[Part 01] AI 시대 직장인 생존 전략 – 업무 자동화로 생산성 2배 만들기

차례

1장. AI 기술 변화와 직장 업무 구조의 재편

1.1 생성형 AI의 기술적 기반(LLM, RAG, 멀티모달)

1.2 AI 도입이 백오피스·사무직에 미치는 구조적 영향

1.3 기업 업무 프로세스의 변화: 파이프라인 vs 모듈형 업무

1.4 직장인의 노동 구조 변화: 실행자 → 설계자 → 관리자

1.5 AI 활용 역량이 평가·성과·승진 구조에 미치는 영향


2장. 직장인의 작업을 AI가 대체·강화하는 8대 업무 범주

2.1 문서·텍스트 생산 자동화

2.2 보고·요약·정리 자동화

2.3 정보 검색·리서치 자동화

2.4 커뮤니케이션 자동화(내부보고·외부협업·영문메일)

2.5 데이터 처리·정제·시각화 자동화

2.6 일정·우선순위·프로젝트 관리 자동화

2.7 고객·내부 이해관계자 응대 자동화

2.8 부서별 특수 작업(기획서·제안서·분석서) 자동화


3장. 한국어 업무 환경에 최적화된 AI 도구 지도

3.1 텍스트 AI: ChatGPT, Clova Studio, HyperCLOVA X, 뤼튼

3.2 문서 자동화 AI: DokdoAI, 업스테이지 OCR, Typed, Notion AI

3.3 음성·회의록 AI: caret 캐럿 기반 회의록, 

3.4 이미지·영상 AI: Karlo, DALL·E, Runway, Kakao Brain

3.5 자동화·연동 도구: Zapier, Make, N8N, 네이버워크플레이스 자동화

3.6 데이터 분석 보조: 파이썬 코드 생성·SQL 자동 생성 도구

3.7 한국 기업들이 가장 많이 채택 중인 AI 툴 트렌드


4장. 직무별 AI 실무 적용 전략

4.1 기획팀: 조직의 사고를 설계하는 ‘AI 퍼실리테이터’로 진화하기

4.1.1 시장조사 자동화

• 산업분석 자동 요약

• 해외 리포트 요약

• 경쟁사 포지션 맵 자동 생성

• 트렌드 변동성 예측 AI 활용

4.1.2 전략 기획 자동화

• 기획안 구조 자동 생성

• 시나리오 플래닝(시장·경쟁·고객별)

• 전략적 의사결정 매트릭스 자동 생성

• KPI 설정 자동화 템플릿

4.1.3 벤치마킹 자동화

• 경쟁사 기능 분석

• 비즈니스 모델 분해

• 유사 기업 실패·성공 패턴 추출 자동화

4.1.4 프로젝트 관리 자동화

• 일정 자동 생성

• 리스크 사전 탐지

• 의사결정 기록 자동 정리

• 프로젝트 종료 보고서 자동 완성

4.1.5 기획자를 위한 프롬프트 엔지니어링

• 구조화 프롬프트

• 단계적 리딩 프롬프트

• 롤(role) 기반 전문가 프롬프트

• 체인(Chain-of-thought) 지침 템플릿

4.2 마케팅·홍보팀: 브랜드 메시지를 자동 생산·확장하는 시스템 만들기

4.2.1 콘텐츠 기획·제작 자동화

• 월간 콘텐츠 캘린더 생성

• SNS별(인스타, 유튜브, 블로그) 카피 자동 생성

• 광고 문구 A/B 테스트 자동화

• 해시태그·SEO 최적화 자동 생성

4.2.2 고객·시장 분석 자동화

• 고객 페르소나 자동 생성

• 캠페인 성과 분석 자동화

• 구매 패턴 데이터요약

• 고객 반응 감성 분석 자동화

4.2.3 마케팅 실무 자동화

• 배너 이미지 자동제작

• 숏폼 영상 자동 생성

• 프레스 릴리즈 자동 작성

• 인플루언서 리스트업 자동 생성

4.2.4 마케팅 프롬프트 핵심 패턴

• 퍼널 단계별 카피 프롬프트

• 페르소나 생성 프롬프트

• 콘텐츠 변환(요약→영상 스크립트) 프롬프트

4.3 인사·총무(HR/GA): 사내 운영을 표준화·자동화하는 AI 시스템 구축

4.3.1 채용 자동화

• 직무기술서(JD) 자동 생성

• 면접 질문·평가표 자동 생성

• 후보자 비교표 자동 생성

4.3.2 사내 커뮤니케이션 자동화

• 공지문·가이드 문서 자동 작성

• 교육자료·퀴즈 자동 생성

• 사내 제도 설명서 자동 변환(요약 → 매뉴얼)

4.3.3 총무 업무 자동화

• 계약서 요약

• 시설관리 점검 체크리스트 생성

• 사고·이슈 보고서 자동 작성

4.3.4 HR·총무 프롬프트 패턴

• 정책 안내문 템플릿

• 교육자료 템플릿

• 내부 보고 자동화 프롬프트

4.4 영업·상사업무: 고객·거래처 중심 업무의 효율 극대화

4.4.1 제안서 자동 생성

• 영업 시나리오별 제안서 템플릿

• 고객사 맞춤형 솔루션 자동 추천

• 경쟁사 대비 장점 분석 자동화

4.4.2 해외 비즈니스 자동화

• 영문 이메일 자동 생성(톤·국가별 차이 반영)

• 계약서 주요 조항 요약

• 바이어 응대 스크립트 자동 작성

4.4.3 내부 보고·CRM 자동화

• 영업일지 자동 요약

• 고객 기록 구조화

• 거래 히스토리 분석 자동화

4.5 회계·재무팀: 데이터·지표 중심 부서의 스마트 자동화 전략

4.5.1 보고서 자동화

• 월간·분기 재무보고 자동 요약

• KPI 브리핑 자동 생성

• 예산 편성 초안 자동 작성

4.5.2 데이터 분석 자동화

• 비용 분류·정제

• 원가 분석 자동화

• 시나리오별 예측 모델 안내

4.5.3 회계·재무 프롬프트

• 지표 설명 템플릿

• 보고서 구조 생성

• 투자자 보고용 요약 프롬프트

5장. 직장인이 반드시 구축해야 할 AI 기반 업무 자동화 워크플로우 20선

5.1 회의록 자동 생성(음성→텍스트→요약)

5.2 보고서 초안 자동 구조화

5.3 리서치 자료 자동 정리

5.4 이메일 응답 자동화

5.5 프로젝트 계획서 자동화

5.6 제안서 자동 생성

5.7 팀 내부 규정 정리 자동화

5.8 PDF 문서 대량 요약

5.9 데이터 정제 자동화

5.10 이미지·배너 자동 제작

5.11 업무 매뉴얼 자동 생성

5.12 일정 자동 정리

5.13 우선순위 자동 추천

5.14 고객 문의 자동 응답 템플릿

5.15 경쟁사 모니터링 자동화

5.16 품의서·결재 보고서 자동 작성

5.17 제품·서비스 소개서 자동 생성

5.18 다국어 문서 자동 번역·현지화

5.19 1인 RPA 자동화 시나리오

5.20 AI 기반 부서 통합 워크플로우 설계

6장. 프롬프트 엔지니어링 심화

6.1 직장인을 위한 구조화 프롬프트 모델

6.2 단계적 사고 유도(Chain-of-Thought)

6.3 롤 기반 전문가 시뮬레이션

6.4 제약 조건 설계

6.5 평가·검수형 프롬프트

6.6 자동화 프롬프트 묶음(패키지) 만들기

6.7 직무별 전문 프롬프트 80선

7장. 1인 AI 자동화 시스템 구축하기

7.1 파일·문서·데이터 정리 구조 설계

7.2 사내 정보·규정 DB 구축

7.3 개인 RAG 시스템 구성(검색형 업무 자동화)

7.4 자동화 유지보수 전략

7.5 팀 단위로 확장하는 조직적 자동화 프레임워크


8장. 직장인 생산성 2배 프로그램(30일 로드맵)

8.1 Day 1~7: 문서 자동화

8.2 Day 8~14: 기획·아이디어 자동화

8.3 Day 15~21: 커뮤니케이션 자동화

8.4 Day 22~30: 전사적 자동화 시스템 구축

8.5 성과 측정 지표와 실전 변화 예시


9장. AI 활용의 위험·윤리·보안 관리

9.1 민감정보·기밀문서 입력 가이드

9.2 사실 오류 검증 체계 구축

9.3 인사·평가에서의 윤리 문제

9.4 AI 시대에 필요한 법적·저작권 개념

9.5 기업 내 AI 정책 구축 원칙


10장. 결론 – AI를 잘 쓰는 사람은 업무를 ‘하는 사람’이 아니라 ‘재설계하는 사람’

10.1 업무 혁신의 기준이 바뀐다

10.2 AI로 2배 생산성을 만드는 사람의 공통점

10.3 모든 직장인의 미래 생존전략

10.4 지금 당장 시작하는 방법: 최소 행동 3가지

■ [Part 02] 업무 자동화 툴 조합법 : 챗GPT + 자피어/메이크 + 노션으로 반복 업무 50% 줄이는 방법

■ [Part 03] AI로 만드는 개인 업무 자동화 시스템 – 하루 2시간을 되찾는 실전 설계법

1장. AI 기술 변화와 직장 업무 구조의 재편

AI는 어느 날 갑자기 나타난 마법 도구가 아니라 수십 년간 발전해 온 컴퓨팅 기술과 데이터 기술,

그리고 통계·수학·언어학이 결합하여 탄생한 하나의 거대한 도구 상자라고 보실 수 있습니다.

이 장에서는 생성형 AI의 기술적 기반을 간단히 정리하고,이 기술이 실제 직장 업무 구조를 어떻게 바꾸는지,

그리고 그 변화 속에서 직장인의 역할이 어떤 방향으로 이동하고 있는지를 살펴봅니다.

이해 포인트는 세 가지입니다.

첫째, AI가 어떤 원리로 작동하는지 큰 그림을 이해하면 두려움이 줄어들고 활용 아이디어가 늘어납니다.

둘째, 기업 업무 프로세스가 어떻게 재편되는지 알면 내 업무 중 어디를 먼저 자동화할지 판단이 쉬워집니다.

셋째, 평가와 승진 구조가 어떻게 바뀌는지 미리 알면 AI 시대에 필요한 역량을 전략적으로 준비할 수 있습니다.

1.1 생성형 AI의 기술적 기반(LLM, RAG, 멀티모달)

생성형 AI를 이해할 때 꼭 짚고 넘어가야 할 핵심 개념은 크게 세 가지입니다.

LLM, RAG, 멀티모달입니다. 이 세 가지를 하나의 흐름으로 이해해 두면 나중에 어떤 도구를 접하더라도

“이게 대략 어떤 원리로 돌아가는지” 감이 잡히게 됩니다.

먼저 LLM(Language Model, 대규모 언어 모델)은 사람이 쓰는 언어의 패턴을 통계적으로 학습한 엔진입니다.

인터넷에 존재하는 방대한 텍스트,책, 논문, 기사, 코드 등을 학습하여 “어떤 문장 다음에는 어떤 단어가 올

가능성이 높은지”를 확률적으로 예측하는 구조라고 이해하시면 편합니다.

LLM은 사람처럼 “이해한다”기보다는 엄청나게 정교한 자동 완성 시스템에 가깝습니다.

다만 학습 데이터의 양과 모델의 규모가 기존과 비교할 수 없을 만큼 커졌기 때문에 사람이 보기에도 매우

자연스럽고 맥락을 잘 맞추는 답변을 만들어 낼수 있습니다.

둘째로 RAG(Retrieval Augmented Generation)는 LLM이 가지고 있는 한계를 보완하기 위해 등장한 방식입니다.

LLM은 학습 시점 이후의 정보나 특정 회사 내부 문서, 사내 규정 등 폐쇄적인 정보를 기본적으로 알 수 없습니다.

또한 “사실”을 정확히 기억하는 저장 장치가 아니라 패턴 기반의 생성 엔진이기 때문에 때때로 그럴듯 하지만 틀린

말을 만들어 내기도 합니다.

RAG는 이 문제를 해결하기 위해 “검색(retrieval)”과 “생성(generation)”을 결합합니다. 먼저 회사 위키, 매뉴얼,

업무 문서, 정책 문서 등에서 관련성이 높은 문서를 찾아오고,그 내용을 LLM에게 함께 전달한 뒤 요약·정리·가공을

시키는 방식입니다. 쉽게 말해 “AI에게 미리 자료를 보여준 뒤 그걸 바탕으로 답을 쓰게 하는 방식” 이라고 보면 됩니다.

셋째로 멀티모달(Multimodal)은 텍스트 한 가지만이 아니라

이미지, 표, PDF, 심지어 음성·영상까지 여러 형태의 정보를 한꺼번에 이해하고

가공할 수 있는 능력을 의미합니다. 예를 들어 다음과 같은 활용이 가능합니다.

보고서 PDF를 통째로 올린 뒤 핵심 요약과 개선 포인트를 요청한다든지,

엑셀 스크린샷을 넣고 “이 지표의 의미를 설명해 달라”고 요청하거나, 회의 녹음 파일을 텍스트로 변환한 뒤 회의록과

액션 아이템을 추출하게 만드는 방식입니다.

직장인의 입장에서 중요한 포인트는 다음과 같습니다.

LLM은 글과 말을 대신 써주는 엔진,RAG는 우리 회사 고유의 지식을

연결해 주는 브리지, 멀티모달은 다양한 형식의 자료를 한 번에 다루게 해 주는 확장 기능입니다.

이 세 가지가 결합되면 “텍스트로만 일하던 시절”과는 비교할 수 없을 정도로 업무 자동화 가능 범위가 넓어집니다.

1.2 AI 도입이 백오피스·사무직에 미치는 구조적 영향

AI는 단순히 “엑셀을 조금 더 빨리 하는 도구”가 아니라 사무직 업무의 구조를 바꾸는 기술입니다.

특히 반복과 정형성이 높은 백오피스 업무는 AI의 직접적인 영향을 가장 먼저 받게 됩니다.

첫 번째 변화는 “단순 조합 작업의 축소”입니다. 기존에는 여러 문서를 열어 내용을 복사하고 서식을 맞추고,

문장을 다듬고, 표를 정리하는 작업에 많은 시간을 써야 했습니다. 이제는 AI에게 “이 문서들을 한 번에 읽고

정해진 형식의 보고서로 정리해 달라”고 요청하는 것만으로 많은 부분이 자동화될 수 있습니다.

두 번째 변화는 “정보 탐색의 방식”입니다.

과거에는 필요한 정보를 찾기 위해 폴더 구조를 뒤지고,

공유 드라이브에서 파일명을 검색하고, 동료에게 메신저로 물어보는 방식이 일반적이었습니다.

AI 도입 이후에는 “이 이슈와 관련된 최근 결재 문서를 찾아 핵심 내용만 정리해 달라”는 식의

자연어 기반 검색과 요약이 가능해집니다.

세 번째 변화는 “문서 품질의 평준화”입니다. 

작성자의 글쓰기 능력에 따라 보고서의 완성도와 설득력이

크게 달라졌던 과거와 달리, AI가 기본 템플릿과 문장 구조를 제공하게 되면서

최소한의 품질은 자동으로 보장되는 방향으로 흐르게 됩니다.

이 말은 곧 “단순히 글을 잘 정리하는 능력”만으로는 경쟁력이 되기 어렵다는 뜻이기도 합니다.

앞으로는 “무엇을 쓰게 할 것인지 정하는 능력”,“무엇을 묻고, 어떤 자료를 모아서,

어떤 기준으로 검수할 것인지”가 중요한 역량으로 떠오르게 됩니다.

네 번째 변화는 “업무 분담 구조”입니다. 

예전에는 신입·주니어 구성원이 자료 수집, 정리, 초안 작성 같은 기초 작업을

많이 담당했습니다. AI가 이 역할을 상당 부분 대신하면서 주니어의

역할은 점점“AI가 만든 초안을 해석하고 보완하는 역할”로 변화하게 됩니다.

이를 따라가지 못하면 주니어일수록 더 강한 압박을 느끼게 될 수 있습니다.

마지막으로 “시간의 사용 방식”도 바뀝니다. 

과거에는 보고서를 맞추느라 밤늦게까지 작업하는 일이 많았다면, 이제는 초안 생성과

구조화 자체는 AI가 빠르게 처리합니다. 문제는 이렇게 생긴 여유 시간을그저

“덜 야근하는 데”만 쓸 것인지, 아니면 추가적인 분석과 전략 수립,개인 역량 개발에

사용할 것인지입니다. 이 선택에 따라 같은 팀 안에서도 성과와 성장 속도가 크게 벌어질 수 있습니다.

1.3 기업 업무 프로세스의 변화: 파이프라인 vs 모듈형 업무

기업의 업무 프로세스는 전통적으로 “파이프라인 구조”에 가깝습니다.

A가 일을 시작하면 B에게 넘어가고, B가 마치면 C가 이어받는 순차 구조입니다.

보고서 초안 작성 → 검토 → 수정 → 결재와 같은 직선형 흐름이라고 보시면 됩니다.

AI 도입 이후에는 이 흐름이 점점 “모듈형 구조”로 바뀝니다.특정 단계 전체를 사람이 하는 대신 부분 부분을

AI 모듈이 맡아서 수행하고, 사람은 그 사이 사이를 연결하고 결과물을 검수하고

재구성하는 역할을 맡게 됩니다.

예를 들어 기획안을 만든다고 할 때 과거에는 다음과 같은 흐름이 많았습니다.

시장 조사 → 자료 정리 → 인사이트 도출 →기획안 구조 설계 → 내용 작성 → 디자인 작업 → 검토

AI를 적극 활용하면이 과정이 다음과 같이 쪼개집니다.

시장 조사 요청 문구 작성 →

AI를 통한 1차 자료 수집·요약 →

핵심 인사이트 추출을 위한 추가 질의 →

기획안 목차 초안 자동 생성 →

각 목차별 상세 내용 자동 작성 →

디자인 템플릿에 맞춘 PPT 초안 자동 생성 →

사 람에 의한 검토·수정·스토리 보강

표면적으로는 비슷한 단계처럼 보이지만,

사람이 직접 수행하는 작업의 비중은 줄어들고 “AI에게 무엇을 어떻게

시킬지 설계하는 단계”와 “AI가 만든 결과물을 평가·수정하는 단계”가 핵심 업무로 올라오게 됩니다.

이때 중요한 개념은 “모듈을 잘 쪼개는 사람”이 일을 잘하는 사람이 된다는 점입니다.

한 번에 큰 결과물을 달라고 요청하면 AI도 모호한 출력을 내놓기 쉽습니다.

반대로 “자료 수집”, “요약”, “구조화”, “표현 다듬기”처럼 단계를

세분화하여 요청하는 사람은 더 정확하고 재사용 가능한 워크 플로우를 만들 수 있습니다.

기업 입장에서는 이러한 모듈형 업무를 표준 프로세스로 정리하고

사내 매뉴얼과 템플릿으로 공유하려는 움직임이 점점 강해질 것입니다.

결국 “내 방식대로 일하는 습관”보다는 “팀 차원의 AI 기반 프로세스를 설계하고 공유하는 능력”이

중요한 경쟁력으로 자리 잡게 됩니다.

1.4 직장인의 노동 구조 변화: 실행자 → 설계자 → 관리자

AI 시대를 이해하는 가장 실감나는 키워드는 “노동 구조의 단계 이동”입니다.

많은 직장인이 지금까지는 주어진 일을 빠르고 정확하게 처리하는 “실행자” 역할에 머물렀습니다.

하지만 AI가 실행 부분을 상당 부분 대신하는 순간, 실행자의 가치는 자연스럽게 떨어질 수밖에 없습니다.

대신 아래와 같은 두 단계가 새로운 표준 역할로 떠오르게 됩니다.

첫 번째는 “설계자”입니다. 설계자는 문제를 정의하고, 업무를 단계별로 쪼개며, 각 단계에 어떤 도구와

데이터를 배치할지 결정합니다. AI에게 어떤 입력을 주고, 어떤 형식의 출력을 받을지 정하는 사람입니다.

예를 들어 “신제품 런칭 보고서를 만들라”는 요청이 왔을 때단순히 AI에게 “신제품 런칭 보고서를 써줘”라고

한 줄만 던지는 수준에 머물지 않습니다. 어떤 타깃 고객을 기준으로 할지, 시장 상황은 어떻게 정리할지,

경쟁사 비교는 어떤 틀로 할지, 재무적 기대 효과는 어떤 지표로 표현할지 등 전체 구조를 먼저 그려 보고

그 구조에 맞춰 AI를 단계적으로 활용합니다.

두 번째는 “관리자”입니다. 여기서 말하는 관리자는사람만 관리하는 전통적인 의미를 넘어

“사람과 AI, 그리고 프로세스를 함께 관리하는 역할”을 뜻합니다.

AI가 만들어 내는 결과물의 품질을 지속적으로 모니터링하고, 프롬프트와 템플릿을 개선하며,

팀원들이 AI를 적절히 활용하고 있는지 점검하고 코칭하는 역할이 중요해집니다.

결국 노동 구조의 변화는 실행자 중심에서 설계자·관리자 중심으로 이동합니다.

단순 반복 업무를 많이 맡고 있는 직무일수록이 변화의 압박을 더 빨리 느끼게 됩니다.

따라서 자신의 업무 중 “설계 역할”과 “관리 역할”이 될 수 있는 부분을 지금부터 의도적으로 찾아보고,

작은 단위라도 직접 설계해 보는 경험을 쌓는 것이 AI 시대 생존 전략의 출발점이 됩니다.

1.5 AI 활용 역량이 평가·성과·승진 구조에 미치는 영향

AI 활용은 이제 “있으면 좋은 스킬” 수준을 넘어 평가와 성과, 승진 구조에 직접적인 영향을

미치는 핵심 역량으로 자리 잡아 가고 있습니다.

첫째, “생산성 격차”가 평가 격차로 이어집니다.

같은 업무를 맡았을 때 AI를 잘 활용하는 구성원은 더 짧은 시간에 더 많은 결과물을 내거나,

같은 시간에 더 깊이 있는 분석과 제안을 추가로 제출할 수 있습니다.

이는 자연스럽게 평가자의 눈에 띄게 되고, 성과 평가 점수로 이어질 가능성이 큽니다.

둘째, “문서와 보고의 수준”이 승진 경쟁력을 좌우합니다. AI를 활용하면 누구나 일정 수준 이상의

깔끔한 문서를 만들 수 있게 됩니다. 이때 차별화 포인트는 문장 표현이 아니라 “내용의 깊이”와

“구조의 설득력”입니다. AI를 단순히 문장 다듬기 도구로 쓰는 사람과 전략 설계와

시나리오 플래닝, 데이터 해석까지 함께 묶어서 활용하는 사람의 보고서는

질적으로 완전히 다른 결과물을 보여줍니다.

셋째, “학습 속도와 적응력”이 중간 관리자의 핵심 평가 기준이 됩니다.

팀 단위로 AI를 도입해야 하는 상황에서 새로운 도구와 기능을 빠르게 이해하고, 팀 업무에 맞게 적용해

보는 실험을 주도하는 사람 은조직 내 변화의 촉진자로 인식됩니다.

반대로 “나는 원래 하던 방식이 편하니 그냥 예전처럼 할래요”라고 버티는 태도는 장기적으로 인사 평가에서

불리하게 작용할 수 있습니다.

넷째, “AI 리스크 관리 역량”도 조직에서 중요하게 보는 포인트입니다. 

민감한 정보를 무분별하게 AI에 입력하거나, 팩트 체크 없이 AI가 만든 내용을

그대로 외부에 내보내면 회사 차원의 리스크로 이어질 수 있습니다.

따라서 AI를 잘 쓰는 사람은 동시에 “어디까지는 써도 되고, 어디부터는

조심해야 하는지”를 구분하는 안전 가이드라인을 지킬 줄 아는 사람이어야 합니다.

마지막으로, AI 활용 역량은 “직무 전문성”과 결합될 때 가장 강력한 영향력을 발휘합니다.

단순히 도구를 잘 다루는 수준을 넘어,기획, 마케팅, 인사, 영업, 재무 등 각 직무의 본질을 깊이 이해한

상태에서 AI를 업무 전 과정에 녹여 넣을 수 있는 사람이 조직 내에서 핵심 인재로 인정받게 됩니다.

2장. 직장인의 작업을 AI가 대체·강화하는 8대 업무 범주

2장에서는 직장인의 대부분의 일을 여덟 가지 작업 유형으로 나누어 살펴봅니다.

각 유형별로 AI가 어떤 부분을 대체하거나 어떤 방식으로 강화를 해 줄 수 있는지,

그리고 실무에서 바로 떠올릴 수 있는 예시를 중심으로 설명드리겠습니다.

2.1 문서·텍스트 생산 자동화

대부분의 사무직 업무는 결국 “글을 만들어 내는 일”로 귀결됩니다.

기획안, 보고서, 안내문, 공문, 제안서, 회의 안건, 교육자료까지 모두 텍스트입니다.

AI를 문서 작성에 활용할 때의 핵심은 “처음부터 끝까지 대신 써 달라”가 아니라

“문서 생성 과정을 여러 단계로 나누고 각 단계를 AI에 맡기는 것”입니다.

예를 들어 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

아이디어 정리 → 목차(구조) 설계 →

각 항목별 핵심 문장 생성 → 사례·근거·데이터 추가 →

톤·분량·형식 맞추기 정리 단계입니다.

직장인은 다음과 같은 방식으로 문서·텍스트 생산을 자동화할 수 있습니다.

첫째, 초안 생성 자동화입니다.

머릿속에 틀은 있지만 막상 첫 문장을 쓰려니 막힐 때, AI에게 “이런 목적, 이런 대상,

이런 분량의 문서 구조와 초안을 만들어 달라”고 요청하면 생각보다 정교한 뼈대가 나옵니다.

둘째, 문장 다듬기 자동화입니다.

이미 쓴 글이 있지만 표현이 투박하거나 장황할 때,

“존칭체로 정리해 달라”,“보고용 문체로 바꿔 달라”,

“글 길이를 30% 줄여 달라”와 같이 형식과 톤을 지정해 줄 수 있습니다.

셋째, 버전 변환 자동화입니다.

하나의 내용을 기반으로 메일 버전, 보고서 버전, 안내문 버전,

FAQ 버전, 프레젠테이션 스크립트 버전 등 여러 형태로 재생산하는 작업도

AI를 이용하면 큰 시간을 줄일 수 있습니다.

넷째, 반복 문서 양식 자동화입니다.

인사 공지, 교육 안내, 행사 안내,고객 안내 메일처럼

패턴이 비슷한 문서는 프롬프트 템플릿과 예시를 만들어 두고 매번

일부 내용만 바꿔서 빠르게 생성할 수 있습니다.

문서·텍스트 생산 자동화의 목표는 “글을 전혀 안 쓰는 것”이 아니라

생산에 쓰이는 시간을 줄이고 생각·판단·검수에 더 많은 시간을 쓰는 것입니다.

2.2 보고·요약·정리 자동화

사무직 업무의 상당 부분은 “새로운 내용을 만드는 것”이 아니라

“기존 내용을 정리해서 보여 주는 것”입니다. 보고, 요약, 정리 업무가

여기에 해당합니다. AI는 특히 다음과 같은 작업에 강합니다.

첫째, 긴 자료 요약입니다. 장문의 보고서, 회의록, 메일 스레드,리포트, 정책 문서를 그대로 읽는

대신 AI에게 “임원 보고용 10줄 요약”,“실무 담당자용 체크리스트로 변환”,“장점·위험·결정사항

세 가지로 정리”와 같이 형식을 지정해서 요약을 맡길 수 있습니다.

둘째, 계층형 정리입니다. 산만하게 흩어진 메모나 회의 노트를 “1장, 1.1, 1.2, 2장”과 같은 구조로

재배열해 달라고 요청하면 보고서의 뼈대가 빠르게 만들어집니다.

셋째, 비교·대조 정리입니다. 여러 안건이나 자료가 있을 때 “안건 A와 B의 차이를 항목별

표로 정리”, “각 안의 장단점과 리스크를 한눈에 보이게 정리”처럼 비교형 요약을 요청할 수 있습니다.

넷째, 액션 아이템 추출입니다. 회의록이나 채팅 기록을 그대로 남겨두면

무엇을 해야 하는지 헷갈리기 쉽습니다. AI에게 “담당자, 마감일, 할 일 세 가지를

표 형식으로 정리해 달라”고 요청하면 실행 중심 요약으로 재구성해 줍니다.

이 범주에서 중요한 역량은“어떤 형식으로 정리해야 상대가 가장 이해하기 쉬운지”를

사전에 설계하는 능력입니다. AI는 구조와 형식을 잘 지정할수록 훨씬 쓸모 있는 결과물을 돌려줍니다.

2.3 정보 검색·리서치 자동화

리서치는 단순한 검색을 넘어 질문 정의 → 정보 수집 → 분류 →인사이트 도출의 흐름으로 진행됩니다.

AI는 이 과정의 여러 단계를 크게 단축시키는 도구입니다.

첫째, 질문 재정의 자동화입니다. 막연한 호기심 수준의 질문을“조사 가능한 리서치 질문”으로

바꿔주는 용도로 AI를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 “MZ 직원 이직률이 왜 높지?”를

“지난 3년간 30대 미만 직원 이직률, 주요 퇴사 사유, 업계 평균과의 비교”처럼

조사 가능한 형태로 정제하는 것입니다.

둘째, 1차 자료 수집 자동화입니다. 산업 트렌드, 경쟁사 동향, 해외 사례 등 방대한 자료를 처음부터

끝까지 직접 읽고 정리하기 보다는 AI에게 “핵심 키워드와 큰 흐름”을 먼저 정리해 달라고

요청할 수 있습니다.

셋째, 분류·태깅 자동화입니다. 여러 기사, 리포트, 문서를 모아 두고 “주제별로 묶어 달라”,

“긍정·부정 이슈로 분류해 달라”,“시기별로 흐름을 정리해 달라” 등 분류 기준을 제시하면

자료 정리가 한결 빨라집니다.

넷째, 인사이트 후보 추출입니다. 최종적인 판단은 사람이 해야 하지만 AI에게 “이 자료들을

바탕으로 우리가 고민해 볼 만한 가설 5가지”를 먼저 제안하게 하면 회의나 기획의 출발선이 높아집니다.

리서치 자동화에서 주의할 점은“AI가 제시한 내용을 곧이 곧대로 믿지 않는 것”입니다.

사실 확인과 출처 검증은 반드시 사람이 다시 한 번 점검해야 합니다.AI는 어디까지나

“초안 인사이트 생성기”로 활용하는 것이 안전합니다.

2.4 커뮤니케이션 자동화

(내부보고·외부협업·영문메일)

직장인의 하루는 메일, 메신저, 공지, 보고, 회신 등 수많은 커뮤니케이션으로 채워져 있습니다.

AI는 이 커뮤니케이션의 형식과 톤을 맞추는 데 특히 강점이 있습니다.

첫째, 내부 보고용 메시지 작성입니다. “팀장님께 상황 공유용 요약을 보내야 하는데

어떻게 써야 할지 막막하다” 싶을 때,상황 설명을 간단히 적어 넣고 “팀장 보고용 5줄 메시지로 정리”를

요청하면 형식에 맞는 문장을 빠르게 얻을 수 있습니다.

둘째, 외부 협업 커뮤니케이션입니다. 파트너사, 공급사, 고객사와의 메일에서

너무 딱딱하지도, 너무 가볍지도 않은 톤을 유지하는 것이 쉽지 않습니다.

AI에게 “비즈니스 존댓말, 정중하지만 단호한 어조,A사의 입장을 고려한 표현” 등 조건을 명시해 주면

초안을 만드는 시간이 크게 줄어듭니다.

셋째, 영문 메일 자동화입니다. 영어 메일이 부담스러운 경우 한국어로 내용을 정리한 뒤

“미국 비즈니스 메일 형식으로 번역”,“영국식 포멀 톤으로 수정”처럼 톤과 지역까지 지정하여

변환할 수 있습니다.

넷째, 회신·답변 템플릿입니다. 반복적으로 들어오는 질문이나 문의에 대해서는 AI를 활용해 표준 답변

틀을 만들어 두고, 상황에 맞게 일부만 수정하여 사용하는 방식으로

커뮤니케이션 시간을 줄일 수 있습니다.

커뮤니케이션 자동화의 핵심은 “내가 직접 생각해야 하는 부분”과 “표현만 정리하면 되는 부분”을

구분하는 것입니다. 생각이 필요한 판단과 결정은 사람이 하고, 표현·구조·번역은 AI에게 넘기는 것이

가장 효율적인 분업 구조입니다.

2.5 데이터 처리·정제·시각화 자동화

데이터를 다루는 일은 이제 특정 직무에만 필요한 역량이 아닙니다.

마케팅, 영업, 인사, 재무, 운영 등 대부분의 부서에서 숫자와 표를 다루는 일이

점점 더 늘어나고 있습니다.

AI는 다음과 같은 데이터 작업을도와줄 수 있습니다.

첫째, 데이터 정제 자동화입니다. 엑셀 파일에 섞여 있는공백, 오탈자, 형식 불일치,중복 항목을 찾아

정리하는 작업 은AI가 가장 잘하는 영역 중 하나입니다. “이 데이터를 분석하기 좋게 형식과 항목을

정리해 달라”고 요청할 수 있습니다.

둘째, 기본 통계·요약 자동화입니다. 평균, 합계, 비율, 증감률, 상위 항목 등 기본적인 요약 통계는

AI에게 “이 데이터에서 중요한 지표 5개를 뽑고 설명해 달라”고 요청하면 숫자와 함께

해석까지 붙여서 받을 수 있습니다.

셋째, 시각화 아이디어 생성입니다. 그래프를 직접 그리는 기능이 없더라도 “어떤 차트를 쓰면 좋을지,

어떤 축과 레이블을 넣어야 하는지”에 대해 AI에게 제안을 받으면 보고서용

차트를 설계하는 시간이 줄어듭니다.

넷째, 데이터 스토리텔링 보조입니다. 숫자만 나열하는 보고는 전달력이 떨어집니다.

AI에게 “이 표를 바탕으로 임원에게 설명할 때 쓸 스토리라인 3개”를 제안하게 하면

데이터를 해석하는 프레임을여러 각도에서 준비할 수 있습니다.

데이터 자동화에서 중요한 점은 “숫자 계산을 전적으로 AI에게 맡기지 말 고최종 결과는 반드시

사람이 검증하는 것”입니다. 계산 로직, 필터 기준, 기간 구분 등이

업무 맥락에 맞는지 항상 다시 한 번 확인해야 합니다.

2.6 일정·우선순위·프로젝트 관리 자동화

많은 직장인이 “시간이 부족하다”는 고민을 하지만 실제로는 일정 관리와 우선순위

설정에 충분한 시간을 쓰지 못하는 경우가 많습니다.

AI는 일정과 업무를 정리할 때 다음과 같은 방식으로 도움을 줄 수 있습니다.

첫째, 업무 목록 정리입니다. 메일함, 메신저, 회의록에 흩어진 할 일을 쭉 모아 적어 두고

AI에게 “마감일, 난이도, 중요도를 기준으로 우선순위를 재정렬해 달라”고 요청하면

하루·일주일 단위 계획을 세우기 쉬워집니다.

둘째, 프로젝트 타임라인 설계입니다. “3개월짜리 캠페인”, “6개월 신규 서비스 런칭”처럼 장기 프로젝트의

경우 AI에게 “필수 단계와 예상 소요 기간,관련 이해관계자”를 기준으로 기본 타임라인을 뽑게 한 뒤

현실에 맞게 조정할 수 있습니다.

셋째, 리마인드 포인트 추출입니다. 프로젝트 설명과 주요 마일스톤을 입력하고 “언제 누구에게 무엇을

상기시켜야 하는지 리마인드 체크포인트를 만들어 달라”고 요청하면 추적 관리에 도움이 됩니다.

넷째, 회의 준비·후속 조치 자동화입니다. 회의 안건과 목표를 알려주고 “회의 시간 30분 기준

진행 순서와 질문 리스트를 만들어 달라”고 요청하거나, 회의록을 넣고“

후속 액션과 담당자 중심의 체크리스트”를 정리하게 할 수 있습니다.

일정·프로젝트 관리 자동화의 핵심은 “결정을 AI에게 넘기지 말고 결정에 필요한 정보를

정리하는 데 활용하는 것”입니다. 최종 우선순위와 자원 배분은 반드시 사람이 내려야 합니다.

2.7 고객·내부 이해관계자 응대 자동화

고객, 내부 직원, 파트너, 공급사 등 여러 이해 관계자와의 응대 업무는 시간을 많이 소모하지만

수준 이하로 처리하기도 어려운 영역입니다. 

AI는 다음과 같은 방식으로응대 업무를 보조할 수 있습니다.

첫째, 자주 묻는 질문 정리입니다. 기존 메일, 채팅, 게시판 문의를 모아서 “질문 유형별로 분류하고

표준 답변 초안을 만들어 달라”고 요청하면 FAQ와 응대 스크립트를 빠르게 구축할 수 있습니다.

둘째, 1차 응답 템플릿입니다. 고객 문의에 대해모든 상황을 한 번에 해결하지는 못하더라도

“접수 안내, 추가 정보 요청, 예상 처리 기간 안내”와 같은 1차 응답을 템플릿화하여

빠르게 회신할 수 있습니다.

셋째, 감정이 섞인 메시지 정리입니다.불만이 담긴 메일이나 게시글을 읽고 바로 답변을 쓰기

어려울 때,AI에게 “감정을 제외하고 사실 관계와 요청사항만 정리해 달라”고 하여

상황을 객관적으로 파악한 뒤 응대를 설계할 수 있습니다.

넷째, 사례 기반 응대 가이드입니다. 특이 케이스에 대한 응답을 AI와 함께 여러 버전으로 시뮬레이션해

보고 “가장 무난하고 회사 정책에 부합하는 답변”을 선택하는 방식으로

응대 매뉴얼을 보강할 수 있습니다.

다만 실제 고객 응대에서 최종 문구를 그대로 복사하기 보다는 회사 정책, 브랜드 톤,

상황의 민감도 등을 고려하여 사람이 마지막 손질을 하는 것이 중요합니다.

2.8 부서별 특수 작업

(기획서·제안서·분석서) 자동화

마지막 범주는각 부서마다 고유하게 반복되는 특수 문서 작업입니다.

기획팀의 전략 기획서, 마케팅팀의 캠페인 제안서,영업팀의 RFP 응답서,재무팀의

분석 리포트 등이 여기에 포함됩니다.

AI는 이 특수 문서에 대해 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다.

첫째, 부서별 템플릿 표준화입니다.

잘 작성된 기존 문서를 여러 개 모아 AI에게 “공통 구조와 작성 패턴을 분석하고

템플릿 형태로 정리해 달라”고 요청하면부서 표준 양식을 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

둘째, 사례 재활용 자동화입니다. 과거 제안서나 분석서를 입력하고 “이번 프로젝트 상황에 맞게

구체 예시만 바꿔서 재구성해 달라”고 요청하면 처음부터 새로 쓰는 시간을 줄일 수 있습니다.

셋째, 시나리오별 버전 생성입니다. 기획서나 제안서는낙관, 보통, 보수적 시나리오 등

여러 버전이 필요한 경우가 많습니다. AI에게 “같은 구조를 유지하되 가정과 수치를 달리한

세 가지 버전”을 만들게 할 수 있습니다.

넷째, 검토·리뷰 보조입니다. 다 쓴 문서를 AI에게 보여주고 “논리 흐름이 어색한 부분, 근거가 부족해

보이는 부분, 수치를 더 보완하면 좋을 부분”을 지적해 달라고 요청하면

셀프 리뷰의 품질을 끌어올릴 수 있습니다.

부서별 특수 작업 자동화에서 가장 중요한 것은 “AI에게 맡길 부분과부서 고유의 전문성이 필요한 부분을

명확히 구분하는 것”입니다. 전략 방향, 핵심 메시지, 회사만의 노하우가 들어가는 부분은

사람이 책임지고 설계해야 합니다.

2장에서 정리한 여덟 가지 업무 범주는 서로 완전히 분리된 것이 아니라 현실에서는 섞여서 나타납니다.

중요한 것은 “지금 내가 하는 일”을이 범주들에 대입해 보면서,어디부터 자동화할지 우선순위를 정해 보는 것입니다.

3장. 한국어 업무 환경에 최적화된 AI 도구 지도

이 장에서는 한국 직장인이 실제로 일을 할 때 어떤 도구들을 조합해서 써야 효율이 나오는지,

도구별 역할과 강점을 중심으로 정리합니다.“무슨 서비스가 있는지” 나열하는 수준이 아니라

업무 흐름 안에서 어디에 배치하면 좋은지에 초점을 맞추어 설명하겠습니다.

3.1 텍스트 AI

ChatGPT, Clova Studio, HyperCLOVA X, 뤼튼

텍스트 AI는 대부분의 지식 노동에서 가장 먼저 마주치게 되는 기본 도구입니다.

문서 작성, 아이디어 정리, 번역, 요약,코드와 수식 작성까지 모두 여기에 포함됩니다.

ChatGPT는 전반적인 범용성에 강점이 있습니다. 기획서, 이메일, 보고서 초안,

프롬프트 설계, 코드 설명 등 “말과 글로 할 수 있는 대부분의 작업”을 폭넓게 다룰 수 있습니다.

Clova Studio(https://www.ncloud.com/v2/product/aiService/clovaStudio)와

HyperCLOVA X (https://www.ncloud.com/v2/solution/featured/hyperclovax)는

한국 기업 환경에 맞춘 설정과 한국어 이해력에서

강점을 보이는 도구들입니다. 특히 사내 시스템과 연동하거나 자체 챗봇을 만들고 싶을 때,

국내 클라우드·보안 요건을 고려해야 할 때 검토 대상이 됩니다.

뤼튼 (https://wrtn.ai)은 “글쓰기 특화 도구”에 가깝습니다. 블로그 글, 마케팅 카피,콘텐츠 아이디어,

목차 설계처럼 콘텐츠 제작 업무 비중이 높은 직장인에게 유용한 인터페이스와 기능을 제공합니다.

실무에서 텍스트 AI를 쓸 때의 포인트는 “메인 엔진은 하나,보조로 두세 개를 비교해 본다”입니다.

주력 도구 하나를 중심으로 다른 도구의 장점만 부분적으로 가져와 업무에 붙이는 전략이 효율적입니다.

3.2 문서 자동화 AI

DokdoAI, 업스테이지 OCR(https://www.upstage.ai), Typed, Notion AI

문서 자동화 AI는 “이미 만들어진 문서를 어떻게 다룰 것인가”에 초점을 맞춘 도구들입니다.

PDF, 스캔 파일, 프레젠테이션, 회의 자료, 사내 매뉴얼이 대표적입니다.

DokdoAI, 업스테이지 OCR과 같은 도구는 이미지나 스캔 문서에서 글자를 인식하고

검색·요약·가공이 가능한 텍스트로 바꾸어 주는 역할을 합니다. 종이 기반 문서가 여전히

많은 조직이라면 이 계열 도구가 업무 효율을 크게 올립니다.

릴리스AI (Lilys AI | https://lilys.ai/)는 리서치와 문서 관리에 초점이 있습니다.

문서 업로드 기반 요약 및 구조화가 가능하며, 한국어 입력/요약 기능이 지원됩니다.

Notion AI(https://www.notion.com/ko)는 문서 작성 도구인 Notion 안에서 직접 글을 만들고, 요약하고, 번역하고,

페이지를 재구조화하는 기능을 제공합니다. 개인이나 소규모 팀에서 “문서 관리 + AI”를

한 번에 가져가고 싶을 때 적합한 조합입니다.

문서 자동화 도구의 핵심 가치는 “찾기 어렵던 정보를 한 번에 꺼내 쓰게 해 주는 것”입니다.

사내 문서가 많을수록 이 계열 도구의 효율은 기하급수적으로 커집니다.

3.3 음성·회의록 AI

caret ai (https://caret.so/ko)회의록, 회의 비서 캐럿

음성 인식·회의록 AI는 “말로 지나가는 정보”를 “기록되고 검색 가능한 정보”로 바꾸는 역할을 합니다.

caret 실시간 기록부터 요약까지 해주는 똑똑한 AI 미팅노트입니다.

회의가 잦은 조직에서는회의록 작성 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

어느 미팅 앱에서든 초대 없이 바로 사용할 수 있고, 캐럿은 디바이스와 마이크 소리를

모두 기록으로 남길수 있습니다. 플러그인이나 미팅 앱 설치 없이 바로 사용가능합니다.

3.4 이미지·영상 AI

Karlo, DALL·E, Runway, Kakao Brain

이미지·영상 AI는 기획·마케팅·디자인·교육 부서에서 특히 활용도가 높습니다.

텍스트만 있던 문서와 보고서를 시각 자료가 있는 콘텐츠로 바꾸어 줍니다.

Karlo와 Kakao Brain 계열 모델은 국내 환경과 한글 프롬프트 지원에서

상대적으로 강점을 갖습니다. 간단한 배너, 썸네일, 일러스트,컨셉 이미지 제작에 자주 쓰입니다.

DALL·E(https://openai.com/ko-KR/index/dall-e-3)는 텍스트 설명만으로

구체적인 이미지를 생성할 수 있고, 기존 이미지를 변형·보완하는 데에도

유용하게 활용됩니다. 브랜드 톤에 맞는 일관된 스타일을 템플릿처럼 만들어 두고

반복해서 사용하는 방식이 실무에 적합합니다.

Runway(https://runwayml.com)는 영상 생성·편집에 특화된 도구입니다.

영상의 일부만 바꾸거나, 기존 영상을 다른 스타일로

변환하거나,텍스트· 이미지에서 짧은 영상을 생성하는 기능까지 지원합니다.

마케팅 영상, 설명 영상,사내 교육 콘텐츠를 만드는 팀에게 강력한 옵션이 됩니다.

그 외도 AI Studios (딥브레인 AI | https://www.aistudios.com/ko)도 존재합니다. 

텍스트 입력 기반으로 AI 영상 생성, AI 아바타 생성, 자동 번역/더빙, 한국어 포함 다국어 지원합니다.

이미지·영상 AI를 사용할 때에는저작권·초상권 이슈를 항상 고려해야 합니다.

외부 배포용 콘텐츠일수록 사용 약관과 상업적 이용 범위를 꼼꼼히 확인하는 습관이 필요합니다.

3.5 자동화·연동 도구

Zapier, Make, N8N, 네이버 워크플레이스 자동화

자동화·연동 도구는 “각각 따로 노는 시스템들을 서로 연결해서

자동으로 움직이게 하는 역할”을 담당합니다.

Zapier는 다양한 글로벌 서비스들 사이를 코드 없이 연결해 주는 도구입니다.

예를 들어 구글폼에 응답이 오면 스프레드시트에 자동 기록하고,

슬랙에 알림을 보내고, CRM 시스템에 새 리드를 만드는 식의 흐름을 만들 수 있습니다.

Make는 조금 더 복잡한 시나리오를 시각적으로 설계하기 좋은 도구입니다.

분기 처리, 반복, 조건문 등을 활용해 업무 프로세스를 세밀하게 자동화할 수 있습니다.

N8N은 셀프 호스팅도 가능한 워크플로우 도구로 기술 팀이나 스타트업에서 비용과 보안을

함께 고려할 때 대안으로 많이 검토합니다. 사내 시스템과의 결합을유연하게 가져가고

싶을 때 적합합니다.

네이버 워크플레이스 자동화 기능은 네이버 메일, 드라이브, 캘린더, 메신저 등

국내에서 자주 쓰이는 그룹웨어 환경 안에서 간단한 자동 업무 흐름을 만드는 데

유용하게 활용됩니다.

이 계열 도구의 핵심은 “AI를 단일 도구로 쓰는 수준을 넘어 회사 전반의 데이터 흐름과

연결하는 것”입니다. 메일, 캘린더, 문서, 채팅, 설문, CRM을 하나의 파이프로 엮을 수 있을 때

업무 자동화의 효과가 극대화됩니다.

3.6 데이터 분석 보조

파이썬 코드 생성·SQL 자동 생성 도구

데이터 분석 보조 도구는전문 데이터 분석가뿐 아니라 일반 사무직에게도 점점 중요해지고 있습니다.

“코드를 모르는 사람도 데이터에 질문할 수 있게 해 주는 도구” 라고 이해하셔도 좋습니다.

파이썬 코드 생성 도구는 데이터 전처리, 간단한 통계 분석, 그래프 생성에 필요한 코드 초안을

자동으로 만들어 줍니다. 사용자는 “이런 데이터를 이렇게 비교해 보고 싶다”는 요구사항을 자연어로

적고, 생성된 코드를 복사해 실행한 뒤 결과를 확인하는 식으로 사용합니다.

SQL 자동 생성 도구는 데이터베이스를 직접 다뤄야 하지만 쿼리를 익숙하게 쓰지 못하는 실무자를

강력하게 도와줍니다. “지난 3개월 동안 상품별 매출 상위 20개를 구해 달라”는 요구를

SQL 문장으로 자동 변환해 주기 때문에 쿼리 작성의 진입장벽을 낮춰 줍니다.

이 도구들을 쓸 때 중요한 포인트는 “코드를 완전히 이해하지 못하더라도 무엇을 묻고 있는지는

이해해야 한다”는 점입니다. 데이터의 구조, 기간, 필터 기준 등을실무자가 명확히 알고 있어야

AI가 만든 코드가 적절한지 판단할 수 있습니다.

데이터 분석 보조 도구는 “데이터 팀에게 매번 부탁해야 했던 일”을 일반 실무자가 1차로 시도해

볼 수 있게 만들어 줍니다. 그만큼 직장인의 기본 데이터 리터러시가 중요한

시대가 되었다고 볼 수 있습니다.

3.7 한국 기업들이 가장 많이 채택 중인 AI 툴 트렌드

한국 기업의 AI 도입 흐름에는 몇 가지 뚜렷한 특징이 나타나고 있습니다.

첫째, “챗봇·텍스트 AI”를 가장 먼저 도입하는 경향입니다.

사내 Q&A, 문서 검색, 고객 상담, 단순 문의 대응과 같은 영역에서

챗봇 형태로 시범 도입한 뒤다른 업무로 확장하는 패턴이 많습니다.

둘째, “문서·회의록 자동화” 수요가 큽니다.

보고 문화와 회의 비중이 높은 특성상 회의록 자동 작성, 문서 요약, PDF 검색과

같은 기능은 팀 부담을 즉시 줄여 주기 때문입니다.

셋째, “국내 환경에 맞는 한국어 지원”이 도입 의사 결정에서 중요한 기준이 됩니다.

사내 용어, 조직 특유의 표현, 공공·금융·의료 등 규제가 강한 산업에서는

국내 벤더와의 협업, 온프레미스·프라이빗 클라우드 지원 여부가 큰 변수로 작용합니다.

넷째, “자동화·연동 도구와의 결합”이 슬슬 본격화되고 있습니다.

단일 AI 도구를 도입하는 단계를 지나 메일, 캘린더, 그룹웨어, CRM,ERP 시스템과 연동해

끝단까지 이어지는 워크플로우를 설계하려는 시도가 늘고 있습니다.

마지막으로, 많은 기업이 “전사 도입 이전의 파일럿 단계”를 거치고 있습니다.

소규모 팀에서 먼저 도구를 테스트하고, 안정성·보안·효과를 검증한 다음

점진적으로 부서를 넓혀 가는 방식입니다. 이 과정에서 AI 활용 역량을 가진 실무자는

파일럿 프로젝트의 핵심 인력이 되기 쉽습니다.

직장인 입장에서는 모든 도구를 다 쓸 필요는 없습니다.

다만 “텍스트 AI + 문서·회의록 자동화 + 한 가지 자동화·연동 도구” 정도의 기본 세트를 익혀 두면

어느 회사, 어떤 팀에 가더라도 AI 기반 업무를 설계·실행할 수 있는 실질적인 경쟁력을 갖추게 됩니다.

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4장. 직무별 AI 실무 적용 전략

4.1 기획팀: 조직의 사고를 설계하는 AI 퍼실리테이터로 진화하기

기획팀의 핵심 역할은 “조직이 무엇을, 왜, 어떻게 할지”를구조화하는 일입니다.

AI는 이 과정에서

1. 자료 정리·요약

2. 안(案) 여러 개 빠르게 뽑기

3. 사고 과정을 외부화하는 역할을 합니다.

따라서 기획자가 해야 할 일은 “직접 다 하는 사람”에서“ 질문을 설계하고,

결과를 검수하고, 의사결정의 틀을 만드는 사람”으로 이동하게 됩니다.

이 절에서는 시장조사 → 전략 기획 → 벤치마킹 →프로젝트 관리 → 프롬프트 설계 단계로

나누어 살펴보겠습니다.

4.1.1 시장조사 자동화

• 산업분석 자동 요약

• 해외 리포트 요약

• 경쟁사 포지션 맵 자동 생성

• 트렌드 변동성 예측 AI 활용

1) 산업분석 자동 요약

현실적인 상황을 가정해 보겠습니다.

상황

• 주제: “국내 OTT 시장 3년 전망”

• 자료: 증권사 리포트 5개(PDF),정부·협회 보고서 2개, 기사 모음

기존 방식이라면 담당자가 전부 읽고

슬라이드 10장을 만드는 데하루 이상 걸립니다.

AI 활용 기본 흐름은 다음과 같습니다.

1단계: PDF → 텍스트 변환

• 리포트를 한 번에 올리면 토큰 한도에 걸리기 쉬우므로

보고서를 3~5페이지 단위로 잘라서 넣는 것이 좋습니다.

2단계: 조각별 1차 요약

• 각 PDF 조각마다 “핵심 메시지 5줄 요약”을 만들고

아래와 같이 프롬프트를 씁니다.

프롬프트 예시 (ChatGPT 기준 | https://chatgpt.com/ko-KR)

“당신은 국내 미디어·콘텐츠 산업을 전담하는 전략기획자입니다.

아래에 붙여 넣는 내용은국내 OTT 시장 관련 리포트의 일부 발췌본입니다.

1. 핵심 요지를

‘시장 규모 / 성장 동인 / 리스크’

세 항목으로 7줄 이내로 요약해 주세요.

2. 숫자·수치는 되도록 남겨 주세요.

3. 애매한 표현은 쓰지 말고,

‘광고 매출 둔화’, ‘콘텐츠 투자 증가’처럼

구체적인 표현으로 정리해 주세요.

[리포트 발췌 내용]”

3단계: 2차 통합 요약

• 1차 요약 여러 개를 다시 합쳐 넣고 

“임원 보고용 5분 브리핑”으로재구성합니다.

프롬프트 예시

“아래 여러 개의 요약문은 

서로 다른 리포트에서 추출한

국내 OTT 시장 분석입니다.

1. 공통으로 반복되는 내용,서로 상반되는 의견을 구분해

표로 정리해 주세요.열: ‘주요 내용 / 리포트 수 / 메모’

2. 이 내용을 바탕으로, CEO에게 5분 안에 보고할 수 있는

‘핵심 메시지 5개’를 bullet 형식으로 정리해 주세요.

3. 마지막에 ‘추가로 검증이 필요한 가설’도

3개만 정리해 주세요.”

이렇게 하면 기획자의 시간은 “전부 읽고 요약하는 시간”에서

“요약 결과를 검증하고 추가 가설을 짜는 시간”으로 옮겨갑니다.

2) 해외 리포트 요약

영문 리포트는번역과 요약이 동시에 필요합니다.

이때는

1. 한국어 요약본

2. 경영진용 ‘한글 + 핵심영문 용어’

버전 두 가지를 한 번에 뽑는 것이 좋습니다.

프롬프트 예시

“당신은 글로벌 미디어 산업을 다루는 

국내 전략기획팀의 팀장입니다.

아래 영문 리포트를 읽고

1. 한국어로 15줄 내 요약

2. 그 중에서 꼭 알아야 할 핵심 영문 용어·지표 10개

(영문 원어 + 한글 설명)를 만들어 주세요.

대상 독자는 한국어만 사용하는 국내 임원진입니다.

너무 학술적인 표현은 피하고, ‘경영진이 바로 의사결정에

쓸 수 있는실무 메모’처럼 써 주세요.

[영문 리포트 일부]

3) 경쟁사 포지션 맵 자동 생성

경쟁사 웹사이트·가격표·보도자료 링크를 3~5개 모아서

AI에 넣고, 먼저 “텍스트 기반 포지션 맵 초안”을

받는 방식이 현실적입니다.

프롬프트 예시

“당신은 B2C 구독 서비스 시장을 분석하는 전략기획자입니다.

아래에는 4개 경쟁사의 홈페이지·요금제·소개글이 섞여 있습니다.

1. 각 회사별 핵심 타깃, 가격대,대표 기능·차별점만 뽑아서 

표로 정리해 주세요. 열: 회사명 / 주요 타깃 / 가격대 /핵심 기능 / 차별점

2. 위 표를 기준으로   

‘가격(낮음~높음) / 기능(단순~고급)’

2차원 포지션 맵 상에서 각 회사를 어느 위치에 둘지

텍스트로 설명해 주세요.

3. 마지막에 ‘우리 회사가 들어갈 수 있는

잠재 포지션 2곳’을 제안해 주세요.”

기획자는 이 텍스트 설명을 PPT 다이어그램으로 옮기고,

실제 내부 데이터로 위치를 조정하면 됩니다.

4) 트렌드 변동성 예측 AI 활용

트렌드 예측은 ‘정확히 맞히는 것’이 아니라‘ 무엇이 변하고 있는지

빠르게 감지하는 것’에 가깝습니다.

검색량 데이터,SNS 언급량,자체 로그데이터(페이지뷰·전환율)를

엑셀로 정리한 뒤 AI에게 다음을 요청할 수 있습니다.

프롬프트 예시

“아래 엑셀 데이터는 지난 18개월 동안의 우리 서비스 관련 주요 키워드

검색량과 회원 가입수입니다.

1. 시점별로 ‘눈에 띄게 꺾이거나 급증한 시점’을 키워드별로 찾아서

표로 정리해 주세요. 열: 키워드 / 시점 / 변화 방향 /변화 폭 / 코멘트

2. 이 변동이 외부 이슈(경쟁사 런칭, 사회 이슈 등)와

연관됐을 가능성이 있는지 추론 가설을 적어 주세요.

3. 기획자가 앞으로 3개월 동안 어떤 데이터를 추가로 수집·관찰해야

더 정확한 트렌드 판단이 가능할지 액션 아이템으로 정리해 주세요.”

AI가 내 놓는 수치는 정확한 예측이 아니라 ‘의심해야 할 구간’을 알려 주는

알림 역할이라고 보면 됩니다.

4.1.2 전략 기획 자동화

• 기획안 구조 자동 생성

• 시나리오 플래닝(시장·경쟁·고객별)

• 전략적 의사결정 매트릭스 자동 생성

• KPI 설정 자동화 템플릿

1) 기획안 구조 자동 생성

실제 기획자는 “빈 PPT” 앞에서 가장 많은 시간을 잃습니다.

AI에게는 기획안의 ‘제목·목적·대상·기간·예산 수준’만 먼저 알려 주고,

보고 라인에 맞는 구조를 생성하게 하는 것이 좋습니다.

프롬프트 예시 (임원 보고용)

“당신은 국내 중견기업의 전략기획실장입니다.

아래 정보는 ‘자사 멤버십 프로그램 개편’ 프로젝트의

기본 정보입니다.

이 정보를 바탕으로, CEO·임원진에게 보고할 때 사용할

전략기획안 목차 구조를1, 1.1, 1.2 형식으로 최대 2단계까지 생성해 주세요.

조건

1. 슬라이드 15장 내외

2. 숫자·지표가 들어갈 자리와 스토리텔링이 중요한 자리를 구분해서 표시

3. ‘현재 문제 → 대안 옵션 →추천안 → 재무·리스크 검토’ 흐름을 반드시 포함

[프로젝트 기본 정보]

• 사업 배경: …

• 타깃 고객: …

• 예상 일정: …

• 예상 예산 규모: …

이렇게 뽑힌 목차를 기획자가 현실에 맞게 수정한 뒤

각 섹션별로 다시 AI에게 “채워 넣기”를 요청하면 됩니다.

2) 시나리오 플래닝 자동화

시장·경쟁·고객 변수에 따라 낙관·기준·보수 시나리오를

반복해서 만들 때 AI를 쓰면 속도가 크게 빨라집니다.

프롬프트 예시

“당신은 B2C 구독 서비스를 운영하는 전략기획자입니다.

아래는 향후 3년간 사업 계획을 세우기 위해 우리가 중요하게 보는세 가지 변수입니다.

• 시장 성장률(저·중·고)

• 경쟁사 진입 여부(없음·1개·2개 이상)

• 핵심 고객층의 가격 민감도(낮음·높음)

1. 세 변수 조합에 따라 6개의 주요 시나리오를 정의하고,

각 시나리오의 주요 특징을 5줄 이내로 정리해 주세요.

2. 각 시나리오별로 우리가 취해야 할 전략 방향을

‘공격 / 방어 / 유지’ 중 하나로 분류하고 구체 행동 예시 3개씩 써 주세요.

3. 마지막에 모든 시나리오에서 공통으로 중요하게

관리해야 할 공통 지표 5개를 제안해 주세요.”

3) 전략적 의사결정 매트릭스 자동 생성

내부 회의에서 “이 안을 선택해야 하는 이유”를 설명할 때,

의사결정 매트릭스는 매우 강력한 도구입니다.

프롬프트 예시

“당신은 사내 신규 프로젝트 우선순위를 정리하는 전략기획자입니다.

아래에는 현재 검토 중인 4개의 프로젝트 요약이 있습니다.

1. 각 프로젝트를 평가할 기준을

‘재무 효과 / 전략 적합성 /실행 난이도 / 리스크’

네 가지로 두고, 세부 평가 질문을 항목별로 3개씩 만들어 주세요.

2. 각 기준별로 1~5점 척도 설명을 정의해 주세요.

예) 5점: ‘바로 실행 시 1년 내 손익분기 가능’ 등

3. 마지막에 4개 프로젝트를 위 기준으로 비교할 수 있는

표 템플릿을 만들어 주세요.(점수는 기입하지 말고 구조만 제안해 주세요.)

[프로젝트 요약] …

4) KPI 설정 자동화 템플릿

KPI 설정은 “뭘 잘 하고 있는지, 뭘 놓치고 있는지”를

보여 주는 설계 작업입니다.

AI는 선행지표·결과지표·건강지표를 나누어 생각하는 데 특히 도움이 됩니다.

프롬프트 예시

“당신은 구독 기반 서비스의 사업 책임자입니다.

아래는 우리 서비스의 핵심 목표입니다.

• 목표: 1년 내 유료 구독자 2배 성장

1. 위 목표를 기준으로 

‘선행지표 / 결과지표 / 건강지표’로 나누어 KPI 후보 15개를 제안해 주세요.

2. 각 지표마다 정의, 산식,월 단위로 봐야 할 지주 단위로 봐야 할지 등

모니터링 단위를 함께 적어 주세요.

3. 마지막으로 현실적으로 관리 가능하고 서로 상충하지 않는

핵심 KPI 5개만 골라 추천 세트를 구성해 주세요.”

4.1.3 벤치마킹 자동화

• 경쟁사 기능 분석

• 비즈니스 모델 분해

• 유사 기업 실패·성공 패턴 추출 자동화

1) 경쟁사 기능 분석

경쟁사 사이트와 사용후기,언론 기사 등을 그대로 복사하여

AI에게 던지기보다, 먼저 “무엇을 알고 싶은지”를 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

프롬프트 예시

“당신은 B2B SaaS 서비스를 담당하는 프로덕트 기획자입니다.

아래에는 경쟁 서비스 A·B·C의

랜딩페이지, 요금제, 주요 기능 설명이섞여 있습니다.

1. 각 서비스별 기능을

‘핵심 기능 / 보조 기능 /차별화 기능’으로 나누어표로 정리해 주세요. 

2. 우리 서비스가 ‘중소기업 재무팀’을 주 타깃으로 할 때, 

이 타깃에게 특히 중요한 기능이 무엇일지 관점에서 경쟁사의 강·약점을 서술해 주세요.

3. 마지막에 우리가 반드시 따라가야 할 기능 3개와

굳이 따라갈 필요 없는 기능 3개를 이유와 함께 정리해 주세요.”

2) 비즈니스 모델 분해

비즈니스 모델 캔버스나린 캔버스를 그대로 그리게 하기보다는 

AI에게 “텍스트로 해부하게 한 뒤 기획자가 도식화”하는

방식이 효율적입니다.

프롬프트 예시

“당신은 구독형 커머스 시장을 분석하는 전략 컨설턴트입니다. 

아래에는 경쟁사 X의서비스 소개, 인터뷰 기사, 사용자 후기