주간 보고서 만드는 시간을 줄일 수 있을까?

최근 코인원 내부에서 ai 워크샵을 진행했습니다. 사실 저희 조직은 이미 gemini를 꽤 적극적으로 활용하고 있습니다. 보고서 요약, 데이터 해석, 아이디어 정리까지 개인 단위에서는 충분히 익숙한 도구였죠. 그런데 시간이 지날수록 이런 고민이 생겼습니다. AI를 쓰고는 있지만, 이게 정말 업무 프로세스에 녹아 있는 걸까. 사람이 바뀌어도 매주 같은 품질이 나올 수 있을까. 결과를 그대로 신뢰해도 되는 걸까. 현업에서는 여전히 데이터를 CSV로 뽑아 붙여 넣고, 분석 관점을 그때그때 프롬프트로 고민하고, 결과가 나오면 다시 원본 데이터를 보며 검증하는 일이 반복되고 있었습니다. 결국 시간은 크게 줄지 않았고, 결과의 품질은 개인 역량에 따라 달랐습니다. 이번 워크샵은 이런 문제 의식에서 시작됐습니다. 프롬프트를 잘 쓰는 법을 넘어, AI를 개인의 도구가 아닌 팀과 조직의 시스템으로 만들 수 있는지에 대한 고민이었습니다. 인상 깊었던 점은 접근 방식이었습니다. 데이터를 어떻게 넣느냐보다, 어떤 분석 관점을 고정하고 문서로 남길 것인가에 집중했고 그 문서를 기준으로 AI가 보고서 초안을 만들어내는 구조를 직접 확인할 수 있었습니다. Mock Data를 기반으로 실제로 돌아가는 흐름을 만들어보니 이건 단순한 데모가 아니라 우리 팀에도 적용 가능한 구조라는 생각이 들었습니다. AI를 쓰느냐 마느냐의 문제는 이미 지난 단계인 것 같습니다. 이제는 개인의 감각에 맡길 것인지, 아니면 조직의 자산으로 설계할 것인지의 문제라는 생각이 들었습니다. 이번 워크샵은 AI가 일하는 방식 안으로 들어올 수 있다는 가능성을 본 시간이었습니다. 법인 영업매니저님 후기