AI 트렌드와 산업
AI는 지식베이스를 먼저 정비하기보다, AI가 틀린 부분을 다음 번에 쓸 수 있는 규칙으로 바꿀 때가 더 중요합니다
AI 학습의 시작은 다음 도구를 고르는 것이 아니라, AI가 한 번 틀린 지점을 정리해 다음 번에도 재사용 가능한 작업 규칙으로 만드는 데서 시작됩니다. 이 글은 일상 반복 작업(routine)을 통해 AI 출력 수정에서 시작해 자신의 Memory Layer를 쌓는 과정을 설명합니다.
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AI 어시스턴트
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AI 도구와 활용
AI 기억은 많을수록 좋은 것이 아니다: 오래된 배경을 가져오지 않았는지 확인하기
AI 비서의 기억 기능은 반복 설명을 줄여 주지만, 오래된 취향, 지난 배경, 잘못된 인상을 새 작업에 가져올 수도 있다. 초록, 노랑, 빨강 세 가지 라벨로 어떤 기억은 남기고, 어떤 기억은 확인하고, 어떤 기억은 중요한 판단 전에 멈춰야 하는지 정리한다.
워크플로 자동화
AI 버튼이 회색이 되어도, 일까지 멈추면 안 된다
Notion과 Anthropic의 서비스 장애는 AI 기능이 업무 의존성이 된다는 점을 보여 준다. 중요한 질문은 AI를 쓸 수 없을 때 팀이 무엇을 여전히 전달할 수 있는가다.
AI 도구와 활용
상시 AI 비서는 주요 계정에 연결되기 전에 멈출 줄 알아야 한다
상시 AI 비서를 주요 계정에 연결하기 전에, 무엇을 읽을 수 있고 무엇을 초안으로만 둘지, 어떤 지점에서 사람 확인이 필요한지 먼저 정한다.