AI 를 쓴다고 하면 보통 "질문하고 답을 받는" 모습을 떠올립니다. 하지만 운영 관점에서는 조금 다릅니다. AI 는 챗봇이 아니라 하루 전체를 돌아가게 만드는 처리 레이어입니다.
1. 아침 — 알파 다이제스트
텔레그램 채널과 X 타임라인을 사람이 모두 읽는 건 비효율적입니다. AI 가 먼저 수집, 요약, 분류를 수행하고 밤사이 쌓인 정보에서 오늘 볼 만한 내용만 추려냅니다. 사람은 그중에서 진짜 신호인지 판단하는 데 집중합니다.
2. 필터 — 실제 적용 여부
모든 알파가 가치 있는 것은 아닙니다. 대부분은 버리고, 살아남은 정보만 봇, 포트폴리오, 리서치 등 실제 시스템에 적용할 가치가 있는지 검토합니다. 신호와 노이즈를 가르는 과정이며, 여기서 걸러지지 않은 정보는 결국 운영 비용이 됩니다.
3. 데이터 리뷰
전날 체결 데이터와 손익 곡선을 검토합니다. AI 는 이상 징후와 패턴을 빠르게 찾아내고, 사람은 가설이 맞았는지 판단하며 다음 방향을 결정합니다.
4. 개선과 유지보수
리뷰 결과를 바탕으로 코드를 수정하고 파라미터를 조정한 뒤 다시 배포합니다. 모든 작업은 하나의 기준 문서를 먼저 읽고 시작합니다. 그래야 어제의 작업과 오늘의 작업, 그리고 AI 가 항상 같은 맥락에서 움직일 수 있습니다.
5. 마무리
하루 동안 나온 결과는 콘텐츠나 리서치로 정리하고, 나머지는 내일 사용할 컨텍스트로 저장합니다. AI 의 역할은 판단을 대신하는 것이 아닙니다. 읽기, 요약, 정리, 탐지처럼 처리량이 중요한 작업은 AI 가 맡고, 최종 판단과 방향 설정은 사람이 맡습니다.