김덕진, 김아람의 ‘워크플로우 리디자인 강좌’ 맛보기
핵심 요약
이 강의는 AI 도구를 사용하여 작업 결과물이 만족스럽지 못했던 사람들을 위해 기획되었습니다. AI를 활용한 정보 수집부터 보고서 작성까지의 전체 워크플로우를 혁신하여, 작업 시간을 2분의 1로 단축하고 보고서의 품질은 2배 향상시키는 것을 목표로 합니다. AI 툴 사용법을 넘어 업무 프로세스 자체를 개선하고 AI를 사고의 파트너로 활용하는 방법을 제시하여, 실질적인 직무 역량 강화를 돕습니다.
주요 내용
AI 활용에 대한 오해와 현실
많은 사람들이 AI 도구에 대해 과도한 기대를 가지고 있으며, 한 번의 클릭으로 완벽한 결과물이 나올 것이라고 생각합니다. 그러나 기대와 달리 결과물이 만족스럽지 않을 경우, AI가 아직 충분히 발전하지 않았다고 생각하며 다시 시도하는 무한 반복의 굴레에 빠지곤 합니다. 문제는 AI 도구 자체의 성능이 아니라, 기존의 업무 방식과 AI를 활용하는 워크플로우의 미비함에 있습니다. 특히 기업 환경에서는 여러 AI 툴을 자유롭게 쓸 수 없거나 구 버전의 툴을 사용해야 하는 제약이 있어, 더욱 섬세한 작업 방식 개선이 필요합니다.
워크플로우 혁신의 중요성
AI를 잘 활용한다는 것은 단순히 AI 툴의 사용법을 익히는 것을 넘어, 전체적인 업무의 구조를 보고 단계적으로 AI와 주고받으며 결과물을 발전시켜 나가는 것입니다. 이는 내비게이션 경로를 바꾸는 것처럼 거시적인 의미의 변화를 의미하며, 업무 프로세스 자체를 재설계하는 것입니다. AI는 마법 상자가 아니며, 우리가 원래 해오던 업무 프로세스를 AI에 맞춰 개선하고 보완하는 노력이 필요합니다.
AI 활용 워크플로우 개선을 위한 강의 내용
이 강의는 단순한 AI 툴 사용법 교육이 아닌, 실제 기업의 의사결정 환경에서 정보 수집, 검증, 구조화, 보고서 작성에 이르는 워크플로우를 혁신할 수 있는 실전 노하우를 제공합니다. 구체적으로 다음 내용들을 다룹니다:
1. 정보 수집 능력 강화:
- 출처 검증을 포함한 고도화된 ‘검색’, ‘요약’, ‘메시지 도출’
- 데일리, 위클리 브리핑 자동화 워크플로우 습득
- 시장, 경쟁사, 기술 관련 변화를 심층 분석 및 구조화
2. 보고서 작성 능력 강화:
- AI 기반 ‘요약’, ‘목차 설계’, ‘스토리 라인’, ‘초안 생성’, ‘시각화’ 능력 학습
- 보고 받는 사람의 관점에서 메시지 보정하는 실무 스킬
특히, 프롬프트를 주절주절 길게 작성하기보다는, 역할 부여, 조건 설정, 출력 형식 지정 등 모듈화된 구조로 프롬프트를 입력하면 AI가 더 정확하고 깊이 있는 답변을 내놓을 수 있습니다. 이는 프롬프트의 재사용성을 높이는 효과도 가져옵니다.
강좌가 해결해 줄 수 있는 질문들
이 강좌는 AI를 업무에 활용하는 데 어려움을 겪는 직장인들이 다음과 같은 근본적인 질문에 대한 해답을 찾을 수 있도록 돕습니다:
- 어떤 AI 툴을 써야 하는가?
- AI를 어떻게 써야 하는가?
- AI한테 무엇을 시켜야 하는가?
핵심 데이터 / 비교표
- 보고서 작성 시간 단축: AI로 워크플로우를 개선하면 보고서 작성 시간이 2분의 1로 줄어듭니다.
- 보고서 품질 향상: AI로 워크플로우를 개선하면 보고서의 퀄리티는 2배 좋아집니다.
타임스탬프별 핵심 포인트
| 시간 | 핵심 내용 |
|---|---|
| 00:00 | AI 활용 보고서의 불만족 원인이 AI가 아닌 워크플로우에 있음을 제시 |
| 00:06 | IT 커뮤니케이션 연구소의 AI 활용 워크플로우 혁신 프로젝트 강좌 소개 |
| 00:17 | AI를 써봤지만 결과물이 마음에 들지 않는 사람들을 위한 강좌임을 강조 |
| 00:25 | 워크플로우를 보면서 AI를 쓴다는 것은 일의 전체 구조를 보고 단계적으로 AI와 주고받는 것 |
| 00:35 | AI 활용 시 보고서 작성 시간 2분의 1 단축, 품질 2배 향상 가능성 제시 |
| 00:51 | 이재원 기자, AI를 활용한 일하는 방식, 즉 워크플로우 개선에 대한 관심 언급 |
| 01:14 | 김덕진 소장과 김아람 이사의 강사 소개 |
| 01:21 | 강좌 론칭 후 “자신감이 생긴다”는 긍정적인 수강 후기 공유 |
| 01:25 | AI 툴을 도입해도 리서치나 리포트 작성을 잘 못 하는 이유에 대한 질문 |
| 01:49 | 김덕진: AI 툴에 바라는 게 너무 많고, “안 되네?”로 끝나는 프로세스가 많다고 지적 |
| 02:14 | 김덕진: 이미 구축된 일의 관성이 깨지기 쉽지 않아 AI 도입에 어려움을 겪음 |
| 02:32 | 김덕진: AI 툴의 쓰는 방식에 있어서의 아쉬움과 기업별 제약 문제 언급 |
| 03:16 | 김아람: AI 툴의 문제가 아니라 일의 구조를 보고 역할을 나누는 것이 중요하다고 설명 |
| 03:43 | 김아람: AI와 일할 때도 한 번에 원하는 결과물이 나오지 않는다는 것을 이해해야 함 |
| 04:06 | 김덕진: AI를 마법 상자처럼 다루며 기존의 일하는 프로세스를 간과하는 경향 지적 |
| 04:36 | 김덕진: 툴을 잘 쓰는 것(운전)과 워크플로우를 바꾸는 것(경로)은 다르다고 비유 |
| 05:18 | 이 강좌는 AI 툴 사용법이 아니라 워크플로우 혁신을 다루는 강좌임을 강조 |
| 05:42 | 김아람: AI를 잘 쓴다는 것은 프롬프트의 맥락과 단계를 구조화해서 주는 것이 중요 |
| 06:14 | 김아람: 상사의 지시에 무작정 검색부터 하기보다, 의도를 파악하는 생각 과정이 필요 |
| 06:39 | 김아람: 워크플로우를 보며 AI를 쓰는 것은 일의 전체 구조를 보고 단계적으로 발전시키는 것 |
| 07:16 | 김아람: 최근 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 감소 추세이나, 구조화된 프롬프트는 여전히 유효 |
| 07:57 | 김아람: 프롬프트를 모듈화하여 구조적으로 사용하면 재사용성을 높일 수 있음 |
| 09:11 | 김덕진: AI는 아는 만큼 제대로 쓸 수 있으며, 특정 분야의 용어를 잘 활용하는 것이 중요 |
| 10:42 | 김덕진: 전문 용어나 구조에 따라 데이터 확률이 달라지므로, 구조화된 질문이 필요 |
| 11:24 | 김덕진: AI에게 특정 역할을 부여하거나 방향성을 제시하는 것이 효과적이라고 설명 |
| 11:52 | 김아람: AI를 써봤지만 결과물이 만족스럽지 못한 사람들에게 강좌를 추천 |
| 12:49 | 김덕진: AI에게 “무엇을 시켜야 할지” 모르는 것이 가장 큰 페인 포인트라고 강조 |
| 13:17 | 김덕진: AI에게 “어떻게 해야 할지”에 대한 방법을 배우는 것이 중요하다고 설명 |
| 14:11 | 김아람: 워크플로우 개선의 핵심 키워드는 ‘일하는 방법 개선’이라고 정의 |
| 14:43 | 김아람: AI가 나 대신 일을 수행하는 구조보다는 내 일을 체계적으로 분석하고 적용하는 데 초점 |
| 15:47 | 김아람: 주간 업무 보고 등 반복적인 업무는 템플릿이 정해져 있어 자동화하기 용이 |
| 16:39 | 김아람: ChatGPT나 Perplexity의 태스크 기능을 활용하면 계획 수립이 가능 |
| 17:00 | 김덕진: 코딩 없이도 AI 툴을 활용하여 생산성 향상을 누릴 수 있음을 강조 |
| 17:43 | 김덕진: AI에게 “해 줘”가 아닌, 서로 질문하며 깊이 있는 답변을 얻는 것이 중요 |
| 18:00 | 김덕진: 큰 그림에서 시작하여 점차 구체적인 질문으로 심층 리서치를 하는 방법 설명 |
| 18:19 | 김덕진: AI에게 다양한 상황을 제시하고 판단 근거를 얻는 질문 방식의 중요성 강조 |
| 19:17 | 이재원: 기존 AI 툴을 잘 활용하는 것만으로도 상당 부분 개선이 가능하다고 정리 |
| 19:26 | 김덕진: AI에게 답을 주기보다, 여러 안을 제시받고 고민하고 토의하는 훈련이 필요 |
| 20:00 | 김덕진: AI 강의는 미래의 ‘직무 교육’이 될 것이며, ‘어떻게’를 배우는 것이 중요 |
| 20:54 | 김아람: 기업들의 AI 교육 니즈가 툴 활용법에서 ‘진짜 회사에서 쓸 만한 AI 활용법’으로 변화 |
| 21:11 | 김아람: 일을 할 때 AI 툴을 어떻게 녹여내느냐가 더 중요해졌다고 설명 |
| 21:56 | 김아람: 보고서 작성 시 ‘목차 잡기’와 ‘보고서 설계’의 차이점에 대해 설명 |
| 22:38 | 김아람: 기계적인 ‘서론-본론-결론’보다 논리적인 스토리라인과 구조 이해가 중요 |
| 23:24 | 김덕진: 보고서 작업의 핵심은 ‘청자’이며, AI 활용 시에도 이를 놓치지 않아야 함 |
| 24:14 | 김덕진: 보고서의 목적과 형식에 따라 어떤 형태로 생각할지 고민하는 것이 중요 |
| 25:20 | 김아람: 논리 구조 잡기, 스토리 라인 작성, 섹션 간 연결성 검토, AI 검증 요청의 단계 제시 |
| 26:50 | 김아람: 사람이 관성적으로 보는 것 외에 AI를 통해 논리적 허점을 검증하는 것이 효과적 |
| 27:50 | 김덕진: 주니어 직원 입장에서 시니어 컨설턴트처럼 AI와 함께 일하는 방식을 제시 |
| 29:17 | 김덕진: AI에게 다양한 관점으로 답변을 요청하는 훈련을 할 것을 제안 |
| 30:00 | 김덕진: AI를 통해 일하는 방식의 시작점을 찾고 직무 효용성을 높이는 것이 목표 |
핵심 데이터 / 비교표
- 보고서 작성 효율성 향상: AI를 통한 워크플로우 개선 시, 보고서 작성 시간은 2분의 1로 줄어들고, 보고서 품질은 2배 좋아지는 효과를 기대할 수 있습니다.
- 강의 아젠다 (10강):
- 정보 수집 [이론]
- 아직도 전략 없이 AI 검색하시나요?
- 정보 수집 [실습]
- 구조화된 답변을 유도하는 ‘마크다운 문법’과 ‘검색 치트키’
- AI로 데일리, 위클리 브리핑 잘 받는 방법
- 신속한 의사결정이 필요할 때 정보 수집 방법
- 전략적 대응이 필요할 때 심층 리서치 방법
- 보고서 작성 [이론]
- AI 돌리기 전에 알아볼 보고서 작성 원칙
- 보고서 작성 [Step1]
- AI 활용 ‘자료 분석 & 핵심 메시지 도출’
- 보고서 작성 [Step2]
- 경영진이 좋아하는 보고서 구조 만들기
- 보고서 작성 [Step3]
- 보고서 초안 생성하고 리뷰하기
- 보고서 작성 [Step4]
- 텍스트 보고서를 PPT로 만들기
- 정보 수집 [이론]
결론 및 시사점
이 강좌는 AI 툴 자체의 사용법을 넘어, AI를 업무에 효과적으로 통합하여 워크플로우를 혁신하는 데 초점을 맞춥니다. 수강생들은 AI를 단순한 도구가 아닌 사고의 파트너로 인식하고, 정보 수집부터 보고서 작성에 이르는 전 과정에서 AI와 상호작용하며 결과물의 품질을 높이는 방법을 배울 수 있습니다. 이는 개인의 업무 효율성을 극대화하고, 궁극적으로 기업의 생산성 향상에 기여할 것입니다. 특히 AI의 잠재력을 직무에 적용하고자 하는 직장인들에게 AI를 어떻게 ‘써야 할지’에 대한 실질적인 가이드라인을 제공합니다.
추가 학습 키워드
- 워크플로우 혁신
- 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
- 구조화된 질문 (Structured Query)
- 보고서 설계 (Report Design)
- 생성형 AI (Generative AI)
기본 정보
| 항목 | 내용 | |—|—| | 채널 | 티타임즈TV | | 카테고리 | 과학기술 | | 게시일 | 2026-02-23 | | 영상 길이 | 31:26 | | 처리 엔진 | gemini-2.5-flash | | 원본 영상 | YouTube에서 보기 |