매달 비슷한 자료를 같은 방식으로 정리하는 일이 있었다. 분량이 많진 않아도 손이 자주 가고 실수가 끼어들기 쉬운 종류였다. 이런 일에 AI를 붙였더니 체감이 컸다.
사람이 판단하던 분류를 거들게 했다
들어오는 문의를 성격별로 나누는 일이 있었다. 규칙이 명확하지 않고 애매한 게 많아 사람이 일일이 읽고 분류했다. 여기에 AI를 보조로 썼다. 분류 기준을 예시와 함께 정해 주고, 1차 분류를 맡긴 뒤 사람이 확인만 했다. 처음부터 사람이 읽는 것보다, 1차안을 고치는 쪽이 빨랐다.
형식이 제각각인 표를 맞췄다
부서마다 다른 양식으로 보내온 표를 하나의 틀로 합치는 작업도 골칫거리였다. 열 이름이 다르고 단위가 섞여 있었다. AI에 "이 표를 이런 열 구조로 바꿔 줘"라고 형식을 보여 주니 초벌 정리를 해 줬다. 물론 그대로 믿진 않았다. 합계가 맞는지, 빠진 행은 없는지 검산은 사람이 했다.
자동화의 경계를 정해 둔다
판단이 단순하고 반복되는 일일수록 AI가 잘 거든다. 반대로 예외가 많고 맥락을 읽어야 하는 일은 여전히 사람 몫이다. 나는 "틀려도 사람이 금방 알아챌 수 있는 일"에만 1차안을 맡긴다. 틀렸을 때 조용히 넘어가는 일에는 쓰지 않는다.
거든다는 표현을 일부러 쓴다. 일을 없애 주는 게 아니라, 처음 한 삽을 대신 떠 주는 동료에 가깝기 때문이다.
'인공지능(AI)' 카테고리의 다른 글
| 무료로 시작하는 업무용 AI 도구 둘러보기 (0) | 2026.06.25 |
|---|---|
| AI 답변의 출처를 확인하는 습관 (0) | 2026.06.25 |
| AI 번역과 요약, 어디까지 믿고 어디서 손봐야 하나 (0) | 2026.06.25 |
| 공무원을 위한 생성형 AI 프롬프트 작성법 — 질문이 절반이다 (0) | 2026.06.25 |
| AI 기술이 2025년에 어떤 발전을 할까 (1) | 2025.02.27 |