우리는 지금 AI 혁신의 물결 속에 있어요. 과거 모바일, 클라우드, IoT 등 수많은 기술 혁신이 있었지만, 사무직의 일하는 방식에 직접적인 변화를 가져오기까지는 오랜 시간이 걸렸죠. 하지만 지금의 AI는 정말 달라요.
마치 사람처럼 좌뇌와 우뇌를 함께 쓰는 인공지능의 등장은 사무직의 역할과 일하는 방식에 근본적인 변화를 예고하고 있습니다. 단순히 AI 툴을 잘 사용하는 것을 넘어, AI 서비스를 활용해서 내 업무를 얼마나 스마트하게 바꿀 수 있느냐가 이제 우리 직장인들의 핵심 경쟁력이 되고 있어요.
이러한 흐름 속에서 제가 최근에 가장 중요하게 느낀 능력은 바로 '내 업무를 스스로 해킹하는 능력'이에요. 이건 단순히 AI로 보고서를 요약하거나 회의록을 정리하는 표면적인 수준을 넘어, 내 업무 방식을 뿌리부터 변화시키는 것을 의미합니다.
이번 글에서는 AI 시대에 업무를 해킹해서 '슬랙 타임'을 확보하고, 이 시간을 활용해 중요 업무에 집중하며 기획 능력을 폭발시키는 구체적인 방법과 그를 위한 AI 도구 활용법을 깊이 있게 다뤄보려고 합니다. 😊
목차 📋
내 업무 스스로 해킹하기: 슬랙 타임 확보의 시작 📝
‘내 업무를 스스로 해킹하는 능력’은 자기 업무를 잘게 분해해서, 그 안에서 비효율적이거나 반복되는 루틴 업무를 발견하고 AI로 전환시키는 능력을 말해요. 과거에는 이런 잡다한 업무들을 그냥 언젠가 해야 할 일로 미뤄두거나, 누가 시키면 어쩔 수 없이 했잖아요? 그런데 AI 시대에는 이 모든 걸 완전히 자동화하거나 지능화시킬 수 있는 길이 열린 거죠.
자신의 업무를 분석하고, 그중 비효율적이거나 반복되는 루틴 업무를 AI로 대체하거나 자동화하는 전략적 사고와 실행 능력을 의미합니다. 이는 단순한 툴 사용을 넘어, 업무 구조를 혁신하는 근본적인 변화입니다.
솔직히 수십 년 동안 사무직의 생산성을 높여서 더 높은 레벨의 업무를 하도록 돕는 환경은 제대로 조성되지 못했어요. RPA(로보틱 프로세스 자동화) 같은 기술이 있었지만, 실제로 칼퇴근을 하거나 업무량이 확 줄어드는 경험은 많지 않았죠. 하지만 지금은 '사무직처럼 행동하는 AI'가 등장하면서, 사람의 역할을 어느 정도 대신하거나 심지어 전체를 대행하는 수준까지 왔습니다.
제가 볼 때 이건 직원들의 일하는 방식과 역할을 예의주시해야 하는 중요한 변화라고 생각해요. 매뉴얼에 따라 수행되는 일은 기계에 의해 사라질 위기에 처했고, 컨설팅 업계에서는 독창적인 일들마저 더 싼 노동력으로 대체될 수 있다고 경고하고 있습니다.
업무를 해킹해서 AI의 도움으로 처리하게 되면, 가장 크게 얻는 자산이 바로 '슬랙 타임(여유 시간)'입니다. 과거에는 시급하지도, 중요하지도 않은 업무들이 언젠가 꼭 했어야 하는 숙제처럼 남아 있었지만, 이제는 이 업무들을 아예 모아서 완전히 자동화하거나 지능화시킬 수 있게 되었어요. 이렇게 확보된 여유 시간이 우리에게 얼마나 큰 변화를 가져오는지 아세요?
슬랙 타임의 활용: 중요 업무 집중과 기획 능력 향상 🚀
슬랙 타임, 즉 여유 시간이 생기면 직장인들은 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 루틴하고 반복적인 업무에서 해방되어, 본인의 핵심 역량을 발휘할 수 있는 전략적이고 창의적인 업무에 몰입할 수 있는 환경이 만들어지는 거죠.
이는 단순히 '업무를 빨리 끝내고 퇴근'하는 것을 넘어, 업무의 질과 우리 자신의 성장 가능성을 극대화하는 기회가 됩니다.
그리고 이 여유 시간은 구상하고 기획할 수 있는 능력을 훨씬 더 높여줍니다.
기존 기업 조직 구조에서는 직급이 낮은 사원이나 대리들이 기획 업무에 참여할 기회 자체가 박탈당하는 경우가 많았죠. "어디 감히 대리가 기획을 해, 그건 연차가 쌓여야 가능한 일이야"라는 인식이 지배적이었으니까요.
하지만 AI의 도움으로 업무 처리 시간을 절약하게 되면, 연차가 쌓여야만 가능하다고 여겨졌던 기획성 업무를 직급이 낮은 직원들도 수행할 수 있는 환경이 조성됩니다. 이는 업무의 분업적 모습이 줄어들고, 밑에 직원들에게 시킬 일이 없어지는 현상과 맞물려 각 개인이 더 폭넓은 업무를 수행하게 되는 계기가 돼요.
사무직의 진화: '풀스택 워커' 시대의 도래 📈
AI 시대의 업무 방식은 기존의 분업적 모델에서 크게 변화할 거라고 봐요. 과거에는 사장님으로부터 내려온 업무가 부장, 과장을 거쳐 직원들에게 분배되고, 각자 맡은 부분을 처리해서 다시 취합하는 형태였잖아요?
이제는 AI의 도움을 받아 업무 처리가 너무 빠르게 이루어지기 때문에, 업무 분장을 할 필요도 없이 AI의 도움을 받아 뚝딱 업무를 처리하게 될 겁니다.
이런 변화는 사무직이 **'풀스택 워커(Full-stack Worker)'**로 전환될 것임을 의미합니다. 개발 분야에서 프론트엔드, 백엔드, 서버를 모두 다루는 풀스택 개발자처럼, 사무직 또한 기획부터 실행, 모니터링까지 모든 업무를 한 명의 담당자가 감당하고 처리하는 형태로 바뀌게 되는 거죠.
RACI 차트의 재정의 🔄
이런 변화는 기업의 HR 및 프로세스 관점에서 사용되는 RACI 차트(업무에 대한 소유권, 실행자, 협의 대상 등을 정의하는 시트)에도 큰 영향을 미칠 거예요. RACI 차트에서 '실행(Responsible)' 측면이 AI로 대체되거나, 아예 RACI의 모든 영역을 한 개인이 처리하게 되는 상황이 발생할 수 있습니다. 결과적으로 팀장이 오더를 내리고 팀원들이 분담해서 처리한 후 팀장이 피드백하는 방식은 대거 사라지고, 팀원들이 팀장과 같은 '풀스택' 작업을 직접 수행하는 형태로 많이 바뀔 것으로 예측됩니다. 이는 결국 조직 구조 자체의 변화로 이어지게 되겠죠.
업무 효율을 극대화하는 AI 도구 활용법 🛠️
그렇다면 이런 변화에 제대로 대응하고 '내 업무를 해킹'하기 위해 어떤 AI 도구들을 어떻게 활용할 수 있을까요?
Mascar: 프롬프트 생성의 비밀 병기 ✍️
많은 분들이 AI 툴을 잘 사용하는 것이 중요하다고 말하지만, 저는 '입력을 잘하는 것' 자체가 굉장히 대단한 기술이라고 생각해요. 예를 들어, "트럼프 정부 하에서 관세 문제가 커졌을 때 국내 A라는 물건을 만드는 제조업의 앞으로 대응 방안은 어떻게 돼야 하는가?"와 같은 복잡한 질문을 명확하게 글로 표현하는 게 쉽지 않잖아요.
이럴 때 추천하는 툴이 바로 **Mascar(마스카라)**입니다. Mascar는 무료로 사용할 수 있고, 프롬프트를 만들어주는 AI예요. 우리는 프롬프트 작성에 숙달되기까지 시간이 걸리는데, Mascar는 AI의 도움을 빌려 프롬프트 자체를 생성하는 것을 도와줍니다. 예를 들어, "미국의 관세 정책으로 인해 국내 제조업이 어떤 영향을 받을지 심층 연구를 하고 싶다.
그래서 심층 연구를 할 수 있는 프롬프트를 만들어 줘"라고 입력하면, Mascar는 연구의 주요 목표, 산업, 대상 독자 등을 한 번 더 질문해서 사용자의 요구를 최대한 맞추는 구체적인 프롬프트를 생성해 줍니다. 이건 마치 외주 용역을 맡길 때 상세한 업무 지시서를 만드는 과정과 비슷하죠. 생성된 프롬프트는 물론 사용자의 의도에 따라 수정해서 활용할 수 있습니다.
Perplexity: 심층 리서치와 보고서 작성의 혁신 🔍
Mascar로 생성된 고품질 프롬프트를 활용해서 **Perplexity(퍼플렉시티)**와 같은 AI 툴에서 심층 리서치와 보고서 작성을 진행할 수 있어요. 퍼플렉시티는 무료 버전으로도 하루에 다섯 번 심층 연구를 시도할 수 있어서, 일반적인 사무직에게는 충분히 유용한 툴입니다.
퍼플렉시티에 프롬프트를 입력하면, 사용자가 특별히 추가 정보를 입력하지 않아도 방대한 답변을 생성해 줍니다. 예를 들어, 미국 관세 정책이 한국 기업, 특히 중소기업에 미치는 영향을 실시간 인터넷 검색을 통해 분석하고, 자동산, 포드, 테슬라와 같은 글로벌 기업의 움직임, 기업 규모별 영향, 시사점 등을 상세하게 보고서 형태로 뽑아주는 거죠. ChatGPT보다 답변이 짧다는 인식이 있지만, 프롬프트가 구체적일 경우 매우 길고 상세한 답변을 얻을 수 있습니다.
보고서 내용 외에 가장 중요한 부분은 바로 하단에 제공되는 링크 정보들이에요. 구글 리서치 시 수많은 링크 중 유의미한 것을 찾기 어려웠던 것과 달리, 퍼플렉시티가 제공하는 링크들은 광고 없이 양질의 링크이며, PDF 파일까지 읽어서 답변을 제공합니다. 이 링크들은 단순히 정보의 출처를 넘어, 더 심층적인 학습과 탐색을 위한 강력한 자원이 돼요.
NotebookLM: 정보 가공 및 학습의 새로운 패러다임 🧠
퍼플렉시티에서 얻은 양질의 보고서와 링크를 활용해서 **NotebookLM(노트북LM)**과 대화하며 심층 학습을 진행할 수 있습니다. NotebookLM은 누구든지 무료로 사용할 수 있는데, 그 기능이 놀라울 정도로 양질의 내용을 제공합니다.
- 다양한 소스 처리 능력: NotebookLM은 웹사이트 URL, PDF 파일 URL 등을 직접 가져와 학습할 수 있어요. 심지어 과거에는 다운로드해서 첨부해야 했던 PDF 파일도 URL로 바로 불러올 수 있죠. 크롬 익스텐션(웹 임포터)을 활용하면, 특정 웹사이트를 탐색하다가 유용한 내용을 발견했을 때 복사/붙여넣기 없이 바로 NotebookLM의 노트로 가져와 AI가 학습할 수 있게 만들 수 있어서 엄청 편리합니다.
- 학습 가이드, Q&A, 팟캐스트 생성 기능: NotebookLM에 여러 개의 소스 내용을 넣어두면, 이 소스를 기반으로 학습 가이드, FAQ, 브리핑 문서, 타임라인 등을 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 소스를 기반으로 학습 가이드를 만들고 싶다고 하면 자동으로 Q&A 퀴즈와 그 정답이 생성됩니다.
- 이미지 해석 능력과 일상생활 적용: NotebookLM은 이미지 해석 능력이 정말 뛰어나요. 파워포인트 파일을 구글 슬라이드로 전환해서 올리면, 슬라이드에 포함된 차트, 도표, 이미지의 맥락까지 명확하게 이해해서 답변을 제공합니다. 운전자와 조수석 사이 램프를 '실내등'이라고 검색해도, AI는 맥락을 이해해서 매뉴얼에 '맵 램프'라고 되어 있는 전구 교체 방법을 알려주는 식이죠.
이처럼 NotebookLM은 심각한 보고서 작성부터 차량 매뉴얼을 활용하는 일상생활까지, 다양한 영역에서 사용자에게 많은 도움을 줄 수 있답니다.
NotebookLM 팟캐스트 생성기 🎧
아래에서 주제와 어조를 선택해 스크립트를 만들어 보세요.
AI 시대, 새로운 학습 방식과 멀티미디어 활용의 중요성 📚
AI 시대에는 학습하는 방법도 근본적으로 달라집니다. 과거에는 눈으로 많이 읽고 손으로 많이 써보면서 정보를 외우는 방식이 주를 이뤘잖아요.
하지만 이제는 정보를 가지고 내가 많이 가공해보고, 그것을 다른 미디어 타입이나 다른 포맷으로 가공해보면서 학습하는 것이 훨씬 더 효과적이라고 해요. 예를 들어, 50페이지짜리 PDF 문서를 눈으로 보고 메모하는 것보다, AI로 요약해 본 다음 그 요약 내용을 가지고 계속 대화하면서 학습하는 것이 더 효과적으로 체화될 수 있습니다.
이는 멀티미디어 활용 능력의 중요성을 더욱 부각시키죠. 단순히 글로 된 정보를 읽는 것을 넘어, 음성으로 팟캐스트를 듣고, AI와 대화하며, 이미지나 영상을 통해 정보를 습득하고 가공하는 능력이 필요합니다. 이러한 다각적인 정보 활용 능력을 통해 우리는 AI 시대에 더욱 스마트하게 학습하고 업무를 처리할 수 있게 됩니다.
AI 시대, 스마트 워커의 핵심 전략
결론: AI와 함께 성장하는 스마트 워커 ✨
AI 시대는 정말 한눈을 팔면 혁신의 대상이 되어버릴 수 있는 격변의 시기인 것 같아요. 그래서 저는 이러한 AI 물결에 빨리 올라타거나, 심지어 물결 자체를 리딩하는 능력이 필수적이라고 생각합니다. 이걸 위해서는 결국 우리 스스로 내 업무를 해킹하고, AI를 활용해서 비효율적인 업무들을 자동화함으로써 '슬랙 타임'을 확보해야 합니다.
이렇게 확보된 슬랙 타임은 단순히 쉬는 시간이 아니라, 중요 업무에 집중하고 창의적인 기획 능력을 향상시키는 전략적인 시간이 됩니다. 오늘 소개해드린 Mascar, Perplexity, NotebookLM과 같은 AI 도구들을 적극적으로 활용해서 정보 리서치, 보고서 작성, 심층 학습 등 업무의 전반적인 과정을 효율화하고 고도화할 수 있어요.
결론적으로, AI 시대의 직장인은 단순히 AI 툴의 사용자에 머무르는 것이 아니라, 자신의 업무 방식을 혁신하고 AI를 활용해 새로운 가치를 창출하는 **'스마트 워커'**이자 **'풀스택 워커'**로 진화해야 합니다. 이러한 변화에 적극적으로 적응하고 AI와 함께 성장해 나간다면, 우리는 이 시대에도 끊임없이 경쟁력을 확보하고 더 높은 수준의 업무를 수행하며 발전할 수 있을 거라고 확신합니다.
자주 묻는 질문 ❓
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