도입 전
Jonathan은 연구비 심사 위원회와 정책 위원회를 위해 방대한 배경 자료집을 준비했습니다. AI로 요약할 수는 있었지만, 한 모델이 특정 해석을 지나치게 강조하는 경우가 많았습니다.
전환점
이제 그는 MultipleChat에서 같은 프롬프트를 여러 모델에 실행한 뒤, AI-Team에 각 답변이 과장하거나 놓친 부분을 찾아내도록 요청합니다. 그 결과 단일 모델의 관점이 아닌 균형 잡힌 초안이 만들어집니다.
“나란히 비교하는 화면 덕분에 한 모델이 전체 틀을 정해 버리는 일이 없습니다.”
도입 후
이제 위원들은 단서 조항이 더 명확해진 짧은 브리핑 자료를 받습니다. Jonathan은 여전히 출처를 검증하지만, 첫 종합본이 훨씬 유용해졌습니다.
사용한 기능
나란히 비교
초안 작성 전에 여러 요약본을 검토합니다.
AI-Team 비평
과장된 표현과 빠진 단서 조항을 찾아냅니다.
경영진 브리핑
연구 내용을 읽기 쉬운 위원회 메모로 바꿉니다.
위원회 브리핑
연구 종합
모델 비교