팀원 모두가 '일 잘하는 사람'이 되는 방법
협업은 팀이 움직이는 방식의 중심에 있습니다.
하지만 많은 조직에서 협업이 빠르지 않은 이유는 능력의 문제가 아니라 구조의 문제에서 시작됩니다.
조직의 자료는 충분합니다.
누군가는 잘 정리해둔 문서도 있고,
누군가는 자신만의 기준으로 작성한 파일들도 존재합니다.
그러나 막상 새로운 프로젝트를 시작하려고 하면 자료가 어디에 있는지 찾느라 시간이 걸리고, 팀원마다 작업 방식이 달라 결과물이 제각각인 경우가 많습니다.
이 상황에서는 초안부터 완성까지의 시간이 원래보다 두 배 이상 늘어나곤 합니다.
이 문제는 흔하지만, 결코 사소하지 않습니다.
‘협업’이 원래 이런 것이라고 생각할 수도 있지만, 사실 이는 팀이 같은 정보를 보고 있지 않기 때문에 발생하는 구조적 비효율입니다.
협업이 잘 되는 팀들은 공통적으로 아래 세 가지를 만족합니다.
조직의 지식이 한곳에 모여 있고
모든 팀원이 동일한 정보에 접근할 수 있으며
그 지식을 업무에 즉시 반영할 수 있는 환경
이 조건이 충족되면
자료 찾기 → 정리 → 이해 → 업무 적용 이라는 기본 흐름이 극적으로 단축됩니다.
협업 속도는 ‘누가 더 열심히 일하는가’가 아니라, ‘팀이 같은 방향을 보고 있는가’에서 결정되기 때문입니다.
인세븐의 AI 드라이브는 팀과 조직의 문서·자료를 흩어짐 없이 한 곳에 모으고, AI가 이를 학습해서 바로 업무에 사용할 수 있도록 돕습니다.
문서를 열고 → 필요한 정보를 검색하고 → 다시 정리해 업무에 적용하는 이 반복적인 과정을 AI가 ‘하나의 흐름’으로 바꿔줍니다.
인세븐의 실제 이용 환경을 예로 들어볼까요?
마케터 A, 2025년에 새로 입사했습니다.
매번 연차 규정, 인사 규정 등의 질문을 바빠보이는 사수에게 물어보기 껄끄럽죠.
인사팀이 미리 인세븐 AI 드라이브에 올려둔 취업규칙을 참조하여 인세븐에게 물어봅니다.
그 자료를 참조해(RAG) 인세븐이 대답합니다.
일관된 정보를 모든 팀원에게 질문 하나로 대답,
또 업무에 바로 적용하도록 분석하고 답을 내놓습니다.
AI 드라이브가 지식을 정리하는 기능이라면, 에이전트 허브는 그 지식을 실질적인 결과물로 만드는 단계입니다.
팀이 자주 만들고 반복하는 작업, 예를 들면 다음과 같은 업무들을 AI 에이전트가 대신 실행합니다.
시장 동향 분석 보고서 생성 에이전트
→ 최신 정보 분석 + 요약 + 시사점 자동 생성
캠페인 기획 초안 에이전트
→ 자료 수집 → 벤치마킹 → 기획안 초안 작성
CS 응답 가이드 생성 에이전트
→ 내부 문서 기반으로 자동 가이드 제작
이 에이전트들은 팀/조직 단위로 공유되어 누구나 동일한 수준의 결과물을 빠르게 만들 수 있습니다.
이런 에이전트들은 팀원 누구나 똑같이 활용할 수 있어 초안 제작 시간이 70~80% 단축되고 팀 간 자료와 결과물의 일관성이 크게 높아집니다.
즉, “팀 전체가 곧바로 잘하는 사람처럼 일할 수 있게 만드는 도구”
바로 그 역할을 하는 게 에이전트 허브입니다.
AI를 도입했는데도 팀 전체의 생산성이 오르지 않는 이유는 간단합니다.
도구는 바뀌었지만 팀의 지식과 작업 방식은 여전히 흩어져 있기 때문입니다.
인세븐의 AI 드라이브와 에이전트 허브는 이 구조적 문제를 다시 설계하는 기능입니다.
자료 관리, 정보 공유, 결과물 생성까지 하나의 흐름으로 이어지는 협업 구조.
이 구조가 갖춰질 때, 팀은 AI 덕분에 ‘빠르게’가 아니라 ‘더 잘’ 일할 수 있게 됩니다.
협업은 팀이 얼마나 많은 일을 하는지가 아니라, 어떻게 일하는지에서 결정됩니다.
AI 드라이브와 에이전트 허브는 팀의 일하는 방식을 더 명확하고, 더 빠르고, 더 일관되게 만들어주는 도구입니다.
AI 협업툴을 선택할 때 이 기능들이 왜 중요한지 고민해본다면 당신의 팀이 앞으로 어떤 방식으로 성장할 수 있을지 더 분명하게 보일 것입니다.
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