AI로 무엇이든 만들 수 있어도 모든 문제를 풀면 좋은 솔루션이 되지 않습니다.
내 역량과 리소스 안에서 가장 잘 풀 수 있는 문제를 고르고 그 풀이를 루프로 돌리는 우선순위 결정이 가장 중요합니다.
Even when AI can build anything, solving every problem does not make a good solution.
The most important call is prioritization: pick the problem your own capability and resources can solve best, then run that solution as a loop.
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AI로 무엇이든 만들 수 있어도 모든 문제를 풀면 좋은 솔루션이 되지 않습니다.
내 역량과 리소스 안에서 가장 잘 풀 수 있는 문제를 고르고 그 풀이를 루프로 돌리는 우선순위 결정이 가장 중요합니다.
알렉스는 메디테라피를 예로 듭니다. 스킨케어 회사가 암을 치료하는 로션을 원할 수는 있어도 그 문제는 풀 수 없습니다. 풀어야 할 문제가 많다는 것은 알지만, 내가 풀 수 있는 문제의 한계는 정해져 있으므로 어떤 문제를 어떻게 풀지 정하는 것이 먼저입니다.Also in EnglishEven when AI can build anything, solving every problem does not make a good solution.
The most important call is prioritization: pick the problem your own capability and resources can solve best, then run that solution as a loop.
Alex uses Mediterrapi as the example: a skincare company might want a lotion that cures cancer, but it cannot solve that problem. There are always many problems worth solving, yet the range you can actually solve is bounded, so choosing which problem and how comes first.
