Capacities AI를 활용한 파편화된 정보의 유기적 연결

 

오늘은 Capacities AI를 메모 앱을 넘어 객체 기반의 '지능형 연구실'로 변모시키는 방법을 공유하고자 합니다. 정보의 파편화를 해결하는 객체 지향 설계법과 실제 프로젝트 연동 시나리오를 통해 생산성을 극대화하는 실전 노하우를 배워가세요.

 

저는 수년 동안 이른바 '디지털 쓰레기 수집가'의 삶을 살았습니다. 에버노트에서 노션으로, 다시 옵시디언과 롬 리서치로 옮겨다니면서 제가 가진 정보의 구조적 문제를 해결하기 어려웠습니다. 매일 쏟아지는 논문 레퍼런스, 비즈니스 미팅 로그, 파편화된 아이디어 조각들은 정해진 폴더 시스템 안에서 길을 잃기 일쑤였고, 정작 필요한 순간에 그 정보들을 연결해 통찰을 얻는 것은 불가능에 가까웠습니다. 기존의 페이지 중심 도구들은 정보를 특정 위치에 '저장'하는 데 급급했기 때문입니다. 폴더 깊숙이 박힌 노트는 두 번 다시 열어보지 않는 '정보의 무덤'이 되곤 했습니다. 하지만 제가 진정으로 원했던 것은 정보의 단순한 보관이 아니라, 서로 다른 정보들이 유기적으로 반응하며 새로운 가치를 창출하는 것이었습니다. 이러한 생각을 하다가 알게된 것이 Capacities AI 입니다. 이 도구는 정보를 '글'이 아닌 '객체(Object)'로 취급하며, 사용자가 데이터 간의 관계를 정의하는 순간 정보 스스로가 생명력을 얻은 것 같은 효과를 만듭니다. 텍스트만 나열하는 것이 아니라, 하나의 객체가 다른 객체와 충돌하고 결합하며 새로운 아이디어를 만들어내는 과정은 매우 흥미로웠습니다. 그래서 오늘, 제가 Capacities를 통해 어떻게 파편화된 데이터들을 연결하고, 이를 실제 비즈니스 성과와 학술적 통찰로 연결했는지 그 고민과 실행의 기록을 공유하고자 합니다.

Capacities 객체 기반 상호작용의 효율성

Capacities의 가장 특징적인 부분은 바로 '객체 기반 인터랙션(Intuitive Object Interaction)'입니다. 기존의 도구들이 '페이지'라는 도화지 위에 텍스트를 나열하는 방식이었다면, Capacities는 모든 정보를 '사람', '회의', '아이디어', '프로젝트'와 같은 구체적인 객체로 정의하는 것에서 시작합니다. 이는 마치 프로그래밍의 객체 지향 프로그래밍 개념을 지식 관리에 도입한 것과 같습니다. 그래서 파편화된 메모들이 하나의 독립된 실체로 살아 움직이는 듯한 효과를 경험할 수 있습니다. 예를 들어, 한 명의 '전문가'를 객체로 생성하면 그 사람과 연관된 모든 미팅 기록, 그가 추천한 도서, 함께 진행한 프로젝트가 거미줄처럼 자동으로 연결됩니다. 사용자가 일일이 링크를 걸지 않아도 시스템이 데이터의 속성을 이해하고 맥락을 형성해주는 것입니다. 실제 연구 프로젝트를 진행할 때, 저는 수백 편의 논문을 PDF로 관리하는 대신 각 논문을 'Resource'라는 객체로 등록합니다. 이때 Capacities는 해당 리소스가 어떤 'Topic'과 연결되는지, 어떤 'Meeting'에서 언급되었는지를 시각적인 그래프 뷰로 즉각 보여줍니다.

 

이러한 방식은 브레인스토밍 세션에서 특히 빛을 발합니다. 팀원들과 아이디어를 나눌 때, 실시간으로 새로운 객체를 생성하고 기존 지식 베이스와 연결하는 과정을 통해 사고의 확장으로 쉽게 이어질 수 있습니다. 저는 실무에서 복잡한 시장 조사 데이터를 정리할 때 Capacities의 'Collection' 기능을 활용합니다. 태그를 붙이면 특정 객체들을 논리적인 그룹으로 묶어 다각도에서 조망할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 'A사 마케팅 전략'이라는 아이템을 '경쟁사 분석' 컬렉션과 '2026 전략 기획' 컬렉션에 동시에 배치하더라도 데이터의 파편화가 일어나지 않습니다. 모든 데이터는 하나의 원본을 유지하며, 각기 다른 맥락에서 그 모습을 드러낼 뿐입니다. 이러한 유기적 연결성은 사용자로 하여금 정보를 찾기 위한 검색 시간을 획기적으로 줄여주며, 대신 그 정보를 어떻게 융합하여 새로운 결과물을 만들지에 집중하게 합니다.

 

결국 Capacities는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 가장 유사하게 설계된 지능형 지식 엔진이라고 생각합니다. 우리는 무언가를 기억할 때 폴더 경로를 떠올리지 않습니다. "그때 그 회의에서 그 사람이 말했던 그 논문"이라는 맥락을 떠올립니다. Capacities는 바로 이 '맥락'을 기술적으로 구현해낸 도구입니다. 제가 사용하며 느낀 점은 내 사고의 흐름에 도구가 밀착된다는 점이었습니다. 특히 다양한 미디어 객체를 지원한다는 점은 연구 자료 수집에서 대체 불가능한 강점입니다. 이미지, 영상, 오디오 파일이 텍스트와 동등한 '객체'로서 취급되어 네트워크의 일부가 되는 경험은 오직 Capacities에서만 가능했습니다.

정보의 가치는 '어디에 저장되어 있는가'가 아니라 '무엇과 연결되어 있는가'에서 결정됩니다.
Capacities는 저장의 시대를 끝내고 연결의 시대를 여는 도구입니다.

모바일 환경과 오프라인에서는 활용이 어려운 Capacities AI

제가 수개월간 이 도구를 실무에서 활용하며 느낀 가장 큰 불편함은 '모바일 환경의 입력 지연'과 '오프라인 모드의 부재'였습니다. 데스크톱 앱에서는 압도적인 퍼포먼스와 시각적 효과를 보이지만, 이동 중에 갑자기 떠오른 아이디어를 객체화하기에는 모바일 인터페이스가 다소 무겁고 복잡하게 느껴졌습니다. 또한, GDPR을 준수하는 강력한 보안 프레임워크를 갖추고 있음에도 불구하고, 모든 데이터가 클라우드에 동기화되어야 하기에 인터넷 연결이 끊긴 비행기 안이나 지하실에서는 내 자료에 접근할 수 없다는 점이 뼈아픈 제약이었습니다.

 

저는 이를 극복하기 위해 방법을 찾았습니다. 외부에서 갑자기 생각나는 단편적인 아이디어나 빠른 정보 수집은 텔레그램 봇 연동 기능을 활용합니다. Capacities가 제공하는 텔레그램 연동 기능을 통해 텍스트나 이미지를 봇에게 던지면, 이는 즉시 Capacities의 'Inbox' 객체로 쌓입니다. 이후 사무실에 복귀하여 데스크톱 환경에서 이 Inbox 아이템들을 정제하고 적절한 객체 타입으로 변환하는 프로세스를 거칩니다. 이는 날것의 정보가 지식 베이스를 오염시키는 것을 방지하고, 집중력 있는 시간에만 지식 구조화 작업을 수행하게 함으로써 오히려 전체적인 생산성을 높이는 결과로 이어졌습니다. 또한, 오프라인 제약의 경우 중요한 레퍼런스 객체는 사전에 마크다운 파일로 내보내서 로컬에 백업해두는 습관을 들임으로써 리스크를 관리하고 있습니다.

 

또 다른 잠재적 위험은 '객체 타입의 비대화'입니다. 초보 사용자들이 가장 많이 범하는 실수는 모든 것에 개별적인 객체 타입을 부여하는 것입니다. '빨간색 아이디어', '파란색 아이디어' 식으로 타입을 남발하면 나중에 객체 간의 공통 속성을 찾기가 매우 어려워집니다. 저는 수차례의 시행착오 끝에 'Minimal Viable Objects' 원칙을 세웠습니다. 이 것은 해보셔야 알 수 있는 부분이라서 설명이 조금 어렵습니다. 아래 표는 제가 타 도구와 비교하며 정리한 Capacities의 위치와 선택 기준입니다.

비교 항목	Capacities	Notion	Obsidian
데이터 구조	객체 지향 네트워크	관계형 데이터베이스	로컬 마크다운 연결
보안 및 프라이버시	GDPR 준수 (높음)	기업 표준 (보통)	로컬 저장 (매우 높음)
주요 사용처	지능형 연구 및 지식 관리	팀 프로젝트 및 문서화	개인적 사유 및 글쓰기
학습 곡선	중간 (개념 이해 필요)	낮음 (직관적)	높음 (커스터마이징)

 

표에서 볼 수 있듯이, Capacities는 노션의 편리함과 옵시디언의 연결성을 절묘하게 타협한 지점에 있습니다. 하지만 '오프라인 저장'이 생명인 사용자에게는 치명적인 단점이 될 수 있으므로, 저는 앞서 언급한 이원화 전략을 통해 이를 보완하고 있습니다.

성과를 높이기 위한 Capacities 자동화 관리 방법

Capacities의 진정한 위력은 외부 데이터와의 '복합 프롬프트 체이닝'과 'API 기반 자동화'를 통해 지식의 부가가치를 생산할 때 극대화됩니다. 저는 현재 Capacities를 중심축으로 삼고, 다양한 AI 에이전트를 연동하여 '자동 지식 정제 시스템'을 운영하고 있습니다. 웹페이지 링크를 저장하는 데 그치지 않고, 저는 이를 'Weblink' 객체로 수집한 후, 해당 URL을 제가 설계한 AI 비서(Make)에게 전송합니다. AI는 해당 페이지의 본문을 긁어와서 내용을 요약하고, 관련 있는 키워드를 추출하며, 심지어 제가 Capacities 내에 이미 보유하고 있는 기존 객체들과의 연관성까지 분석하여 제안합니다.

 

예를 들어, 새로운 인공지능 논문을 수집하면 AI는 이를 분석하여 "이 논문의 방법론은 당신이 지난달에 작성한 'A 프로젝트' 객체의 기술적 갈증을 해결할 수 있습니다"라는 노트를 Capacities의 'Idea' 객체로 자동 생성합니다. 이는 인간이 일일이 기억하고 연결하기 어려운 방대한 지식 네트워크를 AI가 대신 탐색해주는 시나리오입니다. 또한, 저는 GDPR 준수 프레임워크를 적극 활용하여 비즈니스 미팅 로그를 관리합니다. 고객과의 민감한 대화 내용을 단순한 텍스트가 아닌 'Meeting' 객체로 정의하고, 여기에 포함된 액션 아이템들을 즉시 'Task' 객체로 전환하여 캘린더 뷰와 연동합니다. 이때 각 Task는 해당 미팅에서 언급된 'Resource' 객체와 연결되어 있어, 업무를 수행할 때 필요한 모든 맥락 정보가 클릭 한 번으로 펼쳐집니다.

 

고난도 활용의 또 다른 핵심은 '쿼리 기반 동적 컬렉션'입니다. Capacities의 강력한 검색 및 필터 기능을 활용하면, "최근 3개월간 업데이트된 '연구' 태그가 붙은 'Resource' 중 아직 'Task'가 완료되지 않은 항목"들만 실시간으로 모아볼 수 있습니다. 저는 이를 통해 매주 월요일 아침, 지난주에 수집한 지식들을 확인합니다. 지식은 흐르지 않으면 고이고, 고이면 썩기 마련입니다. 이러한 자동화된 대시보드는 제 지능형 연구실이 멈추지 않고 계속 순환하도록 만드는 심장 역할을 합니다. 복잡한 프롬프트 체이닝을 통해 Capacities 내의 지식들을 조합하여 블로그 포스팅 초안을 잡거나 보고서 골자를 만드는 작업은 이제 제 일상의 일부가 되었습니다. 도구가 인간을 대신하는 것이 아니라, 인간이 가장 잘하는 '판단'과 '통찰'에 집중할 수 있도록 나머지 모든 '연결' 작업을 시스템이 수행하게 만드는 것, 이것이 제가 추구하는 AI 활용의 본질입니다.

지식 경영을 위해 한 번 시도해볼만 합니다

결국 Capacities는 우리에게 "당신은 정보를 소유하고 있습니까, 아니면 정보와 대화하고 있습니까?"라는 근본적인 질문을 던집니다. 정보를 소유하기만 하는 방식에서 벗어나, 정보 하나하나를 살아있는 객체로 활용할 때 비로소 우리의 뇌는 파편화의 고통에서 해방됩니다. Capacities 기반의 지능형 연구실은 여러분의 인지 부하를 획기적으로 낮춰줄 것이며, 흩어져 있던 아이디어들이 서로 융합하며 만들어내는 큰 성과를 경험하게 해줄 것입니다.

 

• 1단계: Capacities를 설치하고, 본인의 업무에서 가장 핵심적인 객체 타입 3가지만 정의하세요. (예: Project, Person, Insight)
• 2단계: 지난 3일간 작성한 메모나 수집한 링크 10개를 Inbox에 넣고, 이를 정의한 객체 타입으로 변환하며 '관계(Relation)' 속성을 1개 이상 연결하세요.
• 3단계: 그래프 뷰(Graph View)를 열어 내가 만든 정보들이 어떻게 연결되는지 시각적으로 확인하며 지식 네트워크의 씨앗을 심으세요.

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FAQ

Q1: 노션의 데이터베이스와 Capacities의 객체는 구체적으로 무엇이 다른가요?

노션의 데이터베이스는 특정 표(Table) 안에 데이터가 종속되는 구조입니다. 반면, Capacities의 객체는 특정 위치에 종속되지 않는 '독립적인 실체'입니다. 'A'라는 인물 객체를 하나 만들면, 이 객체는 프로젝트 데이터베이스에도, 회의록 데이터베이스에도 동시에 존재할 수 있으며, 어디서 수정하든 원본은 하나로 유지됩니다. 즉, 노션이 '서류철' 방식이라면 Capacities는 '분자 구조' 방식입니다.

 

Q2: 수천 개의 노드가 쌓이면 그래프 뷰가 너무 복잡해지지 않을까요?

맞습니다. 모든 정보를 연결하려 하면 이른바 '스파게티 그래프'가 됩니다. 이를 방지하기 위해 Capacities의 'Collection'과 'Tag'를 이중으로 활용해야 합니다. 거시적인 분류는 컬렉션으로 묶고, 미시적인 연결은 그래프로 관리하면 복잡성을 제어할 수 있습니다. 또한, 특정 객체 타입만 필터링해서 보는 기능을 활용하면 필요할 때마다 보고 싶은 네트워크의 '단면'만 깨끗하게 조망할 수 있습니다.

 

Q3: 유료 결제(Believer 플랜 등)를 할 만한 가치가 충분한가요?

개인적인 경험으로는 '커스텀 객체 타입' 기능 하나만으로도 충분한 가치가 있습니다. 무료 버전에서도 강력하지만, 나만의 비즈니스 로직에 맞는 객체를 무제한으로 생성하고 AI 연동의 우선권을 갖는 것은 지식 노동자에게 가장 수익률 높은 투자입니다. 특히 도구의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 개발팀과 긴밀히 소통하며 피드백을 반영받을 수 있는 커뮤니티 접근 권한은 단순한 기능을 넘어선 가치를 제공합니다.