현재 대부분의 기업들은 인공지능이 몇 초 만에 끝낼 수 있는 일을 여전히 사람들에게 맡기고 있습니다. 그리고 그 사실을 몇 달 전에 알아낸 사람들은 여전히 ​​손으로 작업하는 사람들보다 조용히 앞서 나가고 있습니다 . 이 영상은 클라우드 코드에 관한 것입니다. 아마 당신이 생각하는 것과는 다를 겁니다. 대부분의 사람들은 이 이름을 들으면 프로그래머들이나 사용하는 도구 , 즉 자신들은 절대 사용하지 않을 도구를 떠올립니다. 그리고 그들은 틀렸습니다. 그리고 그 단 하나의 가정 때문에 그들은 말 그대로 수십만 달러, 아니 수백만 달러의 손실을 보고 있습니다. 저는 제 사업 전체를 그 시스템으로 운영합니다 . 그리고 저는 지금까지 단 한 줄의 코드도 작성해 본 적이 없습니다. 이건 애초에 코딩에 관한 문제가 아니었어요. 핵심은 단순히 말만 하는 것이 아니라 실제로 일을 해낼 수 있는 AI 작업자 팀을 갖추는 것입니다 . 이러한 확장성 덕분에 자동화 회사인 Zapier는 이제 직원 수보다 더 많은 AI 작업자를 사내에서 운영하고 있습니다 . 클로드, 그들은 제품 개선과 마케팅까지 포함하여 하는 일의 99%에 AI를 활용하고 있어 . 자, 계획은 이렇습니다. 제가 제 사업과 고객사를 위해 사용했던 정확한 시스템 구성을 단계별로 설명해 드리겠습니다. 여러분과 같은 사업에 꼭 필요한 요소만 포함하고, 불필요한 요소는 모두 제외했습니다 . 하지만 그렇다고 해도, 브라우저를 통해 일반적인 AI 채팅을 사용하는 데에는 세 가지 문제점이 있어 실제 업무에는 전혀 쓸모가 없습니다 . 하지만 이 설정은 그 세 가지 문제를 모두 해결합니다 . 이 영상을 끝까지 보시면 작동 방식, 설정 방법, 그리고 팀 전체가 활용하는 방법까지 정확히 알게 되실 겁니다. 혹시 저를 아직 모르시는 분들을 위해 간단히 소개드리겠습니다 . 제 이름은 닉입니다. 저는 지난 몇 년간 실제 기업에 AI 시스템을 도입하고 수천 명의 기업가에게 AI를 효과적으로 판매하는 방법을 가르쳐 왔습니다. 하지만 더 이상 설명은 그만하고, 바로 본론으로 들어가 보겠습니다 . 자, 본격적으로 시작하기 전에, 이 개념이 무엇인지 다시 한번 정리해 보겠습니다. 왜냐하면 이 한 가지 변화가 나머지 과정을 이해하는 데 핵심적인 역할을 할 것이기 때문입니다. 이것을 가장 간단하게 이해하는 방법은, 비즈니스에 관한 모든 정보를 한 곳에 담고, 실제 작업을 수행하고 기존 도구를 사용할 수 있는 AI 작업자 팀을 갖추는 것이라고 생각하면 됩니다. 그러니까 단순히 채팅만 하는 건 아니겠죠. 말 그대로 모든 업무를 맡겨주는 셈입니다. 이 그림 한 장으로 모든 것을 설명할 수 있습니다. 그러니까 여기가 바로 당신이 가운데에 있는 자리입니다. 지금부터 당신이 운영자 역할을 맡게 됩니다 . 한쪽에는 바로 여기 여러분의 AI 팀이 있습니다. 반면에, 이것은 여러분이 실제로 사용할 수 있는 모든 도구들입니다. 그러니까, 여기에는 이메일, 문서, 파일 등 다양한 것들이 포함될 수 있고, 당신은 그 중간에 앉아서 그것들을 관리하는 거죠, 그렇죠? 이건 저 혼자만의 생각이 아닙니다. 실제로 이 엔트로피를 만드는 회사 측에서도 엔지니어링 팀 외의 다른 팀들도 이 부분에 대해 실질적인 연구를 진행하고 있다고 밝혔습니다 . 몇 가지 부서만 예를 들자면, 법무팀은 전화 시스템의 작동 가능한 프로토타입을 개발했습니다 . 그들의 마케팅 팀은 수백 가지의 다양한 광고 변형과 여러 가지 시장 진출 시스템을 만들어냈는데, 그 사람들은 코드를 작성해 본 적도 없고 컴퓨터 과학에 대해 아무것도 이해하지 못하는 사람들이었습니다. 그들은 자신들이 원하는 것을 쉬운 영어로 설명하는 것만으로도 실제 도구를 만들어내고 있습니다 . 그게 바로 전체 근무 시간입니다. 더 똑똑한 검색창이라거나 그런 건 아니에요 . 그곳은 팀과 함께 사업을 운영하는 곳일 뿐입니다. 자, 이제 설정을 해볼까요? 생각보다 훨씬 간단합니다 . 그럼 바로 설정으로 들어가 보겠습니다 . 사실 이 부분이 대부분의 사람들이 가장 두려워하는 부분인데, 솔직히 말하면 굉장히 쉽습니다. 그러니까 실제로 이 프로그램을 실행하는 방법은 몇 가지가 있습니다. 그러면 터미널이 생길 겁니다. 그다음에는 데스크톱 애플리케이션이 나올 겁니다. 또한 VS Code와 같이 사람들이 이미 사용하고 있는 편집기 내에서 바로 실행할 수도 있습니다 . 이것들을 모두 IDE라고 부릅니다. VS Code, Cursor, Anti-gravity는 모두 기본적으로 동일한 클라우드 기반 코드를 사용합니다 . 원하는 문을 고르시면 됩니다. 저는 주로 커서를 사용합니다. 무료이고, 저한테는 아주 자연스럽게 느껴져요. 무서운 검은색 터미널 창 같은 건 아니에요. 그래서 제가 여기에 설치할 것은 바로 저겁니다. 우선 Cursor를 다운로드하세요. 해당 사이트에서 다운로드하시면 됩니다. 완전히 무료이며 일반 애플리케이션처럼 설치하면 됩니다 . 그다음에는 간단히 열어보시면 됩니다. 왼쪽에는 확장 프로그램 버튼이 있습니다. 그러니까 그걸 클릭하고, 클라우드 코드를 검색한 다음 설치를 누르면 됩니다. 정말 간단해요. 그게 전부입니다. 편집기에 바로 삽입됩니다. 다음으로는 로그인하라는 메시지가 나타납니다. 여기서 한 가지 팁을 드리자면, API 키 대신 유료 클로 구독을 이용해 로그인하면 비용을 절약할 수 있습니다. 그리고 이것이야말로 당신이 100% 사용하고 싶어할 만한 것입니다. 구독을 이용하면 고정된 금액만 지불하면 되므로 더 이상 신경 쓸 필요가 없습니다. API 키를 사용하면 사용량에 따라 비용을 지불해야 하므로, 사실상 사용량을 계속 주시해야 합니다 . 따라서 사업 운영에 있어서는 , 단조롭고 예측 가능한 방식이 언제나 최고입니다. 저와 제 팀이 사용하는 제품입니다. 자, 요금제에 대해 간단히 설명드리자면, 클로드 코드(Claude Code)는 월 20달러 정도 하는 프로 플랜에 포함되어 있으며, 저는 거의 모든 분들에게 이 플랜부터 시작하는 것을 추천합니다. 그 외에도 최대 100달러, 그리고 하루 종일 그 안에서 생활하며 더 많이 사용하는 사람들을 위한 200달러짜리 요금제가 있을 예정입니다. 이것이 바로 저희 팀이 사용하는 것입니다. 예상하시다시피, 무료 플랜에는 쿼드 코드가 포함되어 있지 않습니다. 자, 전문가님, 이것이 바로 이 분야에 입문하는 방법이고 제가 추천하는 방법입니다. 이게 전체적인 구성입니다. 에디터 확장 프로그램을 사용하면 로그인 후 바로 사용할 수 있습니다 . 그게 다예요. 참고로, 만약 저를 따라오고 싶으시다면, 제가 곧 보여드릴 모든 질문과 템플릿, 문서가 포함된 무료 가이드를 제 학교 커뮤니티에 올릴 예정입니다 . 그러니까, 전체를 그대로 복사하면 됩니다 . 아주 쉽습니다. 무료입니다. 링크는 아래 설명란에 있습니다. 저희 유튜브 채널에 올리지 않는 다른 가이드와 자료들도 많이 있습니다 . 저희 그룹에는 약 2만 명의 회원이 있으니 관심 있으시면 한번 방문해 보세요. 자, 다시 본론으로 돌아가죠. 그래서, 첫 번째로 정말 중요한 요소이자 솔직히 가장 중요한 요소는 바로 기억입니다. 자, 바로 이것이 나머지 모든 것을 작동하게 만드는 핵심입니다. 그러면 claude.md라는 파일이 생길 겁니다. 이것을 가장 쉽게 이해하는 방법은 바로 이곳이 여러분의 사업이 실질적으로 존재하는 곳이라고 생각하는 것입니다. 그러니까 그냥 일반 텍스트 파일인데, 거기에 클로드에서 어떻게 작업하는지에 대한 모든 정보를 적어두면, 모든 대화가 시작될 때 자동으로 읽어들여지는 거예요 . 그러니까 매번 자신이 누구인지 다시 설명하는 대신, 한 번만 적어두면 되는 거죠. 그러니까 당신이 누구에게 서비스를 제공하는지, 어떻게 말하는지, 가격을 어떻게 정하는지, 규칙을 어떻게 정하는지, 일을 처리하는 방식을 어떻게 하는지 등을 알려주면 그 후로는 알아서 처리해 줍니다. 중요한 내용은 파일에 수동으로 저장할 수 있고, 작업 중에 수정하는 내용도 자동으로 조용히 반영됩니다 . 그래서 매일 아침 완전히 초기화되는 대신, 점점 더 당신과 닮아가는 거죠. 제가 설명하는 방식은 마치 신입 사원을 교육하듯이 한 번만 업무에 대한 교육을 받으면 된다는 것입니다. 매일매일 업무를 다시 설명하는 것과는 차원이 다르죠. 자, 제 건 이렇습니다 . 이게 바로 저희 에이전시에서 사용하는 진짜 제품입니다. 보시다시피 단순히 코드만 있는 게 아닙니다. 사실 그냥 평범한 영어예요. 저희와 협력하는 업체는 다음과 같습니다. 이것이 바로 우리의 어조입니다. 우리가 절대 하지 않는 것들 과 여러분이 조심해야 할 것들을 알려드릴게요. 이 모든 것은 기술적인 내용이 아닙니다. 마치 새로운 팀원 에게 보내는 메모처럼 읽히네요 . 여기서 알아두면 좋은 점은 이러한 관리자를 회사 전체를 위한 최상위 관리자로 하나 두고, 특정 프로젝트 내부에는 더 작은 관리자들을 둘 수 있다는 것입니다. 그러니까, 기본적인 규칙은 어디에나 적용되고, 특정 고객이나 프로젝트가 있는 경우에는 그 규칙에 추가적인 참고 사항을 더할 수 있다는 거죠 . 저는 그렇게 사용합니다. 그래서, 중요한 규칙들은 맨 위에 제시될 겁니다. 구체적인 메모는 적절한 위치에 놓아주세요. 또한, slashinit이라는 빠른 명령어도 있습니다. 클로드가 폴더를 살펴보고 이 파일의 초안을 자동으로 작성해주는 곳이 바로 여기입니다. 그러니 완전히 백지 상태에서 시작할 필요조차 없습니다 . 그게 바로 기억이에요. 이제 이것에게 몇 가지 능력을 부여해 봅시다. 그러니까 스킬이란, 저장된 플레이북 같은 거예요. 표준 운영 절차(SOP)입니다. 클로드에게 특정 업무를 당신만의 방식으로 가르치는 방법, 그리고 당신의 사업이 실제로 어떻게 운영되고 어떤 과정을 거치는지, 단 한 번에 모든 것을 해내는 것이 핵심입니다. 그 이후로는 매번 똑같은 방식으로 작동합니다 . 그러니까 여러분이 표준 운영 절차(SOP)를 작성해 본 적이 있다면, 즉 특정 작업을 수행하는 구체적인 방법을 적어 놓은 것이라면, 이것은 바로 그것과 똑같습니다. 다만 클로드가 그 절차를 단계별로 그대로 따른다는 점이 다를 뿐이죠. 이것의 놀라운 점은 굳이 땅을 파서 실행할 필요조차 없다는 것입니다. 클로드는 사용자의 기술 중 

Right now, almost nobody inside of OpenAI works on a chatbot. They hand whole jobs to AI and just walk away. They just published a report proving it. That report acts as a time machine for all of us. And it can be your company in 2 years if you decide to build towards it. If you're new here, I'm Dylan. I run an AI consultancy. And closing that gap is most of my job. So in this video, I'll show you the four roadblocks they cleared that you likely haven't. As well as how to figure out where to start. And where they're overselling this, I'll say so. Because some of their lead you can't copy, but most of it you can. So, let's get into it. So here's the recent study I was referring to that OpenAI just published that gives us a glimpse into the future because it walks through how their teams are utilizing AI today. Not just their developers, but their finance team, marketing, operations, recruiting, all of them. And when reading through this study, the first thing that pops out to me and many others is that when you look at what they use, specifically what AI is producing outputs for them, 99% of that output is coming from an agent, not a chatbot. And this visual does that justice where you can see 99 out of 100 things that are produced by AI when they're using it is coming from Codex, specifically, which is their version of an agent, versus simply ChatGPT. And for those of you that are unaware, Codex is basically OpenAI's equivalent to Claude Co-work, not just for coding. And the reason I found this report so valuable is many times when I'm working with organizations, they're always wondering "What are the best companies doing today with AI? And what does that mean for us in a few years?" Well, that's exactly what this report does. It shows you what the future could look like for your organization if you fully embraced AI and used it in the most effective ways. And I'm going to walk you through the four roadblocks that they removed for their employees to make this a possibility. Now, before we get into the actual nitty-gritty of the four roadblocks, I want to call out some skepticism that I have and I'm sure many of you have as well. When a report like this comes out from an AI lab, there are two things often that we can't copy as individuals outside of it. But we can't use it as an excuse either to neglect the usage of AI effectively. So, the first thing that we can't copy is often times with these labs, they have access to cutting-edge models that nobody else has access to. So, right now publicly, everybody likely has access to GPT 5.5, but inside of the company, these employees are likely using GPT 5.6 or 5.7. So, their model is more capable than ours. That's the first thing we can't copy. The second thing is these employees have unlimited access to these models. There is no token limit, there is no cap. They can use it as much as they please. And this is something that most companies can't copy. Some companies can that have the budget, but most companies can't. But again, we can't use these two excuses to hold our employees back from adopting these tools effectively. So, what are the four roadblocks? Quick pause in your regular programming. This video is brought to you by me, as always. Two quick things. First off, below is a 30-day AI insight series, completely free. You'll get 30 insights in your inbox if I can apply AI to your business and your work. The second thing is if you'd like to work with me, below are a series of offerings to see if there's a good fit for the two of us. Now, let's get back to the video. So, these are the four roadblocks that I identified when reading the report that OpenAI has removed from our employees so they could pull the future forward and be truly AI-native today. I'll walk through each one of these in detail with the associated fixes for your organization later on, but as a quick summary, the first roadblock is making sure that your employees have easy access to these tools without much friction. The next one is making sure that AI has access to real work and it's sitting right next to your employee and doesn't have limitations on the access it can get when it comes to tools, systems, and data. After that, a very close cousin to that is permissions. So, making sure that AI has the permission to take action instead of just reading stuff. And then finally, is making sure that when you have an employee that's very capable in using AI, the leverage they get from the models should be delegated to everybody. They shouldn't be the only one benefiting, so they should share their capabilities with the rest of the team as quickly as possible. So, those are the four roadblocks that we want to remove. If you're able to actually remove these roadblocks effectively, you'll take one big step forward towards that future where your company is truly AI native. I'll start with the first roadblock, which is easy access. Most organizations I work with are usually on the left-hand side here. Th