30시간 걸리던 강의 자료를 5시간에 — 15년차 마케터 강슬기의 일하는 법

user story·2026년 10월 1일

Genspark

30시간 걸리던 강의 자료를 5시간에 — 15년차 마케터 강슬기의 일하는 법

Customer Story · 강슬기 · 마케팅 데이터 전문가 · 퇴근후AI 커뮤니티 운영 · 젠스파크 지니어스 앰배서더

강슬기님은 광고대행사에서 커리어를 시작해 미디어 플래닝, 데이터 분석까지 15년을 일한 마케터예요. 연하장 이벤트를 카카오톡 봇으로 바꿔 전국에서 약 130만 회 참여를 끌어냈고, "그게 돼?"라는 말을 듣던 옥외광고의 성과 측정을 위해 없던 분석 플랫폼을 처음부터 만들었어요. 지금은 회사를 나와 실무자 AI 커뮤니티 '퇴근후AI'를 운영하고, 기업 강의와 마케팅 컨설팅을 하고, 뉴스레터 '일잘러의 성장노트'를 발행해요.

그런 슬기님에게도 늘 "해야지" 하고 미뤄온 일들이 있었어요. 유튜브, 뉴스레터, 셀프 브랜딩, 그리고 혼자 일하기. 지금은 이 일들을 하나씩 해나가고 있고, 30시간 걸리던 강의 자료를 5시간 만에 만들어요. 시작은 거창하지 않았어요. 미룰 것 같으면 일단 프롬프트부터 던지는 것이요.

이 글은 강슬기님과 나눈 인터뷰를 정리한 케이스 스터디예요. 미루던 일을 시작하게 만든 작업 방식과, 그 과정에서 젠스파크를 어떻게 쓰고 있는지를 담았어요.

젠스파크 유저 스토리 Ep.5에 출연한 강슬기님 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

1. 완벽한 준비 대신, 초안부터

AI를 쓰기 전과 후를 묻자 슬기님은 "기폭제처럼 부스터를 달게 됐다"고 했어요. 달라진 건 시작하는 방식이었어요.

"해야겠다, 해야겠다. 셀프 브랜딩 해야겠다. 이런 생각만 있고 행동력은 없었는데, AI라는 게 생기면 일단 맡겨보면 되거든요. 결과를 봤을 때 별로면 고치는 방향으로 하면 되는데, 예전에는 마음에 안 들 것 같으니까 아예 시작 자체를 안 해버렸죠."

지금은 미룰 것 같다는 느낌이 들면 프롬프트부터 던져요.

"결과물을 보면 고치고 싶잖아요. 그러면서 진행이 되더라고요."

아이디어를 일단 던져서 받은 초안. 여기서부터 고쳐 나가요 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

유튜브와 뉴스레터도 계속 미루다가 이렇게 진행이 됐다고 해요.

회사를 나오기까지의 과정도 들려줬어요. 링크드인에 글을 쓴 지 3개월쯤 지나자 채용, 프로젝트, 강의 제안이 많이 들어왔고, 한동안은 주 3일만 출근하며 개인 활동과 병행했어요. 그러다 AI가 빠르게 발전하는 걸 보며 결심했어요.

"AI가 정말 많이 비약적으로 발전한 시기를 겪었는데, 그걸 보면서 '아, 이거는 내가 이제 혼자 일을 해야겠다' 결심을 하고 독립을 하게 되었습니다."

회사 일과 AI 실험을 오가며 느낀 괴리감도 컸대요.

"월, 화, 수는 출근하고 목, 금에는 여러 AI를 쓰고 하면서 그 괴리감을 굉장히 많이 느꼈던 것 같아요. 지금은 큰 목표에 도전하기보다 이런 AI를 찍먹해 보고 다양한 걸 해보고 싶다, 이게 좀 더 컸던 것 같습니다."

아래는 지금 슬기님이 혼자 일하며 젠스파크를 쓰는 방식이에요.

2. 흩어진 글이 강의 자료가 되기까지 — 세컨브레인 + AI 슬라이드

슬기님이 젠스파크를 처음 쓰게 된 건 AI 슬라이드 때문이었어요.

"써보고 났을 때 진짜 어떤 툴과도 비교할 수 없는 슬라이드 퀄리티라는 생각이 들었어요."

강의를 많이 하는 슬기님에게는 아쉬운 점이 있었어요. 새 강의 자료를 다 만들고 나서야 "몇 년 전 그 강의의 이 장표 괜찮았는데 빠졌네" 하고 떠오르는 거예요. 그래서 요즘은 세컨브레인을 함께 써요. 내 파일과 자료를 모아두면 AI가 그 내용을 바탕으로 일해주는 젠스파크의 개인 지식 저장소예요.

슬기님의 세컨브레인. 그동안 쓴 글과 자료가 연결되어 있어요 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

① 기존 강의 자료를 모아두기 그동안 만든 강의 자료를 모두 텍스트 파일로 바꿔 세컨브레인에 올려뒀어요. 새 주제의 강의 요청이 와도 예전 자료에서 필요한 부분을 끌어올 수 있어요.

② 주제에 맞는 글을 더하기 최근 'AX를 위한 문제 정의'라는 강의 요청을 받았어요. 실습이 아니라 소프트 스킬을 다뤄야 하는 주제라 슬기님도 "되게 잘 만들고 싶었다"고 해요. 마침 링크드인에 관련 글을 많이 써둔 상태였어요. 이 글들을 모두 텍스트 파일로 바꿔 세컨브레인에 추가했어요.

③ 장표 요청하기 세컨브레인에 넣은 글을 바탕으로 강의 장표를 만들어 달라고 요청했어요.

"그 글들을 제가 다 기억하기는 어렵기 때문에 아예 다 넣고 그걸 기반으로 장표를 만들어 달라고 했더니, 그게 다 빠짐없이 반영이 됐던 거죠. 내가 그냥 만들었을 때보다 훨씬 퀄리티가 좋다는 걸 확실히 느꼈습니다."

AI가 만든 티가 날까 하는 걱정도 이제는 없어요.

"예전에는 사람들이 보면서 AI로 만든 티 난다고 하면 어떡하지 고민을 했는데, 요새는 그 걱정을 전혀 안 하는 것 같습니다."

슬기님은 발표 슬라이드를 단순하게 만들지 않고 내용을 촘촘하게 채우는 편이에요. 젠스파크의 슬라이드 스타일이 특히 잘 맞는 이유예요.

이렇게 일하면서 강의 자료 한 벌을 만드는 시간이 30시간에서 5시간으로 줄었어요.

3. 3만 개의 메일 대신 아침 브리핑 — GenMail

"지메일을 쓰면 새 메일이 막 3만 개 이렇게 되어 있고 놓치는 경우도 많았어요."

지금 슬기님의 하루는 GenMail을 여는 것으로 시작해요.

아침마다 GenMail로 메일과 새 소식을 확인해요 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

① 브리핑 확인 첫 화면에서 우선 확인할 메일 요약과 오늘 일정을 봐요.

② 답장 초안 받기 여러 메일에 섞여 있는 요청들은 GenMail이 답장 초안을 써줘요.

③ 이메일 브레인 확인 '이메일 브레인' 탭에서 메일 내용이 매일 업데이트되며 정리된 걸 확인해요.

④ 해외 뉴스레터 읽기 영어 뉴스레터는 한국어로 번역하고 요약한 내용으로 읽어요.

"해외 뉴스레터 같은 것들은 그냥 아예 안 읽어버리거든요. 근데 이걸 한글로 번역해서 요약을 해주니까 예전보다 소비가 쉬워진 것 같습니다."

4. 글자가 뭉개지지 않는 카드뉴스 — 젠스파크 디자인

웨비나 상세 페이지, 인스타그램 카드뉴스, 포스터, 썸네일은 젠스파크 디자인으로 만들어요. 이미지 생성 AI로 한 번에 만들면 글자가 뭉개지거나 인물 사진이 얼룩덜룩해지는 경우가 많았거든요.

그래서 두 단계로 나눠 작업해요.

① 이미지 만들기 디자인 안에서 이미지를 먼저 만들어요.

② 글자 따로 얹기 그 위에 텍스트를 따로 올려요. 이미지 안에 글자를 그려 넣지 않으니 글자가 뭉개질 일이 없어요.

"같은 결과물을 다른 디자인 툴과 비교한 게 있는데, 확실히 AI가 대충 만든 느낌이 덜해요."

AI 이미지를 만들 때는 자동 프롬프트 기능을 잘 쓰고 있어요. 이미지 프롬프트는 잘 못 써서 한 번에 마음에 드는 결과가 나오지 않았거든요.

"전체적인 기능 하나하나가 나보다 프롬프트를 훨씬 잘 쓰는 사람이 프롬프트를 써서 돌린 것 같은 그런 게 있어요."

젠스파크 디자인으로 만든 카드뉴스 시안 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

인스타그램 카드뉴스는 아직 여러 버전을 만들어 테스트하는 단계예요. 슬기님 스스로 "테스트만 하고 안 올렸다"고 짚은 부분인데, 이 이야기는 6장에서 다시 나와요.

5. 회사 밖의 문제도 젠스파크에게 — 페낭 국제학교 찾기

젠스파크는 업무 밖에서도 쓰여요. 아들과 한 달 동안 말레이시아 페낭에 가기로 했을 때였어요. 동남아 국제학교 중에서 4주만 짧게 다닐 수 있는 곳을 찾아야 했죠. 슬기님은 여기에 조건을 하나 더 붙였어요.

"6월 5세 아동 입학 가능 동남아 영어 학교 10선"을 요청한 화면 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

"내가 마케팅을 도와주는 걸 조건으로 아이의 학비를 대줄 만한 학교를 찾아달라고 해서, 실제로 젠스파크가 써준 이메일, 콜드메일을 뿌렸었습니다."

메일을 보낸 곳은 10군데. 그중 2군데에서 답장이 왔고, 1군데에 실제로 아이가 다니게 됐어요. 학비 지원도 받았어요.

"실제로 학비 지원도 받고 너무 만족하고 돌아온 경험이 있었어요."

한 달 동안 페낭에서 지낸 슬기님과 아이 (출처: 젠스파크 유저 스토리 Ep.5)

이런 발상은 회사 시절의 경험에서 나왔어요. 데이터팀에 있을 때 회사 매출이 떨어지자, 슬기님은 광고주 협회와 스타트업 협회에 무료 웨비나와 기고를 먼저 제안했어요. 돈을 내야 할 줄 알았는데 반응은 반대였어요.

"그쪽에서는 오히려 뉴스레터 콘텐츠 쓰는 게 너무 힘드니까 반겨왔었던 거죠. 그래서 그때부터 나는 셀프 추천을 많이 해야겠다 이런 생각을 했었고요."

"그게 딱 회사를 다닐 때 한번 해본 게 정말 도움이 된 것 같아요."

회사에서 익힌 '먼저 제안하기'가 일상의 문제에도 쓰인 거예요. 조건에 맞는 학교를 찾고 제안 메일을 쓰는 일은 젠스파크가 맡았어요.

6. AI가 일을 잘할수록, 사람이 해야 할 일

AI를 많이 쓸수록 사람이 직접 해야 하는 일은 뭘까요? 슬기님은 세 가지를 꼽았어요.

첫째, 실제로 행동하는 것.

"제가 인스타 카드뉴스를 테스트만 하고 안 올렸다고 했는데, 그걸 실제로 행동하는 게 정말 중요한 것 같아요."

둘째, 좋은 결과물을 알아보는 눈.

"요즘에는 결과물이 별로인데 그걸 못 알아차리는 분들도 많기 때문에, 정말 좋은 콘텐츠가 뭔지를 더 많이 보고 경험하고 판단할 수 있는 눈을 기르는 게 정말 필요한 것 같아요."

셋째, 나와 다른 사람을 만나는 것.

"AI를 많이 쓰다 보면 사람 자체를 안 만나게 되는 경우가 많은데, 나와 다른 면에 있는 사람들을 많이 만나고 배우는 게 더 중요해진다고 봅니다."

7. 결과가 아니라 과정을 보여주는 이유

슬기님이 링크드인과 스레드에 AI 사용기를 올릴 때 지키는 원칙이 있어요. 결과만 보여주지 않고, 처음 과정부터 캡처해서 보여주는 것이에요.

"잘하시는 분들은 그냥 결과만 올리시는 거예요. 일부러 안 알려주는 게 아니라 '이렇게만 해도 알아서 잘 따라 하겠지?' 하는 거죠. 근데 AI를 모르시는 분들은 '왜 자꾸 결과만 보여주고 어떻게 했는지 안 보여주지?' 이런 갈증이 있으시더라고요."

어려운 말은 쉬운 말로 바꿔 써요.

"'SEO 잘하는 법'이라고 글을 시작하면 아무도 안 읽고, '구글 검색 결과에 내 사이트가 먼저 뜨는 법'이라고 써야 더 많이 보더라고요."

AI를 잘 쓰는 사람과 잘 모르는 사람 사이의 거리를 좁히는 것. 슬기님이 콘텐츠와 강의에서 계속 하고 있는 일이에요.

8. 슬기님이 젠스파크를 고른 이유

같은 일을 시켜도 결과물이 달라요

최근 슬기님은 세컨브레인에 쌓아둔 자신의 지식을 바탕으로 책 원고를 써달라고 해봤어요. 다른 툴에서 받은 원고는 AI 문체가 너무 강해서, 고치려고 별도의 도구까지 써봤지만 효과가 크지 않았대요. 젠스파크에서 받은 원고는 달랐어요.

"젠스파크에서 써준 책이 너무 술술 잘 읽히더라고요. 개인적으로 어떤 프롬프트와 어떤 아키텍처를 세팅했나 궁금할 정도로, 결과물 자체의 퀄리티가 좋은 부분이 가장 큰 것 같습니다."

슬기님은 그 이유를 이렇게 봐요.

"젠스파크가 다양한 모델을 직접 갖고 있다 보니까, 업무 하나를 수행할 때 여러 모델에 일을 뿌리고 그걸 모아서 잘 조합해 주잖아요. 그래서 같은 업무를 시켜도 좋은 퀄리티로 나오는 경우가 많은 것 같아요."

누구에게나 소개할 수 있어요

강의와 커뮤니티에서 젠스파크를 소개하는 이유도 분명해요.

"단순 AI 채팅은 알려드렸을 때 '너무 쉽고 활용도가 떨어진다'고 생각을 많이 하시고, 개발자용 AI 도구는 '저거 도저히 못 하겠다'며 처음부터 포기하시는 분들이 많아요. 젠스파크는 그 중간 단계에서 난이도도 높지 않은데, 할 수 있는 업무 영역은 계속 넓어지고 있어서 더 많은 분에게 소개하기 좋아요."

앰배서더 프로그램은 공식 공고를 보고 지원했지만, 그전부터 앰배서더를 하고 싶다고 계속 연락했을 만큼 적극적이었어요.

"젠스파크가 제 성향과 저의 스타일과 너무 잘 맞아서 예전부터 정말 많이 써왔어요. 근데 아직까지는 젠스파크만 중점적으로 다룬 콘텐츠가 많지는 않더라고요. 그래서 내가 적임자인 것 같다는 생각이 들어서 지원하게 됐습니다."

젠스파크를 한 문장으로 표현해 달라는 질문에 슬기님은 이렇게 답했어요.

"나에게 한 끗 차이를 안겨주는 부스터."

인터뷰 초반, AI를 쓰고 난 뒤의 변화를 "부스터를 달게 됐다"고 표현했던 것과 같은 단어예요.

🎯 정리: 혼자 일하는 사람의 AI 활용, 뭘 봐야 할까?

AI의 첫 번째 쓸모는 '시작'이에요. 완벽하게 준비될 때까지 기다리지 말고 초안부터 받아보세요. 고치고 싶은 마음이 일을 앞으로 밀어줘요.
내가 쌓아온 자료가 가장 좋은 재료예요. 예전 강의 자료와 글을 세컨브레인에 모아두면, 기억에 의존하지 않고 빠짐없이 꺼내 쓸 수 있어요. 슬기님은 이 방식으로 강의 자료 제작 시간을 30시간에서 5시간으로 줄였어요.
이미지와 글자는 나눠서 작업하세요. 이미지를 먼저 만들고 텍스트를 따로 얹으면 글자가 깨지지 않아요.
일하던 방식을 일상에도 써보세요. '먼저 제안하기'에 AI를 더하면 학교 찾기 같은 개인적인 문제도 풀 수 있어요. 메일 10통이 학비 지원을 받은 진학 1건으로 이어졌어요.
판단과 실행은 여전히 사람의 몫이에요. 좋은 결과물을 알아보는 눈, 실제로 내놓는 행동, 다른 사람과의 만남은 AI가 대신해 주지 않아요.