# AI 직원 만드는 법을 소개합니다! 0인目に 업무를 점검받게 하는 5단계와 회사 자료 제작 방법

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-28T17:01:59.526Z

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AI 사원”을 만들고 싶다고 생각할 때, 많은 사람들이 가장 먼저 선택하는 것은 회의록 작성 담당 또는 문의 응대 담당입니다.

하지만 저는 첫 번째에는 업무를 대행시키지 않도록 권장합니다. 우선 만들어야 할 것은 사내 업무를 정리하고 분류하는 ‘0번째 AI 사원’입니다.

이 글에서는 직원 1명으로 구성된 회사에서 AI 34대를 운영하는 입장에서 AI 직원 만드는 방법을 5단계로 정리합니다.

각 툴에 따른 구체적인 작동 절차는 별도의 기사로 설명되어 있습니다. 이 기사는 “설계도”로서, 개별 기사는 “실제 조립 절차”로서 참고하시기 바랍니다.

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> 각 주요 AI 툴에서 AI 직원 구축 방법은 별도 기사에서 상세히 설명 중입니다. 100장 분량의 그림과 스크린샷 이미지, 사례를 기반으로 제작되어 AI 직원 구축을 통해 업무 효율화 및 매출 증대를 희망하는 분들께 유용합니다. →Codex(ChatGPT)에서 AI 직원을 만드는 방법 →Claude Code에서 AI 직원을 만드는 방법 →Gemini에서 AI 직원을 만드는 방법
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## AI 사원은 무엇을 의미하는가? 인간 사원과의 차이점과 미리 결정해야 할 3가지 사항

만드는 법에 들어가기 전에 용어를 정리하겠습니다. 여기가 모호하다면 무엇을 만들고 있는지 알 수 없게 됩니다.

이 장에서는 다음 내용을 다룹니다.

- AI 직원이라는 말은 구체적으로 어떤 인재를 지칭하는 걸까요?
- 인간 직원과의 차이는 “가르친 부분 외에는 다 알지 못하는” 것에서 비롯됩니다.
- 먼저 명확히 해야 할 세 가지 일
- 매번 챗방에 부착하는 운영 방식과의 차이

### AI 직원(社員)이란 특정 업무를 담당하기 위해 개발된 인공지능을 의미합니다. 특별한 소프트웨어가 아닌, 사람이 AI를 담당 임원으로서 배치하고, 그 AI가 업무를 수행하는 방식입니다.

AI 직원(社員)은 특정 소프트웨어의 이름이 아닌, 담당하는 업무, 지켜야 할 규칙, 제출물을 정하고 반복적으로 동일한 품질의 업무를 수행할 수 있도록 설계된 인공지능을 의미합니다.

기술적으로는 AI 에이전트와 동일한 것을 의미합니다. 회사 내에서 운영할 때 “누가 무엇을 담당하고 있는지”를 명확하게 하기 위해, 저희는 직원이라는 용어를 사용하고 있습니다.

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이름이나 성격에 대해 고민할 필요는 없습니다. 결정해야 할 것은 담당 업무와 해서는 안 되는 것들입니다.

### AI 직원과 인간 직원의 차이는 “가르쳐준 내용 외에는 모른다”는 점에 있습니다.

사람 직원으로 대체하면 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

뛰어나지만, 오늘 입사하여 회사에 대해 아무것도 모르는 사람

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능력은 높다고 해도 자사 상품과 고객, 판단 기준을 알 수 없으므로 회사 자료를 전달하고 판단 규칙을 알려주며 완성 기준을 제시해야 합니다.

반대로 말하면, 자료와 규칙만 제공된다면 동일한 품질의 일을 얼마든지 반복할 수 있습니다. 이것이 인간 직원과의 가장 큰 차이점입니다.

### 만들기 전에 결정해야 할 세 가지 것

AI 인재를 만들기 전에 다음 3가지 사항을 먼저 결정합니다.

- 담당 업무: 어떤 일을 어디에서부터 어디까지 위임할 것인지
- 제재 사항: 전송, 공개, 삭제, 지불 등 허위 정보 유포 금지
- 완료 조건은 어떤 요소가 나타나면 종료하는가.

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이 세 가지가 결정되지 않으면, 아무리 긴 지시문이라도 결과물이 매번 달라집니다.

### 매번 채팅에 부착하는 운영 방식과 AI 직원 간의 차이

지금도 챗 AI를 사용하는 분들이 많을 거라고 생각합니다. 차이점은 매번의 번거로움과 품질의 불규칙성입니다.

채팅에 부착하는 운영 방식에서는 자료를 다시 붙이고, 조건을 다시 전달하며, 형식을 다시 지정하는 작업이 매번 발생합니다.

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AI 직원(社員)은 자료와 규칙을 폴더에 정리해두고, 지시사항은 한 줄로만 작성합니다. 누가 언제든 실행하더라도 동일한 형식의 결과물이 나오도록 하는 것을 목표로 합니다.

## AI 직원 만들기 | 0번째 직원부터 시작하는 5단계

AI 직원을 육성하는 것은 기존 직원 육성과는 완전히 다른 접근 방식이 필요합니다. 여기서는 0번째 직원부터 AI 직원을 육성하기 위한 5가지 단계를 소개합니다.

**1단계: AI 인재의 정의를 명확히 한다**

첫째, 우리 회사에서 어떤 AI 인재를 육성하고 싶은지, 구체적인 정의를 명확히 해야 합니다. 단순히 프로그래밍 기술을 가진 인재인지, 아니면 데이터 분석이나 머신러닝의 지식을 가진 인재인지, 아니면 AI를 활용한 비즈니스 전략을 수립할 수 있는 인재인지 등을 목표로 하는 AI 인재의 역할을 명확히 함으로써 육성 계획을 수립하기가 더 쉬워집니다.

**2단계: 기존 직원들의 역량 강화를 촉진한다**

AI 인재 육성은 기존 직원들의 역량 강화를 촉진함으로써 더욱 원활하게 진행될 수 있습니다. 기존 직원에게 AI에 대한 기초 지식을 습득시키고, AI를 활용한 업무를 실천적으로 경험하도록 함으로써 AI 인재 육성을 가속화할 수 있습니다.

**3단계: 외부 전문가를 활용한다**

AI에 대한 전문 지식이나 노하우는 회사 내에만 있는 것이 아닙니다. 외부 전문가를 활용함으로써 AI 인재 육성의 질을 높일 수 있습니다. 세미나나 워크숍에 참여하거나, 컨설턴트를 도입하는 것을 고려해 보세요.

**4단계: AI를 활용한 학습 환경을 구축한다**

AI를 활용한 학습 환경을 구축함으로써 더욱 효과적인 AI 인재 육성이 가능해집니다. AI를 활용한 학습 플랫폼 도입, AI를 활용한 개별 지도를 제공하거나, AI를 활용한 역량 평가 등을 고려해 보세요.

**5단계: 육성 성과 시각화 및 평가를 수행한다**

AI 인재 육성 성과를 시각화하고, 정기적으로 평가함으로써 육성 계획 개선에 연결할 수 있습니다. 육성 프로그램의 진행 상황, AI 인재의 역량 수준, AI를 활용한 업무의 성과 등을 측정하고, 육성 계획 개선에 활용해 보세요.

AI 직원 양성 방법은 다음과 같습니다. 순서를 변경하지 마십시오.

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### 첫 번째 단계는 “업무 점검을 하는 첫 번째 사람”이 되는 것입니다.

갑자기 회의록 담당이나 문의 응대 담당으로 만들면, 그 일이 정말로 AI에 적합한지 판단하기 전에 진행이 원활하지 않을 수 있습니다.

그러므로 첫 번째는, 회사 내 업무를 병행하면서 AI에게 맡길 수 있는 업무와 인간만이 할 수 있는 업무로 분류하는 담당을 지정합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790262565-Yspk9nWJtMqL8r3FaGRd4NZc.png?width=1200)

다음 네 가지입니다.

- 업무 현황 분석표 (사내 업무 목록)
- 채용 우선순위 (다음 AI 인력의 순위 및 이유)
- 직무 정의서 (1위 AI 인력 관리, 금지 사항, 중단 조건)
- 면접 설계 (AI 시험 과제 및 채점표)

이 네 가지 요소가 모이면, 이후에는 “직무 정의서에 따라 제작”하는 것만으로 진행됩니다. 제작 순서에 혼란을 느끼지 않는 것이 가장 큰 이유입니다.

### AI 직원에게 전달할 회사 자료 4종류를 준비한다

0인目に 전달하는 자료는 4개입니다. 모두 새롭게 기록할 필요 없이, 회사 내에 있는 것을 모아도 충분합니다.

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- 사업 개요: 무엇을 판매하고 있으며, 고객은 누구이고, 시간은 어디에 사용하고 있는가
- 업무 로그: 대표적인 1주일의 업무, 빈도, 1회당 소요 시간
- 판단 기준 및 안전 규정: 위임 가능한 범위, 인간이 지닌 범위, 개인 정보 처리 방식
- 과거의 결과물: 입력 예시와 그로부터 만들어진 완성품 예시를 모아서

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790262566-yeNdrOpfuhW6Hs1mDtnJ7Ic0.png?width=1200)

업무 로그는 “회의록 정리: 주 2회, 1회 45분”처럼 빈도와 시간을 명시합니다. 여기서 비어 있다면 줄일 수 있는 시간을 계산할 수 없고, 우선순위가 직감에 의해 결정되기 때문입니다.

과거의 결과물은 정제하지 않고 실제로 사용했던 형태 그대로 넣어주세요. AI는 좋은 결과물 샘플이 없으면 합격 기준을 상상에 의존하여 정할 것입니다.

### 지속적인 지시사항, 실행 프롬프트, 합격 조건을 분리하여 작성한다.

이것이 성공 여부를 가르는 결정적인 지점입니다. 역할을 기준으로 3단계로 나누어 하나의 긴 지시문으로 묶지 않습니다.

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- 일반 지시: 매번 반드시 지켜야 할 사항(역할, 읽는 순서, 금지 사항, 완료 조건)
- 오늘 해보고 싶은 일 (제작 결과물과 그 내용의 지정)
- 합격 조건: 제출 전 AI 스스로가 확인하는 항목

분리하는 이유는 바로 수정할 부분을 파악할 수 있기 때문입니다. 금지 사항을 추가하고 싶다면 정기 지시, 결과물의 형태를 바꾸고 싶다면 실행 프롬프트, 검수를 더 엄격하게 하고 싶다면 합격 조건만 언급합니다.

하나의 파일에 모아서 보면, 수정하고 싶은 한 줄을 찾을 때마다 전체 내용을 다시 읽어야 하는 번거로움이 있습니다.

### 단계 4: 도구를 선택하고 실행합니다.

여기에서 처음으로 도구를 선택합니다. Claude, Gemini, Codex 중 어떤 것을 사용하든, 상기 3개 파일과 회사 자료가 있으면 작동합니다.

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어떤 버전이든 앱판이 있으므로 검은 화면(터미널)을 사용하는 필요는 없습니다. 폴더를 선택하고 한 줄 요청하기만 하면 됩니다.

각 툴마다 차이점은 다음 장에서 비교하겠습니다.

### STEP 5: 면접에서 시뮬레이션을 실시한 후 채용한다

결과물이 나오더라도 그대로 운영을 시작하지 말고, 과거의 실제 데이터를 사용하여 테스트하는 단계를 포함하십시오.

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구체적으로 과거 입력 자료를 제시하고 당시의 완성도와 비교하여 평가합니다. 여기서 합격하지 못하면 직무 정의서 또는 합격 조건을 재검토하여 수정합니다.

제 검토 결과, AI가 “판정할 수 없다고” 반환한 경우도 있었습니다. 이는 합격 점수가 자료에 없었기 때문이며, 제가 임의로 보완하지 않은 것이 적절한 대응입니다.

## AI에 맡길 만한 일을 결정하는 방법으로, 업무를 A부터 D까지 분류하는 것이 효과적입니다. 각 단계별로 어떤 업무를 AI에게 맡길 수 있는지, 그리고 어떤 부분은 인간의 판단이 필요한지를 명확히 구분하는 것이 중요합니다. 예를 들어, A 단계는 AI가 처리하기 쉬운 단순 반복적인 업무, B 단계는 어느 정도의 판단이 필요한 업무, C 단계는 창의적인 아이디어가 필요한 업무, D 단계는 인간의 공감 능력이 필요한 업무로 나누어 볼 수 있습니다. 이러한 분류를 통해 AI의 활용 범위를 극대화하고, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.

0번째 AI 직원으로서 가장 먼저 하는 일은 바로 이 분류 작업입니다. 생각하는 방식에 대해 알아두면 나중에 나온 표를 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

- A부터 D까지의 4단계가 무엇을 의미하는지
- 판정 이유가 왜 가장 중요한가
- 실제로 어떻게 분해되었는가

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### A부터 D까지 4단계로 나뉜다.

분류는 간단합니다. 맡기는 정도에 따라 4단계로 나뉩니다.

- A: AI에게 맡겨 결정된 형식으로 저장까지 진행되는 업무
- B：AI가 초안을 만들고, 인간이 확인 및 승인하여 완성시키는 방식의 일
- C: 인간을 중심으로 진행하고, AI는 정리나 후보 제시만 지원하는 역할을 수행한다.
- D: 인간만이 하는 일입니다. AI는 판단이나 실행을 대체하지 않습니다.

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계약, 청구 금액 확정, 지급, 공개, 전송, 삭제는 D에 배치하며, 이곳을 먼저 확정해두면 이후 논의가 원활해집니다.

### 분류명보다 “판정 이유”가 더 중요합니다.

판정 이유를 적을 수 없는 업무는 A 또는 B에 배치하지 마십시오.

이유가 적을 수 없어 상위 단계로 넘기게 되면, 나중에 담당자가 “왜 이것을 AI에 맡기고 있는가”를 설명할 수 없게 됩니다.

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판단 시 필요한 자료가 부족할 경우 “미상”으로 처리하고, 필요한 질문을 직접 작성하게 합니다. 채우지 않는 것이 실무에서 효과적입니다.

### 실제로 어떻게 분배가 이루어졌는지

가상 개인 사업체 자료를 검증한 결과, 회의록 정리 및 주간 보고서 작성은 B, 청구 금액 확정 및 개별 상담 진행은 D로 확인되었습니다.

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AI가 초안을 작성하고 인간이 확인하여 완성시키는 형태의 일은, 갑작스럽게 완전 자동화하지 않고 확인 과정을 남겨둔 채 시간을 줄이는 것이 현실적입니다.

## ## Claude・Gemini・Codex로 AI 직원 만들기, 무엇이 다른가?

최근 AI 직원 도입에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 Claude, Gemini, Codex는 각자 다른 강점을 가지고 있어 어떤 모델을 선택할지 고민하는 기업들이 많습니다. 이 세 모델을 활용하여 AI 직원을 만들 때, 어떤 차이가 있을까요?

**Claude는 긴 문맥을 이해하는 데 강점을 가지고 있습니다.** 특히 Claude 3 Opus는 100만 토큰까지의 컨텍스트 윈도우를 제공하여 방대한 양의 데이터를 한 번에 처리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 법률 문서나 기술 보고서의 내용을 요약하거나, 고객과의 대화 기록을 분석하여 고객의 니즈를 파악하는 데 효과적입니다. Claude 3 Haiku는 속도와 비용 효율성이 뛰어나 빠른 응답 속도가 필요한 경우에 적합합니다.

**Gemini는 멀티모달 기능을 활용하는 데 특화되어 있습니다.** Gemini는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 사진을 분석하여 제품의 특징을 파악하거나, 고객의 음성 명령을 통해 작업을 수행하는 데 활용할 수 있습니다. Gemini Pro는 특히 뛰어난 성능을 보여주며 다양한 작업에 적용 가능합니다.

**Codex는 코딩 작업에 최적화되어 있습니다.** Codex는 자연어 명령을 기반으로 코드를 생성하고 수정할 수 있습니다. 예를 들어, “웹 페이지에 버튼을 추가해줘”와 같은 명령을 입력하면 Codex는 해당 코드를 자동으로 생성해줍니다. 또한, 기존 코드를 수정하거나 새로운 기능을 추가하는 데에도 활용할 수 있습니다. Codex는 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이처럼 Claude, Gemini, Codex는 각자 다른 강점을 가지고 있으며, 어떤 모델을 선택할지는 사용 목적과 데이터의 특성에 따라 달라집니다. 각 모델의 특징을 충분히 이해하고 기업의 니즈에 맞는 최적의 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

동일한 자료와 동일한 과제를 세 가지 도구에 전달하여 비교했으며, 각 도구마다 강점과 약점이 다릅니다.

- 클로드: 자료를 읽어주시면 결과물을 파일로 보관해 주세요.
- 제미나이: 제미 앱으로 면접을 진행하고 앱에서 실행합니다.
- 코드엑스: 폴더를 열어 실행 및 정기화 작업을 모두 맡깁니다.
- 결국 무엇을 선택해야 할까요?

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### 클로이드(Claude)로 제작할 경우, 폴더 전체를 전달하여 결과물을 그대로 보존할 수 있습니다.

클루드 앱에는 폴더를 선택하여 작업을 수행할 수 있는 기능이 있습니다. 회사 자료와 3개의 지시 파일을 담은 폴더를 전달하고, 한 줄씩 요청하는 방식으로 사용합니다.

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Agent Skills를 사용하면 지시사항, 자료, 스크립트를 한 번에 관리할 수 있습니다. Claude 앱, Claude Code, API를 넘어 활용 가능한 시스템입니다. (Anthropic)

결과물을 파일 형태로 보관하려면, 이 형태가 가장 적절합니다.

클로이드로 AI 직원 만들기 방법

AI 직원은 비즈니스 효율화, 고객 응대 자동화, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 클로이드는 특히 자연스러운 문장 생성 능력에 뛰어나 AI 직원으로서 다양한 업무를 수행할 수 있습니다.

클로이드를 AI 직원으로 활용하는 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

1.  **고객 지원:** 클로이드는 고객 문의에 자동으로 답변하거나 FAQ를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객 지원 담당자의 부담을 줄이고 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

2.  **콘텐츠 제작:** 클로이드는 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물, 제품 설명서 등 다양한 종류의 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 마케팅 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

3.  **데이터 분석:** 클로이드는 대량의 데이터를 분석하고 중요한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 의사 결정을 지원하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

4.  **번역:** 클로이드는 다양한 언어 간 번역을 자동으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 글로벌 비즈니스 확장에 기여할 수 있습니다.

5.  **프로그래밍 지원:** 클로이드는 프로그래밍 코드 생성 및 디버깅을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 개발자의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

클로이드를 AI 직원으로 활용할 때는 다음 사항에 유의해야 합니다.

*   **명확한 프롬프트:** 클로이드에 지시할 때는 명확하고 구체적인 프롬프트를 사용해야 합니다.
*   **지속적인 학습:** 클로이드는 지속적으로 학습함으로써 더 고도화된 업무를 수행할 수 있습니다.
*   **인간의 감독:** 클로이드는 항상 인간의 감독 하에 있어야 합니다.

클로이드는 AI 직원으로서 귀사의 비즈니스를 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

### Gemini로 제작하는 경우 | Gem에서 면접 후 앱으로 전환

Gemini를 사용하여 제작하는 경우, Gem에서 면접을 진행한 후 앱으로 전환하는 과정을 설명합니다.

Gemini를 통해 면접을 진행하면, 면접 결과에 따라 앱으로의 전환 절차가 자동화될 수 있습니다. 예를 들어, 면접에서 좋은 평가를 받았다면 앱에 즉시 지원할 수 있도록 설정되어 있을 것입니다. 반대로, 면접 결과가 좋지 않았다면 앱 지원을 보류하거나 다른 경로를 선택할 수 있도록 안내될 것입니다.

이러한 자동화된 전환 시스템은 지원자의 편의성을 높이고, 불필요한 시간 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, Gem 앱 내에서 면접 진행 상황을 실시간으로 확인하고, 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원합니다.

궁금한 점이 있다면 Gem 고객센터 또는 Gem 앱 내 문의 기능을 통해 도움을 받으실 수 있습니다.

Gemini는 Gem(역할을 정한 AI)에게 지식 파일을 제공하여 먼저 면접을 진행할 수 있습니다. 답변의 질을 보고 나서 실행용 앱으로 전환하는 흐름입니다.

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여기 주의사항이 있습니다. Gem으로 수정된 규칙은 앱 설정 파일에 적용하면 초기 상태로 복구됩니다.

제 검토 결과, 젬 면접에서 수정했던 6행을 그대로 복제하지 않고 앱에서 실행한 결과, 동일한 오류가 재발했습니다. 6행을 이동한 2회차로 해결했습니다.

개인용 Gemini CLI는 2026년 6월 18일에 응답을 중단하고 Antigravity CLI로 전환합니다. 2025년에 작성된 글의 절차는 현재 환경과 다를 수 있으므로, 공개일을 확인해 주시기 바랍니다. (Google Developers Blog)

Gemini로 AI 직원(사원)을 만드는 방법

AI 직원은 Gemini의 기능을 활용하여 특정 업무를 자동화하거나, 인간처럼 자연스러운 대화를 할 수 있는 가상 직원의 것입니다.

**1. AI 직원 역할 정의하기**

먼저, AI 직원에게 어떤 역할을 맡길지 명확하게 정의합니다. 예를 들어, 고객 응대, 데이터 입력, 보고서 작성, 회의록 작성 등 구체적인 업무 내용을 파악합니다.

**2. Gemini 기능 활용하기**

Gemini의 다양한 기능을 조합하여 AI 직원의 역할에 필요한 역량을 습득하도록 합니다.

*   **Gemini Pro:** 고도화된 자연어 처리 능력을 통해 복잡한 질문에 답변하거나, 인간처럼 자연스러운 대화를 구현합니다.
*   **Gemini Image:** 이미지 인식 능력을 활용하여 이미지에서 정보를 추출하거나, 이미지의 내용을 설명할 수 있습니다.
*   **Gemini Audio:** 음성 인식 능력을 활용하여 음성으로 지시를 받거나, 음성으로 정보를 전달할 수 있습니다.
*   **Gemini Code:** 프로그래밍 코드 생성 및 디버깅을 지원하여 개발 업무를 효율화합니다.

**3. 데이터 준비 및 학습**

AI 직원에게 학습시킬 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 고객 응대 기록, 제품 정보, 사내 규정 등 AI 직원이 업무를 수행하는 데 필요한 정보를 수집하고 정리합니다.

**4. 지속적인 개선**

AI 직원의 성과를 정기적으로 평가하고 개선점을 찾습니다. AI 직원의 답변이나 행동을 분석하고 학습 데이터를 업데이트하거나 Gemini 설정을 조정하여 AI 직원의 능력을 향상시킵니다.

**5. 윤리적 고려**

AI 직원을 개발 및 운영할 때는 윤리적 고려를 잊지 않도록 합니다. AI 직원의 이용 목적을 명확히 하고, 개인 정보 보호 및 차별 금지 등의 관점에서 적절하게 운영해야 합니다.

**예시:**

예를 들어, 어떤 기업이 Gemini를 사용하여 AI 직원을 개발하고 고객 응대 업무를 자동화한다고 가정해 봅시다. 이 경우, Gemini Pro를 사용하여 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변을 생성하도록 합니다. 또한, Gemini Image를 사용하여 고객이 보낸 제품 이미지를 인식하고 제품 정보를 추출하도록 합니다. 이렇게 Gemini의 기능을 조합하면 AI 직원은 고객 응대 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

### 코드엑스(ChatGPT)로 제작하는 경우 | 폴더 열고 실행 및 정기화까지

코덱스 앱은 메뉴에서 폴더를 열어 해당 폴더에서 작업을 수행합니다. 2026년 2월에 공개되는 앱에서는 Skills와 스케줄 실행 자동화가 주요 기능으로 제시되었습니다. (OpenAI)

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일을 가르치는 → 정기적으로 일하게 하는 → 인간이 확인하는 과정까지 이어진 흐름을 완벽하게 연결해 낼 수 있다는 점이 강점입니다.

다만 검증 결과, Codex는 동일한 Mac에 남아 있던 다른 작업 메모를 읽어오고 있었습니다. 여러 고객 사례를 다루는 경우에는 폴더를 분리하고, 지시에 따라 근거의 범위를 제한해 주십시오.

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 AI 직원(사원)을 구축하는 방법은 비즈니스 효율성 향상, 비용 절감, 새로운 비즈니스 기회 창출에 기여할 수 있습니다.

먼저, AI 직원의 역할을 명확하게 정의합니다. 예를 들어, 고객 지원, 데이터 입력, 콘텐츠 제작, 마케팅 지원 등 다양한 분야에서 AI 직원을 배치할 수 있습니다.

다음으로, ChatGPT에 적절한 프롬프트를 제공하고, 그 출력을 기반으로 AI 직원의 행동을 제어합니다. 프롬프트의 정확성이 AI 직원의 성과에 큰 영향을 미치므로, 반복적인 테스트와 개선이 중요합니다.

더 나아가, AI 직원의 학습 데이터를 준비합니다. ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되었으므로, 특정 산업 또는 업무와 관련된 데이터가 있으면 AI 직원의 전문성을 높일 수 있습니다.

마지막으로, AI 직원의 성과를 정기적으로 평가하고 개선점을 찾아냅니다. AI 직원의 성과를 모니터링함으로써 보다 효과적인 활용 방법을 모색하고 비즈니스 성과에 연결할 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 LLM은 아직 발전 단계에 있는 기술이지만, AI 직원 구축에 있어 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 미래에는 AI 직원이 보다 고도화된 작업을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다.

### 결국 무엇을 선택해야 할까요

성능 순위보다는, 하고 싶은 것들을 기준으로 선택합니다.

Claude, Google 환경이 중심이라면 Gemini, 실행과 정기화까지 위탁하고 싶다면 Codex가 적합한 후보입니다.

길을 잃었다면 같은 일을 두 번 만들어 비교하는 것이 가장 빠른 방법입니다.

## AI 직원 창출 시 흔히 발생하는 문제점

툴을 추가한 것만으로는 완성되지 않습니다. 특히 다음 4가지 사항에서 멈추는 경우가 많습니다.

- 1차 목표부터 업무를 대행시켜 버리는 것 같습니다.
- 회사 자료가 부족한 상태로 움직이는 것은…
- 검증이 통과되면 내용이 맞다고 생각하게 된다.
- 권한과 금지 사항의 경계가 불분명하다.

### 첫 번째 항목부터 업무 대행을 맡게 되었습니다.

회의록 작성 담당에서 만들어낸 결과물은 존재했지만, “그 일이 정말로 AI에 적합했는지”는 알 수 없었습니다.

0번째 시분을 설정한 후 만들 경우, 생성 순서와 이유가 남습니다. 회사 내에서 설명할 때에도 이 기록이 유효합니다.

### 회사 자료가 부족한 채로 움직인다.

데이터가 부족하면 AI는 일반론으로 답변합니다. 업무명만 전달할 경우, 자사에서 왜 그렇게 하는지 설명이 누락됩니다.

특히 놓치기 쉬운 점은 판단 기준과 과거의 결과물입니다. 이 두 가지가 없으면 AI는 합격 라인을 상상으로 결정합니다.

### 검증이 통과했더라도 내용이 사람의 눈으로 읽어야 합니다.

필수 파일이 모두 갖춰졌는지, 필요한 어구가 포함되었는지 자동으로 확인할 수 있지만, 내용의 정확성은 별도로 검토되어야 합니다.

제 검토 결과, 형식은 충족하고 있음에도 불구하고, 근거 작성 방식이 미흡한 부분들이 있었습니다. 결과물에서 3~5건을 추출하여 원 자료와 사람이 직접 비교 검토를 진행해 주십시오.

### 권한과 금지 사항의 경계를 모호하게 하지 마십시오.

“자유롭게 전송하지 마라”라고만 쓰면 초안으로 보관해도 되는지, 금액을 제안하는 것이 적절한지 여전히 불분명합니다.

삭제, 외부 전송, 공개, 결제 등 취소하기 어려운 작업은 행동의 이름으로 나열해 주세요. 모호한 문장보다 구체적인 금지 목록이 사고를 예방합니다.

## AI 직원 만드는 방법에 관한 자주 묻는 질문

### Q. AI 사무원은 프로그래밍을 할 수 없어도 만들 수 있나요?

클루드, 젬마이, 코덱스 모두 앱 버전이 있으며, 폴더를 선택하고 명령어를 보내주면 바로 작동합니다. 글은 일본어 명령어나 메모장 파일만 사용하면 됩니다.

### Q. 인공지능 직원(AI 사원)을 무료로 만들 수 있나요?

첫 번째 모델도 무료 枠으로 만들 수 있습니다. 다만 긴 자료를 읽어주실 경우, 유료 플랜이 더 안정적입니다. 우선 무료로 1개체를 만들어보고 판단해 보세요.

### Q. 걸리는 시간은 얼마나 되나요?

회사 자료가 충분히 준비되어 있다면 1단계는 수 시간에서 1일 정도 소요됩니다. 시간이 걸리는 것은 제품 제작 과정이 아닌, 자료를 모아 업무를 분담하는 과정 자체입니다.

### Q. 몇 마리까지 늘릴 수 있나요?

숫자에 제한은 없습니다. 제 운영 기록상 직원 1명당 34대가 동원되고 있지만, 숫자보다 “1대당 담당 업무, 금지 사항, 승인 사항이 분리되어 있는 것”이 더 중요합니다.

### Q. 회사 내 기밀 자료를 읽어보게 해도 괜찮을까요?

클라우드 기반 도구에서는 전달된 데이터가 사업자의 서버로 전송됩니다. 실제 고객의 이름, 연락처, 비밀번호, API 키를 전달하지 않는다는 전제하에 사내 규정을 먼저 확인하시기 바랍니다.

## 요약 | 1세트는 분류 담당자, 2세트부터는 대행을 활용합니다.

AI 직원 만드는 방법에서 가장 중요한 것은 첫 번째 직원에게 업무를 위임하지 않는 것입니다.

사내에 업무 분담을 함께 하는 첫 번째 담당자를 만들고, 업무 재고, 채용 우선순위, 직무 정의서, 면접 설계의 4가지 항목을 부여한다. 이렇게 진행되면 두 번째 이후부터는 동일한 유형의 반복이 된다.

제출할 자료는 4가지 종류이며, 지시는 3개의 파일로 분리합니다. 이 형식을 지키는 것만으로도 결과가 안정됩니다.

어떤 툴(Claude, Gemini, Codex)을 사용하든 괜찮습니다. 실제 제작 방법은 다음의 개별 기사에서 동일한 조건과 동일한 결과물을 비교할 수 있도록 구성되어 있습니다.

### AI 직원 만들고 싶으신 분들을 위한 글｜실제 기기의 화면이 담긴 개별 기사

1단계로 “업무를 점검하는 AI 직원” 시리즈를 제작합니다.

### AI 에이전트(AI 요원)를 직접 만들어 보고 싶으신 분들을 위한 기사입니다. 실제 기기의 화면을 포함한 개별 기사입니다.

2체로서 회의록부터 주간 보고서까지 자동화하는 시리즈

어떤 기사도 폴더 생성 방법과 .md 파일 저장 방법부터 시작하여 실제 화면을 74~100매로 게시하고 있습니다. 정기 지시, 실행 프롬프트, 합격 조건의 전체 내용은 복사 가능한 형태로 공개되어 있어, 읽으면서 동일한 내용을 구성할 수 있습니다.

### AI 도입을 사내에서 진행하시기를 희망하시는 분들을 위한 안내입니다. 최근, 기업 환경에서 AI 기술 도입은 단순한 트렌드를 넘어, 경쟁력 확보와 업무 효율성 증진을 위한 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히, 본사의 AI 솔루션은 다양한 산업 분야에서 활용 가능하며, 고객사의 니즈에 최적화된 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있다는 강점을 가지고 있습니다. 저희는 AI 도입 단계별로 체계적인 컨설팅 및 솔루션 제공을 통해 고객사의 성공적인 AI 도입을 지원합니다. 초기 단계에서는 AI 도입의 필요성 및 목표 설정, 데이터 확보 및 분석, 솔루션 선택 등을 포함한 컨설팅을 제공하며, 이후에는 솔루션 구축, 테스트, 운영, 그리고 지속적인 개선을 위한 지원을 제공합니다. 특히, 최근 주목받고 있는 ‘챗GPT’와 같은 생성형 AI 모델을 활용한 서비스 구축에 대한 문의가 많습니다. 챗GPT는 자연어 처리 기술을 기반으로 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성하고, 다양한 질문에 답변하며, 창의적인 콘텐츠 제작을 지원하는 등 다재다능한 기능을 제공합니다. 챗GPT를 활용하여 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 제작, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 혁신을 이룰 수 있습니다. 저희는 챗GPT를 포함한 다양한 AI 솔루션에 대한 기술 지원뿐만 아니라, AI 도입 성공을 위한 교육 프로그램 및 워크숍도 제공합니다. 이를 통해 고객사 직원들의 AI 활용 역량을 강화하고, AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 솔루션 도입을 고려하고 계신다면, 언제든지 문의해주시기 바랍니다. 귀사의 비즈니스 목표 달성을 위한 최적의 AI 솔루션을 제공해 드리겠습니다.

저희가 직접 제작하는 것이 어렵다면, AI 위탁 강의, 법인 대상 교육 및 도입 지원, 개별 상담을 제공하고 있습니다.

어느 업무부터 위임할지, 회사 내에서 어디까지 허용할지를 포함하여 이 선을 어떻게 그을지 함께 정리해 보겠습니다.

문의 사항은 저희 회사 문의 양식으로 부탁드립니다.

이 영화는 2023년 개봉 영화 ‘괴수 x GODZILLA 마인드 오네’의 충격적인 마지막 장면을 재현한 것입니다. 영화 공개 후 다양한 미디어에서 이 장면이 화제가 되었으며, 특히 SNS에서는 '#괴수xGODZILLA마인드오네'라는 해시태그가 다수 게시되었습니다. 이 장면은 괴수가 인간의 모습을 취하여 그 모습으로 도쿄에 서 있는 것으로, 지금까지 괴수 영화에서는 다뤄지지 않았던 신선한 표현이 특징입니다. 또한 이 장면의 연출 또한 매우 뛰어나며, 음악, 조명, 카메라 워크 등이 조화를 이루어 관객에게 강렬한 인상을 심어주었습니다.

- 이제 에이전트 스킬의 첫 번째 스킬 세트인 “수학”에 대해 설명하겠습니다. 이 스킬 세트는 에이전트가 수학적 문제를 해결할 수 있도록 설계되었으며, 구체적으로 방정식 풀이, 계산 실행, 확률 계산 등을 수행할 수 있습니다.

이 스킬 세트는 에이전트가 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 확장하는 데 목적이 있습니다. 에이전트 스킬은 에이전트가 특정 작업을 수행하는 데 필요한 지식과 기술을 학습하도록 돕고, 이를 통해 에이전트는 보다 효율적이고 정확하며 창의적인 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다.

이 스킬 세트는 Anthropic이 개발한 에이전트 스킬의 일부로, Anthropic은 AI의 안전성과 유용성을 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 에이전트 스킬은 Anthropic의 AI 기술 발전의 중요한 지표입니다.

이 스킬 세트는 아직 개발 중이며, 앞으로 더 많은 스킬 세트가 추가될 예정입니다. Anthropic은 에이전트 스킬을 지속적으로 개선하여 에이전트가 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다.
- 앤트로픽「안전하고 신뢰할 수 있는 에이전트 개발을 위한 저희 프레임워크」
- 클로이드 코드 공식 문서
- 저희는 Gemini CLI를 Antigravity CLI로 전환하게 된 것을 기쁜 마음으로 발표합니다. 이는 Gemini 경험을 개선하고 개발자들에게 더욱 강력하고 유연한 도구 세트를 제공하기 위한 저희 노력의 중요한 단계입니다.

Antigravity CLI는 개발 생산성을 염두에 두고 처음부터 새롭게 구축된 최신 CLI입니다. 기존 Gemini CLI에 비해 다음과 같은 주요 개선 사항을 제공합니다.

*   **향상된 성능:** Antigravity CLI는 훨씬 빠르고 효율적이므로 실행 시간이 단축되고 리소스 소비가 줄어듭니다.
*   **향상된 사용자 경험:** CLI는 사용 편의성을 중심으로 재설계되어 Gemini 기능 검색 및 사용이 더욱 쉬워졌습니다.
*   **확장된 기능:** Antigravity CLI는 Gemini의 기능을 확장하여 덜한 노력으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 새로운 명령과 기능을 도입합니다.
*   **향상된 통합:** Antigravity CLI는 Google Cloud 도구 및 서비스와 원활하게 통합됩니다.

저희는 원활한 전환을 위해 최선을 다하고 있으며, 워크플로우 마이그레이션을 지원하기 위해 자세한 문서 및 지원을 제공할 것입니다. 또한 새로운 CLI와 관련된 질문에 답변하고 안내하기 위해 웨비나 및 워크숍 시리즈를 개최할 것입니다.

Antigravity CLI가 Gemini 개발자들에게 게임 체인저가 될 것이라고 믿으며, 여러분이 이 CLI로 무엇을 만들지 기대하고 있습니다. 업데이트에 대한 최신 정보를 계속 받아보세요!
- OpenAI “Codex 앱 소개”

**출처:** [note 원문](https://note.com/akira_sakai/n/nd4effe048e01)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 112청크*

[원문 보기](https://note.com/akira_sakai/n/nd4effe048e01) | 출처: note.com