1단계
속도
이미 하고 있는 일을 더 빠르게.
이런 분은 여기
- 원래라면 처음부터 직접 쓸 이메일, 회의록, 요약의 초안을 AI에게 맡깁니다.
- 작은 일을 한 번에 하나씩 맡기고 결과는 직접 고칩니다.
- 아직 거의 써 보지 않았고, 부담 없는 첫걸음을 찾고 있습니다.
업무에서는 이렇게
회의가 끝나면 대충 적은 메모를 붙여 넣고, 담당자와 날짜를 넣은 짧은 팀 공유용 요약을 부탁합니다. 타이핑하던 시간이 초안을 읽고 고치는 시간으로 바뀝니다.
한 페이지 지도
직장에서 AI, 나는 어디쯤일까?
네 가지 단계, 단계별 신호, 그리고 시작할 무료 레슨
회사에서는 다들 AI를 쓰는 것 같은데, 내가 어디쯤인지는 알기 어렵습니다. 회의 때마다 AI 이야기를 꺼내는 동료도 있고 한 번도 언급하지 않는 동료도 있습니다. 돌아다니는 조언은 대부분 더 많이 쓰라는 말로 끝나서, 월요일 아침에 무엇을 해야 할지는 알려주지 않습니다. 이 페이지는 그 조언을 내 한 주에서 알아볼 수 있는 네 단계로 나누고, 단계마다 평범한 업무 예시와 시작할 무료 레슨을 붙였습니다.
지도
직장에서 AI를 쓰는 네 가지 단계
- 1단계속도이미 하고 있는 일을 더 빠르게.신호 보기
- 2단계고도필요한 결과를 요청하고, 단계는 AI가 짜게 하세요.신호 보기
- 3단계깊이그 분야 최고의 사람이 하듯 일하고, 결과는 AI가 아닌 다른 것으로 확인하세요.신호 보기
- 4단계폭언뜻 내 일과 상관없어 보이는 분야에서 방법을 빌려 오세요.신호 보기
단계마다 적힌 신호를 읽고 내 한 주와 비슷한 것을 찾아보세요. 대부분은 여러 줄에 걸쳐 있고, 더할 점수도 없습니다. 익숙하게 느껴지는 단계의 바로 다음 단계에서 시작하면 좋습니다.
네 단계의 출처
이 단계 구분은 Anthropic의 엔지니어링 리드인 펠릭스 리제버그(Felix Rieseberg)의 글에서 왔습니다. AI로 더 큰 목표를 세우라는 조언은 흔하지만 실천하기 어렵다는 것이 그의 지적이고, 그래서 그는 목표의 크기를 속도, 고도, 깊이, 폭의 네 가지로 나눕니다. 그는 이 방식이 어떤 AI 모델에서든 통한다고 썼습니다. 이 페이지의 설명은 저희가 다시 풀어 쓴 것이고, 사무실 예시는 저희가 덧붙였습니다.
Felix Rieseberg의 글 읽기아래에 연결된 무료 레슨은 Anthropic의 Claude를 사용합니다. 레슨에서 익히는 습관은 다른 AI 어시스턴트에도 그대로 쓸 수 있습니다.
2단계
고도
필요한 결과를 요청하고, 단계는 AI가 짜게 하세요.
이런 분은 여기
- 일을 작은 요청 여러 개로 쪼개고, 받은 답을 직접 이어 붙입니다.
- 이 일은 회의에서 논의될 예정이고, 이는 보통 누군가 여기서 결정을 내려야 한다는 뜻입니다.
- 무엇을 제출해야 하는지는 알지만, 읽는 사람이 무엇을 결정해야 하는지는 확실하지 않습니다.
업무에서는 이렇게
분기 리뷰를 예로 들면, 속도 단계에서는 AI가 지난 분기 템플릿을 채웁니다. 이 단계에서는 무엇이 바뀌었는지, 왜 바뀌었는지, 어떻게 대응할지를 묻고, 이어서 가장 중요한 결정 세 가지를 각각의 찬반 근거와 함께 요청합니다.
3단계
깊이
그 분야 최고의 사람이 하듯 일하고, 결과는 AI가 아닌 다른 것으로 확인하세요.
이런 분은 여기
- AI의 답이 깔끔해 보이지만, 전문가가 인정할지는 잘 모르겠습니다.
- 그럴듯했던 AI 요약에서 숫자 하나가 틀린 적이 있습니다.
- 팀에 실제 데이터로 검증해 본 적 없는 사업에 대한 믿음이 있습니다.
업무에서는 이렇게
지역별 월간 매출 스프레드시트를 예로 들면, 경험 많은 애널리스트라면 어떻게 접근하고 어떤 원자료에서 시작할지 묻습니다. 그다음 각 결론 뒤의 정확한 숫자를 받아서 스프레드시트와 직접 대조합니다. AI가 자기 답을 스스로 확인하는 것은 확인으로 치지 않습니다.
4단계
폭
언뜻 내 일과 상관없어 보이는 분야에서 방법을 빌려 오세요.
이런 분은 여기
- 어떤 문제를 다루든 늘 같은 형식, 같은 슬라이드, 같은 메모로 끝납니다.
- 상사보다 먼저 누군가 계획의 허점을 찾아 주면 좋겠습니다.
- 편집자나 감사인, 투자자라면 지금 이 일을 어떻게 할지 궁금했던 적이 있습니다.
업무에서는 이렇게
긴 이메일 스레드가 어떤 결정으로 향하고 있다고 해 봅시다. 결정이 나기 전에 AI에게 계획의 사전 부검(pre-mortem)을 맡깁니다. 프로젝트 팀이 계획이 이미 실패했다고 가정하고 그 이유를 묻는 방식입니다. 이어서 의심 많은 투자자가 회사의 숫자를 읽듯 약점을 찾게 합니다. 그 사람이 하는 일을 하도록 요청하세요. 그 사람처럼 말하게 하면 말투만 바뀝니다.
여기서 시작
무료 레슨: 사전 부검, 스틸맨, 레드팀솔직한 한계
높은 단계일수록 AI가 업무에 필요한 파일과 데이터에 접근할 수 있을 때 가장 잘 통하는데, 아직 이를 허용하지 않는 직장이 많습니다. 무엇이든 올리기 전에 회사에서 무엇을 허용하는지 확인하고, 내 이름으로 나가는 것에 대한 최종 판단은 직접 내리세요.
무료로 할 수 있는 것
카드 없이 무료로 시작하세요
- 계정 없이 각 과정의 첫 2개 레슨을 체험할 수 있습니다.
- 무료 계정을 만들면 처음 완료한 3개 레슨까지 무료입니다.
Nightschool AI는 독립 플랫폼이며 Anthropic, Microsoft, OpenAI, Google, Meta와 제휴하거나 그들의 보증을 받지 않았습니다. 이 페이지의 제품명은 저희 레슨이 다루는 도구를 가리키기 위해서만 사용합니다. 네 단계의 출처로 Felix Rieseberg의 글을 밝혔으며, 그는 이 페이지를 검토하지 않았습니다.