이번 주에 제가 운영하는 모든 AI 워크플로우를 비용 대비 가치 측면에서 철저하게 분석했습니다.
그 결과는 다음과 같습니다.
> 워크플로우의 70%는 순손실을 냈습니다. 제가 구축한 대부분의 AI 시스템은 시간과 비용을 절약하기보다는 오히려 더 많은 시간과 비용을 낭비했습니다.
> 나머지 30%는 어땠을까요? 수동으로 하는 것보다 최소 10배는 더 효율적이었습니다.
> 성공적인 워크플로우의 65%는 제가 이미 처음부터 끝까지 이해하고 있던 분야였습니다. 엔지니어링, UI/UX, 장문 콘텐츠, 제품 관리, 연구, 메커니즘 시뮬레이션 등 자동화하기 전에 수십 번 직접 수행했던 작업들이었습니다.
> 나머지 35%는 기존의 풍부한 맥락과 명확한 사용 사례가 있었기 때문에 성공적이었습니다. 결과물이 어떻게 나올지는 항상 알 수는 없었지만, 과정을 통해 배울 수 있었습니다.
> 한 분야에 깊이 파고드는 것이 넓게 파고드는 것보다 훨씬 효과적이었습니다. 한 번에 광범위한 워크플로우를 자동화하려던 시도가 시간과 비용 면에서 가장 큰 낭비였습니다.
> 가장 쓸모없는 워크플로우는 AI 작업 계획 도구였습니다. 도움이 되기보다는 오히려 부담만 가중시켰습니다. 제가 정말 강력하다고 생각하지만 아직 제대로 활용하지 못한 도구들은 Hermes, OpenClaw, Autoresearch, Paperclip입니다.
솔직히 말씀드리자면, 저는 아직 이 여정의 초반부에 있습니다. X는 마치 모든 사람이 모든 것을 다 알고 있는 것처럼 보이게 만듭니다.
