#생산성
20개의 글
답이 공짜가 된 시대, 비싸지는 건 '질문'이다
회의 자료를 통째로 AI에게 맡기고 정시 퇴근한 날, 정작 '왜 이런 결론이냐'는 한마디에 말문이 막혔습니다. AI는 답을 줬지만 생각할 기회를 가져갔죠. 답이 1초 만에 공짜가 되는 시대, 값이 오르는 건 그 답을 끌어내는 질문과 알아보는 판단입니다. AI에게 답을 시키되 질문만은 빼앗기지 않는 법.
마감 전날 밤, 갑자기 방 청소가 하고 싶어진다 — 미루기의 정체
내일이 마감인데 갑자기 책상 정리가 재밌고, 안 보던 다큐가 꿀잼이고, 냉장고를 청소하고 싶어집니다. 저는 이 '생산적 미루기'의 대마왕이었어요. 그러다 알았죠. 미루기는 게으름이 아니라 '기분'의 문제라는 걸. 플래너로도 안 고쳐지던 미루기를, 단 하나의 깨달음으로 다스린 이야기입니다.
AI는 당신을 해고하지 않는다 — '옆자리 동료'가 한다
AI가 일자리를 빼앗는다는 공포는 방향이 틀렸습니다. 로봇이 당신을 대체하는 게 아니라, 같은 일을 하면서 AI를 능숙하게 쓰는 옆자리 동료가 당신의 자리를 가져갑니다. 격차는 직업과 직업 사이가 아니라 같은 직업 '안'에서 벌어지죠. 기다리는 사람의 함정과, 지금 당장 할 수 있는 것을 짚었습니다.
코드를 몰라도 앱을 만든다 — '바이브 코딩'은 어디까지 진짜인가
말로 설명만 하면 AI가 앱을 만들어 주는 '바이브 코딩'. 2025년 한 마디에서 시작돼 2026년 수십억 달러 흐름이 됐습니다. 무엇이 진짜이고, 60~70%의 함정과 45%의 보안 취약점이라는 그늘은 어디 있는지 — 비개발자부터 창업자까지, 이 흐름을 정확히 읽는 지도.
AI 업무 자동화 완전 가이드: 에이전틱 AI부터 ROI까지
RPA와 AI 에이전트의 차이부터 도입 순서, 실패 패턴, ROI 측정까지 AI 업무 자동화의 핵심을 실무 중심으로 정리했습니다.
AI에게 다 물어보다, 스스로 생각하는 법을 잊었다
막히면 묻기 전에 한참을 끙끙대던 시절이 있었다. 이제는 1초 만에 AI에게 묻는다. 답은 빨라졌는데, 어쩐지 스스로 생각하는 근육은 물러진 것 같다. AI 시대에 우리가 위임해도 되는 것과, 끝까지 내가 쥐고 있어야 할 것에 대하여.
AI에게 일을 시키는 게, 처음엔 왜 미안했을까
AI를 일에 쓰기 시작하던 무렵의 어색한 죄책감. '이건 내가 해야 하는 일 아닌가' 싶던 마음이, 어떻게 '그 시간에 나는 더 중요한 걸 한다'로 바뀌었나. AI를 동료가 아닌 도구로 길들이는 법에 대한 이야기.
AI로 회의록·노트 정리하기: 녹음에서 요약까지 자동화
회의가 끝나면 정리에 또 시간이 든다. AI로 녹음을 받아쓰고 핵심과 할 일을 자동 추출하는 법, 잘 쓰는 요령과 보안 주의점을 정리했다.
AI 글쓰기 툴 완전 정복: 무엇을, 언제, 어떻게 써야 할까
블로그·보고서·이메일까지, AI 글쓰기 툴을 제대로 쓰는 법. 어떤 작업에 강하고 어디서 실수하는지, 사람이 반드시 손봐야 하는 부분과 실전 활용 워크플로를 정리했다.
AI 에이전트로 반복 업무 자동화하기: 2026년 실전 가이드
단순 챗봇을 넘어, 스스로 도구를 쓰고 여러 단계를 실행하는 AI 에이전트. 어디에 쓰고 어디서 멈춰야 하는지 정리했다.
프롬프트 작성법: 결과가 달라지는 7가지 원칙과 실전 예시
같은 AI라도 어떻게 묻느냐에 따라 결과 품질이 갈린다. 역할 부여부터 형식 지정·예시 제공까지, 실전에서 바로 쓰는 프롬프트 7원칙을 좋은 예/나쁜 예와 함께 정리했다.
노션 AI 활용법: 메모·정리·문서를 자동화하는 7가지 방법
노션에 들어온 AI, 어떻게 써야 할까? 요약·번역·표 정리·글쓰기까지, 노션 AI로 일과 메모를 자동화하는 실전 활용법을 정리했다.