지금 시작하라: 2025년을 위한 AI 준비
Grace Leung
구독자 30,400명
요약
이 영상은 AI 여정을 시작하는 데 있어 혼란과 벅참을 극복하고, 체계적인 학습 로드맵을 통해 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 제시합니다. 기초 개념부터 시작해 AI 검색을 활용한 심화 학습, 좋은 사고력과 프롬프트 스킬의 향상, 그리고 적절한 도구 선택 및 기술 스택 구축 방법을 구체적으로 설명합니다. 또한, 정보 과부하를 피하고 신뢰할 수 있는 AI 뉴스를 선별하는 전략과 정기적인 학습 습관의 중요성을 강조합니다. 전체적으로 AI를 일상 업무에 자연스럽게 녹여내어, 초보자가 단계적으로 전문 사용자로 성장할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 합니다.
주요 키워드
AI 로드맵
기초 개념
프롬프트
AI 검색
ROI 분석
기술 스택
AI 뉴스
사고력 향상
AI 도구
하이라이트
- 🔑 초심에 AI 학습은 혼란스럽지만 명확한 로드맵이 필요함을 강조합니다.
- ⚡ 기초 개념과 무료 강의를 통해 AI의 기본 원리를 탄탄히 다질 것을 권장합니다.
- 🚀 AI 검색 엔진과 프롬프트를 활용해 심도 있는 주제 학습 및 맞춤형 학습 경로를 설계할 수 있음을 보여줍니다.
- 🌟 좋은 질문과 명확한 커뮤니케이션을 통해 사고력과 프롬프트 스킬을 향상시키는 방법을 설명합니다.
- 📌 정보 과부하를 막기 위해 신뢰할 수 있는 AI 뉴스 소스를 선별하고 정기적으로 업데이트 받는 전략을 제안합니다.
- 🛠 ROI 분석과 도구의 실제 활용 가치를 고려해 AI 도구를 선택하고 기술 스택을 구성하는 중요성을 강조합니다.
- 🎯 한 도구로 한 작업에 집중하며 점진적으로 확장하는 원칙이 장기적인 AI 활용 성공의 열쇠임을 전달합니다.
용어 설명
GPT-4
현재 가장 진보된 AI 모델 중 하나로, 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.
Generative AI
새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 텍스트, 이미지 등 여러 분야에서 사용됩니다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
추가 정보를 검색하여 생성 과정에 반영하는 기법으로, 응답의 정확도와 깊이를 높입니다.
LLM (Large Language Model)
대규모 언어 데이터를 학습한 인공지능 모델로, 자연어 이해 및 생성에 강점을 지닙니다.
AI-Powered Learning
AI 도구를 활용하여 학습 속도와 효율성을 극대화하는 학습 방식입니다.
AI 기술 스택
기본 AI 모델부터 응용 도구까지, 다양한 AI 도구들의 구조적 구성을 의미합니다.
[00:00:00]
AI 여정 시작과 로드맵 제안
초반 AI 학습의 혼란과 압박감을 언급하며, 명확한 로드맵이 성공의 열쇠임을 강조합니다.
[00:00]
AI 여정을 시작했을 때의 압도적인 경험과 혼란스러움에 대해 이야기합니다. GPT4를 비롯한 AI 모델들의 빠른 발전이 오히려 피로감을 주었다고 설명합니다.
[00:00:32]
AI 학습 시스템 구축
기초 개념부터 탄탄히 학습하는 방법과, AI 도구보다 이론적 기반을 중요시하는 학습 시스템 구축법을 설명합니다.
[00:32]
효과적인 AI 학습을 위해서는 도구부터 시작하지 말고, 기본 개념과 핵심 원리부터 이해해야 한다고 강조합니다. Andrew Ng의 강좌와 Learn Prompting 등 무료 학습 자료들을 추천합니다.
[00:01:00]
AI 기반 가속 학습 활용
AI 검색 엔진과 맞춤형 프롬프트를 활용해 주제별 심층 학습 및 개인화된 학습 경로를 설계하는 방법을 소개합니다.
[01:29]
토큰 제한, RAG, 환각 현상 등 핵심 개념의 이해가 중요하며, 이를 통해 도구의 한계를 극복할 수 있다고 설명합니다.
[01:47]
AI 기반 학습 방법론을 소개하며, Perplexity 같은 AI 검색 엔진을 활용해 효율적으로 학습하는 방법을 설명합니다.
[02:18]
AI를 활용한 개인화된 학습 경로 설계와 노트 작성 방법을 공유하며, 이를 통해 학습 효율이 10배 향상되었다고 설명합니다.
[00:02:43]
사고력 개발 및 프롬프트 스킬 향상
좋은 질문하기와 명확한 커뮤니케이션을 통해 사고력과 프롬프트 스킬을 강화하는 전략을 제시합니다.
[02:53]
좋은 사고력 개발의 중요성을 강조하며, 이는 AI 학습 과정에서 필수적인 요소임을 설명합니다.
[02:57]
AI 성장을 위해서는 좋은 사고 능력이 필수적이며, 마이크로소프트 연구에 따르면 ChatGPT 사용이 증가할수록 아이디어가 획일화되는 경향이 있다는 점이 지적되었습니다.
[03:15]
AI 사용 시 더 나은 프롬프트 작성을 위해서는 단순한 기술이 아닌 사고와 의사소통 능력이 중요하며, 프롬프트 생성기에 의존하지 말고 목표와 맥락을 명확히 해야 합니다.
[03:50]
다양한 AI 모델을 실험해보고 비교하면서, 단순히 새로운 기능이 아닌 실제 문제 해결 능력에 초점을 맞춰 평가해야 합니다.
[00:04:08]
AI 뉴스 필터링 및 정보 관리
빠르게 변화하는 AI 뉴스를 체계적으로 관리하기 위해 신뢰할 수 있는 소스를 선정하고 정기적으로 업데이트 받는 방법을 설명합니다.
[04:39]
AI 뉴스를 효과적으로 관리하기 위해 양질의 소스를 선별하고, 단순한 속보가 아닌 깊이 있는 통찰력을 제공하는 콘텐츠를 선택해야 합니다.
[05:28]
ChatGPT를 활용하여 AI 뉴스 다이제스트를 자동화하고, 효율적인 정보 소비를 위한 시스템을 구축할 수 있습니다.
[05:59]
AI 뉴스 소비에 대한 실용적인 접근 방법이 제시됩니다. 뉴스의 시사점을 요약하고 관심 있는 출처에 집중하며, 개인에게 맞는 빈도로 조정하여 불안감 없이 정보를 얻을 수 있습니다.
[00:06:10]
AI 기술 스택 구축과 도구 선정
기본 AI 모델과 응용 도구의 구조를 이해하고, 실제 문제 해결에 초점을 맞춘 ROI 분석을 통해 도구를 선택하는 과정을 공유합니다.
[06:10]
AI 학습을 위해 LinkedIn이나 X의 주요 인플루언서들을 팔로우하는 것이 추천됩니다. 이들은 실용적이고 전략적인 AI 적용 방법에 대한 통찰을 제공합니다.
[06:26]
AI를 일상 업무의 일부로 만들고 친숙해지는 것이 목표입니다. 지속적인 노출을 통해 AI 언어에 익숙해지고, 진정한 혁신과 마케팅을 구분할 수 있게 됩니다.
[06:52]
AI 기술 스택 구축의 두 가지 핵심 과정이 소개됩니다. 기본적인 AI 모델 계층과 응용 계층의 구조를 이해하고, 하나의 핵심 모델과 특화된 도구로 시작하는 것이 권장됩니다.
[07:58]
AI 도구 선택을 위한 의사결정 프레임워크가 제시됩니다. 실제 필요성을 먼저 검토하고, 기존 도구의 기능을 충분히 탐색한 후 새로운 도구를 도입하는 것이 중요합니다.
[08:51]
AI 도구 선택 시 기능뿐만 아니라 개발사의 철학, 데이터 처리 정책, 신뢰성, 투명성도 중요한 고려 사항입니다.
[09:11]
AI 기업과 창업자들의 데이터 처리 방식과 AI 개발에 대한 관점을 연구한 결과를 바탕으로 Claude를 선택하게 되었다고 설명
[09:21]
AI 도구 선택을 위한 ROI 계산 공식 소개: 월간 시간 절약 비용에서 도구 비용과 숨겨진 비용을 차감
[09:40]
Descript를 예로 들어 매월 8시간의 시간 절약 효과를 통한 ROI 분석 방법 설명
[09:57]
AI 도구 사용시 과다 비용 지불의 세 가지 시나리오: 비용 초과, 높은 숨겨진 비용, 낮은 사용 빈도
[00:10:00]
체계적 AI 활용 및 지속 학습
정기적인 AI 사용 습관과 한 도구로 한 작업에 집중하는 원칙을 통해, 초보자가 전문 사용자로 성장하는 전략을 안내합니다.
[10:33]
AI 학습의 두 가지 핵심 원칙 소개: 전용 시간 확보와 단계적 학습
[11:26]
'하나의 도구, 하나의 작업' 규칙의 중요성과 실제 적용 사례 설명
[12:17]
개인 프롬프트 라이브러리 구축 방법과 중요성 강조
[00:00]
AI 여정을 처음 시작했을 때는 정말 벅찼습니다.
[00:03]
GPT4가 가장 뛰어나고,
[00:05]
이후에 나온 AI 모델들은 말도 안 되게 발전해서 순위표 1위를 차지했죠.
[00:09]
정말 지치는 일이었습니다.
[00:11]
1년 동안 AI를 집중적으로 사용해본 결과,
[00:13]
이런 대부분의 발표들은 그저 소음일 뿐이라는 걸 알게 됐습니다.
[00:17]
여러분에게 정말 필요한 건 AI를 실제로 활용할 수 있는 명확한 로드맵입니다.
[00:21]
이 영상에서는 오늘부터 AI 여정을 시작하는 방법을 보여드리겠습니다.
[00:25]
누구나 따라할 수 있는 단계별 로드맵으로, 압도된 초보자에서
[00:29]
자신감 있는 AI 사용자가 될 수 있습니다. 시작해볼까요?
[00:32]
첫째, AI 학습 시스템을 구축하세요.
[00:35]
가장 중요한 것은, AI 도구부터 시작하지 말라는 것입니다.
[00:38]
상위 100개 AI 도구 같은 콘텐츠는 잊으세요.
[00:40]
말씀드리기 안타깝지만, 대부분의 사람들은 AI를 시작할 때
[00:44]
가장 쉬워 보이는 방법이라며 바로 AI 도구부터 시작합니다.
[00:48]
제가 경험한 효과적인 학습 시스템을 소개해드리겠습니다.
[00:50]
먼저, 도구를 배우기 전에 기본 개념과 핵심 개념부터 시작하세요.
[00:54]
개인적으로 추천하는 자료로는 Andrew Ng의 '모두를 위한 생성형 AI' 강좌와
[00:57]
Learn Prompting의 '모두를 위한 ChatGPT',
[00:59]
그리고 PromEngineering.ai가 있습니다.
[01:00]
이것들은 많은 기본 개념들을 다루고 있습니다.
[01:03]
이 모든 자료들은 무료입니다.
[01:05]
화려한 도구나 기능 설명은 없지만, 생성형 AI의
[01:09]
핵심 개념들을 가르쳐줄 것입니다.
[01:11]
AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것,
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AI의 사고방식과 한계를 배울 수 있죠.
[01:16]
보너스로, 3Blue1Brown 채널도 구독하세요.
[01:20]
정말 훌륭한 설명 영상들이 있고, 복잡한 LLM 개념들을
[01:24]
비전문가도 이해하기 쉽게 시각화해서 보여줍니다.
[01:29]
토큰 제한, RAG, 환각 현상 같은 개념들을 이해하면,
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기능이 변경될 때 막히지 않고 도구의 한계를 극복할 수 있습니다.
[01:38]
이러한 핵심 기술들은 기능처럼 자주 변하지 않기 때문입니다.
[01:42]
기본 개념을 이해한 후에는
[01:45]
AI를 활용해 학습을 가속화하세요.
[01:47]
저는 이것을 'AI 기반 학습'이라고 부르는데, 익숙하지 않은 특정 주제를
[01:51]
깊이 있게 파고들 때 사용합니다.
[01:53]
저는 주로 AI 검색 엔진을 사용합니다.
[01:55]
Perplexity나 비슷한 다른 대안들을 사용할 수 있죠.
[01:58]
예를 들어, AI 에이전트에 대해 배우고 싶다면 Perplexity를 사용해
[02:02]
초보자 관점에서 AI 에이전트에 대한 모든 것을 찾을 수 있습니다.
[02:06]
주요 개념, 작동 방식, 한계점 등을 포함해서요.
[02:10]
새로운 딥 리서치 기능을 사용하면
[02:13]
더 심도 있는 자료도 찾을 수 있습니다.
[02:15]
즉시 해당 주제에 대한 개념을 빠르게 파악할 수 있죠.
[02:18]
또 다른 꿀팁은 제가 가장 좋아하는 방법인데, Perplexity에게
[02:23]
학습 경로를 만들어달라고 요청하는 것입니다.
[02:25]
핵심 기술, 도구, 추천 강좌,
[02:29]
자료들에 대해 물어보면 더 많은 아이디어를 얻을 수 있고
[02:31]
한 걸음 더 나아가 수집한 양질의 자료들을
[02:34]
Notebook LM 같은 AI 노트 앱에 가져와서
[02:39]
자신만의 집중 학습 프로젝트를 만들고 추가 질문을 할 수 있습니다.
[02:43]
진담입니다.
[02:44]
이 시스템으로 제 학습 속도가 10배는 빨라졌고,
[02:47]
정말 획기적인 변화였습니다.
[02:49]
이에 대해 별도의 영상을 만들었는데요,
[02:52]
링크를 아래에 첨부하겠습니다.
[02:53]
다음은 좋은 사고력을 기르는 것입니다.
[02:55]
네, 이 과정은 건너뛸 수 없습니다.
[02:57]
이것은 AI 성장 여정의 필수적인 부분이어야 합니다. 왜냐하면
[03:01]
AI를 더 많이 사용할수록, 우리는 더 나은 사고 능력을 개발해야 하기 때문입니다.
[03:05]
마이크로소프트의 연구에 따르면, ChatGPT를 사용하는 사용자가 많아질수록
[03:09]
아이디어가 더욱 획일화되어, 모든 사람이 비슷한 아이디어를 내놓게 된다고 합니다.
[03:15]
먼저, AI를 사용할 때 더 나은 질문이나 프롬프트를 작성하는 법을 배워야 합니다.
[03:19]
여기서 말하는 더 나은 프롬프트는 기술을 아는 것이 아니라
[03:23]
사고와 의사소통 능력을 마스터하는 것입니다.
[03:26]
제 조언은 처음에는 프롬프트 생성기에 의존하지 말라는 것입니다.
[03:30]
먼저 최종 목표에 대해 깊이 생각하면서
[03:33]
작업의 유형을 이해하려고 노력하세요.
[03:35]
그리고 중요한 맥락을 포함하여 명확하게 의사소통하세요.
[03:39]
예를 들어, 'AI 초보자이고, 기술적 배경이 없는
[03:44]
직장인으로서 RAG 기술을 설명해달라'는 맥락을 제공하면
[03:47]
큰 차이를 만들 수 있습니다.
[03:50]
둘째, 다양한 AI 모델을 실험해보세요.
[03:52]
중요한 작업을 할 때는 때때로
[03:56]
같은 프롬프트를 여러 AI 모델에 테스트합니다.
[03:58]
예를 들어, YouTube 영상의 패키징을 브레인스토밍할 때
[04:02]
Claude와 O3에 같은 프롬프트를 사용해서 각각 어떻게 다르게 접근하는지 보고
[04:06]
다양한 각도에서 생각하는데 도움을 받습니다.
[04:08]
또 다른 중요한 팁은 새로운 AI 모델이 발표될 때
[04:12]
멋진 새 기능이 뭔지만 묻지 마세요.
[04:14]
진짜 중요한 질문은 어떤 모델이 가장 좋은가가 아니라
[04:17]
어떤 구체적인 문제를 해결할 수 있는가입니다.
[04:20]
벤치마크 점수와 성능 주장들은 비판적으로 생각하지 않으면
[04:24]
그저 소음에 불과합니다.
[04:26]
그러니 항상 더 많은 질문을 하는 사고 습관을 기르세요.
[04:31]
도구나 기능이 아닌, 실제 문제와 해결책에 대해 호기심을 가지고
[04:35]
표면적인 수준을 넘어 더 깊이 생각하세요.
[04:39]
다음으로, AI 뉴스 필터를 개발하고 전략적으로 최신 정보를 유지하세요.
[04:44]
AI 관련 뉴스가 정말 많다는 것을 알고 있습니다.
[04:46]
AI는 매우 빠르게 변화하기 때문에 정보 과부하가 쉽게 일어날 수 있죠.
[04:51]
하지만 올바른 전략이 있다면, 압도당하지 않고도 앞서 나갈 수 있습니다.
[04:55]
먼저, 양질의 AI 뉴스 소스를 만드세요.
[04:58]
제 조언은 몇 개의 양질의 소스에만 집중하는 것입니다.
[05:02]
잘 알려진 뉴스레터부터 시작해서 도움이 되는지 확인하고
[05:06]
유용한 것만 구독을 유지하세요.
[05:08]
다시 말하지만, 핵심은 선별하는 것입니다.
[05:10]
저도 많은 뉴스레터를 시도하고 구독했었는데
[05:13]
결국 이것들만 남게 되었습니다.
[05:14]
모든 사람의 기준은 다르지만, 제 기준은 단순히 누가 가장 빨리
[05:19]
뉴스를 보도하는지가 아닙니다.
[05:21]
대신, 그들이 다른 곳에서는 얻을 수 없는
[05:24]
더 많은 통찰력이나 독특한 관점을 제공하기 위해 추가적인 노력을 했는지 평가합니다.
[05:28]
이를 더 체계적으로 만들기 위해, ChatGPT에 간단한
[05:32]
예약 작업을 설정하여 더 광범위한 AI 뉴스를 검색하고 매일 메일박스로 보내도록 할 수 있습니다.
[05:37]
저는 매일 오전 10시에 일일 다이제스트를 받습니다.
[05:39]
제가 정말 좋아하는 점은 이메일 제목에
[05:43]
가장 중요한 정보를 하이라이트로 표시한다는 것입니다.
[05:47]
그래서 예약된 작업이라도
[05:50]
제목만 보고도
[05:51]
클릭할지 말지 결정할 수 있습니다.
[05:55]
물론 프롬프트에 더 구체적인 내용을 추가할 수 있습니다.
[05:59]
뉴스의 시사점을 요약하거나 특정 출처에 집중하도록 요청할 수도 있습니다.
[06:04]
자신에게 맞는 빈도로 조정할 수도 있죠.
[06:06]
이렇게 하면 불안감 없이 정보를 계속 얻을 수 있습니다.
[06:10]
LinkedIn이나 X에서 AI 분야의 주요 인플루언서들을 팔로우하는 것도 추천합니다.
[06:14]
그들은 AI에 대한 실제 경험을 공유하죠.
[06:16]
이들은 AI 사용의 실용적인 측면뿐만 아니라
[06:21]
전략적인 측면에서도 AI를 체계적으로 적용하는 방법에 대한 통찰을 제공합니다.
[06:26]
이 단계의 목표는 AI를 일상적인 업무 흐름의 일부로 만들고
[06:31]
AI에 더 친숙해지도록 하는 것입니다.
[06:33]
AI 관련 소식을 접할 때마다 덜 불안해지는 이유는
[06:38]
AI 언어에 익숙해지고 일상적인 AI 인식 습관이 형성되기 때문입니다.
[06:43]
결국에는 진정한 혁신과
[06:47]
단순한 마케팅 과대광고를 구분할 수 있게 됩니다.
[06:49]
이는 두 번째 단계인 좋은 사고력과 연결됩니다.
[06:52]
이제 더 많은 AI 도구를 탐색하고 자신만의 AI 기술 스택을 구축할 시간입니다.
[06:57]
여기에는 두 가지 핵심 과정이 있습니다.
[06:59]
첫째, AI 기술 스택 구조에 대한 기본 개념을 이해해야 합니다.
[07:03]
비기술 직군 전문가들에게 가장 적용하기 좋은 방법을 소개하겠습니다.
[07:07]
기초 단계에는 핵심 AI 모델이나 챗봇 계층이 있습니다.
[07:10]
GPT-4, GPT-3, Claude, Gemini, Grok 등이 있죠.
[07:14]
이들은 기초를 제공하며 광범위한 작업에 사용될 수 있습니다.
[07:19]
하지만 그 위에는 응용 계층이 있습니다.
[07:21]
이는 텍스트 작성, 연구, 시각적 콘텐츠 제작, 회의 등
[07:26]
일상적인 작업을 위한 특화된 카테고리들입니다.
[07:30]
제 제안은 하나의 주요 핵심 모델과 특정 작업에 필요한
[07:35]
하나의 특화된 도구로 시작해서 몇 주 동안 철저히 테스트하고
[07:39]
현재 사용 중인 도구의 80%를 마스터한 후에만 새로운 것을 추가하는 것입니다.
[07:45]
예를 들어, 저는 대부분의 작업에 Claude를 핵심 모델로 사용하지만, 연구를 위해서는
[07:50]
Perplexity를 추가로 사용합니다. 검색에 초점을 맞춘 실시간 정보에 특화되어 있기 때문이죠.
[07:55]
이 지점에서 대부분의 사람들이 부담을 느끼기 시작합니다.
[07:58]
그래서 두 번째 과정인 AI 도구 선택을 위한 의사결정 프레임워크가 필요합니다.
[08:03]
첫 번째 단계는 기능이나 가격보다 실제 필요성을 먼저 검토하는 것입니다.
[08:08]
어떤 실제 문제를 해결해야 하는지, 어떤 작업이 가장 많은 시간을 차지하는지,
[08:13]
그리고 가장 중요한 것은 기존 도구들의 기능을 충분히 탐색했는지 자문해보세요.
[08:17]
실제 예를 들어보겠습니다.
[08:19]
제 경우를 말씀드리자면,
[08:21]
썸네일용 이미지를 확장할 AI가 필요했습니다.
[08:24]
처음에는 인기 있는 AI 시각 창작 도구인 Runway를 시도하려 했습니다.
[08:29]
하지만 결국 제가 이미 가지고 있던 Canva의 Magic Expand가
[08:33]
제가 필요한 기능을 정확히 제공한다는 것을 알았죠.
[08:36]
사실은 AI 시장이 매우 경쟁적이기 때문에
[08:40]
기존 AI 도구들도 계속 개선되고 있습니다.
[08:42]
두 번째 단계는 탐색과 테스트에 관한 것입니다.
[08:46]
대부분의 경우 사용 가능한 옵션들을 조사하고
[08:49]
실제 사용 사례로 테스트를 시작합니다.
[08:51]
하지만 기능 외에도 도구를 만든 회사에 대해서도 연구합니다.
[08:55]
그들의 AI 개발 철학과 데이터 처리 정책은 무엇인가요?
[09:00]
신뢰할 수 있나요?
[09:01]
투명한가요?
[09:02]
Claude의 경우, Anthropic은 AI 안전 원칙에 대해 투명합니다.
[09:07]
반면 다른 회사들은 이 부분에 대해 모호한 태도를 보이더군요.
[09:11]
저는 또한 창업자들의 인터뷰도 연구했는데, 이를 통해 그들이 사용자 데이터를 어떻게 다루는지
[09:15]
AI 개발에 대한 그들의 관점을 많이 알 수 있었습니다.
[09:18]
이것도 제가 Claude를 계속 사용하는 이유 중 하나입니다.
[09:21]
마지막으로 결정을 내릴 때, 저는 이 간단한 공식을 사용하여
[09:24]
잠재적인 투자수익률을 파악합니다.
[09:27]
정확할 필요는 없습니다.
[09:28]
월간 절약되는 시간 비용을 대략적으로 추정하고
[09:33]
도구 비용과 숨겨진 비용을 뺍니다.
[09:35]
여기서 숨겨진 비용은 학습 시간이나 통합 시간으로
[09:39]
도구의 실제 가치를 추정하는 것입니다.
[09:40]
예를 들어 Descript의 경우,
[09:42]
비디오 편집 과정을 효율화하는데 사용하는데
[09:45]
매월 최소 8시간을 절약해줍니다.
[09:47]
이 공식을 사용하면 ROI를 정당화할 수 있는 월간 가치를 추정할 수 있죠.
[09:53]
이제 왜 때로는 필요 이상으로
[09:56]
비용을 지불하게 되는지 이해할 수 있습니다.
[09:57]
첫째, 도구 비용이 실제 시간 절약 가치를 초과할 때입니다.
[10:02]
둘째, 복잡한 통합과 같은 숨겨진 비용이 너무 높을 때입니다.
[10:06]
긴 학습 곡선, 숨겨진 개인정보 비용 등이 있죠.
[10:09]
셋째, 가치가 확장되지 않을 때입니다. 즉, 한 달에
[10:12]
한 번 정도만 사용하는 경우죠.
[10:15]
그래서 저는 개인적으로 단순한 AI 기술 스택만 가지고 있습니다.
[10:19]
스택의 각 AI 도구는 기존 도구로는 해결할 수 없는
[10:23]
특정 문제를 해결해야 합니다.
[10:25]
명확한 가치를 제공하지 않는다면 복잡성을 더하지 마세요.
[10:29]
AI 도구의 양보다 질이 더 중요합니다.
[10:33]
이제 이 모든 것을 실제로 적용해봅시다. 프레임워크를 가지는 것도 좋지만,
[10:37]
AI 스킬을 향상시키기 위해서는 실제로 적용해야 합니다.
[10:41]
두 가지 핵심 원칙이 있습니다.
[10:43]
첫째, AI 사용을 위한 전용 시간을 확보하세요.
[10:45]
이는 필수입니다. AI를 더 많이 사용할수록
[10:49]
더 친숙해질 테니까요.
[10:50]
주당 30분에서 1시간으로 시작할 수 있습니다.
[10:53]
전적으로 여러분의 선택입니다.
[10:54]
제가 처음 시작했을 때는 하루에 15-40분 정도
[10:58]
AI를 가지고 놀았고, 지금은 하루에 몇 시간을 사용합니다. 목표는
[11:02]
초보자에서 궁극적으로 파워 유저로 전환하는 것이니까요.
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파워 유저와 일반 사용자를 구분 짓는 것은 단순히
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사용 시간뿐만 아니라, 연구하고 새로운 프롬프트를 시도하는 방식입니다.
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다양한 AI 활용 사례를 실험하고 '이 작업에 AI가
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도움이 될까?'라는 질문을 하면서 AI 우선 사고방식을 개발하는 거죠.
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둘째, '하나의 도구, 하나의 작업' 규칙을 따르세요.
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시작할 때는 더 확장하기 전에 하나의 AI 도구로
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특정 반복 작업에만 집중하라는 의미입니다.
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예를 들어, Claude가 처음 프로젝트 기능을 출시했을 때, 저는 YouTube 제목
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자동화에만 집중했습니다.
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썸네일과 설명 아이디어 생성에만요.
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작업 코드와 프롬프트로 맞춤 지침을 설정했고, 지금도
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이 작업들을 자동화하는데 사용하고 있습니다.
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그리고 점차 이 기능을 확장했죠.
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이제는 다른 프로젝트 관리에도 사용합니다.
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각각 고유한 테스트 프롬프트 지식 베이스와 워크플로우가 있지만
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모든 것은 하나의 작업 개념에서 시작됐습니다.
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모든 것을 한번에 하려 하지 말고, 가장 막히는 작업부터 시작하세요.
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AI 프롬프팅 경험이 쌓이면서
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자신만의 프롬프트 라이브러리를 만들 수 있습니다.
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저는 Notion에 설정해두었는데, 여러분이 원하는 플랫폼을 선택하면 됩니다.
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좋은 테스트 프롬프트를 시도하거나 다른 전문가들에게서
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영감을 받아 제 버전으로 수정한 것들을 여기에 저장합니다.
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예를 들어 YouTube 댓글 분석기는 다른 전문가들에게서
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영감을 받아 제 필요에 맞게 수정했죠.
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여기에는 많은 프롬프트 템플릿이 없고, 정말
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유용한 시작점만 있습니다.
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결국 여러분만의 사고 능력을 개발해야 하기 때문이죠.
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여러분만의 사고 능력을요.
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이 프롬프트들은 항상 시작점일 뿐입니다.
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이 두 가지 원칙을 사용하면 자연스럽게
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AI 우선 사고방식을 개발하고 강력한 AI 사용자로 성장할 수 있습니다.
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AI와 함께하는 여러분의 성공은
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얼마나 많은 AI 도구를 아는가가 아니라
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얼마나 전략적으로 생각하고 적응하는가에 달려있습니다.
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핵심은 체계적인 학습과 신중한 구현을 통한
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자신감 구축이지, 새로운 도구와 새 릴리스를 쫓는 게 아닙니다.
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모든 사람이 같은 AI 기술을 사용할 때
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AI 사고 능력 개발에 집중하세요.
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이것이 여러분을 군중 속에서
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돋보이게 할 것입니다. 제 AI 기술 스택과 상세 모델 공개,
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그리고 어떤 작업에 어떻게 사용하는지 더 알고 싶다면, 제 커뮤니티의
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향후 콘텐츠를 확인하세요. 링크는 설명란에 있습니다.
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가시기 전에, 제가 앞서 언급한 AI 파워 러닝 시스템과
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AI 여정을 시작하는 데 도움이 될 다른 영상들도 확인해보세요.
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다음에 만나요.