생성형 AI를 업무에 활용하고도 결과물을 다시 고치고 정리하느라 오히려 일이 늘었다고 느끼는 직장인이 적지 않다. 질문에 그럴듯한 답을 얻는 것과 실제 업무에 바로 쓸 수 있는 결과물을 만드는 것은 다른 문제이기 때문이다.

최정혜 연세대 교수, 김여립 울산과학기술원(UNIST) 교수, 이동근 삼정KPMG AI센터장, AI 솔루션 기업 뉴럴웨이브가 공동 집필한 'AI와 일하는 기술: 성과를 만드는 365가지 AI 치트키'는 이런 문제에 주목한 실전형 업무서다.

책은 회의, 이메일, 보고서, 리서치, 기획, 마케팅, 재무, 업무 자동화 등 직장인이 실제로 수행하는 업무를 365개의 상황형 프롬프트로 정리했다. 핵심은 'AI에게 무엇을 물을 것인가'가 아니라 'AI에게 어떤 일을, 어떤 맥락과 기준으로 맡길 것인가'에 있다.

저자들은 AI를 단순한 검색창이나 답변 도구로 사용해서는 업무 효율을 높이기 어렵다고 지적한다. AI가 내놓은 결과를 그대로 활용하기 어려워 결국 사람이 다시 검토하고 수정해야 하기 때문이다.

책이 제시하는 해법은 AI에게 질문하는 대신 업무를 맡기는 것이다. 프롬프트를 외부 전문가에게 보내는 업무 요청서처럼 작성해 누가 결과물을 사용할지, 어떤 판단이 필요한지, 어떤 순서로 업무를 진행할지, 최종 결과물은 어떤 형태여야 하는지를 구체적으로 제시해야 한다는 설명이다.

예를 들어 경쟁사 분석을 할 때 단순히 가격과 기능을 표로 정리해 달라고 요청하면 결과는 정보 정리에 그친다. 반면 경쟁사의 가치 제안을 비교하고 시장의 빈틈을 분석한 뒤 선택 가능한 전략과 리스크까지 제시하도록 요청하면 AI의 역할은 단순한 '정리'에서 '분석'으로 확장된다.

주간 보고도 마찬가지다. 한 주 동안 수행한 업무를 나열하는 대신 "팀장이 다음 주 자원을 배분할 수 있도록 우선순위와 의사결정 포인트를 제시해 달라"고 요청하면 보고서의 목적과 결과물 자체가 달라진다.

365개의 프롬프트 역시 단순한 기능 설명보다 '언제 활용할 것인가'에 초점을 맞췄다. 회의 직후, 상사에게 보고하기 전, 기획서 초안이 막혔을 때 등 업무 상황별로 필요한 프롬프트를 찾아 바로 적용할 수 있도록 구성했다.

결국 책이 말하는 AI 활용의 핵심은 프롬프트를 잘 쓰는 기술 자체에 있지 않다. AI에게 단순히 답을 요구하는 데서 벗어나 구체적인 업무와 판단을 맡기고, 그 결과를 다음 업무 단계로 연결하는 데 있다. 생성형 AI를 '답을 주는 도구'에서 '일을 수행하는 파트너'로 바꾸는 방법을 실무 사례를 통해 보여준다는 점에서 직장인에게 실용적인 안내서다.