아크포인트(대표 오태완)는 8월 28일 해시드 라운지에서 열린 'Bloom X 젠스파크' AI 밋업 전문가 세션에서 AI 활용 경험과 방법론을 발표했다. 이날 오 대표는 "AI Slop과 자산의 갈림길"을 주제로, 같은 모델을 쓰면서도 결과물의 가치가 갈리는 이유를 분석했다. 그는 "어떤 사람은 AI로 희귀암을 고치는데, 어떤 사람은 같은 AI가 그럴싸한 말만 한다고 한다. 모델은 같다"며 "산출물의 격차는 모델이 아니라 모델의 역량을 끌어내는 사람에게 달렸다"고 말했다. AI 도입, 투자 임계점 앞두고 있어 발표 전반부에서는 AI 확산 현황이 데이터로 제시됐다. 오 대표는 AI 모델이 챗봇에서 추론가를 거쳐 자율 수행이 가능한 에이전트 단계에 진입했으며, 2026년을 AI 에이전트가 기업 인프라와 실제 비즈니스에 통합되는 원년으로 평가했다. 이용 현황과 관련해서는 전 세계 생산가능인구의 18%가 AI를 사용하고 있고, 한국은 사용률 37%로 UAE(70%), 싱가포르(63%), 프랑스(48%)에 이어 상위권이며 ChatGPT·제미나이 유료 구독자 수는 글로벌 2위라고 소개했다. 투자 규모에 대해서는 "과거 전기모터와 IT 투자금이 GDP 대비 1.5~2.0% 구간에 진입했을 때부터 생산성 향상이 발생했다"며, 현재 글로벌 AI 투자가 GDP 대비 0.9% 수준이나 2028년 1.4%까지, 미국은 이미 1.8%에서 2028년 2.8%까지 상승할 것으로 전망된다고 설명했다. "만들 수 있는 것과 자산이 되는 것은 다르다" 오 대표는 자신의 시행착오를 먼저 공개했다. 문과 출신 애널리스트·컨설턴트를 거친 비개발자로서 AI 도입 초기 토스 미니앱 10여 개, 각종 웹사이트, 커머스 클론, 멀티에이전트 데모 등을 "무자비하게 생산"했으나, "만들 수 있는 것과 자산이 되는 것은 다르다"는 결론에 도달했다는 것이다. 그는 'AI Slop'의 특징을 네 가지로 정리했다. ▲초안은 빠르지만 실제 사용 가능한 품질에 도달하지 못하고 ▲결과물은 쌓이지만 데이터·지식·프로세스로 축적되지 않으며 ▲매출·의사결정 등 핵심 병목은 건드리지 못하고 ▲생산 비용을 줄이는 대신 소비 비용을 늘린다는 점이다. 특히 네 번째 항목에 대해 오 대표는 "만든 사람은 10분을 아꼈지만 받는 사람 10명이 각각 10분씩 읽어야 한다면 조직 전체로는 손해"라고 지적했다. "전단지에 QR코드를 붙이면 디지털 광고회사가 되는가" 반대로 'AI 자산'의 조건으로는 ▲계속 쓰이고 개선되는가 ▲시간 절감이 아닌 매출·비용·의사결정 속도 등 핵심 지표를 바꿨는가 ▲핵심 병목을 제거했는가, 아니면 타인에게 전가했는가 ▲AI를 전제로 워크플로우를 다시 설계했는가를 제시했다. 오 대표는 이를 "오프라인 광고회사가 전단지에 QR코드를 붙이면 디지털 광고회사가 되는가"라는 질문으로 압축했다. 기존 프로세스에 AI를 살짝 얹은 형태와, 디지털을 전제로 워크플로우를 새로 구축한 것은 근본적으로 다르다는 설명이다. 실전 사례: '나만의 AI 과외선생님' 발표 후반부에서는 실제 적용 사례가 공개됐다. 오 대표는 좋은 논문이나 아티클을 발견했을 때 자동으로 맞춤형 스터디 자료를 생성해 노션에 아카이빙하는 워크플로우를 소개했다. 이 워크플로우는 ▲AI가 원문 전문을 읽고 웹 검색으로 관련 자료를 보강하고 ▲사용자에 대한 이해를 기반으로 맞춤 양식의 자료를 생성하며 ▲노션 스터디 아카이브에 회차 번호까지 자동으로 매겨 업로드하는 3단계로 구성된다. 오 대표는 여기서 양식 설계가 핵심이라며 네 가지 원칙을 공개했다. ▲요약하지 말고 맥락을 더해 번역할 것(3줄 요약으로는 저자의 논리를 배울 수 없다) ▲독자 수준에 맞춰 해설할 것 ▲"그래서 우리 일에 뭘 적용할 수 있나"라는 자사 관점의 시사점을 반드시 넣을 것 ▲토론 질문 2~3개를 함께 제시할 것 등이다. 그는 이 방식의 장점으로 원문을 넘어선 배경지식과 비교군 제공, 자사 맥락에 기반한 적용점 제시, 노션 댓글을 통한 동료 간 의견 교류를 꼽았다. 그는 AI를 처음 접한 뒤 3개월간 독학한 내용을 A4 18장 분량으로 정리한 학습 자료를 공개하며, 폴더 세팅, 마크다운 작성법, STICC 프롬프트 프레임워크, 스킬 제작, LLM 위키 등의 노하우를 공개했다. 해당 자료는 비개발자를 위해 무료로 공유된다. 발표자료 전문: https://arkpoint-ai-slop-deck.vercel.app