AI Academy 10주 과정 마무리 및 향후 계획

AI Academy의 10주차 교안까지 배포를 마쳤습니다. AI에게 실제 업무를 맡기고, 그 결과를 자신의 업무 기준으로 확인하는 연습에 중점을 두었습니다.

AI에게 일을 맡기는 기준

이번 과정에서 중요하게 다룬 것은 AI에게 일을 맡기고 그 결과를 판단하는 기준입니다. 어떤 문제를 해결할지, 필요한 결과를 어떻게 설명할지, 어디까지 맡기고 무엇을 사람이 결정할지에 집중했습니다. 컨텍스트 관리나 스킬·하네스 설계 같은 내용도 중요하지만, AI의 성능이나 도구가 달라져도 계속 필요한 업무 판단 기준을 익히는 것이 더 중요하다고 생각합니다.

실습은 다음 네 가지 질문을 중심으로 진행했습니다.

• 무슨 문제를 해결하려는가? 내 업무에서 시간이 오래 걸리거나 반복해서 불편한 부분을 찾고, 무엇을 개선할지 정합니다.
• 어떤 결과가 필요한가? 결과물을 누가 어디에 사용할지, 무엇이 충족되어야 일이 끝난 것인지 설명합니다.
• AI에게 일을 어떻게 맡길 것인가? 목적과 필요한 자료, 지켜야 할 조건을 전달하고, 결과를 보며 빠진 설명을 보완합니다.
• 어디까지 맡기고, 무엇을 사람이 판단할 것인가? AI가 처리할 범위와 사람이 검토·결정할 부분을 정하고, 결과를 실제 업무에 사용할지 판단합니다.

예를 들어 AI가 보고서를 더 빠르고 정확하게 작성하게 되더라도, 그 보고서가 누구의 어떤 결정에 필요한지, 어떤 내용을 근거로 삼아야 하는지, 최종적으로 사용할 수 있는지는 사람이 정해야 합니다. 이런 기준이 있어야 AI가 만든 결과의 가치를 판단할 수 있습니다.

AI가 더 많은 일을 처리하게 되면 사람이 직접 수행하거나 확인하는 단계도 달라질 수 있습니다. 하지만 업무의 목적과 완료 기준을 정하고, 어디까지 맡길지와 누가 책임질지를 판단하는 일은 계속 필요합니다.

세부적인 활용 기법은 실제 업무에 적용하면서 필요한 부분부터 익혀 가면 됩니다. 이때도 특정 설정이나 사용법을 그대로 따르기보다, 지금 사용하는 모델과 맡기려는 일에 맞는지 확인하는 것이 좋습니다.

AI의 성능이 발전하면서 일부 세부 설정이나 사용 요령의 중요도가 낮아지고, 사람이 직접 관리하던 일을 점점 도구가 대신하고 있습니다. 실제로 OpenAI는 GPT-6 Astra에 맞춰 기존 스킬 설명, AGENTS.md, 작업 프롬프트를 다시 점검하라고 안내했고, 실제 사용에서 확인한 문제를 반영해 스킬 제작 지침도 수정했습니다. 이전 모델에는 테스트를 독려하는 지시가 필요했지만 GPT-6 Astra에서는 같은 지시가 불필요한 테스트를 늘릴 수 있었고, 모든 작업 전에 여러 문서를 읽게 하던 규칙도 불필요한 맥락과 지연을 만들 수 있다고 설명합니다. OpenAI, 「Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra」

모델이 바뀌면 효과적인 설정과 사용법도 달라질 수 있습니다. 하지만 어떤 문제를 해결할지, 어떤 결과가 필요한지, 무엇을 기준으로 평가할지를 정하는 일은 AI의 성능이 달라져도 계속 필요합니다.

다음 단계: 부서가 함께 사용할 지식과 도구 만들기

교육과정이 끝난 뒤에는 각 부서에서 최소 1명을 선발해 하나의 AI TF를 구성할 예정입니다. 선발된 구성원은 AI TF의 일원이면서 소속 부서의 AI 담당자 역할을 맡습니다. TF에서는 각 담당자가 부서 팀원들과 함께 필요한 AI 프로젝트를 탐색하고, 실제로 사용할 수 있는 형태로 개발해 나갑니다.

TF가 만든 부서별 도구와 축적한 업무 지식을, 직원들이 함께 사용할 사내 AI 플랫폼으로 연결하는 것이 목표입니다.

TF에서는 부서의 어떤 업무를 개선할지 정하고, 부서별 지식 데이터베이스(DB)와 AI 프로젝트를 함께 구축할 계획입니다. 업무 절차, 검토 기준, 자주 묻는 질문, 과거의 판단 근거와 예외 상황 등을 정리해 프로젝트에서 활용할 수 있도록 합니다.

GBrain은 이런 지식을 AI가 참고할 수 있도록 저장하고 찾아 주는 도구중 하나입니다. 회의 기록이나 업무상 결정과 그 이유를 쌓아 두면, 질문과 관련된 내용을 찾아 AI에게 전달합니다. 자세한 내용을 다음을 참고하세요 AI에게 기억을 붙이는 법—임베딩과 GBrain으로 푸는 기억 문제

예를 들어 공고 검토를 돕는 도구를 만든다면, 담당자가 평소 확인하는 항목과 놓치기 쉬운 조건을 함께 정리할 수 있습니다. 도구를 사용하며 새로운 예외를 발견하면 그 내용을 지식DB에 남기고, 검토 방식도 보완할 수 있습니다. 이렇게 쌓인 지식을 프로젝트에 활용하고, 프로젝트에서 배운 것을 다시 지식으로 남기는 과정을 이어가려 합니다.

이를 바탕으로 부서의 자료와 업무 지침을 참고해 작업을 돕는 전용 AI 에이전트와 업무도구를 만들고, 직원들이 함께 사용할 사내 AI 플랫폼으로 연결하는 것이 목표입니다. 직원은 부서에 맞게 만든 도구를 사용하거나 채팅으로 AI에 직접 질문할 수 있게 됩니다. 두 방식 모두 공통 AI 모델과 사내 지식을 활용하도록 연결해, 여러 도구에서 부서의 지식과 노하우를 함께 사용할 수 있는 환경을 만들어 가려 합니다.

각 부서의 AI 담당자는 부서의 개선 과제를 찾고, 관련 자료를 정리하며, 지식DB와 프로젝트 구축에 참여합니다. 개발한 도구는 부서 팀원들과 함께 실제 업무에 적용하고 검토합니다. 부서 팀원들도 시간이 많이 드는 업무를 제안하거나, 실제 처리 순서와 예외를 설명하거나, 도구의 결과를 검토하는 방식으로 참여할 수 있습니다.

앞으로의 활동을 준비하며

개선하고 싶은 반복 업무, 동료에게 자주 설명하는 업무 절차, AI를 사용하며 불편했던 점을 메모해 두시면 좋겠습니다. TF에서 다룰 과제나 지식DB에 정리할 내용을 제안할 때 활용하시면 됩니다.

아직 실습을 모두 마치지 못한 분은 자신의 업무와 관련 있는 교안부터 진행해 보셔도 됩니다. 앞 주차의 결과물이 필요한 실습은 해당 준비 과정부터 진행해 주세요.

감사합니다.