실생활 AI 활용법
같은 AI, 다른 생산성

작년과 올해

작년엔 같은 시연을 보면
다 같이 고개를 끄덕였습니다

• 2025 여러 도구를 시연하면 모두 '이렇게 쓰면 되겠구나'로 모였습니다.
• 2026 같은 도구를 쓰는데 사람마다 결과가 크게 갈립니다.
• 오늘의 질문 나는 남들보다 뒤처지지 않게 잘 쓰고 있는가.

손을 들어 주세요

한 달에 치킨 한 마리, AI에게?

• 월 0원 무료 계정으로 씁니다.
• 월 3만 원 안팎 유료 구독 하나를 씁니다.
• 월 10만 원 이상 여러 도구를 일에 맞춰 나눠 씁니다.
• 강사는 월 200만 원 넘게 씁니다. 비용이 아니라 투자입니다.

나는 어디에

지금 나는
어느 칸에 있습니까

• 첫째 칸 이번 주에 AI에게 질문만 했다.
• 둘째 칸 자료를 붙여 일 하나를 통째로 맡겼다.
• 셋째 칸 같은 일을 두 번째 맡길 때 설명을 다시 하지 않았다.

공시 비교를 실제로 해봤습니다

공개 근거부터
입력을 분리했습니다

삼성전자·SK하이닉스·LG전자, FY2023–2025 연결 기준입니다.

• 범위2025 사업보고서 표시 기준, 단위 백만원
• 기준값6항목 × 3년 × 3사 = 원문 대조 기준값 54개
• 분리원문·기준값은 입력으로, 모델 응답은 별도 기록으로

공시 비교를 실제로 해봤습니다

한 모델에 몰아주지 않고
역할을 나눴습니다

같은 시험의 순위가 아니라, 서로 다른 작업을 맡긴 실제 실행입니다.

• 근거Jev 후보 선택 / Gemini Flash 추출 / Pro 근거 경계
• 분석Astra 재무 해석 / Sol 민감도 가정과 계산
• 회의Grok 반박 / Opus 브리핑 초안과 근거 복원 후 재작성

공시 비교를 실제로 해봤습니다

두 모델이 동의하면,
검산도 끝난 걸까?

실제 실행에서 추출, 산술, 근거 전달을 따로 확인했습니다.

• 추출54개 수치 일치. 요청 외 업황 가설은 별도 검토
• 계산27금액 중 26일치. 오류 3,000백만원(30억원), Grok 미탐
• 전달내 입력에 없음 ≠ 원문에 없음. 근거 장부 복원 후 재브리핑

공시 비교를 실제로 해봤습니다

사전 실행 기록에서
근거를 열어봅니다

실제 응답 탐색과 고정 산식 재계산입니다. 브라우저 실시간 추론은 아닙니다.

• 열어볼 것원문 → 후보 선택 → 역할 분담 → 검증 → 브리핑
• 추가한 것실행 기록 탐색기 + 가정 실험 + 15장 전용 덱 두 종

에이전트의 경계

오늘은 에이전트를
쓰는 사람 쪽 이야기입니다

• 오늘 내 일을 에이전트에게 맡기고 결과를 판정하는 법.
• 다루지 않는 것 에이전트를 만드는 인프라와 시스템 구축.

실망의 순간

AI에게 실망하는 순간은
어제 얘기 기억해?입니다

• 대화창 대화가 끝나면 맥락도 끝납니다. 다음 날 다시 설명합니다.
• 앱의 기억 편하지만 앱마다 따로 쌓이고 다른 도구로 옮기기 어렵습니다.
• 파일 내 지식을 파일로 쌓으면 어느 AI에게나 붙여 줄 수 있습니다.

회사 자료와 내 지식

회사 자료와 내 지식의
경계부터 긋습니다

• 회사 자료 딜, 출자, 고객 정보는 회사가 허용한 도구에서만.
• 내 지식 공개 자료, 내 용어집, 내 작업 방식은 내가 쌓습니다.
• 붙이기 전에 한 번 묻습니다. 이 파일, 밖으로 나가도 되는가.

병목

검수는 병목이 되고,
기준은 병목이 되지 않습니다

• 검수 AI가 빨라질수록 내가 다 읽어야 하는 양이 늘어납니다.
• 기준 한 번 적어 두면 다음 결과부터 그 기준으로 나옵니다.

세 가지 차이

차이는 모델이 아니라
구조에서 납니다

• 맡긴다 질문 대신 다섯 칸짜리 작업 지시서.
• 설명하지 않는다 내 지식을 파일로 쌓아 맥락으로 붙인다.
• 기준을 준다 숫자는 원천과 함께, 고친 것은 규칙으로.