AI워커스: 리디자인
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“AI로 최고의 결과물을 만드는 사람들은 어떻게 일하는가?”
대기업 팀장 1,400명이 선택한 바로 그 강의!
3년간 실무에 직접 적용해보고 만든 AI 혁신 매뉴얼
“왜 내가 만든 AI 결과물은 항상 그럴듯해 보이지만, 결국 80점짜리밖에 안 될까?”
문제는 AI가 아니라 일하는 방식이다.
『AI 워커스: 리디자인』은 베테랑 전략 컨설턴트 김아람 저자가 지난 3년간 기업현장에서 직접 적용해 보며 검증한 최초의 AI 협업 매뉴얼이다. 이 책에서 제안하는 일잘러의 AI 협업 핵심은 간단하다. AI에게 일을 잘 시키려면, 먼저 일을 4~6단계로 쪼갠 뒤 AI와 티키타카 방식으로 일하라! 이 책은 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 4가지 핵심업무를 중심으로, 당장 실무에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시한다.
AI 시대의 일잘러는 AI를 잘 쓰는 사람이 아니라, 일을 잘 설계하는 사람이다. 그 설계법을 원한다면 바로 이 책이다! AI로 업무의 질을 높이는 사람들의 현장 노하우, 당장 써먹을 수 있는 실전 체크리스트, 프롬프트 모음집, 워크플로 플랜까지 한 권으로 끝!
대기업 팀장 1,400명이 선택한 바로 그 강의!
3년간 실무에 직접 적용해보고 만든 AI 혁신 매뉴얼
“왜 내가 만든 AI 결과물은 항상 그럴듯해 보이지만, 결국 80점짜리밖에 안 될까?”
문제는 AI가 아니라 일하는 방식이다.
『AI 워커스: 리디자인』은 베테랑 전략 컨설턴트 김아람 저자가 지난 3년간 기업현장에서 직접 적용해 보며 검증한 최초의 AI 협업 매뉴얼이다. 이 책에서 제안하는 일잘러의 AI 협업 핵심은 간단하다. AI에게 일을 잘 시키려면, 먼저 일을 4~6단계로 쪼갠 뒤 AI와 티키타카 방식으로 일하라! 이 책은 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 4가지 핵심업무를 중심으로, 당장 실무에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시한다.
AI 시대의 일잘러는 AI를 잘 쓰는 사람이 아니라, 일을 잘 설계하는 사람이다. 그 설계법을 원한다면 바로 이 책이다! AI로 업무의 질을 높이는 사람들의 현장 노하우, 당장 써먹을 수 있는 실전 체크리스트, 프롬프트 모음집, 워크플로 플랜까지 한 권으로 끝!
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
챗GPT가 공개되고 3개월쯤 지났을 때, 누군가는 5분 만에 기획안을 만들었다고 자랑했고, 온라인에는 '5분 만에 보고서 작성하는 법' 같은 제목의 글과 영상이 우후죽순 쏟아졌다. 그런데 시간이 조금 지나자 "AI가 만든 건 그럴듯하긴 한데, 뭔가 불안해서 제출을 못하겠어", "결국 내가 다시 고쳐야 해서 시간이 더 걸려" 같은 소리가 들렸다. 왜 그럴까?
저자 김아람은 베테랑 전략 컨설턴트로서 많은 직장인들을 만나며, 문제는 AI가 아니라 'AI에게 일을 시키는 방식'이라는 것을 알게 되었다. 『AI 워커스: 리디자인』은 화려한 AI 기술의 발전속도에 압도되어 정작 중요한 일의 본질을 놓치고 있던 비즈니스 리더와 실무자들에게 가장 현실적이고 강력한 전략을 제시한다.
대기업 팀장 1,400명 집중 강의-3년 간 직접 적용해 보고 만든 AI 혁신 매뉴얼!
베테랑 전략 컨설턴트 김아람은 『AI 워커스: 리디자인』을 쓰면서 직접 현장의 많은 직장인들을 만났다. 대기업의 전략기획실·생산관리팀·마케팅팀·영업팀·고객서비스팀·HR팀·R&D팀·법무팀까지, AI를 써보았지만 실망한 사람들, AI를 어떻게 활용해야 할지 막막해하는 사람들…, 그들과 대화하며 느낀 것은 대부분의 문제가 AI 자체가 아니라 '어떻게 활용할 것인가'에서 온다는 것이었다. 그리고 3년간 1,400명의 팀장들과 고민을 나누며 함께 적용하고 개선해가면서 AI로 업무의 질을 높여가는 사람들의 현장 노하우를 정리해 이 책에 담았다.
문제는 AI가 아니라 '일을 시키는 방식'이다
AI에게 "이거 다 해줘"라고 하면, AI는 '그럴듯한 80점짜리'를 만들어 줄 뿐이다. 저자는 문제는 AI가 아니라 'AI에게 일을 시키는 방식'이라고 진단하고, 좋은 결과물을 뽑아내려면 우리의 '일하는 방식'을 바꿔야 한다고 주장한다.
저자가 이 책에서 제안하는 일잘러의 AI 협업 핵심은 간단하다.
① 일을 4~6단계로 쪼개세요.
② 각 단계에서 사람이 할 것과 AI가 할 것을 구분하세요.
③ 단계별로 검증하며 진행하세요.
그런데 이 간단한 원칙을 실제 업무에서 적용하기는 쉽지 않다. '일을 어떻게 쪼개야 할까? 어떤 단계에서 AI를 활용해야 할까? 프롬프트를 어떻게 작성할까? 중간 결과를 어떻게 검증할까?' 『AI 워커스: 리디자인』은 바로 그런 질문들에 답한다.
실제 현장의 업무에 바로 써먹는 책
『AI 워커스: 리디자인』은 이론이 아니라 실습으로, 추상적 원칙이 아니라 실제 현장의 업무로 설명한다.
1장에서는 왜 "AI야, 이거 다 해줘" 방식이 실패하는지 구조적 이유를 살펴본다. AI의 한계를 이해해야 AI로부터 어디서, 어떻게 도움을 받을 수 있는지 알 수 있기 때문이다.
2장부터 10장까지는 실제 업무를 다룬다. 직장인이라면 누구나 하는 정보수집, 전략수립, 보고서 작성 등의 업무를 워크플로로 분해하고, 각 단계에서 AI를 어떻게 활용하는지 구체적 사례로 보여준다. 실제 상황에서 어떤 프롬프트를 쓰고, 어떤 결과가 나오고, 어떻게 검증하는지 〈단계별로 따라할 수 있게〉 구성했다.
특집에서는 '나만의 업무 워크플로'를 직접 설계하는 실습을 한다. 자주 하는 업무를 선택해서 단계로 나누고, AI 활용 포인트를 찾고, 재사용 가능한 프롬프트를 만든다. 이 책을 덮을 때쯤이면, 여러분 손에는 내일부터 바로 쓸 수 있는 프롬프트 모음이 들려 있을 것이다.
비즈니스 현장을 관통하는 4대 핵심 업무 AI 혁신 가이드
이 책은 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 4가지 핵심 업무를 중심으로, 당장 현업에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시한다. 또한 각 업무별로 〈자가 진단 체크리스트〉를 넣어 실무 활용도를 더 높였다.
· [정보 수집] 정보 과부하 시대에는 정보를 찾는 것보다 선별하고 검증하는 큐레이션이 생명이다. 목적을 정의하고 AI의 할루시네이션(환각)을 통제하며, 비즈니스 리스크를 차단하는 심층 리서치 프로세스를 소개한다.
· [전략 수립] 애매한 지시는 모호한 전략을 낳는다. 상황(S)-난항(C)-핵심질문(Q)으로 이어지는 구조화 기법을 통해 문제를 날카롭게 정의하고, AI를 비판적 사고 파트너로 삼아 시장 매력도를 평가하는 전략 도출 과정을 상세히 다룬다.
· [보고서 작성] 정보 전달형/분석 인사이트형/설득 전략형 등 보고서의 3가지 목적에 맞춰 뼈대를 세우는 법을 안내한다. 의사결정권자(CEO, CFO 등)의 각기 다른 관심사를 시뮬레이션하여 논리의 허점을 메우는 '고급기술'을 익힐 수 있다.
· [최종 검토] 내가 쓴 보고서를 AI에게 검토시킬 때의 원칙을 다룬다. 구조적 완성도, 논리적 비약, 메시지 밀도를 점검받고, 임원의 날카로운 예상 질문에 선제적으로 대비하는 법을 제시한다.
내일부터 즉시 적용 가능한 〈대표 업무별 템플릿/프롬프트 라이브러리/30일 플랜〉
〈책 속의 책〉 특집은 이 책의 백미이다. 정기 보고서, 신규 기획안, 경쟁사 분석, 고객 미팅 준비, 프로젝트 회고 등 〈대표 업무별 템플릿〉과 현장에서 복사해 바로 쓸 수 있는 〈재사용 가능한 프롬프트 라이브러리〉를 통째로 제공한다. 또한 이론을 완벽한 실무습관으로 정착시키기 위한 〈30일 실전 플랜〉은 조직과 개인의 일하는 방식을 근본적으로 변화시켜 줄 것이다.
AI 시대에 불안을 느끼는 이들, 이미 AI를 쓰고 있지만 뭔가 부족하다고 느끼는 모든 이들에게 권한다. 『AI 워커스: 리디자인』은 도구를 넘어 일의 본질을 다시 보게 해주는, 드문 종류의 책이다.
저자 김아람은 베테랑 전략 컨설턴트로서 많은 직장인들을 만나며, 문제는 AI가 아니라 'AI에게 일을 시키는 방식'이라는 것을 알게 되었다. 『AI 워커스: 리디자인』은 화려한 AI 기술의 발전속도에 압도되어 정작 중요한 일의 본질을 놓치고 있던 비즈니스 리더와 실무자들에게 가장 현실적이고 강력한 전략을 제시한다.
대기업 팀장 1,400명 집중 강의-3년 간 직접 적용해 보고 만든 AI 혁신 매뉴얼!
베테랑 전략 컨설턴트 김아람은 『AI 워커스: 리디자인』을 쓰면서 직접 현장의 많은 직장인들을 만났다. 대기업의 전략기획실·생산관리팀·마케팅팀·영업팀·고객서비스팀·HR팀·R&D팀·법무팀까지, AI를 써보았지만 실망한 사람들, AI를 어떻게 활용해야 할지 막막해하는 사람들…, 그들과 대화하며 느낀 것은 대부분의 문제가 AI 자체가 아니라 '어떻게 활용할 것인가'에서 온다는 것이었다. 그리고 3년간 1,400명의 팀장들과 고민을 나누며 함께 적용하고 개선해가면서 AI로 업무의 질을 높여가는 사람들의 현장 노하우를 정리해 이 책에 담았다.
문제는 AI가 아니라 '일을 시키는 방식'이다
AI에게 "이거 다 해줘"라고 하면, AI는 '그럴듯한 80점짜리'를 만들어 줄 뿐이다. 저자는 문제는 AI가 아니라 'AI에게 일을 시키는 방식'이라고 진단하고, 좋은 결과물을 뽑아내려면 우리의 '일하는 방식'을 바꿔야 한다고 주장한다.
저자가 이 책에서 제안하는 일잘러의 AI 협업 핵심은 간단하다.
① 일을 4~6단계로 쪼개세요.
② 각 단계에서 사람이 할 것과 AI가 할 것을 구분하세요.
③ 단계별로 검증하며 진행하세요.
그런데 이 간단한 원칙을 실제 업무에서 적용하기는 쉽지 않다. '일을 어떻게 쪼개야 할까? 어떤 단계에서 AI를 활용해야 할까? 프롬프트를 어떻게 작성할까? 중간 결과를 어떻게 검증할까?' 『AI 워커스: 리디자인』은 바로 그런 질문들에 답한다.
실제 현장의 업무에 바로 써먹는 책
『AI 워커스: 리디자인』은 이론이 아니라 실습으로, 추상적 원칙이 아니라 실제 현장의 업무로 설명한다.
1장에서는 왜 "AI야, 이거 다 해줘" 방식이 실패하는지 구조적 이유를 살펴본다. AI의 한계를 이해해야 AI로부터 어디서, 어떻게 도움을 받을 수 있는지 알 수 있기 때문이다.
2장부터 10장까지는 실제 업무를 다룬다. 직장인이라면 누구나 하는 정보수집, 전략수립, 보고서 작성 등의 업무를 워크플로로 분해하고, 각 단계에서 AI를 어떻게 활용하는지 구체적 사례로 보여준다. 실제 상황에서 어떤 프롬프트를 쓰고, 어떤 결과가 나오고, 어떻게 검증하는지 〈단계별로 따라할 수 있게〉 구성했다.
특집에서는 '나만의 업무 워크플로'를 직접 설계하는 실습을 한다. 자주 하는 업무를 선택해서 단계로 나누고, AI 활용 포인트를 찾고, 재사용 가능한 프롬프트를 만든다. 이 책을 덮을 때쯤이면, 여러분 손에는 내일부터 바로 쓸 수 있는 프롬프트 모음이 들려 있을 것이다.
비즈니스 현장을 관통하는 4대 핵심 업무 AI 혁신 가이드
이 책은 실무에서 가장 빈번하게 발생하는 4가지 핵심 업무를 중심으로, 당장 현업에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 제시한다. 또한 각 업무별로 〈자가 진단 체크리스트〉를 넣어 실무 활용도를 더 높였다.
· [정보 수집] 정보 과부하 시대에는 정보를 찾는 것보다 선별하고 검증하는 큐레이션이 생명이다. 목적을 정의하고 AI의 할루시네이션(환각)을 통제하며, 비즈니스 리스크를 차단하는 심층 리서치 프로세스를 소개한다.
· [전략 수립] 애매한 지시는 모호한 전략을 낳는다. 상황(S)-난항(C)-핵심질문(Q)으로 이어지는 구조화 기법을 통해 문제를 날카롭게 정의하고, AI를 비판적 사고 파트너로 삼아 시장 매력도를 평가하는 전략 도출 과정을 상세히 다룬다.
· [보고서 작성] 정보 전달형/분석 인사이트형/설득 전략형 등 보고서의 3가지 목적에 맞춰 뼈대를 세우는 법을 안내한다. 의사결정권자(CEO, CFO 등)의 각기 다른 관심사를 시뮬레이션하여 논리의 허점을 메우는 '고급기술'을 익힐 수 있다.
· [최종 검토] 내가 쓴 보고서를 AI에게 검토시킬 때의 원칙을 다룬다. 구조적 완성도, 논리적 비약, 메시지 밀도를 점검받고, 임원의 날카로운 예상 질문에 선제적으로 대비하는 법을 제시한다.
내일부터 즉시 적용 가능한 〈대표 업무별 템플릿/프롬프트 라이브러리/30일 플랜〉
〈책 속의 책〉 특집은 이 책의 백미이다. 정기 보고서, 신규 기획안, 경쟁사 분석, 고객 미팅 준비, 프로젝트 회고 등 〈대표 업무별 템플릿〉과 현장에서 복사해 바로 쓸 수 있는 〈재사용 가능한 프롬프트 라이브러리〉를 통째로 제공한다. 또한 이론을 완벽한 실무습관으로 정착시키기 위한 〈30일 실전 플랜〉은 조직과 개인의 일하는 방식을 근본적으로 변화시켜 줄 것이다.
AI 시대에 불안을 느끼는 이들, 이미 AI를 쓰고 있지만 뭔가 부족하다고 느끼는 모든 이들에게 권한다. 『AI 워커스: 리디자인』은 도구를 넘어 일의 본질을 다시 보게 해주는, 드문 종류의 책이다.
목차
목차
머리말_AI 시대의 일잘러를 향하여
1장 당신의 AI가 항상 80점짜리를 내놓는 구조적 이유
당신의 AI 결과물은 왜 항상 '그럴듯하지만 불안'한가?
마케팅팀 김 대리의 〈시장 분석 보고서〉, 뭐가 문제였을까? | '그럴듯한' 첫 번째 초안: 패턴 학습의 마법과 평균의 힘 | 100점에 더 가까운 결과물을 위해 필요한 것들 | AI가 읽을 수 없는 영역, 암묵지
AI 치명적 약점, 할루시네이션 막는 5가지 방법
인사팀 정 과장의 연차 사용 규정 정리 | 할루시네이션은 왜 발생하는가? | 할루시네이션이 발생하는 구조적 원인 5가지 | 1. 모르면 "모른다"고 답해줘 | 2. '출처 기반 정보'만 제공해 줘 | 3. '단계적'으로 설명해 줘
[팁] AI 응답을 검증하는 김 대리의 팁
AI의 과도한 아부를 막는 4가지 방법
기획팀 한 팀장의 사업계획서가 완벽하다고? | AI의 과도한 아첨의 원인 | 1. 객관성을 명시적으로 요구하라 | 2. 질문에서 내 의견이나 기대를 최소화하라 | 3. AI에게 답변 확신도를 함께 물어보라 | 4. 반대 의견을 내도록 요청하라
AI는 자동 완성기가 아니라 팀원이다
실무에서 가장 효과적인 AI 역할 분담 4가지 | AI 협업에서 사람이 반드시 해야 할 역할 4가지
AI와 협업, 왜 일을 쪼개야 하는가?
전략기획팀 윤 차장의 보고서, 어떻게 이렇게 잘 썼지? | AI와 협업, 일 쪼개기의 장점 | 워크플로 사고를 체화하라 | 당신은 AI를 어떻게 써왔나요?
[체크리스트] 나의 AI 활용법 체크하기
2장 AI를 쓰기 전, 일을 먼저 쪼개야 한다
대부분의 사무 업무는 단계형 작업이다
영업팀 박 과장이 팀장 보고 후 진땀을 흘린 이유 | 일은 원래 여러 단계로 이루어진다 | 우리는 왜 일의 단계를 의식하지 못할까? | AI도 단계별로 생각할 때 똑똑해진다 | AI 협업에서 단계를 건너뛰면 생기는 일들
AI 협업에서 사람이 반드시 해야 하는 판단들
인사평가 시즌 앞둔 HR팀 최 차장의 고민 | AI가 알 수 없는 4가지 영역 | 사람이 채워넣어야 할 4가지 영역
AI가 할 수 있는 것과 그렇지 않은 것들
AI가 정말 잘하는 4가지 영역 | AI가 기술적으로 어려워하는 것들
인간+AI 협업의 기본 3단계 과정
1단계 사람이 일의 방향 설정&맥락 제공 | 2단계 AI가 초안 작성&대안 제시 | 3단계 사람이 검토&조정 후 확정
협업의 황금률: 사람과 AI 협업의 핵심 원칙 4가지
1. 일을 작게 나누고 자주 확인하라 | 2. AI에게 맥락을 충분히 줘라 | 3. AI를 믿되 의심하라 | 4. 협업 첫 단계는 사람이 시작, 끝도 사람이 맺는다
워크플로 사고의 시작: 관점의 전환
1. 일은 결과물이 아니라 과정이다 | 2. '한 번에'가 아니라 단계별로! | 3. AI는 자동완성기가 아니라 협업 파트너 | 4. 완벽을 기대하지 말자 | 워크플로 사고는 일 자체를 더 잘하게 만든다 | AI 시대의 진짜 경쟁력, 일을 설계하는 능력 | 마무리: 당신의 일하는 방식이 바뀌는 순간
[체크리스트] AI 활용 자가 점검 체크리스트
3장 워크플로 사고로 가는 첫걸음
워크플로란 무엇인가?
같은 일인데, 왜 누구는 빠르고 누구는 느릴까? | 워크플로, 일의 흐름을 시각화하는 것 | 왜 워크플로가 중요한가? | 워크플로 vs 단순 할 일 목록, 다른 점 3가지
일을 4~6단계로 나누는 기준
마법의 숫자 7±2 | 워크플로 4~6단계의 장점 4가지 | 1. 결과물이 바뀌는 지점 | 2. 역할이나 도구가 바뀌는 지점 | 3. 의사결정이 필요한 지점 | 4. 작업 성격이 바뀌는 지점
[실전 연습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누기
경쟁사 분석 보고서 작성 | 주간업무 보고 | 고객 제안서 작성 | [실습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 법
워크플로 만들 때 흔히 하는 4가지 실수
1. 너무 이상적으로 설계한다 | 2. 한 번 만들고 고정시킨다 | 3. 혼자만 알아보는 워크플로 | 4. 모든 일을 워크플로로 만들려는 유혹
[체크리스트] 워크플로 사고로 가는 연습
4장 정보 수집은 검색이 아니라 설계다
왜 정보가 많을수록 결정이 어려워지는가?-정보 과부하의 역설
개발팀 박 과장의 머리가 더 복잡해진 이유 | 정보 과부하의 2가지 역설 | 실무에서 마주하는 정보의 4가지 함정 | 정보 검증과 비즈니스 리스크
정보를 검색하는 사람에서 설계하는 사람으로
마케팅팀 이 대리의 30분, 3가지 질문 | 정보 탐색가에서 정보 전략가로 | 정보 전략가로 바뀌려면 | AI 시대 정보 큐레이션 능력은?
AI 시대, 정보 수집 역량의 의미가 바뀌었다
AI가 바꾼 정보 수집의 풍경 | AI 리터러시, 정보를 '비판적으로 이해하는' 새로운 역량 | AI 시대 새로운 정보 수집의 4단계 프로세스 | 정보 수집 시작 전에 해야 할 3가지 질문
정보 수집의 4단계 워크플로
1단계 정보 탐색 및 발견: 무엇을 찾을 것인가? | 2단계 정보 검증 및 평가: 이 정보를 믿을 수 있는가? | 3단계 정보 종합 및 분석: 의미를 어떻게 도출할 것인가? | 4단계 정보 활용 및 보고: 어떻게 전달할 것인가?
5장 회사에서 바로 써먹는 AI 정보 수집법
AI로 데일리ㆍ위클리 브리핑 받는 법
제조업, 가전회사 마케팅팀 김 사원의 〈주간 경쟁사 동향〉 3분 브리핑 | 금융업, 일일 은행 규제 변화 모니터링 | 유통업, 백화점 MD팀 최 주임의 월간 〈소비 트렌드〉 모니터링
신속한 의사결정이 필요할 때 AI 정보 수집법
IT 기업 전략기획팀 김 대리, 임원 긴급 질의 대응 | 제약회사 IR팀 박 과장의 언론 인터뷰 전 팩트체크 | 온라인 쇼핑몰 CS팀 이 대리의 고객 불만 원인 긴급 분석
전략적 대응이 필요할 때 심층 리서치 분석
통신사 네트워크 전략팀 김 팀장의 〈기술 파트너십〉 검토 | 제조사 전략기획팀 차 팀장의 〈해외시장 진출 타당성〉 검토 | 자산운용사 ESG팀 박 부장의 ESG 투자 전략 수립
6장 전략 수립은 '과제 정의'에서 이미 절반이 끝난다
전략은 '정답 찾기'가 아니라 '선택의 문제'다
"전략안 좀 짜봐"가 AI에게 통하지 않는 이유 | AI는 모르고, 당신만 알고 있는 맥락과 제약조건이 있다 | AI에게 효율적으로 맥락·제약조건을 전하려면 | 전략 수립에서 사람이 반드시 해야 하는 3가지 | 전략 수립에서 AI의 2가지 역할 | 신사업 전략 수립에 AI 활용한 예
[팁] AI를 처음 활용할 땐 '실행 보조'로 시작하세요
전략 수립 워크플로 4단계와 AI 활용 포인트
1단계 과제 정의: 질문부터 다시 쓰자 | 2단계 문제의 구조화 및 작업 계획: 접근법 설계 | 3단계 작업 수행: 아이디어 발산과 필터링 | 4단계 전략 통합: 선택과 실행 계획 | 설득력 있는 자료의 요건 | 전략 통합에선 일관성 유지가 중요
AI와 전략 수립 시작 전에 체크할 것들
시작 전에 4가지 맥락 준비하기 | 전략 수립 작업 중간에 방향 재확인하기 | 실행 가능성 점검하기
7장 실무 현장에서 바로 통하는 AI 전략 수립법
[실습] 헬스케어 웨어러블 기기 사업 확장 전략 만들기
사전 조사: AI로 관계자 인터뷰 준비·정리 | 1단계 과제 정의: AI와 함께 핵심 질문 뽑기 | 2단계 AI와 함께 접근 및 단계별 방법론 설계하기 | 3단계 콘셉트 도출(Ideation): AI와 브레인스토밍하기 | 4단계 사업 모델 구체화: AI로 디테일 채우기 | 5단계 전략 통합: 흩어진 분석을 하나의 스토리로
[실습] 고객서비스팀의 응대 품질 개선 전략 수립하기
사전조사: 팀 내부 인터뷰 및 데이터 분석하기 | 1단계 핵심 질문 정의하기 | 2단계 접근법 및 프레임워크 선택하기 | 3단계 개선 아이디어 발굴 및 우선순위 설정하기 | 4단계 실행계획 수립하기 | 전략 수립에서 AI의 역할 정리 | 나만의 전략 수립 템플릿 만들기
8장 보고서 작성은 '글쓰기'가 아니라 '구조 설계'다
보고서는 '정보 나열'이 아니라 '설득 구조'다
보고서는 항상 3가지 질문에 답해야 한다 | 보고서는 '구조 설계'가 중요하다
AI가 오히려 보고서를 망치는 3가지 함정
1. 정보 과다, 필요한 것보다 10배를 쏟아낸다 | 2. 핵심 메시지 부재, 데이터는 많은데 그래서 어쩌라고? | 3. 논리 비약, 현황과 제안 사이의 '왜'가 사라진다
보고서 구조화의 4단계 프로세스
1단계 보고서의 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 보고서의 구조 설계하기 | 3단계 스토리라인 구성하기 | 4단계 초안 작성하기
9장 일잘러를 위한 보고서 유형에 따른 AI 활용법
보고서의 3가지 유형
같은 '보고서'인데 왜 이렇게 다를까? | 정보 전달형 보고서에서 AI는 어떻게? | 분석 인사이트형 보고서에서 AI는 어떻게? | 설득 전략형 보고서에서 AI는 어떻게?
정보 전달형 보고서, AI로 효율을 극대화하라
[실습] 자동차 부품 제조업체의 〈월간 품질관리 KPI 보고서〉 | 중요한 것은 템플릿의 완성도 | 1단계 보고서 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 AI로 템플릿 구조 만들기 | 3단계 월간 품질관리 보고서 템플릿 만들기 | 4단계 실제 데이터로 품질관리 보고서 완성하기
분석 인사이트형 보고서, AI로 통찰을 발견하라
[실습] 편의점 프랜차이즈의 경쟁사 도시락 전략 분석 | 분석 인사이트형에서 AI는 사고 파트너다 | 1단계 분석의 핵심 질문 정의하기 | 2단계 적합한 분석 프레임워크 선택하기 | 3단계 3C 프레임워크로 데이터 분석하기 | 4단계 전략적 시사점 도출하기 | 5단계 보고서 전체 구조 완성하기
[팁] 분석형 인사이트 보고서 실전 팁 4가지
설득 전략형 보고서, 의사결정을 이끌어내라
[실습] SaaS 기업의 AI 챗봇 도입 제안 | 핵심은 듣는 이 맞춤과 예상 반론 대응 | 1단계 의사결정자별 관심사 파악하기 | 2단계 다양한 설득 구조 시뮬레이션하기 | 3단계 보고서 각 섹션 구체화하기 | 4단계 경영진 요약과 의사결정 요청 작성하기 | 설득 전략형 보고서의 3가지 실전 팁 | 보고서 유형별 AI 활용 전략 총정리
[체크리스트] 보고서 실무 AI 적용 체크리스트
10장 보고서 리뷰에 AI 활용하기
완성한 보고서, 이대로 제출해도 될까?
보고서 리뷰에서 흔히 놓치는 것들 | AI를 '재작성자'가 아닌 '리뷰어'로 쓰는 법 | AI를 리뷰어로 활용할 때 강점 3가지 | 리뷰 프로세스 구성하기
내가 만든 보고서 AI로 체계적으로 최종 점검하기
박 과장의 〈경쟁사 분석 보고서〉 이대로 내도 될까? | 1. 구조적 완성도: 목차 구조와 논리 흐름 검증하기 | 2. 논리 흐름: 주장과 근거가 연결되는가? | 3. 메시지 밀도: 불필요한 군더더기는 없는가? | 4. 전문 용어와 가독성 점검 | 5. 듣는 이 관점 시뮬레이션: 임원별 관심사 체크, 임원의 눈으로 보기 | 6. 최종 마무리: A I 리뷰 결과 종합하고 실행 계획 세우기 | 보고서 리뷰를 일상화하라
[체크리스트] 보고서 리뷰 자가 점검 체크리스트
〈특집〉 책 속의 책, AI 워크플로 워크북
1. 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 연습
2. 단계별 AI 활용 포인트
3. 대표 업무 유형별 워크플로 템플릿
4. 재사용 가능한 업무 프롬프트 라이브러리
5. 워크플로 실전 적용을 위한 30일 플랜
에필로그_AI를 잘 쓰게 된 게 아니라, 일을 다시 보게 되었다
1장 당신의 AI가 항상 80점짜리를 내놓는 구조적 이유
당신의 AI 결과물은 왜 항상 '그럴듯하지만 불안'한가?
마케팅팀 김 대리의 〈시장 분석 보고서〉, 뭐가 문제였을까? | '그럴듯한' 첫 번째 초안: 패턴 학습의 마법과 평균의 힘 | 100점에 더 가까운 결과물을 위해 필요한 것들 | AI가 읽을 수 없는 영역, 암묵지
AI 치명적 약점, 할루시네이션 막는 5가지 방법
인사팀 정 과장의 연차 사용 규정 정리 | 할루시네이션은 왜 발생하는가? | 할루시네이션이 발생하는 구조적 원인 5가지 | 1. 모르면 "모른다"고 답해줘 | 2. '출처 기반 정보'만 제공해 줘 | 3. '단계적'으로 설명해 줘
[팁] AI 응답을 검증하는 김 대리의 팁
AI의 과도한 아부를 막는 4가지 방법
기획팀 한 팀장의 사업계획서가 완벽하다고? | AI의 과도한 아첨의 원인 | 1. 객관성을 명시적으로 요구하라 | 2. 질문에서 내 의견이나 기대를 최소화하라 | 3. AI에게 답변 확신도를 함께 물어보라 | 4. 반대 의견을 내도록 요청하라
AI는 자동 완성기가 아니라 팀원이다
실무에서 가장 효과적인 AI 역할 분담 4가지 | AI 협업에서 사람이 반드시 해야 할 역할 4가지
AI와 협업, 왜 일을 쪼개야 하는가?
전략기획팀 윤 차장의 보고서, 어떻게 이렇게 잘 썼지? | AI와 협업, 일 쪼개기의 장점 | 워크플로 사고를 체화하라 | 당신은 AI를 어떻게 써왔나요?
[체크리스트] 나의 AI 활용법 체크하기
2장 AI를 쓰기 전, 일을 먼저 쪼개야 한다
대부분의 사무 업무는 단계형 작업이다
영업팀 박 과장이 팀장 보고 후 진땀을 흘린 이유 | 일은 원래 여러 단계로 이루어진다 | 우리는 왜 일의 단계를 의식하지 못할까? | AI도 단계별로 생각할 때 똑똑해진다 | AI 협업에서 단계를 건너뛰면 생기는 일들
AI 협업에서 사람이 반드시 해야 하는 판단들
인사평가 시즌 앞둔 HR팀 최 차장의 고민 | AI가 알 수 없는 4가지 영역 | 사람이 채워넣어야 할 4가지 영역
AI가 할 수 있는 것과 그렇지 않은 것들
AI가 정말 잘하는 4가지 영역 | AI가 기술적으로 어려워하는 것들
인간+AI 협업의 기본 3단계 과정
1단계 사람이 일의 방향 설정&맥락 제공 | 2단계 AI가 초안 작성&대안 제시 | 3단계 사람이 검토&조정 후 확정
협업의 황금률: 사람과 AI 협업의 핵심 원칙 4가지
1. 일을 작게 나누고 자주 확인하라 | 2. AI에게 맥락을 충분히 줘라 | 3. AI를 믿되 의심하라 | 4. 협업 첫 단계는 사람이 시작, 끝도 사람이 맺는다
워크플로 사고의 시작: 관점의 전환
1. 일은 결과물이 아니라 과정이다 | 2. '한 번에'가 아니라 단계별로! | 3. AI는 자동완성기가 아니라 협업 파트너 | 4. 완벽을 기대하지 말자 | 워크플로 사고는 일 자체를 더 잘하게 만든다 | AI 시대의 진짜 경쟁력, 일을 설계하는 능력 | 마무리: 당신의 일하는 방식이 바뀌는 순간
[체크리스트] AI 활용 자가 점검 체크리스트
3장 워크플로 사고로 가는 첫걸음
워크플로란 무엇인가?
같은 일인데, 왜 누구는 빠르고 누구는 느릴까? | 워크플로, 일의 흐름을 시각화하는 것 | 왜 워크플로가 중요한가? | 워크플로 vs 단순 할 일 목록, 다른 점 3가지
일을 4~6단계로 나누는 기준
마법의 숫자 7±2 | 워크플로 4~6단계의 장점 4가지 | 1. 결과물이 바뀌는 지점 | 2. 역할이나 도구가 바뀌는 지점 | 3. 의사결정이 필요한 지점 | 4. 작업 성격이 바뀌는 지점
[실전 연습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누기
경쟁사 분석 보고서 작성 | 주간업무 보고 | 고객 제안서 작성 | [실습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 법
워크플로 만들 때 흔히 하는 4가지 실수
1. 너무 이상적으로 설계한다 | 2. 한 번 만들고 고정시킨다 | 3. 혼자만 알아보는 워크플로 | 4. 모든 일을 워크플로로 만들려는 유혹
[체크리스트] 워크플로 사고로 가는 연습
4장 정보 수집은 검색이 아니라 설계다
왜 정보가 많을수록 결정이 어려워지는가?-정보 과부하의 역설
개발팀 박 과장의 머리가 더 복잡해진 이유 | 정보 과부하의 2가지 역설 | 실무에서 마주하는 정보의 4가지 함정 | 정보 검증과 비즈니스 리스크
정보를 검색하는 사람에서 설계하는 사람으로
마케팅팀 이 대리의 30분, 3가지 질문 | 정보 탐색가에서 정보 전략가로 | 정보 전략가로 바뀌려면 | AI 시대 정보 큐레이션 능력은?
AI 시대, 정보 수집 역량의 의미가 바뀌었다
AI가 바꾼 정보 수집의 풍경 | AI 리터러시, 정보를 '비판적으로 이해하는' 새로운 역량 | AI 시대 새로운 정보 수집의 4단계 프로세스 | 정보 수집 시작 전에 해야 할 3가지 질문
정보 수집의 4단계 워크플로
1단계 정보 탐색 및 발견: 무엇을 찾을 것인가? | 2단계 정보 검증 및 평가: 이 정보를 믿을 수 있는가? | 3단계 정보 종합 및 분석: 의미를 어떻게 도출할 것인가? | 4단계 정보 활용 및 보고: 어떻게 전달할 것인가?
5장 회사에서 바로 써먹는 AI 정보 수집법
AI로 데일리ㆍ위클리 브리핑 받는 법
제조업, 가전회사 마케팅팀 김 사원의 〈주간 경쟁사 동향〉 3분 브리핑 | 금융업, 일일 은행 규제 변화 모니터링 | 유통업, 백화점 MD팀 최 주임의 월간 〈소비 트렌드〉 모니터링
신속한 의사결정이 필요할 때 AI 정보 수집법
IT 기업 전략기획팀 김 대리, 임원 긴급 질의 대응 | 제약회사 IR팀 박 과장의 언론 인터뷰 전 팩트체크 | 온라인 쇼핑몰 CS팀 이 대리의 고객 불만 원인 긴급 분석
전략적 대응이 필요할 때 심층 리서치 분석
통신사 네트워크 전략팀 김 팀장의 〈기술 파트너십〉 검토 | 제조사 전략기획팀 차 팀장의 〈해외시장 진출 타당성〉 검토 | 자산운용사 ESG팀 박 부장의 ESG 투자 전략 수립
6장 전략 수립은 '과제 정의'에서 이미 절반이 끝난다
전략은 '정답 찾기'가 아니라 '선택의 문제'다
"전략안 좀 짜봐"가 AI에게 통하지 않는 이유 | AI는 모르고, 당신만 알고 있는 맥락과 제약조건이 있다 | AI에게 효율적으로 맥락·제약조건을 전하려면 | 전략 수립에서 사람이 반드시 해야 하는 3가지 | 전략 수립에서 AI의 2가지 역할 | 신사업 전략 수립에 AI 활용한 예
[팁] AI를 처음 활용할 땐 '실행 보조'로 시작하세요
전략 수립 워크플로 4단계와 AI 활용 포인트
1단계 과제 정의: 질문부터 다시 쓰자 | 2단계 문제의 구조화 및 작업 계획: 접근법 설계 | 3단계 작업 수행: 아이디어 발산과 필터링 | 4단계 전략 통합: 선택과 실행 계획 | 설득력 있는 자료의 요건 | 전략 통합에선 일관성 유지가 중요
AI와 전략 수립 시작 전에 체크할 것들
시작 전에 4가지 맥락 준비하기 | 전략 수립 작업 중간에 방향 재확인하기 | 실행 가능성 점검하기
7장 실무 현장에서 바로 통하는 AI 전략 수립법
[실습] 헬스케어 웨어러블 기기 사업 확장 전략 만들기
사전 조사: AI로 관계자 인터뷰 준비·정리 | 1단계 과제 정의: AI와 함께 핵심 질문 뽑기 | 2단계 AI와 함께 접근 및 단계별 방법론 설계하기 | 3단계 콘셉트 도출(Ideation): AI와 브레인스토밍하기 | 4단계 사업 모델 구체화: AI로 디테일 채우기 | 5단계 전략 통합: 흩어진 분석을 하나의 스토리로
[실습] 고객서비스팀의 응대 품질 개선 전략 수립하기
사전조사: 팀 내부 인터뷰 및 데이터 분석하기 | 1단계 핵심 질문 정의하기 | 2단계 접근법 및 프레임워크 선택하기 | 3단계 개선 아이디어 발굴 및 우선순위 설정하기 | 4단계 실행계획 수립하기 | 전략 수립에서 AI의 역할 정리 | 나만의 전략 수립 템플릿 만들기
8장 보고서 작성은 '글쓰기'가 아니라 '구조 설계'다
보고서는 '정보 나열'이 아니라 '설득 구조'다
보고서는 항상 3가지 질문에 답해야 한다 | 보고서는 '구조 설계'가 중요하다
AI가 오히려 보고서를 망치는 3가지 함정
1. 정보 과다, 필요한 것보다 10배를 쏟아낸다 | 2. 핵심 메시지 부재, 데이터는 많은데 그래서 어쩌라고? | 3. 논리 비약, 현황과 제안 사이의 '왜'가 사라진다
보고서 구조화의 4단계 프로세스
1단계 보고서의 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 보고서의 구조 설계하기 | 3단계 스토리라인 구성하기 | 4단계 초안 작성하기
9장 일잘러를 위한 보고서 유형에 따른 AI 활용법
보고서의 3가지 유형
같은 '보고서'인데 왜 이렇게 다를까? | 정보 전달형 보고서에서 AI는 어떻게? | 분석 인사이트형 보고서에서 AI는 어떻게? | 설득 전략형 보고서에서 AI는 어떻게?
정보 전달형 보고서, AI로 효율을 극대화하라
[실습] 자동차 부품 제조업체의 〈월간 품질관리 KPI 보고서〉 | 중요한 것은 템플릿의 완성도 | 1단계 보고서 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 AI로 템플릿 구조 만들기 | 3단계 월간 품질관리 보고서 템플릿 만들기 | 4단계 실제 데이터로 품질관리 보고서 완성하기
분석 인사이트형 보고서, AI로 통찰을 발견하라
[실습] 편의점 프랜차이즈의 경쟁사 도시락 전략 분석 | 분석 인사이트형에서 AI는 사고 파트너다 | 1단계 분석의 핵심 질문 정의하기 | 2단계 적합한 분석 프레임워크 선택하기 | 3단계 3C 프레임워크로 데이터 분석하기 | 4단계 전략적 시사점 도출하기 | 5단계 보고서 전체 구조 완성하기
[팁] 분석형 인사이트 보고서 실전 팁 4가지
설득 전략형 보고서, 의사결정을 이끌어내라
[실습] SaaS 기업의 AI 챗봇 도입 제안 | 핵심은 듣는 이 맞춤과 예상 반론 대응 | 1단계 의사결정자별 관심사 파악하기 | 2단계 다양한 설득 구조 시뮬레이션하기 | 3단계 보고서 각 섹션 구체화하기 | 4단계 경영진 요약과 의사결정 요청 작성하기 | 설득 전략형 보고서의 3가지 실전 팁 | 보고서 유형별 AI 활용 전략 총정리
[체크리스트] 보고서 실무 AI 적용 체크리스트
10장 보고서 리뷰에 AI 활용하기
완성한 보고서, 이대로 제출해도 될까?
보고서 리뷰에서 흔히 놓치는 것들 | AI를 '재작성자'가 아닌 '리뷰어'로 쓰는 법 | AI를 리뷰어로 활용할 때 강점 3가지 | 리뷰 프로세스 구성하기
내가 만든 보고서 AI로 체계적으로 최종 점검하기
박 과장의 〈경쟁사 분석 보고서〉 이대로 내도 될까? | 1. 구조적 완성도: 목차 구조와 논리 흐름 검증하기 | 2. 논리 흐름: 주장과 근거가 연결되는가? | 3. 메시지 밀도: 불필요한 군더더기는 없는가? | 4. 전문 용어와 가독성 점검 | 5. 듣는 이 관점 시뮬레이션: 임원별 관심사 체크, 임원의 눈으로 보기 | 6. 최종 마무리: A I 리뷰 결과 종합하고 실행 계획 세우기 | 보고서 리뷰를 일상화하라
[체크리스트] 보고서 리뷰 자가 점검 체크리스트
〈특집〉 책 속의 책, AI 워크플로 워크북
1. 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 연습
2. 단계별 AI 활용 포인트
3. 대표 업무 유형별 워크플로 템플릿
4. 재사용 가능한 업무 프롬프트 라이브러리
5. 워크플로 실전 적용을 위한 30일 플랜
에필로그_AI를 잘 쓰게 된 게 아니라, 일을 다시 보게 되었다
저자
저자
김아람
전략컨설턴트
IT커뮤니케이션연구소 연구총괄 이사이자 기업 현장의 AI 전환을 이끄는 IT커뮤니케이터다. 동성홀딩스(現 동성케미컬) 전략기획실에서 실무경험을 쌓았고, 한국인사이트연구소 책임연구원으로 8년간 활동하며 CJ·한국국제교류재단·제주관광공사·SK경영경제연구소 등 50여 개 이상의 전략 컨설팅과 빅데이터 분석 프로젝트를 수행했다.
2024년부터 삼성그룹·SK그룹 임원진과 C-Level(의사결정권자) 대상 AI 리더십 교육을 진행하며, 한화에어로스페이스·한국수력원자력·삼성화재·볼보그룹코리아 등 주요 기업과 국회의정연수원·농림축산식품부·국가인권위원회 등 공공기관에서 실무 중심의 생성형 AI 활용 교육을 진행하고 있다. 특히 '워크플로 사고'를 핵심으로 한 단계별 AI 협업 방법론을 중심으로 실제 업무 현장에서 즉시 적용 가능한 교육 커리큘럼이 호평받고 있다.
KBS1 라디오 「세상의 모든 정보」, MBC 라디오 「손에 잡히는 경제」, 채널A 「이야기 더」, KTV 「글로벌 인사이트」 등 주요 방송에 AI·IT 전문가로 출연하며, 현대경제연구원 「IT TREND MAGAZINE」에 정기 기고하고 있다. 저서로 『적게 일하고 많이 버는 AI 워커스』(21세기북스, 2024), 경제/경영 베스트셀러 『AI 에이전트 트렌드&활용백과』(스마트북스, 2025)가 있다.
IT커뮤니케이션연구소 연구총괄 이사이자 기업 현장의 AI 전환을 이끄는 IT커뮤니케이터다. 동성홀딩스(現 동성케미컬) 전략기획실에서 실무경험을 쌓았고, 한국인사이트연구소 책임연구원으로 8년간 활동하며 CJ·한국국제교류재단·제주관광공사·SK경영경제연구소 등 50여 개 이상의 전략 컨설팅과 빅데이터 분석 프로젝트를 수행했다.
2024년부터 삼성그룹·SK그룹 임원진과 C-Level(의사결정권자) 대상 AI 리더십 교육을 진행하며, 한화에어로스페이스·한국수력원자력·삼성화재·볼보그룹코리아 등 주요 기업과 국회의정연수원·농림축산식품부·국가인권위원회 등 공공기관에서 실무 중심의 생성형 AI 활용 교육을 진행하고 있다. 특히 '워크플로 사고'를 핵심으로 한 단계별 AI 협업 방법론을 중심으로 실제 업무 현장에서 즉시 적용 가능한 교육 커리큘럼이 호평받고 있다.
KBS1 라디오 「세상의 모든 정보」, MBC 라디오 「손에 잡히는 경제」, 채널A 「이야기 더」, KTV 「글로벌 인사이트」 등 주요 방송에 AI·IT 전문가로 출연하며, 현대경제연구원 「IT TREND MAGAZINE」에 정기 기고하고 있다. 저서로 『적게 일하고 많이 버는 AI 워커스』(21세기북스, 2024), 경제/경영 베스트셀러 『AI 에이전트 트렌드&활용백과』(스마트북스, 2025)가 있다.
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