직장 내 AI: 지식 워커를 위한 실용 가이드

이 기사무는 지식 워커가 일회성 질문이나 글쓰기 작업뿐만 아니라, 매주 시간을 잡아먹는 반복적인 작업에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 분석합니다. 즉시 사용 가능한 프롬프트, 안전하게 AI를 사용하는 지침, 워크플로우에 AI를 빠르고 간단하게 구축하는 단계가 포함되어 있습니다.

직장 내에서 AI를 사용하는 방법

대부분의 지식 노동에는 직무 설명에 없는 운영상의 오버헤드가 따릅니다. 회의, 관리 업무, 최신 정보 파악, 관계 관리 등이 이에 해당합니다.

이러한 작업은 결과물을 확인하기 쉽고 잘못되었을 때의 위험이 낮기 때문에 AI 사용을 시작하기에 가장 좋은 곳인 경우가 많습니다.

아래는 이러한 작업 10가지와 각 작업에 도움을 주도록 AI에 프롬프트를 입력하는 방법입니다.

참고: 일부 AI 도구는 소스 자료를 첨부하거나 직접 붙여넣어야 합니다. 다른 도구는 연결된 받은 편지함, 드라이브 또는 열려 있는 브라우저 탭에서 스스로 가져올 수 있습니다. 아래 프롬프트는 어느 쪽이든 작동합니다.

1) 최신 정보 유지하기

동일한 주제에 대한 새로운 기사와 업데이트된 노트가 쌓이면 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하기가 정말 어려울 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 산재된 소스들을 하나의 답변으로 조정하기
• 문서 간의 모순이나 버전 차이 포착하기
• 마지막 업데이트 이후 변경된 사항 요약하기
• 소스 간 의견이 일치하지 않는 부분 표시하기

2) 커뮤니케이션

상태 업데이트, 요약, 체크인 등 대부분의 업무 커뮤니케이션은 몇 가지 동일한 형태를 반복하므로 AI가 괜찮은 초안을 쉽게 작성할 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 글머리 기호에서 이메일, 업데이트 또는 문서 초안 작성하기
• 다른 청중에 맞게 어조나 길이 조정하기
• 다른 독자를 위해 동일한 업데이트 내용 다시 작성하기
• 보내기 전에 불분명한 문구 포착하기

3) 회의

AI는 대화를 다음 조치와 결정 사항에 대한 구체적인 로그로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 노트나 녹취록에서 실행 항목과 담당자 추출하기
• 통화 직후 요약본 초안 작성하기
• 실제로 할당받은 사람이 없는 약속 사항 포착하기
• 지난 미팅의 미해결 항목을 바탕으로 안건 준비하기

4) 계획 및 우선순위 지정

AI를 사용하면 복잡한 주간 일정을 더 쉽게 정리하고, 여러 약속을 조율하며, 시간을 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 경쟁하는 마감일을 작업 순서로 전환하기
• 일정 충돌이 문제가 되기 전에 표시하기
• 정말로 시급한 것과 시급하다고 느껴지는 것 구분하기
• 계획이 현실적인지 타당성 검사하기

5) 분석 및 의사결정

AI가 인간의 판단을 대체할 수는 없지만, 복잡한 정보를 수집, 분류, 비교하여 의사결정 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 의사결정을 내리는 데 관련 정보 모으기
• 추론이 일치하는지 또는 일치하지 않는지 파악하기
• 가정을 바탕으로 구축하기 전에 스트레스 테스트 실시하기
• 작용하는 요소들 정리하기

6) 결과물 제작

오늘날의 더 정교한 AI 도구는 단순히 질문에 답변하는 것을 넘어 슬라이드, 보고서, 문서 또는 스프레드시트를 만들 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 연구 또는 노트를 초안 덱, 스프레드시트 또는 보고서로 전환하기
• 원시 자료에서 서식이 지정된 문서로 바로 이동하기
• 광택을 내는 데 시간을 쓰기 전에 결과물 구조화하기
• 작업을 구축하면서 소스 모으기

7) 행정 오버헤드

AI는 데이터 입력 또는 분류, 파일 라벨링, 한 도구에서 다른 도구로 정보 복사 및 붙여넣기 같은 지루한 수동 작업을 자동으로 줄여줄 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 비용 분류 및 중복 또는 누락된 항목 표시
• 일상적인 이메일 초안 작성
• 대략적인 노트를 제출 가능한 형태로 변환
• 이미 가지고 있는 정보로 반복적인 양식 채우기

8) 검토 및 품질 관리

AI는 단일 문서 내의 일관성 없는 부분을 포착하고, 초안이 스타일 가이드에서 벗어난 부분을 표시하는 등 여러 소스의 주장을 조정하는 데 유용합니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 문서 전체에서 일관성 없는 수치나 주장 포착하기
• 발행하기 전에 불분명한 문구 표시하기
• 체크리스트나 스타일 가이드와 초안 대조하기
• 초반 섹션과 후반 섹션 간의 격차 파악하기

9) 학습

생소한 주제에 대해 빠르게 파악하는 것은 예전에는 느린 독서나 바쁜 동료의 호의를 의미했습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 생소한 도구, 프로세스 또는 주제에 대한 실무적 이해 빠르게 얻기
• 답변할 준비를 해야 할 질문 준비하기
• 필요한 수준으로 개념 설명하기
• 나보다 더 전문적인 사람과 대화하기 전에 배경지식 채우기

10) 관계 관리

오래된 이메일과 노트에 흩어져 있는 컨텍스트는 통화 바로 직전에 촉박하게 재구성하기 어려울 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음과 같은 도움을 받을 수 있습니다.

• 대화 전에 컨텍스트 모으기: 논의된 내용, 약속된 내용 또는 미해결된 내용
• 고객 또는 이해관계자 통화 전 브리핑 준비하기
• 진행 중인 관계 전반에 걸쳐 미해결 항목 추적하기
• 실제 이전 컨텍스트를 참조하는 체크인 초안 작성하기

IT 팀을 자극하지 않고 AI를 시작하는 방법

위의 모든 프롬프트는 도구가 실제적이고 때로는 민감한 회사 정보에 액세스할 수 있다고 가정하므로, 사전에 몇 가지 습관을 들여놓으면 나중에 해당 액세스 권한이 문제가 되는 것을 방지할 수 있습니다.

• 시작하기 전에 승인된 도구 목록을 확인하세요. 대부분의 회사는 IT 위키, 보안 포털, 온보딩 문서 등 어딘가에 이를 게시해 둡니다. 찾을 수 없다면 없는 것으로 가정하지 말고 직접 문의하세요.
• 개인 계정이 아니라 회사의 SSO를 통해 로그인하세요. 개인 로그인은 회사의 데이터 제어, 감사 추적 또는 오보딩 프로세스를 상속받지 않으므로, 작업 자체는 회사 업무인 경우에도 작업 내용이 IT의 시야 밖에 머물게 됩니다.
• "민감함과 민감하지 않음"뿐만 아니라 회사의 데이터 등급을 파악하세요. 대부분의 회사는 데이터를 공개, 내부, 기밀, 제한 등의 두 가지 이상의 카테고리로 나누며, 하나의 도구에 붙여넣어도 괜찮은 내용이 다른 도구에는 그렇지 않을 수 있습니다. 등급이 명확한 곳에 문서화되어 있지 않은 경우 IT 또는 보안 부서에 확인하세요.
• 가능한 경우 붙여넣기 전에 식별자를 제거하세요. 공식적으로 승인되지 않은 도구에 붙여넣기 전에 실제 이름, 계정 번호, 클라이언트 세부 정보를 {client_name}과 같은 플레이스홀더로 교체하세요.
• 모델 학습 토글을 끄세요. 대부분의 AI 도구에는 "모델 개선" 또는 "내 데이터를 학습에 사용"과 같이 기본적으로 입력 내용을 학습 데이터에 옵트인하는 설정이 있습니다. 개인정보 보호 또는 설정 패널을 확인하고, 해당 우려 사항 없이 특별히 승인된 도구가 아니라면 이 기능을 끄세요.
• 연결하기 전에 도구가 무엇에 액세스할 수 있는지 검토하세요. 예약, 전송 또는 받은 편지함 접근과 같은 작업을 수행하는 경우 요청하는 권한을 확인하고 적극적으로 사용하지 않는 항목에 대한 액세스 권한은 취소하세요.
• 어떤 항목이 승인되었는지 모르는 경우 문의하세요. IT 또는 보안 부서에 간단한 메시지를 보내는 것이 도구가 허가되지 않았음을 사후에 알게 되는 것보다 대개 더 좋습니다.

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직장 내에서 AI를 더 효과적으로 사용하는 방법

대부분의 지식 워커는 이미 AI를 일회성 질문, 빠른 이메일 초안 작성, 결과 복사, 완료 등 캐주얼하게 사용하고 있습니다. 작업을 일회성 질문이 아닌 2주간의 파일럿으로 취급하는 것이 그러한 캐주얼한 사용을 의미 있는 시간 절약으로 바꾸는 방법입니다.

시작하는 방법은 다음과 같습니다.

1) 변경하기 전에 전체 일주일 추적하기

5일의 근무일 동안 모든 반복적인 작업, 소요 시간, 지루함을 기록하세요. 사용할 수 있는 시간 추적 도구는 다양하지만, "월요일, 20분, 영수증 분류, 약간 귀찮음"과 같은 실행 노트를 사용하는 것도 좋습니다. 금요일이 되면 대개 패턴이 저절로 두드러집니다.

2) 하나의 작업 선택하기

노트를 검토하고 가장 시간이 많이 걸리고 지루한 작업 중 먼저 자동화할 작업을 선택하세요.

고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.

• 작업이 일주일에 여러 번 발생합니까?
• 프로세스가 매번 비교적 일관됩니까?
• 결과물을 빠르게 확인할 수 있습니까?
• 상황에 따라 달라지는 판단에 의존합니까?
• 오류를 쉽게 포착하고 수정할 수 있습니까?
• 소스 데이터가 완전하고 신뢰할 수 있습니까?

주간 상태 업데이트나 반복적인 비용 보고서가 적합합니다. 분기별 이사회 덱은 적합하지 않습니다. 첫 번째 파일럿으로는 위험 부담과 검토 시간이 너무 큽니다.

3) 테스트하기 전에 "좋음"의 기준 정의하기

AI가 무엇을 산출하는지 보기 전에 결정된 정확하고 사용 가능한 결과물을 설명하는 문장을 작성하세요.

수동으로 수행한 결과물의 실제 예시 세 가지(상태 업데이트 세 개, 비용 보고서 세 개)를 가져와서 길이, 구조, 세부 수준 등 공통점을 적어보세요.

그런 다음 무엇이 그것을 사용할 수 없게 만드는지 물어보세요. 실패를 명명하는 것이 좋은 상태를 정의하는 것보다 더 쉬울 때가 있습니다. 좋은 결과물의 정의에 각 실패의 반대 요소를 포함하세요.

예를 들어 상태 업데이트의 경우 다음과 같을 수 있습니다: "최소한의 재작성만 필요로 하며, 무엇이 출시되었고 무엇이 차단되었는지 두 개의 단락으로 다룹니다."

비용 보고서의 경우 다음과 같을 수 있습니다: "모든 행에 카테고리가 있고 중복 항목이 표시됩니다."

4) 프롬프트 구축 및 테스트

작업에 대한 간단한 설명과 3단계의 "좋음" 정의로 시작한 다음, 두세 개의 실제 사례에 대해 실행해 보세요.

각 실행 후 결과물을 해당 정의와 비교하고 섹션 누락, 지나치게 긴 길이, 잘못된 어조 등 잘못된 부분을 기록하세요. 해당 특정 격차를 해결하는 한 줄을 프롬프트에 추가한 다음 다시 실행하세요.

결과물이 재작성이 아닌 사소한 편집만 필요로 할 때 중지하세요. 고정된 문서, 노트 앱 또는 공유 프롬프트 라이브러리와 같이 나중에 다시 찾기 쉬운 곳에 최종 버전을 저장하세요.

5) 하나의 품질 관리 검토 결정하기

수동으로 확인할 반복 가능한 작업을 하나 선택하세요. 비용 보고서의 경우 제출하기 전에 카테고리 합계를 원시 내보내기 파일과 비교하는 것을 의미할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 느낌이 들기 시작하더라도 2주 동안 모든 결과물에 대해 동일한 검사를 수행하세요.

6) 2주 후 기준선과 비교하기

각 사례에 대해 검토 단계를 포함하여 시작부터 끝까지 작업에 걸린 시간을 추적하고 1단계에서 기록한 시간과 어떻게 비교되는지 확인하세요. 2주가 끝날 때 이를 합산하여 자동화를 그대로 유지할 가치가 있는지 결정하세요. 그렇지 않은 경우 조정하여 재시도하거나, 중단하고 다른 작업을 선택하세요.

실행에 옮기기

가장 많은 시간을 잡아먹고 가장 일관되게 나타나는 작업을 선택하고, 파일럿 단계를 거쳐 AI가 절약하는 시간이나 노력을 기록하세요.

Perplexity Computer는 하루에 시간을 추가하지 않고도 지식 워커에게 더 많은 역량을 제공합니다. Gmail, Outlook, Google Drive, Notion, Slack을 포함하여 이미 일상적으로 사용하는 도구와 연결되며 관련 자료를 가져오고, 결과물 초안을 작성하고, 나가기 전에 다시 확인해야 하는 항목을 표시할 수 있습니다.

일상 업무에 Perplexity Computer를 사용해 보세요.

FAQ

직장 내 AI란 무엇인가요?

대부분의 사람들이 이미 묻고 있는 일회성 질문 외에도 최신 정보 유지, 커뮤니케이션, 계획, 검토, 관리 업무 등 업무의 반복적인 부분을 지원하기 위해 연결된 어시스턴트 및 챗봇과 같은 AI 도구를 사용하는 것입니다.

직장 내 AI의 예시로는 어떤 것이 있나요?

미팅 녹취록에서 실행 항목 추출하기, 원시 노트를 상태 업데이트로 변환하기, 비용 보고서 분류하기, 출처가 뒷받침되는 프레젠테이션 개요 작성하기, 과거 컨텍스트를 사용하여 통화 준비하기 등이 다섯 가지 일반적인 예시입니다.

직장 내에서 AI를 사용할 때의 이점은 무엇인가요?

가장 명확한 이점은 예측 가능한 패턴을 따르는 작업, 즉 실제로 수행하는 데 시간은 걸리지만 깊은 판단이 필요 없는 요약, 초안 작성, 분류 및 검토 작업에서 시간을 되돌려 받는 것입니다.

직장 내 AI의 장단점은 무엇인가요?

좋은 점은 더 빠른 초안 작성과 반복적인 작업에 소요되는 시간 단축입니다. 단점은 검토 단계를 건너뛸 때 나타납니다. 검증되지 않은 요약을 사실로 취급하거나, 검토 없이 초안을 보내거나, 승인되지 않은 도구에 민감한 데이터를 붙여넣는 것이 그 예입니다.

직장 내에서 AI를 어떻게 사용하나요?

하나의 반복적인 작업으로 시작하여, 일주일 동안 현재 수행되는 방식을 추적하고, 좋은 결과물의 모습을 정의하고, 몇 가지 실제 사례에 대해 프롬프트를 테스트하고, 2주간의 파일럿 동안 모든 결과물에 대해 실행할 하나의 고정된 검사를 설정하세요.

직장 내 AI의 위험은 무엇인가요?

주요 위험은 AI 결과물이 검증되지 않았음에도 검증된 것으로 취급하는 것, 승인되지 않은 도구를 통해 민감한 데이터를 전송하는 것, AI 요약이 여전히 사람이 필요한 결정, 승인 또는 관계 판단을 대체하도록 두는 것입니다.

AI가 일자리를 대체하게 될까요?

대부분의 지식 노동에서 AI는 역할 자체라기보다는 역할 내의 구체적인 반복 작업을 대체하고 있습니다. 이 가이드에 나오는 작업들(커뮤니케이션, 관리, 초안 작성 등)은 가장 변화할 가능성이 높은 반면, 판단, 책임, 관계 형성은 업무를 수행하는 사람에게 남아 있습니다.