# #3 AI 직원에게 처음으로 실제 업무를 맡겼을 때 59점의 평가를 받았다.

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-30T23:40:37.909Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/319359360/rectangle_large_type_2_0c1e1b5f7b1d84b333968867e12ad802.jpeg?width=1280)

AI 직원에게 처음으로 실제 업무를 맡아보았습니다.

4.5초 만에 조사 보고서가 반환되었습니다.

하지만 다른 AI에게 채점하게 하니 59점이었어요.

> 
> 
> 빠른 일처리가 반드시 좋은 일처리가 아니라는 말도 있듯이, 이번에는 AI社員의 ‘첫 업무’와 그 업무 방식을 기록하는 시스템을 구축한 이야기입니다.
> 

## 이전까지

지난번에는 AI 직원 수를 7명 늘렸더니, 대표님이 가장 바빠지셨다는 이야기를 했습니다.

AI에서 AI로, 제가 끊임없이 복사 붙여넣기로 일을 처리한다.

그 “사내 우편 담당”을 없애기 위해 AI 사원의 오피스 “AI Company OS”를 구축하기 시작했다.

다만, 전 회차 시점에서는 화면 속 AI들은 모두 데모 버전이었습니다.

단순히 일하는 것처럼 보이는 것일 뿐, 실제 AI와는 연결되어 있지 않았습니다.

지난번 마지막에,

다음 기회에는 AI 회사에 실제 업무를 맡아보는 것이 좋겠습니다.

그녀는 그렇게 적었습니다.

이번에는 그 이야기를 말씀드리겠습니다.

## 처음으로, 실제 인공지능 직원에게 일해봤습니다.

먼저, AI 컴퍼니 OS를 실제 AI에 연결했습니다.

이번에는 COO(업무 분해 담당), Research(조사 담당), QA(검수 담당) 모두 Google의 Gemini입니다.

무료 체험판의 한도를 활용하여 테스트하고 있습니다.

제2화에서 소개한 담당표와는 약간 다르지만,

AI 인력과 내부에서 작동하는 AI는 필요에 따라 교체 가능하도록 설계되었습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790780704-zmgX9NSGODVtspfnirwQIdlq.png?width=1200)

CEO 명령에, 저는 이렇게 적었습니다.

상영(上野)의 술집을 대상으로 AI 고객 유치 서비스를 만들고 싶다. 시장 조사, 상품 설계, 영업 방법까지 고려해 보려고.

COO에게 실행을 지시하는 버튼을 누르면 수초 만에 계획이 회수됩니다.

일하는 과정은 7가지 단계로 분해되었습니다.

- 상여 바시장 경쟁 및 니즈 조사
- ## SNS 트렌드 분석

2023년 1월 26일 기준, 틱톡의 월간 활성 사용자 수는 1억 8,800만 명을 넘어섰습니다. 이는 전년 동기 대비 13% 증가한 수치이며, 숏폼 비디오 플랫폼으로서 틱톡의 압도적인 영향력을 다시 한번 확인시켜 줍니다.

특히, 틱톡 내에서 '#댄스챌린지'와 '#커버댄스' 관련 콘텐츠가 꾸준히 높은 인기를 얻고 있습니다. 이러한 챌린지는 사용자들의 참여를 유도하고, 새로운 트렌드를 빠르게 확산시키는 역할을 합니다. 

또한, '#뷰티' 및 '#패션' 관련 콘텐츠 역시 틱톡에서 큰 인기를 끌고 있으며, 특히 '#GRWM(Get Ready With Me)' 콘텐츠가 많은 사랑을 받고 있습니다. 이는 사용자들이 자신의 일상적인 모습을 공유하고, 다른 사람들과 소통하는 방식의 변화를 보여줍니다.

한편, 인스타그램 역시 릴스를 통해 숏폼 비디오 트렌드에 적극적으로 대응하고 있습니다. 릴스는 틱톡과 유사한 기능을 제공하며, 인스타그램 사용자들에게 새로운 콘텐츠 소비 경험을 제공하고 있습니다.

이러한 숏폼 비디오 플랫폼의 성장과 함께, 틱톡과 인스타그램은 단순한 소셜 미디어를 넘어, 새로운 문화 트렌드를 선도하는 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 향후, 숏폼 비디오 콘텐츠의 영향력은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.
- AI 고객 유치 서비스 상품 설계

본 상품은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

*   **핵심 기능:**
    *   AI 기반 잠재 고객 발굴: AI가 웹사이트, 소셜 미디어, 온라인 광고 등 다양한 채널에서 잠재 고객 정보를 수집하고 분석합니다.
    *   맞춤형 타겟팅: 수집된 정보를 바탕으로 특정 산업, 규모, 관심사 등을 가진 잠재 고객을 정확하게 타겟팅합니다.
    *   자동화된 리드 육성: 타겟팅된 잠재 고객에게 자동으로 이메일, 메시지 등을 발송하여 관심도를 높이고, 상담 신청을 유도합니다.
    *   성과 측정 및 분석: 캠페인 성과를 실시간으로 측정하고 분석하여, 개선점을 도출하고 효율성을 높입니다.

*   **세분화된 상품 구성:**
    *   **기본 패키지:** AI 기반 잠재 고객 발굴 기능, 자동화된 리드 육성 기능, 성과 측정 및 분석 기능 제공 (월 구독료: 5만 엔)
    *   **프리미엄 패키지:** 기본 패키지 기능에 더하여 맞춤형 리포트 제공, AI 튜닝 서비스 제공 (월 구독료: 15만 엔)
    *   **엔터프라이즈 패키지:** 프리미엄 패키지 기능에 더하여 1:1 컨설팅 제공, 대량 데이터 분석 서비스 제공 (요율 협의)

*   **추가 옵션:**
    *   챗봇 연동: 잠재 고객과의 실시간 상담을 위한 챗봇 연동 기능 제공
    *   CRM 연동: 기존 CRM 시스템과의 연동을 통해 데이터 통합 및 관리 효율성 향상

*   **가격 정책:**
    *   월 구독료 또는 연간 구독료 선택 가능
    *   사용량에 따라 과금 (예: 발굴 건수, 발송 메시지 수 등)

*   **참고:** 본 상품은 AI 기술의 발전 상황에 따라 기능 및 가격이 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 고객 지원팀으로 문의하시기 바랍니다.
- 서비스 로고 및 제안 배너 디자인 제안
- 영업 전략 및 접근 지침서 작성
- 개발·운영 비용 산출
- 종합 품질 검토

게다가, 담당하는 AI 직원까지 배정되고 있습니다.

솔직히 조금 감동받았습니다.

이전까지는 제가 직접 손으로 했던 부분입니다.

제가 했던 것은 계획을 읽고 “승인”을 찍는 단계까지만.

복사 붙이는 행위는 한 번도 하지 않았습니다.

## 4.5초 만에 조사 보고서가 전달되었습니다.

이번에는 7가지 중 첫 번째 하나만을 실행했습니다.

연구 AI의 “오노 바시장 경쟁 및 수요 조사”입니다.

실행 버튼을 누르고 약 4.5초 정도 기다리십시오.

조사 보고서가 회수되었습니다.

사용된 것은 1,228 토큰(AI가 읽고 쓴 문자량의 단위입니다).

내용도 비슷합니다.

상오·오토마치·유도 지역별 고객층 차이를 고려해야 합니다.

음식점 정보 사이트나 간판에 의존하는 가게들이 많다는 점.

SNS를 활용하는 매장은 일부에 국한됩니다.

외국인 관광객이 많은데 영어 대응이 뒤쳐지는 상황이다.

제안 또한 3가지 포함되어 있었습니다.

Google 지도에서 보이는 모습 개선 서비스, 다국어 SNS 홍보, SNS 게시물 대행

사람이 했다면 반나절 정도 걸리는 내용일 겁니다.

그것은 4.5초였다.

저기, 이제 조사 담당도 필요 없으신 건가요?

잠깐, 진심으로 그렇게 생각했다.

## 이거, 정말 쓸 수 있나?

하지만 다시 읽어보면서 걸리는 부분이 있었습니다.

수백 개의 상점 규모의 바가 있다.

영어가 미흡한 매장이 많이 발견된다.

그것은 어디에서 확인한 거죠?

문장이 매우 자연스럽습니다.

하지만 숫자가 어디서 나온 건지 아무 데도 쓰여 있지 않다.

보고서의 마지막 부분을 보면, AI 스스로 이렇게 작성했습니다.

> 
> 
> 실시간 웹 검색을 실행하지 않았기 때문에 최근 매장 수의 증감이나 최신 마케팅 트렌드에는 추측이 포함될 수 있습니다.
> 

네, 그렇습니다.

이번 Research AI는 웹 검색을 하지 않았습니다.

AI가 본래 가지고 있던 지식만으로 작성된 보고서였습니다.

이대로 영업 자료에 활용하면,

손님께서 “그 숫자, 어디에서 얻은 정보입니까?”라고 물으시면 끝입니다.

## QA AI에 평가해 보았다.

그러므로 QA AI의 역할입니다.

제2화에서,

제작자와 검토자가 다른 사람을 더 나은 방향으로 하는 것이 좋습니다.

그녀는 그렇게 썼다.

검토 결과물을 QA AI에 전달하여 점검을 받겠습니다.

볼 수 있는 것 5가지가 있다.

- 정확성(Accuracy)
- 증거(근거가 있는가)
- 완결성(누락된 부분이 없는지 확인)
- 관련성(요청된 업무에 적합한가)
- 실행 가능성(다음 행동에 활용할 수 있는가)

그래서 한 번 발을 헛디빳니다.

첫 번째 QA는 움직였다.

앱 측의 문제로 인해 점수를 저장할 수 없었습니다.

AI가 아닌, 제 앱의 버그였습니다.

질의응답을 수정하고 다시 실행했습니다.

## 59점입니다. 판정은 “리바이스(수정 필요)”입니다.

결과는 여기 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790780951-U8FL5Xq0ynvgbRxarsQJNj1A.png?width=1200)

AI 품질 평가 점수: 59 / 100

- 이 노래는 처음 들었을 때 큰 충격을 받아 말을 잇지 못했습니다. 그때의 감정은 여전히 생생하게 기억합니다. 특히 후렴구의 멜로디가 제 마음속 깊이 파고드는 듯한 느낌이었습니다. 이 노래를 들으면 마치 자신의 인생을 되돌아보는 듯한 신비로운 감정에 빠집니다. 가사 또한 매우 공감되는 부분이 많아 여러 번 반복해서 들었습니다. 이 노래는 저에게는 특별한 의미를 지닌 존재입니다. 언젠가 이 노래를 연주할 수 있는 날이 오기를 진심으로 바랍니다.
- 근거：10
- 오류 70건
- 업무와의 균형: 85
- 다음 행동의 용이성: 65

판정은 재검토가 필요합니다.

QA AI의 코멘트는 다음과 같았습니다.

> 
> 
> 본 제안의 방향성은 비즈니스적으로 유용하지만, 웹 조사 결과가 아직 실시되지 않았고 모든 주장이 검증되지 않았기 때문에 근거 점수가 매우 낮습니다.
> 

구역질이 난 듯 소리도 나지 않는다.

참고로 이번에는 QA AI의 내용도 Gemini입니다.

똑같은 AI가 똑같은 AI를 평가하는 것이므로, 사실상 다른 AI에게 확인받고 싶습니다.

그래도, 상당히 까다로웠습니다.

## 근거: 10점

가장 눈에 띄는 것은 근거 10가지입니다.

방향성은 일치한다 (85점).

어느 정도의 유사감이 느껴지기도 한다 (75점).

하지만, 증거가 없다.

웹 검색을 시도해 보려고 했습니다.

다만, 이번에 사용하려 했던 Gemini의 웹 검색 기능은 무료 枠에서는 사용할 수 없었습니다.

시도해 보았더니, 이용 제한 오류로 멈췄습니다.

따라서 현재 Research AI는 웹 검색 기능을 포함하지 않습니다.

지식만으로 작성하는 조사 담당입니다.

근거 10점은 AI의 능력이 낮은 것이 아니라,

조사를 위한 도구를 제공하지 않은 채 “조사해”라고 요청한 결과

생각해 보니 그렇게 생각하시는군요.

## 빨리 하는 것이 좋은 일이라는 뜻은 아니었다.

가장 크게 깨달은 것은 바로 이것입니다.

AI는 그런 종류의 문장을 만들 수 있다는 것과…

실무에 유용하게 활용할 수 있는 조사 결과라는 점은 별로 다릅니다.

4.5초라는 반응 속도로 돌아왔을 때, 저는 완전히 “정말 대단하다”라고 생각했습니다.

점수를 매기는 순간까지, 그 근거의 부재를 깨닫지 못했다.

사람의 일이라도, 그렇지 않을 수 있습니다.

제출이 빠르고 겉모습이 정돈된 자료는 내용 확인 없이 통과시킨다.

AI 일은 빠르다.

그래서 제대로 검토할 수 있는 시스템이 필요합니다.

## AI 직원에게도 “인사 평가”가 있습니다.

또한 한 가지 떠올린 것은,

AI 직원에게도 인사평가가 필요하다는 것입니다.

사람 회사를 경영한다면,

누군가가 어떤 일을 하고, 그 결과물의 수준은 어떠했고, 그 일에 얼마나 시간이 걸렸는지 대략적으로 파악할 수 있습니다.

하지만 AI 직원을 방치하면 아무것도 남지 않습니다.

한 번의 기회로 “대단했다”거나 “별로였다”는 식으로 끝나는 경우가 많다.

어떤 AI가 어떤 직업에서

어떤 시점, 어떤 초, 얼마를 지불했고, 실패하지 않았는지.

그것을 기록하지 않으면,

어떤 AI에게 어떤 일을 맡겨야 할지, 정말로 언제까지도 결정할 수 없네요.

## AI 성능 센터를 만들었습니다.

그 결과, AI 직원 평가 화면을 만들었습니다.

AI 퍼포먼스 센터입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790781116-guJmp61bXQinrNaDyBH4V20o.png?width=1200)

AI가 일하는 횟수가 잦아질수록

담당 AI 인력, 사용된 AI, 성공 여부, QA 점수, 소요 시간, 사용된 토큰 수가 기록됩니다.

현재 숫자는 다음과 같습니다.

- 실행 횟수: 6회
- 성공 5회 / 실패 1회 (성공률 83%)
- 평균 AI QA 점수: 59점
- 평균 처리 시간: 3.4초
- 그 다음으로 말씀드릴 내용은 ‘별의 정원사’를 읽고 감동했을 때의 이야기입니다. 이 이야기는 어렸을 때부터 지금까지 저에게 특별한 의미를 지니고 있습니다.

‘별의 정원사’는 앙리 뒤마르탱의 작품으로, 작은 비행기를 타고 별간 여행을 하는 왕자와 그 만남을 통해 소중한 가치를 깨닫게 해 줍니다. 예를 들어, 소중한 것은 눈에 보이는 것뿐만이 아니라, 사람의 마음을 이해하는 것, 그리고 사랑하는 것이죠.

이 이야기를 읽고 저는 제 인생에 대해 깊이 성찰하게 되었습니다. 진정으로 소중한 것은 무엇인지, 저는 무엇을 소중히 살아갈べき인지에 대한 질문을 던지게 되었죠.

이 이야기는 어른이 되어서도 저에게는 여전히 마음속에 남아있는 작품입니다. 읽을 때마다 새로운 영감을 얻고 감동을 받습니다.

‘별의 정원사’는 저에게 인생의 등불이 되는 소중한 보물입니다.
- 요금: 무료 (프리 티어)

실패는 어제 제가 했던 웹 검색을 시도하다 멈췄을 때의 것입니다.

6회 중에는 동작 확인을 위해 움직인 부분도 포함되어 있습니다.

화면의 “단가 미 설정”은 무료 枠 설정 이전의 기록이 섞여 있는 문제로 인해 발생합니다.

중요한 것은 여기서부터입니다.

이 59점은 “상오의 바 조사”라는 일에 웹 검색 없이 한 번 수행한 결과에 대한 점수입니다.

Gemini는 59점의 AI라는 이야기가 아닙니다.

샘플은 단 한 건입니다.

비교 대상은 아직 없습니다.

그러하여 화면에도 “비교 데이터 부족”이라는 문구가 의도적으로 나타지도록 했습니다.

단 한 번의 결과만으로 “이 AI가 최우선”이라고 단정짓지 않기 위해서입니다.

덧붙여, 의도적으로 추가한 기능이 있습니다.

품질 내역입니다.

59점 중 어떤 항목에서 점수를 잃었는지 확인 가능하도록 수정했습니다.

100점 만점에서 41.5점(반올림하여 59점)을 잃었으며, 그 중 22.5점은 “근거”로 계산되었습니다.

59점이라는 숫자는 ‘별로 좋지는 않네’ 정도로 끝맺게 됩니다.

하지만 상세 내역을 살펴보면 수정해야 할 부분이 명확하게 드러납니다.

## 언젠가 “딱 맞는 AI”를 선택할 수 있게 될 것이다.

제2화에서,

가장 현명한 AI를 모든 일에 사용하는 데 필수적이지 않습니다.

그녀는 그렇게 적었습니다.

이 성적표는 그를 위한 준비입니다.

품질(Quality)

요금(비용)

속도(Speed)

안정성

이 네 가지가 모이면,

이 일에는 이 정도 품질의 AI가 가장 적합할 것 같습니다.

데이터로 선택 가능하게 될 것입니다.

하지만 자동적으로 AI를 선택하는 시스템은 아직 만들어지지 않았습니다.

지금은 아직 제가 숫자를 보고 판단하는 단계입니다.

## 다음 예고

이번에 깨달은 것은,

연구 AI가 부족한 것은 “똑똑함”이 아니라 “탐색 도구”일 수도 있다는 것이었습니다.

다음 회차는

AI 직원에게 웹 검색을 허용하면 59점은 어디까지 평가될 수 있는가?

해보고 싶습니다.

같은 “신주바 조사”를 이번에는 검색 가능 상태로 진행한다.

이번에 59점을 기준으로 비교해 보겠습니다.

점수가 오르는 걸까.

요금은 얼마만큼 달라지는가?

애초에, 검색하는 것만으로 정말 근거 있는 조사가 되는 것인가.

좋은 결과도, 나쁜 결과도 그대로 적겠습니다.

### 이 시리즈에 대해

AI만으로 회사를 만들고 실제로 매출을 창출할 수 있을까?

그 일부를 계속해서 여기서 공개해 나갈 것입니다.

관심 있으시면 팔로우 부탁드리고, 지켜봐 주시면 좋을 것 같습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/tokyo_worklog/n/n033d0a20835c)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 114청크*

[원문 보기](https://note.com/tokyo_worklog/n/n033d0a20835c) | 출처: note.com