같은 AI, 왜 성과는 다를까요?

하나의 지구, 서로 다른 경험

같은 AI를

우리는 얼마나 다르게경험하고 있을까요?

누군가는 아직 사용해보지 않았고, 누군가는 일의 상당 부분에 AI를 연결합니다. 무엇을 어떻게 맡겼는지 살펴봅니다.

AI를 쓰는 방식은 제각각입니다

점을 따라 살펴보는

사람들의 AI 사용 경험

같은 AI를 두고도 평가는 다릅니다. 간단한 질문만 해본 사람도 있고, 자료를 주고 업무를 맡겨본 사람도 있습니다. 어떻게 써봤는지부터 살펴보겠습니다.

점의 수는 실제 인원이나 비율을 나타내지 않습니다.

AI를 거의 써보지 않은 사람들

약 60억 명

세계 인구의 약 73.2%

AI가 아직 낯선 사람들

Karpathy는 AI를 거의 접하지 않은 사람이 가장 많다고 추산합니다. AI에 관한 소식은 자주 들려도, 내 일에 써볼 기회는 적었던 사람들입니다.

가끔 쓰는 무료 챗봇

약 10억–20억 명

세계 인구의 약 12.2–24.4%

궁금한 것을 묻고, 글을 다듬습니다.

필요한 정보를 묻거나 글을 고칠 때 씁니다. 자료 조사부터 결과 정리까지 맡겨보면 AI의 장점과 한계도 다르게 보일 수 있습니다.

수학과 코딩에 AI를 쓰는 전문가들

약 2,000만 명

세계 인구의 약 0.24%

여러 단계의 일을이어서 맡깁니다.

일부 전문가는 AI 에이전트를 사용합니다. 자료를 읽고 프로그램을 실행하며 여러 작업을 이어서 처리하는 AI입니다. 필요한 도구를 연결하고 결과를 직접 검토합니다.

고사양 장비는 로컬 AI 등의 선택지입니다.
클라우드 AI는 일반 기기에서도 사용할 수 있습니다.

AI 기업의 내부 시스템을 쓰는 사람들

약 5,000명

세계 인구의 약 0.000061%

일반에 공개되지 않은 AI를먼저 써보는 사람들

카파시는 AI 기업 내부에서 여러 에이전트가 함께 일하는 시스템을 접하는 사람들을 별도로 설명합니다. 유료 구독자 전체를 가리키는 숫자는 아닙니다.

몇 명이 쓰는지보다, 어떻게 쓰는지가 중요합니다

우리 팀은 어떻게 쓸까요?

자주 하는 업무 하나부터AI에 맡겨보세요.

유료 AI를 구독해도 업무 방식이 저절로 바뀌지는 않습니다. 무슨 일을 맡길지, 어떤 자료가 필요한지, 결과를 누가 확인할지 함께 정해야 합니다.

Karpathy의 대략적인 추산입니다. 도형의 면적은 실제 인구 비율이 아닙니다.