클로드 코드로 주식 자동 매매·세금 계산서 발행까지… “업무 90% AI에 맡긴다”

페이퍼로지 이종범 AI 겸임교수는 클로드 코드를 활용하여 주식과 코인 자동 매매를 시연했다. 설정된 원칙에 따라 코드가 자동으로 실행되며 거래를 수행할 수 있음을 보여줬다. 단, 돈의 입출금은 직접 수행해야 하며, 이는 현재 기술로는 자동화가 불가능하다고 설명했다.

이종범 교수는 사용자들이 AI 코드를 업무에 도입하지 못하는 주된 이유로 '심리적 장벽'을 꼽았다. 터미널 UI의 낯설고 시각적인 거부감이 익숙한 채팅 인터페이스와 비교되어 어렵게 느껴질 수 있다고 지적했다. 그는 이러한 심리적 장벽은 일주일 정도의 적응 기간을 거치면 충분히 극복할 수 있다고 강조하며, 실제로는 채팅보다 더 쉬울 수 있다고 덧붙였다.

이종범 교수는 여러 AI 에이전트를 연동하여 업무를 완전히 자동화하는 사례를 소개했다. 각 에이전트가 서로 대화하며 작업을 완수함으로써 사용자는 업무에서 완전히 손을 뗄 수 있다고 설명했다. 그는 이러한 시스템을 통해 자신의 업무 시간 중 80~90%를 AI가 처리하고 있으며, 코드 지식 없이도 UI 제작 및 제어가 가능하다고 밝혔다.

클로드 코드를 활용하면 사용자의 요청에 따라 AI 인터페이스의 디자인을 자유롭게 변경할 수 있다. 이종범 교수는 기존 기능과 성능은 유지한 채, 아이폰의 아이 메시지 디자인처럼 사용자가 선호하는 형태로 AI의 '얼굴'을 바꿔줄 수 있다고 설명했다. 이는 개발 지식이 없는 일반 사용자도 말 한마디로 자신만의 사무 자동화 프로그램을 구축할 수 있음을 의미한다.

클로드 코드를 활용하면 휴대폰이나 태블릿 등 모바일 기기에서도 AI 작업 환경을 원격으로 제어할 수 있다. 이종범 교수는 자신의 컴퓨터에 구축된 환경을 VPN 연결을 통해 모바일에서 원격 조절하는 방법을 설명했다. 이를 위해서는 6단계에 걸쳐 웹 기반 인터페이스를 구축하는 과정이 필요하다고 덧붙였다.

클로드는 기존 업무 데이터를 학습하여 사용자의 업무 방식에 맞춘 자동화를 구현할 수 있다. 이종범 교수는 클로드가 기존에 보낸 이메일을 1초 만에 학습하여 사용자의 말투를 파악하고, 그 말투로 새로운 이메일을 작성하는 사례를 들었다. 또한, 공유 링크 권한 설정과 같은 피드백을 학습하여 한 번의 지시로 영구적인 행동 변화를 이끌어낼 수 있다고 설명했다.

클로드의 보안 및 권한 설정은 전적으로 사용자의 선택에 달려 있다고 이종범 교수는 강조했다. 그는 MCP(Managed Cloud Platform)를 통해 구글 서비스와 연동되며, 비밀번호를 직접 요구하지 않는다고 설명했다. 또한, 데이터 학습 설정에 대한 선택권을 사용자에게 주며, 엔터프라이즈 계약을 통해 더욱 강력한 보안 환경을 구축할 수 있다고 권고했다.

이종범 교수는 클로드를 활용한 세금 계산서 자동 발행 시스템을 소개했다. 사업자 등록증이 첨부된 이메일을 받으면 클로드가 이를 인식하고 자동으로 세금 계산서를 발행하도록 설정할 수 있다. 이러한 자동화는 반복적인 사무 작업을 효율화하여 업무 부담을 크게 줄여줄 수 있다.

이종범 교수는 AI를 활용하여 '작업 전환 비용'을 절감할 수 있다고 주장했다. 다양한 툴 사이를 오가며 발생하는 시간과 노력이 작업 전환 비용인데, AI가 이 과정을 대신함으로써 효율성을 높일 수 있다는 것이다. 그는 리멤버와 같은 기존 명함 관리 앱을 대체하여 AI가 명함 정보를 자동으로 추출하고 관리하는 사례를 예시로 들었다. AI를 통해 명함 데이터를 자동으로 분류하고 필요한 정보를 추출하여 비서에게 보고하는 과정을 시연하며 AI가 이러한 반복 작업을 처리하여 작업 전환 비용을 최소화한다고 설명했다. 이종범 교수는 명함 관리뿐만 아니라 다양한 앱 기반 업무를 AI로 통합하여 불필요한 전환을 줄이고 업무 집중도를 높일 수 있다고 강조했다.

클로드를 활용하면 매일 아침 개인에게 맞춤화된 업무 일정을 자동으로 브리핑 받을 수 있다. 이종범 교수는 클로드가 오늘, 이번 주, 다음 주에 있을 중요한 일정을 선별하여 아침마다 요약 보고서를 제공한다고 설명했다. 이는 사용자가 중요한 일정을 놓치지 않고 하루를 계획하는 데 도움을 준다.

이종범 교수는 클로드가 카카오 실시간 교통 정보와 연동하여 출퇴근 및 기상 시간을 자동으로 조절할 수 있다고 언급했다. 그는 실제 강의 일정에 맞춰 최적의 기상 시간을 역산하여 알려주는 사례를 보여주며, AI가 이러한 예측 기반의 자동화를 수행할 수 있음을 시사했다. 다만, 채팅이나 코워크 모드에서는 이러한 정교한 설정이 제한적일 수 있다고 인정했다.

클로드를 사용하면 유튜브 채널의 댓글 관리도 자동화할 수 있다. 이종범 교수는 AI가 구독자 통계를 분석하고 댓글의 내용을 파악하여 직접 하트를 누르고 답글을 작성하는 시연을 보여줬다. 이를 통해 채널 운영자는 댓글 관리에 소요되는 시간을 최소화하고 콘텐츠 제작에 더욱 집중할 수 있다.

클로드를 노션(Notion) MCP와 연동하여 식단 및 건강 관리를 자동화할 수 있다. 이종범 교수는 음식 사진을 찍어 올리면 클로드가 칼로리를 계산하고 애플 워치 데이터를 활용하여 수집된 정보를 노션에 자동 저장하는 방식을 소개했다. 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 AI는 사용자의 피로도와 같은 신체 상태를 진단하고 맞춤형 건강 관리 조언을 제공할 수 있다. 그는 이 시스템을 통해 사용자의 건강 데이터를 체계적으로 관리하고 분석하여 개인화된 건강 루틴을 제안함으로써 건강 증진에 기여할 수 있다고 설명했다.

AI의 '할루시네이션(환각)' 문제를 해결하기 위해 AI 간 교차 검증 방식이 제시됐다. 이종범 교수는 AI가 생성한 결과물의 오류를 다른 AI가 다시 검증하는 방식으로 할루시네이션을 잡아낼 수 있다고 설명했다. 이는 사람이 직접 모든 오류를 잡아내는 것의 한계를 보완하고, AI의 신뢰성을 높이는 데 효과적이라고 강조했다. 그는 여러 AI를 활용하여 상호 보완적인 검증 시스템을 구축함으로써 정보의 정확도를 높이고 사용자가 AI를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들 수 있다고 덧붙였다.

이종범 교수는 최강의 생산성을 위한 AI 업무 환경 구성으로 클로드와 GPT의 조합을 추천했다. 그는 클로드 오퍼스 5.0을 메인 비서로, GPT-4o(코덱스 5.6 솔)를 감시 및 보조 역할로 사용하는 것을 권장했다. 이러한 역할 분담은 각 AI의 강점을 극대화하여 시너지를 창출한다. 그는 클로드 오퍼스가 방대한 데이터 처리와 복잡한 문제 해결에 강점을 보이며, GPT-4o는 더 빠른 정보 탐색과 요약, 그리고 클로드의 결과물에 대한 교차 검증 역할을 수행하여 AI 할루시네이션을 줄이는 데 효과적이라고 설명했다. 만약 역할을 반대로 할 경우, 각 AI의 강점이 제대로 발휘되지 않아 전반적인 성능 저하가 발생할 수 있다고 경고했다. 이종범 교수는 클로드가 고난도 분석과 창의적 작업에 집중하고, GPT는 보조적인 정보 검색과 빠른 피드백을 제공함으로써 효율적인 업무 흐름을 만들 수 있다고 강조했다.

이종범 교수는 업무 자동화 플랫폼 선택 시 확장성을 고려하여 웹 UI를 직접 구축할 것을 추천했다. 텔레그램과 같은 외부 플랫폼은 기능 제한이 존재하여 원하는 모든 자동화를 구현하기 어렵다고 지적했다. 반면, 웹 UI를 직접 구축하면 사용자가 원하는 기능을 자유롭게 커스텀하고 권한을 확장할 수 있다고 설명했다. 클로드 코드를 활용하면 전문적인 개발 지식 없이도 이러한 웹 UI를 구현할 수 있어 개인화된 업무 자동화 환경을 구축하는 데 유리하다고 강조했다.