ChatGPT로 회의 요약하면 되지 않나요?

"GPT한테 스크립트 넣고 요약해달라고 하면 되는 거 아니에요?"

Briefly를 처음 접하는 분들이 가장 많이 하시는 질문입니다. 맞습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 범용 LLM들도 텍스트를 요약할 수 있습니다. 그런데 왜 전문가들은 Briefly를 선택할까요?

범용 LLM의 한계

GPT나 Claude에게 회의 스크립트를 주고 "요약해줘"라고 하면, 꽤 그럴듯한 결과가 나옵니다. 하지만 실제 업무에서 사용하려고 하면 몇 가지 문제가 드러납니다.

1. 일관성 없는 구조

같은 스크립트를 여러 번 요약해도 매번 다른 형식이 나옵니다. 어떤 때는 불릿 포인트, 어떤 때는 문단, 어떤 때는 표. 팀 전체가 일관된 형식으로 정보를 공유하기 어렵습니다.

2. "중요한 것"의 기준이 없음

LLM은 무엇이 중요한지 모릅니다. 회의에서 5분 동안 나온 잡담과 30초 동안 나온 핵심 의사결정을 구분하지 못합니다. 그냥 "많이 언급된 것"을 중요하다고 판단하는 경향이 있습니다.

3. 액션으로 이어지지 않음

요약은 있는데, "그래서 뭘 해야 하지?"가 빠져있습니다. 컨설팅에서는 요약 그 자체가 아니라, 요약에서 도출되는 액션과 인사이트가 중요합니다.

Briefly의 접근: Knowledge Aggregator Framework

Briefly는 단순히 LLM에게 "요약해줘"라고 하지 않습니다. **Knowledge Aggregator Framework (KAF)**를 기반으로 구조화된 인사이트를 생성합니다.

KAF란?

Knowledge Aggregator Framework는 Top-tier 전략 컨설팅펌에서 수년간의 실무 경험을 바탕으로 개발된 요약 방법론입니다. 핵심 원칙은 Answer First — 결론부터 시작하는 것입니다.

"좋은 요약은 읽는 사람이 처음 30초 안에 핵심을 파악할 수 있어야 한다."

이 방법론은 다음과 같은 구조를 따릅니다:

핵심 결론 (Key Takeaways): 가장 먼저, 이 회의/인터뷰에서 알아야 할 것
근거와 맥락 (Supporting Evidence): 왜 그런 결론에 도달했는지
액션 아이템 (Next Steps): 구체적으로 무엇을 해야 하는지

과학적 요약이란?

Briefly의 요약은 "과학적"입니다. 이게 무슨 뜻일까요?

재현 가능한 결과

같은 인풋에 같은 설정을 넣으면, 일관된 구조의 아웃풋이 나옵니다. 팀원 A가 요약한 것과 팀원 B가 요약한 것이 같은 형식을 따릅니다.

카테고리별 최적화

전문가 인터뷰, 클라이언트 미팅, 내부 논의 등 각 유형에 맞는 최적화된 요약 템플릿이 적용됩니다.

전문가 인터뷰: 인사이트와 시사점 중심
클라이언트 미팅: 요구사항과 피드백 중심
태스크 기반 미팅: 액션 아이템과 담당자 중심

검증된 프롬프트 엔지니어링

"요약해줘"라는 단순한 명령이 아닌, 수백 건의 실제 회의 데이터로 검증된 프롬프트가 적용됩니다.

실제 비교: GPT vs Briefly

같은 전문가 인터뷰 스크립트를 GPT와 Briefly에 넣으면 어떤 차이가 날까요?

GPT의 요약

이 인터뷰에서는 엔터프라이즈 AI 도입에 대해 논의했습니다.
전문가는 대부분의 기업이 PoC 단계에 있다고 언급했으며,
보안과 비용이 주요 고려사항이라고 설명했습니다.
또한 하이브리드 모델 접근법이 효과적이라는 의견을 제시했습니다...
(이하 생략)

Briefly의 요약

[핵심 결론]
1. 엔터프라이즈 AI 도입은 '빅뱅'이 아닌 BU 단위 PoC 누적 방식으로 진행
2. 실제 예산은 콜센터, 검색, 내부 요약 등 저위험 영역에 집중
3. 자체 LLM보다 상용/오픈 모델 + 도메인 튜닝 + RAG가 현실적

[시사점]
- 대규모 투자보다 Quick Win 영역 선별이 우선
- 가드레일 설정이 전면 금지보다 효과적

[다음 단계]
□ 클라이언트 산업별 저위험 Use Case 매핑
□ 벤더 비교표 초안 작성

차이가 보이시나요?

왜 이게 중요한가

컨설턴트의 시간은 비쌉니다. 1시간짜리 인터뷰를 분석하는 데 또 1시간을 쓰면 안 됩니다.

Briefly를 사용하면:

회의 직후 5분 안에 액션 가능한 요약을 받습니다
일관된 형식으로 팀 전체가 같은 언어로 소통합니다
놓치는 인사이트 없이 모든 논의가 구조화됩니다

범용 LLM은 훌륭한 도구입니다. 하지만 전문가의 업무에는 전문가를 위해 설계된 도구가 필요합니다.

마무리

"GPT로 하면 되지 않나요?"에 대한 답은 이렇습니다:

할 수 있습니다. 하지만 더 잘 할 수 있습니다.

Briefly는 단순한 요약 도구가 아닙니다. 수년간의 컨설팅 실무에서 검증된 방법론을 AI로 자동화한 것입니다.

회의록 정리에 시간을 쓰는 대신, 당신이 진짜 해야 할 일 — 클라이언트의 문제를 푸는 것 — 에 집중하세요.