사람과 기술을 연결하는 새로운 직업 실험

ChatGPT와 Canva, Notion 등 AI 도구를 연결해 사람과 기술 사이의 다리를 놓은 실험기. AI 코디네이터라는 새로운 직업의 역할과 가능성을 실제 사례 중심으로 소개한다.

AI 시대, 사람의 역할은 어디에 있을까

AI는 이미 우리 곁에 있다.
글을 쓰고, 이미지를 만들고, 음악을 작곡한다.

하지만 아이러니하게도, 기술이 발전할수록
사람들은 “나는 이제 어떤 일을 해야 하지?”라는 질문을 더 자주 던진다.

그 질문을 나도 했다.

AI가 이렇게 빠르게 진화하는데,
‘사람’의 역할은 어디에 있을까?

그러던 중 발견한 개념이 있었다.

바로 AI 코디네이터(AI Coordinator).

AI 코디네이터는 기술을 직접 만드는 개발자가 아니라,
사람과 AI를 연결해 주는 중간자다.

즉, “AI를 잘 다루는 사람이 아니라, AI를 잘 활용하게 해주는 사람.”

그래서 나는 실험을 시작했다.

“AI와 인간의 협업을 돕는 코디네이터라는 역할로
하나의 새로운 직업 모델을 만들 수 있을까?”

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실험 설계 – AI 코디네이터의 역할 정의

먼저 ChatGPT에게 물었다.

“AI 코디네이터는 구체적으로 어떤 일을 하는 사람일까?”

 

AI의 답변은 명확했다.

 

AI 코디네이터의 핵심 역할 5가지

 

비즈니스나 개인의 문제를 분석한다.
그 문제에 맞는 AI 도구를 추천한다.
AI 프롬프트를 설계해 맞춤형 결과를 만들어준다.
도구 활용법을 교육하거나 매뉴얼을 제공한다.
AI와 사람이 함께 일하는 프로세스를 세팅한다.

 

즉, 코디네이터는 AI의 언어를 인간의 언어로 번역하는 사람이었다.

 

나는 이 구조를 바탕으로
‘AI 코디네이터 프리랜서 실험 프로젝트’를 설계했다.

 

나만의 ‘AI 서비스 매뉴얼’ 만들기

AI 코디네이터로서 첫 번째 준비는
‘AI 도구의 구조를 이해하는 것’이었다.

그래서 주요 AI 툴들을 카테고리별로 정리했다.

분야대표 도구주요 기능

 

텍스트	ChatGPT, Claude, Gemini	문서 작성, 아이디어 설계, 자동 응답
이미지	Midjourney, Leonardo, Canva	디자인 생성, 시각자료 제작
영상/음성	Pika, Synthesia, ElevenLabs	영상 편집, 음성 변환
관리/자동화	Notion, Zapier, Airtable	일정 관리, 업무 연결, 데이터 자동화

각 도구의 특징과 사용 시나리오를 문서화했다.
그 결과, 하나의 AI 매뉴얼이 만들어졌고
그 자체가 내 첫 번째 ‘서비스 상품’이 되었다.

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실제 상담형 서비스 운영하기

준비가 끝난 뒤,
나는 블로그와 크몽에 다음 서비스를 등록했다.

서비스명: “AI 코디네이터 – 당신의 일을 자동화해 드립니다”
설명:
“AI가 어려운 사람들을 위해 맞춤 도구와 활용 전략을 설계합니다.
ChatGPT·Canva·Notion 등으로 나만의 업무 자동화 루틴을 만들어드립니다.”

 

의뢰가 들어오면 이렇게 진행했다.

 

AI 코디네이터 실무 프로세스
고객의 업무·문제 파악 (Zoom 미팅 30분)
AI 도구 추천 및 프롬프트 설계
시범 자동화 세팅
사용법 매뉴얼 제공 (PDF or 영상 가이드)

 

이 구조를 1회 5만 원으로 설정해 2주간 운영했다.

 

2주간의 ‘AI 코디네이터’ 수익 데이터

항목수치비고

 

상담 의뢰 수	12건	블로그 유입 + 크몽 등록
실제 진행 건수	8건	1인당 1회 평균 1시간
평균 단가	₩50,000	시범 서비스 기준
총 수익	₩400,000 (약 290달러)	2주 수익

단순히 돈을 번 것보다
의미 있었던 건 AI를 사람에게 설명하는 기술이었다.

 

고객들은 “AI를 직접 쓰기엔 어렵지만,
누군가 정리해 주니 한결 명확해졌다”라고 말했다.
그 말이 이 직업의 본질을 설명해 줬다.

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도구가 아닌 ‘이해력’을 파는 일

AI 코디네이터는 기술자가 아니다.
도구를 잘 다루는 것보다,
사람의 언어로 기술을 풀어내는 능력이 더 중요했다.

 

예를 들어,
어떤 고객은 이런 요청을 했다.

“저는 마케팅 업무를 하는데, AI를 어디에 써야 할지 모르겠어요.”

 

나는 ChatGPT에게 이렇게 물었다.

“마케팅 담당자가 업무 효율을 높이기 위해 사용할 수 있는
AI 루틴을 만들어줘.”

 

AI의 답을 정리해 고객에게 제안했다.

• 콘텐츠 아이디어 자동 생성
• SNS 문장 톤 보정
• 고객 응대 자동 이메일

고객은 그 루틴을 그대로 적용해
업무 시간을 하루 2시간 줄였다고 했다.

그 순간 느꼈다.
AI 코디네이터의 진짜 가치는 도구를 이해시켜 주는 능력에 있다는 걸.

 

‘1인 AI 컨설팅 시스템’ 만들기

실험을 거듭하면서
AI 코디네이터 서비스는 자연스럽게 반자동화 시스템으로 발전했다.

 

AI 코디네이터 자동화 루틴 예시

• Notion → 상담 고객 기록 자동 저장
• Zapier → 완료 시 이메일 + 가이드북 발송
• ChatGPT → 사용 매뉴얼 자동 작성
• Canva → 맞춤 프레젠테이션 자동 디자인

이 루틴으로
한 번의 상담이 끝나면,
AI가 후속 문서까지 대신 작성해 줬다.

이 시스템 덕분에
‘시간을 파는 일’이 아니라 ‘지식을 판매하는 구조’로 바뀌었다.

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느낀 점 – 기술과 사람 사이의 다리를 놓는 일

이번 실험을 통해 알게 된 건,
AI 시대에도 결국 사람이 사람을 돕는 구조가 필요하다는 사실이다.

 

AI가 모든 걸 대신할 수 있을 것처럼 보여도,
정작 사람들은 “어디서부터 써야 할지” 몰라 막막하다.

그때 필요한 역할이 바로 AI 코디네이터다.

AI에게 이렇게 물었다.

“너에게도 코디네이터가 필요할까?”
AI의 대답은 의외였다.
“네, 인간이 저를 더 잘 활용할 수 있도록
도와주는 사람이 필요합니다.”

 

그 대답은 곧 이 직업의 존재 이유였다.

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AI 시대의 진짜 전문가는 ‘기술을 연결하는 사람’

AI 코디네이터는 단순한 직업이 아니다.
그건 기술의 속도와 사람의 이해력 사이에
‘다리’를 놓는 일이다.

 

앞으로 AI 도구는 더 많아지고, 더 정교해질 것이다.
하지만 기술이 아무리 발전해도
그걸 사람의 언어로 번역해 주는 전문가는 여전히 필요하다.

 

AI 코디네이터는
개발자가 아닌 ‘통역자’,
기술자가 아닌 ‘설계자’,
그리고 시대의 새로운 연결자다.

 

이 직업의 본질은 결국 사람을 돕는 기술이다.
AI가 세상을 바꾸는 시대,
그 기술을 사람에게 전해주는 일이
가장 ‘인간적인 직업’ 일지도 모른다.

 

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