에이전트 워크플로우

에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

같은 AI를 써도 누구는 업무 시간을 줄이고, 누구는 결과물을 다시 고치느라 더 바빠집니다. 생성형 AI가 부족해서가 아니라, AI가 사용자의 일하는 방식과 목적, 판단 기준을 충분히 알지 못한채 단발성 지시만 수행하기 때문이 아닐까 생각합니다.

오늘 소개해 드리는 <에이전트 워크플로우>는 바로 이 간극을 짚으면서, AI를 질문에 답하는 도구에서 벗어나 조사, 기획, 제작, 정리, 보고를 이어서 맡길 수 있는 업무 파트너로 전환하는 방법을 다루고 있습니다.

저자는 AI 영상 에이전시와 디자인 에이전시를 운영하며, AI를 활용해 콘텐츠 제작과 마케팅 업무 방식 자체를 바꿔온 실무자입니다.

본서에서는 사용자가 자신의 일정과 반복 업무를 먼저 기록하고, AI에게 자동화 후보를 함께 찾게 하며, 필요한 도구를 연결해 실제 작업 흐름으로 옮기는 과정에 포커스를 맞추고 있습니다.

실무와 관련해 광고 성과 확인과 보고서 작성처럼 반복되는 업무를 에이전트에 맡기고, 단순 요약이 아니라 다음 실행을 위한 제안까비 받아본 사례가 책의 문제의식을 선명하게 보여주는 장면이 아닐까 합니다.

결국 본서 <에이전트 워크플로우>가 묻는 것은 'AI에게 무엇을 시킬까?' 보다 'AI가 내 일을 제대로 이해하도록 어떤 환경을 만들 것인가?'에 가깝다고 하겠습니다.

책의 핵심 개념인 'SYNC CODE'는 AI와 업무를 연결하는 4가지 조건, 즉 STORY·WHY·NATIVE·CYCLE을 하나의 흐름(workflow)으로 묶는데서 시작합니다.

'STORY'는 개인과 팀이 쌓아온 작업물, 고객 반응, 과거의 선택과 실패를 AI가 참고할 수 있는 업무 맥락으로 정리하는 일이며, 'WHY'는 결과물의 형식만 주문하지 않고, 목표, 우선순위, 성공 기준, 피해야할 조건을 명확히 전달하는 과정으로 볼 수 있습니다.

'NATIVE'는 유행하는 도구를 무작정 추가하기 보다 내 업무에서 시간이 새는 지점과 반복되는 단계를 찾아 알맞은 AI와 기존 프로그램을 배치하는 설계에 가깝게 느껴졌으며, 'CYCLE'는 결과물을 검토한 뒤 수정 기준과 피드백을 다음 작업에 축적해 점점 더 맞춤형 협업이 가능해지도록 만드는 구조로 이해했습니다.

특히 AI에게 바로 프롬프트를 입력하기보다 기존 작업 폴더나 일정 기록을 먼저 살펴보게 해 자신이 어떤 방식으로 일하는지 이해시키는 것이 중요해 보입니다.(책에서는 STORY BANK라는 개념을 통해 비유하고 있습니다.) 또한 문서, 캘린더, 클라우드 저장소와 연결한 뒤, 업무 내역을 분석해 자동화할 수 있는 항목을 찾게하는 접근도 같은 맥락입니다.

그런데 이는 매번 긴 지시 혹은 명령문을 전달하는 방식과는 다릅니다. 콘텐츠 제작을 예로 들면, AI에게 대본 한 편만 요청하는 데서 멈추지 않고 브랜드 자료와 기존 콘텐츠의 톤, 목표 고객, 게시 기준을 이해시킨뒤, 이미지, 영상 제작, 편집, 배포 준비까지 연결하는 방식입니다.

즉, 본서에서 말하는 'AI 에이전트 활용법'은 화려한 명령문을 만드는 기술이 아니라, 일의 맥락과 도구, 피드백을 연결하여 AI가 다음 단계까지 움직이게 하는 말 그대로 워크플로우 설계라고 느껴졌습니다.

마지막 챕터인 'THINK, AI가 대신할 수 없는 마지막 일'에서는 AI가 많은 일을 처리할 수록 사람에게 남는 역할이 무엇인지 되묻고 있습니다.

저자는 AI를 통해 한 사람이 기획, 디자인, 영상, 개발의 경계를 넘나드는 시대가 열리고 있다고 보지만, 동시에 모든 판단을 AI에 떠넘기는 '생각의 외주화'라는 문제는 경계할 필요가 있다 지적합니다.

AI가 초안을 만들고 자료를 정리하며 실행 경로를 제안할 수는 있어도, 어떤 문제를 풀 것인지, 무엇을 브랜드의 기준으로 삼을지, 결과물이 고객에게 적절한지를 결정하는 것은 결국 사람의 몫으로 남을 겁니다.

나아가 AI 팀에게 방향을 주고, 결과물의 좋고 나쁨을 판별하며, 피드백을 축적할 수 있는 사람 .. 바로 이런 사람이야 말로 AI 시대에 경쟁력이 될 사람이라는데 공감하게 됩니다.

개인적으로 본서는 AI가 사람의 일을 통째로 가져간다는 불안을 키우기 보다, 반복적인 실행을 줄여 확보한 시간을 더 나은 기획과 실험에 돌릴 수 있다고 설득하는 책으로 읽혔습니다.

AI를 사용하지만 여전히 일이 줄지 않는 직자인, 콘텐츠 생산의 전 과정을 혼자 감당하는 크리에이터, 적은 인원으로 더 큰 프로젝트를 수행하고 싶은 1인 사업가와 소규모 팀에게 특히 유용하지 않을까 생각해 봅니다.

AI에게 일을 넘긴다는 것은 사람이 사라진다는 의미가 아니라, 사람은 방향과 기준을 책임지고 AI는 실행의 범위를 넓히는 새로운 협업 방식을 만드는 일이라는 점이 책의 가장 중요한 메시지가 아닐까 합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

자율주행경영

자율주행경영 - AI로 일이 되는 조직을 만든 어느 경영자의 비밀 노트
신규섭 지음 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

AI로 보고서 초안을 몇 분 만에 만들고, 고객 문의에도 곧바로 답할 수 있다면, 직원은 남은 시간에 과연 무엇을 해야 할까요?

오늘 소개해 드리는 <자율주행경영>은 이러한 질문을 단순한 생산성 향상이 아니라 조직 전체의 역할을 다시 나누는 경영 문제로 인식하고 있습니다. 책에서 말하는 자율주행경영이란 사람을 무작정 줄이거나 모든 판단을 인공지능에 넘기는 방식이 아니라는 것은 명확합니다.

책을 통해 가장 먼저 이해되는 부분은 ...

반복적이고 규칙이 분명한 작업은 AI와 시스템이 처리하고, 구성원은 예외 상황의 판단과 고객 관계, 방향 설정처럼 책임이 필요한 일에 집중하도록 업무 구조를 재설계하는 경영 방식이라는 점입니다.

책의 프롤로그에서 저자가 처음부터 AI를 확신한 선구자가 아니라 재무 모델링과 보고서 작성 등 자신이 익혀온 업무가 빠르게 자동화되는 모습을 보며 기대와 불안을 함께 경험했다는 고백이 매우 인상적이었습니다.

덕분에 '업무의 80%는 AI가 하고, 나머지 20%는 사람이 한다'는 책의 부제 역시 자극적인 인력 감축 선언이라기 보다, 사람이 꼭 해야할 20%의 가치를 선명하게 찾아가는 질문으로 다가옵니다.

책에서 가장 설득력 있게 느껴진 부분은 AI 도입보다 업무 분해와 조직 설계가 먼저라고 강조하는 대목입니다.

저자는 기존 절차위에 새로운 도구만 얹으면 비효율적인 조직이 단지 더 빠르게 움직일 뿐이라고 보고, 업무를 반복 작업, 판단 작업, 관계 작업으로 나눈 뒤 어느 부분을 시스템에 맡길지 결정해야 한다고 주장합니다.

이러한 관점은 마케팅, 제품과 기술 개발, 영업, 고객 서비스, 재무회계로 이어지는 현장 사례에서 구체화될 수 있답니다.

예를 들어, 마케팅은 한 번의 완성된 캠페인에 큰 돈을 거는 방식보다 여러 콘텐츠와 가설을 동시에 시험하고 고객 반응을 학습하는 구조로, 영업은 개인의 인맥보다 축적된 데이터를 활용하는 구조로, 재무는 지난 달 숫자를 정리하는 기능에서 다음 결정을 돕는 기능으로 이동하는 셈이죠.

책에 소개된 재무 사례에서도 자동화로 전표 처리와 결산에 쓰는 시간이 줄자 담당자의 역할이 채널 별 투자 효율을 분석하고 경영진에게 예산 방향을 제안하는 쪽으로 바뀌게 됩니다.

특히, 첨부된 '자율주행지수'는 사람이 모든 일을 처리하는 단계 부터 도구 보조, 부분 자동화, 조건부 자율 운영, 고도 자율 운영까지 조직의 상태를 나누고, 전략적 사고 시간과 데이터 연결, 의사 결정 권한, 반복 업무 자동화, AI결과의 검토 기존을 점검하도록 구성되어 있습니다.

이 진단표를 보면 AI 경영의 핵심은 결국 챗봇 구독수가 아니라 부서의 장벽을 넘어 데이터가 흐르는가, 현장 담당자가 기준 안에서 결정할 수 있는가, 경영자가 일상적인 승인 업무에서 벗어났는가에 있다는 생각이 들었습니다.

AI가 생산, 거래, 검증에 들어가는 비용을 낮추고 정보 접근성을 넓히더라도, 조직의 기준과 책임 구조가 그대로라면 기술의 속도가 곧 회사의 속도가 되지는 않는다는 지적도 현실적으로 다가 왔습니다.

책의 후반부에서는, AI 업무 자동화의 효율을 넘어 'AI 시대 경영자의 역할과 사람의 자리'를 묻고 있습니다.

저자가 제시하는 조직은 부서와 직급을 늘리는 대신 미션을 중심으로 작게 움직이고, 긴 분석보다 저 비용 실험을 반복하며, 출근시간이나 보고 횟수보다 결과를 확인하는 조직에 가깝다고 생각합니다.

그러나 읽는 내내 '자율주행'이라는 표현을 '완전한 무인 경영'으로 받아 들여서는 안된다는 생각이 강하게 들었습니다.

AI가 만든 초안과 분석은 사람이 품질을 검토해야 하고, 예외가 발생했을 때 누가 개입할지 명확히 정해져 있어야 하며, 데이터 보안과 오류에 대한 책임 역시 경영자가 설계해야 하기 때문입니다.

결국 'AI 시대의 리더'는 모든 결재를 움켜쥔 운전자가 아니라 목적지와 판단 기준을 정하고, 시스템이 놓친 위험을 발견하고, 구성원에게 올바른 질문을 던지는 설계자가 되어야 한다는 점을 주목할 필요가 있습니다.

개인적으로는 인력 효율과 고정비 절감에 대한 논리가 다소 냉정하게 느껴지는 부분도 있었지만, 저자가 AI를 만능 해결책으로 포장하지 않고 직접 사람을 줄였다가 업무 공백과 품질 저하를 겪은 시행착오까지 일깨워주고 있다는 점에서 일견 중요한 인사이트를 주고 있다 생각합니다.

본서 <자율주행경영>은 프롬프트 몇 개를 배우려는 독자보다 AI를 도입했는데도, 회의, 결재, 보고가 줄지 않는 기업의 경영자, 팀장, 실무 책임자에게 유용한 책이라 판단 됩니다.

AI가 사람을 얼마나 대신할 수 있는지르 계산하기 전에, 우리 조직에서 사람이 시간을 뺴앗기고 있는 일이 무엇이며, 그 시간을 어떤 판단과 관계에 돌려줄 것인지 고민하는 분들에게 일독을 권합니다.

머스코노미

머스코노미 - 머스크의 100년 마스터 플랜을 조각이 아닌 전체 설계도로 읽는 법
정주용 지음 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

세계 최고 부자 반열에 오른 '일론 머스크'를 이해할 수 있는 가장 익숙한 방법이 있습니다.

바로 테슬라 주가, 스페이스 X의 로켓 발사, 스타링크 위성, xAI의 Grok처럼 눈앞에 보이는 사건을 하나씩 따라가는 것이죠. 그러나 퍼즐 조각만 들여다보면 각각의 사업이 왜 동시에 추진되었는지, 한 회사의 기술이 다른 회사의 성장에 어떻게 쓰이는지 파악하기란 쉽지 않습니다.

오늘 소개해드리는 <머스코노미>는 일론 머스크를 단순한 전기차 기업가나 화제의 억만장자가 아니라, 에너지·AI·우주·통신·뇌 인터페이스를 하나의 시스템으로 결합하려는 장기 설계자로 그리고 있어 큰 호기심을 가지고 읽게 되었습니다.

특히 머스크의 기업군을 개별 종목보다 자본과 기술이 순환하는 산업 생태계의 관점에서 분석하고 있다는 점에 크게 공감합니다.

책의 핵심인 '머스크노미'란 결국 테슬라·스페이스X·스타링크·xAI·옵티머스·뉴럴링크가 데이터와 연산 자원, 에너지, 에너지, 자본, 인재를 공유하며 서로의 성장을 가속하는 머스크식 경제 생태계를 뜻한다고 이해할 수 있습니다.

책을 읽으며 가장 흥미로웠던 부분은 이 복잡한 사업들을 '폐쇄루프'라는 하나의 구조로 묶어낸 대목이었습니다.

자동차와 로봇이 현실 세계에서 모은 데이터는 AI의 학습 재료가 되고, Grok과 대규모 컴퓨팅 인프라는 자율주행, 휴머노이드, 로켓의 판단 능력을 높이며, 스타링크는 지구 곳곳의 기계와 사용자를 잇는 통신망이 됩니다.

여기에 태양광과 에너지 저장 장치가 필요한 전력을 공급하고, 스페이스X의 발사 역량이 통신망과 우주 인프라를 확장하면 각 사업의 결과가 다시 다른 사업의 투입물로 돌아간다는 것이 저자의 해석입니다.

저자는 오랫동안 AI로 인해 하드웨어, 소프트웨어, 데이터센터, 에너지의 경계가 무너지고 하나의 AI 스택으로 통합되는 흐름에 주목해왔으며, 반도체 설계부터 생산과 패키징까지 묶으려는 테라팹 구상도 같은 '수직 계열화 전략'이라 주장하고 있음에 주목할 필요가 있습니다.

책의 중반부의 여섯가지 산업 분석은 이 책의 스케일을 가장 잘 보여준다고 생각합니다.

우주, 통신에서는 재사용 로켓과 스타링크가 우주를 일상적인 산업 인프라로 바꾸는 과정을, 로보틱스에서는 옵티머스가 인간 중심으로 설계된 공장과 생활공간에 투입될 가능성을 살펴 봅니다.

인공지능에서는 Grok이 머스크 기업군의 공통 지능으로 진화할 수 있는지를 묻고, 에너지에서는 저장장치와 전력 거래 기술이 자동차 바깥의 수익 기반으로 성장하는 흐름을 짚고 있습니다.

모빌리티와 BCI 부분에서는 자율주행이 이동 비용과 공간의 가치를 어떻게 바꿀지, 뉴럴링크가 치료 기술을 넘어 인간과 기계의 관계를 어디까지 확장할지를 탐색하고 있습니다.

저자는 관련 인터뷰에서도 피지컬 AI가 제조 원가와 노동의 구조를 바꿀 수 있으며, 스타링크, Grok, 휴머노이드, 자율주행의 결합을 장기적인 산업 재편의 관점에서 봐야 한다고 강조하고 있습니다.

다만 머스크가 제시한 일정은 실제 개발 과정에서 여러 차례 늦어졌다는 점을 저자 자신도 인정하고 있어, 단기적인 실적이나 주가 전망보다 10년 이상 이어지는 기술의 방향을 확인하는 방식으로 읽는 편이 적절하지 않을까 생각해 봅니다.

그래서 본서 <머스코노미>는 특정 종목의 매수 시점을 알려주는 투자서라기보다, 서로 다른 기술과 기업 사이에서 새로운 가치가 만들어지는 연결 지점을 찾게하는 '미래산업 안내서'에 더 가깝게 읽히는 이유일 겁니다.

후반부로 갈수록 한 사람에게 집중된 의사 결정과 건강, 승계, 규제, 정치적 위협, 계열사 간 거래와 독점 문제까지 시야를 넓히고 있습니다.

저자 또한 별도의 분석에서 머스크 생태계의 확장성 뿐 아니라 교차 거래의 불투명성과 특정 인물에 대한 과도한 의존을 위험 요인으로 지적해 왔다는 점에서, 책의 비판적 문제 의식은 저자의 기존 연구 흐름과 이어지고 있습니다.

이어 AI 에이전트 조율 능력, 현실과 디지털을 연결하는 '피지탈 역량', 문제 정의 능력을 미래 인재의 중요한 조건으로 제시하고, '생각'과 '추론' 능력이 새로운 수출 자원이 되는 시대에 한국이 어디에 설 것인지 질문하고 있습니다.

개인적으로는 데카르트의 의심, 대항해 시대의 자본과 모험, 애덤 스미스와 마르크스까지 호출되는 마지막 부분이 다소 거대하게 느껴지면서도, 이 책이 머스크의 기업가치를 설명하려는 데서 끝나지 않고 초지능과 로봇이 만들어 낼 권력, 분배, 노동의 문제까지 고민한다는 점에서 의미가 있지 않나 생각해 봅니다.

일론 머스크를 둘러싼 다양한 기술 생태계의 조각들을 연결해 장기적인 변화의 방향을 밝히는 전체 설계도를 읽고 싶은 분들의 일독을 권합니다.

속도가 생존이다

속도가 생존이다 - 연결하고 흡수하고 확산하라
한상만 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

거대한 나무보다 바람에 휘어지는 갈대가 폭풍을 견뎌내듯, 변화가 빠른 시장에서는 많이 가진 기업보다 민첩하게 달라질 수 있는 기업이 오래 살아남는 법입니다.

과거에는 자본과 설비, 특허 처럼 쉽게 모방할 수 없는 자산을 축적하고 경쟁자의 진입을 막는 것이 기업의 중요 과제였다면, 생성형 AI 시대에는 오늘의 우위가 내일의 부담으로 바뀔 수 있음을 기억할 필요가 있습니다.

오늘 소개하는 한상만 교수의 <속도가 생존이다>에서는 이러한 변화 속에서 기업이 던져야 할 질문을 '무엇을 보유하고 있는가'에서 '외부의 변화를 얼마나 빠르게 학습하고 새로운 가치로 전환하는가'에 달려있다고 주장하고 있습니다.

여기서 말하는 속도는 의사결정을 서두르거나 구성원을 더 바쁘게 만드는 것이 아닙니다. 외부의 기술과 인재를 만나고, 그 경험을 조직의 역량으로 바꾸며, 완성된 성과를 다시 시장과 생태계로 내보내는 순환 주기를 짧게 만드는 능력이라 하겠습니다.

저자는 혁신을 반복할 수록 다음 변화가 더 빨라지는 이러한 구조를 '속도 우위'라고 정의하고 있음을 주목할 필요가 있습니다.

책에서 사례연구로 아마존과 엔비디아, 도요타와 테슬라를 비교하는 초반부는 속도 우위가 산업을 가리지 않는 새로운 경쟁 원리임을 보여줍니다.

'아마존'과 '엔비디아'는 자체 역량만 키운 것이 아니라 판매자, 개발자, 협력사가 참여할 수 있는 판을 만들고, 그들의 활동이 다시 플랫폼의 학습과 성장으로 이어지게 했답니다.

'도요타'가 오랜 시간 생산 현장에 지식과 개선 경험을 축적해 경쟁력을 높였다면, '테슬라'는 소프트웨어와 데이터, 지속적인 업데이트를 통해 판매 이후에도 제품이 진화하는 흐름을 구축했지요.

그렇다고 축적된 역량이나 품질이 무의미했다는 의미는 아닐겁니다. 책이 강조하는 핵심은 이미 쌓아놓은 자원을 얼마나 많이 가지고 있느냐보다 그것을 외부 변화와 연결해 얼마나 빠르게 다시 움직이게 하느냐에 있습니다.

실제로 저자는 30년 넘게 기업의 경쟁 우위와 마케팅 전략을 연구해 왔으며, 이번 저서에서 변화에 대한 적응과 혁신이라는 기존 문제의식을 AI 시대의 생태계 전략으로 확장한 것으로 보여 주목을 끕니다.

책의 중심에는 Access -> Absorb -> Amplify 로 이어지는 3A 구조가 있습니다.

'Access'는 무조건적인 개방이 아니라 외부의 기술, 정보, 인재, 데이터가 필요한 곳과 만날 수 있도록 접점을 설게하는 일로 읽힙니다.

'Absorb'는 그렇게 들어온 지식과 경험을 일회성 제휴로 흘려보내지 않고, 현업의 업무 방식과 제품, 서비스에 남는 조직 역량으로 바꾸는 과정으로 해석됩니다.

'Amplify'는 한 부서에서 얻은 성과를 다른 조직과 고객, 파트너에게 넓히고 그 과정에서 생긴 데이터와 피드백을 다시 학습의 재료로 돌려 보내는 단계입니다.

이 3가지 요소는 순서대로 한 번 실행하고 끝나는 절차가 아니라 서로 맞물려 돌아가는 혁신의 '플라이 휠'에 가깝다는 생각입니다. 말하자면, 참여가 데이터를 만들고, 데이터가 학습으로 이어지며, 학습 결과가 제품과 서비스를 바꾸고, 개선된 결과가 다시 더 많은 참여를 불러오는 구조라는 것이죠.

AI 역시 단순히 문서작성 시간을 줄여주는 도구가 아니라 이 연결과 학습, 확산의 회전 속도를 끌어올리는 촉매로 바라봐야 한다는 관점이 특히 설득력있게 다가 왔습니다.

책의 후반부에서는 자본보다 네트워크의 위치가 중요해지는 이유와 함께 우리 기업이 속도 우위를 어떻게 설계할 것인가에 초점이 맞춰져 있습니다.

'대기업'은 거대한 인프라를 경쟁자를 막는 성벽으로만 사용할 것이 아니라 파트너가 새로운 가치를 만들 수 있는 기반으로 전환해야 하고, '중소기업과 스타트업'은 모든 역량을 내부에 갖추려하기 보다 자신에게 필요한 생태계에 빠르게 접속해 규모의 한계를 넘어야 한다는 주장이 이어집니다.

다만 앞선 3A를 그대로 적용하게 되면 성공하는 만능 공식이 아니라 우리 조직의 병목을 발견하는 진단 툴에 가깝다 설명합니다.

외부와의 연결이 부족한지, 받아들인 지식이 현업에 남지 않는지, 일부의 성공이 전사로 확산되지 못하는지를 구분한 뒤 권한과 데이터, 보상체계를 다시 설계해야 하기 때문입니다.

본서 <속도가 생존이다>는 최신 AI 기술을 소개하는 트렌드서가 아니라, 기술이 계속 바뀌어도 스스로 학습하고 진화할 수 있는 기업 구조를 고민하게 만든다는 점에서 큰 점수를 주고 싶습니다.

결국 혼자 빨리 달리는 기업보다 생태계 전체가 함께 빨라지도록 설계한 기업이 시장의 중심에 남는다는 메시지가 강한 여운을 줍니다.

같은 기술도 어떻게 이해하고 활용하느냐에 따라 성과가 달라지며, 이를 조직의 시스템으로 만드는 것이 리더의 역할이라는 재계 추천평도 책의 문제 의식과 맞닿아 있다 생각합니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트

5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트 - 챗지피티·제미나이·제미나이 노트북 77가지 활용법
송진주 지음 / 황금부엉이 / 2026년 9월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

생성형 AI를 둘러싼 변화는 거대한 기술 뉴스로만 느껴지지만, 정작 우리에게 더 중요한 질문은 단순하다고 생각합니다.

"그래서 오늘 내 일을 얼마나 덜어줄 수 있을까?" 챗GPT, 제미나이, 제미나이 노트북 등의 생성형 AI를 열어두고도 무엇을 물어야 할지 몰라 다시 검색창으로 돌아가는 막막함을 느낀 적이 있을 겁니다.

오늘 소개해 드리는 <5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트>에서는 이런 막막함의 원인을 AI의 성능보다 '일을 맡기는 방법'에서 찾고 있어 눈길이 갑니다. 저자는 AI를 전문가만의 도구가 아니라, 반복 업무를 줄이고 생각과 판단에 더 많은 시간을 쓰게 돕는 생활형 업무 파트너로 바라봅니다.

책은 이런 관점을 바탕으로 회사 업무, 콘텐츠와 부업, 일상 속 문제를 빠르게 풀어내는 다양한 프롬프트 실습을 제시하고 있답니다.

가장 먼저 적용해 본 것은 메일과 문서 작성이었습니다. 예전에는 보고서 첫 문장을 붙잡고 한참을 고민했지만, 목적·독자·핵심 메시지·원하는 형식을 함게 알려주고 초안의 뼈대부터 잡게 하니 시작 속도가 확실히 달라짐을 느끼게 됩니다.

회의 자료를 올려 핵심 쟁점과 할 일을 정리하고, 여러 문서를 비교표로 바꾸고, 엑셀 숫자에 '이 변화의 원인이 무엇인지'를 묻는 식으로 질문을 바꾸자 단순 요약을 넘어 보고에 쓸 만한 흐름과 관점을 얻을 수 있었습니다.

'챗GPT'는 문서 초안과 아이디어 정리에, '제미나이'는 검색과 구글 서비스 연계에, '제미나이 노트북'은 PDF·영상·회의자료처럼 내가 제공한 자료를 바탕으로 핵심을 짚어내는 데 활용하니 도구별 장점도 훨씬 또렷하게 이해되었습니다.

책의 또 다른 장점은 AI 활용을 회사 밖으로 넓힌다는 점이 아닐까 합니다. 블로그 첫 문장, 사진 캡션, 숏폼 구성, 썸네일 구성, 뉴스레터 기획 등 콘텐츠 제작의 작은 막힘을 구체적인 질문으로 바꿔 줍니다.

특히 '이미지 생성 실습'에서는 주제만 던지기 보다 표현 방식, 분위기, 색감, 구도까지 차례로 정리해 요청하는 방법을 보여주는데, 막연한 명령에서 자주 나오던 엉뚱한 결과가 줄어드는 것을 체감할 수 있었습니다.

자주 쓰는 요청은 전용 GPT나 GEM으로 저장해 두고, 아침 브리핑이나 개인 업무 보조 흐름으로 연결하는 부분은 AI를 일회성 도구가 아니라 나만의 업무 시스템으로 바라보게 만듭니다.

무엇보다 반가운 구성은 '바로 복사해서 활용할 수 있는 프롬프트 77개 파일'입니다.

처음부터 완벽한 질문을 만들 필요없이, 제공된 문장을 가져와 대상, 기간, 업무 조건 등 만 내 상황에 맞게 바꾸고 결과를 확인한 뒤 수정 요청을 더하면 됩니다. 일종의 '템플릿'이라 할 수 있답니다.

냉장고 사진으로 식단을 정리하거나, 여행 동선을 짜고, 수많은 리뷰의 공통 장단점을 추려보고, 긴 PDF에서 필요한 부분만 찾아 학습 노트로 바꾸는 일상 예재도 실제 활용도가 높다 생각합니다.

다만 건강, 계약, 금전처럼 민감하고 중요한 판단이 필요한 주제에서는 AI 답변을 참고 자료로만 활용하고 반드시 원문 혹은 전문가 판단으로 재확인해야 합니다.

일이 막히는 순간 프롬프트를 따라 입력해 보고, 나온 결과를 내 업무와 생활에 맞게 고쳐 쓰는 경험을 반복하게 하는 '효율성 높은 AI 프롬프트 실습서'로 평가하고 싶습니다.

역시 'AI를 잘 쓴다는 것'은 어려운 명령어를 외우는 일이 아니라, 내가 해결할 문제를 구체적으로 설명하고 결과를 계속 다듬어 진짜 성과를 연결하는 습관에 가깝다는 것을 본서를 통해 다시 느끼게 됩니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.