How Smart People Are Using AI Right Now (7 Insane Use Cases)

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💡 한 줄 결론

How Smart People Are Using AI Right Now (7 Insane Use Cases)를 중심으로, TV와 개인 기기를 필요한 기능 중심으로 바꾼다. Claude를 활용해 TV의 광고·기본 패키지를 제거하거나 런처를 만들고를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

📌 핵심 요점

1. TV와 개인 기기를 필요한 기능 중심으로 바꾼다. Claude를 활용해 TV의 광고·기본 패키지를 제거하거나 런처를 만들고, Kindle에는 기사 동기화 기능을 추가한 사례를 소개한다.
2. 영상의 제작과 압축에 AI를 활용한다. Claude Code와 Blender로 애니메이션을 만들고, 대본 분석으로 반복·곁가지·불필요한 구간을 찾아 편집하는 두 가지 활용법을 제시한다.
3. 이메일과 소셜 피드 앞에 개인화된 필터를 둔다. 에이전트가 사용자의 목표에 따라 메일과 게시물을 선별하면 직접 확인하고 스크롤하는 시간을 줄일 수 있다는 주장이다.
4. 앱을 직접 조작하던 일을 에이전트에게 맡긴다. 음식 사진의 칼로리 기록처럼 특정 기능만 요청해 수행하면서 앱의 업셀링과 사용 유도에 노출되는 일을 줄인다는 설명이다.
5. 회사와 개인에게 필요한 소프트웨어를 직접 만든다. 발표자는 대본·도식·업무 알림을 모은 내부 도구와 이미지 검색·생성용 데스크톱 앱을 사례로, 여러 제품에서 쓰던 일부 기능을 하나의 작업 흐름으로 결합한다.

🧩 배경과 문제 정의

발표자는 AI가 인터넷에 저품질 콘텐츠를 쏟아낸다는 통념에서 출발한다. 반면 주도적으로 AI를 사용하는 사람들은 광고, 불필요한 기능, 정보 잡음, 반복 작업처럼 자신에게 가치가 낮은 요소를 제거하고 있다고 주장한다. 영상에서 ‘슬롭’은 저품질 생성물뿐 아니라 이런 사용 경험의 낭비까지 포괄하는 표현이다.

문제의식은 기존 제품이 제공하는 많은 기능과 사용자가 실제로 원하는 기능 사이의 간극이다. 발표자는 필요한 기능만 남기고 서로 다른 도구의 장점을 결합하는 사례를 통해, AI가 개인의 기기·정보 소비·창작·업무 흐름을 바꾸는 방식을 설명한다. 사례는 시연, 타인의 게시물 인용, 발표자의 경험으로 구성되며 중간에 금융 서비스 협찬이 포함된다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. AI로 불필요한 요소를 제거한다는 관점

• 발표자는 AI가 인터넷을 저품질 콘텐츠로 채운다는 비판과 달리, 주도적인 사용자들은 AI로 불필요한 요소를 제거하고 있다고 주장한다. [00:09]
• 재미·생산성·수익을 높이는 활용이라는 관점에서 일곱 가지 사례를 소개하겠다고 예고한다. [00:20]

2. TV의 광고와 기본 소프트웨어를 바꾼 사례

• Claude로 TV 소프트웨어를 만들고 기본 설치 프로그램과 광고를 제거했다는 게시물을 보여준다. 해당 사용자는 Apple TV에서 영감을 받은 디자인과 RAM 사용량 70% 감소, 인터페이스 3배 향상을 주장한다. [00:52]
• 다른 사례에서는 Claude Code에 TV 모델 번호를 알려주자 Wi-Fi에서 기기를 찾고 Xiaomi 패키지 25개를 제거한 뒤 새 런처를 작성했다고 보여준다. [01:43]

3. TV 음성 제어와 광고 수익 구조

• 음성으로 특정 작품을 요청하면 Netflix로 전환해 재생하는 TV 제어 사례를 보여준다. [02:02]
• 발표자는 TV가 낮은 이익이나 손실을 감수하고 판매되며 광고와 데이터 수집으로 수익을 낸다고 보여준다. 이 설명을 사용자가 광고 중심의 경험을 바꾸는 사례와 연결한다. [02:43]
• 여러 기능 중 자신에게 필요한 일부만 골라 AI로 구현하고 나머지를 제거하는 방식을 영상 전체의 공통 원리로 제시한다. [03:19]

4. Kindle을 개인 기사 읽기 도구로 확장

• USB로 연결한 Kindle을 Claude Code로 탈옥하고 Amazon의 불필요한 요소를 제거한 뒤 Tailscale을 추가했다는 사례를 보여준다. [03:48]
• 읽어둘 기사를 저장하면 홈 서버로 내려받아 동기화하고, Kindle에서도 읽을 수 있도록 구성했다고 보여준다. [04:14]
• 발표자는 이런 개조가 AI 이전에도 가능했지만 AI 코딩 도구가 기능 추가와 구현의 진입 장벽을 낮춘다고 주장한다. [05:21]

5. 휴대용 게임 기기에 AI 대화 기능 추가

• 발표자는 자신의 ModRetro 기기에 Muse라는 AI 에이전트와 대화하는 기능을 추가했다고 보여준다. [05:34]
• 컴퓨터에 기기를 연결하고 Codex에 해당 대화 기능을 갖춘 앱 버전을 만들어 달라고 요청한 사례를 든다. [05:52]

6. 협찬 구간의 지출 관리 자동화

• Revolut Business 협찬임을 밝히고, 회사 계좌와 소프트웨어 구독별 가상 카드를 이용해 지출을 관리한다고 보여준다. [06:28]
• 영수증·거래 내역 매칭과 비용 분류, API 및 Slack을 통한 지출 알림 연결을 보여준다. [06:54]
• 에이전트가 주간 지출과 절감 가능 항목을 팀에 보고하는 흐름을 설명한 뒤 본론으로 돌아간다. [07:16]

7. Claude Code와 Blender로 영상 인트로 제작

• 세 번째 활용법으로 영상 편집을 제시하며, Claude의 프로젝트 기능을 사용해 다음 영상의 인트로를 반복적으로 다듬고 있다고 드러낸다. [07:45]
• Claude Code와 Blender로 만들었다는 인트로를 재생하고, AI 기반 편집 결과에 대한 자신의 긍정적인 평가를 덧붙인다. [08:12]

8. 긴 실행과 구체적인 지시로 애니메이션 제작

• 다른 제작자의 애니메이션을 보여준 뒤, 약 12시간 실행하면서 Claude 마스코트에 관한 1분 영상을 만들도록 요청한 프롬프트를 보여준다. [09:27]
• 온라인 자산 활용, SVG 재구성, 3D 객체와 터미널 표현, 글자 없는 깔끔한 애니메이션 등 원하는 결과를 구체적으로 지시했다고 보여준다. [09:42]
• 발표자는 이런 제작 방식을 원하는 장면의 B-roll과 채널 고유의 시각적 표현에 활용하고 싶다고 말하며, 향후 모델의 그래픽 제작 능력에도 기대를 나타낸다. [10:55]

9. 이메일을 개인 목표에 맞게 걸러내기

• Nick Dobos의 사례를 인용해, 에이전트가 대부분의 메일을 먼저 정리하고 사용자는 주간 단위로 받은편지함을 점검하는 방식을 보여준다. [11:22]
• Gmail을 연결하고 최근 2주간의 명백한 스팸을 보관하도록 요청하는 예시를 들며, 자신의 목표를 추가해 선별 기준을 구체화할 수 있다고 보여준다. [12:52]
• 사용자를 이해하는 에이전트가 필요한 정보를 골라주면 이메일 수신 자체의 가치가 높아질 수 있지만, 사용자가 직접 설정해야 한다고 강조한다. [13:44]

10. 소셜 피드 검색과 업무 관련 알림

• 직접 Twitter를 오래 훑는 대신 AI 에이전트에게 관심 주제와 신뢰할 만한 작성자 조건을 주고 관련 정보를 찾도록 요청한다고 보여준다. [14:39]
• Instagram에서도 조사와 검색을 수행하고, 새 팔로워를 스프레드시트에 저장해 채용·컨설팅 등 사업상 관련성이 있는 사람을 알리는 자동화를 보여준다. [15:41]
• 소셜 플랫폼에 직접 들어갔다가 알고리즘과 불필요한 콘텐츠에 시간을 빼앗기는 일을 에이전트로 줄이려는 목적이라고 정리한다. [16:03]

11. 앱의 개별 기능을 에이전트에게 맡기기

• 발표자는 휴대전화에서 여러 앱을 직접 사용하는 대신 에이전트와 상호작용하는 비중을 높이고 있다고 보여준다. 에이전트가 기존 앱을 사용할 수도 있다고 덧붙인다. [17:08]
• 음식 사진을 보내면 칼로리를 알려주고 스프레드시트에 기록하도록 요청하는 예시로, 특정 앱에서 쓰던 핵심 기능을 대체하는 방식을 제시한다. [17:38]
• 유료 전환 유도와 불필요한 기능 홍보를 피하려는 목적을 설명하고, 자신은 사용하던 앱 대부분을 취소한 뒤 문자·음성으로 에이전트를 이용한다고 드러낸다. [18:52]

12. 영상에서 반복과 곁가지를 찾아내기

• Tella로 영상을 녹화한다고 소개한 뒤, 최근에는 AI로 영상의 불필요한 부분을 제거하는 편집을 더 많이 하고 있다고 보여준다. [19:23]
• 최근 영상에서 중요하지 않은 내용과 곁가지를 찾아달라고 요청하며, 시청자의 시간을 존중하고 중심 메시지를 전달한다는 편집 기준을 제시한다. [19:57]
• 전사 분석으로 불필요한 부분을 줄이고 지루한 구간의 속도를 높이면 시청자의 시간을 아끼면서 영상의 집중도를 높일 수 있다고 주장한다. [20:46]

13. 삭제와 수정 후보를 구분한 편집 결과

• AI가 분석한 결과를 보여주며 완전히 삭제할 구간, 반복을 합칠 구간, 압축할 구간, 삭제보다 수정이 필요한 구간으로 제안이 나뉜다고 보여준다. [21:06]
• 제안을 편집 중인 AI에 전달해 실제 수정에 활용하며, 이런 피드백으로 자신의 제작 역량도 개선할 수 있다고 드러낸다. [21:29]

14. 대본과 도식을 결합한 내부 소프트웨어

• 발표자는 가장 중요하게 매일 활용하는 사례로 회사 내부 소프트웨어를 제시하고, Native Note에 여러 앱에서 좋아하던 기능을 모았다고 보여준다. 작업 시간은 총 약 3시간이었다고 드러낸다. [21:56]
• 영상 대본에 Excalidraw 방식의 보드를 연결하고 도식이 대본 상단에 미리보기로 표시되는 작업 흐름을 보여준다. [22:37]
• 기존 도구 조합에서는 도식 연결과 AI 편집이 불편했다며, 자체 앱에서는 이동 중에도 에이전트에게 도식 생성을 요청할 수 있다고 보여준다. [23:08]

15. 회사 업무에 맞춘 기능 통합

• 내부 도구에서 게시물 작성, 브랜드 계약 관리, 영상별 협업 현황을 다루고 이메일을 30분마다 확인해 필요한 내용을 피드에 기록한다고 보여준다. [23:37]
• 영상에 적은 수정 의견을 웹훅으로 보내 편집에 반영하는 기능도 보여주지만, 해당 부분은 아직 작업할 내용이 많다고 드러낸다. [23:59]
• 사용하지 않는 기능은 제거하고 팀에 맞는 작업 흐름만 만들자는 원칙을 제시한다. 기존 제품의 일부 기능만 쓰면서 좌석과 AI 기능에 비용을 내는 상황을 자체 구축과 비교한다. [24:47]

16. 이미지 검색과 생성용 데스크톱 앱

• Raycast와 비슷한 접근 방식으로 로고와 이미지를 찾아 도식에 넣고, 배경을 제거해 스티커처럼 복사하는 자체 앱을 보여준다. [25:24]
• 사용한 이미지를 라이브러리에 저장해 이미지 생성에 재활용하고, 썸네일 제작에도 활용한다고 보여준다. 앱은 한 번의 프롬프트로 만들었다고 주장한다. [26:16]
• Vercel AI Gateway를 통해 필요한 모델을 사용하며, 수개월간 자체 앱을 이용하면서 별도 서비스 구독 대신 API 사용료를 지불했다고 드러낸다. 이를 비용과 다른 소프트웨어 학습 시간을 줄인 경험으로 정리한다. [27:01]

17. 일곱 가지 활용과 필요한 기능만 결합하기

• TV 소프트웨어 제작, 개인 기기 개조, 3D 영상 제작, 피드 필터링을 다시 열거한다. [27:23]
• 앱 사용의 에이전트 전환, 영상의 불필요한 부분 편집, 자체 소프트웨어 제작까지 정리하며 여러 앱의 유용한 기능을 결합해 자신만의 도구를 만들 수 있다고 강조한다. [27:52]
• 시청에 감사하고 구독과 좋아요를 요청하며 영상을 마무리한다. [28:04]

🧾 결론

• 영상의 중심 주장은 AI의 가치를 생성량보다 불필요한 기능·정보·작업을 얼마나 줄이는지로 평가하자는 것이다.
• 여러 사례의 공통 원리는 기존 제품에서 원하는 기능을 골라 유지하고, 자신의 목적에 필요한 기능을 추가하는 데 있다.
• 발표자는 이런 활용에 사용자의 주도적인 설정과 요구사항 정의가 필요하다고 강조한다. 소개된 성능·비용 절감 효과는 개별 사례와 발표자의 경험으로 구분해 읽어야 한다.

📈 투자·시사 포인트

• 광고 기반 기기 사업의 접점 변화: 영상에서 설명한 TV의 광고·데이터 수익 구조는 사용자가 자체 인터페이스를 만들 경우 영향을 받을 수 있다. 실제 매출 영향이나 확산 규모는 제시되지 않는다.
• 기능 묶음형 소프트웨어의 가격 설득력: 사용자가 필요한 일부 기능을 직접 구현할 수 있다면, 기존 서비스는 구독료와 좌석 비용에 상응하는 가치를 더 분명히 보여줘야 할 수 있다.
• 에이전트를 통한 서비스 이용 확대: 사용자가 앱 화면 대신 에이전트와 대화하는 방식은 서비스 접근 경로를 바꿀 가능성을 보여준다. 영상의 예시만으로 앱 시장 전체의 소멸을 결론내릴 수는 없다.
• 창작 도구와 모델 이용 비용의 중요성: 발표자의 자체 앱도 AI 모델과 API를 사용한다. 사례는 완전한 무비용화보다, 별도 서비스 구독을 직접 구축과 모델 사용료로 대체하는 선택을 보여준다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• TV의 RAM 사용량 70% 감소·인터페이스 3배 향상, 패키지 25개 제거 등은 영상이 인용한 사례의 주장이다. 측정 조건과 독립적인 검증 자료는 제공되지 않는다.
• 모든 기기를 개조할 수 있다거나 USB 연결만으로 누구나 Kindle을 탈옥할 수 있다는 설명은 적용 범위를 확인해야 한다. 영상에는 모델·펌웨어별 조건과 실패 시 복구 절차가 없다.
• AI가 대부분의 개발자·영상 편집자보다 뛰어나다는 평가와 칼로리 추정 정확도 비교에는 체계적인 평가 결과가 제시되지 않는다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 현재 사용하는 앱과 기기에서 자주 쓰는 기능, 쓰지 않는 기능, 반복적으로 방해받는 요소를 적고 개선할 작업 하나를 고른다.
• 이메일 필터를 시험할 때 자신의 목표와 중요 메일 기준을 먼저 적고, AI의 분류 결과를 확인한 뒤 보관 작업에 적용한다.
• 기존 영상 하나의 전사를 AI에 제공해 삭제·통합·축약·수정 후보를 나누어 받으며, 최종 편집은 맥락 보존 여부를 확인해 결정한다.
• 자체 도구는 꼭 필요한 기능 하나부터 구현하고, 기존 서비스 비용과 API 사용료·관리 시간을 함께 비교한다.

❓ 열린 질문

• 자체 제작 소프트웨어는 어느 수준의 기능과 사용자 수까지 기존 서비스보다 적은 관리 부담으로 운영할 수 있을까?
• 개인화된 정보 필터가 중요한 메일이나 새로운 관점을 놓치는 문제를 어떻게 발견하고 수정할 수 있을까?
• 에이전트가 앱의 사용을 대신할 때 기존 서비스는 어떤 가치로 구독료와 사용자 접점을 유지할 수 있을까?