# AI 사원을 늘리면 자동화할 수 있을까? 기사 제작을 시스템으로 바꾸는 방법

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-13T07:43:37.148Z

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AI를 다섯 명을 고용해서 매일 기사를 생산한다. 게다가 급여는 거의 0원이다. 그런 이야기를 들었는데, 솔직히 말해서 과장된 표현은 아닌 것 같다.

미사는 대본에서 고개를 들며 의심하는 듯한 눈썹을 그렸다.

정말 과장된 생각인 거 같네요. AI는 직원도 아니고, 방치하면 사업을 이해하고 일하는 방법도 아니죠. 다만, 일을 역할에 따라 나누고 규칙과 절차를 부여하는 방식 자체는 상당히 실용적이에요.

시작부터 꿈을 반쯤 깨뜨렸네.

반쪽만 남겨둔 것 자체가 양심적인 거 아니겠어?

유타는 손안의 메모를 한 장 넘겼다.

요컨대, 하나의 AI에게 무엇이든 부탁하는 것이 아니라, 조사 담당, 집필 담당, 제목 담당, 품질 확인 담당, 공지 담당처럼 역할을 분담하는 것이다. 또한, 모든 사람이 지킬 원칙과 각자의 작업 절차를 파일로 만들어 놓으면, 매번 처음부터 설명할 필요 없이 상당히 안정적으로 일을 진행할 수 있게 된다.

하지만 AI는 하나뿐이잖아? 다섯 명 있는 것처럼 보여주는 것일 뿐이지?

그래. 정확히 말하면, 다섯 가지 역할을 부여한 AI야. 사람을 다섯 명 채용한 건 아니야. 단순히 업무의 시작점을 나누는 것만으로도 출력 결과가 달라. 회사원이었다면, 총무, 영업, 회계의 업무를 전부 하나의 지시서에 담아 넣었을 때를 상상하면 이해하기 쉬울 거야.

미사는 펜 끝으로 책상 위를 가볍게 두드렸다.

어떻게 시작해야 할지, 알 수 없어 혼란스러워지는 거죠.

AI도 비슷한 상황에 놓일 수 있습니다. 지켜야 할 조건이 지나치게 많아지면 조사 정확성, 문장의 가독성, 판매 방식, 광고 문구의 파워를 동시에 충족하려 합니다. 결과적으로 모든 것이 어느 정도 수준에 머물러 약한 글만 만들어낼 수 있습니다.

솜씨가 좋으시다고 보셨는데, 사실 우선순위를 정하는 데 어려움을 겪고 계시는군요.

그런 식으로 하세요. 그래서 일을 최대한 세분화하고, 좁은 분야에 특화된 담당자를 여러 명 준비하는 것이 훨씬 관리하기 편합니다.

## 한 명의 만능 AI와 역할이 다른 다섯 명

구체적으로 어떤 방식으로 분할하는 건가요?

미사가 마이크에 조금 몸을 기울였다.

게시물을 제작하고 판매하고, 그 후 홍보까지 고려한다면, 우선 조사 담당이 주제와 자료를 수집한다. 다음으로 집필 담당이 구성과 본문을 작성한다. 제목 담당이 제목과 이미지 방향성을 검토한다. 품질 확인 담당이 사실 관계와 가독성을 점검하고, 마지막으로 홍보 담당이 SNS용 게시글을 제작한다. 크게는 이 다섯 단계이다.

정말 훌륭한 편집부인지에 대해서는 잘 모르겠어요. 제 직장보다 업무 분담이 더 잘 되어 있는 것 같기도 합니다.

미사키의 직장이 걱정되네.

저버려두는 것

두 사람 사이에 짧은 웃음이 터져 나왔다.

중요한 것은 다섯 명이라는 숫자 그 자체가 아니야. 자신의 일이 어떤 단계로 나뉘는지를 보는 것이지. SNS 운영이라면 콘텐츠 발굴, 원고 작성, 이미지 제작, 게시 전 확인, 반응 분석 등으로 나눌 수 있고, 영업이라면 잠재 고객 정리, 기업 조사, 제안 초안 작성, 자료 제작, 연락문 작성 등으로 나멉지 않을까.

그래서 AI를 선택하는 대신 업무 흐름을 분해하는 것이 먼저인 것이겠어요.

응. “AI 직원”이라는 표현에 끌릴 때면 인격이나 이름을 부여하고 싶지만 우선 필요한 것은 업무 분장이다. “당신은 훌륭한 편집자입니다”보다 “이 자료를 읽고 독자의 의문 3가지 사항을 근거와 함께 보관한다”는 것이 더 실질적인 업무다.

꿈이 없지만, 이해하기 쉬워.

회사도 직책보다 업무 내용이 중요하니까. 나는 직책만 폼폼하게 해서 일감이 전혀 해결되지 않는 문제에 몇 번이나 마주쳤어.

유타는 그렇게 말하며 차갑아진 커피를 마셨다.

## 가장 먼저 만드는 것은 폴더가 아니라 회사다.

역할을 정했다면 어디서부터 시작해야 하는가?

먼저, 프로젝트 전체를 포함하는 최상위 폴더를 하나 만듭니다. 그 안에 담당별 폴더를 배치합니다. 조사, 집필, 제목, 품질 확인, 공지 등을 포함합니다.

생각했던 것보다 훨씬 조용하다.

자동화의 기반은 대체로 조용하고 미미한 것들이 많습니다. 저장 위치를 정하지 않은 채 시작하면, 조사 결과는 채팅, 원고는 다운로드, 규칙은 다른 메모장에 있다는 상태가 됩니다. 다음번에 AI에게 같은 일을 부탁하려 해도 필요한 정보가 보이지 않는 상황이 발생할 수 있습니다.

사람 책과 마찬가지예요. 자료가 어질러져 있으면, 뛰어난 사람이라도 다시 찾는 것부터 시작하죠.

네, 그렇습니다. 코딩 기반 AI는 지정된 폴더 내의 자료를 읽고, 파일을 만들고, 업데이트할 수 있습니다. 따라서 폴더는 단순한 보관 공간이 아닌, 업무 그 자체가 이루어지는 공간이 됩니다.

미사는 고개를 갸우뚱했다.

평범한 챗봇 AI와, 그것이 다른 점인가요?

일반적인 채팅은 대화 중에 원고를 작성하여 끝내는 경우가 많다. 코딩형 AI는 여러 파일을 횡단하며 작업하기 쉽다. 공통 규칙을 읽고 조사 결과를 저장하며, 해당 파일을 사용하여 본문을 작성하고, 마지막으로 검토 결과를 별도 파일에 보관하는 흐름을 만들 수 있다.

아, 대화 상대라기보다는 공유 폴더에서 함께 작업하는 담당자에게 더 가까워지는군요.

하지만 작업 대상 폴더를 매번 꼼꼼히 지정해야 합니다. 이 점을 잊을 경우 다른 장소에서 일을 시작하거나 필요한 규칙을 읽지 못하게 됩니다. 미미하지만 상당히 중요한 확인 사항입니다.

## 공통 규정 및 담당별 규정을 분리합니다.

자리만 만들어봤자 직원들은 일에 대해 전혀 모르는 거 아니겠어?

그러면서 다음 규칙을 작성한다. 우선 부모 폴더에는 프로젝트 전체를 지배하는 공통 정책을 배치한다. 예를 들어 예상 독자, 다루는 주제, 글의 톤, 전문 용어 설명 정책, 근거 없는 주장을 피하고 개인 정보를 포함하지 않는 등의 내용이다.

편집 지침과 같은 것이군요.

그래. 모든 사람이 읽는 규정집이라고 생각해도 무방해. 그 밑에서, 담당별 폴더에는 별도의 규칙을 배치해. 조사 담당이라면 여러 정보원을 확인하고, 날짜를 살펴, 사실과 추측을 분리해야 해. 집필 담당이라면 초보자가 중간에 길을 잃지 않도록 구성하고, 문장을 너무 길게 하지 않도록 해야 해. 품질 검사 담당이라면 오류, 중복, 과장, 근거 부족을 지적하는 식으로 진행되는 거지.

미사는 커피컵을 향해 손을 뻗었다.

모든 것을 공통 규칙에 적는 것이 가능한가요?

문제는 아니지만, 지나치게 많아지면 관리하기가 어려워요. 조사 담당자에게 이미지 카피 문구의 규칙까지 다 읽어보라고 하면 의미가 없죠. 필요한 건 모두 상위 담당자에게 먼저 전달하고, 전문적인 규정은 각 담당자에게 따로 전달하는 방식이에요. 학교 전체의 교칙과 각 학급의 규칙을 분리하는 것과 같은 개념이죠.

회사보다 학교 예가 갑자기 불안해지는 건, 나만 그런 걸까.

미사의 학창 시절에 대해서는 언급하지 않겠습니다.

아름답게 피했네.

유타는 아무것도 묻지 않았다는 것을 인정하지 않고 메모를 다시 응시했다.

더욱 주의할 점이 하나 있습니다. 규칙이 많을수록 좋은 것은 아닙니다. 떠오르는 모든 주의사항을 다 적으면 AI가 무엇을 우선시해야 할지 알 수 없게 됩니다. 인간도 두꺼운 매뉴얼을 처음 받았을 때 중요한 부분을 놓치곤 하죠.

그래서 처음부터 완벽한 규칙집을 만들려고 노력하지 않는 게 좋을까요?

네. 우선 치명적인 실수를 방지하기 위해 짧은 규칙부터 시작합니다. 실제로 사용하면서 같은 실수가 발생하면 한 항목을 추가하는 식으로 반복합니다. 그렇게 하면 자신의 경험이 AI의 업무 환경에 축적되어 갑니다.

## 규칙과 절차는 상이함

지금부터 계속해서 규칙이라고 말씀하시는데, ‘기사를 작성하라’는 절차도 거기에 포함시키는 건가요?

그곳은 나눠놓는 것이 좋겠습니다. 규칙은 업무 중 항상 지켜야 하는 것입니다. 절차서는 특정 업무를 할 때만 사용하는 것입니다.

잠시만요. 구체적인 예시를 부탁드립니다.

사용한 물건은 원래 자리에 돌려놓는 것이 보편적인 규칙이다. 세탁기는 이 코스를 선택하고 세제를 이렇게까지만 넣어야 한다. 기사 제작이라면 과장된 표현을 피해야 한다. 세 가지 정보 출처에서 자료를 모아 공통점과 차이점을 표로 정리하고, 출처와 함께 보관한다.

아, 그렇다면 이해가 되네요. 매번 지켜야 하는 자세와 작업의 순서는 다른 거네요.

절차를 재활용 가능한 형태로 저장하면, 다음부터 짧은 지시로 호출할 수 있습니다. 조사 담당에게는 조사 절차, 집필 담당에게는 구성에서 본문을 만드는 절차, 품질 확인 담당에게는 검토 항목과 수정 방법을 제공합니다. 한 번 성공했던 긴 지시나 대화를 절차서로 정리해 달라고 요청하는 방법도 있습니다.

그렇다면 프롬프트를 매번 깔끔하게 다시 작성하지 않아도 되는 건가요?

그래. 오히려 실무에서는 잘 풀린 대화를 보존하고 발전시키는 것이 현실적이라고 생각한다. 처음부터 완벽한 명령문을 만들려고 하면, 그것만으로도 지치니까.

유타도 처음부터 완벽한 결과물을 만들려고 멈추지 않는 타입이야.

그 일에 한 번뿐 아니라 오히려 여러 번 깔끔하게 실패했던 경험이 있습니다.

## 다섯 명이 동시에 일하는 것은 항상 옳은 말은 아니다.

미사는 손에 든 대본을 넘기며 잠시 웃었다.

이 정도까지 만들었다면, 다섯 사람을 동시에 움직이면 순식간에 끝낼 수 있겠어? 화면을 다섯 개 띄워서 모두에게 ‘시작해 주세요’라고 지시했어.

그것이 조금 의심스러운 부분입니다. 기사 제작은 기본적으로 바톤 리레이와 같습니다.

바톤 리레이

조사가 완료되지 않으면, 집필 담당자는 자료를 확보할 수 없습니다. 본문이 없이는 품질 확인이나 공지문 작성도 불가능합니다. 다섯 명을 동시에 가동해도 실제로 작동하는 것은 일부에 불과하며, 나머지는 전 과정을 기다려야 합니다.

겉모습은 미래형 회사처럼 보이지만, 세 사람이 대기 중이다.

그래요. 멋지지만 효율은 늘어나지 않았어요. 오히려 여러 화면이나 대화를 관리하는 데 드는 노력이 더 늘어나는 경우도 있습니다.

미사는 당황한 듯 웃었다.

그러면 병렬 처리는 의미가 없다는 뜻이 맞나요?

그럴 리가 없어요. 시간적, 내용적으로 관련 없는 업무에는 적합하죠. 서로 다른 주제를 동시에 조사하고, 여러 상품 리뷰를 모으거나, 다른 관점의 기획안을 제시하는 등의 작업은 병렬적으로 진행될 수 있습니다. 하지만 조사, 집필, 확인과 같이 결과물을 순차적으로 전달하는 업무는 하나의 흐름으로 관리하는 것이 훨씬 명확합니다.

어떤 것이 동시에 움직이면 반드시 빨라지는 건 아니구나.

회사에서도 기획안이 없는데 교정 담당을 불러도 곤란한 상황입니다. AI라고 해서 업무 흐름의 의존 관계가 사라지는 것은 아닙니다.

## 진정한 자동화는 순서를 결정하는 것

그렇다면 결국 조사 결과가 나오기 바뀔 때마다 인간이 다음 담당자에게 일을 넘겨받는 걸까요?

처음에는 그것도 괜찮았다. 하지만 절차가 정해지면, 다섯 가지 작업을 정한 순서대로 실행하는 ‘통합용 절차’를 만들 수 있다. 조사 결과를 저장하면 집필로 전달하고, 본문이 완성되면 제목안을 제시한다. 품질 확인을 통과하면 공지문을 만든다. 이렇게 한 번의 지시로 흐름을 시작하는 것이다.

드디어 부장님의 업무가 줄어들었습니다.

맞네. 처음에는 본부장의 역할을 하려고 했는데, 각 담당자에게 꼼꼼한 지시를 내리고, 파일을 옮기고, 진행 상황까지 확인하고 있어. 완전히 가장 바쁜 현장 담당인 것 같아. 그런데 순서를 절차화하면, 인간은 시작 시의 주제 지정과, 중간의 판단, 마지막의 확인에 집중할 수 있지.

“그걸 ‘완전 자동’이라고 부르는 것이 괜찮은가?”

미사키의 목소리가 약간 낮아졌다.

나를 소환되지 않을까. 중간에 제목을 고르거나, 내용의 방향성을 확인하거나, 품질 관련 질문에 답하는 등의 판단은 남아있을 것이다. 외부 정보 획득에 실패하는 경우도 있고, 사실 확인도 필요하다. 그래서 반자동 또는 사람이 감독하는 자동화라고 생각하는 것이 더 정확하다고 본다.

한번 밀면 팔릴 기사가 완성되는 것이 아니라는 것

그 정도라면 아무도 고생하지 않아요. 다만, 다섯 번 설명했던 내용이 한 번으로 마무리되고, 결과물이 결정된 장소에 남아 있다면 그것만으로도 충분히 큰 개선이 되는 겁니다.

## 30분 안에 제작된 글은 그대로 판매될 수 있는가

실제로 어느 정도 품질이 될지 궁금하네.

제작된 메커니즘의 예시에서는 조사, 구성, 본문, 제목, 품질 확인, 공지문까지, 상당히 짧은 시간 안에 모든 것이 완성되었다. 무료 부분과 유료 부분의 전환까지 포함하여 상품다운 형태를 갖추기도 했다. 하지만 제작자 스스로도 그대로 높은 가치를 지닌 완성도라는 보장은 없다고 인정하고 있다.

정말 솔직하시네요.

AI는 구조를 정돈하거나, 누락을 줄이거나, 반복적인 작업을 빠르게 하는 데 능숙하지만, 그 사람만이 가진 경험, 구체적인 실패, 독창적인 검증 결과까지 무의미하게 만들어낼 수는 없습니다. 일반적인 논론으로만 구성되면 읽기 쉽지만, 어디에서나 볼 수 있는 내용이 될 가능성이 큽니다.

그렇다면 인간은 마지막에 문장을 바로잡는 것만으로는 충분하지 않겠어?

상황에 따라 다르지만, 핵심 가치는 사전에 충분히 담아두는 것이 좋다. 자신의 기록, 고객으로부터 받은 질문, 실제 측정한 숫자, 실패를 통해 개선한 절차를 자료로 제공한다. 그 위에 AI에게 정리하도록 한다. AI가 처음부터 전문가를 연기하는 것이 아니라, 인간의 지식을 재활용하기 쉽게 하는 것이다.

미사는 잠시 침묵하고 펜을 내려놓았다.

즉, AI 직원(社員)을 육성한다는 것은 인격을 더욱 현명하게 만드는 것이 아니라, 자신의 업무 지혜를 규칙과 절차로 옮기는 것이다.

이 표현을 피하고, 이 확인을 미루고, 이 정보원을 우선시하고 개선하는 것을 반복할수록 그 축적이 강점이 된다. 처음 한 번의 출력이 아닌 세 번, 다섯 번이나 다듬어진 시스템에 가치가 있다는 것이다.

## 가장 먼저 하나의 업무에만 시스템을 구축해 보겠습니다.

근데, 다섯 개의 팀을 만들고 공통 규칙과 팀별 규칙을 정하고 절차서도 만드는 거 아니겠어? 일반 회사원에게는 시작하기도 전에 엄청난 프로젝트잖아?

그래, 말씀하신 부분도 충분히 이해합니다. 그래서 처음부터 편집부를 완전히 새로 만드는 필요는 없다고 생각합니다.

이 정도로 충분히 설명드렸으니?

시스템의 전체적인 그림을 파악하는 것과 지금 당장 전부 만드는 것은 다르다. 우선 매주 반복하며 절차가 어느 정도 정해져 있는 작업을 하나 골라낸다. 예를 들어 회의 메모에서 핵심을 정리하거나, 여러 자료에서 기획의 재료를 모으거나, 기사 공개 전의 검토를 하는 것과 같이 그 하나에만 담당 폴더와 절차서를 만들어도 충분하다.

성공 시 다음 담당을 추가한다.

네. 갑자기 완전 자동화를 목표로 하지 않고, “매번 같은 설명을 하고 있는 부분”을 하나 줄여나가는 것이다. 다음으로, “사람이 파일을 옮기는 부분”을 연결한다. 마지막으로, 중간에 필요한 판단은 사람에게만 맡기는 방식으로 한다. 이 순서대로 진행하면, 어디에서 실패했는지도 쉽게 찾을 수 있다.

반대로, 자신에게 맞지 않는 직업은 무엇입니까?

정답 기준이 모호하고, 매번 상황이 크게 변하는 업무입니다. 심각한 판단을 수반하는 업무이며, 원자재 자체가 부족한 경우도 있습니다. 또한, 실수가 사람의 건강이나 재산에 크게 영향을 미치는 업무를 확인 없이 처리하는 것은 매우 위험합니다.

기사 제작 시에도 출처 및 숫자는 사람이 확인하는 것이 맞습니까?

그러한 조치를 취하는 것이 바람직합니다. 품질 확인 담당자를 배치하더라도, 그 담당자 역시 AI이기 때문입니다. AI가 AI를 검사한다고 해서 절대 안전하다고 할 수 없습니다. 공개 책임은 여전히 인간 쪽에 남아있습니다.

## AI 직원이라는 표현에 대한, 적절한 해석 방식

부스 안의 시계가 녹음 종료 시간에 다가오고 있었다.

처음에는 “급여가 없는 24시간 근무 직원”이라는 이야기가 조금 의심스러웠습니다.

그럴 만한 경계야. 이용 요금이 발생하고, 지시된 설계, 정보 준비, 확인에도 인간의 시간이 필요하다는 점을 간과해서는 안 돼. 도입한다고 해서 바로 다음 날부터 이익이 생기는 이야기가 아니야.

하지만, 그저 과장으로 끝나는 이야기가 아니었다.

역할 분담, 공통 규칙, 담당별 규칙, 재이용 가능한 절차, 순서 제어. 이 다섯 가지는 AI를 업무에 활용할 때 매우 실용적인 설계라고 판단된다. 기사 제작뿐만 아니라 정보 수집, SNS 운영, 제안 자료 제작에도 적용할 수 있다.

미사는 대본을 덮었다.

결국 “AI를 몇 명을 고용할 것인가”보다 “자신의 일을 어디까지 설명할 수 있는가” 하는 문제인 것이다.

꿈이 없는 이야기를 하면, 결국 그것이 문제인 거예요. 모호한 업무를 넘기면, AI도 모호하게 작동합니다.

그렇다면 저는 내일 품질 확인 담당을 한 명만 채용해 보죠.

괜찮네. 급여가 0원이라고는 말하지 않겠지만.

그것, 정말 현실적이에요.

부장이 가장 먼저 알아야 할 것은 AI 직원에게도 경비가 발생한다는 것입니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/fukumaru_neko/n/nbd0063625aa2)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 90청크*

[원문 보기](https://note.com/fukumaru_neko/n/nbd0063625aa2) | 출처: note.com