매주 누군가 제게 " AI를 사용해 봤는데 저한테는 맞지 않았어요."라고 말합니다. 열에 아홉 번은 도구가 제대로 작동했습니다. 그들은 엉뚱한 곳에 겨냥했어요. 혹시 처음 오신 분이라면 , 저는 딜런입니다. 저는 AI 컨설팅 회사를 운영하고 있습니다. 그리고 적절한 작업을 선택하는 것이 바로 제 코칭 고객들이 AI를 활용하여 성공하거나 실패하는 핵심입니다 . 자, 인공지능이 특정 작업을 처리할 수 있는지 여부를 빠르게 알 수 있는 다섯 가지 질문을 드리겠습니다. 우리는 실제 작업에서 그것들을 함께 사용해 볼 것입니다. 그럼 사람들이 너무 일찍 포기하게 만드는 실수를 보여드리겠습니다 . 자, 그럼 시작해 볼까요? 인공지능을 처음 접할 때 스스로에게 던져야 할 두 가지 주요 질문이 있습니다. 하지만 사람들이 인공지능을 접할 때, 흔히 한 가지 질문만 가지고 시작하는 경우가 많습니다 . 그리고 그들이 스스로에게 던지는 첫 번째 질문은 무엇이 가장 많은 시간을 소요하는가 하는 것입니다. 투자 수익률(ROI)은 얼마인가요? 즉, 어떤 작업에 인공지능을 적용하는 것이 시간 투자 가치가 있는지를 묻는 것입니다. 내가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 분야는 무엇일까? 그건 시작하기에 괜찮은 첫 질문이네요 . 저는 실제로 고객들에게 그 질문부터 시작하라고 권합니다. 하지만 여기에 덧붙여야 할 중요한 질문은 인공지능이 과연 이 일을 제대로 해낼 수 있을까 하는 것입니다. 이 질문에 대한 답을 얻는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 정말 장기적인 과제인데, 바로 인공지능의 직관력을 키우는 것입니다. 인공지능화에 적합한 문제가 무엇인지 이해하는 것이 제가 가장 중요하게 생각하는 부분입니다. 하지만 두 번째 문제는 단순히 다섯 가지 질문에 답하는 것입니다. 인공지능에 대한 직관력을 키우는 데는 시간이 걸리기 때문입니다. 그러므로 인공지능이 어떤 활용 사례 에 가장 적합한지 이해하려면 인공지능에 대한 폭넓은 경험이 필요합니다. 하지만 우리 모두는 어딘가에서 시작해야 하므로, 저는 이 다섯 가지 질문부터 시작해 보시기를 추천합니다 . 자, 질문을 살펴보기 전에 먼저 인공지능을 통해 무엇을 자동화 하거나 강화하려는지 정의해야 합니다. 요즘 사람들과 이야기를 나누다 보면, 전체 직무를 자동화하거나 보완하는 것에 대해 자주 이야기합니다. 그들은 마치 " 회계 업무 전반을 개선하고 싶다"라고 말하는 것 같아요. 그건 좋은 목표지만, 우리는 그 목표를 구성하는 요소들을 하나씩 살펴봐야 합니다. 회계는 단순히 한 가지로만 이루어지는 것이 아니기 때문입니다. 회계는 일련의 작업으로 구성됩니다. 그러니까 송장 대조 작업이나 연체된 청구서 추심 등 다양한 업무를 처리할 수 있다는 거죠. 그러므로 우리는 이러한 작업 중 하나만 선택하고, 해당 역할에서 주어진 작업에 대해 이 다섯 가지 질문에 어떻게 답할지 알아내야 합니다. 자, 이제 우리가 목표로 삼는 것이 무엇인지 명확히 알았으니 첫 번째 질문부터 시작해 보겠습니다. 잠시 평소 방송을 중단하겠습니다. 이 영상은 언제나처럼 제가 직접 제작했습니다 . 두 가지 간단히 말씀드리겠습니다. 우선, 아래에 30일 동안 진행되는 AI 인사이트 시리즈를 무료로 소개합니다. AI를 비즈니스와 업무에 적용하는 방법에 대한 30가지 유용한 정보를 이메일로 받아보실 수 있습니다. 두 번째로, 저와 함께 일하고 싶으시다면, 아래에 저희가 서로 잘 맞을지 살펴볼 수 있는 몇 가지 제안이 있습니다 . 자, 이제 영상으로 돌아가서, "인공지능이 이 작업을 대신할 때, 명확하게 옳거나 그른 결과가 있을까?"라는 질문을 던져봅시다. 그렇다면 좋고 나쁨을 이분법적으로 정의할 수 있을까요 ? 이는 매우 중요한데, 출력 결과가 이진수에 가까울수록 AI가 올바르게 수행했는지 더 빨리 확인할 수 있고, AI가 출력을 내놓기 전에 스스로를 비판적으로 검토할 수 있기 때문입니다 . 자, 이제 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 우선 가장 쉬운 것부터 시작해 보겠습니다. 바로 AI가 고객 이메일에 대한 답변을 자동으로 작성하도록 하는 것입니다. 자, 여기서 핵심적인 질문은 간단히 말해서 " 인공지능이 고객의 질문에 답했는가?"입니다. 예 아니오. 이 질문에 대한 답은 당연히 '예'입니다. 답이 명확하지 않은 또 다른 사용 사례는 인공지능이 다음 분기 예산을 책정하는 경우와 같은 상황입니다. 이제 이 질문에 효과적으로 '예'라고 답하기 위해서는 일련의 이진 기준이 필요할 것입니다. 그중 하나는 단순히 "AI가 추천한 예산이 우리가 할당받은 범위 내에 들어맞나요?"라고 묻는 것일 수 있습니다. 그래서 우리는 바닥과 천장을 가지고 있습니다. 그 범위 안에 들어맞았나요? 예 아니오. 그리고 이것을 구성하는 다른 많은 요소들이 있습니다. 따라서 두 번째 범주에 속하는 경우, 즉 작업을 수행하는 AI가 옳고 그름을 다소 모호하게 판단하는 경우, AI가 이진 기준을 도출하는 과정을 지원할 수 있습니다. 이것은 시작할 때 사용할 수 있는 기본적인 프롬프트입니다. AI에게 좋은 결과물(여기서 좋은 결과물이란 무엇을 의미하든 간에)을 명확한 기준에 따라 '예' 또는 '아니오'로 변환해 달라고 요청하는 것입니다. 그리고 인공지능이 두 번째 작업 범주에 맞는 훌륭한 이진 기준을 얼마나 많이 제시하는지 보면 정말 놀라실 겁니다. 자, 이것이 저희의 첫 번째 질문입니다. 인공지능의 명확한 목표가 있나요? 그리고 그 목표는 이진적인가요, 아니면 이진적으로 만들 수 있을까요? 이제 다음 질문은 인공지능이 해당 작업을 수행하는 데 필요한 모든 것을 달성할 수 있을까 하는 것입니다. 많은 사람들이 간과하는 부분이지만, 인공지능이 작업을 성공적으로 수행하는 데 필요한 정보를 볼 수 없다면 그 노력은 헛수고가 되기 때문에 매우 중요합니다. 그러니까, AI가 필요한 계약서, 이메일 수신함, 파일 등에 쉽게 접근할 수 있도록 해야 한다는 뜻입니다. AI가 일부 작업에 필요한 정보에만 접근할 수 있는 경우도 있지만, 아직 AI와 공유하지 않은 정보가 머릿속에 남아 있을 수도 있습니다. 그리고 이와 관련해서 좋은 점은, 다시 말하지만, 우리가 인공지능을 활용하여 이 과정을 도울 수 있다는 것입니다. 그러니까, 머릿속에는 좋은 고객이 어떤 사람인지에 대한 명확한 정의가 있지만, 그걸 어디에도 적어두지는 않았다고 가정해 봅시다. 음, 인공지능이 우리에게 일련의 질문, 예를 들어 10개에서 15개 정도의 질문을 한 번에 하나씩 던지는 인터뷰를 진행할 수 있겠죠 . 우리가 인공지능에게 답변을 할 때마다 , 인공지능은 이전 답변을 바탕으로 새로운 질문을 던져 대화나 인터뷰의 방향을 제시합니다. 그래서 우리는 질문과 답변이 오고 가는, 질문과 답변이 반복되는 대화를 나누고 있는 겁니다. 이 과정의 맨 마지막에, AI는 미래의 AI가 알아야 할 관련 인터뷰 내용을 모두 기록합니다 . 그리고 그 과정을 통해 이제 인공지능이 접근할 수 있는 무언가를 얻게 되었습니다. 그래서 이 질문에 대한 답은, 모든 것이 문서화되어 있고 AI가 접근할 수 있는 경우라면 확실히 '예'이고, 그렇지 않다면 ' 부분적으로 예'입니다. 일부 자료는 구할 수 있지만, 일부 자료는 제 머릿속에만 있습니다. 그래서 저는 AI 인터뷰를 통해 그 내용을 전달해야 합니다. 그게 저희의 두 번째 질문입니다. 자, 세 번째 질문은 과제의 형태에 관한 것입니다. 사람들은 흔히 이 질문을 혼동하여 " 과제가 같은가?"라고 묻습니다. 입력이 같으면 출력도 같습니다. 그렇다면 인공지능이 자동화를 구현할 좋은 기회가 될 가능성이 높습니다. 인공지능의 경우, 입력과 출력이 반드시 동일할 필요는 없습니다. 그것이 바로 인공지능의 매력입니다. 모호함을 처리할 수 있습니다 . 중요한 건 모양이 어느 정도 비슷하다는 점뿐이다. 즉, 인공지능으로부터 기대하는 출력은 동일하지만 입력은 다양할 수 있다는 뜻입니다. 그리고 그 과정조차도 조금씩 다를 수 있습니다 . 대표적인 예로는 미팅 후 AI가 정기적으로 이메일을 작성해 주는 것을 들 수 있습니다. 따라서 AI가 해당 정기 회의를 기반으로 작성하는 정기 이메일은 동일한 구조를 갖게 됩니다. 하지만 이메일 내용 자체는 변경될 것입니다. 수신자가 바뀔 수도 있고, 이메일의 결론이 바뀔 수도 있지만, 구조 와 회의 유형은 동일합니다. 그러니까, 여기 회의들을 살펴보면, 월요일 회의는 목요일 회의보다 약간 짧을 수도 있고 , 금요일 회의에서는 다양한 주제에 대해 다른 유형의 대화가 이루어질 수도 있습니다. 하지만 인공지능은 그러한 모호함을 모두 처리 과정을 거쳐 매우 일관된 방식으로 동일한 결과를 도출할 수 있습니다 . 그러니까 이 질문의 요점은 모양이 비슷해야 하지만 완전히 똑같을 필요는 없다는 것입니다. 다음 질문은 비용에 관한 것입니다. 구체적으로, AI가 이 부분을 잘못 판단할 경우 저와 제 조직에 얼마나 큰 손실이 발생할까요? 특히 이러한 과정을 완전히 자동화하려는 경우, 인공지능을 사용할 때 피해야 할 주요 위험 요소는 세 가지가 있습니다. 그리고 그러한 위험들은 높은 재정적 책임, 높은 법적 책임, 또는 높은 평판 위험을 수반할 것입니다. 여기서 주의할 점은 인공지능이 해당 작업을 완전히 자동화한다는 것입니다 . 그러니까 인공지능을 업무에 투입해서 모든 걸 인공지능이 처리하고 인간의 개입을 완전히 없애버리면, 인공지능이 아무런 검토 없이 고객에게 청구서를 보내게 될 수도 있는데 , 그러면 잘못된 청구서를 보낼 가능성이 생기기 때문에 바람직하지 않습니다. 이 작업에는 사람이 참여해야 합니다 . 그러므로 위험도가 높은 작업을 완전히 자동화하고 싶다면 당연히 안 되고, AI에 아웃소싱해서는 안 됩니다. 하지만, 인공지능이 여전히 이 과정에서 도움을 줄 수 있는 부분은 분명히 있습니다. 바로 이 부분에서 AI가 일련의 단계를 거쳐 답변 초안을 작성하고, 그 후 담당자가 검토하여 전송 여부를 결정합니다 . 여기서는 사람을 투입하여 안전 난간을 설치하고 있지만, 인공지능을 활용하여 일부 과정을 자동화 하고 시간을 크게 절약하고 있습니다. 그러므로 완전 자동화에 대한 답이 '아니오'일지라도, 부분 자동화는 가능할 수도 있습니다. 이것이 네 번째 질문입니다. 다섯 번째이자 마지막 질문은 매우 

Here's how to clone yourself with AI in 60 seconds so it sounds exactly like you for completely free and you don't need to know how to write a single line of code because Claude does all of it. Three simple steps. First, open Claude code and paste in this line by pausing the video or just commenting need and I'll DM it to you. Now, that'll install fish audio skills so Claude knows how to talk to it. And then from there, just go to fish.audio. You'll want to sign in and open your API keys and just create a brand new key. Once you have it, just copy it and paste it into Claude. And lastly, just drop in a 15-second recording of your voice and say, "Clone my voice." And like magic, it'll come back to you with a hyperrealistic sounding clone that you can use for whatever you'd like, whether for answering the phones in your business or maybe even creating content. Come at need and I'll send you all the resources to set this