AI를 도입한 다음, 우리 팀은 무엇부터 바꿔야 할까요?

안녕하세요, 지란지교소프트입니다. ☺️

 

AI 도구를 제공하고 사용법 교육도 했는데, 팀마다 활용하는 모습은 다릅니다. 어떤 팀은 매일 업무에 쓰고 어떤 팀은 가끔 질문하는 데 그칩니다. 이 차이를 개인의 관심이나 프롬프트 실력만으로 설명할 수 있을까요?

 

AI에게 메일을 맡길 때, 발송 권한도 주셨나요? - IT 메가비전 × IITP 테크&퓨처 인사이트 콘서트 202

 

앞서 9월 16일 IITP 테크&퓨처 인사이트 콘서트에서 이석민 CTO는 AI에게 맡길 문서와 행동의 범위를 이야기했습니다. 문서에는 등급을, AI에는 업무에 필요한 권한을 정해야 한다는 내용이었죠. 그 기준을 실제 업무에 적용하려면 조직은 무엇을 준비해야 할까요?

 

이틀 뒤인 9월 18일, CAIO Summit 2026에서 박종천 지란지교소프트 CAIO가 ‘AI 전환의 이해부터 도입, 보안과 거버넌스까지’를 주제로 발표했습니다. 회사의 지식을 AI가 참고할 수 있게 준비하고, 맡길 업무를 정하며, 구성원의 활용을 꾸준히 돕는 이야기였습니다.

 

이날 오피스에이전트는 오전 부스와 오후 세션 발표로 행사에 함께했습니다. 발표에서 다룬 이야기가 부스에서 어떤 화면과 대화로 이어졌는지도 함께 전해 드릴게요.

똑똑한 신입에게도 회사 설명은 필요합니다

박종천 CAIO는 AI에 회사 지식이 필요한 이유를 신입 직원에 빗대어 설명했습니다. 능력이 뛰어나도 회사의 제품과 업무 방식을 모르면 바로 일을 맡기기 어렵다는 것이죠.

 

AI도 회사에서 쓰는 용어, 이전에 내린 결정, 업무 기준을 참고할 수 있어야 합니다. 보고서를 써 달라고 하면서 판단에 필요한 자료를 주지 않았다면, 회사 상황에 맞는 결과를 기대하기 어렵습니다.

 

이때 필요한 기반이 ‘지식 라이브러리’입니다. 최종 보고서뿐 아니라 업무의 의도가 담긴 메모, 회의와 소통 기록도 AI가 참고할 지식이 됩니다. 자료를 한 번 모으는 데서 끝내지 않고 업무의 변화가 반영되도록 갱신해야 하고요.

 

이 기반 위에서 어떤 역할을 맡길지, 어떤 일을 수행하게 할지를 정합니다. 박종천 CAIO가 구분한 ‘AI 직원’과 ‘AI 업무’입니다. 무엇을 알고 있어야 하며 어떤 결과를 내야 하는지 설명할 수 있어야 일을 맡길 수 있습니다.

 

같은 순서를 부스에서는 화면으로 보여 드렸습니다. 참고할 문서를 고르면 그 자료를 바탕으로 답하는 AI 에이전트가 만들어지는 과정입니다. 무엇을 참고하게 할지 정하는 일이 곧 무엇을 맡길지 정하는 일과 이어진다는 것을 화면에서 확인할 수 있었습니다.

잘 쓰는 사람의 자료가 팀에도 남아 있나요?

한 사람은 관련 자료를 충분히 갖고 있고 다른 사람은 그렇지 않다면, 같은 도구를 써도 출발점이 다릅니다. AI를 잘 쓰는 사람의 요령만 공유해서는 이 차이가 사라지기 어렵죠.

 

그 사람이 어떤 자료와 기준으로 일했는지도 함께 남겨야 합니다. 담당자가 바뀔 때마다 자료를 다시 찾고 배경을 설명한다면, 개인의 활용 경험이 팀에 어떻게 남고 있는지 돌아볼 필요가 있습니다.

 

박종천 CAIO는 개발자들이 공동의 소스코드를 바탕으로 일하는 모습을 비교 사례로 들었습니다. 같은 기반을 참고하면서 각자 맡은 일을 수행하는 구조를 다른 직무에도 생각해 보자는 취지였습니다.

 

다만 공유할 자료와 접근할 수 있는 사람은 함께 정해야 합니다. 개인·팀·회사 문서를 구분하고 권한을 관리해야 한다는 설명도 이어졌습니다. 회사 지식을 모으자는 제안이 모든 자료를 전 직원에게 열어 두자는 뜻은 아닙니다.

 

부서마다 다루는 자료와 묻는 질문이 다르면, 같은 제품이라도 에이전트가 답하는 방식은 달라집니다. 현장에서도 우리 팀이라면 어떤 자료를 모아 두어야 할지 구체적으로 물어보신 분들이 많았습니다.

교육이 끝난 다음 질문은 누가 받나요?

발표에서 강조한 역할 중 하나는 AI 전환을 주도하는 전담 조직이었습니다. 경영진의 도입 지시를 실제 업무 변화로 이어갈 조직이 필요하다는 이야기였죠.

 

도구를 제공한 뒤에는 구성원이 어떤 업무에 쓰는지 살펴야 합니다. 활용이 막힌 사람에게 필요한 도움을 주고, 잘된 사례가 다른 팀에도 공유되도록 해야 하고요.

 

예산만 지원하는 방식, 도구와 교육을 제공하는 방식, 이후에도 활용을 살피며 지원하는 방식은 다릅니다. 교육을 한 번 마친 뒤 부서 자율에 맡겼다면 실제로 쓰는 과정에서 새로 생긴 질문을 누가 받아 주는지도 정해야 합니다.

 

필요한 자료를 못 찾는 것인지, 결과를 검토할 기준이 없는 것인지에 따라 도울 일도 달라집니다. 사용 여부를 묻는 데서 그치지 않고 업무를 이어가는 데 무엇이 필요한지 살펴보는 것입니다.

 

도입 방식을 부서 단위로 묻는 질문이 많았던 것도 같은 맥락이었습니다. 도구를 열어 준 다음 누가 어떤 업무에 쓰고 있는지 확인할 수 있어야, 막힌 지점을 찾아 도울 수 있으니까요.

비교표의 첫 칸에는 맡길 업무를

현장에서 가장 많이 받은 질문은 상용 AI 서비스와 무엇이 다르냐는 것이었습니다. 기능을 하나씩 맞대어 보기 전에 정해야 할 것이 있습니다.

 

어떤 도구가 맞는지도 업무를 정한 뒤에 판단할 수 있습니다. 발표자료는 도입 순서를 업무 정의, 후보 선정, 체크리스트 비교, 파일럿 후 확대로 정리했습니다. 작은 범위에서 시험하고 결과에 따라 넓혀 가는 흐름입니다.

 

비교 기준은 비용, 보안, 관리, 활용 지원, 회사 내부 데이터 연결, 기존 시스템 연동입니다.

 

자료가 어디에 저장되고 누가 접근하는지, 사내 문서를 근거로 답할 수 있는지, 기존 업무 시스템과 연결할 수 있는지 확인해야 합니다. 도입 후 구성원의 활용을 파악하고 지원할 수 있는지도 함께 봐야 하죠.

 

자료를 찾는 업무와 여러 시스템에 결과를 반영하는 업무는 필요한 조건이 다릅니다. 먼저 맡길 일을 적으면 어떤 기능과 지원을 중점적으로 비교할지 정할 수 있습니다.

개인의 활용이 조직의 업무로 이어지려면

여러 AI 프로젝트를 진행해도 데이터와 기술이 따로 있으면 조직 전체의 업무로 연결되기 어렵습니다. 각자의 작업이 빨라지는 것과 팀이 함께 활용할 기반을 갖추는 것을 구분해서 살펴야 합니다.

 

박종천 CAIO는 문서와 소통 기록을 모으고, 그 위에서 AI가 맡을 역할과 업무를 정하는 구상으로 오피스에이전트를 소개했습니다. 지식이 모일수록 정보 분류와 접근 권한, 보안 담당자의 판단을 돕는 체계도 함께 검토해야 한다고 설명했고요.

 

보안에 대한 질문도 많았습니다. 이미 쓰고 있는 보안 솔루션과 AI를 어떻게 함께 쓸 수 있을지 묻는 분들이었죠. 발표에서도 지식이 한곳에 모일수록 그 라이브러리 자체가 지켜야 할 대상이 된다는 점을 짚었습니다. 모으는 일과 지키는 일을 같은 속도로 준비해야 한다는 이야기였습니다.

발표에서 부스로 이어진 이야기

부스는 오전부터 붐볐습니다. 오피스에이전트의 현행 버전과 개발 중인 버전을 함께 만나볼 수 있었고, 특히 출시를 준비 중인 데스크톱 버전에 관심이 모였습니다. 문서 작성부터 채팅, 메일 발송까지 한 화면에서 처리하고, PC에 저장된 로컬 문서도 색인해 지식으로 활용하는 방향입니다.

 

신입사원 온보딩과 재무지표 비교 등 팀별 활용 예시는 부스 안내물에서 소개했습니다.

세션이 끝나자 부스는 한층 붐볐습니다. 발표에서 들은 내용을 실제 화면으로 확인하려는 분들의 대화가 오후 내내 이어졌습니다.

 

오피스에이전트 | 우리 회사 데이터로 일하는 AI 파트너

다음은 우리 팀 차례입니다

우리 팀의 업무 하나에 필요한 자료, 받아야 할 결과물, 확인할 사람을 적어 보면 어떨까요. 다음 담당자도 같은 자료와 기준으로 일을 이어갈 수 있는지까지 살펴보면, 도구 도입 이후 조직이 준비할 일이 구체적으로 보입니다.

 

발표와 부스에서 나눈 이야기를 우리 팀의 일에 대입해 본다면, 먼저 맡겨 보고 싶은 업무는 무엇인가요?