사이넷 해골님의 아티클

제목 후보: 클론이 스스로 잡아놓은 회의를 아침에 발견했다

퇴근하면서 화면을 안 끄고 간 날이 있었다. 다음 날 아침에 보니 시킨 적 없는 회의가 하나 잡혀 있었다. 사내 실험용으로 띄워둔 화면이었는데 그날부터 실험이 아니게 됐다.

만들면서 제일 오래 걸린 건 성능이 아니라 찌꺼기였다. 클론이 2시간에 한 번씩 스스로 돌게 해놨더니 결과물은 계속 쌓이는데 대부분 볼 가치가 없었다. 다 남기면 이력이 아니라 로그 쓰레기가 된다. 그래서 검수하는 임원 클론을 하나 더 세우고, 채택된 것만 이력에 남게 바꿨다.

반대쪽 시행착오도 있었다. 사람 개입을 0으로 만들어보려다 며칠 만에 접었다. 개입이 없으니 내 클론이 아니라 남의 봇을 구경하는 느낌이 됐다. 지금은 사람이 하는 일을 두 개만 남겼다. 하루 한 번 DM 한 마디, 그리고 올라온 제안을 수락하거나 거절하기.

반응은 솔직히 아직 안에서만 돈다. 사는

크리에이터 한 분이 편집하는 화면을 녹화해서 보내주셨습니다. 3분짜리 클립 하나 뽑는 데 자막 싱크 맞추고 썸네일 고르느라 40분. 그 40분이 계속 머리에 남았어요.

처음엔 '자동 편집'을 만들었습니다. 영상 넣으면 하이라이트를 알아서 잘라주는 것. 다 만들었는데 아무도 안 썼습니다. 이유를 물어보니 답이 단순했어요. "잘라준 게 제 감이랑 달라서요." 자동화를 원한 게 아니라, 자기 판단을 빨리 확인하고 싶었던 거였습니다.

그래서 방향을 틀었습니다. 완성본 하나를 주는 대신 후보 5개를 던지고 고르게 했어요. 모델 정확도는 오히려 떨어졌는데, 체류 시간은 3배가 됐습니다. 며칠 뒤 "이거 제가 만든 것 같아요"라는 메시지가 왔는데, 그 문장이 지표보다 좋았습니다.

배운 건 하나예요. 크리에이터 툴에서 AI가 잘해야 하는 건 결정하는 일이 아니라, 선택지를 좁혀주는 일이라는 것. 완성도를 올릴수록 오히려 손이 떠나더라고요. 지금은 이 구조를 숏폼 말고 다른 포맷에도 붙여보는 중인데, 포맷마다 '적당한 미완

조회수 중간값 3회. 좋아요가 0인 게 하나도 이상하지 않은 숫자였다.

커뮤니티 열 곳에 매일 글을 올리는 에이전트를 만들어 두 달 돌렸다. 반응이 계속 0이길래 문구가 나쁜 줄 알고 생성 프롬프트만 붙잡고 고쳤다. 조회수를 수집하기 시작하고 나서야 알았다. 문제는 문장이 아니라 그 글을 세 명이 보고 있다는 사실이었다.

측정도 틀려 있었다. 프로필 상단 9건만 세면 중간값 13, 스크롤해서 68건을 세면 4다. 표본 범위를 안 적은 숫자는 그냥 기분이었던 셈이다.

제일 어이없던 버그는 따로 있다. "열린 질문으로 끝내라"는 규칙을 넣어놨는데, 마지막 줄에 '어떻게'가 있으면 모델 해설로 보고 지우는 필터가 이미 파이프라인에 있었다. 방금 붙인 질문을 매번 스스로 떼어내고 있었던 것. 한 줄짜리 글은 본문이 통째로 빈 문자열이 돼서 나갔다. 안전장치 두 개가 서로를 취소하는 걸 로그만 봐서는 두 달 동안 못 봤다

게시 자동화 두 달, 조회수를 처음 재본 날

24건 긁어서 중간값 3회. 3명이 본 글에 좋아요 0인 건 문구 문제가 아니라 산수였습니다.

그런데 파서로 스크롤까지 해서 68건을 다시 재니 총 516회, 중간값 4, 최대 106. 프로필 상단 9건만 보면 중간값이 13으로 나오더군요. 같은 계정인데 표본을 어디서 자르냐에 따라 값이 3배씩 움직였습니다. 저는 그동안 "도달이 없다"는 결론을 표본 24건으로 내리고 있었던 겁니다.

만들면서 제일 허탈했던 버그는 따로 있습니다. 글이 열린 질문으로 끝나도록 검수 게이트를 걸어놨는데, 후처리에서 '마지막 줄에 어떻게가 있으면 모델 해설로 보고 삭제'하게 해뒀더라고요. 한국어 열린 질문은 대부분 '어떻게'로 끝나죠. 방금 만든 장치를 바로 다음 단계가 지우고 있었습니다. 한 줄짜리 글은 본문이 통째로 빈 문자열이 됐고요.

남은 건 하나입니다.

처음엔 "생성 버튼 하나면 되겠지" 했습니다.

콘텐츠 만드는 분 옆에 하루 앉아서 화면을 봤는데, 정작 시간을 잡아먹는 건 생성이 아니라 그 앞뒤였어요. 어제 경기에서 뭐가 화제였는지 찾고, 톤을 자기 채널에 맞추고, 뽑힌 결과를 다시 자르는 구간. 우리가 자동화한 건 제일 안 걸리는 부분이었습니다.

그래서 방향을 뒤집었습니다. 한 번에 완성본을 뽑으려는 걸 포기하고, 초안 3개를 빠르게 던져놓고 고르게 했어요. 내부 품질 지표도 '결과 만족도'에서 '몇 번 만에 채택했나'로 바꿨습니다. 숫자가 움직이기 시작한 게 이때부터였습니다.

제일 뜻밖이었던 반응은 이거였어요. "결과가 좋아서"가 아니라 "어디까지 고쳐야 하는지 보여서" 계속 쓴다는 말. 완성품을 원한 게 아니라 손댈 자리가 남은 초안을 원했던 거죠. 이 한 줄 때문에 UI에서 '재생성' 버튼을 제일 크게 만들었습니다.

지금도 못

게시는 다 성공했는데 좋아요가 0이었다. 문구가 문제인 줄 알고 몇 번을 고쳤다. 그러다 조회수를 열어봤더니 중간값이 3회였다. 3명이 본 글에 좋아요 0은 카피 문제가 아니라 그냥 산수였다.

만드는 건 확실히 쉬워졌다. 근데 만든 걸 볼 사람을 찾는 건 그대로 어렵다. 그래서 요즘은 만드는 쪽보다 도달 쪽만 붙잡고 있다.

시행착오는 대부분 내가 짠 코드 안에 있었다. 완성해둔 모듈 세 개가 실행 경로에 연결이 안 돼서 한 번도 돌지 않았다. 실패 로그조차 안 남으니 몇 주를 몰랐다. 더 웃겼던 건 후처리기다. 마지막 줄에 '어떻게'가 들어가면 군더더기로 보고 지우게 짜놨는데, 한국어 열린 질문은 대부분 '어떻게'로 끝난다. 댓글을 부르려고 붙인 문장을 매번 내 손으로 지우고 있었던 셈이다.

반응은 엉뚱한 데서 왔다. 내 글이 아니라 남의 글에 단 댓글에서. 내 얘기를 줄이니까 답이 오기 시작했다. 그래서 지금은 게시보다 댓글 비중을 늘려놓은 상태인데, 이게 맞는 선택인지는 아직 모르겠다. 도달이 안 나오는 게 채널 문제인지 글 문

지난달, 테스트에 참여한 크리에이터 한 분이 결과물을 보더니 이렇게 물었습니다. "이거… 제가 만든 게 맞나요?"

칭찬이 아니었습니다. 자기 톤이 하나도 안 남아 있다는 뜻이었어요.

처음엔 좋은 결과물을 빠르게 뽑아주는 게 핵심이라고 생각했습니다. 프롬프트를 정교하게 다듬고, 레퍼런스를 잔뜩 물려주고, 출력 품질만 계속 올렸죠. 근데 쓰면 쓸수록 다들 비슷한 걸 만들고 있었습니다. 도구가 잘 작동할수록 결과가 평균값으로 수렴하는, 좀 이상한 현상이었어요.

그래서 방향을 틀었습니다. "잘 만들어주는" 대신 "그 사람 것으로 남게" 하는 쪽으로. 이전 작업물에서 말투와 문장 리듬을 먼저 학습시키고, 생성 단계마다 원본에서 얼마나 멀어졌는지를 되묻는 구조를 넣었습니다. 속도는 확실히 느려졌습니다. 대신 같은 질문이 다시 나오지 않았어요.

지금은 오히려 "이건 제가 쓸 법한 문장이네요"라는 피드백이 가장 반갑습니다. 감탄보다 이쪽이 훨씬 좋은 신호더군요.

배운

리포트가 두 달 내내 "Threads 게시 완료 ✅"를 찍고 있었는데, 프로필에 들어가 보니 글이 0개였습니다.

혼자 커뮤니티 20곳에 매일 글 올리는 게 불가능해서 게시 자동화를 붙였거든요. 그런데 게시 버튼 셀렉터가 부분일치로 잡혀서 "게시물 옵션"을 누르고 있었고, 클릭만 하면 성공으로 반환하게 짜놨더라고요. 다른 포스터도 전부 열어봤는데 절반이 같은 패턴이었습니다. 그래서 규칙을 바꿨어요. 클릭은 성공이 아니다. URL이 바뀌었는지, 작성창이 닫혔는지, 목록에 실제로 떴는지까지 봐야 성공으로 센다.

그렇게 진짜 숫자를 보게 됐는데 더 아팠습니다. 218건 올려서 좋아요 0. 문구가 구려서라고 생각하고 두 달을 카피만 붙잡고 있었는데, 조회수를 뜯어보니 중간값이 3회였어요. 3명이 보는 글에 좋아요 0은 문구 실패가 아니라 그냥 산수더라고요. 고쳐야 할 건 문장이 아니라 도달이었습니다.

배운 건 하나입니다. 계기판이 거짓말하면 멀쩡한 걸 몇 달씩

"AI가 다 해주는 건 오히려 안 쓰더라"

"영상 만드는 게 힘든 게 아니라, 뭘 만들지 정하는 게 힘들어요."

크리에이터 인터뷰 열 번째쯤에 나온 말이었습니다. 그때까지 저희가 붙잡고 있던 건 전부 편집 자동화였어요. 컷 편집, 자막, 썸네일. 정작 막히는 지점은 그 한참 앞이었던 거죠.

방향을 틀어서 처음 만든 건 AI가 대본을 통째로 써주는 기능이었습니다. 반응이 미지근했어요. 왜 안 쓰시냐 물었더니 답이 똑같았습니다. "말투가 제 게 아니라서요."

그래서 완성품을 버렸습니다. 본인 과거 영상 스크립트를 넣으면 어투를 학습해서, 소재 10개랑 오프닝 3줄만 뽑아주는 걸로 바꿨어요. 끝이 아니라 시작점만 주는 쪽으로.

이번엔 붙었습니다. 재방문이 눈에 띄게 늘었고, 제일 많이 들은 말은 "이거 켜놓고 제가 고쳐 쓰면 딱이에요"였습니다.

배운 건 하나였어요. 크리에이터는 자기 대신

"이거 그냥 30분 만든 건데요."

손흥민 득점 현황 위젯이 14,594명한테 쓰였다고 알려드렸더니, 정작 만든 분이 제일 당황하셨습니다.

처음엔 정반대로 갔었어요. 크리에이터가 스포츠 위젯을 자유롭게 만들 수 있게 빈 캔버스부터 줬습니다. 데이터 600종 다 열어두고 "뭐든 만드세요." 결과는 조용했습니다. 두 달 동안 올라온 게 손에 꼽아요. 자유도를 준 줄 알았는데, 받는 쪽에선 그냥 막막한 흰 화면이었던 거죠.

그래서 좁혔습니다. 득점 현황, 순위표, 매치리포트 — 틀 세 개만 남기고 나머지는 접었어요. 그 다음 주부터 위젯이 올라오기 시작했습니다.

재밌는 건 반응이 위젯 완성도보다 "내가 만든 걸 남이 쓴다"는 사실 쪽에서 나왔다는 겁니다. PV 숫자 보여드리면 다들 화면 캡처부터 하시더라고요. 잘 만들었냐 아니냐는 그 다음 얘기였습니다.

배운 건 하나예요. 만드는 사

첫 베타 때 크리에이터 한 분이 자기 AI 영상을 보고 한 말입니다. 얼굴도 목소리도 본인인데 본인이 아니라고 하더군요. 그 한마디에서 우리가 뭘 잘못 만들고 있었는지 알았습니다.

처음엔 대량 생산 도구로 접근했어요. 스크립트 넣으면 영상 10개 뽑아주는 구조. 기술적으로는 돌아갔는데, 정작 쓰는 사람이 없었습니다. 뽑아만 놓고 아무도 업로드를 안 하더라고요. 로그를 까보니 생성 단계까진 다 가는데 마지막 다운로드 버튼에서 이탈이 몰려 있었습니다.

그래서 방향을 틀었습니다. "대신 만들어주기"에서 "본인 톤을 학습해서 초안까지만 주기"로. 결과물 완성도는 오히려 떨어졌는데 업로드율은 올라갔어요. 손댈 여지가 있으니까 자기 것 같다는 반응이었습니다.

배운 건 하나입니다. 필요했던 건 완성품이 아니라 '내가 만들었다'는 감각이었다는 것. 자동화 비율을 올릴수록 이탈이 늘어난다는 게 데이터로 찍히는 순간이 꽤 이상했습니다. 효율이 목적이 아닌 도구도 있구나 싶었고요.

지금도 그 균형점을 찾는 중입니다. 만들고 있는 건 여기

영상 한 편 만드는 데 3시간 걸린다길래 렌더링부터 갈았습니다. 8분 걸리던 걸 90초로 줄였는데, 사용량이 하나도 안 늘었어요.

LIVE스코어에서 스포츠 콘텐츠 만드는 분들이랑 일하면서 붙인 기능이었습니다. 다들 "시간이 없다"고 하니 당연히 속도 문제인 줄 알았죠. 그런데 몇 분 붙잡고 화면 공유를 받아보니, 3시간 중 2시간은 편집기를 열지도 않고 있었습니다. 뭘 만들지를 못 정하고 있던 거였어요.

그래서 주제 추천을 붙였는데 첫 버전은 완전히 망했습니다. "오늘의 트렌드 키워드 10개"를 띄웠더니 클릭률 3%. 누구한테나 맞는 말이라 아무도 안 쓴 거죠. 두 번째로는 그 사람 채널의 지난 영상 톤이랑 댓글 반응을 물려서, "지난주 그 각도로 이번 라운드를 쓰면 이렇게" 같은 형태로 바꿨습니다. 여기서부터 붙기 시작했어요.

제일 기억에 남는 피드백은 "추천이 좋아서"가 아니라 "틀린 걸 고치는 게 백지보다 쉬워서"였습니다. 잘 만든 결과물보다 반박할 초안을 주는 쪽

자동 편집 기능을 껐더니 만족도가 올라갔다.

LIVE스코어에서 스포츠 콘텐츠 만드는 분들 작업을 몇 주 옆에서 봤다. 경기 끝나고 하이라이트 자르고 썸네일 뽑고 코멘트 붙이기까지 평균 3시간. 그중 2시간이 "어디를 자를지 정하는" 시간이었다.

그래서 처음엔 당연히 자동 편집을 붙였다. 안 썼다. 자동으로 나온 클립을 다시 검수하는 데 시간이 또 들어서 체감 시간이 오히려 늘었다는 피드백이었다. "틀린 걸 고치는 게 처음부터 하는 것보다 짜증나요"라는 말이 오래 남았다.

방향을 틀었다. 자르는 건 사람이 하고, 대신 후보 구간 12개를 근거(스코어 변화, 함성 피크, 채팅 급증)와 같이 던져주는 쪽으로. 자동화 비율은 오히려 낮아졌는데 3시간이 50분이 됐다.

배운 건 하나다. 크리에이터가 원한 건 결과물 자동화가 아니라, 판단 앞에 놓일 재료 정리였다. AI가 마지막 버튼을 누르면 신

"AI가 대본 뽑아주면 크리에이터가 좋아할 거야" — 이게 완전히 틀렸다는 걸 3주 만에 알았다.

LIVE스코어 안에서 크리에이터가 스포츠 콘텐츠를 더 쉽게 만들게 돕는 도구를 붙이고 있다. 처음엔 단순했다. 경기 데이터 넣으면 AI가 하이라이트 대본을 척척 써주는 것. 데모는 예뻤다.

그런데 실제 크리에이터 몇 명한테 붙여보니 아무도 안 썼다. 이유를 물어보고 나서야 알았다. "이거 딱 봐도 AI가 쓴 티 나는데요. 내 채널 톤이 아니에요." 대본의 완성도가 문제가 아니라, 자기 색이 안 묻은 결과물은 애초에 쓸 수가 없던 거다.

그래서 방향을 완전히 틀었다. 대본을 '완성'해주는 걸 버리고, 크리에이터가 30초 만에 소재를 고르고 자기 말투로 뼈대만 잡게 도와주는 쪽으로. 완성도를 낮추니 오히려 실사용이 붙었다. "채워 넣을 여백"이 있어야 자기 콘텐츠가 되더라.

배운 것: AI 도구는 결과물을 대신 만들어주려 할수록 외면당한다. 크리

크리에이터 미팅에서 나온 한마디가 계속 걸렸습니다. "AI로 영상 만드는 건 알겠는데, 그래서 이걸로 뭘 벌 수 있냐"고요. 툴은 넘치는데 정작 '돈이 되는 구조'는 아무도 안 만들어준다는 거죠.

그래서 처음엔 거창하게 접근했습니다. AI 생성 → 편집 → 배포 → 정산까지 풀 파이프라인. 3주 만에 갈아엎었어요. 크리에이터들은 완성형 자동화를 원한 게 아니라, 자기 손이 닿는 지점을 남기고 싶어 했거든요. "AI가 다 해주면 그건 내 콘텐츠가 아니잖아요"라는 피드백이 결정적이었습니다. 그래서 생성 단계는 붙잡되, 톤·컷·썸네일은 사람이 개입하는 하이브리드로 바꿨습니다.

의외였던 반응. 결과물 퀄리티보다 "작업 시간이 절반으로 줄었다"는 데 다들 꽂히더라고요. 초반엔 아웃풋 품질 지표만 붙잡고 있었는데, 정작 유저가 체감하는 건 '내가 얼마나 덜 지쳤나'였습니다. 대시보드에서 품질 점수 빼고 절약 시간을 맨 위로 올렸더니 재방문이 눈에 띄게 붙었어요.

만들수록 느끼는 건, 크리에이터 툴은 결국 '자동화'가 아니라 '덜 소모되게 돕는 것

"크리에이터가 원한 건 정산 대시보드가 아니었다"

처음엔 크리에이터한테 필요한 게 '깔끔한 수익 대시보드'라고 확신했다. LIVE스코어 트래픽 데이터를 붙여서 조회수·전환·정산을 한 화면에 보여주는 걸 3주 갈아넣어 만들었다. 자신 있게 베타 5명한테 열었다.

반응이 미지근했다. "예쁘긴 한데… 이거 보고 뭘 하죠?"

멍했다. 숫자를 보여주면 알아서 판단할 줄 알았는데, 정작 크리에이터가 막히는 지점은 '다음에 뭘 만들지'였다. 데이터를 해석해줄 사람이 없어서 그냥 감으로 찍고 있었던 거다.

그래서 대시보드를 반쯤 뜯어냈다. 대신 "이번 주 이 주제가 평소보다 2.3배 반응 좋았어요, 비슷한 걸 하나 더 해볼까요?" 같은 한 줄 제안을 AI가 먼저 던지게 바꿨다. 지표를 보여주는 게 아니라 지표를 대신 읽어주는 쪽으로.

그 다음 베타에서 처음으로 "오늘 뭐 찍을지 정해졌어요"라는 말이 나왔다

처음엔 크리에이터들이 "AI 툴 많은 거 알아요, 근데 그걸로 뭘 어떻게 시작하죠?"라고 물을 때마다 좀 막막했습니다. 툴을 쥐여준다고 콘텐츠가 나오는 게 아니더라고요.

그래서 우리가 만든 건 '기능'이 아니라 '첫 걸음'이었습니다. 처음엔 거창하게 자동 편집, 자동 썸네일, 자동 업로드 다 붙였는데 정작 사람들이 안 썼어요. 인터뷰해보니 "결과물이 내 것 같지 않다"는 거였죠. 자동화가 셀수록 크리에이터는 자기 색을 잃는 느낌을 받더라고요.

그래서 방향을 틀었습니다. 대신 해주는 걸 줄이고, 대신 막힌 지점만 뚫어주는 쪽으로요. 아이디어가 안 떠오를 때 딱 세 갈래만 제안하고, 나머지는 본인이 고르게 했더니 완성률이 눈에 띄게 올라갔습니다. "이제 뭘 해야 할지는 알겠다"는 피드백이 제일 많이 왔어요.

배운 건 단순했습니다. 크리에이터가 원하는 건 '나 대신 만들어주는 AI'가 아니라 '내가 계속 만들게 도와주는 AI'였다는 것. 편의보다 주도권이 먼저더라고요.

요즘은 이 고민을 여기서 계속 이어가고 있습니

처음엔 "AI가 크리에이터한테 뭘 해줄 수 있지?"라는 질문 하나로 시작했어요.

크리에이터 한 분이 라이브 끝나고 "오늘 뭐 얘기했는지 다시 보기가 너무 귀찮다"고 흘리듯 말한 게 계기였어요. 편집자도 없고, 클립 딸 시간도 없고. 그 한마디가 계속 남더라고요.

그래서 처음엔 거창하게 "AI 자동 편집" 같은 걸 붙였는데, 결과가 처참했어요. AI가 뽑아준 하이라이트를 크리에이터들이 거의 안 썼거든요. 이유를 물어보니 "이건 내 말투가 아니에요"였어요. 정확도의 문제가 아니라 톤의 문제였던 거죠.

그래서 방향을 틀었어요. AI가 대신 만들어주는 게 아니라, 크리에이터 본인 아카이브(과거 방송·말버릇·자주 쓰는 표현)를 먼저 학습시키고, 그 위에서 초안만 던지는 구조로요. "완성품을 주지 말고 재료를 줘라"가 이때 배운 거였어요.

"AI가 대본 써주면 크리에이터가 편해질 거다"라는 가정이 처음부터 틀렸다는 걸 알기까지 두 달 걸렸다.

스포츠 콘텐츠 크리에이터들을 위한 AI 도구를 만들고 있다. 처음엔 단순했다. 경기 데이터 넣으면 하이라이트 대본이 나온다. 데모는 근사했고 나도 뿌듯했다.

근데 실제로 크리에이터한테 붙여보니 첫 반응이 "이거 제 말투가 아닌데요"였다. AI가 뽑아준 문장이 매끄러울수록 오히려 자기 채널이랑 안 어울린다고 했다. 우리는 '좋은 대본'을 만들었지만, 그들이 원한 건 '내 대본'이었다.

그래서 갈아엎었다. 완성본을 주는 대신, 크리에이터 본인 영상 몇 개를 학습시켜 말투·호흡·즐겨 쓰는 표현을 흉내 내는 쪽으로. 결과물 퀄리티는 오히려 '덜 매끄러워졌는데', 만족도는 올라갔다. 편집 시간 줄이는 것보다 "이거 나 같다"는 감각이 훨씬 셌다.

배운 건 하나다. 크리에이터 도구에서 AI의 목표는 대체가 아니라 확장이라는 것. 완벽함보다 '나다움'을

"AI가 뽑은 대본을 크리에이터가 3초 만에 지운 이유"

처음엔 자신 있었어요. 스포츠 경기 데이터를 넣으면 숏폼 대본을 자동으로 뽑아주는 기능. 데모에선 그럴듯했거든요. 그런데 실제 크리에이터 한 분께 붙여드렸더니, 첫 문장 읽자마자 "이건 제가 안 쓰는 말투인데요"라며 지우시더라고요.

그때 알았습니다. 우리가 만든 건 '대본 생성기'였는데, 필요한 건 '그 사람 말투를 기억하는 도구'였다는 걸.

그래서 방향을 틀었어요. 완성된 대본을 던지는 대신, 크리에이터가 예전에 쓴 문장 몇 개를 학습해서 톤을 맞추는 쪽으로. 프롬프트를 백 번쯤 갈아엎었고, 결국 "AI가 쓴 것 같다"는 반응을 없애는 게 핵심 지표가 됐습니다.

재밌던 건, 완성도보다 '내가 고칠 여지'를 남겼을 때 만족도가 훨씬 높았다는 점이에요. 80%만 채우고 20%를 비워두니까 오히려 "이건 내 거"라고 느끼시더라고요. 자동화의 목표