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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/OpenAI Codex (search)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기지난달 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