3. AI 인턴, 보고서를 대신 써줄 수 있을까?

3부, AI Agent 활용법

#바쁘다는 말의 진짜 의미

“오늘 왜 이렇게 바쁘지?” 직장인이라면 하루에 한 번쯤은 이런 말을 내뱉는다.

하지만 곰곰이 따져보면 우리가 정말 바쁜 이유는 ‘전략’이나 ‘창의적인 기획’ 때문만은 아니다. 회의 자료 준비, 반복되는 보고서, 파일 취합, 일정 정리, 메일 발송...etc...
이런 잡다하고 반복적인 일이 우리의 시간을 가장 많이 빼앗는다. 만약 이런 일을 대신 맡아줄 열정적인 인턴이 있다면 어떨까? 게다가 그 인턴은 쉴 틈도 없고, 불평도 하지 않고, 24시간 대기 중이라면? 오늘 소개할 Agent AI는 바로 그런 존재다.

# Agent란 무엇인가: 스스로 일하는 AI

우리가 흔히 쓰는 AI는 대체로 수동적이다. 사용자가 질문하면 대답하는 수준에 머물러 있다. 하지만 Agent AI는 다르다.

스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 선택하며, 결과를 검토해 수정·보완까지 한다.

즉, Agent는 단순히 ‘대답하는 AI’가 아니라, ‘실제로 움직이는 AI’다.

# 비유로 풀어보기: 열정 만점 인턴

Agent를 가장 쉽게 설명하는 방법은 인턴 비유다. 팀장이 인턴에게 이렇게 말한다고 상상해 보자. “지난주 매출 그래프 정리해서 메일로 보내줘.”

일반 AI라면 이렇게 답할 것이다. “엑셀에서 그래프를 만드는 방법을 알려드릴게요.”

하지만 Agent는 다르다.

매출 데이터를 엑셀에서 불러온다. -> 기간을 ‘지난주’로 필터링한다. -> 그래프를 만든다. -> 오류가 없는지 확인한다. -> 결과를 PDF로 저장해 메일로 보낸다.

* 바로 '지시하면 실제로 움직여주는 인턴'과 같은 존재다.

# 직장 속 활용 예시

(1) 보고서 자동 작성

매주 반복되는 주간 보고서.
Agent는 회의록, 메일, 프로젝트 툴의 데이터를 불러와 초안 보고서를 자동으로 작성한다. 직원은 단순 정리에 시간을 쓰지 않고, 의견과 전략에 집중할 수 있다.

(2) 자료 취합

팀원들이 보낸 파일이 폴더 여기저기에 흩어져 있다.
Agent는 이를 모아 하나의 통합 문서로 정리한다.

(3) 이메일 & 일정 관리

아래 사항을 모두 Agent가 알아서 한다.

- 회의 초대 메일 발송

- 중복 일정 자동 취소

- 참석자 리마인드 메일 전송

(4) 개인 비서 역할

출장 예약, 비용 처리, 메신저 정리까지 대신한다.
사람은 본업에 집중할 수 있다.

# 실용 팁: 지금 당장 해볼 수 있는 방법

(1) 쉽게 체험하기

- ChatGPT Advanced Data Analysis: 엑셀 데이터 넣고 “요약 보고서 작성” 시켜보기

- Poe / Cursor IDE: 반복 요청을 자동화하는 AI 툴 → Agent처럼 동작

- Perplexity Copilot: 웹 자료 수집 + 요약 자동 실행

* 코딩 없이도 AI가 스스로 움직인다는 느낌을 바로 체험할 수 있다.

(2) 자동화 툴과 연결하기

Agent는 Zapier, n8n, Make 같은 워크플로우 툴과 연결할 때 진가를 발휘한다.

- “새로운 이메일 수신 → Agent 실행 → 자동 요약 → 팀 채팅방 공유”

- “매주 금요일 → Agent 실행 → 보고서 작성 → 팀장에게 메일 전송”

* 마치 ‘자동으로 일하는 인턴’을 하나 고용한 것 같은 효과가 난다.

(3) 직무별 활용 팁

- 기획자: 시장 조사 기사·리포트를 자동 수집·요약해 기획안 초안 작성

- 마케터: 광고 성과 데이터를 분석해 성과 리포트 초안 자동 생성

- 영업: 고객 미팅 기록을 정리해 후속 이메일 초안 자동 작성

- 교육 담당자: 강의 후 설문 결과를 정리해 개선 포인트 자동 도출

- 연구원: 데이터 분석 및 그래프 생성 자동화

* 특정 직무가 아니라, 잡무가 많은 모든 직장인에게 도움이 된다.

# 앞으로의 발전 방향

Agent는 지금도 빠르게 진화하고 있다.

- 현재: 단일 업무를 자동화 (예: 보고서 한 건 작성)

- 1~2년 후: 프로젝트 단위 관리 (여러 툴을 넘나들며 업무 전체 운영)

- 멀티모달 Agent: 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상까지 처리

- End-to-End Agent: 기획부터 실행, 보고까지 전 과정을 스스로 처리

* 곧 우리는 “AI 인턴”이 아니라, “AI 팀원”과 함께 일하게 될지도 모른다.

# 주의할 점

- 검증은 필수: Agent가 내놓은 결과가 항상 100% 정확하진 않다. 반드시 사람이 확인해야 한다.

- 업무 정의 필요: 어떤 일은 AI에게 맡기고, 어떤 일은 사람이 직접 해야 하는지 구분해야 한다.

- 데이터 보안: 외부 툴과 연동할 땐 회사 보안 정책을 반드시 확인해야 한다.

# 나만의 AI 인턴을 맞이할 준비

Agent는 단순히 ‘똑똑한 챗봇’이 아니다. 실행하는 AI, 즉 ‘AI 인턴’이다.

앞으로 직장인의 경쟁력은 “얼마나 열심히 일하느냐”가 아니라, AI에게 ‘무엇을 어떻게 맡길 수 있느냐’로 달라진다. 우리는 이미 보고서와 메일에 시간을 낭비하지 않아도 되는 시대에 들어섰다. 이제 필요한 건, 내 일을 어떻게 정의하고, 무엇을 Agent에게 맡길지 결정하는 능력이다. “AI 인턴, 보고서를 대신 써줄 수 있을까?”
답은 이미 그렇다. 이제 중요한 건, 그 인턴을 어떻게 활용할지 당신이 선택하는 일이다.