[AI 에이전트 기초연재 | 제4회] 나에게 맞는 인공지능은 무엇일까?

[AI 에이전트 기초연재  | 제4회] 나에게 맞는 인공지능은 무엇일까?

 

 

질문에 답하는 AI에서 업무를 수행하는 AI까지… 목적에 따라 달라지는 인공지능 선택법

 

“챗GPT도 제대로 사용하지 못하는데, 또 새로운 인공지능을 배워야 하나요?”

인공지능 강의를 하다 보면 종종 듣는 질문이다. 챗GPT(ChatGPT)를 조금 익혔더니 구글 제미나이(Gemini)가 등장하고, 이제는 코덱스(Codex), 클로드(Claude), AI 에이전트까지 알아야 한다고 한다. 이름도 낯설고 기능도 비슷해 보인다. 무엇부터 배워야 할지 막막할 수밖에 없다.

그런데 생각을 조금 바꿔 보면 어떨까. 우리가 모든 인공지능을 배워야 하는 것은 아니다. 자신에게 필요한 일을 잘 처리해 주는 인공지능을 찾으면 된다.

누군가는 업무협조 메시지 한 통을 정중하게 작성하고 싶고, 누군가는 수십 개의 문서를 분석해 보고서를 만들고 싶다. 또 다른 누군가는 자신이 오랫동안 구상해 온 프로그램을 직접 만들어 보고 싶을 것이다. 이처럼 목적이 다르면 선택해야 할 인공지능도 달라진다.

매번 설명하지 않아도 알아듣는 나만의 인공지능

직장 동료에게 업무협조를 요청하거나 학부모에게 안내문을 보내야 할 때가 있다. 전달할 내용은 분명하지만 어떤 표현을 사용해야 할지 고민스럽다. 특히 상대방과의 관계를 생각하면 말 한마디에도 신경이 쓰인다. 필자는 이러한 불편함을 해결하기 위해 구글 제미나이의 젬(Gems) 기능으로 세 가지 맞춤형 인공지능을 만들었다.

교회 직원들에게 정중하게 업무협조를 요청하는 '업무협조 메신저 AI', 교회학교 학부모에게 안내와 협조를 구하는 '학부모 협조 메신저 AI', 전도대상자에게 따뜻한 안부와 관심을 전하는 '전도대상자 메시지 작성 AI'다. 물론 교회용으로 만들었지만 학교 교사들도 사용할 수 있으며 직장인도 사용이 가능하다. 

세 가지 모두 메시지를 작성하지만 사용하는 언어는 다르다. 직원에게는 협력의 언어가 필요하고, 학부모에게는 신뢰를 주는 표현이 중요하다. 전도대상자에게는 상대방의 상황을 존중하는 따뜻한 관심이 먼저다. 이러한 원칙을 미리 설정해 놓으면 매번 긴 설명을 반복할 필요가 없다. 필요한 상황만 입력하면 목적에 맞는 메시지 초안을 작성해 준다.

독자들도 필자가 만든 인공지능을 직접 사용해 볼 수 있다.

• 업무협조 메신저 AI
• 학부모 협조 메신저 AI
• 전도대상자 메시지 작성 AI

ChatGPT에서도 맞춤형 GPTs와 플러그인 등의 기능을 활용해 특정 업무에 적합한 인공지능을 구성할 수 있다. 이러한 맞춤형 인공지능의 매력은 프로그래밍을 몰라도 시작할 수 있다는 점이다. 자신이 자주 하는 일과 원하는 결과를 구체적으로 설명할 수 있다면 누구나 도전해 볼 만하다.

 

자료를 읽는 인공지능에서 일을 맡아 처리하는 인공지능으로

인공지능을 사용하다 보면 메시지 작성보다 복잡한 일이 생긴다. 가령 목회자가 지난 10년간 작성한 설교 원고를 분석하고 싶다고 생각해 보자. 자주 사용한 성경 본문과 설교 주제를 살펴보고, 기존 설교의 특징을 참고하면서 새로운 원고를 준비하려는 것이다.

이러한 작업에는 Claude Projects(클로드 프로젝트)나 ChatGPT Projects(챗GPT 프로젝트)가 적합하다. 프로젝트별로 자료와 작업 지침을 정리해 두고, 이를 참고하면서 글쓰기와 연구를 이어갈 수 있기 때문이다.

그런데 보고서를 작성하는 일은 자료를 읽는 것만으로 끝나지 않는다. 행사 결과보고서 하나를 만들려 해도 참석자 명단을 확인하고, 예산 집행 내역을 분석하고, 회의록을 검토해야 한다. 마지막에는 보고서와 발표자료까지 만들어야 한다.

이처럼 여러 단계를 거치는 업무에는 ChatGPT Work(챗GPT 워크)를 활용할 수 있다. 사용자가 최종 목표를 제시하면 접근 가능한 자료와 도구를 활용해 조사, 분석, 문서 작성 등의 작업을 연결하여 수행하는 방식이다.

예를 들어 “지난 3년간의 행사 자료를 분석하고 참석 인원과 예산 현황을 비교해 내년도 행사계획서를 작성해 줘”라고 요청할 수 있다. 컴퓨터에 저장된 파일을 직접 정리하는 일이 많다면 Claude Cowork(클로드 코워크)도 살펴볼 만하다. 허용된 작업공간에서 문서를 분류하고, 여러 파일을 비교하며, 필요한 정보를 정리하는 업무를 지원한다. 물론 인공지능이 모든 자료에 마음대로 접근하는 것은 아니다. 이용 환경과 접근 권한에 따라 수행할 수 있는 일이 달라진다. 특히 개인정보가 포함된 자료나 원본 파일의 삭제·변경은 반드시 사람이 확인해야 한다.

중요한 변화는 분명하다. 인공지능이 질문에 답하는 도구에서 실제 업무의 여러 단계를 수행하는 도구로 발전하고 있다는 사실이다.

 

내가 필요한 프로그램도 인공지능으로 만들 수 있을까?

교회에서 봉사자들의 활동을 관리하는 프로그램이 필요하다고 생각해 보자. 봉사자 이름과 담당 부서를 등록하고, 봉사 일정을 관리하며, 월별 활동 현황까지 확인하고 싶다. 하지만 개발업체에 의뢰하려니 비용이 부담스럽고 직접 만들자니 프로그래밍을 모른다.

이럴 때 활용할 수 있는 것이 OpenAI Codex(오픈AI 코덱스)와 Claude Code(클로드 코드)다. 두 도구 모두 자연어로 요구사항을 설명하면 프로그램의 소스코드를 작성하고, 기존 코드를 분석하며, 오류 수정과 테스트를 지원한다. 처음부터 복잡한 프로그램을 만들 필요는 없다. 봉사자 등록 화면을 먼저 만들고, 일정관리 기능을 추가한 뒤, 통계 기능을 구현하는 식으로 조금씩 발전시킬 수 있다.

Codex와 Claude Code는 기능이 상당 부분 겹친다. 어느 하나가 무조건 우수하다고 보기보다는 자신이 사용하는 개발환경과 프로젝트의 특성에 맞춰 선택하는 편이 좋다.

다만 인공지능이 코드를 작성했다고 해서 곧바로 안전한 프로그램이 완성되는 것은 아니다. 실제 운영에는 개인정보 보호와 보안, 데이터 관리, 충분한 테스트가 필요하다.

프로그램 개발이 아니라 매일 반복되는 업무를 자동으로 처리하고 싶다면 Make(메이크)와 n8n(엔에잇엔)도 유용하다.

온라인 행사 신청서가 접수되면 신청 내용을 저장하고, 담당자에게 알림을 전달하며, 접수 확인 메시지를 보내는 과정을 자동화할 수 있다. 여기에 인공지능을 연결하면 신청 내용을 분류하거나 안내문 초안을 작성하는 기능도 추가할 수 있다.

Make는 시각적인 화면에서 여러 서비스를 연결하기 편리하고, n8n은 복잡한 업무 흐름을 세밀하게 구성하거나 자체 서버에서 운영할 수 있다는 특징이 있다.

 

인공지능을 배우기 전에 자신의 업무부터 살펴보자

여기까지 읽었다면 한 가지 의문이 생길 수 있다. 

“그렇다면 나는 무엇부터 시작해야 할까?”

방법은 의외로 간단하다. 오늘 자신이 처리한 업무를 떠올려 보는 것이다.

매일 비슷한 메시지를 작성한다면 제미나이 젬이나 ChatGPT의 맞춤형 AI부터 시작하면 된다. 많은 자료를 참고하면서 설교나 연구보고서, 책을 집필한다면 Claude Projects나 ChatGPT Projects를 활용할 수 있다.

여러 자료를 분석해 완성된 업무 결과물을 만들어야 한다면 ChatGPT Work를, 컴퓨터의 파일을 정리하고 분석하는 일이 많다면 Claude Cowork를 검토하면 된다.

필요한 프로그램을 직접 만들고 싶다면 Codex나 Claude Code가, 반복되는 업무를 자동으로 연결하고 싶다면 Make나 n8n이 출발점이 될 수 있다.

처음부터 모든 도구를 익힐 필요는 없다. 가장 불편했던 일 하나를 선택해 인공지능으로 해결해 보는 경험이 먼저다.

필자가 업무협조 메시지를 작성하는 작은 인공지능부터 만들었던 이유도 여기에 있다. 거창한 시스템을 구축하기보다 일상에서 반복되는 불편함을 줄이는 것이 우선이었다. 인공지능의 가치는 얼마나 많은 기능을 알고 있느냐에 달려 있지 않다. 그 기능을 어디에 사용하느냐에 달려 있다.

교사는 학생을 이해하는 데 더 많은 시간을 사용하고, 상담사는 내담자의 이야기에 집중하며, 목회자는 성도들을 더욱 세심하게 돌볼 수 있어야 한다. 행정 담당자는 반복적인 문서 작업을 줄이고 주민에게 필요한 정책과 서비스를 고민할 시간을 확보할 수 있어야 한다.

인공지능이 일을 대신 처리해 준다고 해서 사람의 경험과 판단까지 대신할 수 있는 것은 아니다. 문제를 발견하는 것은 사람이고, 그 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 선택하는 것도 사람이다.

새로운 인공지능이 등장했다는 소식에 서둘러 사용법부터 배우기보다 스스로에게 먼저 질문해 보자.

“나는 어떤 일을 더 잘하고 싶은가?”

“매일 반복하는 일 가운데 줄이고 싶은 업무는 무엇인가?”

“그 시간을 아낀다면 누구를 위해, 어떤 일에 사용하고 싶은가?”

이 질문에 답할 수 있다면 자신에게 필요한 인공지능도 한결 분명해질 것이다.

인공지능을 잘 활용하는 사람은 가장 많은 도구를 아는 사람이 아니라, 자신이 해야 할 일을 정확하게 아는 사람이다.

기술은 계속 바뀌겠지만 사람의 필요를 발견하고 해결하려는 마음은 변하지 않는다. 나에게 맞는 인공지능을 찾는 일도 바로 그곳에서 시작된다.