AI를 쓰는 사람과, AI로 일을 설계하는 사람의 격차가 벌어지고 있다
이제 성과 차이는 ‘AI를 쓰느냐’가 아니라 ‘AI를 어떻게 구조화해서 쓰느냐’에서 발생한다. 단순히 질문하고 답을 받는 수준에 머물면 생산성은 제한적이다. 여러 개의 AI agent를 역할별로 설계하고, 업무 흐름에 맞게 연결해야 실질적인 성과가 나온다. 지금 바로 내 업무에 적용할 AI agent를 만들어 보자!
* AI 에이전트(AI Agent)는 사용자의 목표를 달성하기 위해 자율적으로 환경을 인지하고, 계획을 세우며, 외부 도구를 사용하여 작업을 실행하는 지능형 소프트웨어임. 단순히 질문에 답하는 챗봇(LLM)과 달리, 이메일 전송, 일정 등록 등 실제 행동(Action)을 수행하며, 데이터 분석 및 복잡한 문제 해결을 자동화함
같은 시간 일하는데 결과가 확연히 달라지는 경우가 예전에는 경험과 역량 차이였다. 하지만 지금은 다르다. AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 실제로 아주 큰 차이가 벌어지고 있다.
주변을 살펴보면 아직도 많은 직원들이 AI를 ‘검색 도구’처럼 쓴다. 보고서 초안 만들어 달라고 하고, 이메일 문구를 다듬어 달라고 하고, 회의록 정리해 달라고 한다. 각 업무 영역별로 딥리서치를 통한 사례조사, 현황조사, 추진방안 등을 정리하는 수준으로 활용한다. 물론 이것만으로도 일정 수준의 생산성은 올라간다. 하지만 여기서 멈추면 안 된다. 왜냐하면 이 방식은 결국 ‘사람이 일하고 AI가 도와주는 구조’이기 때문이다.
반대로 성과가 빠르게 올라오는 사람들은 접근 방식이 다르다. AI를 하나의 도구가 아니라 ‘역할을 가진 인력’처럼 쓴다. 그리고 그 역할을 여러 개로 쪼개서 운영한다. 그게 바로 AI Agent다.
예를 들어보자.
단순히 “보고서 작성해 줘”라고 요청하는 대신, 업무를 이렇게 나눈다.
시장분석을 담당하는 AI, 경쟁사 분석을 담당하는 AI, 메시지 구조를 잡는 AI, 최종 문장을 다듬는 AI. 각각을 따로 두고, 결과를 연결해서 최종 결과물을 만든다. 이 구조로 바꾸는 순간, 결과물이 완전히 달라진다.
여기서 한 단계 더 나아가면, 업무별로 맞는 AI를 붙이는 것이 중요해진다.
예를 들어 정보 탐색이 필요한 경우에는 속도가 중요하다. 이때는 퍼플렉시티를 붙이는 것이 효율적이다. 최신 자료를 빠르게 긁어와서 방향을 잡는 역할에 적합하다.(업종마다 다를 수 있음을 감안하고 봐주시길) 반대로 논리 구조를 잡고 문장을 설계해야 하는 작업에서는 챗GPT나 클로드가 훨씬 안정적이다. 긴 글을 구조화하거나 보고서를 정리할 때 결과물의 완성도가 다르게 나온다.
또, 구글 생태계 기반 자료나 문서 연동이 중요한 경우에는 제미나이가 유리하다. 드라이브, 문서, 메일과 연결해서 작업할 때 흐름이 끊기지 않는다. 이렇게 역할에 따라 AI를 나누기 시작하면, 단순한 ‘사용’이 아니라 ‘운영’으로 바뀐다.
실무에 적용하면 훨씬 명확해진다.
마케팅 기획을 한다고 가정해 보자.
먼저 퍼플렉시티로 시장 트렌드와 검색 데이터를 빠르게 훑는다. 여기서 전체 방향을 잡는다. 그다음 챗GPT를 활용해 타겟 고객의 니즈를 구조화하고, 메시지 방향을 설계한다. 단순 나열이 아니라 설득 구조까지 만들어낸다. 이후 클로드를 활용해 긴 호흡의 기획서로 정리한다. 문장의 자연스러움과 논리 흐름이 안정적으로 정리된다. 마지막으로 제미나이를 통해 실제 실행 문서, 공유 문서, 협업 문서로 연결한다. 팀 단위 실행까지 이어지는 구조다. 이렇게 하면 하나의 작업이 아니라, 흐름이 있는 시스템이 만들어진다.
회의에서도 차이가 난다.
단순히 회의가 끝나고 회의록을 자동으로 정리하는 수준이 아니라, 회의 전에는 챗GPT로 아젠다를 구조화하고, 회의 중에는 AI를 통해 실시간 쟁점을 정리하고, 회의 후에는 클로드로 액션 아이템과 리스크를 정리한다.
이 과정을 반복하면, 회의는 단순한 논의가 아니라 ‘결정의 시스템’으로 바뀐다. 나도 지금 회의록 AI Agent를 만들어 위와 같이 활용하고 있다.
이미 글로벌 기업들은 이 구조로 이동하고 있다.
모든 대기업들이 앞다투어 생성형 AI를 개인 단위 업무에 붙이면서, 단순 활용을 넘어 업무 구조 자체를 바꾸는 단계로 들어갔다.
결국 방향은 하나다. AI를 얼마나 쓰느냐가 아니라, 얼마나 잘 영역별로 활용하느냐다.
지금처럼 하나의 AI에게 계속 질문하고 답을 받는 방식에 머물면, 어느 순간 성과가 정체된다. 이제는 바꿔야 한다. 내 업무를 기준으로 역할을 나누고, 각 역할에 맞는 AI를 붙이고, 그 흐름을 연결해서 결과를 만드는 구조로 전환해야 한다. 그 차이가 앞으로의 성과를 결정한다.
AI의 활용 수준은 앞으로 나의 경쟁력을 보여줄 수 있는 기본이 될 것이며, AI Agent를 몇 개 활용하느냐에 따라 평가의 기준이 바뀔 가능성도 매우 높다고 생각한다. AI를 하나만 쓰지 말고, 역할별로 나눠 ‘업무 흐름’으로 연결해 보자. AI Agent를 아주 쉽게 만들 수 있는 수많은 강의는 유튜브에도 차고 넘치니, 아직도 AI를 단순하게만 활용하고 있었다면 오늘부터라도 변화를 해보자.
AI를 활용하지 못한다면 앞으로 생존하기 어려울 것이라 확신한다. 늦지 않았다. 지금부터 움직이자!