상황
정보는 쌓는 건 쉬웠지만, 소화하는 건 아니었다
관심 주제의 아티클, 리포트, 논문, 뉴스를 부지런히 저장한다. 문제는 그걸 읽을 시간이다. 북마크와 탭에 쌓이기만 하고, 정작 필요할 때는 뭐가 있었는지 기억이 안 난다.
그래서 이미 모아 둔 답을 두고 또 검색하고, 쌓인 자료는 읽히지 못한 채 낡아 간다.
관심 주제의 아티클, 리포트, 논문, 뉴스를 부지런히 저장한다. 문제는 그걸 읽을 시간이다. 북마크와 탭에 쌓이기만 하고, 정작 필요할 때는 뭐가 있었는지 기억이 안 난다.
그래서 이미 모아 둔 답을 두고 또 검색하고, 쌓인 자료는 읽히지 못한 채 낡아 간다.
읽히지 못한 자료 하나가 실제로 무엇을 흘려보내는지, 숫자로 보면 이렇다.
"AI가 다 읽고 요약해서 결론까지 내면 되지 않나?" 이 유혹부터 검토했다.
요약은 원문의 뉘앙스와 근거를 잃기 쉽다. AI 요약만 믿고 출처 없는 결론으로 의사결정하면 잘못된 판단이 된다. 핵심을 추려 소화를 돕되, 출처를 함께 남기고 판단은 사람이 해야 한다.
"흩어진 자료를 모아 핵심을 요약하고 중복을 묶어 다이제스트로 만드는" 90%를 자동화한다. 요약엔 출처를 붙이고, "무엇을 믿고 어떻게 쓸지" 10%만 사람이 쥔다.
네 단계를 따라가 보세요. 마지막, 판단만 사람의 몫입니다.
관심 주제의 자료를 소스별로 모은다.
핵심을 요약하고 중복 소식을 하나로 묶는다.
주제별로 묶어 다이제스트로 구성하고 출처를 붙인다.
다이제스트가 준비된 상태에서, 무엇을 믿고 어떻게 쓸지만 사람이 쥔다.
말로 하면 여기까지다. 이제 직접 눌러보세요. 아래는 데모 데이터로 만든 실제 동작 화면입니다.
흩어진 자료가 주제별로 요약·정리되고 각 항목에 출처가 붙습니다. 번역·요약으로 뉘앙스가 흔들릴 수 있는 건 원문 확인 대상으로 남습니다.
같은 자료, 정리 전과 정리 후. 바뀐 건 자료가 아니라, 읽어 내 쓰는 능력이다.
요약도 출처도 이미 붙었고, 무엇을 쓸지만 사람이 고른다. 못 읽어 낡히는 대신, 필요할 때 바로 꺼내 쓴다.
