START FROM HERE

지금, 어떤 한 걸음이 필요한가요?

더 많이 아는 것보다, 내 일에 필요한 하나부터.

8개 주제별 서가 모두 보기

주제별 글과 자료는 발행 순서대로 채워집니다. 아직 등록된 글이 없는 서가도 있습니다.

THE LATEST NOTES

내 일의 다음 단계를 여는 글

최근 발행 순

글

021. 1인 기업 고객 선별법: 지난 고객 10명에서 ‘다시 받고 싶은 고객’ 찾기
가장 최근에 쓴 글

021. 1인 기업 고객 선별법: 지난 고객 10명에서 ‘다시 받고 싶은 고객’ 찾기

NEXT STAGE 021 · 혼자 사업하는 분을 위한 고객 정리법 다시 거래하고 싶은 고객은 매출만 보고 고르지 마세요. 돈이 얼마나 남았는지, 시간이 얼마나 들었는지, 서로 약속을 잘 지켰는지를 함께 보면 됩니다. 최근 고객을 최대 10명만 적어보세요. 가게를 운영하는 분도, 이제 혼자 일을 시작한 분도 종이나 엑셀로 따라 할 수 있습니다. 고객이 2~3명뿐이라면 그만큼만 적으면 됩니다. 1. 다시 거래하고 싶은 고객의 기준은 세 가지입니다 나와 잘 맞는 거래는 돈과 시간, 일하는 과정이 무리 없이 맞는 거래입니다. 돈: 재료비나 외주비를 빼고도 남는 게 있었나요? 시간: 상담·준비·수정까지 감당할 수 있었나요? 약속: 서로 정한 주문 내용, 일정, 입금 약속을 지켰나요? 힘들었다고 모두 고객 탓은 아닙니다. 내가 가격이나 수정 횟수를 미리 설명하지 않았는지도 돌아보세요. 사람에게 점수를 매기는 것이 아니라, 다음에 어떤 조건으로 거래할지 정하는 일입니다. 끝난 거래를 돌아보며 돈·시간·약속을 살펴보세요. AI로 만든 업무 장면입니다. 2. 최근 고객을 한 줄씩 적어보세요 최근에 거래를 마친 고객부터 같은 항목으로 적으면 비교하기 쉽습니다. 고객 이름 대신 ‘고객 1, 고객 2’로 써도 됩니다. 적을 항목 적는 방법 받은 돈 실제 입금된 금액. 아직 못 받은 돈은 따로 표시합니다. 직접 든 비용 그 일을 위해 쓴 재료비·외주비·배송비 등 내가 쓴 시간 상담부터 준비·작업·수정까지 걸린 시간 다음 거래의 조건 그대로 진행 / 조건 바꾸기 / 당분간 쉬기 가게라면 주문 한 건, 프리랜서라면 작업 한 건을 기준으로 잡으세요. 한 달치 거래와 주문 한 건을 그대로 비교하지는 마세요. 정확히 모르는 금액이나 시간에는 ‘추정’이라고 적습니다. 아래 화면은 구글 시트 예시입니다. 처음부터 모든 칸을 채우거나 수식을 넣을 필요는 없습니다. 위 네 항목부터 시작하세요. 화면 속 고객과 금액은 모두 가상입니다. 가상 고객 10명을 정리한 표입...
글 읽기
지식은 쌓였는데, 고객은 무엇을 사야 할지 모른다면?

지식은 쌓였는데, 고객은 무엇을 사야 할지 모른다면?

AI로 무엇이든 만들 수 있는 시대, 솔로프리너의 진짜 경쟁력은 '제작 능력'이 아니라 '상품화와 고객의 신뢰'에 있습니다. AI를 잘 활용하는 사람들과 사업 이야기를 나누다 보면 놀라운 경험을 하곤 합니다. 어제까지 아이디어에 불과했던 것이 오늘은 웹사이트가 되어 있습니다. 복잡한 업무를 해결하는 대시보드가 만들어지고, 수십 페이지의 보고서와 교육 콘텐츠가 순식간에 완성됩니다. 과거라면 개발자와 디자이너, 기획자가 몇 주씩 매달려야 했을 일입니다. 그런데 정작 고객을 만나면 상황이 달라집니다. "아이디어가 좋네요." "이런 것도 가능하군요." "내부에서 검토해 보겠습니다." 긍정적인 반응은 돌아오지만 계약서에는 서명이 없습니다. 개발 역량이 부족해서일까요? 콘텐츠의 완성도가 떨어져서일까요? 반드시 그렇지는 않습니다. 문제는 우리가 솔루션을 만들어내는 속도와 고객이 그 가치를 이해하고 구매를 결정하는 속도가 서로 다르다 는 데 있습니다. 여기에 또 하나의 문제가 겹칩니다. 경험 많은 컨설턴트나 크리에이터는 엄청난 지적 자산을 가지고 있습니다. 수년간 축적한 메모, 프로젝트 경험, 현장의 문제 해결 노하우, 풍부한 인적 네트워크까지 갖추고 있습니다. 그러나 막상 고객에게 내놓을 상품 목록을 만들어 보라고 하면 쉽게 답하지 못합니다. 자산은 많은데 재고 목록이 없습니다. 능력은 있는데 가격표가 없습니다. 설명할 이야기는 끝없이 많지만 고객이 지금 구매할 수 있는 결과물이 없습니다. 이것이 오늘날 상당수 지식 기반 솔로프리너가 마주한 역설입니다. 그리고 AI는 이 문제를 해결하기보다 오히려 더 선명하게 드러내고 있습니다. 1. 만드는 비용은 낮아졌지만, 팔리는 비용까지 낮아진 것은 아닙니다 전통적인 소프트웨어 사업에서는 제품을 만드는 일이 커다란 진입장벽이었습니다. 좋은 아이디어를 구체화하려면 자본과 인력이 필요했습니다. 제작에 시간이 오래 걸렸기 때문에 창업가는 무엇을 만들지 신중하...
글 읽기
솔로프리너가 성공하려면 필요한 7가지 습관

솔로프리너가 성공하려면 필요한 7가지 습관

열심히 사는데, 사업은 제자리라면 (내게 쓰는 편지) 이런 하루를 떠올려보자. 밤늦게 노트북을 닫는다. 글을 썼다. 영상을 편집했다. 홈페이지도 고쳤다. 새로 나온 AI 도구까지 배웠다. 오늘도 분명 열심히 살았다. 그런데 고객에게서 온 연락은 없다. 이런 날이 반복되면 사람은 자신을 의심한다. 실력이 부족한 걸까. 아직 덜 노력한 걸까. 그래서 강의를 하나 더 듣고, 도구를 하나 더 설치하고, 자료를 조금 더 만든다. 하지만 더 바빠지는 것이 언제나 답은 아니다. 혼자 사업을 하면 사장과 직원이 한 몸에 들어 있다. 직원인 나는 하루 종일 성실하게 일했는데, 사장인 나는 그 일이 왜 필요한지 정하지 않았을 수 있다. 내 안의 직원에게 야근을 시키기 전에, 내 안의 사장이 방향을 제대로 정했는지 물어야 한다 . 1인 기업이든, 창업을 준비하는 직장인이든, 영상을 만드는 크리에이터든 마찬가지다. 팀을 이끄는 CEO도 예외가 아니다. 오래 성장하려면 더 많이 해내는 습관에 앞서, 무엇을 위해 일하는지 확인하는 습관이 필요하다. 01. 내 능력보다 고객의 불편을 먼저 본다 망치를 잘 다루는 사람은 못을 찾는다. 고객은 비가 새지 않는 지붕을 원한다. 우리는 자신이 가진 기술로 사업을 설명하기 쉽다. “AI를 잘 다룹니다.” “영상 제작 경험이 많습니다.” “기획이라면 자신 있습니다.” 그러나 고객은 우리의 능력을 전시해주기 위해 돈을 쓰지 않는다. 자기 일이 나아지기를 바라며 돈과 시간을 쓴다. 가령 AI 교육을 준비한다면, 새로운 기능을 열 가지 더 가르치는 것보다 이런 질문이 먼저일 수 있다. “교육을 받고 돌아온 직원이 다음 날에도 보고서를 처음부터 쓰는 이유는 무엇일까?” 막힌 곳이 도구 사용법이 아니라 업무에 적용하는 과정이라면, 기능을 더 알려주는 것으로는 해결되지 않는다. 크리에이터도 같다. 내가 얼마나 많이 아는지 보여주는 영상과, 시청자가 막힌 곳을 풀어주는 영상은 출발점부터 다르다. 때로 시청자가 원하는 것은 정보가 아니...
글 읽기
AI 시대, 우리의 경험은 어디에 쓰일까요? | 유발 하라리

AI 시대, 우리의 경험은 어디에 쓰일까요? | 유발 하라리

안녕하세요. 일이 잘되는 공간과 방식을 고민하는 찬스, 이종찬입니다. 새로운 기술 앞에서는 초보자일 수 있어요. 그렇다고 우리가 일과 삶까지 처음 배우는 사람은 아니잖아요. 한 분야에서 전문성을 쌓고, 사람을 이끌고, 사업을 이어온 시간에는 쉽게 설명하기 어려운 판단이 담겨 있습니다. 조건이 좋아 보이는 제안을 왜 한 번 더 살펴봐야 하는지, 고객이 요청한 말 뒤에 어떤 문제가 숨어 있는지, 숫자를 맞추기 위해 무엇까지 포기해서는 안 되는지 같은 것들이요. 그런데 AI가 글을 쓰고 분석과 판단까지 돕기 시작하니, 질문이 생깁니다. 내가 쌓아온 경험은 앞으로 어디에 쓰일까. 혼자 사업을 하거나 다음 일을 준비하는 우리는 무엇을 더 배우고, 무엇을 지켜야 할까. 유발 하라리의 대화 영상 「The next 50 years: humanity, AI, power」에서 이 질문을 함께 생각해 볼 만한 대목들을 골랐습니다. 정답을 전해드리기보다, 같은 시대를 살아가는 동료로서 우리의 다음 방향을 같이 살펴보고 싶어요. 인용 안내: 아래 인용문은 영상의 영어 발언을 직접 번역한 것이며 공식 한국어 자막이 아닙니다. 화면과 발언은 각 주제를 해설하기 위해 필요한 부분만 인용했습니다. 일과 삶에 대한 적용, ‘찬스의 한마디’와 마지막 요약은 찬스의 해석입니다. 지능이 풍부해질 때, 우리의 일은 어디로 갈까요? 화면 인용: Yuval Noah Harari 공식 YouTube, 「The next 50 years: humanity, AI, power | Yuval Noah Harari」 · 45:19 원본 장면 “지능은 문제를 해결하는 능력입니다.” “Intelligence is the ability to solve a problem.” 유발 하라리 · 직접 번역 · 45:15–45:23 하라리는 지능을 주어진 목표에 도달하기 위해 문제를 푸는 능력으로 설명합니다. 그리고 AI 혁명은 이런 지능을 더 저렴하고 풍부하게 만드는 변화라고 이야기해요. 우리가 오랫동안 시간과 노력을 들였던...
글 읽기
조코딩 분석 | AI를 구경하는 사람에서, 내 일을 해결하는 제작자로

조코딩 분석 | AI를 구경하는 사람에서, 내 일을 해결하는 제작자로

NEXT STAGE · 006 아이디어·사례 · 한국 유튜브 딥다이브 01 안녕하세요. 일이 잘되는 공간과 방식을 고민하는 찬스, 이종찬입니다. AI가 똑똑해졌다는 소식은 매일 듣는데, 정작 내 일은 왜 그대로일까요? 영상을 볼 때는 할 수 있을 것 같다가도, 빈 작업 화면 앞에서는 무엇부터 시켜야 할지 막막합니다. 혼자 사업을 하는 사람에게 필요한 것은 새 도구의 이름을 더 많이 아는 일보다 지금 막힌 일 하나를 실제로 끝내는 경험 입니다. 한국 유튜브 채널 심층 소개의 첫 번째는 조코딩입니다. 코딩 입문과 AI 뉴스로 알려진 채널이지만, 이번 글에서는 ‘무엇이 새로 나왔는가’보다 ‘어떻게 내 결과물로 바꾸는가’에 초점을 맞춰보려 합니다. 영상과 공개 강의, 유료 학습과 기업 서비스를 따라가면 지식이 사업으로 연결되는 방식도 함께 읽을 수 있습니다. AI를 잘 안다는 인상보다, 누군가의 일을 한 번 제대로 해결한 결과가 작은 사업의 출발점이 될 수 있습니다. 2026년 10월 20일 KST 기준 공식 채널·사이트·상품 안내와 대표 영상의 설명·자막을 확인한 분석입니다. 강의 수강·제품 실사용 후기는 아닙니다. 아래 적용 예시는 NEXT STAGE의 제안이며, 제작자의 실제 사례와 구분했습니다. 채널의 중심을 ‘뉴스 구경’이 아니라 ‘직접 만드는 경험’으로 잡아봅니다 조코딩 공식 채널의 강의·뉴스 목록. 이번 글은 뉴스 소비보다 내 업무에 맞는 실습을 고르는 데 초점을 둡니다. 원본 출처 보기 · 2026-10-20 캡처. 이미지를 누르면 원본 크기로 볼 수 있습니다. 조코딩 채널 의 소개는 코딩 지식을 배우는 데서 멈추지 않고 웹·앱·게임 같은 결과물과 비즈니스 모델, 업무 자동화로 나아가는 방향을 내세웁니다. 공식 홈페이지 에도 파이썬 기초부터 웹 개발, AI 도구 연결, 바이브 코딩을 활용한 1인 창업 과정이 함께 놓여 있습니다. 여기서 바이브 코딩은 자연어로 원하는 기능을 설명하며 AI와 코드를 만들어가는 방식으로 이해하면 쉽습니다. 관...
글 읽기
메이커 에반 분석 | AI에게 매번 설명하는 일을, 다시 쓰는 절차와 상품으로

메이커 에반 분석 | AI에게 매번 설명하는 일을, 다시 쓰는 절차와 상품으로

NEXT STAGE · 006 아이디어·사례 · 한국 유튜브 딥다이브 02 안녕하세요. 일이 잘되는 공간과 방식을 고민하는 찬스, 이종찬입니다. AI에게 같은 일을 부탁하면서, 매번 처음부터 설명하고 있지는 않나요? 지난번에는 잘됐는데 이번에는 결과가 다릅니다. 수정한 이유는 대화창 어딘가에 남아 있고, 다음 작업에서는 또 같은 실수를 고칩니다. 혼자 일하는 사람에게 이 반복은 눈에 잘 띄지 않는 비용입니다. 한국 유튜브 채널 심층 소개의 두 번째는 메이커 에반 | Maker Evan 입니다. 조코딩 편에서 ‘내 업무 하나를 끝내는 제작 경험’을 살펴봤다면, 이번에는 그 경험을 다음에도 쓸 수 있게 남기는 방법으로 한 걸음 더 들어가보려 합니다. 핵심은 에이전트를 많이 붙이는 것이 아니라 내가 잘하는 일의 순서와 판단 기준을 꺼내는 것 입니다. 작은 사업의 자산은 완성된 결과물에만 있지 않습니다. 그 결과를 다시 만들고, 고치고, 다른 사람에게 설명할 수 있는 절차에도 있습니다. 2026년 10월 20일 KST 기준 공식 채널·상품·회사 자료와 대표 영상 두 편의 설명·자막을 검토했습니다. 직접 수강·구매·도구 실행을 한 후기는 아닙니다. 영상이 해설하는 타사의 사례, 에반 자신의 경험, 이 글의 적용 제안을 구분했습니다. 메이커의 시행착오를 ‘다시 쓰는 작업 방식’으로 읽습니다 메이커 에반 공식 채널. 도구 이름보다 작업 방식과 시행착오를 읽는 관점으로 살펴봅니다. 화면의 구독자·영상 수는 캡처 시점 기준입니다. 원본 출처 보기 · 2026-10-20 캡처. 이미지를 누르면 원본 크기로 볼 수 있습니다. 메이커 에반 채널 은 AI 도구와 코딩, 스킬, 자동화에 관한 내용을 다룹니다. 이 채널을 참고할 때는 도구의 최신 기능만 따라가기보다 ‘어떤 일을 어떤 순서로 반복하게 만드는가’를 질문해보면 좋겠습니다. 도구는 바뀌어도 그 질문은 남기 때문입니다. 이번에 살펴본 두 영상도 서로 다른 일을 이어줍니다. 하나는 AI가 자료를 잘못 찾고 낡은 문...
글 읽기