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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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,

[01:14] 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,

[01:34] 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.

[11:07] 파워 유저와 일반 사용자를 구분 짓는 것은 단순히

[11:11] 사용 시간뿐만 아니라, 연구하고 새로운 프롬프트를 시도하는 방식입니다.

[11:17] 다양한 AI 활용 사례를 실험하고 '이 작업에 AI가

[11:21] 도움이 될까?'라는 질문을 하면서 AI 우선 사고방식을 개발하는 거죠.

[11:26] 둘째, '하나의 도구, 하나의 작업' 규칙을 따르세요.

[11:29] 시작할 때는 더 확장하기 전에 하나의 AI 도구로

[11:35] 특정 반복 작업에만 집중하라는 의미입니다.

[11:37] 예를 들어, Claude가 처음 프로젝트 기능을 출시했을 때, 저는 YouTube 제목

[11:42] 자동화에만 집중했습니다.

[11:44] 썸네일과 설명 아이디어 생성에만요.

[11:46] 작업 코드와 프롬프트로 맞춤 지침을 설정했고, 지금도

[11:51] 이 작업들을 자동화하는데 사용하고 있습니다.

[11:54] 그리고 점차 이 기능을 확장했죠.

[11:56] 이제는 다른 프로젝트 관리에도 사용합니다.

[11:59] 각각 고유한 테스트 프롬프트 지식 베이스와 워크플로우가 있지만

[12:05] 모든 것은 하나의 작업 개념에서 시작됐습니다.

[12:07] 모든 것을 한번에 하려 하지 말고, 가장 막히는 작업부터 시작하세요.

[12:12] AI 프롬프팅 경험이 쌓이면서

[12:16] 자신만의 프롬프트 라이브러리를 만들 수 있습니다.

[12:17] 저는 Notion에 설정해두었는데, 여러분이 원하는 플랫폼을 선택하면 됩니다.

[12:22] 좋은 테스트 프롬프트를 시도하거나 다른 전문가들에게서

[12:26] 영감을 받아 제 버전으로 수정한 것들을 여기에 저장합니다.

[12:31] 예를 들어 YouTube 댓글 분석기는 다른 전문가들에게서

[12:34] 영감을 받아 제 필요에 맞게 수정했죠.

[12:37] 여기에는 많은 프롬프트 템플릿이 없고, 정말

[12:40] 유용한 시작점만 있습니다.

[12:42] 결국 여러분만의 사고 능력을 개발해야 하기 때문이죠.

[12:45] 여러분만의 사고 능력을요.

[12:47] 이 프롬프트들은 항상 시작점일 뿐입니다.

[12:49] 이 두 가지 원칙을 사용하면 자연스럽게

[12:53] AI 우선 사고방식을 개발하고 강력한 AI 사용자로 성장할 수 있습니다.

[12:58] AI와 함께하는 여러분의 성공은

[13:01] 얼마나 많은 AI 도구를 아는가가 아니라

[13:03] 얼마나 전략적으로 생각하고 적응하는가에 달려있습니다.

[13:05] 핵심은 체계적인 학습과 신중한 구현을 통한

[13:10] 자신감 구축이지, 새로운 도구와 새 릴리스를 쫓는 게 아닙니다.

[13:14] 모든 사람이 같은 AI 기술을 사용할 때

[13:19] AI 사고 능력 개발에 집중하세요.

[13:21] 이것이 여러분을 군중 속에서

[13:23] 돋보이게 할 것입니다. 제 AI 기술 스택과 상세 모델 공개,

[13:27] 그리고 어떤 작업에 어떻게 사용하는지 더 알고 싶다면, 제 커뮤니티의

[13:32] 향후 콘텐츠를 확인하세요. 링크는 설명란에 있습니다.

[13:34] 가시기 전에, 제가 앞서 언급한 AI 파워 러닝 시스템과

[13:39] AI 여정을 시작하는 데 도움이 될 다른 영상들도 확인해보세요.

[13:43] 다음에 만나요.