요. 정작 "제대로 활용하고 있는지", "투자 대비 효과는 어떤지"에 대한 솔직한 후기나 실제 사용 패턴을 들어볼 기회는 많지 않았거든요.

 

저는 현재 BA로 일을 하고 있는데 소규모 부서라 정보를 얻을 수 있는 곳이 제한적이더라구요. 그래서 다양한 AI 툴을 사용해보고 '다른 분들은 어떻게 쓰고 계실까?' 하는 궁금증이 생겨 이번 설문을 준비하게 되었습니다.

 

그리고 집단 지성의 힘은 강하니 우리 모두가 참고할 만한 인사이트를 찾아보자는 취지였어요.

 

여러분이 공유해주신 꿀팁과 실패 경험들이 같은 고민을 하고 있는 다른 분들에게도 도움이 될 거라고 생각합니다.

그럼 이제 설문에서 발견한 흥미로운 패턴들을 하나씩 공유해보겠습니다.

설문은 6월 1일 자정까지 진행할 예정이고. 아직 따끈따근한 응답을 받고 있는 중입니다. 부디 개발자, 데이터 분석가, 기획자 등 IT/테크 업계 동료 여러분의 소중한 경험을 기다립니다 :)

가장 눈에 띈 점: AI는 투자대비 만족도가 높은 서비스

5월 25일 14시 기준, 11명이라 표본이 크지는 않지만, 나름 흥미로운 패턴이 나타났습니다.

설문 결과를 분석하면서 가장 주목할 만한 점은, 적극적인 투자만큼 실제 효과도 체감하고 있다는 응답이 많다는 것이었습니다.

구체적으로 살펴보면, 73%가 유료 AI 서비스를 이용하고 있으며, 45%는 월 4-7만원을 투자하는 것으로 나타났습니다. 평균적으로 1.9개 정도의 서비스를 구독하고 있는 셈입니다.

 

73%가 유료 구독을 하고 있고, 실제로 64%가 업무량 감소를 체감하고 있어 AI 도구 활용이 실질적인 성과로 이어지고 있음을 보여줍니다. 평균 1.9개의 서비스를 구독하면서도 월 4-7만원(45%)이라는 합리적인 수준에서 구독을 하고 있는 것으로 보입니다.

 

 

설문 응답자는 데이터 분석/AI/ML이 55%로 가장 많았으며, 1-3년차 주니어가 절반 이상을 차지하는 것으로 나타났습니다.

AI 사용 기간은 1-2년이 가장 많았는데, 이는 2024년 하반기 ChatGPT 대중화 시점과 일치하는 것으로 보입니다.

 

 

흥미로운 점은 업무량 변화에 대한 응답입니다. 54.5%가 "업무량이 줄었다"고 응답했고, 9.1%는 "업무량이 많이 줄었다"고 답해 총 63.6%가 업무량 감소를 체감하는 것으로 나타났습니다. 반면 9.1%는 "오히려 업무량이 늘었다"고 답했는데, 이는 AI로 인해 새로운 업무가 생겨난 것으로 해석됩니다.

 

이러한 결과는 IT/데이터 분석 직군에서 AI 도구 활용이 실제로 생산성 향상으로 이어지고 있음을 보여줍니다. 다만 일부에서는 AI 활용으로 인해 더 많은 업무 기회가 생겨나면서 전체 업무량이 늘어나는 현상도 나타나고 있는 것으로 보여지네요.

(본격적으로 경영진과 근로자의 눈치게임이 시작되는 것일지도..)

 

구체적인 활용 사례들

실제로 큰 효과를 얻은 사용자들의 사례를 분석해보면 명확한 공통 패턴이 확인됩니다.

 

구체적인 활용사례 일부

효과 사례들을 보면 흥미로운 내용들이 많은데요.

 

개발연구일지 자동화 사례: 매일 작업한 내용을 간단히 메모한 후, 주기적으로 ChatGPT를 활용해 체계적인 일지로 변환하는 방식으로 기존 1개월 소요 작업을 3일로 단축했다고 합니다.

 

데이터 전처리 자동화 사례: 샘플 데이터와 함께 구체적인 변환 요구사항을 ChatGPT에 제시하여 코드를 자동 생성하는 방식을 활용해서 2시간 이상 소요되던 작업을 5분으로 단축했다고 합니다.

 

면접 준비 활용 사례: ChatGPT를 면접관 역할로 설정하고, 지원 회사의 정보를 사전에 입력하여 현실적인 질문을 받으며 준비하는 방식으로 활용하는 응답자도 있었습니다.

 

그 외로 클로드를 일상적으로 사용하면서 집 리모델링시 인테리어 견적, 사장님과의 네고(?)에도 적극적으로 활용했다는 응답자도 있었습니다.  

 

이들 사례의 공통점을 분석하면, 구체적이고 반복적인 업무에 AI를 적용했다는 특징이 있습니다. 또한 Before/After가 명확히 측정 가능한 작업들에 집중했다는 점도 주목할 만한데요. 그리고 업무 외에 일상 생활에도 적극적으로 AI를 활용하는 모습들을 볼 수 있습니다.

 

최적의 조합은 ChatGPT + 다른 AI?

 

AI 도구 선호도 분석 결과, 역시 ChatGPT가 압도적으로 높은 선호도를 보였습니다(73%). 흥미로운 점은 대부분의 사용자들이 ChatGPT 를 중심으로 다른 AI를 조합하는 패턴을 보인다는 것입니다.

 

채찍피티를 베이스로 나머지 AI를 끼얹는 방식 多

 

여러 도구를 연달아 사용에 대한 질문에서는 54.5%가 "거의 안 함"이라고 답했고, 27.3%만이 "자주 그렇게 함"이라고 응답했습니다. 이는 다양하게 AI를 쓰는 것보다는 AI 툴 하나에 집중하는 전략이 더 일반적임을 보여주는데요. 챗지피티 하나로 다양하게 활용하시는 것 같습니다.

 

그런데 흥미롭게도 실제 꿀팁을 분석해보면, 효과를 크게 본 사용자들 중 일부는 AI를 조합해서 사용하는 전략을 구사하고 있는 것으로 나타났습니다.

 

대표적인 선택적 활용 패턴:

 

1. ChatGPT 기본 + 필요시 Perplexity로 정보 수집
2. ChatGPT 중심 + Claude로 문체 조정
3. ChatGPT + Cursor (개발자 특화)

 

이는 자신에게 맞는 핵심 도구를 정하고 필요에 따라 보완적으로 다른 AI 툴을 활용하는 것이 더 현실적이고 효과적임을 시사합니다.

 

저 개인적으로는 분석/기획안을 작성해야 한다고 하면 우선 Claude에 필요한 프롬프트를 넣고 초안을 작성합니다. 그리고 Gemini를 활용해 상호 검증을 시킵니다. 그 과정에서 상당히 편향과 오류들이 제거가 되는걸 느낍니다. 또 리서치나 외부 자료가 필요하면 Perplexity로 자료를 찾고 내용을 보완하는 식으로 활용합니다. 그리고 PPT를 만들어야 하면 Beautiful AI를 돌려서 장표들을 찍어냅니다. 그러면 그럴듯한 장표들이 튀어나옵니다!

 

Beautiful AI로 만든 장표, 한글로 프롬프트 제공해도 가끔 이렇게 영어로 나오는 경우가 많음..

 

이전 회사에서는 비용을 일부 지원했는데 현재 이직한 회사는 지원을 하지 않아 자비로 나가고 있지만, 생산성 향상 체감은 눈에 띄게 하고 있습니다. 저 개인적으로는 AI는 거부할 수 없는 흐름이라고 생각하고 조직에서도 잘 활용할 수 있게 지원해야하지 않나 생각합니다. 제가 큰 기업 사정은 잘 모르겠지만, 정보 유출 걱정하기엔 그 Benefit이 압도적인 것 같아서 조직 입장에서는 우선 AI를 도입하고 내부적으로 관련 거버넌스를 가져가는게 바람직하지 않나 싶습니다.

 

 

아무튼!

 

구독 패턴도 흥미로웠음

구독 패턴을 분석한 결과, 크게 4가지 유형으로 분류할 수 있는 것으로 나타났습니다.

 

심플형 (35%): ChatGPT Plus 단일 구독으로 월 1-3만원을 지출하는 유형입니다. 가장 기본적인 형태이지만, 이것만으로도 상당한 효과를 보고하는 사용자들이 확인되었습니다.

조합형 (35%): ChatGPT + Perplexity와 같은 2개 서비스 조합으로 월 4-5만원을 지출하는 유형입니다. "ChatGPT + 1개 추가" 패턴이 가장 일반적인 것으로 나타났습니다.

헤비형 (20%): 3개 이상의 서비스를 구독하여 월 6-7만원을 지출하는 유형입니다. 완전한 워크플로우를 구축한 사용자들이 이 범주에 속하는 것으로 분석됩니다.

무료형 (27%): 무료 버전만을 활용하는 사용자들입니다. 기능적 제약이 있음에도 불구하고 나름대로 효과적인 활용법을 개발하고 있는 것으로 확인됩니다.

 

실패 사례에서 배울 점들

실패 사례들을 보니 대부분 도구 특성을 잘 몰라서 생긴 문제들이 많았습니다.

예를 들어, Perplexity는 정보 수집에는 뛰어나지만 창작에는 별로인데, 이걸 모르고 글쓰기에 쓰려다가 실망한 경우가 있었고,

Claude 무료 버전의 글자수 제한을 모르고 긴 문서 작업에 쓰려다가 불편했다는 경우도 있습니다.

Cursor AI가 자동으로 파일을 생성하면서 기존 코드 주석을 지워버렸는데, 이걸 모르고 쓰다가 낭패를 본 개발자도 있었고요.

거짓 정보를 그대로 믿고 써서 문제가 된 경우도 있었습니다.

 

결국은 각 도구가 뭘 잘하고 뭘 못하는지 파악하는 게 핵심인 것 같습니다.

 

실패사례 일부

단순 업무 도구를 넘어서는 활용

업무뿐만 아니라 일상 생활에서도 AI를 적극 활용하는 사례들이 확인되었는데요.

집 리모델링 시 인테리어 견적을 ChatGPT에 문의하고 업체와의 협상 전략을 수립한 사례, 이직 준비 과정에서 면접 시뮬레이션을 활용한 사례, 심지어 개인적인 상담 목적으로 활용하는 사례도 있었습니다. 이러한 활용 패턴은 AI가 단순한 업무 도구의 범위를 넘어서 라이프스타일 전반에 통합되고 있음을 보여주는 것으로 해석됩니다. 

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결론적으로

이번 설문을 통해서 몇 가지 흥미로운 점들을 발견했습니다.

 

1. 투자는 적극적이지만 효과 측정은 부족함: 많은 사람들이 AI에 돈을 쓰고 있지만, 실제로 얼마나 도움이 되는지는 제대로 파악하지 못하고 있고, 이 부분은 개선이 필요해 보입니다.
2. 구체적이고 반복적인 업무에서 효과 극대: 성공 사례들을 보면 모두 측정 가능한 업무에 AI를 적용했을 때 큰 효과를 봤습니다.
3. 업무와 일상 생활에서 AI를 쓰는 사람 만족도 높음: AI에 만족도가 높은 유형은 업무뿐만 아니라 일상생활에도 적극적으로 AI를 활용하는 사람이 많았습니다.
4. 도구별 특성 이해가 핵심: 각 AI의 강점과 약점을 파악해서 적절히 조합하는 사람들이 가장 만족도가 높은 것으로 나타났습니다.

아직은 AI 활용이 초기 단계이지만, 성공 패턴들이 조금씩 보이기 시작한 것 같습니다. 무작정 많은 도구를 쓰기보다는, 명확한 목적을 가지고 측정 가능한 업무부터 시작하는 게 가장 좋은 접근법인 것 같습니다.

 

그리고 무엇보다 각 도구가 뭘 잘하는지 제대로 파악하고 쓰는 게 중요해 보입니다. AI는 결국 도구일 뿐이고, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 인간인 우리가 결정하는 것일테니깐요. 

 

PS. 설문은 6월 1일 자정까지 진행이 될 예정이니 혹시 그 전에 이 포스팅을 읽고 계신 분은

댓글에 있는 설문 링크로 들어가서 설문 응답해주시면 AI 활용 꿀팁 정리해서 메일로 전달드리겠습니다.

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!