Perplexity Labs가 바꿔놓는 일하는 방식
오늘의 핵심 포인트!
Perplexity Labs는 단순한 검색을 넘어 '프로젝트 완성'까지 해주는 AI 도구입니다
데이터 분석부터 대시보드 제작, 채용까지 - 과거 팀 단위 작업을 혼자서도 할 수 있습니다
AI 도구 활용 능력이 곧 경쟁력이 되는 시대, 우리의 일하는 방식도 바뀌어야 합니다
검색에서 프로젝트 완성까지
우리가 알던 AI 검색은 질문에 대한 답만 주는 수준이었습니다. 구글에서 키워드를 치고 웹사이트를 하나씩 들어가 정보를 모으는 것에서 조금 발전한 정도였죠. ChatGPT나 Perplexity 같은 도구가 나오면서 여러 자료를 한번에 정리해서 보여주기 시작했지만, 여전히 '정보만 주는' 수준에 머물러 있었습니다.
하지만 Perplexity Labs는 완전히 다른 접근을 보여줍니다. 단순히 답만 주는 게 아니라, 아예 프로젝트를 끝까지 완성해주거든요. 워크샵에서 보여준 사례를 보면, 커피숍 매출 데이터 파일 하나만 올렸는데 몇 분 만에 재무 분석 리포트, 대시보드, 심지어 은행 대출용 발표자료까지 다 만들어줬습니다.
팀 프로젝트가 개인 작업으로
데모에서 가장 놀라운 부분은 채용 관련 사례였습니다. 데이터 사이언티스트 채용 공고 링크 하나만 줬는데, Labs가 알아서 AI 스타트업들을 찾고, 적합한 지원자들을 발굴해서 표로 정리했어요. 링크드인 프로필까지 포함해서 말이죠. 더 신기한 건 각 지원자별로 맞춤형 채용 이메일까지 써준 겁니다.
이런 일들은 예전이라면 HR팀, 리서치팀, 마케팅팀이 함께 해야 할 프로젝트였습니다. 최소 며칠에서 몇 주는 걸렸을 일이에요. 하지만 Labs는 이 모든 과정을 10분 만에 처리했습니다. 한 참가자는 "이건 우리 팀이 일주일 걸릴 일"이라고 댓글을 남기기도 했어요.
에이전트 시스템의 비밀
Perplexity Labs가 이런 복잡한 작업을 할 수 있는 이유는 특별한 구조에 있습니다. 워크샵에서 설명한 세 가지 핵심 요소를 보면:
라우터: 전체 프로젝트를 분석해서 필요한 단계들을 계획하고 관리하는 역할
입력 도구들: 파이썬 코딩, 웹 검색, 데이터 분석 등을 담당
출력 도구들: 차트, 대시보드, 문서 등 최종 결과물을 만드는 역할
이건 단순한 AI가 아니라, 여러 도구들이 함께 협력하는 '에이전트 시스템'입니다. 마치 경험 많은 프로젝트 매니저가 팀원들에게 적절한 업무를 나눠주고 결과를 모으는 것과 같은 방식이에요.
한계와 앞으로의 가능성
물론 완벽하지는 않습니다. 한 달에 50번만 쓸 수 있다는 제한이 있고, 복잡한 프로젝트는 여전히 몇 분의 처리 시간이 필요해요. 또 결과물이 정확한지 확인하려면 사용자가 각 단계를 점검할 수 있어야 하는데, 현재는 'Steps' 탭에서 과정을 볼 수 있지만 일반 사용자에게는 좀 복잡할 수 있습니다.
하지만 이런 문제들은 기술이 발전하면서 점차 해결될 것들이에요. 더 중요한 건 이미 우리가 상상했던 'AI 비서'의 모습이 현실이 되고 있다는 점입니다.
새로운 업무 스킬의 등장
Perplexity Labs 같은 도구들이 널리 쓰이면서, 우리에게 필요한 능력도 바뀌고 있습니다. 워크샵에서 강조한 '좋은 명령어 작성법'을 보면:
명확한 목적: "왜 이 작업이 필요한가?"
구체적인 요구사항: "정확히 무엇을 원하는가?"
원하는 형태: "어떤 형식으로 결과를 받고 싶은가?"
이건 단순히 AI와 대화하는 기술이 아닙니다. 복잡한 프로젝트를 명확하게 정리하고, 단계별로 나누며, 원하는 결과를 구체적으로 표현하는 능력 - 즉, 프로젝트 관리와 소통 능력이 핵심이 되는 거죠.
일하는 방식의 대변화
예전에는 "많은 걸 아는 사람"이 귀했다면, 이제는 "AI와 잘 협업할 수 있는 사람"이 더 중요해지고 있습니다. Perplexity Labs는 이런 변화를 보여주는 대표적인 사례예요.
앞으로는 반복적인 분석이나 자료 수집보다는, 전략적 사고와 창의적 문제 해결에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 될 겁니다. AI가 데이터를 분석하고 보고서를 만들어주는 동안, 우리는 그 결과를 해석하고 다음 행동을 결정하는 데 집중할 수 있어요.
이런 변화에 적응하려면 지금부터라도 AI 도구들을 적극적으로 써보고, 효과적인 활용법을 익혀두는 게 필요합니다. Perplexity Labs는 아직 초기 단계지만, 이미 미래 업무 환경의 모습을 보여주고 있어요. 준비된 사람만이 이런 도구들을 진짜 경쟁력으로 만들 수 있을 겁니다.
워크샵에서 소개된 실제 프롬프트 예시
1. 비즈니스 데이터 분석 프롬프트
I want to understand my business finances. Please analyze my accounting data CSV is attached and provide me with some charts and I'd also like an interactive dashboard.
결과: 재무 분석 보고서 + 인터랙티브 대시보드 + 차트들 생성
2. 채용 관련 프롬프트
I'm recruiting for a data science role (link to job description). Find candidates who are employees working at AI startups - series A, B, or C stage companies. Please create a table and include their LinkedIn profiles as well.
결과: 15명의 후보자 표 + 링크드인 프로필 + 경력 정보
3. 후속 프롬프트 (개인화 이메일 작성)
Please write each candidate a warm intro email and try to add a personal touch based on Perplexity, based on the company that the person is at currently, and tailoring it to their individual background.
결과: 각 후보자별 맞춤형 채용 이메일 문서
4. 투자 분석 프롬프트
I want you to go to the SEC, find the 10-Q report for Warren Buffett's recent trades. I want a pie chart showing these holdings at the end of the quarter.
결과: SEC 데이터 기반 워렌 버핏 포트폴리오 파이차트
