올해 Catch Up AI는 하나의 목표를 가지고 달리고 있습니다.
AI를 일상에 직접 적용해 보는 실험들, 그리고 그 과정에서 얻은 인사이트를 솔직하게 나누는 것.
이번 13회 라이브 요약 영상에서도 실험 3가지를 진행했고, 그 과정에서 꽤 중요한 깨달음을 하나 얻었습니다.
💡 핵심 인사이트: 기록이 AI의 작업 환경이 된다
AI가 갑자기 더 똑똑해진 게 아닙니다.
AI와 함께 한 작업들을 기록해 뒀기 때문에 가능했던 겁니다.
AI는 자연어 문서를 빠르게 읽고 정리합니다. 기록이 쌓일수록 AI가 받는 컨텍스트가 풍부해지고, 그 컨텍스트는 다음 작업으로 이어집니다. 기록은 AI에게 주는 배경 정보가 아니라, AI가 실제로 일할 수 있게 해주는 작업 환경입니다.
🧪 이번 방송의 실험들
실험 0 — 런다운을 캔버스로 전환
방송 준비 문서를 AI가 읽고 시각적인 캔버스 맵으로 구조화했습니다. 참조 문서가 있을 때 AI의 능력이 얼마나 달라지는지 직접 확인했습니다.
실험 1 — AI 기기와 녹음법 사이의 간극 연구
Limitless 같은 AI 웨어러블이 빠르게 확산되는 반면, 법과 사회적 대응은 아직 따라오지 못하고 있습니다. Washington State 녹음법을 AI 에이전트와 함께 연구하고 GitHub에 공개 자료로 정리했습니다.
실험 2 — 연구 결과를 Remotion 영상 콘텐츠로
실험 1에서 쌓은 연구 자료를 바탕으로 AI 영상까지 제작했습니다. 공부한 내용이 곧 콘텐츠가 되는 구조, 직접 만들어 봤습니다.
🛠️ 나만의 AI 작업 환경을 만드는 공식
기록 위치 설정 → 정보 축적 → 반복 작업을 프롬프트로 → AI 실행 → 결과 검증 후 다시 기록
이 루틴을 매주 직접 실천하면서 AI가 점점 나에게 맞는 도구로 바뀌어 가는 걸 체감하고 있습니다.
🎬 영상 바로 보기
한국어 버전과 영어 버전 모두 준비했습니다.
🇰🇷 한국어 버전: https://youtu.be/eL2TOtFXJNI
🇺🇸 영어 버전: https://youtu.be/BJPB_YMWUcE
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