내 주변의 AI고수들은 어떻게 일할까?
업무 시간을 절반으로 줄인 4가지 실전 전략
AI 홍수 속에서 길을 찾다
쏟아지는 AI 도구 정보의 홍수 속에서 길을 잃은 기분을 느낀 적이 있는가? 챗봇에게 간단한 질문을 던지거나 이메일 초안을 부탁하는 수준을 넘어, AI를 어떻게 '제대로' 활용해야 할지 막막할 때가 많다.
시중에 나온 가이드 대부분은 기초적인 사용법에 그쳐, 진정한 생산성 혁신으로 이어지기엔 아쉬움이 남는 것이 현실이다.
최근 나는 궁금한 연구소에서 진행한 AI 비서 만들기 모임을 통해 업무 방식을 혁신할 여러 가지 실전 전략을 확인하게 되었다.
그곳에서 나눈 이야기에는 평범한 사용자들이 상상하지 못했던 구체적인 노하우들이 담겨 있었다. 오늘은 그중 내 업무에 직접 적용해 보고 효과를 검증한 4가지 핵심 전략을 공유하고자 한다.
공부 시간을 절반으로: Notebook LM의 '기출문제' 생성
모임에서 가장 먼저 내 흥미를 끈 것은 구글의 '노트북 LM(Notebook LM)' 활용법이었다. 많은 사람이 이를 단순한 요약 도구로 쓰지만, 진짜 고수들은 이를 개인 과외 선생님으로 활용한다.
회의에 참석한 한 분은 600페이지에 달하는 방대한 공단 교육 자료를 공부해야 했던 경험을 공유했다. 그는 이 PDF를 통째로 노트북 LM에 넣고 요약을 시키는 대신 이렇게 명령했다.
"이 문서의 핵심 내용을 바탕으로 실제 시험에 나올법한 객관식 퀴즈 20문제를 만들어줘. 그리고 내가 문제를 풀면 해설을 해줘."
그는 텍스트를 읽는 지루한 과정 없이, AI가 출제한 문제를 풀며 모르는 부분만 역으로 찾아보는 방식으로 공부 시간을 획기적으로 단축하고 시험에 합격했다.
정보를 단순히 읽는(Reading) 것에서, 질문하고 검증하는(Testing) 방식으로 학습의 패러다임을 바꾼 것이다.
AI와 원고를 핑퐁 하다: 제미나이 캔버스의 진짜 용도
많은 사람이 AI에게 "글 써줘"라고 명령하고 결과물을 그대로 쓰려다 실망하곤 한다. 나는 제미나이(Gemini)의 캔버스(Canvas) 기능을 통해 이 문제를 해결했다.
캔버스의 핵심은 AI가 써준 글을 내가 직접 수정할 수 있다는 점이다. 채팅창에서는 불가능했던 문단 편집, 삭제, 추가를 워드 프로세서처럼 할 수 있다. 물론 아직 캔버스 기능도 완벽하지 않아 내가 고친 내용을 AI가 문맥상 100% 이해하지 못할 때도 있다.
하지만 중요한 건 주도권이다. AI가 초안을 잡으면, 내가 캔버스에서 직접 맘에 안 드는 문장을 뜯어고치고, 다시 AI에게 "이 수정된 톤 앤 매너에 맞춰 뒷부분을 이어 써줘"라고 요청한다. 이렇게 '핑퐁'을 주고받으며 글을 완성하는 과정이야말로 진정한 의미의 협업이다.
미래 이벤트 정보 자동 수집: "나 대신 기다려줘"
아직 일어나지 않은 이벤트에 대한 정보를 미리 예약해 둘 수 있다는 점은 제미나이만의 매우 유용한 기능이다. 예를 들어 올림픽이나 신작 게임 출시처럼 날짜가 정해진 이벤트가 있다면, 내가 까먹지 않도록 AI에게 미리 정보 수집을 시킬 수 있다.
다음과 같은 방식으로 미래의 정보를 예약해 둘 수 있다.
"파리 올림픽 개막식 다음 날 아침 8시에, 개막식 주요 하이라이트와 한국 선수단 메달 현황을 정리해서 브리핑해 줘."
"다음 달 1일, OO 게임의 엠바고가 해제되면 주요 리뷰 사이트(메타크리틱 등)의 평점과 비평가들의 의견을 종합해서 요약해 줘."
"관심 있는 주식(테슬라, 엔비디아)의 실적 발표일에 주요 내용과 시장 반응을 요약해 줘."
이런 방식으로 미리 정보 수집을 예약해 두면, 중요한 이벤트를 놓치지 않고 가장 신선한 정보를 적시에 받아볼 수 있다.
[Tip] 미래 작업 설정하는 법 (예약된 작업)
명령어 입력: 채팅창에 원하는 작업과 함께 구체적인 시간이나 빈도를 적어주세요.
예: "매주 월요일 오전 9시에..." 또는 "2025년 1월 1일 오후 1시에..."
예약 확인: 제미나이가 "네, 해당 작업을 예약했습니다."라고 응답하면 설정이 완료된 것입니다.
관리: 설정 메뉴의 예약된 작업(Scheduled Actions) 탭에서 언제든 목록을 확인하고 수정할 수 있습니다.
(※ 참고: 이 기능은 현재 일부 계정이나 Google One AI Premium 등 유료 플랜에서 우선 지원될 수 있습니다.)
Customized GPTs와 Gems: '나만의 AI 비서' 만들기
단순한 챗봇을 넘어, 나의 업무 스타일과 지식을 학습한 나만의 AI 비서를 만드는 것이야말로 생산성의 정점이다. 우리는 모임에서 Customized GPTs(맞춤형 GPT)나 구글의 Gems(젬스)를 활용해 각자의 전문 비서를 구축하는 방법을 논의했다.
주변에서 활용중인 전문 비서 4명(?)을 알게 되었다.
글쓰기 비서: 블로그의 문체와 선호하는 형식을 학습시켜서, 아이디어만 던져주면 원하는 스타일대로 초안을 잡아준다.
Music Producer : 음악 만드는 Suno AI에게 본인이 생각하는 음악을 잘 이해할 수 있도록 스타일, 가사, 제목, 곡 설명등을 자동으로 생성하도록 한다. Suno가 발표한 사용 팁도 지식으로 저장해서 음악 제작의 효율을 높인다. AI 음악 만들기 소모임을 통해서 서로 경험을 공유한다. 모임에서 만든 플레이 리스트 중 하나를 소개한다.
https://suno.com/playlist/36622740-beba-480c-a3b1-317699a0cad2
딥 리서치(Deep Research) 비서: 심층 분석이 필요할 때만 소환하여 맥킨지 스타일의 산업 보고서를 작성하게 한다.
서류 심사 비서 : 투자 유치를 원하는 기업들의 선발 기준을 문서화하여 Gems(또는 GPT)의 지식(Knowledge)으로 저장한다. 기업들이 서류를 제출하면 AI비서가 이 기준에 따라 내용을 분석하고 점수로 환산한다.
이를 통해 기준 점수 이하의 기업을 1차로 걸러내고, 점수가 높은 기업의 서류를 검토하는 데 업무 시간을 온전히 쏟을 수 있게 한다. 물론 AI가 매긴 점수를 100% 신뢰하는 것은 아니다. 하지만 업무의 선택과 집중을 가능하게 해 주었다는 점에서 매우 강력한 도구임은 분명하다.
AI가 대체하는 것은 '전문성'이 아니라 '데이터'다
AI가 처음 등장했을 때, 세상은 단순 노동직이 먼저 사라지고 창의적인 전문직만 살아남을 것이라 예측했다. 하지만 현실은 정반대로 흘러가고 있다. 변호사, 회계사, 데이터 분석가 같은 고소득 전문직의 업무가 AI로 빠르게 대체되는 반면, 배관공, 간병인, 요리사 같은 노동직은 여전히 건재하다.
이유는 간단하다. 디지털화(Digitization)의 여부다.
AI는 데이터를 먹고 자란다. 전문직의 업무는 대부분 글, 숫자, 코드 등 디지털 데이터로 이루어져 있어 AI가 학습하기 최적의 먹잇감이 된다. 반면, 복잡한 현실 세계의 물리적 환경과 상호작용해야 하는 육체노동은 데이터화하기 어렵고 로봇 비용도 비싸다.
결국 "내 직업이 전문적인가?"보다 중요한 질문은 내 업무가 얼마나 디지털화되어 있는가?이다. 디지털화된 업무일수록 AI와의 협업은 선택이 아닌 생존의 필수 조건이 될 것이다. AI가 내 자리를 빼앗는 것이 아니라 나보다 AI를 더 잘 다루는 사람이 내 자리를 빼앗는다.
우리는 AI비서들를 잘 지휘할 준비가 되었는가?
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