일상의 AI 자동화 업무 후보군도 찾았고, 업무 간 의존관계도 정리했습니다. 이제 바로 자동화를 시작하면 될까요? 아닙니다. 실제 자동화 계획을 세우기 전에 먼저 확인해야 할 사항이 있습니다. 바로 자동화 후보 업무별로 기대 효과를 비교해 보는 것입니다. 자동화할 수 있는 업무가 여러 개라면 모두 같은 효과를 내는 것은 아니기 때문에 어떤 업무는 자동화해도 절약되는 시간이 크지 않을 수 있고, … 더 읽기
자동화할 업무를 찾았다고 해서 바로 자동화를 시작할 수 있는 것은 아닙니다. 지난 글에서는 반복되는 업무를 분석해 자동화 후보를 정리하는 방법을 살펴봤습니다. 하지만 후보를 찾았다고 해서 바로 자동화를 진행하면 예상보다 큰 문제가 생길 수 있습니다. 많은 업무는 서로 연결되어 있기 때문입니다. 예를 들어 고객 문의 정리가 끝나야 주문 현황을 업데이트할 수 있고, 주문 현황이 정리되어야 보고서를 … 더 읽기
ChatGPT를 사용하다 보면 깜짝 놀랄 때가 있습니다. 분명히 그럴듯하게 설명했는데, 나중에 찾아보니 사실과 다른 내용인 경우가 있기 때문입니다. 더 놀라운 점은 AI가 틀렸다는 것을 스스로 드러내지 않는다는 것입니다. 오히려 자신 있게 설명하기 때문에 그대로 믿고 사용하는 위험도 있습니다. 실제로 AI는 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어 답하는 경우가 있는데, 이를 할루시네이션(Hallucination)이라고 합니다. 최근에 AI를 사용할 때 … 더 읽기
제안서 내용은 모두 완성했습니다. 이제 제목만 정하면 제출할 수 있습니다. 그런데 막상 제목을 정하려니 쉽게 결정되지 않습니다. “이 제목이 더 신뢰감이 있어 보일까?” “아니면 고객의 관심을 끌려면 다른 제목이 나을까?” 회의를 해도 의견은 계속 엇갈립니다. 누군가는 명확한 제목이 좋다고 하고, 누군가는 눈에 띄는 제목이 더 효과적이라고 말합니다. 여러 사람이 제목을 평가하면 각자 중요하게 생각하는 기준이 … 더 읽기
같은 프롬프트를 입력했는데 결과가 달라진 경험이 있으신가요? 같은 보고서를 검토해 달라고 했는데 어떤 때는 논리성을 중심으로 설명하고, 어떤 때는 표현이나 구성에 더 집중하기도 합니다. 이럴 때 많은 사람들이 이렇게 생각합니다. ‘같은 프롬프트인데 왜 답이 달라지는 거지?’ 하지만 실제로는 프롬프트에 무엇을 기준으로 판단해야 하는지가 충분히 들어 있지 않은 경우가 많습니다. AI에게 역할, 평가 기준, 출력 형식, … 더 읽기
퇴근하려고 컴퓨터를 끄려는 순간, 또 해야 할 일이 생깁니다. 오늘 처리한 내용을 메일로 보내고, 엑셀 파일을 정리하고, 담당자에게 진행 상황을 공유해야 합니다. 이런 일은 매일 같은 방식으로 반복되지만, 대부분 직접 처리하고 있습니다. 많은 사람들이 ‘이쯤 되면 자동화해야 하는데…’라고 생각하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다. 사실 자동화에서 가장 먼저 해야 하는 일은 코딩이 아니라 자동화할 수 있는 … 더 읽기
설명은 잘했는데, 상대는 이해하지 못하는 순간이 있습니다. 보고서도 충분히 준비했고, 회의에서도 차근차근 설명했습니다. 그런데 왜 상대방의 반응은 예상과 다를까요? “전체 흐름을 한눈에 볼 수 있나요?” “관계를 그림으로 정리해 주시면 이해하기 쉬울 것 같습니다.” 이럴 때 다시 내용을 쓰는 것이 아니라, 같은 내용을 더 쉽게 전달할 방법이 필요합니다. 많은 직장인들이 PowerPoint에서 도형을 하나씩 그리며 시각화 자료를 … 더 읽기
출근보다 더 긴장되는 순간이 있습니다. 회의실 문이 닫히고 팀장이 이렇게 말합니다. “의견 있으신 분?” 자료는 미리 읽어봤지만 막상 회의가 시작되면 무슨 말을 해야 할지 떠오르지 않습니다. 다른 사람이 질문을 던진 뒤에야 ‘나도 그걸 물어볼 걸.’ 하는 생각이 들기도 합니다. 회의가 끝난 뒤에는 더 아쉽습니다. ‘그 질문을 했어야 했는데.’ ‘그 부분을 미리 확인했어야 했는데.’ 이런 경험은 … 더 읽기
출근하자마자 알림이 쏟아지고, 이메일은 계속 쌓입니다. 회의 일정까지 더해지면 해야 할 일은 금세 열 가지가 넘습니다. 문제는 일이 많다는 것보다 모든 일이 중요하고 급해 보인다는 점입니다. 보고서도 작성해야 하고, 고객 문의도 처리해야 하고, 회의도 준비해야 합니다. 하나를 시작하면 다른 일이 신경 쓰이고, 결국 하루가 끝나도 정작 중요한 일은 손도 대지 못하는 경우가 있습니다. 이럴 때 … 더 읽기
같은 숫자를 보더라도 어떤 질문부터 던지는지는 사람마다 다릅니다. 실무에서 데이터 자료를 받으면 곧바로 분석하기보다 먼저 확인해야 할 사항부터 떠올리게 됩니다. 어떤 사람은 매출부터 살펴보고, 어떤 사람은 고객 관련 데이터를 먼저 확인하며, 또 다른 사람은 숫자의 기준부터 묻기도 합니다. AI도 마찬가지일까요? 이번 글에서는 ChatGPT와 Claude가 같은 숫자 데이터를 보고 무엇을 먼저 확인하려하는지, 어떤 관점에서 자료를 바라보는지 … 더 읽기