직장에서 AI를 활용하는 방법 [영상 및 퀴즈]

요약하자면, 위험 부담이 적은 문서 작성, 요약, 정리 및 분석 작업에 AI를 활용하되, 정확성과 의사 결정에 대한 책임은 담당자에게 부여해야 합니다. 반복적인 작업 하나부터 시작하여 민감한 정보를 제거하고, 모든 결과물을 검토해야 합니다. 특히 결과물이 누군가의 권리, 생계, 안전 또는 미래에 영향을 미칠 수 있는 경우에는 더욱 철저히 검토해야 합니다.

책임성 확보: 자격을 갖춘 사람들이 중대한 결정과 최종 승인에 대한 책임을 지도록 보장합니다.

개인정보 보호: 승인된 도구를 사용하고, 제출하기 전에 기밀 정보나 개인 식별 정보를 삭제하십시오.

투명성: 직장 정책, 고객 기대치 또는 잠재적 결과가 요구하는 경우 AI 사용 내역을 공개하십시오.

검증: 사실, 소유자, 마감일 및 가정 사항을 원본 자료와 대조하여 확인하십시오.

테스트: 워크플로를 확장하기 전에 총 소요 시간, 필요한 수정 사항 및 사용자에게 미치는 영향을 측정하십시오.

1. 업무에서 AI를 활용한다는 것은 무엇을 의미하는가

직장에서 AI를 활용한다는 것은 반드시 사람을 대체하거나 업무 전체를 자동화하는 것을 의미하지는 않습니다. 대부분의 직장에서 AI는 보조 도구.

빠르고 약간 자신감 넘치는 조수라고 생각하면 됩니다.

다음과 같은 도움이 될 수 있습니다:

• 이메일과 문서를 작성하세요

• 긴 정보를 요약하세요

• 아이디어를 생성하세요

• 흩어진 메모들을 정리하세요

• 기본 데이터를 분석합니다

• 회의 준비하기

• 체크리스트와 계획을 세우세요

• 다양한 독자층에 맞춰 콘텐츠를 다시 작성하세요

• 생소한 개념을 설명하세요

• 막연한 생각을 유용한 형태로 바꿔보세요

AI는 종종 몇 초 만에 괜찮은 초기 버전을 만들어낼 수 있습니다. 완벽하지는 않을 수 있습니다. 때로는 지나치게 형식적이거나, 반복적이거나, 때로는 엉뚱한 방향으로 나아가기도 합니다.

하지만, 아무것도 없는 상태에서 시작하는 것보다는 무언가 있는 상태에서 시작하는 것이 대개 더 쉽습니다.

목표는 인공지능이 당신의 생각을 대신하게 하는 것이 아닙니다. 목표는 가치가 낮은 불필요한 작업에 시간을 덜 소비하여 판단력, 창의력, 인간관계 형성, 그리고 의사 결정에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있도록 하는 것입니다.

2. 직장에서 AI 활용법을 배우는 것이 중요한 이유

직장 생활은 필요 이상으로 많은 시간을 잡아먹는 자잘한 일들로 가득 차 있다.

5분이면 끝날 이메일이 적절한 첫 문장을 찾지 못해 20분이나 걸린다. 회의에서는 3페이지 분량의 회의록만 작성되고 명확한 실행 계획은 없다. 경영진, 고객, 그리고 기술팀을 위해 보고서를 다시 작성해야 한다. 어느새 오후의 절반이 훌쩍 지나가 버렸다.

인공지능은 정보를 한 형태에서 다른 형태로 옮기는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

예를 들어:

• 메모가 요약본이 됩니다

• 요약본이 이메일로 전송됩니다

• 이메일이 프레젠테이션 개요가 됩니다

• 대략적인 아이디어가 프로젝트 계획으로 발전합니다

• 스프레드시트가 글로 된 설명이 됩니다

• 복잡한 정책이 명확하고 이해하기 쉬운 안내서로 바뀝니다

바로 이런 지점에서 나타나는 경향이 있습니다. "AI가 이제 회사를 운영한다"와 같은 극적인 순간이 아니라, 수십 가지의 작은 개선들이 모여 이루어지는 것입니다.

신발에 박힌 자갈을 빼내는 것과 비슷해요. 자갈 한 개는 큰 문제가 아니지만, 하루 종일 열두 개씩 박힌 신발을 신고 다니는 건 말도 안 되죠.

AI는 전문 지식에 대한 접근성을 높이는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 신입 사원은 생소한 용어에 대한 설명을 요청할 수 있고, 관리자는 피드백을 구성하는 다양한 방법을 모색할 수 있으며, 영업 사원은 아직 잘 알지 못하는 업계에 대한 질문을 미리 준비할 수 있습니다.

인공지능을 현명하게 활용하면 사람들이 더 빠르게 탄탄한 출발점에 도달할 수 있습니다.

3. AI에게 맡기기 좋은 직장 업무

업무에서 AI를 활용하는 방법을 가장 쉽게 이해하는 방법은 작업을 생성, 변환, 분석의 세 가지 범주로 나누는 것입니다.

만들다

AI는 사용자의 지시에 따라 초안을 작성할 수 있습니다.

예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다

• 이메일

• 제안

• 직무 설명

• 의제

• 소셜 미디어 게시물

• 교육 자료

• 고객 반응

• 프레젠테이션 개요

• 인터뷰 질문

여기서 "초안"이라는 표현이 중요합니다. AI가 생성한 콘텐츠는 일반적으로 전송, 게시 또는 발표 전에 검토.

변환

이는 AI가 업무 현장에서 가장 효과적으로 활용될 수 있는 사례 중 하나입니다. 기존 정보를 제공하고 형식, 길이, 스타일 또는 복잡성 수준을 변경하도록 요청할 수 있습니다.

예를 들어:

• 긴 보고서를 간략화하세요

• 메모를 실행 항목으로 바꾸세요

• 고객이 이해하기 쉽도록 기술 용어를 다시 작성하세요

• 단락을 글머리 기호로 변환

• 메시지를 좀 더 전문적으로 들리게 만드세요

• 녹취록을 요약본으로 변환하세요

• 내부 전문 용어를 명확하고 일상적인 언어로 번역하세요

변환 작업은 일반적으로 AI가 작업할 자료를 가지고 있기 때문에 잘 수행됩니다. AI는 모든 것을 처음부터 만들어내는 것이 아닙니다.

분석하다

인공지능은 패턴을 식별하고, 정보를 비교하고, 문제를 구조화하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

실질적인 분석 작업에는 다음이 포함됩니다

• 고객 피드백을 주제별로 분류하기

• 여러 옵션을 비교해 보면

• 잠재적 위험 요소 파악

• 계획의 허점 찾기

• 장점과 단점 만들기

• 놓쳤을 수도 있는 질문들을 제안합니다

• 데이터 세트의 추세 설명

• 지원 요청 분류

하지만 AI 분석은 절대적인 진실이 아니라 보조 수단으로 여겨야 합니다. 맥락을 놓치거나 그럴듯해 보이지만 완전히 틀린 가정을 할 수도 있습니다. 최종 판단은 여전히 ​​인간의 검토에 달려 있습니다

4. 비교표: 업무에서 AI를 활용하는 실질적인 방법

직장 업무	인공지능이 할 수 있는 일	가장 좋은 입력값을 제공해 주세요	사람 검토가 필요합니까?	작동 원리
이메일 작성	초안 작성, 단축, 완화, 명확화	수신자, 목적, 주요 사실, 원하는 조치	예	백지 상태에서 시작하는 것에 대한 불안감을 없애줍니다
회의록	요약 및 실행 항목 추출	녹취록 또는 구조화된 노트	분명히	토론과 결정을 신속하게 구분합니다
연구 계획	질문과 주제 영역을 제안해 주세요	명확한 목표와 대상	네, 사실 확인이 필요합니다	기본적인 틀을 구축하는 데 도움이 됩니다
프로젝트 관리	계획, 주요 목표, 위험 요소를 수립하세요	범위, 마감일, 팀, 제약 조건	예	흩어진 정보를 정리합니다
데이터 해석	패턴과 이상 현상을 설명하세요	정제된 데이터와 비즈니스 맥락	철저한 검토가 필요합니다	숫자에 대해 더 쉽게 이야기할 수 있도록 해줍니다
브레인스토밍	아이디어와 대안을 제시하세요	구체적인 문제 및 한계	보통의	다양한 범위를 제공하며, 때로는 예상치 못한 효과를 발휘합니다
고객 지원	답변 초안을 작성하고 문제를 분류하세요	고객 메시지 및 회사 안내	네, 특히 민감한 경우에는 더욱 그렇습니다	일상적인 대응 속도를 높입니다
문서 편집	어조, 문법, 문장 구조를 개선하세요	원문 및 대상 독자	대개	문장 단위로 편집하는 것보다 빠릅니다
학습	개념을 설명하고 퀴즈를 만드세요	주제, 숙련도, 업무 시나리오	가볍거나 중간 정도	개인 맞춤형 교육을 제공합니다
의사결정 지원	다양한 선택지를 비교하고 잠재적 위험을 파악하세요	기준, 제약 조건, 우선순위	전적으로	사고를 명확히 하는 데 도움이 되지만, 당신 대신 결정을 내려서는 안 됩니다

이 표는 중요한 사실을 명확히 보여줍니다. 인공지능은 작업이 잘 정의되었을 때 가장 잘 작동합니다.

"제 프로젝트를 도와주세요"라는 말은 모호합니다.

"IT, 고객 지원 및 영업 부서가 참여하는 소규모 내부 소프트웨어 업데이트를 위한 6단계 출시 체크리스트를 만드세요"와 같은 구체적인 정보를 제공하면 AI가 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

특정한 입력은 특정한 출력을 낳는다. 그다지 혁신적인 말은 아니지만, 사실이다.

5. 업무용 AI 프롬프트를 더 효과적으로 작성하는 방법

복잡한 프롬프트 공식은 필요하지 않습니다. AI가 무엇이 좋은 결과인지 이해할 수 있도록 충분한 맥락만 제공하면 됩니다.

신뢰할 수 있는 업무 관련 알림은 일반적으로 다음 다섯 가지 요소를 포함합니다

그 임무

원하는 바를 정확하게 말씀해 주세요.

예:

"배송 지연을 설명하는 이메일을 작성하세요."

맥락

무슨 일이 일어났는지, 그리고 그 과제가 왜 중요한지 설명하세요.

예:

"공급업체의 재고 문제로 배송이 나흘 지연되었습니다."

청중

인공지능에게 누가 그 결과를 읽거나 사용할지 알려주세요.

예:

"청중은 이미 불만을 품고 있는 오랜 고객들입니다."

원하는 어조 또는 형식

답변이 어떤 말투나 형식으로 표현되어야 하는지 설명해 주세요.

예:

"차분하고, 직접적이며, 책임감 있는 어조를 사용하십시오. 150단어 이내로 작성하십시오."

필수 세부 정보

반드시 포함해야 할 사실들을 나열하세요.

예:

"변경된 배송 날짜, 환불 옵션 및 고객 지원 담당자 연락처를 알려주세요."

종합하면, 질문은 다음과 같습니다:

"오랜 고객에게 공급업체 재고 문제로 배송이 4일 지연되었음을 설명하는 이메일을 작성하세요. 차분하고 직접적이며 책임감 있는 어조를 사용하세요. 150단어 이내로 작성하고, 변경된 배송 예정일, 환불 옵션 및 고객 지원 담당자 연락처를 포함하세요."

"지연 이메일을 작성하세요"라는 안내보다 해당 안내가 거의 항상 더 나은 결과를 가져올 것입니다

인공지능에게 답변을 수정해달라고 요청할 수도 있습니다

• 좀 더 편안한 분위기로 만들어 주세요

• 반복되는 부분을 제거하세요

• 더 명확한 행동 유도 문구를 추가하세요

• 이 내용을 임원급 독자를 대상으로 다시 작성해 주세요

• 근거 없는 가정을 모두 파악하십시오

• 더 나은 대안 세 가지를 제시해 주세요

• 이 권고 사항에 이의를 제기하세요

마지막 조언은 특히 가치 있습니다. AI가 항상 당신의 응원단장일 필요는 없습니다. 때로는 "하지만 그 가정이 틀리면 어떻게 될까요?"라고 묻는, 약간은 귀찮게 구는 동료와 같은 존재가 되어야 합니다. 🧐

6. 이메일 및 직장 내 소통에 AI를 활용하는 방법

이메일은 종종 가장 쉽게 시작할 수 있는 방법입니다.

AI는 하고 싶은 말은 알지만 적절한 표현을 찾지 못할 때 도움을 줄 수 있습니다. 또한 너무 직설적이거나 모호하거나, 필요 이상으로 장황한 메시지를 피하는 데에도 도움이 됩니다.

실질적인 요청 사항은 다음과 같습니다

• 친근하면서도 단호하게 들리도록 다시 써 주세요

• 이것을 더 간결하게 만들어 주세요

• 명확한 마감일을 추가하세요

• 감정적인 표현을 제거하세요

• 이 내용을 고위 경영진에게 적합하게 만드십시오

• 이것을 정중한 후속 조치로 바꾸세요

• 전문 용어를 사용하지 않고 설명해 주세요

• 제목 옵션 세 가지를 만드세요

AI는 특히 민감한 정보를 주고받을 때 유용하지만, 주의가 필요합니다. 성능 문제, 불만 사항, 법적 문제 또는 개인적인 사안을 가벼운 마케팅 문구처럼 취급해서는 안 됩니다.

인공지능을 활용하여 메시지 구조를 만든 다음, 모든 문장을 검토하세요.

스스로에게 질문해 보세요:

• 이 정보가 정확한가요?

• 제 얘기처럼 들리나요?

• 이 표현이 오해될 수 있을까요?

• 그 어조는 두 관계에 적합한가요?

• 입력해서는 안 될 개인 정보가 포함되어 있습니까?

• 내 이름을 이 책에 올리는 게 괜찮을까?

마지막 질문은 가장 간단한 품질 관리 테스트입니다. 서명하는 데 주저함이 느껴진다면 보내지 마십시오.

7. 실질적인 결과를 도출하는 회의에 AI 활용하기

회의에서는 많은 정보가 생성되지만, 어쩐지 항상 명확한 결론이 나오는 것은 아닙니다.

AI는 회의 전, 회의 중, 그리고 회의 후에도 도움을 줄 수 있습니다.

회의 전에

AI를 활용하여 다음을 수행하세요:

• 의제를 만드세요

• 핵심 질문을 파악하세요

• 배경 정보를 요약하십시오

• 주요 논점을 준비하세요

• 반대 의견을 예측하세요

• 의사결정 프레임워크를 작성하세요

실질적인 질문 예시는 다음과 같습니다

"고객 온보딩 지연에 대한 30분 회의 안건을 작성하세요. 목표는 주요 병목 현상을 파악하고, 담당자를 지정하고, 이번 주에 실행할 두 가지 조치를 선택하는 것입니다."

회의 후

AI는 메모나 녹취록을 다음과 같이 변환할 수 있습니다

• 주요 결정

• 실행 항목

• 소유자

• 마감일

• 미해결 질문

• 위험

• 후속 이메일

회의록을 무조건 신뢰하지 마십시오. 회의록에는 오류, 불분명한 화자, 약속처럼 보이는 농담, 농담처럼 들리는 약속 등이 포함될 수 있습니다.

공유하기 전에 요약 내용을 다시 한번 검토하세요.

좋은 방법은 AI에게 정보를 세 가지 그룹으로 분류하도록 요청하는 것입니다

1. 확정된 결정

2. 제안된 아이디어

3. 미해결 질문

이는 제대로 논의되지 않은 제안들이 하룻밤 사이에 갑자기 공식 정책이 되는 것을 방지합니다.

8. 인공지능을 활용하여 연구하되, 확신에 찬 허황된 결과를 만들어내지 않는 방법

AI는 연구를 시작하고, 주제를 정리하고, 조사할 가치가 있는 영역을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

다음과 같은 기능을 할 수 있습니다:

• 생소한 용어를 설명해 주세요

• 연구 질문을 생성하세요

• 개념 비교하기

• 카테고리를 제안해 주세요

• 개요를 작성하세요

• 제공하신 정보를 요약해 주세요

• 가정을 파악하십시오

• 면접 질문을 만드세요

• 누락된 관점을 강조하세요

하지만 그것이 당신의 유일한 진실의 원천이 되어서는 안 됩니다.

인공지능은 부정확한 세부 정보, 지어낸 예시, 시대에 뒤떨어진 정보 또는 실제보다 훨씬 더 확신에 찬 것처럼 들리는 진술을 생성할 수 있습니다

직장 환경 연구에서는 AI를 그 자체로가 아니라 지도를 만드는 도구로 활용해야 합니다.

합리적인 절차는 다음과 같습니다

1. 인공지능에게 주제 개요를 작성해달라고 요청하세요.

2. 중요한 주장들을 파악하십시오.

3. 신뢰할 수 있는 내부 또는 외부 정보를 사용하여 중요한 사실을 확인하십시오.

4. AI에게 검증된 결과를 정리하도록 요청하세요.

5. 최종 결과의 정확성과 편향성을 검토하십시오.

또한 AI가 불확실성을 나타내도록 유도할 수도 있습니다

• 이 답변 중 어떤 부분이 신뢰할 수 없을 수 있습니까?

• 당신은 어떤 가정을 하고 있는 건가요?

• 어떤 사실들을 확인해야 할까요?

• 어떤 정보가 이 권고 사항을 바꿀 수 있을까요?

• 이 결론에 반하는 가장 강력한 논거를 제시해 주십시오.

이러한 질문들이 인공지능을 무오류로 만들지는 않겠지만, 더욱 신중한 사고를 유도할 것입니다.

9. 데이터, 보고서 및 스프레드시트에 AI를 활용하는 방법

인공지능은 특히 하루 종일 스프레드시트만 들여다보지 않는 사람들에게 숫자를 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

다음과 같은 도움이 될 수 있습니다:

• 공식을 설명하세요

• 스프레드시트 구조를 제안해 주세요

• 데이터를 분류하세요

• 트렌드를 요약하세요

• 수치를 글로 된 설명으로 바꾸세요

• 이상 징후를 식별합니다

• 차트 추천 생성

• 보고서 초안 섹션

• 기술적 분석 결과를 비즈니스 언어로 번역하세요

예를 들어, 다음과 같이 묻는 대신에:

“이 데이터는 무엇을 의미합니까?”

노력하다:

"이 월별 매출표를 검토하세요. 가장 큰 변화 세 가지를 파악하고, 가능한 설명을 제시하며, 결론을 내리기 전에 제가 질문해야 할 사항들을 나열해 주세요."

마지막 문장이 중요합니다. 데이터는 스스로 설명되는 경우가 드물기 때문입니다.

매출 감소는 수요 감소, 기록 누락, 계절적 요인, 가격 변동, 계약 지연 또는 누군가 실수로 잘못된 열에 값을 붙여넣는 등의 원인으로 발생할 수 있습니다. 스프레드시트는 겉보기에는 아무 문제 없어 보이지만, 작은 재앙을 만들어내는 재주가 있습니다.

인공지능이 단순히 붙여넣은 데이터 세트에만 의존하여 중대한 재정적, 운영적 또는 인력 관련 결정을 내리도록 절대 허용하지 마십시오.

확인하다:

• 데이터가 완전한지 여부

• 단위가 올바른지 여부

• 범주가 일관성이 있는지 여부

• 결측값이 중요한가?

• 인공지능이 비즈니스 맥락을 잘못 이해했는지 여부

• 상관관계가 인과관계로 간주되는지 여부

인공지능은 해석 속도를 높일 수 있지만, 책임은 여전히 ​​사람에게 있습니다.

10. 기밀 및 민감 정보 보호 🔐

AI 도구에 직장 정보를 입력하기 전에 조직의 규칙을 숙지하십시오.

모든 AI 플랫폼이 기밀 데이터 처리에 적합하다고 가정하지 마십시오.

민감한 정보에는 다음이 포함될 수 있습니다

• 고객 기록

• 직원 정보

• 비밀번호 또는 접근 자격 증명

• 의료 정보

• 법률 문서

• 재무 데이터

• 미공개 제품 계획

• 내부 전략

• 독점 코드

• 계약 조건

• 개인 식별 정보

가능하면 개인 식별 정보를 삭제하십시오.

입력하는 대신:

"맨체스터 운영팀의 조던 스미스에 대한 업무 평가서를 작성하세요. 그는 Acme와의 계약 마감일을 놓쳤습니다."

다음과 같은 것을 사용하세요:

"중요한 고객 마감일을 놓친 운영 부서 직원에 대한 성과 평가서를 작성하세요. 피드백은 사실에 근거하고, 건설적이며, 향후 개선 방안에 초점을 맞춰야 합니다."

정보를 익명화하면 위험을 줄 이면서도 AI가 구조화에 도움을 줄 수 있습니다.

또한 조직에서 승인된 엔터프라이즈 AI 시스템을 제공하는지 확인하십시오. 이러한 도구에는 강화된 데이터 제어, 액세스 관리 및 내부 정책이 포함될 수 있습니다.

편의성을 이유로 비공개로 유지되어야 할 정보를 공개하는 것은 옳지 않습니다. 그것은 혁신이 아니라, 마치 사무실 서류 캐비닛 문을 빗속에 열어둔 채 방치하는 것과 같습니다.

11. 인공지능이 최종 결정을 내려서는 안 되는 경우

AI는 의사결정을 지원할 수 있지만, 일부 결정은 처음부터 끝까지 인간의 책임이.

특히 다음 사항에 주의하십시오:

• 채용 및 해고

• 직원 징계

• 의료적 결정

• 법률 자문

• 신용 또는 재정 승인

• 안전에 중요한 작업

• 규정 준수 판단

• 성과 평가

• 민감한 고객 분쟁

• 차별 또는 공정성과 관련된 결정

인공지능은 증거를 요약하고, 질문을 식별하고, 시나리오를 비교하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 자격을 갖춘 인간의 감독 없이는 인공지능이 최종 결정을 내리도록 허용해서는 안 됩니다.

왜냐하면 AI는 사람처럼 결과에 대한 이해를 갖지 못하기 때문입니다. AI는 패턴을 처리할 수는 있지만 책임감, 공감 능력, 직업적 의무감, 또는 삶의 맥락을 가지고 있지 않습니다.

또한 이는 예시, 역사적 데이터 또는 질문 구성 방식에 숨겨진 편견을 재현 할 수도 있습니다

좋은 규칙은 다음과 같습니다

개인의 권리, 생계, 안전 또는 미래에 미치는 영향이 클수록 인공지능이 행사하는 통제력은 약해야 합니다.

그 규칙은 화려하진 않지만, 유효하다.

12. 관리자들이 혼란을 야기하지 않고 AI를 도입하는 방법

리더가 AI를 잘못 소개할 때, 직원들은 흔히 다음과 같은 메시지를 듣게 됩니다

"당신을 대체할 만한 기계를 찾았습니다."

의도가 아니더라도 모호한 의사소통은 불안감을 조성합니다.

더 나은 접근 방식은 다음과 같이 설명하는 것입니다

• 인공지능이 도입되는 이유는 무엇일까요?

• 어떤 작업을 지원할 수 있을까요?

• 어떤 작업들이 여전히 인간의 주도하에 진행될까요?

• 직원이 입력할 수 있는 데이터는 무엇입니까?

• 어떤 검토가 필요한가요?

• 오류 보고 방법

• 성공은 어떻게 측정될 것인가?

• 어떤 교육이 제공될 예정인가요?

관리자들은 거창한 약속보다는 실질적인 사례 에 집중해야 합니다 .

예를 들어:

"저희는 AI를 활용하여 고객에게 보내는 일반적인 답변 초안을 작성하고 있습니다. 하지만 모든 답변은 상담원이 직접 검토할 것입니다."

그것은 다음보다 더 명확합니다:

"차세대 인텔리전스를 통해 고객 경험을 개선하고 있습니다."

두 번째 문장은 비싸게 들리지만 사실상 아무 의미도 없습니다.

팀원들은 안전한 범위 내에서 실험할 수 있도록 허용되어야 합니다. 실제로 업무를 수행하는 직원들은 반복적이고 비효율적이며, 하나의 스프레드시트에 의존하는 프로세스를 정확히 알고 있기 때문에 최적의 활용 사례를 발견하는 경우가 많습니다.

13. 이번 주를 시작하기 위한 간단한 틀

복잡하게 생각하지 않고 AI를 처음 사용하려면 위험 부담이 적은 작업 하나를 선택하세요.

1단계: 반복적인 작업을 찾으세요

일주일에 여러 번 할 수 있는 일을 찾아보세요.

예시:

• 후속 이메일 작성하기

• 회의 요약

• 보고서 서식 지정

• 의제 만들기

• 콘텐츠 다시 작성

• 노트 정리하기

2단계: 가치 있는 결과를 정의하십시오

성공의 기준을 정하세요.

초안 작성 시간을 단축하거나, 일관성을 높이거나, 오류를 줄이거나, 실행 항목을 더 명확하게 만들고 싶을 수도 있습니다.

3단계: 재사용 가능한 프롬프트 생성

과제, 맥락, 대상, 형식 및 제약 조건을 포함하는 프롬프트를 작성하세요.

쉽게 접근할 수 있는 곳에 저장하세요.

4단계: 모든 출력물을 검토합니다

사실 관계, 어조, 개인정보 보호 및 관련성을 확인하십시오.

속도를 품질과 혼동하지 마십시오.

5단계: 프롬프트를 개선합니다

인공지능이 무엇을 잘못 판단하는지 살펴보세요.

더 명확한 지침을 추가하세요. 예시를 제공하세요. 모호한 부분을 제거하세요. 다른 구조를 요청하세요.

6단계: 결과를 측정합니다

시간을 절약했나요? 품질이 향상되었나요? 추가적인 편집 작업이 생겼나요?

일부 AI 워크플로는 인상적으로 보이지만 실제로는 거의 시간을 절약하지 못합니다. 반면, 조용히 매주 한 시간씩의 짜증스러운 작업을 줄여주는 워크플로도 있습니다.

두 번째 종류를 남겨 두세요.

14. 직장 내 AI 활용 시 사람들이 흔히 저지르는 실수

업무에서 인공지능을 활용하는 방법을 이해한다는 것은 무엇을 하지 말아야 하는지 아는 것도 포함합니다.

모호한 지시를 내리는 것

부실한 입력은 일반적인 출력을 생성합니다.

맥락, 예시, 한계 및 명확한 목표를 추가하십시오.

첫 번째 반응을 신뢰하기

첫 번째 답변은 초안일 뿐, 돌에 새겨진 계명이 아닙니다.

수정을 요청하세요.

편집 없이 복사

AI가 생성한 글은 세련되어 보일 수 있지만 내용이 부실할 수 있습니다. 실제적인 세부 정보를 추가하고, 진부한 표현을 제거하고, 사람처럼 자연스럽게 들리도록 만들어 보세요.

기밀 데이터 공유

승인되지 않은 시스템에 민감한 정보를 붙여넣지 마십시오.

모든 것에 AI를 활용하기

어떤 작업은 직접 하는 것이 더 빠릅니다.

"감사합니다, 오늘 검토하겠습니다."라고 쓰기 위해 여섯 단락짜리 AI 프롬프트가 필요한 것은 아닙니다

정보 공개가 중요한 상황에서 AI 사용을 숨기는 방법

일부 조직, 고객 또는 산업에서는 투명성을 요구합니다. 관련 정책을 준수하십시오.

AI 출력값을 객관적인 것으로 취급하기

인공지능은 패턴과 가정을 반영할 뿐, 자동으로 중립적인 것은 아닙니다.

고장난 프로세스 자동화

형편없는 과정을 더 빠르게 만든다고 해서 좋아지는 건 아닙니다. 오히려 엄청난 속도로 오류를 만들어낼 뿐이죠 💨

자동화하기 전에 워크플로를 수정하세요.

15. 지속적인 AI 습관 만들기

업무 환경에서 AI에 익숙해지는 가장 좋은 방법은 작고 구체적인 작업에 정기적으로 사용하는 것입니다.

반복 가능한 활동 한두 가지부터 시작하세요.

예를 들어:

• 매주 월요일, AI를 활용하여 우선순위를 정하세요.

• 회의 후에는 회의록을 실행 항목으로 전환하세요.

• 긴 이메일을 보내기 전에 AI에게 내용을 줄여달라고 요청하세요.

• 결정을 내려야 할 때, 전제 조건과 반론을 질문하십시오.

• 프로젝트가 끝나면 AI를 활용하여 얻은 교훈을 정리하세요.

간단한 프롬프트 라이브러리를 . 시간이 지남에 따라 어떤 프롬프트가 효과적인지, 어떤 작업이 적합한지, 그리고 인간의 판단이 가장 중요한 부분이 어디인지 감을 잡게 될 것입니다.

또한 인공지능을 사용하지 말아야 할 때도 배우게 될 것입니다.

그것 또한 인공지능 활용 능력의 일부입니다.

목표는 인공지능을 최대한 활용하는 것이 아닙니다. 목표는 더 나은 결과물을 만들어내는 것입니다.

실용적인 마무리 조언

직장에서 AI를 활용하는 방법을 배우는 것은 대부분 명확하게 업무를 위임하는 방법을 배우는 것과 같습니다.

AI는 초안 작성, 요약, 각색, 정리, 설명 및 탐색에 유용합니다. 반복적인 작업을 줄이고 백지 상태에서 실용적인 첫 번째 버전을 훨씬 빠르게 완성할 수 있도록 도와줍니다.

하지만 그것에는 경계가 필요합니다.

기밀 정보를 보호하십시오. 중요한 주장을 검증하십시오. 민감한 내용을 검토하십시오. 중대한 결정은 사람이 직접 내리도록 하십시오. 그리고 제발, 아무도 이해하지 못하는 프로세스를 자동화하려는 유혹에 저항하십시오.

작은 것부터 시작하세요. 귀찮고 반복적인 작업 하나를 선택하세요. AI에 명확한 지침을 제공하고, 결과를 검토한 후 과정을 개선하세요.

인공지능을 잘 활용하면 업무의 인간성을 저해하는 것이 아니라, 판단력, 신뢰, 주의력, 공감 능력, 그리고 회의가 완전히 엉망이 되었을 때 이를 알아차리는 능력과 같이 애초에 인간이 필요로 하는 부분에 더 많은 여지를 만들어 줍니다. 

실제 사례: 회의록을 신뢰할 수 있는 실행 항목으로 전환하기

대본

마야는 성장하는 소프트웨어 회사에서 고객 온보딩을 담당합니다. 그녀는 매주 세 번의 프로젝트 회의에 참석하여 사람들이 말하는 동안 간단한 메모를 하고, 나중에 그 메모를 바탕으로 후속 이메일을 작성합니다.

이 작업은 반복적이지만 어느 정도 위험이 따릅니다. 제안된 마감일이 합의된 마감일로 오해될 수 있고, 일반적인 제안이 의도치 않게 누군가의 책임으로 넘어갈 수도 있습니다. 따라서 목표는 AI가 상황을 결정하도록 하는 것이 아니라, AI를 활용하여 메모를 정리하고 Maya가 모든 결정, 담당자, 날짜를 검증한 후 요약본을 공유하는 것입니다.

보조원이 필요로 하는 것

마야는 다음을 제공합니다:

• 그녀의 익명 처리된 회의록 또는 승인된 회의록

• 회의의 목적

• 참석자 명단 및 각자의 역할

• 필수 출력 형식

• 소유자나 마감일이 누락된 경우 임의로 정하는 것이 아니라 명시해야 한다는 규칙

• 확정된 결정, 제안된 아이디어, 그리고 미해결된 질문들 사이의 명확한 구분

• 그녀의 회사가 승인한 기밀 정보 처리 방식

그녀는 데이터를 업로드하기 전에 고객 이름, 개인 정보, 접근 자격 증명 및 상업적으로 민감한 정보를 삭제합니다. 단, AI 시스템이 해당 데이터를 처리하도록 특별히 승인된 경우는 예외입니다.

예시 지침

아래 회의록을 바탕으로 간결한 후속 요약 보고서를 작성해 주세요.

다음 항목들을 기준으로 답변을 정리하세요:

1. 확정된 결정

2. 실행 항목

3. 제안된 아이디어

4. 미해결 질문

5. 위험 또는 의존성

모든 작업 항목에 대해 작업, 담당자 및 마감일을 포함하십시오. 담당자 또는 마감일이 명시적으로 합의되지 않은 경우 '미확정'이라고 기재하십시오. 약속을 추측하거나 세부 사항을 지어내지 마십시오.

요약은 350단어 이내로 작성하십시오. 회의에 참석한 모든 사람이 이해할 수 있도록 명확하고 중립적인 언어를 사용하십시오.

마무리하기 전에 모호하거나 확인이 필요한 부분이 있으면 모두 적어 두세요

좋은 출력과 나쁜 출력

미흡한 조치 항목은 다음과 같을 수 있습니다

“샘이 금요일까지 온보딩 가이드를 업데이트할 예정입니다.”

그건 분명해 보이지만, 메모에 샘이 가이드를 검토할 수도 있다는 내용만 있고 마감일이 정해지지 않았다면 안전하지 않습니다.

더 나은 표현은 다음과 같습니다

"온보딩 가이드를 검토하세요 - 담당자: Sam; 마감일: 미정."

두 번째 버전은 논의를 조용히 약속으로 전환하는 대신 불확실성을 그대로 유지합니다.

테스트 방법

마야는 자신이 이미 결과를 알고 있는 이전 회의 6건을 사용하여 소규모 테스트 세트를 만듭니다.

그녀는 조수가 다음 사항을 확인하는지 살펴봅니다

• 결정과 제안을 구분합니다

• 이름, 날짜 및 마감일을 정확하게 기재하십시오

• 누락된 정보는 미확인으로 표시합니다

• 합의되지 않은 업무를 배정하는 것을 방지합니다

• 해결되지 않은 중요한 질문들이 포함되어 있습니다

• 다른 참석자가 이해할 수 있는 요약본을 생성합니다

• 입력에서 삭제된 기밀 정보는 제외됩니다

그녀는 또한 의도적인 예외 사례들을 추가합니다

• 한 참가자가 과제 완료에 대해 농담을 하고 있습니다

• 두 사람이 소유권에 대해 논의했지만 합의에 이르지 못했다

• 누군가 두 가지 가능한 마감일을 언급합니다

• 녹취록에서 발언이 잘못된 화자에게 할당되었습니다

• 회의 후반에 결정이 번복되었습니다

• 작업은 합의되었지만, 담당자는 지정되지 않았습니다

Maya가 모든 결정과 작업을 원래 메모로 추적할 수 있을 때만 워크플로가 완료됩니다.

결과

예시 결과: 마야는 2주 동안 6건의 회의 요약 보고서를 대상으로 해당 프로세스를 테스트했습니다.

이전에는 수작업으로 진행하는 데 회의당 평균 18분이 소요되었습니다. AI를 활용하면 초안 작성에 약 2분, 검토 및 편집에 평균 7분이 소요됩니다. 이로써 회의당 총 처리 시간이 18분에서 9분으로 단축됩니다.

6번의 회의를 통해 얻은 절약 효과는 다음과 같습니다

• 이전 총 소요 시간: 6 × 18분 = 108분

• AI 지원 총 소요 시간(검토 포함): 6 × 9분 = 54분

• 절약된 시간 예시: 54분

6개의 요약본 중 5개는 1차 검토 후 승인 체크리스트를 충족했습니다. 나머지 1개는 녹취록에 두 화자가 혼동되어 있어 2차 검토가 필요합니다.

이 수치는 명시된 테스트 설정을 기반으로 한 예시적인 추정치이며, 회사에서 공식적으로 발표한 결과가 아닙니다. 표본 크기가 작고, 회의의 복잡성이 다양할 수 있으며, 계산에는 검토 시간은 포함되지만 녹취록을 정리하거나 익명화하는 데 필요한 시간은 포함되지 않습니다.

무슨 문제가 생길 수 있을까?

보조자는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다

• 할당되지 않은 작업에 대한 담당자를 임의로 지정하세요

• 제시된 날짜를 확정된 마감일로 간주하십시오

• 간접적으로 표현된 결정을 놓쳤다

• 댓글을 잘못된 사람에게 귀속시키다

• 불확실성을 감추는 세련된 요약을 작성하세요

• 메모에 포함된 민감한 정보를 보관하십시오

• 회의 템플릿이 변경되면 오래된 지침을 따르세요

가장 심각한 실수는 요약본을 확인하지 않고 보내는 것입니다. 유창한 구사력이 기록의 정확성을 보장하는 것은 아닙니다.

따라서 마야는 모든 실행 항목을 원본 메모와 비교하고, 불분명한 사항은 관련 담당자에게 확인하며, 참고를 위해 원본 메모를 보관합니다. 민감하거나 논쟁의 여지가 있는 사안은 보조원에게 위임하지 않고 직접 처리합니다.

실질적인 교훈

인공지능은 기존 정보를 보다 명확한 구조로 만들어주기 때문에 유용합니다. 하지만 결정 사항을 확인하는 담당자를 대체하는 것은 아닙니다.

안전한 워크플로는 간단합니다. 명확한 규칙을 제공하고, 민감한 정보를 제거하고, AI가 불확실성을 나타내도록 요구하고, 알려진 예시와 비교하여 테스트하고, 시간 절약 효과가 있다고 주장하는 부분에는 사람의 검토 과정을 포함해야 합니다.

자주 묻는 질문

초보자가 직장에서 AI를 안전하게 사용하려면 어떻게 해야 할까요?

먼저 후속 이메일 작성, 회의록 요약, 회의 안건 작성 또는 기존 콘텐츠 재구성 등 반복적이고 위험 부담이 적은 작업 하나부터 시작하세요. AI에 명확한 지침을 제공한 다음, 결과의 정확성, 어조, 개인정보 보호 및 관련성을 검토하세요. 조직에서 해당 도구가 민감한 정보를 처리하는 것을 승인하지 않은 경우에는 민감한 정보를 입력하지 마세요.

업무용 AI로 자동화하기에 가장 적합한 작업은 무엇일까요?

인공지능은 초안 작성, 기존 정보 수정, 기본적인 분석 정리 등에 효과적입니다. 문서 재작성, 회의록 요약, 피드백 취합, 스프레드시트 추세 분석, 체크리스트 생성 등의 작업에 적합합니다. 하지만 고용, 법률, 안전, 재정, 의료 또는 공정성과 관련된 중대한 결정에는 적합하지 않습니다.

업무에 사용할 좋은 AI 프롬프트를 어떻게 작성해야 할까요?

효과적인 업무용 프롬프트는 작업, 맥락, 대상, 원하는 형식 및 필요한 세부 정보를 명확하게 설명합니다. 일반적인 도움을 요청하기보다는 필요한 구체적인 결과와 단어 수 또는 어조와 같은 제약 조건을 명시하세요. AI에게 반복되는 내용을 제거하거나, 가정을 식별하거나, 검증이 필요한 정보를 표시하도록 요청하여 답변을 더욱 구체화할 수 있습니다.

인공지능을 이메일에 활용하면서도 로봇처럼 딱딱하게 들리지 않으려면 어떻게 해야 할까요?

원문 메시지, 목적, 수신자와의 관계, 원하는 어조를 입력하세요. AI에게 이메일을 간결하게, 친근하게, 단호하게, 또는 특정 대상에 맞게 작성해 달라고 요청할 수 있습니다. 전송하기 전에 구체적인 내용을 추가하고, 일반적인 표현을 삭제하고, 모든 문장이 본인의 이름으로 작성되었을 때 자연스럽게 들리는지 확인하세요.

AI가 생성한 회의록은 어떻게 검토해야 할까요?

모든 결정, 조치, 담당자 및 마감일을 원본 메모 또는 승인된 녹취록과 비교하십시오. AI가 확정된 결정과 제안된 아이디어, 해결되지 않은 질문을 구분하도록 하십시오. 누락된 정보는 추측이 아닌 "미확정"으로 표시해야 하며, 특히 발표자들이 합의에 이르지 못한 채 담당자나 날짜에 대해 논의한 경우에는 더욱 그러해야 합니다.

인공지능이 스프레드시트와 비즈니스 데이터를 정확하게 분석할 수 있을까요?

AI는 공식을 설명하고, 추세를 요약하고, 잠재적 이상 징후를 식별하고, 수치를 글로 된 해설로 변환할 수 있습니다. 하지만 AI의 해석은 정확한 데이터와 충분한 비즈니스 맥락에 달려 있습니다. 재무, 운영 또는 인력 관련 의사 결정에 AI 출력 결과를 사용하기 전에 단위, 결측값, 범주 일관성, 그리고 다른 해석이 가능한지 여부를 확인해야 합니다.

직장 내 어떤 정보를 인공지능에 절대 입력해서는 안 될까요?

승인되지 않은 시스템에 비밀번호, 접근 자격 증명, 고객 기록, 직원 정보, 의료 정보, 법률 문서, 독점 코드, 미공개 계획 또는 민감한 재무 데이터를 입력하지 마십시오. 가능한 한 이름과 식별 정보를 삭제하십시오. 조직의 데이터 정책과 승인된 엔터프라이즈 도구를 통해 안전하게 처리할 수 있는 정보의 범위를 결정해야 합니다.

관리자는 직원들에게 불안감을 주지 않고 어떻게 업무에 AI를 도입할 수 있을까요?

관리자는 AI 도입 이유, 지원 업무, 인간의 주도하에 남아 있는 업무, 그리고 결과물 검토 방법을 설명해야 합니다. 또한 승인된 데이터 활용 방식, 교육, 보고 절차, 그리고 성공 측정 기준을 명확히 정의해야 합니다. 구체적인 사례는 막연한 변화나 지능형 워크플로에 대한 약속보다 신뢰를 구축하는 데 더 효과적입니다.

업무에 AI를 활용할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 무엇일까요?

흔히 저지르는 실수로는 모호한 지시를 내리거나, 첫 번째 답변을 맹신하거나, 내용을 수정 없이 복사하거나, 기밀 정보를 공유하는 것 등이 있습니다. 또한, 제대로 작동하지 않는 프로세스를 자동화하거나 AI의 결과물을 객관적인 것으로 받아들이는 경우도 있습니다. 더 나은 접근 방식은 중요한 내용을 검증하고, 미흡한 초안을 수정하고, 반복 가능한 워크플로를 테스트하고, 책임 소재를 명확히 하는 것입니다.

AI 워크플로우가 시간을 절약해주는지 어떻게 측정할 수 있을까요?

입력 자료 준비, 정보 익명화, 출력 결과 확인 및 수정 작업을 포함한 전체 프로세스를 측정하십시오. 이 총 소요 시간과 품질을 기존 워크플로의 소요 시간 및 품질과 비교하십시오. 효과적인 AI 프로세스는 허용할 수 없는 수준의 개인정보 침해, 정확성 저하 또는 책임성 문제를 야기하지 않으면서 작업량을 줄이거나 일관성을 향상시켜야 합니다.

참고 자료

1. 영국 정부 - 영국 정부를 위한 인공지능 활용 지침서 - gov.uk

2. 미국 국립표준기술연구소(NIST) - 인공지능 위험 관리 프레임워크: 생성형 인공지능 - nist.gov

3. 정보 감독관 사무실 - 인공지능, 데이터 보호 및 공공 부문: 인공지능 정책 - ico.org.uk

4. 전미경제연구소 - nber.org

5. 미국 고용평등기회위원회(EEOC ) - 인공지능 분야에서 EEOC의 역할은 무엇인가? - eeoc.gov

6. 정부 커뮤니케이션 서비스 ( GCS) 생성형 AI 정책 - communications.gov.uk

7. OpenAI - AI를 활용한 개발을 위한 실용 가이드 - openai.com

최신 AI 기술을 공식 AI 어시스턴트 스토어에서 만나보세요

회사 소개