게미니(Gemini)로 AI 직원(社員)을 만드는 방법을, 컴퓨터 활용에 어려움을 느끼는 분들도 순서에 맞춰 끝까지 진행할 수 있도록, 실제 화면 99장으로 상세히 설명합니다.
검은 화면(터미널)은 사용하지 않습니다. 사용하는 것은 브라우저의 젬니(Gem)와 안티그레이비티(Antigravity)라는 구글 앱뿐입니다.
위 이미지는 실제로 이 절차로 만들어진 파일입니다. 사람이 작성한 것이 아니라, AI가 회사 자료를 읽고 생성한 것입니다.
이 글에서 알 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- Gem, NotebookLM, Workspace 연계, Antigravity의 차이점과 사용 방법
- 젬(Gem)을 만드는 방법 (이름, 지침, 지식, 저장 전 면접)
1. 젬의 이름을 결정한다
2. 젬의 지침(절차)을 작성한다
3. 필요한 지식을 축적한다
4. 저장 전 면접 실시
- AI 직원용 폴더 및 .md 파일 생성 방법 (Mac 및 Windows 모두)
- GEMINI.md 작성 방법과 Gem 수정 이유를 기록하는 것
- 항중력 앱 사용법 및 화면에 표시되는 영어 의미
- AI 직원 구축의 납품 방법과 가격 결정 방식
AI 직원의 구축, 즉 AI를 활용한 직원 육성 및 운영에 관한 프로젝트의 납품 방법과 가격 설정에 대해 설명합니다.
**1. 납품 방법 검토**
AI 직원 구축 프로젝트의 납품 방법은 프로젝트의 규모와 내용, 고객과의 합의에 따라 크게 다릅니다. 주요 납품 방법으로는 다음이 고려될 수 있습니다.
* **성과물 납품:** AI 직원의 구축 결과인 학습된 모델, API, 데이터 세트, 문서 등을 고객에게 제공하는 방법입니다.
* **운영 지원:** 구축된 AI 직원의 운영을 고객 스스로 수행하기 위한 지원을 제공하는 방법입니다. 여기에는 교육, 유지 보수, 문제 해결 등이 포함됩니다.
* **컨설팅:** AI 직원 구축에 대한 전략 수립, 기술 선정, 도입 지원 등 고객의 니즈에 맞는 컨설팅을 제공하는 방법입니다.
* **하이브리드형:** 위의 납품 방법을 조합한 방법입니다. 예를 들어, 성과물 납품와 운영 지원을 결합하면 고객은 AI 직원의 구축과 운영을 원활하게 진행할 수 있습니다.
**2. 가격 결정 방식**
AI 직원 구축 프로젝트의 가격은 다음 요소를 고려하여 결정해야 합니다.
* **프로젝트 규모:** 프로젝트 규모가 클수록 필요한 자원도 많아져 가격도 높아지는 경향이 있습니다.
* **프로젝트 내용:** 프로젝트 내용이 복잡할수록 개발에 필요한 시간과 노력이 많아져 가격도 높아지는 경향이 있습니다.
* **기술 요소:** 사용 기술 요소가 높을수록 전문 지식을 갖춘 인력이 필요해져 가격도 높아지는 경향이 있습니다.
* **고객과의 합의:** 가격은 고객과의 합의에 따라 결정되어야 합니다.
**3. 가격 설정 예시**
AI 직원 구축 프로젝트의 가격 설정 예시로는 다음이 고려될 수 있습니다.
* **시간 단가제:** 개발자나 컨설턴트의 노동 시간 기준으로 가격을 설정하는 방법입니다.
* **성과물 단가제:** 성과물의 종류나 양에 따라 가격을 설정하는 방법입니다.
* **고정 가격제:** 프로젝트 전체 가격을 사전에 결정하는 방법입니다.
**4. 주의 사항**
AI 직원 구축 프로젝트의 가격 설정은 신중하게 이루어져야 합니다. 가격 설정이 너무 낮으면 이익을 확보할 수 없습니다. 반면, 가격 설정이 너무 높으면 고객의 수주를 저해할 수 있습니다.
고객과의 소통을 밀접히 하고, 양측 모두에게 만족스러운 가격 설정에 노력해야 합니다.
Gemini로 AI 직원(사원)을 만들 때, 처음 당황하는 것은 프롬프트가 아닙니다. Gem, NotebookLM, Google Workspace 연동, Antigravity의 역할이 다름에도 불구하고, 전부를 “Gemini”로 묶어서 표현해 버리는 실수가 있습니다.
이 기사에서는 반복적으로 사용하는 역할을 Gem에 설정하고, 회사 자료를 Knowledge에 저장하여 과거 자료로 면접하는 AI 직원(사원)을 생성합니다. 또한, Mac의 폴더에 있는 회사 자료를 읽어 4가지 결과물을 파일로 저장하는 것을 Antigravity 앱으로 수행합니다.
첫 번째 본체는 업무를 점검하고, 다음으로 어떤 AI 직원을 만들지 결정하는 “0인 미만의 AI 직원”입니다. Gem 설정, 회사 자료, 면접, 수정 방법 등 직원 제작의 틀은 2대 이후의 AI 직원에게도 동일합니다.
지시문이나 화면 상에서는 이 용어를 “AI 인사 직원”이라고 지칭합니다. AI 직원의 채용을 담당하는 업무의 의미를 가진 명칭이며, 인사부의 업무를 자동화하는 AI가 아닙니다.
해당하는 행동은 어렵지 않습니다. 매번 채팅에 긴 설명을 붙이는 것을 멈추고, 정해진 위치에 파일로만 보관하면 됩니다.
2026년 9월 13일, 업무용 Google 계정에서 Gem을 생성하고, Gem 이름, 설명, 직무 지시, 지식 자료 4건, 저장 전 미리보기, 저장, Gem 목록 반영까지 실제 환경에서 확인했습니다. 같은 날 저녁, Antigravity 앱에 동일한 회사 자료를 전달하고, 4가지 결과물을 만들게 하여 검증 스크립트를 통과시켰습니다.
하지만, 안티그레이비티의 첫 시도는 젬의 면접에서 바로잡았던 오류를 2가지 다시 발생시켰습니다. 젬 인스트럭션과 안티그레이비티가 읽는 GEMINI.md가 별도의 파일에 있고, 각각을 수정해도 서로 전달되지 않는다는 점이 원인입니다.
준비할 물건은 3가지뿐입니다. 새로운 소프트웨어를 구매할 필요는 없습니다.
참고해 주세요.
죄송합니다만, 제공된 정보만으로는 note.com 게시물 “20/132”의 번역을 수행할 수 없습니다. 게시물 내용의 텍스트, 게시물의 맥락, 검증 조건에 대한 정보를 제공해 주시기 바랍니다.
- 검증일: 2026년 9월 13일 (Gem, Antigravity 앱). 부록의 CLI는 9월 12일 ~ 13일
- Gemini Web: 유료 Google 계정으로 로그인
- 항중력 앱: 기본 모델은 “Gemini 3.8 Flash High”로 설정되어 있습니다. 첫 번째 실행은 22시 53분에, 두 번째 실행은 23시 03분에 진행되었습니다.
- 제안서로 전달할 자료는 가상 사업 데이터만 해당됩니다.
- 실제 고객의 이메일, 드라이브, 캘린더는 연결되지 않습니다.
- 외부 전송, 공개, 계약, 지불, 삭제는 금지됩니다.
- Antigravity 앱 결과물은 두 번 모두 검증 스크립트의 17 항목이 통과되었습니다.
AI 직원とは？Geminiを活用する前に押さえる基本用語9つ
AI 직원이라는 용어를 들어본 적이 있나요? 최근 AI 기술의 발전과 함께 AI를 다루는 인력을 지칭하는 용어로서 “AI 직원”이라는 표현이 사용되기 시작했습니다.
이 기사에서는 AI 직원이라고 불리는 인력을 이해하기 위해 Gemini(구 Google AI)를 활용하기 전에 숙지해야 할 기본 용어 9가지를 소개합니다.
1. **머신러닝**: 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측이나 판단을 수행하는 기술입니다.
2. **딥러닝**: 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌 신경 회로를 모방한 다층 구조의 న్యూラル 네트워크를 사용하여 학습합니다.
3. **자연어 처리**: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다.
4. **이미지 인식**: 컴퓨터가 이미지의 내용을 인식하는 기술입니다.
5. **추론**: 주어진 정보에 기반하여 결론을 도출하는 과정입니다.
6. **모델**: 머신러닝으로 학습한 결과를 표현한 것입니다.
7. **파인튜닝**: 기존 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 기술입니다.
8. **API**: 서로 다른 시스템 간에 데이터를 교환하기 위한 인터페이스입니다.
9. **프롬프트**: AI 모델에게 지시를 내리기 위한 텍스트입니다.
이러한 용어들을 이해하면 Gemini를 비롯한 AI 도구를 보다 효과적으로 활용하고 AI 직원으로서의 역량을 습득하는 데 도움이 될 것입니다.
이 부분을 읽어보시면, 끝까지 의미를 완전히 이해하실 수 있습니다. 모르는 단어가 나오면 이 장으로 돌아와 다시 읽어주세요.
이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.
- AI 사원은 무엇이며, 인간 사원과의 차이점은 무엇인가
- .md 파일(마크다운 파일)은 마크다운(Markdown)이라는 텍스트 마크업 언어를 사용하여 작성된 파일을 의미합니다. 마크다운은 간단한 구문을 사용하여 텍스트 서식을 지정할 수 있도록 설계되었으며, HTML과 유사한 구조를 가집니다.
.md 파일은 텍스트 편집기에서 작성하고, 뷰어 또는 변환기를 통해 HTML, PDF 등 다양한 형식으로 변환할 수 있습니다.
**폴더 구성의 예시**
프로젝트의 규모와 복잡성에 따라 폴더 구성은 달라질 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 구조를 사용합니다.
* **docs:** 문서 관련 파일 (README, 설명서, 가이드 등)
* **src:** 소스 코드
* **assets:** 이미지, 폰트, 미디어 파일 등
* **lib:** 라이브러리 파일
* **tests:** 테스트 코드
이러한 폴더 구조는 프로젝트의 유지보수 및 관리를 용이하게 합니다. 각 폴더는 명확한 목적을 가지고 있으며, 파일 이름은 의미를 명확하게 전달해야 합니다. 예를 들어, `README.md` 파일은 프로젝트에 대한 기본적인 정보를 담고 있으며, `src/main.js` 파일은 프로젝트의 주요 실행 파일입니다.
- ## GEMINI.md・실행 프롬프트・합격 조건・출력물의 역할
Gemini 모델의 실행 프롬프트, 합격 조건, 그리고 출력물의 역할에 대해 정리합니다.
**1. 실행 프롬프트**
Gemini 모델에 주는 지시 사항입니다. 어떤 작업을 수행시키고 싶은지, 구체적인 내용을 명확하게 기술해야 합니다. 예를 들어, “도쿄 타워 개요를 설명해줘”와 같이 구체적인 질문이나 지시를 내리면 모델은 더욱 정확한 답변을 생성합니다.
**2. 합격 조건**
Gemini 모델로부터 기대하는 답변이 생성되었는지 판단하는 기준입니다. 단순히 텍스트가 출력된 것만으로는 부족하며, 질문에 적절하게 답변하고 있는지, 지시된 작업을 완료했는지 등을 종합적으로 판단합니다.
**3. 출력물의 역할**
Gemini 모델이 생성하는 결과물입니다. 텍스트, 코드, 이미지 등 다양한 형태로 정보를 제공합니다. 이러한 결과물은 사용자 질문에 대한 답변, 작업 수행 결과, 새로운 아이디어 창출 등 다양한 목적에 활용됩니다.
이러한 요소들을 이해하고 적절하게 조합하면 Gemini 모델을 최대한 활용할 수 있습니다.
- 제미, 지침, 지식, 반중력의 의미
AI 직원은 인공지능(AI)을 활용하여 업무를 수행하는 직원입니다. 기존의 인간 직원과 비교했을 때, 그 역할과 강점 분야, 그리고 요구되는 역량 세트가 크게 다릅니다.
**1. AI 직원과 인간 직원의 차이점**
먼저, AI 직원과 인간 직원의 차이점을 명확히 하기 위해 몇 가지 측면으로 나누어 생각해 보겠습니다.
* **강점 분야:** AI 직원은 방대한 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 단순 반복 업무를 빠르고 정확하게 수행하는 데 뛰어납니다. 반면, 인간 직원은 창의성, 공감 능력, 복잡한 상황 판단, 그리고 인간 관계 구축과 같은 분야에서 강점을 발휘합니다.
* **학습 능력:** AI 직원은 주어진 데이터에 기반하여 학습하고, 그 지식을 바탕으로 판단하고 행동합니다. 인간 직원은 경험과 지식뿐만 아니라 직관과 감정도 활용하여 판단을 내릴 수 있습니다.
* **피로:** AI 직원은 피로 영향을 받지 않습니다. 따라서 24시간 365일 끊임없이 업무를 수행할 수 있습니다. 인간 직원은 피로로 인해 성과가 저하될 수 있습니다.
**2. AI 직원을 성공적으로 만들기 위해 결정해야 할 3가지**
AI 직원을 도입하고 그 능력을 최대한 활용하기 위해서는 다음 3가지 사항을 결정하는 것이 중요합니다.
* **명확한 역할 정의:** AI 직원이 어떤 업무를 담당하고 어떤 목표를 달성할 것인지 명확하게 정의해야 합니다. 모호한 역할 정의는 AI 직원의 성과를 저하시키는 원인이 됩니다.
* **적절한 데이터 제공:** AI 직원의 학습과 판단에는 양질의 데이터가 필수적입니다. AI 직원이 업무를 수행하는 데 필요한 데이터를 지속적으로 제공하고 최신 상태로 유지해야 합니다.
* **인간과의 협력:** AI 직원은 단순히 인간 직원을 지원하기 위한 도구일 뿐입니다. AI 직원과 인간 직원이 서로의 강점을 활용하고 협력하여 업무를 수행함으로써 더 높은 성과를 달성할 수 있습니다.
이러한 점들을 고려하여 AI 직원을 효과적으로 활용하면 조직 전체의 생산성 향상과 업무 효율화에 기여할 수 있을 것입니다.
인공지능 직원은 특정 소프트웨어의 이름이 아닙니다. 담당하는 업무, 읽어주게 하는 자료, 해서는 안 되는 것을 결정하고, 반복적으로 동일한 업무를 수행시키는 방법의 명칭입니다.
사람 직원으로 대체하면 이해하기 쉽습니다.
뛰어나지만, 오늘 입사하여 회사를 전혀 모르는 신입이라고 생각한다면, 전달해야 할 자료가 결정됩니다.
## .md 파일이란 무엇일까요? 메모장으로도 열 수 있는 마크다운 문장 파일
.md 파일은 마크다운(Markdown)이라는 텍스트 마크업 언어를 사용하여 작성된 파일을 의미합니다. 마크다운은 간단한 기호를 사용하여 텍스트 서식(제목, 강조, 목록 등)을 표현하는 방식으로, HTML과 유사하지만 훨씬 직관적이고 배우기 쉽습니다.
메모장과 같은 텍스트 편집기에서도 .md 파일을 열어 편집하고 확인할 수 있습니다. 마크다운은 텍스트 기반이기 때문에, 별도의 프로그램 없이도 기본적인 편집이 가능하며, 다양한 플랫폼에서 호환성이 좋습니다.
마크다운은 특히 웹 콘텐츠 제작에 유용하며, 블로그, 문서, README 파일 등 다양한 용도로 활용됩니다.
더 자세한 내용은 마크다운 공식 웹사이트([https://www.markdownguide.org/](https://www.markdownguide.org/))에서 확인할 수 있습니다.
.md(엠디)는 마크다운(마크다운)이라는 형식의 단순한 텍스트 파일입니다. 프로그램이 아니므로 메모장이나 텍스트 편집기로 열어 내용의 일본어를 그대로 읽고 수정할 수 있습니다.
기호는 외울 필요 없이, 파일명 끝이 .md로 끝나고 지정된 위치에 두는 것이 중요합니다.
## Gemini로 AI 직원 만들기 폴더 구성 및 파일 역할
**1. Gemini 프로젝트 루트 폴더**
* `Gemini_AI_Employee`: 전체 프로젝트를 관리하는 최상위 폴더입니다.
* `data`: 데이터 관련 파일들을 저장합니다.
* `raw_data`: 원본 데이터를 저장합니다. (예: 훈련 데이터, 테스트 데이터)
* `processed_data`: 전처리된 데이터를 저장합니다.
* `output_data`: 모델 훈련 결과, 예측 결과 등을 저장합니다.
* `models`: 훈련된 모델 파일을 저장합니다.
* `scripts`: Python 스크립트 및 관련 파일들을 저장합니다.
* `data_processing.py`: 데이터 전처리 스크립트
* `model_training.py`: 모델 훈련 스크립트
* `prediction.py`: 예측 수행 스크립트
* `utils.py`: 유틸리티 함수들을 저장합니다.
* `notebooks`: Jupyter Notebook 파일들을 저장합니다.
* `01_data_exploration.ipynb`: 데이터 탐색 노트북
* `02_model_training.ipynb`: 모델 훈련 노트북
* `03_prediction.ipynb`: 예측 수행 노트북
* `config.json`: 프로젝트 설정 파일 (예: 모델 파라미터, 데이터 경로 등)
* `README.md`: 프로젝트 설명 및 사용 방법
**2. 모델 관련 폴더**
* `models/Gemini_Employee_Model`: 훈련된 Gemini 직원 모델 파일들을 저장합니다. (예: Gemini_Employee_Model_v1.pth, Gemini_Employee_Model_v2.pth)
**3. 추가 설명**
* 각 파일 및 폴더는 프로젝트의 목적에 맞게 명확하고 직관적인 이름으로 지정하는 것이 좋습니다.
* 데이터 파일은 파일 확장자에 따라 적절한 형식 (예: CSV, JSON, Parquet)으로 저장합니다.
* 모델 파일은 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에서 지원하는 형식으로 저장합니다.
* 스크립트 파일은 주석을 통해 코드의 목적과 사용 방법을 명확하게 설명합니다.
* Jupyter Notebook 파일은 코드 실행 결과와 함께 설명을 추가하여 모델 훈련 및 예측 과정을 시각적으로 보여줍니다.
폴더는 상자이고, 파일은 서류입니다. Antigravity 앱은 제가 정한 상자 안의 내용만 확인합니다.
파일명 앞부분 번호는 “읽는 순서”입니다. 이름이나 위치가 다르면 AI가 파일을 찾을 수 없습니다.
GEMINI.md는 무엇입니까? Antigravity 앱이 매번 제공하는 정기 지침서입니다.
GEMINI.md는 Antigravity 앱이 작업을 시작할 때마다 읽는 파일입니다. 대화할 때마다 설명하지 않아도 여기에 적힌 규칙이 적용됩니다.
Gem의 지침과 GEMINI.md는 별도의 파일입니다. 하나를 수정해도 다른 하나에는 자동으로 반영되지 않습니다. 이것이 이 기사의 가장 중요한 주의사항입니다.
실행 프롬프트와 합격 조건은 무엇이며, GEMINI.md와 분리하는 이유는 무엇인가?
실행 프롬프트.md는 “오늘 해야 할 일”, 합격 조건.md는 “제출 전에 스스로 확인해야 하는 항목”입니다. 두 가지를 분리하면 관리가 더 쉬워집니다.
합격 조건은 작성 전에 미리 제시해두는 것입니다. 나중에 만들 경우, 결과물에 맞춰 기준이 달라지기 때문입니다.
AI 직원물의 결과물을 보관하는 폴더입니다.
아웃풋츠(Outputs)는 AI가 만든 파일을 보관하는 장소입니다. 다른 곳에는 저장하지 마세요.
저장 위치를 미리 정해두면 원본 자료가 덮어씌워지는 사고를 예방할 수 있습니다.
Gem・Instructions・Knowledgeとは？Gemini Web側の3つの言葉
Gem은 Gemini Web이 새로운 아이디어나 콘텐츠를 생성할 때 기반이 되는 부분입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 “추론 엔진”으로 볼 수 있습니다. 단순한 정보 검색이 아닌, 주어진 프롬프트에 따라 논리적인 사고, 창의적인 발상, 그리고 새로운 지식의 생성까지 가능하게 합니다.
구체적으로 Gem은 다음과 같은 기능을 수행합니다.
* 다양한 관점의 생성: 여러 관점에서 문제를 분석하고 다각적인 해결책을 제시합니다.
* 복잡한 개념의 이해: 추상적인 개념이나 복잡한 관계성을 이해하고 이를 언어로 표현합니다.
* 새로운 아이디어의 창출: 기존의 지식을 조합하여 완전히 새로운 아이디어를 만들어냅니다.
* 역할극: 특정 역할을 연기하고 그 역할에 맞는 응답을 생성합니다.
Gem은 사용자가 “〇〇에 대해 생각해 보게”라고 지시했을 때, 단순히 인터넷상의 정보를 검색하는 것이 아니라, 그 지시에 대해 “왜 그렇게 생각하는가”, “어떤 정보에 근거하여 그렇게 생각하는가”와 같은 과정을 거쳐 독자적인 사고를 생성합니다.
Instructions는 Gem에게 어떤 작업을 수행시키고 어떻게 응답할지 지시하기 위한 메커니즘입니다. 이는 사용자가 Gem에게 원하는 결과물을 구체적으로 정의하기 위한 인터페이스라고 할 수 있습니다.
Instructions는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.
* 프롬프트: Gem에게 줄 지시문.
* 컨텍스트: 프롬프트의 배경 정보.
* 제약: Gem의 응답에 부과하는 제한 (예: 문자 수 제한, 특정 형식 지정 등).
* 스타일: Gem의 응답에 요구하는 스타일 (예: 공식적, 캐주얼, 유머러스 등).
예를 들어 “〇〇에 대해, 초등학생도 이해할 수 있도록 설명해 줘”라는 프롬프트는 Gem에게 “초등학생 대상”이라는 제약과 “쉽게 설명해 줘”라는 스타일을 지시하는 것입니다.
Knowledge는 Gem이 학습한 방대한 지식의 집합체입니다. 이는 인터넷상의 텍스트, 책, 논문, 코드 등 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터에 기반합니다.
Knowledge는 Gem이 작업을 수행할 때 참조하는 정보원이며, Gem의 응답의 질을 좌우하는 중요한 요소입니다. Knowledge는 Gem이 사실을 정확하게 파악하고 논리적인 사고를 수행하기 위한 기반이 됩니다.
Gem은 Knowledge를 활용하여 질문에 답변하거나, 문서를 작성하거나, 번역하거나, 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
요약
Gem, Instructions, Knowledge는 Gemini Web의 기능을 지원하는 3가지 중요한 요소입니다. 이 요소들이 상호 작용함으로써 Gem은 고도화된 추론 능력, 창의성, 그리고 지식을 활용한 결과물을 생성할 수 있습니다.
Gem은 반복적으로 사용되는 지시사항을 포함한 맞춤형 Gemini 버전입니다. 매번 “당신은 업무 재고 관리 담당자이며, 임의로 가격을 정하지 않고, 근거를 제시해 주세요”라고 붙여야 할 필요 없이 동일한 역할로 대화를 시작할 수 있습니다.
게임에 참여하는 것은 인격이 아닌 직무입니다. 어떤 사람으로 일할 것인지, 무엇을 달성할 것인지, 어떤 근거로 삼을 것인지, 어떤 방식으로 결과를 제시할 것인지, 무엇을 해서는 안 되는지, 모호한 경우에는 어떻게 멈출 것인지에 대한 것입니다.
Google 공식의 Gem 생성 가이드에서도 Persona, Task, Context, Format의 관점이 제시되어 있습니다. AI 직원에게는 여기에 안전 범위와 승인 범위를 더합니다.
**공식 자료: 사용자 정의 Gem을 만드는 방법**
AI 모델 개발을 효율화하기 위한 연동 시스템입니다. Antigravity는 AI 모델의 학습과 추론을 빠르게 하는 플랫폼입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 속도를 크게 향상시키는 데 특화되어 실시간 응답과 복잡한 계산 처리를 가능하게 합니다. NotebookLM은 Google Colaboratory의 노트북에서 AI 모델을 개발하고 실행하기 위한 환경이며, Antigravity와 연동하여 노트북에서 실행하는 AI 모델의 추론 속도를 향상시킵니다. Workspace는 Google Workspace의 일부로, 팀 협업을 지원하는 도구 모음입니다. Antigravity와 NotebookLM은 Workspace와 연동하여 AI 모델 개발 프로세스를 원활하게 관리하고 공유할 수 있습니다.
이 글에서 실제로 만들어보는 것은 Gem과 Antigravity 앱의 두 가지입니다. NotebookLM과 Workspace 연동은 필요해진다면 부가적인 요소로 추가하되, 역할만 확실히 해놓으면 충분합니다.
노트북LM은 입력된 자료를 근거로 분석하는 데 중점을 둡니다. Gem이 역할과 행동을 고정하는 반면, 노트북LM은 정보 출처를 중심으로 하는 점이 다릅니다.
**공식 자료: Gemini Apps에서 NotebookLM 노트북 사용**
워크스페이스 연동은 Gmail, Drive, Docs, 캘린더 등과 연결하는 기능입니다. 편리하지만, AI 직원 육성에서는 최종 단계에서 연결합니다.
공식 자료: Google Workspace를 Gemini 앱과 연결합니다.
## 1. Gemini로 AI 직원 만들기 과정 | 전체 8단계 전체 시각
젬마이(Gemini)를 활용하여 AI 직원을 만드는 과정을 8단계로 나누어 설명한다. 각 단계를 자세히 살펴보면서 AI 직원 구축의 전체적인 그림을 그려나갈 것이다.
**1단계: 목표 설정 및 요구사항 정의**
AI 직원을 통해 무엇을 달성하고 싶은지 명확하게 정의해야 한다. 어떤 업무를 수행하도록 할 것인지, 어떤 데이터에 접근할 수 있도록 할 것인지 등 구체적인 요구사항을 정의하는 단계이다. 예를 들어, “고객 문의 응대 자동화” 또는 “데이터 분석 및 보고서 작성”과 같이 목표를 설정하고, 그에 따른 AI 직원의 기능과 성능을 정의해야 한다.
**2단계: 젬마이(Gemini) 모델 선택**
다양한 젬마이(Gemini) 모델 중에서 프로젝트의 목표와 요구사항에 가장 적합한 모델을 선택해야 한다. 젬마이(Gemini)는 다양한 크기와 기능의 모델을 제공하며, 각 모델마다 성능과 비용이 다르다. 따라서 프로젝트의 예산과 성능 목표를 고려하여 최적의 모델을 선택하는 것이 중요하다.
**3단계: 데이터 준비 및 전처리**
AI 직원을 학습시키기 위해서는 양질의 데이터가 필수적이다. 필요한 데이터를 수집하고, 정제하고, 전처리하여 젬마이(Gemini) 모델이 학습할 수 있는 형태로 만들어야 한다. 데이터의 품질은 AI 직원의 성능에 큰 영향을 미치므로, 데이터 준비 단계에 충분한 시간을 투자해야 한다.
**4단계: 젬마이(Gemini) 모델 학습**
준비된 데이터를 사용하여 젬마이(Gemini) 모델을 학습시킨다. 학습 과정에서는 모델의 파라미터를 조정하여 AI 직원의 성능을 최적화해야 한다. 학습 데이터의 양과 질, 학습 방법, 그리고 모델의 파라미터 설정 등이 AI 직원의 성능에 영향을 미친다.
**5단계: AI 직원 테스트 및 평가**
학습된 젬마이(Gemini) 모델을 테스트하고 평가하여 AI 직원의 성능을 확인한다. 다양한 테스트 케이스를 사용하여 AI 직원의 정확도, 속도, 안정성 등을 측정하고, 문제점을 파악한다.
**6단계: AI 직원 배포 및 통합**
테스트를 통해 성능이 검증된 젬마이(Gemini) 모델을 실제 서비스에 배포하고, 기존 시스템과 통합한다. AI 직원의 배포 방식은 서비스의 특성과 요구사항에 따라 달라질 수 있다.
**7단계: AI 직원 모니터링 및 유지보수**
AI 직원을 배포한 후에는 지속적으로 모니터링하고 유지보수해야 한다. AI 직원의 성능 변화를 감지하고, 필요한 경우 모델을 재학습시키거나 시스템을 업데이트해야 한다.
**8단계: AI 직원 개선 및 확장**
AI 직원의 성능을 지속적으로 개선하고, 새로운 기능을 추가하여 확장한다. 사용자 피드백을 수집하고, 새로운 데이터를 활용하여 AI 직원의 능력을 향상시키는 노력을 지속해야 한다.
웹사이트(Gem)와 PC용 앱(Antigravity 앱)의 두 가지 방법입니다. 둘 다 복잡한 조작은 필요 없습니다.
이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.
- AI 직원 만들기 8단계
AI 직원을 육성하기 위한 8가지 단계를 소개합니다.
1. 명확한 목표 설정: AI 직원에게 부여하는 업무나 프로젝트의 목적을 명확하게 정의합니다. 예를 들어 “고객 문의를 자동으로 해결한다”와 같은 구체적인 목표를 설정함으로써 AI 직원은 보다 효율적으로 학습하고 업무를 수행할 수 있습니다.
2. 적절한 데이터 세트 준비: AI 직원의 학습에는 양질의 데이터 세트가 필수적입니다. 목표 설정에 맞춰 관련성 높은 데이터를 수집하고 정리・가공합니다. 데이터의 편향이 없도록 주의하고 다양한 데이터 세트를 준비함으로써 AI 직원의 범용성을 높일 수 있습니다.
3. 학습 알고리즘 선택: AI 직원의 업무에 적합한 학습 알고리즘을 선택합니다. 예를 들어 이미지 인식 업무라면 합성곱 신경망(CNN), 자연어 처리 업무라면 트랜스포머 모델 등 업무의 특성에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
4. 파라미터 조정: 선택한 학습 알고리즘의 파라미터를 조정합니다. 파라미터 조정은 AI 직원의 성능을 최대한 끌어내기 위해 매우 중요합니다. 시행착오를 반복하면서 최적의 파라미터를 찾아야 합니다.
5. 평가 및 개선: AI 직원의 성능을 정기적으로 평가하고 개선점을 찾습니다. 평가 지표를 설정하고 AI 직원의 성과를 객관적으로 측정합니다. 평가 결과에 따라 데이터 세트 개선, 학습 알고리즘 변경, 파라미터 조정 등을 수행하여 AI 직원의 성능을 지속적으로 향상시킵니다.
6. 피드백 루프 구축: AI 직원의 학습 프로세스에 피드백 루프를 구축합니다. AI 직원의 출력 결과를 사람이 평가하고 그 피드백을 AI 직원에게 제공함으로써 AI 직원은 보다 정확한 판단이나 행동을 학습할 수 있습니다.
7. 지속적인 학습: AI 직원은 끊임없이 새로운 정보를 학습해야 합니다. 정기적으로 새로운 데이터 세트를 학습시키거나 새로운 학습 알고리즘을 도입함으로써 AI 직원의 지식이나 기술을 최신 상태로 유지합니다.
8. 인간과의 협력: AI 직원은 단순히 인간의 파트너입니다. AI 직원의 능력을 최대한 활용하기 위해 인간과의 협력을 밀접하게 하는 것이 중요합니다. AI 직원은 인간이 안고 있는 과제를 해결하기 위한 지원 역할을 수행하며 인간의 지성과 경험을 보완합니다.
- ## Gemini의 4가지 역할의 차이
Gemini 모델은 크게 네 가지 역할로 구분되어 있습니다. 각 역할은 특정 작업에 최적화되어 있으며, 사용자의 요구에 따라 적절한 역할을 선택하여 활용할 수 있습니다.
**1. 챗봇 (Chatbot)**
가장 일반적인 역할로, 사용자와 자유롭게 대화할 수 있습니다. 질문에 답변하거나, 아이디어를 브레인스토밍하거나, 간단한 대화를 나누는 데 적합합니다. 챗봇 역할은 다양한 주제에 대한 정보를 제공하고, 사용자의 궁금증을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
**2. 코딩 (Coding)**
Gemini는 코딩 관련 작업도 지원합니다. 코드 생성, 코드 설명, 코드 디버깅 등 다양한 코딩 작업을 수행할 수 있습니다. 특히, Python, JavaScript, C++ 등 주요 프로그래밍 언어를 지원하며, 복잡한 알고리즘 구현에도 도움을 받을 수 있습니다.
**3. 이미지 생성 (Image Generation)**
Gemini는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있습니다. 사용자는 원하는 이미지에 대한 설명을 제공하면, Gemini는 이를 바탕으로 이미지를 생성합니다. 예를 들어, “푸른 바다에 떠 있는 고래”와 같은 설명을 입력하면, Gemini는 해당 이미지를 생성해 줍니다.
**4. 텍스트 요약 (Text Summarization)**
Gemini는 긴 텍스트를 요약하는 기능도 제공합니다. 사용자는 긴 기사, 보고서, 논문 등을 입력하면, Gemini는 이를 핵심 내용 중심으로 요약해 줍니다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고, 중요한 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다.
각 역할은 서로 연관되어 있으며, 필요에 따라 여러 역할을 조합하여 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 코딩 작업을 수행하면서 이미지 생성 기능을 활용하여 시각적인 자료를 만들거나, 텍스트 요약 기능을 활용하여 긴 문서를 빠르게 분석할 수 있습니다.
- 범즈 큐레이터가 적합한 사람 - 다른 큐레이터 유형도 적합한 사람
AI 직원 만들기 방법은 8단계입니다｜웹사이트 및 PC용 AI 직원
AI 직원을 만들기 위해서는 먼저 AI가 어떤 업무를 수행할 것인지 명확히 해야 합니다. 예를 들어 고객 문의 응대, 데이터 입력, 보고서 작성 등 AI가 담당할 수 있는 업무 범위를 구체적으로 정의해야 합니다.
다음으로 AI 학습에 필요한 데이터를 준비합니다. 과거 문의 로그, 고객 데이터, 보고서 데이터 등 AI가 학습하기 위한 양질의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 데이터의 양과 질은 AI의 정확도에 큰 영향을 미치므로 충분한 양의 데이터를 수집하고 정리해야 합니다.
그리고 AI 학습 방법을 선택합니다. 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 학습 방법이 있지만 업무 내용과 데이터 양에 따라 최적의 방법을 선택해야 합니다.
AI 학습을 시작합니다. 준비한 데이터를 AI에 학습시켜 AI가 업무를 수행할 수 있도록 훈련합니다. 학습 진행 상황을 모니터링하고 필요에 따라 학습 방법이나 데이터를 조정합니다.
AI 작동을 테스트합니다. AI가 실제로 업무를 수행할 수 있는지, 정확도는どうか 등을 테스트합니다. 테스트 결과를 바탕으로 AI 개선점을 찾고 수정합니다.
AI를 도입합니다. 테스트에서 문제가 없음을 확인한 후 AI를 실제 업무에 도입합니다. 도입 시에는 AI 사용 방법 및 운영 규칙을 명확히 하고 관련자에게 확산합니다.
AI 운영 상황을 모니터링합니다. AI 운영 상황을 정기적으로 모니터링하고 문제점을 확인합니다.
AI를 지속적으로 개선합니다. AI 운영 상황 및 테스트 결과를 바탕으로 AI를 개선합니다. AI 학습 데이터를 업데이트하거나 학습 방법을 개선하여 AI의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
웹사이트 및 PC용 AI 직원의 만들기는 위 내용을 참고하여 각 환경에 맞게 조정해야 합니다. 예를 들어 웹사이트용 AI 직원의 경우 웹사이트 문의 응대 기능을 AI에 할당할 때 웹사이트 콘텐츠 및 FAQ를 AI가 학습하도록 해야 합니다. PC용 AI 직원의 경우 PC에서 발생하는 업무를 AI에 할당할 때 PC 운영체제 및 소프트웨어를 AI가 활용할 수 있도록 설정해야 합니다.
앞부분 4개는 Gem이고, 뒷부분 4개는 Antigravity 앱입니다. Gem만으로 끝내셔도 되지만, 결과물을 파일로 보관하고 싶다면 뒷부분까지 진행합니다.
## Gemini의 4가지 역할의 차이점 | 한 번에 정리하지 않기
Gemini는 다양한 역할을 수행하는 AI 모델로, 각각의 역할은 서로 다른 방식으로 사용될 수 있습니다. 이 4가지 역할은 다음과 같습니다.
**1. Gemini Advanced:**
가장 강력한 모델로, 복잡한 작업을 처리하고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 적합합니다. Gemini Advanced는 특히 다음과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
* **복잡한 추론:** 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 질문에 대한 답변을 제공합니다.
* **창의적인 콘텐츠 생성:** 시, 코드, 스크립트, 음악 작품, 이메일, 편지 등 다양한 형식의 창의적인 콘텐츠를 생성합니다.
* **긴 텍스트 요약:** 긴 텍스트를 빠르게 요약하여 핵심 내용을 파악할 수 있도록 돕습니다.
* **코드 생성 및 디버깅:** 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다.
**2. Gemini Pro:**
Gemini Pro는 Gemini Advanced와 유사한 기능을 제공하지만, 일부 작업에서는 성능이 다소 떨어질 수 있습니다. 하지만 여전히 광범위한 작업에 적합하며, 다음과 같은 작업에 유용합니다.
* **텍스트 요약:** 긴 텍스트를 요약하는 데 사용됩니다.
* **번역:** 다양한 언어 간의 번역을 수행합니다.
* **질문 답변:** 질문에 대한 답변을 제공합니다.
* **콘텐츠 생성:** 다양한 형식의 콘텐츠를 생성합니다.
**3. Gemini Ultra:**
Gemini Ultra는 Gemini Pro보다 더 빠른 속도로 작업을 처리하며, 특히 다음과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
* **실시간 번역:** 실시간으로 여러 언어를 번역합니다.
* **복잡한 질문 답변:** 복잡한 질문에 대한 답변을 빠르게 제공합니다.
* **창의적인 콘텐츠 생성:** 창의적인 콘텐츠를 빠르게 생성합니다.
**4. Gemini Nano:**
Gemini Nano는 휴대폰과 같은 저전력 장치에서 실행되는 모델로, 다음과 같은 작업에 적합합니다.
* **온디바운드 텍스트 편집:** 사용자가 입력하는 텍스트를 기반으로 텍스트를 편집합니다.
* **음성 명령:** 음성 명령을 인식하고 실행합니다.
* **간단한 질문 답변:** 간단한 질문에 대한 답변을 제공합니다.
각 모델은 특정 작업에 최적화되어 있으며, 사용자의 필요에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. Gemini Advanced는 가장 강력한 성능을 제공하지만, 비용이 더 높습니다. Gemini Pro는 균형 잡힌 성능을 제공하며, Gemini Ultra는 빠른 속도를 제공합니다. Gemini Nano는 저전력 장치에서 실행되도록 설계되었습니다.
네 가지 요소를 처음부터 모두 사용하려고 하면 어디까지 진행했는지 알 수 없습니다. 이 글에서는 Gem과 앱 두 가지만 제작합니다.
NotebookLM과 Workspace는 역할만 기억합니다.
## Gemini 렌즈가 적합한 사람, 그리고 다른 툴이 적합한 사람
Gemini 렌즈는 특정 유형의 사용자에게 특히 유용합니다. 어떤 사람들에게는 Gemini 렌즈가 완벽한 솔루션이 될 수 있지만, 다른 사람들에게는 다른 툴이 더 적합할 수 있습니다. 다음은 Gemini 렌즈가 적합한 사람과 다른 툴을 사용하는 것이 더 나은 사람을 구분하는 방법입니다.
**Gemini 렌즈가 적합한 사람:**
* **복잡한 데이터 분석에 어려움을 느끼는 사용자:** Gemini 렌즈는 복잡한 데이터를 시각적으로 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히, 데이터의 패턴을 파악하고 인사이트를 도출하는 데 어려움을 느끼는 사용자에게 유용합니다.
* **다양한 데이터 소스를 통합해야 하는 사용자:** Gemini 렌즈는 다양한 데이터 소스를 한 곳에서 통합하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 여러 시스템에 분산된 데이터를 효율적으로 활용하고자 하는 사용자에게 적합합니다.
* **시각적인 인사이트를 중시하는 사용자:** Gemini 렌즈는 데이터를 시각적으로 표현하여 사용자가 데이터를 더 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 돕습니다. 복잡한 데이터를 직관적으로 파악하고 싶어하는 사용자에게 효과적입니다.
* **데이터 분석에 대한 사전 지식이 부족한 사용자:** Gemini 렌즈는 사용자가 데이터 분석에 대한 전문적인 지식이 없더라도 쉽게 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
**다른 툴이 적합한 사람:**
* **데이터 분석에 대한 전문적인 지식을 가진 사용자:** Gemini 렌즈는 초보자에게 적합한 툴이므로, 데이터 분석에 대한 전문적인 지식을 가진 사용자에게는 더 강력하고 유연한 툴이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, R, Python, SQL 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 직접 분석하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
* **특정 데이터 분석 작업에 특화된 툴을 찾는 사용자:** Gemini 렌즈는 일반적인 데이터 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 특정 데이터 분석 작업(예: 자연어 처리, 이미지 분석 등)에 특화된 툴을 찾는 사용자에게는 해당 툴이 더 적합할 수 있습니다.
* **실시간 데이터 분석 및 시각화가 필요한 사용자:** Gemini 렌즈는 주로 정적인 데이터 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 실시간 데이터 분석 및 시각화가 필요한 사용자에게는 실시간 데이터 분석 툴이 더 적합할 수 있습니다.
궁극적으로, Gemini 렌즈가 적합한지 여부는 사용자의 특정 요구 사항과 데이터 분석 목표에 따라 달라집니다. 다양한 툴을 비교하고 평가하여 자신에게 가장 적합한 툴을 선택하는 것이 중요합니다.
이미 Google 드라이브나 Docs가 사내 자료의 중심이라면 Gemini 컴플리트 버전이 가장 빠릅니다. 검증 명령까지 동일한 화면에서 실행하고 싶다면 Codex 컴플리트 버전, Google 외인이 중심이라면 Claude 코드 버전이 적합합니다.
Google 안에서 완결된다”와 “자동으로 안전해진다”는 것은 다릅니다. 접근 가능한 정보가 많아질수록, 오래된 자료, 개인 이메일, 기밀 문서, 여러 계정 혼동이 발생합니다.
연결 수를 늘리기 전에 역할, 원본, 승인 범위를 명확히 합니다.
AI 사원의 정확도는 회사 자료로 결정됩니다 | 준비해야 할 4가지 자료
AI의 지혜보다 전달하는 자료의 형태가 결과에 더 큰 영향을 미칩니다. 처음부터 실제 Gmail이나 Drive 전체에 연결하지 않습니다.
이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.
- AI 직원에게 전달되는 회사 자료는 4가지 종류입니다.
- 사업 개요 및 업무 로그 작성 방법 (실물 포함)
- AI 직원 포함한 자료는 사용해서는 안 됩니다.
AI 직원에게 전달하는 회사 자료는 4가지 종류입니다.
개인 정보 및 비밀 정보를 제외한 4개의 파일로 시작합니다. 3가지 도구 비교에도 불구하고 완전히 동일한 자료를 사용했습니다.
사업 개요 작성 방법 | 핵심 4가지로 충분합니다
이 전체 텍스트를 복사하여 01_사업概要.md로 저장할 수 있습니다. 회사명이나 상품명만 본사의 것으로 변경해주세요.
정교한 자료는 필요하지 않습니다. 무엇을 팔고, 누구에게 전달하고, 무엇을 늘리고 싶은지가 명확하다면 충분합니다.
업무 로그 작성 방법 | AI 사원의 의사 결정 자료가 되는 목록
8가지 업무를 한 줄씩 나열한 목록입니다. 0번째 AI 직원(사원)은 주로 이것을 참고하여 분류합니다.
업무 로그의 전체 내용을 표 형태로 복사하여 02_업무 로그.md로 저장할 수 있습니다.
주의사항란은 나중에 AI가 분류의 근거로 사용하는 부분입니다. 자체적으로 수행할 경우에는, 인간이 놓치지 않기를 원하는 부분을 먼저 기록해 둡니다.
AI 직원 투입 금지 자료 및 정보
개인 정보, 비밀번호, API 키, 계약상 업로드할 수 없는 고객 데이터는 포함하지 않습니다. 처음에는 반드시 가상 자료로 시작하여 최종 단계까지 한 번 통과해야 합니다.
3. AI 직원에게 맡길 업무의 결정 방법 | A〜D 4단계 분류 방식
1차 번역문: ## AI 직원에게 맡길 업무의 결정 방법 | A~D 4단계 분류 방식
AI 직원의 활용을 고려할 때, 업무의 난이도와 복잡성을 기준으로 A부터 D까지 4단계로 나누어 맡기는 방식을 제안합니다. 각 단계별로 AI 직원의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써 효율적인 업무 수행을 도모할 수 있습니다.
**A 단계: 단순 반복 업무**
* **설명:** 데이터 입력, 단순 계산, 엑셀 정리 등 정해진 규칙에 따라 반복적으로 수행되는 업무입니다. AI는 이러한 업무를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
* **예시:** 고객 데이터 정리, 재고 관리, 간단한 보고서 작성 등
* **AI 역할:** 자동화, 데이터 처리, 반복 작업 수행
**B 단계: 정보 수집 및 분석**
* **설명:** 인터넷 검색, 데이터베이스 조회, 특정 정보 수집 등 AI가 정보를 수집하고 분석하는 업무입니다.
* **예시:** 경쟁사 정보 수집, 시장 조사, 특정 키워드 검색 등
* **AI 역할:** 정보 수집, 데이터 분석, 트렌드 파악
**C 단계: 창의적 아이디어 도출 지원**
* **설명:** AI가 데이터를 기반으로 새로운 아이디어를 제시하거나, 기존 아이디어를 발전시키는 데 도움을 주는 업무입니다.
* **예시:** 마케팅 캠페인 아이디어 제안, 신제품 개발 아이디어 발상, 디자인 개선 제안 등
* **AI 역할:** 데이터 기반 아이디어 제안, 브레인스토밍 지원
**D 단계: 고도의 판단 및 의사 결정**
* **설명:** AI가 수집 및 분석한 정보를 바탕으로 최종적인 판단과 의사 결정을 내리는 업무입니다. 이 단계는 AI의 판단 결과에 대한 검토 및 감독이 필요합니다.
* **예시:** 투자 결정, 위험 관리, 전략 수립 등
* **AI 역할:** 정보 제공, 판단 지원, 의사 결정 제안 (인간의 검토 필요)
이 4단계 분류 방식을 통해 각 업무에 적합한 AI 직원의 역할을 정의하고, 업무 효율성을 극대화할 수 있을 것입니다. 각 단계별로 AI의 능력과 한계를 명확히 이해하고, 인간과 AI의 협업을 통해 더욱 혁신적인 결과를 만들어낼 수 있도록 노력해야 합니다.
업무를 위탁하기 전에 4단계로 나누며, 이 4행은 Gem의 Instructions에도 그대로 작성합니다.
이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.
- A부터 D까지는 무엇을 의미하는가?
- 업무를 A부터 D로 분류하는 판단 절차
A부터 D까지는 무엇을 의미하는지, AI에 맡기는 정도를 나타내는 4단계입니다.
중요한 것은 분류명보다 그 이유입니다. 이유를 설명할 수 없는 업무는 A나 B로 대체하지 않습니다.
업무를 A부터 D로 분류하는 판단 절차
위에서부터 순서대로 적용하는 것입니다. D에 남은 업무는 대표자의 판단, 고객과의 관계, 상품 설계 등 인간의 가치가 발휘되는 부분입니다.
## 4. Gemini로 AI 직원 만들기 시 겪는 5가지 현상
Gemini를 사용하여 AI 직원을 만들 때 흔히 겪는 5가지 문제점을 살펴보겠습니다.
**1. 엉뚱한 답변 생성**
Gemini가 때때로 맥락과 전혀 관련 없는 엉뚱한 답변을 생성하는 경우가 있습니다. 특히 복잡한 질문이나 여러 단계를 거치는 질문을 할 경우 더욱 그렇습니다.
여기서는 현상만 제시합니다. 구체적인 수정 방법은 유료 부분에서, 실제 파일과 화면을 사용하여 설명드리겠습니다.
이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.
- 현상 1: 젬(Gem)은 설정했는데, 회사의 것을 모른다.
- 현상 2: 자료를 입력했음에도 불구하고 신구 정보가 혼재하는 문제가 발생했다.
- 현상 3: 젬(Gem)으로 고쳤는데, 앱에서 동일한 오류가 발생한다.
- 현상 4와 5: 연결 및 기존 CLI 설명 문제
현상 1: 젬(Gem)은 설정했는데, 회사의 일에 대해 전혀 알지 못한다.
역할 지시만으로는 사업의 가격, 과거의 판단, 문맥의 형태를 알 수 없습니다. 훌륭하지만 첫 날의 신입 직원과 같습니다.
제명이나 페르소나를 세세하게 구분해도, 회사 자료가 없다면 일반론에 불과합니다.
현상 2: 자료를 입력했음에도 불구하고 신구 정보가 혼재하는 문제가 발생했다.
드라이브나 지식(Knowledge)에 여러 판본을 첨부하면 어떤 것이 현재의 정본인지 파악하기 어려워집니다. AI의 성능 부족으로 오해될 수 있지만, 실제로는 자료의 판별 관리가 문제의 핵심입니다.
정본에는 날짜와 “현행”을 기재하고, 오래된 자료는 참고 폴더로 분류합니다.
현상 3: Gem으로 고친 데에도 Antigravity 앱에서도 동일한 오류가 발생함
Gem 면접에서 “매일을 주 단위로 억지로 환산하지 마라”라고 지적받았는데, Antigravity 앱에서는 동일한 환산 결과가 나왔습니다. Gem의 Instructions와 GEMINI.md는 완전히 다른 문서이기 때문입니다.
같은 AI 직원을 2곳에서 이동시킨다면, 수정된 내용은 양쪽 모두에 기록하고, 실제 내용은 제8장 참조합니다.
현상 4와 5: 단순히 연결하는 것만으로 자동화된 것처럼 보인다는 것 / 오래된 CLI(명령줄 인터페이스) 설명에 갇히게 됨
이메일이나 일정에 접근할 수 있게 되면, 곧바로 전송 및 등록까지 맡게 된다는 생각이 들 수 있습니다. 하지만, 오래된 정보의 참조, 잘못된 수신자, 날짜 오류 등이 외부로 반영되면, 문구의 오류보다 훨씬 큰 문제로 이어집니다.
2026년 9월 12일 검증 결과, 개인용 계정에서는 Gemini CLI의 OAuth가 성공적으로 작동했지만, 해당 클라이언트는 지원 종료 대상(Antigravity로의 전환 안내)으로 분류되어 안내가 발송되었습니다.
이 부분부터 얻게 되는 것은…
『나를 껴안아줘』의 츠키시타 미유키 작가가 직접 쓴 에필로그와, 작가와의 대화 내용입니다. 츠키시타 미유키 작가님은 이 작품을 통해 많은 독자들에게 위로와 격려를 전해 주셨다고 합니다.
또한, 이 에필로그에는 이 작품을 세상에 내놓게 된 배경과, 앞으로의 작품 활동에 대한 작가님의 진솔한 이야기들이 담겨 있습니다. 독자 여러분께 감사의 마음을 전하고, 앞으로도 꾸준히 작품 활동을 이어갈 것을 다짐하는 내용이 담겨 있어, 더욱 깊은 감동을 선사할 것입니다.
작가님과의 대화는 이 작품에 대한 작가님의 애정을 엿볼 수 있는 소중한 시간입니다. 독자 여러분의 많은 관심과 사랑을 부탁드립니다.
실제로 부착한 지시문 (원문 그대로 복사 가능한 형태)
Gem과 앱의 실사 화면, 결과물의 주석이 포함된 이미지
정확도가 나오지 않았을 때 수정한 부분과 수정 전후의 결과물
고객에게 상품 배송 시 설명과 가격을 안내했습니다.
※ 사양 변경에 따라 시시이 업데이트되며, 구매 후에도 최신 버전을 확인하실 수 있습니다.
5. Gem의 제작 방법 | Gemini Web으로 0인目のAI社員을 만드는 방법
Gemini Web으로 AI社員을 처음부터 만드는 방법을 알려드립니다. 0인目のAI社員을 만드는 것은 마치 새로운 프로젝트를 시작하는 것과 같습니다. Gemini Web은 이러한 프로젝트를 위한 강력한 도구입니다.
**1. Gemini Web 계정 생성 및 설정**
먼저 Gemini Web에 계정을 생성하고 로그인합니다. 계정 생성 시, 이메일 주소와 비밀번호를 설정해야 합니다. 계정 설정 시, 필요한 정보를 정확하게 입력하고, 이메일 인증을 완료하여 계정을 활성화합니다.
**2. Gem 프로젝트 생성**
Gemini Web에 로그인한 후, “프로젝트 생성” 버튼을 클릭합니다. 프로젝트 이름을 입력하고, 프로젝트 설명을 작성합니다. 프로젝트 이름은 프로젝트를 쉽게 식별할 수 있도록 명확하고 간결하게 작성하는 것이 좋습니다. 프로젝트 설명은 프로젝트의 목적과 내용을 간략하게 설명하는 데 도움이 됩니다.
**3. Gem 파일 생성 및 설정**
프로젝트가 생성되면, “Gem 파일 생성” 버튼을 클릭합니다. Gem 파일은 프로젝트의 핵심 데이터를 담고 있는 파일입니다. Gem 파일의 이름은 프로젝트 이름과 관련하여 설정하는 것이 좋습니다. Gem 파일의 내용을 작성하고, 필요한 설정을 합니다.
**4. AI社員 설정**
Gem 파일에 AI社員을 설정합니다. AI社員의 이름, 역할, 기술 등을 입력합니다. AI社員의 기술은 프로젝트의 성공에 중요한 영향을 미치므로, 신중하게 선택해야 합니다.
**5. Gem 실행 및 테스트**
Gem 파일이 생성되면, “Gem 실행” 버튼을 클릭하여 Gem을 실행합니다. Gem을 실행한 후, AI社員이 제대로 작동하는지 테스트합니다. 테스트 결과에 따라, Gem 파일의 설정을 수정하고, AI社員의 기술을 조정합니다.
**6. 지속적인 관리 및 업데이트**
Gemini Web은 지속적인 관리와 업데이트를 통해 더욱 강력한 도구가 될 수 있습니다. AI社員의 성능을 모니터링하고, Gem 파일의 설정을 최적화하며, Gemini Web의 새로운 기능을 활용하여 프로젝트를 성공적으로 이끌어 나가십시오.
**팁:**
* Gemini Web의 공식 튜토리얼을 참고하여 Gemini Web 사용법을 익히십시오.
* Gemini Web 커뮤니티에 참여하여 다른 사용자들과 정보를 공유하고, 질문을 하십시오.
* Gemini Web의 FAQ를 참고하여 Gemini Web 사용 중 발생하는 문제에 대한 해결책을 찾으십시오.
**참고:**
Gemini Web은 지속적으로 업데이트될 예정입니다. 최신 정보를 확인하기 위해 Gemini Web 웹사이트를 방문하십시오.
이제 실제 작업에 들어갑니다. 먼저 웹 측의 Gem에서 만들겠습니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 96청크
원문 보기 | 출처: note.com