AI 시대의 주의해야 하는 폴더 관리
이제는 내 컴퓨터의 폴더명을 함부로 바꾸면 안 되는 이유
이 글은
AI로 업무, 지식과 파일을 주로 다루고 있거나 앞으로 자동화를 다루고자 하는 분들과 나누는 글입니다.
"AI기반의 워크스페이스의 폴더 구조를 변경하는 일은, 우리 업무의 비효율과 많은 시간을 허비하게 만드는 주범이 되었습니다."
지금 사용하는 폴더 구조를 평생 사용할 수 없지만, 규칙을 정하고 체계적인 폴더 구조를 만드는 것이 중요진 것에 대한 실제 경험을 나누는 것을 목적으로 합니다.
회사의 공용 업무 드라이브에 경로가 바뀌었다?
우리가 회사에서 팀원들과 함께 쓰는 공용 파일 서버나 클라우드 드라이브가 있다고 가정해 봅시다.
그런데 우리가 예고도 없이 폴더 이름과 구조를 마음대로 바꿔버린다면 어떤 일이 벌어질까요?
상상만 해도 끔찍합니다.
업무 마비는 물론, 나의 신뢰가 깨지는 순간일 것입니다.
AI는 당신의 새로운 '팀원'입니다
이제 관점을 바꿔보겠습니다.
AI를 단순히 도구가 아니라 나의 비서, 동료, 회사 팀원이라고 생각해 보세요.
AI와 합의 없이 내 로컬 컴퓨터의 폴더명을 함부로 바꾸는 것은, 내 새로운 동료인 AI의 책상과 서류를 뒤엎는 것과 똑같습니다.
기존의 동료와 다른 점은,
AI는 사람처럼 화를 내지는 않습니다. 그저 차갑게 말할 뿐이죠.
"요청하신 파일 경로를 찾을 수 없습니다. (전혀 엉뚱한 파일을 내밀며) 혹시 이것을 찾으시나요?"
과거에는 내 컴퓨터의 폴더를 나 혼자 관리하면 그만이었습니다.
하지만 이제 내 로컬 컴퓨터와 AI를 연결(Context, RAG)하여 사용하는 시대에, 폴더명을 바꾸는 행위는 나와 AI의 연결을 단절시키는 치명적인 실수가 되었습니다.
쉽게 말해 이사하고서 전입신고를 안하는 것과 같은 것이죠.
연결이 끊어지면 일어나는 '사고의 단절'
AI와의 연결이 끊어진다는 것은 단순히 파일을 못 찾는 문제가 아니게 되었어요.
저는 어제 다음과 같은 악순환의 고리를 만든다는 것을 발견했습니다.
1. 연결 단절: AI가 기억하는 폴더, 파일, 데이터 연결이 끊어집니다
2. 소통 불가: 맥락(Context)을 잃은 AI와 깊이 있는 소통이 막히기 시작합니다
3. 탐색 실패: 소통이 막히니 더 넓고 깊은 자료를 탐색비용이 올라갑니다
4. 사고 마비: 자료를 못 찾으니 확장을 위한 생각(Thinking)이 늦어집니다
5. 실행 불가: 생각이 늦어지 결국 실행(Action)도 멈추게 됩니다
로컬 컴퓨터의 폴더 정리는...AI라는 유능한 신입 사원에게 줄 '잘 정리된 인수인계서'를 만드는 과정입니다.
수습은 너무나 고통스러웠어요
저는 어제 하루 종일 끊어진 연결을 복구하느라 시간을 보냈습니다.
폴더를 되돌리고, 깨진 링크를 다시 붙이느라 진땀을 뺐죠.
AI가 도와주면 되지 않냐고요? 맞습니다.
하지만 AI조차 수백, 수천 개의 파일 경로가 연결된 것을 한 번에 해결해주지는 못합니다.
(적어도 아직은요)
방법은 여러가지 입니다.
한 번에 다 고치려는 케이스
작업을 여러개로 분할하여 수정 작업하는 케이스**
사람이 일일이 검색하고 검수하는 케이스
심지어 다 수정했다고 생각해도 마음 한구석엔
"아직 연결되지 않은 파일이 남아있지 않을까?" 하는 불안감이 사라지지 않는 것은 여전합니다.
로컬에서 AI를 사용할 수 있게 되면
이제 함부로 폴더명을 바꾸고 이동시키는 일은,
나의 소중한 몇 시간, 며칠을 도둑맞는 일이라는 것을 명심해야 합니다.
그렇다면 어떻게 해야 할까요? (feat. 지식관리의 기초)
처음부터 지식과 파일을 저장하는 '구조(Structure)'와 '방법(Method)'에 대해 고민해야 합니다.
"나는 그런 거 모르는데?" 하셔도 괜찮아요.
중요한 건 문제의식을 갖고 생각하고 고민하는 것, 그 자체가 중요합니다.
아무리 좋은 기법이라도 완벽할 수는 없기 때문이죠.
내 성향과 습관, 생각에 맞지 않거나,
회사 방식과 시스템에 충돌하거나,
자료가 기하급수로 늘어나며 구조는 변하기 마련입니다.
그렇게 시간이 흐르면 우리 컴퓨터 곳곳엔 다시 '디지털 쓰레기장' 같은 폴더들이 생겨나겠죠.
우리가 커가면서 옷과 신발을 계속 사고 정리하고 버리잖아요.
어릴적 옷을 계속 입으면 옷이 작고 핏도 예쁘지 않으며, 낡아서 제 기능도 발휘하지 못합니다.
그렇다고 옷을 매일 매달 살 수 없는 일이죠.
성장기에는 조금 더 큰 옷을 구매하고 입고, 성장함에 따라 옷을 정리하고 버리는 것이 필요합니다.
AI와 함께 일하는 폴더 구조도 마찬가지 입니다.
기초 공사를 하고 세부 폴더 인테리어는 주기적으로 리모델링을 해야합니다..
다만 잦은 폴더 구조 변경을 피하기 위해 기초공사 한다고 생각하고
대표적인 지식관리 체계들을 간단히 알아두면 큰 도움이 됩니다.
참고: 대표적인 지식관리(PKM) 기법 4가지
복잡하게 공부할 필요 없이 딱 한 줄로만 이해해 보세요!
조니 데시멀 (Johnny Decimal)
- 핵심: 모든 문서를 10-19, 20-29와 같이 숫자 기반의 10개 카테고리로 분류합니다.
PARA (Building a Second Brain)
- 핵심: Projects(진행 중), Areas(책임 영역), Resources(참고 자료), Archives(완료/보관) 4가지로 분류합니다.
제텔카스텐 (Zettelkasten)
- 핵심: 작은 메모들을 원자 단위(Atomic)로 작성하고, 서로 링크(Link)로 연결합니다.
GTD (Getting Things Done)
- 핵심: 머릿속의 모든 것을 끄집어내어(Capture), 실행 가능한지 판단하고(Clarify), 정리(Organize)합니다.
AI 시대의 지식관리: 사람이 병목이 되지 않으려면
이런 기법들을 고시 공부하듯 외워야 할까요?
반은 맞고, 반은 틀립니다.
과거에는 이 기법을 익히는 데에만 수개월이 걸렸지만, 이제는 AI가 도와주기 때문입니다.
우리가 "어떻게 자료를 정리해야 AI와 더 잘 협업할 수 있을까?"라는
원리만 조금 이해하고 고민한다면, 복잡한 분류와 정리는 AI와 함께 훨씬 쉽게 해결할 수 있습니다.
저는 AI가 함께 사용하는 조합 방법을 다음과 같이 변경했어요.
조니데시멀 방식을 최상위 폴더는 2자리, 하위 폴더는 3자리로, README를 통해 구조 관리
PARA 방식의 개념을 적용하되 최상위 폴더명을 조금 더 원초적인 명칭으로 수정
working, periodic, created, collected, archive 구조화
제텔카스텐 방식의 개념을 적용하여 단순 연결 버전의 연결과, 다중 연결 버전의 연결 사용
GTD 방식의 개념을 적용한 로컬 TODO관리와 구글 연동
이미 더 잘 알고 더 잘 사용하시는 분들이 많습니다.
저는 기본 개념을 익히고 차용해서 저만의 철학과 노하우로 개선해서 사용중이에요.
사무직 업무의 대전환이 오고 있다!
이제 사무직 업무(기획, 영업, 마케팅, 지원 관리 등)에서 AI가 빛을 발할 시간이 되었습니다.
저만 이 준비를 하는 것 아니라고 생각했지만
실제로 세상에는 정말 이미 많은 분들이 사용하고 있다는 것을 매일 발견하고 놀라고 있는 중입니다.
지금까지는 개발자 중심의 혁신이었다면,
앞으론 사무 중심의 콘텐츠와 생산성 혁명이 쏟아져 나올 것 같아요.
그것도 곧! 곧! 이라는 상황이 이르렀어요
업무의 생산성과 효율성이 좋아진 만큼 업무를 완료하기 위해
판단하고 소화해야하는 정보와 데이터의 양도 많아졌습니다.
제 경험은 'AI를 많이 쓸수록',
그리고 AI를 더 잘 쓸수록 사람이 병목이라는 현상이 더 심해지는 것 같아요.
정말 사람이 병목이 될 수 있다는 것을 매일 경험하고 있습니다.
어떤 날은 AI가 가져다준 정보를 모두 이해하지 못해서 판단하기 위해 모르는 것을 공부하게 됩니다.
이 때 모든 작업은 멈추게 되고 부족한 것을 이해하고 결정하기 위해 도메인 리터러시를 키우는 과정을 거치게 됩니다.
바로 이 순간! AI에게 저는 병목이었습니다.
정말 무서운 세상입니다.
신입은 일을 할 수 없는 환경이 만들어 졌고
특히 40대 50대라면... 아마도...
지금까지 해왔던 일보다 앞으로 처리해야하는 일이 더 많아질 것 같아요.
지금까지는 일을 하게 될 날이 적어진다고 생각을 했을텐데
이제 남은 날 일을 더 많이 해야한다니...!?
⚡ 마무리하며: AI 변화에 숨이 차나요?
하루 하루 변하는 AI 기술 속도에 숨이 찰 지경입니다.
"에이, 저건 개발자들이나 하는 거지"라고 넘겼던 일들이, 내일 당장 "어! 이거 내가 해야 하는 일이네?"라며 눈앞에 닥칠 것입니다.
그런데 이 상황이 또 엎친데 덮친 격으로 우리 머리와 가슴을 압박할 것 같습니다.
저는 12월말부터, 빠르면 3월, 늦어도 6월이면 사무환경이 완전히 바뀔 것이라고
말해온 사람 중에 한 명입니다.
막상 나의 주변을 보면 그렇지도 않다고 생각하는 것도 이해가 됩니다.
하지만 이 AI 효과는 마치 세포 증식 같다고 생각돼요.
프롬프트, 스킬, 에이전트에 대해 공유받고 이해하면 하루 아니 반나절만에 쓸 수 있거든요.
많은 사람들이 AI가 너무 좋아졌다는 걸 보고, 사용하고, 체감하며 생산성이 입증되었기 때문에...
아마도 사무환경에 AI는 감기처럼 전염되어 갈거에요.
그래서 저는 지금의 보법으로 계산하는 것이 아니라
내일의 보법으로 예측하는게 오히려 마음이 편한 것 같습니다.
지금의 AI 사용법. 꼭 써야해??
누구나 잘 쓰지 않아도 됩니다.
그렇지만 AI로 인해 일하는 방식은 꼭 바뀌어야 합니다!
엑셀이 나온지 수십년이 지났습니다.
대부분은 잘 사용하지만 아직도 엑셀을 어려워하는 분들이 많습니다.
AI도 마찬가지일 것입니다.
모든 사람이 AI를 잘 쓸 수는 없습니다.
중요한 것은 도구가 아니라, 결국 업무의 본질(Essence)이라는 점은 분명합니다.
내가 이 일을 왜 하고, 무엇을 달성해야 하는지,
또 AI를 활용해 나의 전문성을 더 높일 수 있다는 점이 중요합니다.
하지만 엑셀과는 다른 중요한 문제가 기다리고 있습니다.
바로 업무 본질을 수행하기 위한 업무 방법과 속도, 양이 상상할 수 없을 만큼 달라지고 있다는 점이죠.
이것이 코드를 사용하는 방식이든
UI를 통해 클릭클릭 하는 방식이든
말이죠.
현재 일반적인 사람보다 엔지니어, 개발 직군에 계신 분들이 분명히 AI를 잘 활용합니다.
그렇다고 우리가 엔지니어가 될 필요는 없습니다.
기본적인 디지털 문해력과 AI로 어떻게 업무를 처리할 수 있는지에 대한 이해가 필요합니다.
그리고 AI가 제공하는 결과물이 얼마나 빠르게 만들어지고 제공되는지,
또 그 많은 결과물을 얼마나 빠르게 판단하고 의사결정을 내릴 수 있는지 확인해야합니다.
과연 다른 사람들은 어떤 속도로 어떻게 일하는지 관찰하고
한 번쯤
1년 후... 2년 후...를 상상해보면 좋을 것 같습니다.
당장이라도 오늘 해볼 일
AI에게 지식관리 기법에 대해 물어보기
나는 어떻게 적용할 수 있을까 생각해보기
내폴더 구조를 한 번 그려보기
폴더구조? AI자동화? 미친듯한 업무생산성?
당장 바꾸지 않아도 됩니다.
오늘 잠시 생각하는 것만으로 엄청 성장한 것을 느낄 수 있습니다.
앞으로의 공유하고 싶은 이야기와 컨텐츠
AI와 지식과 데이터를 관리하고 정리하는지
어떤 사무 업무를 자동화하는지
비고용의 시대 들어선 우리
조직의 재편 방향
그리고 우리가 해야하는 할 업무의 본질 등
제가 AI를 사용하며 경험하고 생각한 것을 나누며 여러분들의 인사이트도 얻고 싶습니다.
함께 고민해 보고 싶거나 궁금한 점이 있다면 언제든 연락주세요!