기획부터 영업까지, 업무 프로세스에 딱 맞는 AI 도구

AI시대, 슈퍼일잘러가 되는 방법 (3)

Jun 30. 2025

기획(아이디어 정리)부터 서비스 제작‧개발, 마케팅, 영업, 피드백까지 이어지는 전(全) 업무 사이클마다 전문화된 생성형 AI가 존재한다. 대표적으로 ① Notion AI(기획) → ② GitHub Copilot(개발) → ③ Jasper AI(마케팅) → ④ Salesforce Einstein GPT(영업) → ⑤ Qualtrics XM Discover Text iQ(피드백) 순으로 연결하면, 각 단계에서 정보 축적·자동화·인사이트 도출이 자연스럽게 이어져 의사결정 속도와 정밀도가 동시 향상된다. 아래에서는 각 툴을 선택한 이유와 서비스 개요, 특징, 사용법을 간단히 정리하였다.

1. 기획 단계 – Notion AI

왜 Notion AI인가?

캠페인이나 제품을 막 구상할 때는 아이디어 폭발을 받아 적고, 수많은 회의록을 요약해 액션 아이템으로 전환해야 한다. Notion AI는 /summarize, /action items 명령어로 한 페이지 분량의 회의 메모를 즉석에서 요약·과업화하며, 동일 문맥 안에서 브레인스토밍·초안 작성·톤 조정까지 지원한다. 기존 노트 앱처럼 작성‑→AI 요약‑→구조화가 한 화면에서 이뤄지기 때문에 협업자가 '생성‑편집‑정리'의 반복 루프를 빠르게 돌 수 있다는 점에서 최적이다.

Notion AI 개요

Notion AI는 노션 워크스페이스에 기본 내장된 생성형 AI 도우미다. 사용자가 작성 중인 블록의 실시간 컨텍스트를 읽고 초안 작성, 요약, 번역, 문단 재조직 등을 실행하며, 외부 검색 결과도 불러와 페이지에 삽입할 수 있다. 즉, 메모 앱·위키·프로젝트 보드가 하나의 거대한 AI 프롬프트로 변모해 '문서 + AI' 일체형 작업 공간을 제공한다.

Notion AI 특징

맥락 인식 – 현재 문서와 링크드 데이터베이스를 함께 읽어 흐름에 맞는 답변 출력

다중 명령어 – /brainstorm, /outline, /summarize 등 20여 AI 블록 명령 지원

워크플로 통합 – 페이지 주석, 태스크 보드, 캘린더와 동일 UI에서 AI 결과를 바로 배치

언어 유연성 – 한국어 포함 20개 이상 언어로 생성·번역

보안 – 기업 요금제에서는 관리자가 AI 이용 범위 제어. 정보유출 방지를 위해 데이터가 모델 학습에 재사용되지 않는다

Notion AI 사용법

페이지에서 / 입력 → 'AI 블록' 선택

프롬프트 작성(예: "올해 3분기 신제품 아이디어를 5줄로 요약해줘")

결과가 뜨면 'Insert' 버튼으로 본문에 삽입, 필요 시 'Try again'으로 재생성

요약 뒤 /action items로 즉시 과업 리스트 생성

AI 답변을 드래그해 칸반 보드나 타임라인 DB 카드로 이동해 일정화

2. 서비스 제작‧개발 단계 – GitHub Copilot

왜 GitHub Copilot인가?

개발은 구현 속도가 사업 성공 확률을 좌우한다. Copilot 사용 개발자는 코드 작성 생산성이 최대 55% 높아지고, 업무 만족도도 75% 이상 상승한다는 조사 결과가 있다. WSJ·Times of India 등은 "AI 코드 보조가 단순 타이핑을 넘어 작은 팀이 대형 프로젝트를 감당하게 만든다"고 평가한다. 설계‑테스트‑리팩터링 루프를 빠르게 돌릴 수 있어 스타트업·대기업 모두 도입률이 높다.

Copilot 개요

GitHub Copilot은 파운데이션 모델(오픈AI Codex)을 기반으로 IDE 플러그인 형태로 배포되는 'AI 페어 프로그래머'이다. 입력 중인 코드의 콘텍스트(주석‧함수명‧파일 트리)를 실시간 분석해 한 줄에서 함수 단위까지 자동 제안, 테스트 케이스 생성, 자연어‑→코드 변환 등을 수행한다.

Copilot 특징

멀티 IDE – VS Code, JetBrains, Visual Studio 등 지원

Copilot Chat – 코드 블록을 선택해 "이 함수 O(N)인가?"처럼 자연어 질문

테스트 생성 – 파일 단위 테스트 스텁을 자동 작성해 TDD 속도 향상

정책 필터 – 저작권 우려 코드 패턴 검출·차단 옵션

조직 관리 – GitHub Org 단위 좌석 관리·프롬프트 제한

Copilot 사용법

IDE 마켓플레이스에서 'GitHub Copilot' 확장 설치 후 GitHub 계정으로 로그인

파일에 주석으로 "// fetch user API in Node.js"처럼 의도를 작성하고 Tab 키로 제안 수락

사이드바 'Copilot Chat' 열어 코드 블록을 드래그, 질문 입력

제안된 코드 → 테스트 생성 클릭 → npm test 실행

조직 플랜에서는 관리 콘솔에서 정책·시트·토큰 사용량 모니터링

3. 마케팅 단계 – Jasper AI

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왜 Jasper AI인가?

마케팅은 '속도'와 '브랜드 일관성'의 균형이 관건이다. Jasper는 다국어·멀티포맷 콘텐츠를 신속 생산하면서도 브랜드 보이스를 학습해 일관된 문체를 유지한다. 2025 마케팅 보고서에 따르면 500+ 전문가 중 67%가 "AI 콘텐츠 생산성이 ROI를 직접 높였다"고 답했다. Jasper는 워크플로·에이전트 기능으로 캠페인 전체를 자동화해 '아이디어→에셋→퍼블리시' 시간을 단축한다.

Jasper 개요

Jasper AI는 마케팅 전용으로 설계된 생성형 AI 플랫폼이다. 블로그·랜딩페이지·SNS·광고 카피·이메일·이미지 생성까지 한 대시보드에서 수행하며, '브랜드 보이스' 모델을 학습해 조직 고유의 톤·스타일·키워드를 자동 적용한다.

Jasper 특징

30+ 언어·50+ 템플릿으로 다양한 포맷 커버

워크플로 Builder – 캠페인 단계(아이디어→초안→QA→게시)를 파이프라인화

이미지 Suite – 배경 제거·업스케일·배치 편집

멀티‑에이전트 – SEO 전담, 이메일 전담 등 에이전트별 역할 분담

통제·보안 – 역할·권한·템플릿 잠금, GDPR·SOC2 준수

Jasper 사용법

워크스페이스 생성 → 'Brand Voice' 메뉴에 기존 카피 샘플 업로드

'Campaign Workflow' 템플릿 선택, 단계별 담당 에이전트 지정

예: 'Launch Email' 단계에서 프롬프트 "스마트워치 출시 알림 이메일, 150자, 캐주얼" 입력

AI 초안→'Optimize for SEO' 버튼으로 키워드 삽입

승인→CMS·SNS·이메일 API 연동으로 자동 배포, 대시보드에서 성과 추적

4. 영업 단계 – Salesforce Einstein GPT (Sales GPT)

왜 Einstein GPT인가?

영업 사원은 CRM 데이터와 이메일 작성, 콜 노트 요약 등 반복 작업에 많은 시간을 쓴다. Einstein GPT는 Sales Cloud Einstein에 통합돼 자동 이메일·콜 요약·맞춤형 제안서를 실시간 생성해 거래 집중 시간을 늘린다. Salesforce는 GPT 기능을 월 $50/사용자에 제공하며, 사용량에 따라 확장 크레딧을 구입할 수 있다고 발표했다.

Einstein GPT 개요

Einstein GPT는 Salesforce CRM 데이터를 실시간으로 조회해 LLM 프롬프트에 삽입, 컨텍스트가 반영된 제안·요약·콘텐츠를 생성한다. Sales Console, Slack Sales Elevation, 모바일 앱 등 전 채널에서 "Compose Email", "Summarize Call" 버튼을 통해 호출할 수 있다. 이메일 헤드라인·다음 행동 계획 등을 한 번에 작성·로그한다.

Einstein GPT 특징

데이터 기반 생성 – 기회·계정·거래 내역을 런타임에 삽입

자동 컨택트 캡처 – 미팅·메일에서 연락처 자동 추출·CRM 기록

Next Best Action 추천

Salesforce Flow 통합 – 워크플로 규칙으로 GPT 출력을 다른 객체에 연결

준수·감사 – Admin이 GPT 권한·데이터 범위 관리

Einstein GPT 사용법

Setup → Einstein GPT Settings에서 'Sales GPT' 활성화, GPT 크레딧 할당

기회 레코드 열고 'Compose Email' 클릭 → AI가 상황별 초안 생성

통화 후 'Summarize Call' 버튼으로 노트·액션 아이템 자동 기록

'Einstein 1 Studio'에서 GPT 프롬프트 조정(예: 문체·길이)

Flow Builder에서 'GPT Action' 노드를 추가해 계약 단계 변경 시 맞춤 메일 자동 발송

5. 피드백 단계 – Qualtrics XM Discover Text iQ

왜 Qualtrics AI 피드백 분석인가?

제품·서비스가 출시된 뒤에는 다채로운 고객 목소리가 쏟아진다. Qualtrics XM Discover는 설문·콜로그·SNS·리뷰 등 모든 채널 데이터를 통합해 다국어 감성·주제 분석을 수행하며, 실시간 대시보드로 '핵심 불만→개선과제'를 제시한다. 트랜스포머 기반 멀티링구얼 모델로 한국어 감성 분석 품질도 최적화했다고 공식 문서에 명시돼 있다.

Qualtrics Text iQ 개요

Text iQ는 Qualtrics XM 플랫폼에 포함된 NLP 엔진이다. 다중 소스의 비정형 텍스트를 수집→토큰화→언어 감지→감성·주제·의도 분류를 거쳐 중요 키워드·추세를 시각화한다. 결과는 Predictive Insights와 연결돼 전환율, NPS, 재구매율 등 KPI와 자동 상관 분석된다.

Qualtrics Text iQ 특징

Cross‑lingual Sentiment – 18+ 언어 최적화 모델

멀티 채널 수집 – 이메일·콜센터 음성 자막·SNS 댓글·앱 리뷰 등 지원

자동 Topic Discovery – LDA + 룰 기반 하이브리드

Root‑Cause Analysis 대시보드

API 통합 – Zendesk·Salesforce 연동으로 티켓·케이스에 즉시 insight 주입

Qualtrics Text iQ 사용법

Data Sources 메뉴에서 설문·CRM·SNS 커넥터 연결

조사 응답·콜 트랜스크립트가 실시간 유입되면 Text iQ가 자동 분석

'Sentiment Dashboard'에서 긍·부정 추이, 주요 주제 워드클라우드 확인

심각도 높은 불만을 클릭 → 'Auto Action' 규칙으로 담당 부서 티켓 발행

Predictive Insights 탭에서 KPI(구매전환, 이탈률)와 감성 점수 상관 그래프 확인 후 개선 계획 수립

마무리

위 다섯 개 AI 솔루션을 업무 플로우에 체계적으로 배치하면, 아이디어 창출→개발 효율화→콘텐츠 확산→매출 가속→고객 경험 개선이 자연스러운 선순환을 이룬다. 각 툴은 API 연동이 잘 갖춰져 있어 데이터와 결과물을 서로 손쉽게 전달할 수 있으니, 조직 규모와 예산에 맞춰 부분·전체 도입을 검토해 보길 권한다.