① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
내 문제는 시장 정보 부족이 아니라 정보가 너무 많다는 것이었습니다. 퇴직연금 ETF와 개인 자산을 직접 운용하면서 미국 지수, 환율, 국내 장 마감 흐름, 뉴스와 차트를 번갈아 확인했습니다. 그러다 보면 정작 내가 정한 원칙을 먼저 점검하지 못했습니다.

급등락이나 자극적인 뉴스가 나온 날에는 60일선, 손절가와의 거리, 장기·단기 흐름을 보겠다는 기준보다 시장 분위기를 따라가기 쉬웠습니다. 같은 질문을 해도 AI 답변의 순서가 매번 달라졌습니다. 그래서 시황을 더 많이 받는 대신, 내 기준과 현재 상황의 차이를 먼저 보는 구조가 필요했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
내가 적어 둔 목표 비중, 매수 유효 구간, 손절가와의 거리, 장기·단기 지표와 월간 전략이 입력이 됩니다. NotebookLM은 그 원칙을 확인하고, Gemini는 시점별 검색과 지표 비교를 맡습니다. 결과는 원칙과 현재 상황의 차이, 추가로 확인할 대안, 홀딩·관망·추가 확인 상태로 정리됩니다.

NotebookLM에 자산 운용 원칙을 먼저 모은 뒤 Gemini 예약 작업을 나눴습니다. 평일 08:40 개장 전, 매일 09:10, 평일 15:45 국내 장 마감 후, 평일 20:30 저녁에 필요한 자료를 확인하게 했습니다. 자동 주문 권한은 주지 않았으며, 실제 매매와 비중 조절은 제가 판단합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
예전에는 여러 사이트를 옮겨 다니며 시장을 계속 확인했습니다. 지금은 정해진 브리핑에서 먼저 내 원칙과 어긋난 부분을 봅니다. 변화가 없으면 홀딩이나 관망으로 정리하고, 기준이 달라진 날에는 어떤 지표와 원칙이 충돌했는지 다시 확인합니다.

이 사례에서 수익률을 결과로 주장하지는 않습니다. 달라진 점은 시장 분위기가 커도 같은 점검 순서로 시작하게 된 것, 확인할 이유가 없으면 차트를 계속 열지 않게 된 것입니다. AI가 판단을 대신한 것이 아니라 판단 전의 자료 확인 절차가 일정해졌습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
내가 고친 것은 문장을 그럴듯하게 만드는 일이 아니라 판단의 순서였습니다.

처음에는 “오늘 시황이 어때?”라고 매번 새로 물었습니다. 이후 예약 작업은 내 원칙을 먼저 불러온 뒤 장기 지표와 단기 지표를 나누어 보고, 대안을 비교한 다음 홀딩·관망·추가 확인 상태로 정리하도록 고정했습니다.

AI에게 매수·매도 결론을 맡기지 않는 통제선도 함께 설정했습니다. 기준을 정하는 일, 원자료와 지표를 다시 확인하는 일, 실행 여부와 비중을 결정하는 일은 사람의 몫입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
연금이나 가계 자산을 점검하려는 사람은 자기 목표 비중, 확인할 상품, 리밸런싱 기준, 다시 점검할 조건부터 한 장에 적으면 됩니다. 그 문서를 AI가 먼저 읽게 하고 당일 상황과의 차이만 비교하게 합니다.

처음부터 예약 작업을 여러 개 만들 필요는 없습니다. 수동으로 같은 순서를 몇 번 점검한 뒤 반복되는 부분만 예약하면 됩니다. 재현할 것은 특정 종목이나 상태 라벨이 아니라, 자기 기준을 먼저 적고 최종 판단을 사람이 남기는 구조입니다.