저는 별도의 연구팀 없이 독립적으로 연구를 진행하고 있습니다. 기존에는 새로운 분야를 연구할 때 논문과 기술자료를 직접 조사하고, 문제를 정의하고, 실험 방법을 설계한 뒤 코드를 작성하고 결과를 다시 해석하는 과정에 많은 시간이 필요했습니다. 특히 서로 다른 분야의 자료를 연결하거나, 실패한 실험의 원인을 추적하고 다음 연구 방향을 결정하는 과정은 개인 연구자에게 큰 부담이었습니다.

이를 개선하기 위해 생성형 AI를 단순한 질문·답변 도구가 아니라 연구 과정 전체를 보조하는 협업 도구로 활용했습니다. 먼저 연구하려는 문제를 AI와 함께 여러 관점에서 다시 정의하고, 관련 논문·선행기술을 조사한 뒤 기존 방법과 새로운 가설을 비교했습니다.

이후 실험 설계, 데이터 분석, 코드 작성과 오류 수정, 시뮬레이션, 결과 해석까지 하나의 연속된 연구 과정으로 연결했습니다.
특히 AI가 제시한 결과를 그대로 받아들이지 않고 실제 실행, 시뮬레이션, 외부 검증, 논문 근거, 가설과 미검증 추론을 구분했습니다. 예상과 다른 결과나 실패한 실험도 삭제하지 않고 원인을 분석해 새로운 가설과 후속 실험의 입력으로 활용했습니다. 이를 통해 AI가 답을 대신 만드는 방식이 아니라, 사람이 연구 방향을 결정하고 AI가 반복적인 조사·코딩·비교·정리 작업을 지원하는 형태로 업무 방식을 개선했습니다.

이러한 방식으로 한 사람이 여러 분야의 연구 아이디어를 빠르게 검토하고, 필요한 경우 실행 가능한 코드와 시뮬레이션까지 만들어 검증할 수 있게 되었습니다. 일부 연구에서는 실제 외부 컴퓨팅 환경까지 연결해 결과를 확인하고, 연구 결과를 기술문서와 지식재산권 검토 단계까지 이어갈 수 있었습니다.

가장 큰 변화는 연구의 속도보다 연구 가능한 범위가 넓어졌다는 점입니다. 기존에는 전문 인력과 시간이 많이 필요한 조사·코딩·비교 업무를 AI가 보조하면서, 개인 연구자도 여러 가설을 동시에 비교하고 실패 원인을 다시 분석할 수 있게 되었습니다.

이 방법은 연구자뿐 아니라 스타트업, 중소기업, 학생 등 전문 인력이 부족한 환경에서도 활용할 수 있습니다. 해결해야 할 문제를 명확히 정의하고, AI에게 자료조사·비교·코딩·문서화를 단계별로 맡긴 뒤 사람이 결과를 검증하는 방식으로 적용하면 다양한 업무의 생산성을 높일 수 있습니다.