AI 미래 세미나 개최 보고, 개최일: 2026년 9월 9일, 온라인 개최 형식: 소규모 대화형 워크숍
개최 개요를 한마디로 요약하면
AI 미래 학습회였습니다. AI의 기능을 암기하는 것보다, 문제 상황을 정확하게 파악하고 AI에게 업무를 위임하는 대화를 시작하는 것이 이번 학습회의 일관된 주제였습니다.
돌려받은 답변에 “여기엔 차이가 있다”, “이렇게 하고 싶다”라고 반박한다. 만들어진 결과물을 실무에서 사용하고, 최종본을 다시 AI에게 전달한다. 이러한 소통이 AI를 검색창에서 함께 협력하는 동료로 바꿔나갈 것이다.
오늘의 주요 내용 (강사 소개 및 주제)
마루야마 아야코事務所 대표 마루야마 아야코 씨(나고야 AI 경영 사미트 프로듀스 AI 직원 감독/기업용 AI 도입 강사)는 아날로그 체질의 중소기업이나 여성 경영자에게 “숫자의 시각화”와 AI를 활용한 시스템 개선을 지원합니다. 토요타자동차에서 25년간 재무·경영기획을 경험한 후 독립하여, 자금 흐름이나 매출 개선을 현장에서 함께 진행하며 나고야 발의 “AI 직원 도입 지원”을 전개하고 있습니다. “霧を晴らし、強くてしなやかな経営”을 전국에 확산시키는 것을 사명으로 활동하고 있습니다.
오늘의 주제는 다음과 같습니다.
마루야마 씨가 반복적으로 강조한 것은, AI에게 완벽한 답변을 얻기 위해 업무의 목적, 대상, 의심되는 부분을 인간의 관점에서 제시하는 것입니다. “모르겠습니다”라고 답하면, 그대로 AI에게 문의합니다. 문장 내용이 다를 경우, 차이점을 명확히 알려줍니다. 완성된 결과물이 만족스럽지 않다면, 하위 수정은 중단하고, 요구사항이나 데이터 전달 방식까지 이전 단계로 되돌아갑니다. AI 활용은 일을 의뢰하고, 확인하고, 발전시키는 대화로 시작됩니다.
실연 하이라이트 (이해를 돕는 구체적인 사례 일부)
발신은 완료를 기다리지 않고 시작하는 것이 좋습니다.
AI 직원 활용에 대한 참가자들의 문의가 있었습니다. 정보를 지속적으로 추가하며 완벽을 기다리는 것보다, 매일의 일상이나 생각을 AI와 함께 공유하고 반응을 살펴보는 것이 본인만의 표현에 더 가까워집니다.
영업에서 만난 사람에 대한 연락, 명사의 정리, 판단에 미문이 있는 일들 또한 발신의 재료가 됩니다. SNS용 특별한 소재를 찾는 대신, 일 자체를 일보처럼 말하는 것입니다. 그리고 “시간이 되면”이 아닌, 발신 시간을 먼저 정하는 것입니다. 발신을 인지 구축의 우선 업무로 계획에 포함시키는 실천 방안이 제시되었습니다.
AI를 키우는 데 중요한 답변입니다.
제안서에 “뭔가 다르다”는 느낌이 들면 “어떤 제안의, 어떤 부분인지”와 “나는 무엇을 말하고 싶은지”를 전달합니다. 대상 제안을 먼저 제시한 후 수정해 달라고 요청하는 등, 사람과의 대화와 같이 맥락을 연결하는 방식으로 의도 상충을 줄일 수 있습니다.
80점에서 90점 사이까지 나온 글은 사람이 마지막으로 다듬고, 완성된 버전을 AI에게 다시 넘깁니다. 이 완성된 형태를 서로 보여주는 과정이 AI 직원들을 신입 직원처럼 육성하는 실무 모델이 됩니다.
완제품의 수정보다는 설계 단계의 재검토가 더 나은 접근 방식일 것입니다.
엑셀이나 타임카드をもとにした 집계·시스템화로, 파일의 불량이나 읽어내림의 오류가 반복적으로 발생하는 상담도 있었습니다. 완성품에 “정확하게 바로잡아줘”라고 부탁만 계속하는 대신, 원데이터가 읽기 쉬운지, 무엇을 계산하고 누가 언제 사용하는지에 대한 요구사항이 제대로 표현되고 있는지 확인합니다.
AI에 “정확하게 일을 처리하도록 하려면 어떤 데이터를 전달해야 하는가”라는 질문을 하는 방법을 소개했습니다. 하류의 오류는 상류의 모호함에서 비롯될 수 있습니다. 요구사항 정리 단계에서는 Work에서 직접 대화하고, 기술적인 구현은 Codex에 전달하는 등 업무의 복잡성에 따라 적절한 도구를 사용하는 방식도 공유되었습니다.
알 수 없는 화면은 그대로 AI에게 보여주세요.
설정 화면에서 멈췄을 때, 스크린샷을 AI에게 전달하고 “지금 이 화면입니다. 다음에는 어디로 이동해야 할까요?”라고 묻는다. AI에 대해서는 먼저 AI에게 문의한다. 이 습관이 혼자 진행할 수 있는 영역을 꾸준히 확장해간다.
참가자들의 인지 (요약)
- AI에 정보를 충분히 주입할 때까지 기다리지 않고, 발신이나 실무의 결과물을 통해 키워나갈 것입니다.
- AI 답변에 대한 거부감은 자신의 생각을 명확히 하고, 다음 요청을 더 잘 하도록 안내하는 지침이 될 수 있습니다.
- 엑셀이나 시스템의 오류는 완성품뿐만 아니라 요구사항, 설계, 입력 데이터까지 원인부터 확인합니다.
- 일은 생각하고 요구사항을 정리하는 장, Codex는 만드는 장으로서, 업무에 맞춰 사용합니다.
- 운이 따르지 않더라도, 조작 방법을 모를 때는 화면을 보여주고 AI에게 다음 수를 물어보세요.
이번 상담은 발신, 집계, 시스템 구축과 일견 다른 내용이었습니다. 하지만 모두 “무엇을 완성하고 싶고, 중간에 무엇이 달랐으며, 다음에는 무엇을 확인해야 하는가”를 언어로 표현함으로써 앞으로 나아갈 수 있었습니다. AI를 사용하기 위해 자신을 AI에 맞춰야 하는 것이 아니라, 자신의 업무 흐름을 명확히 보여주고 AI에게 전달하는 순서였습니다. 이 순서대로 경험의 유무에 관계없이 작은 실무부터 시도해 볼 수 있습니다.
요약 (배울 점 3가지)
- AI 활용은 완벽한 지시를 한 번에 내는 것이 아니라, 목적과 어긋나는 결과를 반환하면서 함께 나아가는 대화이다.
- 발신도 업무 개선도 “시간이 돼서”가 아니라 실행할 시간과 작은 단위부터 먼저 정하면 꾸준히 할 수 있습니다.
- 요청에 문제가 발생하면, 요구사항, 설계, 데이터 전달 방식과 같은 상류 단계를 되돌아 수정하는 과정을 반복함으로써 엉뚱한 수정 루프를 방지할 수 있습니다.
다음 안내
다음 AI 미래 학습회는 2026년 10월 26일(월) 13:00부터 16:00까지 온라인으로 개최될 예정입니다.
마지막으로
이번 학습회가 보여준 것은 AI의 성능만으로는 일이 달라지지 않는다는 점이었습니다. 이해가 가지 않는다면 질문하고, 틀렸다면 “다릅니다”라고 답합니다. 어느 정도 진행되면 활용하고, 최종본은 다시 AI에게 전달합니다. 이 작은 순환을 실무에 적용함으로써, AI는 조금씩 믿을 수 있는 협력적인 동반자가 됩니다. 다음에도 현장의 “여기 멈췄다”는 함께 풀어나가면서 일을 앞으로 나아갈 수 있는 시간을 만들어갈 것입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 25청크
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