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# 관심사가 많다면, 하나의 작업에 모아 써라
- URL: https://zerodraftlab.com/multiple-interests-one-craft/
- Published: 2026-10-17T00:00:00.000Z
- Updated: 2026-10-16T23:59:59.000Z
- Description: Dan Koe는 여러 관심사를 하나의 작업에 결합하라고 제안한다. AI가 기술 작업을 맡는 환경에서 경험·사람 이해·판단 기준이 중요해진다는 그의 전망 중 지금 점검에 쓸 부분만 추렸다.
- Author: JooMong
- Tags: 무료

관심사가 여러 개라는 이유로 하나를 버려야 할까. Dan Koe는 [If You Have Multiple Interests, Please Take Advantage of the Next 10 Years](https://www.youtube.com/watch?v=pmQhqVLVApw&ref=zerodraftlab.com)에서 여러 관심사를 하나의 작업에 결합하는 방법을 제안한다. AI가 일부 기술 작업을 맡는 환경에서는 자신의 경험, 사람을 이해하는 능력, 결과물을 판단하는 기준이 더 중요해진다는 주장이다.

영상 제목의 ‘앞으로 10년’은 그의 전망이다. 특정 직업의 미래를 검증한 예측으로 읽을 필요는 없다. 이 글은 그 전망 가운데 개인이 지금 자신의 작업 방식을 점검하는 데 쓸 만한 내용을 추렸다.

Koe가 권하는 방향은 하나의 작업을 중심에 놓고 여러 분야를 연결하는 것이다. 계속 배우기만 하면 관심사는 늘어나도 완성한 결과물은 남지 않을 수 있다. 먼저 만들고 싶은 것을 정하면, 배우던 지식 가운데 무엇을 어디에 쓸지 판단하기 쉬워진다.

그는 [16분 56초 무렵](https://www.youtube.com/watch?v=pmQhqVLVApw&t=1016&ref=zerodraftlab.com)부터 필요한 역량을 세 층으로 설명한다. 사람의 심리와 선택을 이해하는 능력, 자신이 오래 파고든 분야와 경험, 실제 결과물을 만드는 기술이다. 마케팅·판매·글쓰기는 첫 번째 층에 들어간다. 같은 도구를 사용해도 무엇을 만들고 누구에게 설명할지는 이런 역량에 영향을 받는다.

두 번째 층은 개인의 관심사와 경험이다. Koe는 여러 분야를 오간 이력이 작업의 재료가 될 수 있다고 본다. 다만 관심사의 수가 곧 차별성이라는 뜻은 아니다. 서로 다른 지식을 가져와 하나의 문제를 설명하거나 해결할 때, 그 조합을 다른 사람이 이해할 수 있다.

세 번째 층에는 제작 도구와 기술이 있다. Koe는 AI가 이 층의 일부 작업을 맡을 수 있다고 본다. 기술을 배우는 순서도 그 관점에서 정한다. 프로젝트를 진행하다 막히는 부분을 배우고, 배운 내용을 곧바로 적용한다. 무엇을 만들지 정하지 않은 채 학습 목록부터 늘리는 방식에는 회의적이다.

그가 말하는 1인 사업도 이 조합 위에 있다. 콘텐츠로 생각을 전달하고, 코드로 기능을 만들며, 특정 분야의 이해로 해결할 문제를 고른다. 영상은 이 경로를 가능성으로 제시한다. 여러 관심사를 결합하면 수익이 생긴다는 보장은 제시하지 않는다.

[31분 무렵](https://www.youtube.com/watch?v=pmQhqVLVApw&t=1860&ref=zerodraftlab.com)부터 Koe는 자신이 원하는 결과를 아는 일이 중요하다고 말한다. AI가 초안을 내놓았을 때 어디가 부족한지 설명할 수 있어야 다음 결과를 개선할 수 있다. 결과의 좋고 나쁨을 판단하기 어려우면, 수정 요청도 막연해진다.

그는 자기 작업을 직접 자동화해 보면서 AI가 잘하는 일과 한계를 익히라고 제안한다. 한 번에 완성품을 받겠다는 기대보다, 초안을 받고 판단하고 다시 요구하는 과정을 강조한다. 이때 사람이 어떤 부분을 계속 맡을지도 작업마다 결정할 수 있다.

Koe 자신의 예에서는 조사와 랜딩 페이지 제작에 AI를 활용하면서 글쓰기에 대한 통제는 유지한다. 글쓰기를 좋아하고, 그 과정의 판단을 자신의 일로 여기기 때문이다. 영상 전체에서 그는 일뿐 아니라 마음, 몸, 삶의 방향도 함께 다룬다. 기술 도입의 범위를 개인이 중요하게 여기는 활동과 연결해 판단하자는 맥락이다.

ZDL의 해석은 이렇다. 여러 관심사를 활용하려면 그 관심사가 실제로 필요한 작업 하나를 정하는 편이 유용하다. 예를 들어 특정 분야를 오래 관찰한 사람이 설명 글을 쓴다면, 분야 지식과 글쓰기, 독자 이해를 한 결과물에서 함께 사용할 수 있다. 이는 영상 속 사례가 아니라 원리를 적용한 예다.

이런 작업에서는 AI에 맡길 부분도 구체적으로 나눌 수 있다. 자료를 정리하는 일, 초안의 빈틈을 찾는 일, 문장을 고치는 일마다 자신이 판단할 수 있는 범위가 다르다. Koe의 제안을 적용할 때도 도구 목록보다 완성하려는 결과물과 수정 기준을 먼저 적어두는 편이 맞겠다. 이번 작업에서 직접 판단할 부분을 정하고, 완성한 뒤 다음 작업의 기준으로 남기는 것이다.

이 글을 읽고 나면, 배우던 관심사들을 버리지 않고 하나의 결과물에 어떻게 연결할지 적게 된다.

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