어팀공

회의록을 AI가 쓰면 달라지는 것 - 회의 기록이 아니라 회의 구조가 바뀐다

2026-04-05T11:52:26Z

회의가 끝나고 자리로 돌아오면, 머릿속이 흐릿해진다. 분명 30분 전까지는 다들 열심히 말했다. 팀장님이 방향을 잡았고, 누군가 반론을 냈고, 결국 "그럼 일단 해보자"로 끝났다. 그런데 막상 정리하려고 노트를 보면, 내가 쓴 메모는 반쪽짜리다. 누가 뭘 하기로 했는지, 다음 회의까지 뭘 준비해야 하는지. 기억은 나는데 정확하지 않다. 그래서 회의록을

기획에서 가설을 세우는 AI 활용법 - 기획의 시작점을 바꾸는 법

2026-04-04T07:27:53Z

"이번 프로젝트, 방향이 뭐야?" 팀장이 물었을 때, 머릿속이 하얘진 적 있는가. 자료는 잔뜩 모았는데, 정작 '그래서 뭘 하자는 건데?'에 답이 안 나오는 순간. 그게 바로 가설이 없는 기획의 전형적인 증상이다. 기획서를 쓰다 보면, 대부분 '리서치'부터 시작한다. 시장 조사하고, 경쟁사 분석하고, 데이터 뽑고. 그런데 그 많은 자료를 모아놓고도 결론

AI로 숫자를 다루는 방법 - 계산은 엑셀이 하고, 해석은 AI가 한다

2026-04-03T00:09:53Z

"이 데이터 정리해서 인사이트 좀 뽑아줘." 팀장이 던진 엑셀 파일. 열어보면 행이 3천 줄이다. 피벗 테이블을 돌려볼까, VLOOKUP을 걸어볼까 고민하다가 문득 생각한다. 'AI한테 넣으면 알아서 해주지 않을까?' 그래서 데이터를 통째로 복사해서 AI한테 붙여넣는다. 그리고 이렇게 말한다. "분석해줘." 결과? 십중팔구 쓸 수 없는 답이 돌아온다

팀장 설득이 어려운 진짜 이유 - 기획은 되는데, 통과가 안 되는 사람들에게

2026-04-02T00:16:49Z

분명 논리도 맞고, 데이터도 붙였고, 구조도 잡았다. 그런데 팀장은 고개를 갸우뚱하더니 한마디 한다. "그래서… 이거 리스크는?" 그 순간, 머릿속이 하얘진 적 있을 거다. 준비한 건 '왜 이걸 해야 하는지'였는데, 팀장이 묻는 건 '이걸 하면 뭐가 터지는지'다. 같은 기획서를 두고, 서로 완전히 다른 걸 보고 있었던 거다. 나도 그랬다. 몇 번을 퇴

보고서 구조를 AI가 잡아줄 수 있다 - 기획서보다 먼저 무너지는 건 목차다

2026-04-01T00:29:39Z

쓸 내용은 머릿속에 있다. 자료도 모았고, 하고 싶은 말도 있다. 그런데 막상 빈 문서를 열면, 뭘 먼저 꺼내야 할지 모르겠다. 문장이 안 떠오르는 게 아니다. 이 얘기를 먼저 해야 할지, 저 얘기를 먼저 해야 할지 — 순서가 안 잡히는 거다. 결국 일단 쓰기 시작하고, 다 쓴 다음에 "흐름이 이상한데?" 하고 처음부터 다시 뜯는다. 나도 그랬다. 기획

경쟁사 분석, AI한테 맡겨도 될까 - 기획자의 눈으로 검증하는 법

2026-03-31T09:09:55Z

"경쟁사 분석 좀 정리해줘." 기획 일을 하다 보면 이 말을 정말 자주 듣는다. 신규 서비스 기획할 때도, 사업 제안서 쓸 때도, 분기 전략 회의 앞두고도. 경쟁사 분석은 기획자라면 피할 수 없는 숙제다. 그런데 솔직히 말하면, 이거 진짜 귀찮다. 경쟁사 홈페이지 뒤지고, 뉴스 검색하고, IR 자료 찾고, 앱 깔아서 직접 써보고. 하나하나 정리하다

AI로 리서치하면 틀리는 이유 - 검색처럼 쓰다가 방향을 잃는다

2026-03-31T00:20:11Z

"AI한테 물어봤으니까 이 정도면 됐겠지." 기획서 레퍼런스 조사를 마친 뒤, 나도 한동안 그렇게 생각했다. AI가 깔끔하게 정리해줬고, 숫자도 있었고, 사례도 있었으니까. 그런데 막상 발표 자리에서 누군가 한 마디 던졌다. "이 수치, 어디서 나온 건가요?" 그 순간 아무것도 대답할 수가 없었다. AI가 줬다고 말할 수도 없고, 출처를 기억하지도 못

기획서 첫 줄이 막힐 때 AI를 쓰는 법 - 두려운 건 내용이 없어서가 아니다

2026-03-30T10:56:47Z

기획서를 열어놓고 한 시간째 첫 줄을 못 쓴 적 있나요? 머릿속엔 할 말이 있는데, 손가락이 안 움직이는 그 상태. 내용이 없는 게 아니에요. 시작이 두려운 거예요. 왜 첫 줄이 이렇게 무서운 걸까 기획서는 보고서나 메모랑 달라요. 읽는 사람이 있고, 판단이 따라오고, 내 이름이 걸려 있어요. 그래서 첫 문장부터 완벽하게 시작하려는 압박이 생기죠. "

1부를 마치며, 이제 AI와 말이 통하기 시작했다 - 이제 말이 통하기 시작했다

2026-03-29T23:57:20Z

처음 AI한테 말을 걸었을 때, 나는 꽤 당황했다. 분명히 내가 원하는 걸 말했는데, 돌아오는 건 뭔가 어긋난 답이었다. 틀린 건 아닌데, 내가 원하던 건 아닌 느낌. 마치 처음 만난 사람한테 "좋은 카페 없어요?"라고 물었더니 전국 카페 리스트를 건네받은 기분이랄까. 그래서 나는 다시 물었다. 더 길게, 더 자세하게. 그래도 뭔가 달랐다. 그게 1부

AI를 팀으로 쓰는 사람들 - 혼자 잘 쓰는 것과 같이 잘 쓰는 건 완전히 다른 문제다

2026-03-29T12:08:26Z

팀 회의 중에 이런 말을 들어본 적 있을 것이다. "저는 AI한테 이렇게 시키면 잘 돼요." 그 말을 들은 옆 동료는 고개를 끄덕이면서도, 사실 속으로는 이렇게 생각하고 있다. '나는 같은 방식으로 해봤는데 왜 안 됐지?' 같은 도구, 다른 결과 AI를 팀에 도입하고 나서 가장 먼저 생기는 문제가 이것이다. 사람마다 결과가 다르다. 어떤 사람은 Chat

AI의 프롬프트에도 버전이 필요하다 - 잘 만든 프롬프트도 유통기한이 있다

2026-03-28T05:51:36Z

한 번 잘 만든 프롬프트, 그냥 계속 쓰고 있지 않나요? "이거 전에 썼던 거 가져다 쓰면 되겠다" 싶어서 복붙했는데, 왠지 결과가 예전만 못한 느낌. 분명히 잘 됐었는데, 지금은 뭔가 어긋난다는 감이 오는 그 순간. 그 감, 틀리지 않았습니다. 프롬프트도 낡는다 코드에 버전이 있고, 기획서에 v1.0, v2.0이 있듯이 - 프롬프트도 버전이 있어야 합

AI를 회의실에 데려가는 방법 - AI로 회의 준비를 바꾸는 법

2026-03-27T00:24:24Z

회의 10분 전. 노트북을 열고 급하게 PPT를 훑는다. 머릿속으로 할 말을 정리해보지만, 뭔가 빠진 느낌이 계속 든다. 회의실 문을 열고 들어가면, 역시나 예상 못 한 질문이 날아온다. 더듬거리다 "확인해서 공유드리겠습니다"로 마무리. 회의가 끝나고 나서야 '아, 그때 이렇게 말했으면 됐는데' 하는 생각이 뒤늦게 찾아온다. 이 패턴, 나만 겪는 게

AI한테 '틀렸어'라고 말하는 기술 - AI의 실수를 제대로 고치는 피드백의 기술

2026-03-26T03:20:37Z

"아니, 이거 아닌데." AI한테 결과물을 받아보고 이 말을 안 해본 사람은 없을 거다. 보고서를 요청했는데 방향이 완전히 다르게 나왔거나, 데이터를 정리해달라고 했는데 엉뚱한 기준으로 분류해놓거나. 그래서 우리는 습관처럼 이렇게 말한다. "다시 해줘." 그런데 이상한 게 있다. '다시 해줘'라고 했는데, AI가 거의 똑같은 걸 다시 내놓는 경험. 해본

AI 대화를 저장하지 않으면 손해다 - 잘 된 대화 한 번이 몇 시간짜리 작업이다

2026-03-26T00:24:30Z

오늘 AI랑 대화 잘 됐다 싶었는데, 내일 열어보니 없다. 아니, 있긴 있는데 어디 있는지 모른다. 수십 개의 대화 목록 중에 섞여 있고, 찾는 것도 귀찮아서 그냥 다시 처음부터 시작한다. 그렇게 또 30분을 쓴다. 대부분은 AI 대화를 '소모품'으로 여긴다 AI를 쓰는 사람 중에 대화를 '기록'으로 남기는 사람은 생각보다 많지 않다. 답이 나오면 복사해

AI에게 한 번에 다 시키면 안 되는 이유 - AI는 왜 지시를 한번에 다 이해하지 못할까?

2026-03-25T14:27:37Z

처음엔 나도 그랬다 기획서를 써야 했다. 배경, 목적, 타깃, 경쟁사 분석, 핵심 기능 정의, 일정까지. 머릿속에 있는 걸 전부 쏟아내서 AI한테 한 번에 던졌다. "이거 기반으로 기획서 작성해줘." 결과물은 왔다. 분량도 꽤 됐다. 근데 읽다 보니 뭔가 이상했다. 목적이랑 기능이 따로 놀았다. 경쟁사 분석은 두루뭉술했다. 일정은 그냥 적당히 채워져

AI가 모른다고 할 때 진짜 모르는 걸까 - 답이 없는 게 아니라, 질문이 잘못된 걸 수도 있다

2026-03-25T00:40:15Z

"모르겠습니다." "충분한 정보가 없어서 답변하기 어렵습니다." "해당 내용은 제 학습 데이터에 포함되어 있지 않습니다." AI를 쓰다 보면 이런 말을 꽤 자주 듣는다. 처음엔 '아, AI도 모르는 게 있구나' 하고 넘어간다. 근데 조금 쓰다 보면 이상하다. 분명히 비슷한 걸 다른 방식으로 물어봤을 때는 답이 나왔는데. 왜 어떤 날은 모른다 하고, 어떤

AI한테 예시를 보여주면 생기는 일 - 말보다 빠른 게 있다, 예시 한 줄

2026-03-24T09:17:06Z

기획서 피드백 요청할 때, 뭐라고 설명해야 할지 몰라서 한참 고민한 적 있지 않나요. "좀 더 논리적으로 써줘" "좀 더 명확하게 정리해줘" "내 스타일에 맞게 다듬어줘" 이렇게 말하면 AI는 뭔가 해줍니다. 근데 딱 봐도 알죠. 내가 원하는 게 아니라는 걸. 말로 설명하는 게 왜 이렇게 어렵냐면 사람한테도 마찬가지입니다. "저한테 어울리는 스타일로 잘라

길게 말한다고 더 잘 이해하는 게 아니다 - 핵심이 없는 문장은 AI도 헤맨다

2026-03-24T00:29:42Z

프롬프트를 열심히 썼는데 결과가 별로였던 경험, 한 번쯤 있을 거다. 그래서 다음엔 더 길게, 더 친절하게, 더 자세하게 설명했다. 그런데 결과는… 더 이상하게 나왔다. 왜 그럴까. 더 길게 쓸수록 왜 결과가 나빠질까 AI한테 뭔가를 시킬 때 우리는 본능적으로 이렇게 생각한다. "더 자세하게 설명하면 더 잘 이해하겠지." 사람한테 업무를 설명할 때도 그렇

AI는 칭찬을 들을수록 거짓말을 한다 - 동의만 해주는 AI, 믿어도 될까

2026-03-23T10:00:27Z

"이 기획안 괜찮은 것 같아?" AI한테 이렇게 물어본 적 있는가. 그리고 돌아오는 대답이 항상 "네, 잘 정리되어 있어요" 혹은 "전반적으로 방향이 좋습니다"였다면 사실 그 칭찬, 별로 믿으면 안 된다. AI는 착하게 태어났다. 너무 착하게. AI는 기본적으로 사람의 반응을 긍정적으로 이어가려는 경향이 있다. 정확히는, '이 사람이 이런 답을 원하는구나

AI한테 역할을 줘야 결과가 달라진다 - 같은 질문인데 왜 답이 매번 다를까

2026-03-23T00:06:40Z

"이거 AI한테 물어봤는데, 왜 나는 이런 답이 안 나오지?" 주변에서 이런 말 들어본 적 있을 거다. 같은 ChatGPT, 같은 Claude를 쓰는데 누군가는 쓸 만한 결과를 뽑고, 누군가는 뻔한 텍스트 덩어리만 받는다. 비결은 프롬프트의 길이가 아니다. 역할(Role)을 줬느냐, 안 줬느냐의 차이다. 왜 AI는 역할이 필요한가 AI는 기본적으로 "모