가을 밤바다

업무 중에 법령 관련 공문을 받아 놓고 첫 문장부터 막혀본 적이 있습니다. 법령 원문에는 "대통령령으로 정하는 바에 따라"라는 문구가 습관처럼 붙어 있고, 정작 그 대통령령을 찾아가면 또 다른 조문이 기다리고 있습니다. 그때마다 AI를 활용하기 시작했는데, 단순히 검색을 대체하는 것과 공식자료를 스스로 이해하는 도구로 쓰는 것 사이에는 꽤 큰 차이가 있다는 걸 직접 경험했습니다. AI 정보검색, 질문 방식이 결과를 바꾼다행정정보를 AI에게 물어볼 때 가장 먼저 부딪히는 문제는 질문이 너무 막연하다는 점입니다. "기초생활수급자 조건이 뭐야?"처럼 짧게 던지면 AI는 일반적인 설명을 늘어놓고, 제가 실제로 궁금한 소득인정액 산정 기준이나 부양의무자 요건 같은 핵심은 흐릿하게 묻혀버립니다. 소득인정액이란 실제..

AI가 보고서를 대신 써주면 시간이 절약될 거라고 생각했습니다. 직접 써봤더니 절반은 맞고 절반은 틀렸습니다. 제 경험상 AI는 보고서를 완성해 주는 도구가 아니라, 정리와 초안 단계에서 반복 작업을 줄여주는 도구에 훨씬 가까웠습니다. 보고서 작성에서 AI가 진짜 줄여주는 것처음 ChatGPT로 업무 보고서를 만들어 봤을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. "이번 달 업무보고서 작성해줘"라고 입력했더니 아무 기반도 없는 그럴듯한 문장들만 가득 나왔습니다. 날짜도 없고, 사업명도 없고, 실제 업무와는 전혀 상관없는 내용이었습니다. 처음부터 다시 해야 했습니다.그때 깨달은 게 있습니다. AI의 역할은 제가 판단하고 정리한 자료를 구조화하고 초안으로 만드는 것이지, 자료 없이 보고서를 만들어 내는 것이 아니..

매일 비슷한 문서를 만들고, 같은 형식의 이메일을 쓰고, 회의 내용을 정리하다 보면 "이 시간을 어디다 쓰고 있는 건가" 싶을 때가 있습니다. 저도 그랬습니다. 보고자료를 만들 때마다 새 내용보다 기존 자료를 찾고 분류하고 문장을 다듬는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다는 걸 어느 날 깨달았습니다. 그때부터 AI 업무자동화를 업무 흐름 안에 조금씩 끼워 넣기 시작했고, 그 과정에서 느낀 것들을 솔직하게 정리해봤습니다.AI 활용법, 시작은 '어떤 업무를 반복하는가'였습니다처음에 저는 AI 도구 자체를 먼저 찾으려 했습니다. 어떤 서비스가 좋은지, 어떤 기능이 있는지 찾아보는 데 시간을 썼죠. 그런데 막상 써보니 도구보다 중요한 게 먼저 있었습니다. 자신이 실제로 어떤 업무를 반복하고 있는지 파악하는 것, 그게..

"쉽게 설명해 줘" 한 마디로 AI에게 질문했다가 오히려 더 어려운 답변이 돌아온 경험, 저도 한두 번이 아닙니다. 질문이 짧을수록 AI는 내가 무엇을 모르는지 알 수 없고, 그 빈자리를 그럴듯한 전문 용어로 채웁니다. 결국 좋은 설명은 AI의 능력이 아니라 질문 설계에서 갈립니다. 짧은 질문이 만드는 긴 오해 — 질문 설계의 배경처음 생성형 AI를 쓰기 시작했을 때, 저는 검색창에 타이핑하듯 질문했습니다. "인플레이션이 뭐야?", "블록체인 설명해 줘." 답변은 나왔지만 뭔가 어긋난 느낌이었습니다. 너무 교과서적이거나, 반대로 제가 이미 아는 내용을 장황하게 반복하는 식이었습니다.그때는 AI가 부족하다고 생각했는데, 돌이켜보면 제 질문이 맥락을 전혀 담지 않았던 게 문제였습니다. 생성형 AI는 프롬프트..

AI가 써준 문장이 자연스럽고 논리적이면 내용도 정확할까요? 저는 그렇게 믿었다가 보고서 검토 중에 숫자가 틀린 것을 발견하고 식은땀을 흘린 적이 있습니다. 생성형 AI는 초안을 빠르게 잡아주는 데는 탁월하지만, 그 결과물을 그대로 믿는 것은 전혀 다른 문제입니다. AI가 만든 결과물을 어떻게 검토해야 하는지, 제가 직접 겪으며 정리한 확인 방법을 공유합니다. 사실관계는 문장이 매끄러울수록 오히려 더 위험합니다처음 생성형 AI를 업무에 쓰기 시작했을 때, 저는 AI가 만들어 준 문장이 어색하지 않으면 내용도 맞을 것이라고 막연히 생각했습니다. 실제로 긴 자료를 정리하거나 보고서 초안을 잡을 때 작업 속도가 눈에 띄게 빨라졌고, 처음 얼마간은 큰 문제를 느끼지 못했습니다.그런데 어느 날 AI가 정리한 자료..