# AI 직원 9명이 함께 만든 대시보드를 통해 알아낸 사실: “전면 자동화”보다 더 중요한 것

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-15T00:14:34.155Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/309235833/rectangle_large_type_2_c00d1e41d9cce730d6e8c99508867836.png?width=1280)

ChatGPT나 Codex를 사용하면 일이 순조롭게 진행될 것이다.

처음에는 저도 그렇게 생각했습니다.

하지만 실제로는 AI에게 지시를 내리고, 결과를 다른 AI에게 전달하고, 내용을 확인하고, 공개 장소에 붙여넣는 과정이 필요합니다. AI를 늘릴수록 이 과정을 연결하는 작업도 증가했습니다.

이에 따라 연구부터 제작, 확인, 배포, 개선에 이르기까지의 전 과정을 9명의 “AI 직원”에게 분담하고, 업무 진행 상황을 하나의 화면에서 확인할 수 있는 대시보드를 구축했습니다.

시도해보니, 모든 것을 자동화하는 것보다 “어디까지 자동화하고, 사람이 판단하는 부분을 먼저 결정하는 것이 더 중요하다”는 것을 깨달았습니다.

## 결론부터 말씀드리겠습니다.

AI 자동화로 줄이고 싶은 것은 인간의 판단이 아닌 것입니다.

줄일 것은 복사, 붙여넣기, 화면 이동, 중복된 설명, 결과의 전사입니다.

반면에, 외부 공개, 계약 조건, 금액, 사실 확인, 과격한 표현 등은 인간이 판단할 수 있는 지점에서 중단해야 합니다.

제가 제작 중인 대시보드에서는 AI 직원들이 업무를 이어받아, AI CEO가 내용을 정리하고, 마지막으로 인간에게 승인을 요청합니다. 승인 또는 수정 요청을 받기 전까지 배포 단계에는 진행되지 않습니다.

## 9명의 인공지능 직원으로 업무를 분담했습니다.

화면 상에서는 다음 9명에게 역할을 분담하고 있습니다.

- 연구부: AI 프로젝트 및 검색 수요 조사
- 데이터 부: 데이터를 집계하고, 추세를 분석한다.
- 제작부: 게시물, 기사, 이미지 제작
- 마케팅부: Threads와 Note 운영
- 영업부: 소송 및 계약과의 연결고리 및 진행 경로를 설계한다.
- 법무·품질관리부: 표현, 요금, 링크 확인
- 배포 부서: 승인된 콘텐츠만 공개합니다.
- 개선 부: 반응을 토대로 다음 전략을 결정
- AI CEO: 방향을 명확히 하고, 관련자에게 승인을 요청한다.

중요한 것은 AI가 9가지 종류라는 사실 자체가 아닙니다.

누가, 무엇을 하고, 다음에 누구에게 전달할지 결정되어 있습니다.

## 업무는 “상담 → 실행 → 승인 → 공개 → 기록” 순서로 진행한다.

예를 들어 기사를 작성할 경우, 데모 환경에서는 다음과 같이 진행됩니다.

- 리서치팀이 공식 정보와 검색 수요를 조사한다.
- 데이터 부에서 후보를 비교하고 우선순위를 결정했다.
- 제작부는 기사와 이미지의 초고를 작성한다.
- 법무·품질관리부가 요금, 광고 표기, 링크를 확인한다.
- AI CEO가 판단 자료를 정리하고, 이를 인간에게 승인을 요청했습니다.
- 사람이 승인하면 배포 부서가 공개 공정에 진행됩니다.
- 마케팅부와 개선부가 반응을 기록하고 다음 제안을 마련했습니다.

이번 대시보드는 이 흐름을 하나의 화면에서 바로 확인하도록 설계되었습니다.

전체 상황, AI 직원, 업무 진행, 결과 및 분석의 4가지 탭이 있으며, 전체 상황 탭에서는 어떤 AI 직원이 활동 중인지, 어떤 업무를 인계했는지, 어디에서 인간의 조작을 기다리고 있는지 확인할 수 있습니다.

## 가장 염려스러웠던 것은 AI가 멈추는 것이 아니라, 두 개씩 동시에 움직이는 것이었다.

제작 중 동일 사이트 개선을 두 개의 채팅에서 동시에 진행했던 사례가 있었습니다.

한쪽이 콘텐츠나 화면을 수정하는 동안, 다른 쪽도 같은 작업 폴더를 수정하고 있었습니다. 어느 쪽이 정확한 최신 버전인지 알기 어려워져, 좋은 수정 사항까지 덮어쓰는 위험이 발생했습니다.

이는 AI의 성능 때문이 아닙니다.

사건의 원본, 담당자, 인계 대상, 승인자가 불명확했던 점이었습니다.

그러므로 작업을 시작하기 전에 대상(subject)을 고정하고, 담당(responsible party)을 하나로 좁히고, 업데이트가 중단되었는지 확인한 후에만 diff를 통합하도록 했습니다. ‘AI 직원’이라는 이미지는 이 실패로부터 비롯된 것입니다.

누군가가 작업 중이라면, 다른 AI는 무작정 같은 자리를 수정하지 않고, 판단이 필요하면 AI CEO를 인간으로 되돌린다. 공개 전에 반드시 중단한다.

AI를 확대할수록, 이러한 교통 흐름 관리가 더 필요합니다.

## 영상도 처음부터 정보를 너무 많이 담으려고 했어.

Threads용 영상은 당초 4개의 탭을 순서대로 보여주는 구성이었습니다.

하지만 짧은 영상 안에서 화면이 바뀌면 AI 직원들이 활발하게 움직이는 것보다 “어떤 탭을 봐야 할까”라는 생각이 더 크게 듭니다.

그러다 보니 영상은 “전체 상황”에만 집중했습니다.

AI CEO는 업무를 분해하고, 리서치 부, 데이터 부, 제작 부, 법무·품질 관리 부, 배포 부로 업무가 전달된다. 담당 AI로부터 알림이 도착하여 매출 및 결과물의 표시가 업데이트되고, 마지막으로 현재 공개 중인 사이트를 안내한다.

짧은 시간에도 “AI 직원들이 일하고 있는 듯한 느낌”이 명확하게 와닿았습니다.

## 화면 위에 표시된 수백만 엔은 성과가 아니다.

이번 달 매출과 누적 매출이 수백만 원, 수천만 원 규모로 꾸준히 증가하고 있습니다.

이는 AI 직원들이 움직이며 성과를 쌓아 올리는 미래상을 전달하기 위한 데모 데이터입니다. 제가 이 시스템으로 실제로 얻은 매출은 아닙니다.

따라서 화면에는 “데모”, “미래 시뮬레이션”, “실적 아님”이라고 항상 표시됩니다.

0엔만 표시すれば 오해는 줄어들지만, 완성 후의 이미지는 전달되지 않습니다. 반대로, 큰 숫자만 보여주면 성과처럼 보일 수 있습니다.

미래 모습은 크게 보여주되, 실적과의 경계를 지우지 않는다. 이 균형 역시 이번에 시도하고 있는 것 중의 하나이다.

## 사람이 판단하는 장소는 처음부터 남겨두어야 한다.

저는 영업직이라 AI에게 맡겨주기 쉬운 작업과 맡겨서는 안 되는 판단의 차이를 일상적으로 느낍니다.

정보 수집, 비교, 초안 작성, 정리, 진행 기록은 AI와 잘 어울립니다. 반면에 고객 정보, 계약 조건, 금액, 사내외 송신, 최종 표현은 사람이 확인해야 합니다.

판단 직전까지를 빠르게 하는 것이다.

그렇게 하면 실제 업무에 바로 투입하기 쉽고, 문제가 발생했을 때 멈출 수도 있습니다.

## 먼저 줄여야 할 것은 AI가 하는 일들 중 자신의 작업입니다.

새로운 AI 도구를 추가하기 전에 현재 작업에서 다음 횟수를 확인해 보세요.

- AI 답변을 다른 화면으로 복사한 횟수
- 같은 전제에 대해 설명한 횟수
- 결과를 수동으로 기록한 횟수
- 완료 후 저장 위치 검색 횟수

가장 많은 왕복을 하나 줄여도 자동화 효과가 더욱 뚜렷하게 나타납니다.

AI 직원 9명을 만드는 것은 첫 번째 단계가 아닙니다. 인간이 수행하는 업무를 하나 찾아 담당과 인계를 명확히 결정하는 것이 첫 번째 단계입니다.

## 실제 데모를 공개하고 있습니다.

AI 직원들이 업무를 이어받아 인간의 승인으로 멈추고, 승인 후 재개되는 과정을 브라우저에서 확인할 수 있습니다.

AI 직원 9명이 대시보드를 보고 있습니다.

판매량, 건수, 사건명 등은 모두 데모 및 미래 시뮬레이션입니다. 실제 수익이나 성과를 보장하지 않으며, 사이트 내에는 광고 및 홍보 페이지가 포함되어 있습니다.

당신이라면 먼저 어떤 일을 AI 직원에게 맡기고 싶나요?

**출처:** [note 원문](https://note.com/ryoskai/n/nf3a7a6e92a85)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 50청크*

[원문 보기](https://note.com/ryoskai/n/nf3a7a6e92a85) | 출처: note.com