[Aㅏ핫 AI] ‘AI 비서’와 함께 일하는 법

우리 생활 곳곳에 스며든 인공지능, AI 이야기를 쉽고 재미있게 전해드리는 '아핫 AI' 시간입니다.

지난 시간엔 '내 일을 대신 해주는 AI', AI에이전트가 어떻게 시작됐는지 살펴봤죠.

이번엔 AI 에이전트, 어떻게 쓰면 잘 쓸 수 있을지 전해드립니다.

AI 에이전트가 가장 유용하게 쓰일 수 있는 분야 중 하나, 바로 업무 자동화입니다.

이메일 자동 발송이나 보고서 정리, 자료 취합 같은 반복 업무 자동화에는 정해진 방식의 컴퓨터 언어, 즉 코딩이 필요합니다.

컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 명령해야 하기 때문이죠.

그런데 요즘은 코딩을 몰라도 AI 덕분에 자동화가 가능합니다.

예를 들어, 제가 최근에 해본 실험입니다.

코딩은 전혀 못 하지만, 구글의 Gemini에게 "출장지, 목적, 날짜를 물어보고 자동으로 신청서를 작성하는 프로그램을 만들어줘"라고 말했더니, 정말 대화만으로 프로그램을 만들어줬습니다.

그런데 이번에는 결과를 '구글 문서로 다운받을 수 있게 해줘'라고 하자, 이런 메시지가 떴습니다.

AI가 사용자를 대신하여 구글 계정에 로그인하고 문서를 생성할 권한을 부여해야 한다는 것입니다.

실제로 AI 에이전트를 활용하다 보면, 내 계정에 로그인하거나, 컴퓨터 폴더에 접근하게 해야 하는 상황도 생깁니다.

자동화를 위해서 AI가 직접 파일을 만들고 저장하거나 내 일정을 불러오고 이메일을 보내야 할 수도 있기 때문이죠.

즉, 단순한 명령 실행을 넘어서 AI가 나 대신 일하려면, 나의 '디지털 공간'을 열어줘야 할 때도 있다는 거죠.

이건 기술적인 문제를 넘어서 프라이버시나 보안에 대한 고민으로도 이어집니다.

따라서 에이전트를 잘 쓰기 위해선 권한 설정 하나하나도 신중하게 따져봐야 할 부분입니다.

권한만큼 중요한 게 있죠.

'데이터', 그리고 '일의 구조'입니다.

AI가 우리의 일을 대신하려면, 우리 일을 AI가 이해할 수 있도록 정리해 줘야 합니다.

일이 어떤 단계로 이뤄지고, 필요한 정보는 무엇인지, 결과는 어떤 형식이어야 하는지 정확히 알려줘야 합니다.

즉, 사람이 보기 좋은 문서와 AI가 처리하기 좋은 데이터는 전혀 다르다는 거죠.

AI는 똑똑하지만, 만능이 아닙니다.

우리가 일을 구조화해서 설명하는 능력, 이것이 바로 AI 리터러시 즉 AI 문해력의 핵심입니다.

또 자동화를 위한 AI를 잘 쓰기 위해선 시행착오도, 준비 시간도 필요합니다.

당연히 한 번에 되지 않죠,

AI가 제대로 이해 못 하기도 하고, 형식이 자꾸 꼬이거나, 권한 문제로 멈추기도 합니다.

그럴 때마다 조금씩 고쳐나가면서 AI와 '함께 일하는 방법'을 배우는 것.

이것이 바로 에이전트 AI 시대의 새로운 업무 감각입니다.

기술을 잘 쓰기 위해선 프롬프트만 복사해서 쓸 게 아니라 내가 하는 일을 AI에게 설명할 수 있는 능력, 그리고 함께 일할 수 있는 감각이 무엇보다 중요해지고 있습니다.

기술은 점점 똑똑해지고 있지만, 잘 쓰는 사람만이 그 혜택을 누릴 수 있겠죠.

지금까지 아핫 AI였습니다.