생산성 (2) 썸네일형 리스트형 "논문, 보고서 요약해줘"라고 AI한테 시키는 것이 '최악의 프롬프팅' 연구자 출신 리더가 AI와 자동화를 실무에 접목해 지식 작업의 생산성을 기하급수적으로 높인 사례를 중심으로, 리더가 AI를 어떻게 다르게 써야 하는지에 대한 원칙과 실천 지침을 제시한다. 핵심 사례로는 스코퍼스 API를 활용해 5일간 8,700편의 문헌을 수집·분류·연결 분석하여 분야의 흐름을 단기간에 파악하고, 이후 핵심 20편을 정밀 리뷰해 발표를 성공적으로 수행한 경험이 제시된다. 이는 모델 제작보다 데이터 파이프라인과 검증 설계에 집중하는 데이터 중심 전략, 그리고 AI를 팀 구성원처럼 관리하는 프롬프트 운영 체계의 중요성을 강조한다.>또한 생성형 AI의 환각 리스크를 전제로 요약 대신 발췌 중심의 지시, 출처 검증, 수치 비교, 원문 스냅샷 보관 등 정확성 우선의 연구 운영 원칙을 제안한다. .. 클릭 한번에 보고서 완성? 구글, OpenAI를 압도한 AI 에이전트 'Lux'의 정체 당신의 PC에 '디지털 직원'을 채용하시겠습니까?만약 당신의 컴퓨터에서 반복되는 모든 작업을 대신해 줄 AI 비서가 있다면 어떨까요? 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 실제로 마우스를 클릭하고, 웹사이트를 탐색하고, 데이터를 입력해 보고서까지 만드는 진짜 '디지털 직원' 말입니다. 공상 과학 영화 같은 이야기라고요? 최근 등장한 'Lux'는 이 상상을 현실로 만들고 있습니다. 심지어 성능 평가에서 구글과 OpenAI의 모델을 가뿐히 뛰어넘었죠. 오늘은 단순한 AI를 넘어, 우리 PC를 직접 조종하는 새로운 시대의 시작을 알린 Lux에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다.챗봇은 가라, 이제는 행동하는 AI '에이전트'의 시대우리가 익숙한 챗GPT나 제미나이는 '언어 모델'입니다. 대화를 나누고, 글을 쓰고, .. 이전 1 다음
