나만의 AI 워크플로우 구축:AI 서비스 연결 전략
AI 서비스들의 최적화된 상호 연결로 업무와 일의 생산성 높이기
최근 다양한 업무 수행 과정에서 여러 AI 서비스들을 적극 활용하고 있습니다. 하지만 단일 AI 서비스만으로는 모든 업무 요구사항을 처리하기에는 한계가 많아서, 다른 다양한 AI 서비스를 유기적으로 연결하거나 부분적인 도움을 받아 업무 생산성을 높이고 있습니다. 현재 사용하고 있는 AI 서비스들을 나열하면 아래와 같습니다(유료/무료 포함).
위에 나열한 다양한 AI 서비스 중에서 ChatGPT, Claude, Perplexity를 주력으로 하며, 특정 주제에 대한 검색과 리서치, 인용 내용의 교차 검증, 심층 분석부터 리포트나 프레젠테이션 작성까지 업무의 특성에 맞추어 특화된 AI 서비스를 폭넓게 활용하고 있습니다. 용도별로 AI 서비스들을 구분하면 다음과 같습니다.
자료 조사나 검색, 심층 질문과 분석, 글쓰기 - ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini
LLM의 신규기능 지원 테스트 및 검증 - ChatGPT playgroud, Claude Console, Google AI Studio, Perplexity Playground
다중 파일 및 자료 기반 QA - ChatGPT Project, Perplexity Space, Claude Project, Google Notebooklm
리서치에 따른 북마크 관리 및 스크랩 - Raindrop.io, Readwise Reader
문서, 웹사이트, 자료 기반 마인드맵 생성 - Mapify
문서화 지원 도구 (슬라이드, 도해나 차트 생성) - Gamma, Napkin
연구 논문 읽기와 분석, 연관 논문 검색 - moonlight, Scispace, Connected Papers
이런 다양한 AI 도구들을 업무 특성에 맞게 활용하면 단순 반복 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄이고, 더 높은 수준의 인사이트를 빠르게 얻을 수 있어 업무 효율성이 크게 향상됩니다. 또지금부터 제가 실제로 AI 서비스들을 연결해 업무 생산성을 높이는 3가지 핵심 활용 방식을 소개해 드리겠습니다.
1. 아이디어 발상이 필요하다면 …
창의적인 아이디어를 발굴하는 일은 누구에게나 쉽지 않은 도전입니다. 완전히 새로운 아이디어는 물론, 기존 개념에 신선한 관점을 더하는 작업도 하루아침에 이루어지지 않죠. 이럴 때 챗GPT나 Claude와 같은 AI 서비스는 확실히 큰 도움이 됩니다.
아래 그림처럼, 먼저 생각 중인 컨셉이나 아이디어 초안을 바탕으로 Perplexity 같은 AI 검색엔진을 활용해 관련 배경 정보를 폭넓게 수집하는 것부터 시작하는 것이 효과적입니다. Perplexity 이외에도 ChatGPT의 검색기능을 활용하거나 Gemini 2.5 Pro와 같은 검색 기능이 탑재된 LLM의 사용이 모두 가능하지만, 최근의 정보를 반영하는데 있어서는 Perplexity가 여전히 효과적이어서 저는 항상 첫 단계로 활용하고 있습니다.
충분한 정보를 수집했다면, "내보내기" 기능을 통해 검색 결과를 문서 형태로 저장해둡니다. 이제 본격적으로 아이디어를 다양한 관점에서 분석하고 확장할 차례입니다. ChatGPT나 Claude의 고급 기능이 이 단계에서 빛을 발합니다. 특히 GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet의 Deep Thinking 모드, Gemini 2.5 Pro와 같은 강력한 추론 모델들은 놀라운 사고 확장을 지원합니다.
제 경험상 처음 나온 결과에 만족하지 말고, 프롬프트를 계속 다듬어가며 지속적으로 대화하는 과정이 핵심입니다. "이 아이디어의 약점은 무엇인가요?", "다른 산업에서는 이런 문제를 어떻게 해결했나요?", "이 접근법의 새로운 응용 분야는?" 같은 질문으로 아이디어를 더 깊게 파고들어 가봅니다. 만족스러운 아이디어가 완성되면 문서로 저장하고, 다음 단계인 검증 작업으로 넘어갑니다. Perplexity와 같은 AI 검색이 지원되는 모델들을 활용해 유사 아이디어 존재 여부, 경쟁 제품, 시장 성숙도 등을 검색해봅니다. "이미 시장에 존재하는 비슷한 솔루션이 있나요?"라는 질문으로도 수 시간의 리서치를 절약할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 아이디어의 현실성과 구체성을 한층 높일 수 있답니다.
2. 주제기반 리서치와 자료를 정리하는 업무라면 …
제 업무에서 가장 많은 시간을 차지하는 것이 바로 "시장과 고객 리서치"인데요. 하지만 이제는 다양한 AI 서비스들 덕분에 작업 부담은 확실히 줄이면서도 결과물의 품질은 오히려 높아지는 경험을 하고 있습니다. 리서치 업무는 크게 두 단계로 나누어 볼 수 있는데요. 우선 "검색과 저장/관리 업무"로, 관련 자료를 찾고 체계적으로 보관하는 단계입니다. 다음으로 "분석 및 문서화 업무"로, 수집한 자료들을 꼼꼼히 읽고 핵심 내용을 추출한 다음, 이를 바탕으로 분석 보고서를 작성하는 과정으로 이어집니다.
아래 그림처럼 AI 서비스들을 이 두 영역에 순차적으로 연결한 워크플로우를 구축하면, 기존에 며칠씩 소요되던 작업을 단 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 특히 주목할 점은 AI가 단순히 시간을 절약해주는 것을 넘어, 방대한 자료 속에서 사람이 놓치기 쉬운 미묘한 패턴과 연관성까지 포착한다는 것입니다. 이를 통해 분석의 깊이가 한층 더해지고, 개인적 관점의 한계를 넘어 다양한 시각에서 정보를 해석할 수 있게 됩니다. 이러한 AI 기반 리서치 파이프라인은 단순히 작업 속도를 높이는 것을 넘어, 최종 결과물의 품질과 통찰력을 크게 향상시킵니다.
ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 같은 AI 서비스들의 “심층 리서치(Deep Research등의 표현은 업체들마다 서로 다름)” 기능은 리서치 작업의 좋은 출발점이 됩니다. 예전에는 구글이나 네이버에서 키워드를 끊임없이 바꿔가며 검색하느라 시간을 많이 썼는데요. 이제는 이런 AI 도구들이 그 지루한 과정과 노력을 대폭 줄여줍니다.
리서치 결과를 검토하다 보면 중요한 출처를 발견하게 되는데요, 이때 Raindrop.io나 Readwise Reader 같은 북마크 관리 도구 를 활용해 바로 저장해두면 나중에 참고자료로 활용하거나 출처 확인이 필요할 때 매우 편리합니다. 자료를 더 깊이 분석할 때는 ChatGPT와 Claude의 Project, Perplexity의 Space, Google의 NotebookLM 기능이 특히 유용합니다. 이들 도구에는 파일이나 웹사이트 링크를 직접 소스(source)로 추가할 수 있어, 원본 자료와 AI 생성 보고서를 함께 검토하며 통합적 시각에서 질문할 수 있습니다. 이렇게 하면 단편적인 정보가 아닌, 맥락이 살아있는 정확한 답변을 얻을 수 있죠. 최종 정리 단계에서는 Mapify나 Napkin을 활용해 복잡한 개념을 한눈에 볼 수 있는 마인드맵이나 도표로 시각화하고, Gamma로 프로페셔널한 프레젠테이션 슬라이드까지 손쉽게 만들 수도 있답니다. 특히 Gamma는 슬라이드 내용을 분석해 딱 맞는 고품질 이미지까지 자동으로 생성해주기 때문에, 적절한 이미지를 찾아 헤매거나 직접 만드느라 시간을 낭비할 필요가 없어 정말 편리하답니다.
3. 연구를 위한 주제 탐색과 문서 작성을 해야한다면 …
새로운 연구 주제를 발굴하거나 특정 분야를 깊이 파고들어야 할 때는 앞서 설명드린 일반적인 리서치와는 조금 다른 접근이 필요합니다. 초기 자료 조사나 관련 정보 수집 단계는 앞의 내용과 비슷한데요. Perplexity나 ChatGPT 같은 도구로 시작해서 넓게 정보를 탐색합니다. 연구는 학술 자료, 특히 논문을 정확하고 깊이 있게 이해하는 것이 핵심입니다. 여기서 AI 활용법이 앞의 내용과는 조금 달라집니다. 복잡한 논문 내용을 보다 빠르게 파악하고 싶을 때가 많은데요. 이때 moonlight 같은 서비스가 정말 유용합니다. 마치 논문 전문 해설가처럼 논문 내용을 기반으로 핵심 내용을 요약해주거나, 어려운 부분을 설명해주고, 필요하다면 번역까지 도와줍니다. 이러한 논문 읽기에 특화된 기능들 덕분에 논문 한 편을 이해하고 파악하는데 드는 시간을 확 줄일 수 있습니다.
여기서 한 걸음 더 나아가, 특정 논문을 읽다가 관련 연구들을 더 찾아보고 싶거나, 이 논문이 학계에서 어떤 위치를 차지하는지 알고 싶을 때는 Scispace나 Connected Papers 같은 도구가 정말 유용합니다. 이 서비스들은 현재 읽고 있는 논문과 인용 관계에 있거나 주제가 유사한 다른 중요한 논문들의 연결관계를 시각적으로 보여주거나 추천해줍니다. 이를 통해 연구 분야의 큰 그림을 빠르게 파악하고, 다음에 읽어야 할 논문을 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.
일단 연구 주제와 관련 논문들의 내용 정리나 분석이 어느 정도 마무리되었다면, 이제 모든 참고 자료들을 ChatGPT의 Project 기능이나 Google NotebookLM과 같은 도구에 통합하여 더욱 심층적으로 실험 결과의 의미를 해석하거나, 복잡한 문제에 대한 해결 방안을 도출하는 등 보다 높은 차원의 연구 작업이 가능해집니다. 특히 여러 논문과 자료를 AI가 통합적으로 분석하면서 미처 발견하지 못했던 패턴이나 관계성을 찾아내는 경우가 많습니다. "이 두 연구 결과 사이에 어떤 연관성이 있을까요?", "이 데이터를 바탕으로 어떤 새로운 가설을 세울 수 있을까요?"와 같은 질문을 던지면, 창의적이거나 신박한 방향으로 사고를 확장시켜 새로운 연구 아이디어 발굴에 큰 도움을 받을 수 있습니다. 이외에도 AI 기반 연구 워크플로우를 통해 연구 수행을 위한 다양한 연구 자료들의 체계적 관리와 활용이 보다 수훨하게 됩니다.
앞서 소개한 세 가지 활용 사례 외에도 다양한 AI 서비스들을 활용하여 자신만의 고유한 AI 워크플로우를 구축할 수 있는 방법들은 많습니다. 처음에는 다양한 AI 서비스를 연결하는 과정이 다소 번거롭게 느껴질 수 있지만, 반복해서 사용하다 보면 마치 자전거 타는 법을 익히듯 자연스러운 업무 흐름의 일부가 될 것입니다. 이제 AI를 활용한 업무와 일 처리는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 이 글에서 강조하고자 하는 핵심은 완벽한 시스템보다는 자신의 업무 패턴에 맞는 AI 워크플로우의 연결점을 찾는 것입니다. 각 서비스의 강점을 이해하고 이를 자신의 업무 특성에 맞게 조합하여 최적의 결과물을 얻을 수 있답니다. 가장 간단한 방법은 현재 가장 시간이 많이 소요되는 업무 하나를 선택해 AI 서비스 두 개만 연결해보는 시도부터 시작하는 것입니다. 작은 성공 경험이 쌓이면 자연스럽게 더 복잡한 워크플로우로 보다 자신있게 확장해 나갈 수 있을 것입니다.
