# #3 전세계 상위 0.2% AI 사용자가 되는 가장 쉬운 방법

> 2026-10-16 · 김태우 · #메일 자동화 #업무 위임 #AI 입문 #Claude Code #뉴스레터
> https://challengekim.com/posts/ai-inbox-first

![CHALLENGEKIM 뉴스레터 #3 · 전세계 상위 0.2% AI 사용자가 되는 가장 쉬운 방법 · 매일 여는 메일함 하나에 AI 를 붙이는 것부터](https://challengekim.com/newsletter/003/hero.jpg)

얼마 전 구독자가 100만 명이 넘는 미국 뉴스 매체 Axios 에 ["AI 에이전트, 보통 사람들은 아직 안 쓴다"](https://www.axios.com/2026/09/30/ai-agents-adoption-meta-muse) 라는 기사가 실렸습니다. 메타(Muse)와 OpenAI(dots)가 AI 비서를 앞다퉈 내놓고 있지만 정작 보통 사람들은 아직 안 쓴다는 내용입니다.

온라인에 올라오는 대단한 AI 활용법은 먼 얘기 같고 GPT/Gemini/Claude 와 대화만 해도 생산성이 높아졌으니 이 정도면 충분하다고 느끼는 분들이 많습니다. 하지만 수치로 보면 **AI 를 정말 잘 쓰는 사람은 극소수입니다.** OpenAI 공동 창업자이자 테슬라 AI 총괄이었던 안드레 카파시가 [X 에 올린 추산](https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046)을 그림으로 옮기면 이렇습니다.

![AI 를 얼마나 깊이 쓰고 있나요? 75%(약 60억 명)는 AI 를 거의 접해 보지 않았고, 20%(약 10~20억 명)는 무료 챗봇을 가끔 검색처럼 쓰며, 0.2%(약 2,000만 명)는 최신 모델로 전문적인 일을 맡기고, 0.0001% 미만(약 5,000명)은 AI 회사 안에서 공개 전 시스템을 씁니다. 대화를 넘어 AI 로 일하는 사람은 상위 0.2% 입니다.](https://challengekim.com/newsletter/003/ai-user-pyramid-email.jpg)

투자사 a16z 의 [팟캐스트](https://www.youtube.com/watch?v=FGC4ofTcg2k&t=890s)에서도 지금 AI 회사들의 매출을 떠받치는 개발자 같은 헤비 유료 사용자 수를 두고 한 출연자는 약 3천만 명으로, 다른 출연자는 1천만 명도 안 될 거라고 봤습니다. 전 세계 지식 노동자가 15억 명이니 수요는 "아직 시작도 안 한" 셈입니다. 주변에 잘하는 사람만 보여 나만 뒤처진 것 같겠지만 **지금 시작해도 전혀 늦지 않고 생각보다 짧은 시간 안에 상위 0.2%에 들어갈 수 있습니다.**

그럼 어디서부터 시작하면 좋을까요? 저는 누구나 매일 여는 **메일함**을 권합니다. 메일함 하나에 AI 를 "잘" 붙여 쓰기만 해도 상위 0.2%가 일하는 방식을 직접 겪어 볼 수 있고, 거기서 얻은 경험과 자신감으로 다른 업무까지 AI 활용 범위를 넓혀 갈 수 있습니다.

Axios 기사에서도 당장 에이전트 AI 의 영향을 가장 크게 받을 사람은 "inbox triage(받은편지함 분류)" 라는 말을 써 본 적이 있고 구글 캘린더 알림에 치여 사는 사람들이라고 했습니다.

이번 글에서는 AI 에게 무엇을 맡기고 사람은 어떤 역할을 하는지, 그리고 오늘 바로 따라 할 수 있는 연결 방법까지 정리했습니다. 지금 시작하시려는 분들께 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

## 왜 하필 메일부터인가

AI 를 처음 업무에 붙여 보려는 분들께 메일부터 권하는 이유는 세 가지입니다.

첫째, **매일 새로운 정보가 옵니다.** 한 번 세팅하면 바로 효과를 볼 수 있습니다. 일주일만 써 봐도 AI 가 어떤 메일은 잘 분석하고 어떤 메일은 잘못 분석하는지 패턴이 보여서 바로 고칠 수 있습니다.

둘째, **AI 가 일을 잘했는지 쉽게 판단할 수 있습니다.** 코드는 개발자가 아니면 AI 가 제대로 짰는지 알기 어렵습니다. 반면 메일을 어떻게 처리할지는 그동안 내가 직접 시간을 들여 판단해 온 일이라, AI 가 제대로 판단하는지 누구나 알아볼 수 있습니다.

셋째, **업무 패턴을 정형화하기 쉽습니다.** 너무 복잡한 업무는 AI 에게 무엇을 어떻게 시킬지 기획하는 것부터 어렵습니다. 반면 메일로 하는 일(직접 읽기, 광고 지우기·구독 해지, 읽음 처리, 답장, 팀원에게 넘기기)은 누구에게나 비슷해서 손으로 하던 일을 그대로 옮기면 됩니다.

물론 위험도 있습니다. 권한을 넘기면 보안 문제가 생길 수 있고 AI 가 실수로 엉뚱한 메일을 보낼 수도 있습니다. 그래서 **처음에는 읽는 권한 위주로 써 보고**, 익숙해지면 보내는 일까지 넓히는 게 좋습니다.

## AI 에게 이메일을 처리하게 하는 방식

1년 동안 꾸준히 고쳐 온 결과, 지금은 안 읽은 메일이 들어오면 AI 가 아래 여섯 가지 중 하나로 나눕니다.

![AI 가 내 메일을 나누는 6가지 방법: 저장·읽음·무시는 AI 가 처리하고, 회신 필요·직접 읽기·긴급은 손대지 않고 제게 보고합니다. 애매하면 회신 필요나 긴급으로 올립니다.](https://challengekim.com/newsletter/003/inbox-six-buckets-email.jpg)

분류 기준 중에 제일 중요한 것은 **"분류하기 애매하면 제게 보고한다"** 입니다. AI 가 잘못 분류해 그냥 읽음 처리해 버린 메일은 나중에 다시 찾기도, 놓쳤다는 걸 알아차리기도 어렵습니다. 반대로 보고받은 메일을 제가 한 번 분류해 주면 그다음부터는 비슷한 메일을 AI 가 같은 방식으로 처리합니다.

결과 보고는 매일 아침 9시처럼 정해진 시간에 자동으로 받을 수도 있고, 필요할 때 직접 시킬 수도 있습니다. 저도 처음에는 자동으로 돌렸는데 신경 쓰지 않는 사이에 잘못 처리하거나 놓친 메일이 많아서 지금은 **하루 한두 번 시간을 정해 직접 시킵니다.** 자동화는 다음에 따로 다루겠습니다.

직접 시키면 받아 보는 결과 보고는 이렇게 생겼습니다.

![결과 보고 예시: 메일 정리 결과를 분류별로 줄인 화면. 긴급(카드 결제 실패 알림)·회신 필요(강연 섭외 문의)·직접 읽기(계약 갱신 안내)는 AI 가 손대지 않고 올리고, 저장(아티클 3편)·읽음(결제·청구서·배포 알림)·무시(광고·콜드 세일즈)는 AI 가 처리했습니다. 개인 정보가 드러나는 메일은 비슷한 예시로 바꿨습니다.](https://challengekim.com/newsletter/003/inbox-triage-example-v3.jpg)

이 결과를 보다가 필요하면 그때그때 **정리 규칙을 더합니다.** 예를 들어 항공권 가격이 1천 원만 떨어져도 알림이 와서 번거로웠을 때는 "100만 원 이하로 떨어질 때만 보고하고 나머지는 읽음 처리" 라는 규칙을 더했습니다. 읽음 처리하면 안 되는 메일을 읽음 처리했거나, 별것 아닌 메일을 길게 보고했을 때도 그때마다 규칙을 하나씩 늘립니다.

## 실제로 AI 가 틀렸던 사례들

지금의 분류와 규칙은 대부분 AI 가 한 번씩 틀린 뒤에 생겼습니다.

### 1. 단순 뉴스레터인 줄 알고 읽음 처리한 메일

대량 발송된 단체 공지를 AI 가 뉴스레터로 보고 읽음 처리했는데, 알고 보니 제가 기한 안에 회신해야 하는 공지였습니다. 그 뒤로는 확인이나 회신이 필요해 보이는 발신자와 메일 종류(계약/투자/세금 등)를 따로 지정해, 답장할 메일은 **회신 필요**로, 내용만 볼 메일은 **직접 읽기**로 분류하게 했습니다.

### 2. 아예 확인하지 않은 메일들

예전에 Gmail 필터로 메일이 오면 받은편지함을 거치지 않고 바로 특정 라벨로 가게 해 둔 것들이 있었습니다. 그런데 AI 가 처음에는 **받은편지함만** 훑어서 그 라벨의 메일이 통째로 빠지고 있었습니다. 결과 보고에서 그 메일들이 빠진 것을 제가 알아채고 지적한 뒤에야 AI 가 받은편지함 밖 라벨까지 확인하게 됐습니다. 대신 스팸이나 기록용 라벨까지 읽지 않도록 꼭 읽어야 하는 라벨만 지정해 두었습니다.

### 3. "고쳤습니다" 라고 했지만 안 고쳐진 경우

메일함을 넘어 고객 응대까지 맡긴 뒤의 일입니다. 고객이 할인 코드가 안 된다고 문의해서 AI 가 브라우저를 직접 조작해 관리자 화면에 들어가 쿠폰을 새로 만들고 "해결됐습니다" 라고 답했습니다.

> AI 가 브라우저를 다루는 방법은 [Claude in Chrome](https://claude.com/claude-in-chrome), [ChatGPT 크롬 확장](https://chromewebstore.google.com/detail/chatgpt/hehggadaopoacecdllhhajmbjkdcmajg), [Aside](https://aside.com), [Playwright](https://playwright.dev) 등 여러 가지가 있습니다. 다음에 따로 다뤄 보겠습니다.

그런데 다음 날 같은 고객이 여전히 안 된다고 다시 연락했습니다. 쿠폰 설정 값 하나가 틀려 있었던 겁니다.

그 뒤로는 관리자 화면의 "저장 성공" 메시지를 믿지 않습니다. **고객이 실제로 쓰는 결제 화면에서 할인이 적용되는지 AI 가 직접 확인하게 하고**, 가능하면 **다른 AI 에게 한 번 더 검증**을 맡긴 뒤에 답장을 보냅니다(예: Claude 가 한 작업을 Codex 가 다시 확인).

### 4. 같은 고객에게 두 번 답장할 뻔한 경우

같은 고객이 메일과 채팅 상담 양쪽으로 같은 문의를 보내는 경우가 꽤 있었습니다. 창구별로 따로 답했다면 같은 사람에게 두 번 답장했을 겁니다. 지금은 두 창구의 고객 이름과 주소를 대조해서 겹치면 더 최근에 연락한 창구로만 답합니다.

네 번 모두 **제가 맡기는 범위와 확인 방법을 잘못 정한 문제**였습니다. 그리고 모두 매일 보고를 받고 직접 확인하면서 개선할 수 있었습니다.

## 답장은 초안까지만 AI 가 쓰고, 보낼지는 사람이 직접 결정한다

메일함 정리가 익숙해진 뒤에는 **고객 문의**까지 넓혔습니다.

제가 운영하는 서비스들의 문의 메일과 채팅 상담을 AI 가 한 번에 모읍니다. 그리고 고객이 쓴 언어로 답장 초안을 만들어 번호를 매긴 표로 보여 줍니다(영어로 문의한 고객에게는 영어로 쓰고, 제가 읽을 요약은 한국어로 붙입니다). 아래는 실제로 받은 화면에서 고객 정보만 가린 것입니다.

![실제 결과 예시: AI 가 고객 문의 3건의 답장 초안을 번호를 매긴 표로 보여 주고, 확인이 필요한 건과 사람에게 넘길 건, 읽음 처리한 알림 16건을 따로 정리한 화면. 고객 정보는 가렸습니다.](https://challengekim.com/newsletter/003/support-reply-example.jpg)

저는 이 표를 보고 "1, 3번 발송, 2번은 이렇게 고쳐서"처럼 답합니다. **제가 승인한 번호만** 실제로 나갑니다. 2번처럼 고객 말과 주문 기록이 다르면 AI 가 먼저 짚어 주고, 예전에 비슷한 문의가 없어 초안을 쓰기 어려운 경우에는 AI 가 일단 추측으로 초안을 만들되 그 메일은 따로 표시해 제가 꼭 확인하도록 합니다.

가장 좋은 점은 **제가 고친 내용이 규칙으로 쌓인다는 것**입니다. 예를 들어 "환불 요청은 먼저 관리자 화면에서 환불 가능한 구매자인지 확인하고, 바로 환불하기보다 할인 혜택부터 제안하라" 는 규칙을 한 번 정한 뒤로는 환불 방어용 할인 혜택을 담은 답장 초안이 먼저 올라오고 실제로 할인으로 환불을 여러 번 막았습니다.

답장을 쓰기 전에 **고객의 말을 확인하는 일**도 AI 가 합니다. 정산 금액이 모자란 것 같다는 파트너의 표를 AI 가 주문 기록과 한 줄씩 대조해 보니, 지목한 3건 중 2건은 이미 지급된 것이었고 오히려 파트너도 몰랐던 누락 1건이 나왔습니다. 덕분에 정확한 금액으로 답할 수 있었습니다.

매일 이렇게 메일을 처리하다 보면 인턴에게 제 말투와 메일 회신 기준을 조금씩 가르치는 느낌이 듭니다. 그리고 인턴이 일을 익히듯 매일 피드백을 주다 보면 AI 결과물에 제가 손댈 곳이 줄어 업무 처리가 아주 빨라집니다. 1년 동안 이렇게 AI 를 가르치다 보니 지금은 **메일 처리에 드는 시간이 예전의 10%도 안 됩니다.**

## 팀원 업무 현황도 사람별로

같은 방식으로 **팀원들의 업무 현황**도 볼 수 있습니다. AI 가 회사 메일, 개발팀이 쓰는 Jira 보드, 슬랙 등 여러 곳의 내용을 한 번에 훑어서 지난번 확인 이후 무엇이 새로 생기고 무엇이 바뀌었는지를 **사람별로** 묶어 보여 줍니다.

덕분에 그날그날 업무 현황을 파악하고 주간 회의도 미리 준비합니다.

이것도 처음에는 AI 에게 Jira 티켓을 자동으로 만들게 하거나 회의록을 덮어쓰게 하는 일까지 맡겼습니다. 그런데 실수가 너무 많아서 지금은 **AI 에게는 읽고 정리해 보고하는 일만 맡기고, 확인하고 공유하는 일은 제가 직접** 합니다. 규칙이 쌓이고 실수가 줄면 맡기는 범위도 넓어질 겁니다.

## 할 일은 한 문장으로

메일에서 나온 할 일은 제가 직접 만들어 쓰는 할 일 앱으로 보냅니다(예전에는 Todoist 같은 앱을 썼는데 이제는 개인용 앱을 만들어 씁니다). "이 메일 다음 주 월요일까지 답하기, 할 일로" 라고 말하면 마감일과 함께 할 일이 추가됩니다. 할 일 앱 대신 구글 캘린더나 노션에 들어가게 연결할 수도 있습니다.

## 지금 바로 시작해 보고 싶은 분들을 위한 간단한 가이드

> **가장 쉬운 방법:** 쓰고 계신 AI 에게 [이 글 링크](https://challengekim.com/posts/ai-inbox-first)를 주고 "이 글 읽어 보고 나도 비슷하게 세팅하게 도와줘" 라고 하세요.

Claude Code·Codex 는 설치와 연결을 대부분 알아서 해 주니 로그인과 권한 허락만 하시면 됩니다. ChatGPT·Claude 앱은 어디서 무엇을 누를지 안내해 주니 연결 버튼과 로그인만 직접 하시면 됩니다.

프로그램을 따로 설치하지 않아도 지금 쓰시는 ChatGPT 나 Claude 앱에 Gmail 을 연결하면 오늘 바로 시작할 수 있습니다. **두 앱 모두 무료 요금제에서도 Gmail 연결이 됩니다.** ChatGPT 에서 메일을 바로 보내려면 유료(Plus 이상) 요금제가 필요하지만 처음에는 읽기만 시킬 거라 무료로도 충분합니다.

**ChatGPT**

1. [ChatGPT 플러그인 설정](https://chatgpt.com/settings/plugins-settings)을 엽니다(설정 → 통합 → 플러그인. 버전에 따라 앱이나 커넥터로 보일 수 있습니다).
2. **디렉터리 둘러보기**에서 **Gmail** 을 찾아 **연결**을 누르고, 구글 계정으로 로그인해 권한을 허락합니다.
3. 새 대화에서 아래 요청문을 붙여 넣습니다.

화면이 다르면 OpenAI 의 [연결 도움말](https://help.openai.com/en/articles/11487775-apps-in-chatgpt)을 보시면 됩니다. 회사 계정(Business/Enterprise)은 관리자가 먼저 켜 줘야 할 수 있습니다.

**Claude**

1. [Claude 커넥터 설정](https://claude.ai/customize/connectors)을 엽니다(사용자 지정 → 커넥터).
2. 목록에서 **Gmail** 을 찾아 **연결**을 누르고 구글 계정으로 로그인합니다. 연결 버튼이 해제 버튼으로 바뀌면 끝입니다.
3. 대화창 왼쪽 아래 **+** → **커넥터**에서 Gmail 을 켜고 요청문을 붙여 넣습니다.

자세한 화면은 Anthropic 의 [Gmail 연결 안내](https://claude.com/docs/connectors/google/gmail)에 있습니다. Claude 는 메일을 보내거나 답장·전달하기 전에 기본으로 매번 승인을 받습니다. 회사 구글 계정(Google Workspace)이라면 회사 관리자가 Claude 를 허용해 둬야 연결됩니다.

처음 일주일은 **읽기만** 시키세요. 아래 요청문을 그대로 붙여 넣으면 됩니다.

```
내 Gmail 에서 최근 3일간 안 읽은 메일을 아래 기준으로 나눠서 표로 보여줘.
메일은 읽음 처리하거나 보내거나 지우지 말고, 보여주기만 해.

- 긴급: 오늘 안에 확인해야 할 것(결제 실패·마감 임박 등)
- 회신 필요: 사람이 나에게 직접 보낸 문의·제안·요청
- 직접 읽기: 답장은 필요 없지만 내가 원문을 읽어야 할 것(계약·투자·세금·가족 관련)
- 저장: 나중에 다시 읽을 만한 뉴스레터·아티클
- 읽음: 영수증·알림·공지
- 무시: 광고·콜드 세일즈

애매하면 회신 필요나 직접 읽기로 올려 줘.
표 끝에, 분류가 가장 애매했던 메일 3개와 그 이유를 적어 줘.
```

틀린 분류가 보일 때마다 기준 문장을 하나씩 고쳐 보세요. 마지막 줄의 "가장 애매했던 메일 3개" 가 고칠 거리를 알려 줍니다. 분류가 대체로 맞으면 답장 초안까지 시켜 보세요. 읽음 처리나 라벨 정리도 맡기고 싶어지면 아래 방법으로 넘어가면 됩니다.

## Claude Code 나 Codex 를 이미 쓰고 계신다면

저는 앱 연결 대신 Claude Code([설치 안내](https://code.claude.com/docs/en/setup))가 [gws](https://github.com/googleworkspace/cli)(구글 메일/캘린더/드라이브를 명령어로 다루는 도구)로 메일을 읽게 해 두었습니다. 앱 연결로는 어려운 라벨 붙이기/여러 라벨 한꺼번에 훑기/정해진 시간마다 자동으로 돌리기까지 맡길 수 있어서입니다.

gws 자체는 무료 오픈소스이고, 연결에 필요한 구글 클라우드 프로젝트도 결제 수단 등록 없이 만들 수 있고 Gmail API 를 보통 쓰는 데 추가 비용도 들지 않습니다. 다만 AI 쪽은 요금제를 확인하셔야 합니다.

- **Claude Code:** 무료 요금제로는 쓸 수 없고 Pro 부터 들어 있습니다(API 를 쓴 만큼 내는 방식도 있습니다).
- **Codex**([설치 안내](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli))**:** ChatGPT 무료·Go 요금제에서도 데스크톱 앱에서 제한적으로 쓸 수 있지만(순차 적용), 공식 안내상 터미널(명령어 창)에서 쓰는 건 Plus 부터입니다.

계정 종류에 따라서도 조금 다릅니다.

- **개인 Gmail:** 구글의 정식 심사 없이 내 계정만 쓰도록(«테스트» 상태) 설정하고 나를 [테스트 사용자로 등록](https://console.cloud.google.com/auth/audience)해야 합니다. 그래서 "Google 에서 확인하지 않은 앱" 경고가 뜨고(고급 → 이동을 눌러 진행), 연결이 7일마다 끊겨 다시 인증해야 합니다.
- **회사 계정(Google Workspace):** 회사 관리자가 외부 앱 접근을 막아 두었으면 연결되지 않습니다. 이때는 관리자에게 허용을 요청해야 합니다.

> Claude Code 나 Codex 에게 이 글 링크와 함께 "gws 설치하고 내 Gmail 연결까지 해 줘. 최대한 네가 진행하고, 내가 인증해야 하는 화면만 브라우저로 띄워 줘" 라고 하면 보통 끝까지 해 줍니다.

로그인 창이 뜨면 권한만 직접 허락해 주시면 됩니다. 직접 해 보고 싶은 분들은 아래 순서를 따라 하시면 됩니다.

**1. 설치** · 터미널에 아래 둘 중 하나를 붙여 넣습니다. 첫 줄은 [Homebrew](https://brew.sh) 가, 둘째 줄은 [Node.js](https://nodejs.org/ko) 가 미리 깔려 있어야 합니다([gws 설치 안내](https://github.com/googleworkspace/cli#installation)).

```
brew install googleworkspace-cli
npm install -g @googleworkspace/cli
```

**2. 구글 계정 연결** · 구글의 [gcloud 도구](https://docs.cloud.google.com/sdk/docs/install)가 깔려 있다면 아래 두 줄을 차례대로 실행하세요. 없다면 그 아래 «화면에서 직접 설정» 순서를 따르면 됩니다. 첫 줄이 구글 클라우드 프로젝트 만들기부터 안내하고, 둘째 줄이 Gmail 권한만 골라 로그인해 줍니다. 개인 Gmail 계정은 권한을 한꺼번에 많이 고르면 로그인이 막히니 필요한 것만 고르는 게 좋습니다.

```
gws auth setup
gws auth login -s gmail
```

gcloud 없이 화면에서 직접 설정하려면 아래 순서대로 하고 마지막에 위 둘째 줄만 실행하면 됩니다([수동 설정 안내](https://github.com/googleworkspace/cli#manual-oauth-setup-google-cloud-console)).

1. [구글 클라우드 새 프로젝트 만들기](https://console.cloud.google.com/projectcreate)
2. [Gmail API 사용 설정](https://console.cloud.google.com/apis/library/gmail.googleapis.com)
3. [OAuth 동의 화면](https://console.cloud.google.com/auth/audience)이 처음이면 «시작하기» 를 눌러 앱 이름과 지원 이메일을 넣고 대상을 «외부» 로 고른 뒤 등록을 마칩니다. 그다음 «대상» 에서 **테스트 사용자**에 내 Gmail 주소를 추가합니다([구글 안내](https://developers.google.com/workspace/guides/configure-oauth-consent))
4. [OAuth 클라이언트 만들기](https://console.cloud.google.com/auth/clients)에서 유형을 «데스크톱 앱» 으로 만들고 JSON 파일을 내려받습니다. 저장할 폴더는 파인더에서 안 보이는 숨김 폴더라, 맥이라면 아래 한 줄을 터미널에 붙여 넣어 옮기는 게 쉽습니다(다운로드 폴더에 받은 경우).

```
mkdir -p ~/.config/gws && mv ~/Downloads/client_secret*.json ~/.config/gws/client_secret.json
```

**3. 맡기기** · Claude Code 나 Codex 에게 아래처럼 말한 뒤 기준을 알려 줍니다. 위 요청문을 붙여 넣어도 되고 "일단 네가 알아서 나눠 줘" 라고만 해도 됩니다.

```
gws 로 내 Gmail 의 안 읽은 메일을 아래 기준으로 나눠서 보여줘.
읽음 처리나 발송은 아직 하지 마.
```

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정리해 보면 메일을 **읽고 나누는 일**은 거의 다 AI 에게 맡겼지만, **답장을 보낼지는 끝까지 제가 정하고 중요한 서신은 원문을 직접 읽습니다.**

> 상위 0.2%와 나머지의 차이는 AI 가 만든 결과물을 무작정 믿느냐가 아니라, 맡길 범위를 작게 시작해서 틀린 것을 고치며 점점 넓혀 가느냐에 있다고 생각합니다.

여러분은 혹시 더 좋은 방법으로 메일을 관리하고 계신가요? [댓글](#comments)로 남겨 주시면 저와 다른 독자분들께 큰 도움이 될 것 같습니다. 글이 마음에 드셨다면 메일함에 치여 사는 주변 분께 공유해 주시거나 구독을 권해 주세요 :)

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**참고 자료**

- Shane Savitsky, [AI agents have a normal-people problem](https://www.axios.com/2026/09/30/ai-agents-adoption-meta-muse), Axios, 2026-09-30 (Thales·YouGov·Pew·Menlo Ventures 조사 인용)
- NPR, [Axios agrees to sell to Cox for $525 million in cash](https://www.michiganpublic.org/2022-08-08/axios-agrees-to-sell-to-cox-for-525-million-in-cash), 2022-08-08 · [Axios (위키백과)](https://en.wikipedia.org/wiki/Axios_(website))
- Gallup, [Artificial Intelligence indicator](https://www.gallup.com/699797/indicator-artificial-intelligence.aspx) (미국 직장인 AI 사용 빈도, 2026-05)
- Andrej Karpathy, [X 게시물](https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046), 2026-10-11 (4월 글을 다시 꺼내 덧붙인 글)
- a16z, [Why AI Demand Is Outrunning Compute Supply](https://www.youtube.com/watch?v=FGC4ofTcg2k) (14:50 부근)