월간 투자자 업데이트를 작성해 보니 약 80%가 정보 수집 과정이었습니다
요약
정기적인 투자자 업데이트 작성 시 글쓰기보다 정보 수집에 더 많은 시간이 소요됨을 발견했습니다. 데스크톱 AI 에이전트를 활용해 흩어진 데이터와 이메일을 수집함으로써 작업 효율을 극대화한 사례를 공유합니다.
핵심 포인트
- 업무 병목 현상은 글쓰기가 아닌 정보 조립 과정에서 발생함
- AI 에이전트를 통해 여러 탭을 오가는 정보 수집 단계를 자동화 가능
- 에이전트 활용 시 초안의 80%를 자동으로 완성할 수 있음
- 단순 수집 업무를 AI에게 맡겨 사고와 편집에 집중할 수 있음
지난달 호기심에 한번 시도해 보았습니다. 실제 작성 시간은 아마 15분 정도였을 것입니다. 나머지 2시간은 Granola(그라놀라) 회의록을 가져오고, 시트에서 지난달 지표를 추출하고, 투자자들과 주고받은 세 개의 열려 있는 Gmail 스레드를 한곳으로 모으는 등, 작업을 시작조차 할 수 있도록 배달부 역할을 하는 데 사용되었습니다.
수년 동안 저는 글쓰기가 병목 현상(bottleneck)이라고 가정해 왔습니다. 하지만 병목은 글쓰기가 아니라 조립(assembly)이었습니다. 그래서 제가 여러 탭을 번갈아 가며 작업하는 대신, Granola, Gmail, 그리고 지표 문서를 동일한 작업 내에서 읽을 수 있는 데스크톱 AI 에이전트(AI agents) 중 하나에게 정보 수집 단계를 맡겼습니다. 결과물은 약 80% 정도 초안이 작성된 상태로 돌아왔고, 저는 나머지를 편집했습니다.
놀라웠던 점은 초안의 품질이 아니었습니다. 한 달의 기록을 재구성하기 위해 6개의 탭을 열지 않아도 된다는 점이었습니다.
만약 당신이 정기적인 업데이트를 작성한다면, 당신의 시간은 실제로 어디에 쓰이고 있나요? 사고(thinking) 과정인가요, 아니면 정보 수집(input-gathering) 과정인가요? 제 경우에는 거의 전부가 수집이었고, 저는 내내 상황을 거꾸로 알고 있었습니다.
AI로 작성됨
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