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나는 AI를 직원으로 뒀다 - 중소기업, 소상공인을 위한 일하는 방식의 AI혁명
장동익 지음 / 글로벌콘텐츠 / 2026년 6월
평점 :
<출판사로부터 책을 제공받아 읽고 솔직하게 작성한 서평입니다>
불과 3년 전만 해도 AI는 알파고처럼 바둑을 두고 챗GPT가 인간과 자연스레 대화를 하는 것처럼 그냥 신기한 기술 정도였다. 하지만 지금은 어떨까?
지금의 AI는 회사에서는 대신 회의록을 써주고, 데이터를 분석해주며 보고서를 만들어준다. 그리고 학생들은 AI에게 과제를 물어보고 리포트를 써달라고 한다. 개발자들과 그래픽 디자이너들은 AI에게 초안을 만들도록 지시하고 본인은 마무리 작업만 한다.
이처럼 AI는 이제는 단순히 인간이 질문하는 것을 검색하여 답변하는 것을 넘어 복잡한 논리를 추론하고 이미지 뿐만 아니라 영상과 각종 문서까지 생성하고, 나아가 사용자의 지시를 받으면 스스로 계획을 세우고 다양한 도구를 이용해 지시사항을 완수하는 에이전틱 AI로까지 진화하였다.
다시 말해 이미 AI는 회사에서 한 명의 직원으로써 역할을 할 수 있을 만큼 진화하였다. 인건비 등의 부담으로 회사 업무의 일부를 AI로 대체해서 비용도 절감하고 업무 효율성도 높이고자 하는 니즈가 강해졌다. 그런데 마침 중소기업이나 소상공인을 위해 AI 직원을 둘 수 있는 방법을 알려준다는 책이 나와 눈길이 가지 않을 수 없다.
이 책의 저자는 화려한 경력의 소유자다. 그룹 회장 비서실장을 거쳐 인사 기획 재무 전산 담당 상무이사를 역임하고, IT 벤처기업을 창업하였으며 국내 최초로 클라우드 기법과 솔루션을 소개한 사람이기도 하다.
지금은 한국디지털문인협회 고문과 세종로국정포럼 스마트워킹 교수회장으로 활동 중이다. 이 책 외에도 <스마트 업무혁신과 성과관리>, <스마트 워라벨>, <일하는 방식의 혁명>, <스마트폰 하나로 스마트워크 도전>, <왕초보 챗GPT로 책쓰기 도전> 등 11권의 저서를 저술하였다.
이 책은 총 일곱 개의 파트로 구성되어 있다.
#패러다임의 전환
이 장에서는 지난 수년 간의 기술적 진보로 인해 AI가 어떻게 변화했는지 - 시키는 대로만 하지 않고 인간과 같이 상황에 따라 판단하고 목표를 설정해주면 스스로 실행하는 점 등에 대해 설명한다.
여기서 우리는 주목할 만한 AI의 새로운 기능이 있는데, 바로 ‘목표를 주면 스스로 행동한다’라는 부분이다. 바로 이 기능이 AI 에이전트를 기존의 1세대 AI와 구분 짓는 기준점이라 할 수 있기 때문이다.
저자는 AI 에이전트의 핵심 능력 세 가지를 지적한다.
첫째, 추론 능력. 목표 달성을 위해 필요한 단계를 스스로 계획한다.
둘째, 도구 사용 능력. 망치나 칼, 밧줄 이런 도구가 아니라 이메일, 메신저, DB, 캘린더 등 외부 시스템을 다루는 능력이다.
셋째, 피드백 반영 능력. 개인적으로는 이 기능이야말로 인간을 대체할 수 있는 가장 큰 부분이라고 생각한다. 바로 실행 결과를 스스로 평가하고 다음 행동을 조정하는 기능이다.
이제 AI는 “써보니 신기하네”가 정도가 아니라 이미 적지 않은 기업이나 개인들이 일상이나 실무에서 사용하는 유용한 도구 중 하나가 되었고, 조만간(저자는 그 시점을 내년이라고 전망한다) 직원 몇 명의 몫을 할 것이다.
#온톨로지, 기업의 두뇌를 설계하라.
저자의 말대로 언젠가 들어본 단어 같은데 어쩐지 낯설다. 온톨로지의 의미는 ‘세상에 존재하는 사물과 개념, 그리고 그들 사이의 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 명확하게 정리한 지식 모델/체계’이다. 개념을 괜히 검색해봤나 싶을 정도로 무언가 어렵게만 느껴진다.
하지만 저자의 설명은 의외로 쉽다. “흩어진 기억을 살아있는 지능으로 바꾸는 것이다.” 그리고 흩어진 기억을 다섯 가지 유형으로 나누는데, 간략히 소개하면 아래와 같다.
사람의 머릿속
메신저, 이메일
엑셀, 메모장
관행과 루틴
고객과의 관계 속
결국 온톨로지를 구축하는 것은 위 다섯 가지 유형에 해당하는 숨어있는 지식을 끄집어내 하나의 체계로 연결하는 작업이다.
#구글 삼각편대를 내 편으로 만들어라
구글 삼각편대는 무엇일까? 바로 구글 워크스페이스, 제미나이 GEMS, 그리고 노트북LM이다. 아직은 초급 수준이지만 이 세 가지를 조금이나마 사용하고 있어서 개인적으로는 거부감이 적었다. 구글 삼각편대는 지식 창고와 지식 조립기, 그리고 지식 실행기의 역할을 한다고 저자는 설명한다.
구글 삼각편대라는 도구를 잘 연결해서 순환 구조를 만들라고 저자는 강조한다. 그러면 계속 업그레이드하고 사용할수록 AI가 더 정확해지고 빠르게 답변하는 소위 ‘똑똑한 시스템’이 만들어진다고 말한다.
무엇보다 구글 GEMS와 make.com의 자동화를 이용한다면 고객응대 비서, 재고 발주 관리자, 마케팅 기획자, 매출 분석, 그리고 회사의 방향을 설계하는 컨설턴트로서 충분히 역할을 수행할 수 있다고 말한다.
#경영 플랫폼 구축
이 책을 읽기 전에는 저자가 말하고자 하는 경영 플랫폼은 무엇인지 였다. 읽어보니 의외로 간단하다. 한마디로 사명(Mission)과 비전(Vision), 그리고 핵심가치(Core Value)를 구축하는 거였다.
노트북LM으로 이 세 가지를 도출하고, SWOT 분석과 3C(Customer, Competitor, Company) 분석, 맥킨지의 7S(Strategy, Structure, SYstems, Shared Values, Skills, Staff, Style) 진단 등을 통해 경영 플랫폼을 완성하는 것이다.
저자는 이렇게 경영 플랫폼이라는 토양을 다지고 AI 에이전트라는 씨앗을 심으면 빠르게 자라서 결국에는 풍성한 수확을 가져올 것이라고 강조한다.
#데이터 마케팅 전략
AI라는 도구가 개발되면서 인간이 길러야 할 가장 중요한 능력은 바로 ‘질문력’이다. 저자도 이러한 점을 책 속에서 강조하며, 위대한 철학자 소크라테스를 예로 든다.
AI에게 질문하는 방법과 관련해서 저자는 PROMPT-Q 기법은 ‘AI 에이전트에게 최고의 답을 이끌어내는 질문의 기술’이라고 말한다. 그리고 PROMPT-Q와 온톨로지가 만나서 시너지 효과가 기하급수적으로 커진다고 강조한다.
PROMPT-Q은 AI 에이전트에게 목적(Purpose), 역할(Role), 출력 형식(Output), 톤과 스타일(Manner), 제약조건(Parameters), 참조예시(Template), 그리고 질문의 깊이(Question Depth)를 말한다.
그리고 이 파트에서 강조하는 내용은 마케팅의 STP(Segmentation, Targeting, Positioning) 기법과 4P(Product, Price, Place, Promotion)가 아닌 4C(Customer Value, Cost to the Customer, Convenience, Communication)을 AI 에이전트에게 가르쳐 온톨로지를 구축하라고 한다.
#부문별 에이전트 실전 가동
AI 에이전트는 무슨 역할을 할 수 있을까? 시장 리서치는 물론이고 전략 수립 및 점검 등 기획 업무를 맡을 참모의 역할과 비서, 재무, 인사, 생산 및 물류까지 포괄적으로 업무를 맡아서 할 수 있다고 말한다.
기획업무의 경우 시장 리서치 자동화, 사업계획 초안 작성, 논리 점검, 의사결정 시뮬레이션 및 지식 큐레이션을 할 수 있다.
비서업무의 경우 일정 관리와 미팅 준비, 문서 및 이메일 관리, 반복 업무 자동화 보고, 외부 소통과 초기 대응이 가능하다.
인사 에이전트는 직무 설계와 역할 정의, 채용과 온보딩 지원, 근무 스케줄과 인건비 최적화, 성과 관리와 피드백 지원, 노무리스크 사전 감지 등의 업무를 맡을 수 있다.
재무 에이전트는 현금흐름 실시간 모니터링, 수익성 분석과 원가 관리, 세금과 정부지원 관리, 재무 관련 리포트 생성 등을 할 수 있다.
생산과 물류 업무의 경우 수요 예측, 안전재고 계산, 자동 발주 실행 등이 가능하다.
이 파트에서 깨달을 점은 AI 에이전트는 생각보다 회사 업무의 많은 부분을 도맡아 할 수 있어서, 이 정도면 직원 몇 명을 충분히 대체할 수 있겠다는 생각이 들었다.
#90일 생존 로드맵
이 책에서 개인적으로 가장 마음에 들었던 내용이다. 아무리 좋은 지식을 책을 통해 접해도 실행하지 않으면 머릿속에서 며칠 맴돌다가 언제 읽었냐는 듯 쓰윽하고 사라져버린다.
저자가 제시하는 90일 생존 로드맵은 복잡하거나 어렵지 않고 의외로 간단하다.
첫 달에는 흩어진 파일을 모아 디지털 토양을 다진다.
둘째 달에는 첫 달에 다진 디지털 토양, 즉 데이터에다가 영혼(?)을 불어넣어 나를 도울 직원, 즉 AI 에이전트를 완성한다.
마지막 달에는 완성한 에이전트를 현장(실무)에서 활용하여 수확을 거둔다.
특히 이 파트에서 유용했다고 생각한 부분은 ‘에이전트 도입 성과 측정 지표’나 각 주차별 ‘실행 체크리스트’였다. 내가 AI 에이전트를 잘 활용하고 있는지 주기적으로 체크하여 미흡한 부분을 보완하는 게 핵심이 아닐까?
저자는 말한다.
“온톨로지를 구축하다는 것은 거창한 기술이 아니다.”
처음에는 이 말의 뜻을 이해하기 어려웠다. 솔직히 적지 않은 사람들은 온톨로지에 대한 개념조차 제대로 모른다.
하지만 이 책을 읽고 온톨로지가 무엇인지 알게되었다. 그리고 저자가 설명을 내용을 바탕으로 어떻게 온톨로지를 구축할 수 있는지를 요약하면,
첫 번째 구글드라이브에 흩어진 파일을 모은다.
두 번째로 노트북LM으로 온톨로지를 구축한다.
셋째 구축한 AI 에이전트로 실제 매출을 거둔다. 끝.
참 쉽다. 너무 간단한데 이 책의 분량은 250여 페이지에 달한다. 물론 부연 설명과 각종 예시, 그리고 왜 AI 에이전트를 두어야 하는지 등이 있어서 그런지도 모른다.
저자도 프롤로그에서 언급하지만 이 책은 기술서가 아니다. 솔직히 AI를 직원으로 두는 법을 알려준다고 해서 처음에는 이 책이 기술서인줄 알았다.
이 책은 복잡한 코딩 기술 없이도 내 비즈니스의 지식과 맥락을 학습시킨 온톨로지를 구축해 스스로 판단하고 실행하는 똑똑한 AI 직원을 만드는 방법을 제시해주는 가이드북이다.