아직도 AI에 질문만 하나요?…'업무 훈련'시켜야 비서처럼 척척 작성일 06-01 55 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">장병준 AI그라운드 대표<br>질문에 답 내놓는 챗봇과 달리<br>에이전트, 맥락 읽고 대안 탐색<br>업무 위임받아 자동화도 가능<br>할일 정해 입·출력 반복시켜야<br>AI가 업무구조 익혀 효율성 쑥</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KQ2J0csAlH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e5bc852a6f32aba85bece689daccbf638d9be8b71b6a0ca09de058a260fcd462" dmcf-pid="9xVipkOcyG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/mk/20260601160609490vycl.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="bX5blQiPlX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/mk/20260601160609490vycl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b445229416ac750f429f21be3f032278abb536689737e75fdd358a8cbcb7f356" dmcf-pid="2MfnUEIkSY" dmcf-ptype="general">"앞으로의 경쟁력은 인공지능(AI)에 일을 잘 맡길 수 있는가에서 갈릴 겁니다."</p> <p contents-hash="7838babda909407954a71925700a720ab3d4a826a7c4857dcff0ea0c916b5c05" dmcf-pid="VR4LuDCETW" dmcf-ptype="general">장병준 AI그라운드 대표는 최근 매일경제와 만나 직장인의 AI 활용법을 두고 AI를 많이 쓰는 것이 전부가 아니라고 말했다. 챗GPT와 클로드 같은 생성형 AI가 대중화된 이후 많은 직장인이 AI를 글쓰기와 검색 도구로 쓰기 시작했지만 이제 변화의 중심은 AI 에이전트로 옮겨가고 있다는 설명이다. 장 대표는 "AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라 목표를 이해하고 필요한 도구를 사용해 실제 업무 단계를 수행하는 디지털 동료에 가깝다"고 말했다.</p> <p contents-hash="293a766c8fe421b0d61249557a9dd948dae23312f57f63a0f55f3bc632121295" dmcf-pid="fwNCMH3Gly" dmcf-ptype="general">장 대표는 직장인을 위한 AI 활용법과 클로드 코드 기반 업무 자동화, AI 에이전트 구축법 등을 유튜브와 강의로 전하고 있다. 그는 SK텔레콤, 스타트업, 창업을 모두 경험했다. 비개발자 출신으로 기술 스타트업 현장에서 한계를 느끼며 노코드 도구를 공부한 것이 지금 활동의 출발점이 됐다. 초기에는 노코드로 웹사이트를 만드는 콘텐츠를 올렸지만 챗GPT 등장 이후 AI 활용 강의로 방향을 넓혔다.</p> <p contents-hash="8209c7eaa4440f6d1097899f80ae179206ea7a27746565337e54b0bb68b719cc" dmcf-pid="4rjhRX0HlT" dmcf-ptype="general">그가 최근 주목하는 분야는 AI 에이전트다. 장 대표는 "지난해에도 AI 에이전트라는 말은 있었지만 당시에는 데모에 가까운 경우가 많았다"며 "이제는 모델 성능이 좋아지고 비용이 낮아지면서 실제 업무에 적용해볼 만한 수준이 됐다"고 말했다. 특히 향상된 모델 성능이 오픈AI의 코덱스, 앤스로픽의 클로드 코드 같은 에이전트 도구로 구체화되면서 사무 업무에 곧바로 적용할 수 있는 에이전트를 만들고 활용하는 일이 현실화됐다고 설명했다.</p> <p contents-hash="0d7320a6347da3f6951ac5ab9d310928faec5bed8c184d27e4a014c50d60310d" dmcf-pid="8mAleZpXhv" dmcf-ptype="general">그는 기존 챗봇형 AI와 에이전트의 차이를 업무 완결성에서 찾았다. 챗봇은 질문에 답하고 정보를 만들어 주지만 일은 여전히 사람이 이어받는다. 반면 에이전트는 결과물 생성에 그치지 않고 다른 업무 도구와 연결돼 다음 단계까지 수행한다. 장 대표는 "에이전트가 다른 점은 여러 업무 과정을 위임할 수 있다는 데 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="64095374a429e6f82bef88c16aa95560b3af64357994166cd0b509beef4f9872" dmcf-pid="6scSd5UZCS" dmcf-ptype="general">과거의 업무 자동화와도 다르다. 기존 자동화는 특정 메일이 오면 알림을 보내거나 정해진 양식에 데이터를 옮기는 식의 규칙 기반이 많았다. 편리하지만 예외 상황이 생기면 사람이 다시 개입해야 했다. 장 대표는 "노코드 자동화는 만든 사람의 생각을 벗어나기 어렵다"며 "에이전트는 맥락을 읽고 여러 대안을 탐색하면서 우리가 생각하지 못한 지름길을 찾기도 한다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="450de1b6270acfd06f941bc00c06be0b5e176446bd1217f554c24fb83c4bc9e1" dmcf-pid="POkvJ1u5Wl" dmcf-ptype="general">장 대표가 직장인에게 권하는 출발점은 당장 사람을 대체할 만한 거창한 에이전트가 아니다. 매일 반복되는 작은 업무부터 에이전트로 만들어 보는 것이다. 예를 들어 매주 회의가 끝난 뒤 회의록 파일을 AI에 넣고 핵심 결정 사항과 담당자별 할 일을 표로 정리하게 할 수 있다. 보도자료나 보고서가 자주 쌓이는 직군이라면 여러 문서를 한꺼번에 넣고 중요도, 요약, 후속 확인 포인트를 뽑게 하는 방식도 가능하다. 처음에는 AI가 만든 결과물을 그대로 쓰기보다 사람이 검토하는 반자동 구조로 시작하고, 신뢰가 쌓이면 알림, 기록, 일정 등록 같은 실행 단계로 넓히는 것이 현실적이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="8cbe44a0a8e4f5a66219c5792ea7878e1320ff0211fbfc92160b8f00063269fa" dmcf-pid="QIETit71Wh" dmcf-ptype="general">해당 과정에서 중요한 것은 업무를 입력과 출력으로 나누는 일이다. 무엇을 넣었을 때 어떤 결과물이 나오면 좋은지를 정리해야 AI에 일을 맡길 수 있기 때문이다. </p> <p contents-hash="9de20c911f0f383744f2b3f6cd07da54c672e0180cb92919bdce82302f2c03e5" dmcf-pid="xCDynFztlC" dmcf-ptype="general">장 대표는 "처음부터 모든 일을 자동화하려고 하면 실패할 가능성이 높다"며 "작은 업무 하나를 정해 입력과 출력을 분명하게 정의하는 것이 먼저"라고 말했다.</p> <p contents-hash="cc89b09220f9c91d6aff9afc7585655bc668db9976859ab38eee1b6ebe34f422" dmcf-pid="yfqx5gEoCI" dmcf-ptype="general">그는 AI 에이전트를 잘 쓰기 위한 핵심 역량으로 업무 구조화를 꼽았다. 자기 일을 잘 관찰하고 어떤 부분을 맡길 수 있는지 아는 사람이 유리하다는 것이다. 장 대표는 "AI가 내 일을 대체할까를 걱정하기보다 내가 반복적으로 낭비하던 시간을 어디서 줄일 수 있을까로 질문을 바꿔야 한다"고 말했다. 이어 그는 "앞으로 한 사람이 여러 디지털 동료를 데리고 일하는 방식이 자연스러워질 것"이라며 "사람의 역할은 반복 실행자에서 기획자, 검토자, 의사결정자로 이동할 것"이라고 전망했다. </p> <p contents-hash="b2ee8727a18ed9ee053d75e35b5a3da1924ec19c4c1cd2e363629f72ce317e1a" dmcf-pid="W4BM1aDgyO" dmcf-ptype="general">[박성배 기자 / 사진 이승환 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 AI시대 비즈니스 성과 내려면 … 흩어진 데이터 통합이 우선 06-01 다음 "AX가 주업무라더니 막상 출근하니 딴 일만…" 대기업 떠나는 AI인재들 06-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
