AI WorkshopAI로 사이트·앱 만들기

지금은 누구나 AI 에게 “예약 받는 사이트 만들어 줘” 라고 할 수 있습니다. 코드는 바로 나옵니다. 그런데 대부분 거기서 멈춥니다. 코드가 나온 것과 쓸 수 있는 결과물이 남는 것은 다른 일이기 때문입니다.

이건 개인만의 일이 아닙니다. MIT 가 2025년 기업 300곳의 도입 사례를 조사했더니 생성형 AI 파일럿의 95% 가 손익에 아무 변화를 만들지 못했습니다. 원인은 모델 성능이 아니라 어떻게 적용하는지를 몰라서 였습니다. 도구는 이미 좋습니다. 갈리는 건 쓰는 쪽입니다.

한 번 끝까지 가 본 사람은 다릅니다

이 세 구간을 한 번 통과해 보면 세 가지가 남습니다. 이건 되는 일이라는 감각, 막히는 지점이 어디인지 아는 것, 그리고 끝까지 가는 순서입니다. 읽어서 아는 것과 해 봐서 아는 것의 차이가 여기서 갈립니다.

도구는 바뀌어도 순서는 안 바뀝니다

AI 모델은 몇 달마다 바뀝니다. 작년에 쓰던 도구가 지금은 다른 이름입니다. 그런데 무엇을 만들지 정하고 → 시키고 → 고치고 → 내보낸다 는 순서는 그대로입니다. 이 순서를 한 번 몸에 익히면 새 도구가 나와도 문법만 새로 보면 됩니다. 반대로 이걸 안 해 본 상태에서는 도구가 바뀔 때마다 다시 처음입니다.

시작한 사람과 아닌 사람의 격차는 계속 벌어집니다

한 번 배우면 끝나는 일은 아닙니다. 오히려 그 반대입니다. Anthropic 이 실사용 데이터를 분석했더니 6개월 넘게 써 온 사람이 신규 사용자보다 계속 더 나은 결과를 냈고, 그 차이는 시간이 갈수록 벌어졌습니다. 반대로 국내 조사에서는 2년 연속 한 번도 안 써 본 사람이 72.9% 였고, 이 쪽은 “들어는 봤다” 단계에서 그대로 멈춰 있었습니다.

갈림길은 실력이 아니라 시작했느냐입니다. 한 번 끝까지 가 보면 그 다음부터는 관심을 유지하는 것만으로 계속 늘어납니다. 시작을 못 하면 도구가 아무리 좋아져도 제자리입니다.

그래서 3시간입니다

설명을 듣는 3시간이 아니라, 본인이 만들고 싶은 것 하나를 끝까지 통과시키는 3시간입니다. 가장 넘기 어려운 첫 번째 완성을 같이 넘고, 끝나면 손에 결과물이 남습니다.

* 이 워크숍은 강의를 듣는 자리가 아니라 본인 화면에서 직접 만드는 자리입니다. 노트북을 가져오시면 됩니다.

출처 — 파일럿 95%: MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (2025.08) · 장기 사용자 격차: Anthropic Economic Index, Learning Curves (2026.03) · 2년 연속 미이용 72.9%: 정보통신정책연구원(KISDI), 생성형 AI 이용 격차 (2026.04)