유토피아를 꿈꾸는
모든 지구촌 사람들과,

협력과 공존을 바라는
모든 AI 학습자들을 위하여

[프롤로그]

지금 당장 AI를 적용하라, 당신의 일상과 업무의 모든 순간에!

지난 5월 초하루, [챗GPT와 생성AI로 업무 생산성 500% 높이기– AI, 무엇을 어떻게 공부할까]를 전자책으로 펴내고 금세 또 반 년이 훌쩍 지났습니다.

2025년 3월 지브리 열풍을 일으키며 인포그래픽 이미지 생성의 퀄리티를 한 차원 높인 오픈AI가 꼬박 2년여 만에 GPT5를 출시하고, 8월 들어 구글이 나노 바나나를 세상에 선보이며 멀티 모달의 완성을 선언하기가 무섭게 중국의 바이트댄스는 씨드림이라는 새로운 이미지 생성 도구를 내놓으면서 구글의 기술력에 결코 뒤지지 않는다는 것을 자랑했습니다.

생성형 AI는 2024년 말에 이룩한 한 단계 점프에 이어서 2025년 8월과 9월에 걸쳐 거의 모든 업무 분야에서 괄목할만한 상승력을 과시하면서, 이제는 웹사이트 및 웹 앱 개발 분야조차 프론트 엔드를 넘어 백 엔드 및 데이터베이스 설계에 웹 배포까지 원 클릭으로 완성하는 모습을 보여줌으로써 코딩과 개발 분야에서까지 더 높은 업무 융합 단계로 진입했음을 보여주고 있습니다.

그 사이 에이전트 서비스의 원조이자 선도자로 나선 젠스파크는 AI 슬라이드 2.0 버전에 이어서, AI 문서와 AI 디자이너, AI 개발자를 연달아 출시하면서 이제는 글쓰기를 넘어 이미지 생성과 동영상 편집, 더 나아가 애플리케이션 개발 분야까지 말 몇 마디로 기존에 몇 주 몇 달씩 걸리던 데이터베이스 설계 및 백엔드 개발 업무를 20-30분이면 뚝딱 해치우는 놀라운 응용력을 선보이며 하루가 다르게 변신하고 있습니다.

바야흐로 AI는 ‘기술’을 넘어 우리들의 일상과 업무 전반에 걸쳐서 없어선 안되는 생활 필수재로 자리잡기 시작했습니다. 스마트폰의 [음성 녹음] 앱 하나 켜놓고 2시간 짜리 회의 내용을 음성 파일로 만들어주면 오디오 스크립트를 텍스트로 변환하여 회의록을 작성하여 공유하기까지 10분이면 충분합니다.

구글 노트북 엘엠에 최신 연구 논문을 찾아서 업로드만 해주면 해당 내용을 요약하고, 예상 문제를 내고, 제안서를 만들고, 학습 지침서를 작성하고, 마인드맵을 짜내고, 토론용 오디오 팟캐스트 파일을 만들고, 발표용 슬라이드 동영상을 즉석에서 만들어 내고, 강의용 슬라이드 원고 파일을 써내는 데 10분~15분이면 거뜬합니다. 이로 인한 업무 생산성의 향상과 그에 따른 업무 ROI는 계산하는 것 자체가 무의미해지고 있습니다.

우리나라 정규직 직장인들의 중위 소득액을 월 평균 400만원 정도라고 가정하여 생산성 향상 정도를 대략 어림으로 계산해도 다음과 같은 결과가 나옵니다.

하루 8시간 주 5일 근무시 한 주 근무 시간은 40시간, 한 달 총 근무 시간은 160시간입니다. 한 달 급여액 400만원을 160시간으로 나누면 평균적인 시간당 시급은 25,000원 꼴입니다. 이에 비추어, 그동안 하나 하나 꾸역 꾸역 손으로 일일이 타이핑하고 머리로 정리를 하던 수작업에 비해 각종 AI 도구나 서비스들의 도움을 받아 일상 업무를 처리하면 처리 속도는 최소한 3배에서 5배는 빨라집니다.

업무량이 일정하다면 처리 속도 개선만으로도 예전에 5일에서 일주일씩 걸리던 일들을 하루 이틀이면 끝내기에 충분합니다. 3배만 빨라져도 160시간에 걸쳐서 해야 할 일들이 불과 53시간이면 끝나고 나머지 107시간이 절약됩니다. 5배가 빨라지면 그동안 160시간이 걸려야 끝낼 수 있었던 작업량을 마치고도 128시간이 남아 돌게 됩니다.

이 절약되고 남아도는 시간에 시급 단가 25,000원을 곱해 보세요. 업무 처리 속도가 3배가 빨라지면 107시간 x 25,000원 = 2,675,000원이 절약되고, 5배가 빨라지면 128시간 x 25,000원 = 3,200,000원이 절감됩니다. 즉 똑같은 시간 비용을 들여서 ROI(투입 대비 산출비)로 치자면, 300에서 500%의 시간 절감 효과가 발생하는 셈인데, 이 정도의 성과를 증대하기 위해 들어가는 비용이라봐야 주요 LLM이나 에이전트 서비스 월간 구독료 20불짜리를 3-5개 정도만 연동해서 사용하면 됩니다. 많이 잡아야 60~100달러 정도의 월 비용이 발생하는데, 우리 돈으로 환산해서 약 18만원에서 30만원 수준입니다. 대략 평균 25만원 정도(시급 기준 10시간 분량)를 투자해서 100~130시간 가량을 절약할 수 있으니 투자 금액으로 ROI를 계산하면 대략 1,000~1300%의 효과를 낼 수 있다는 계산이 나옵니다.

초등학교 산수 수준의 곱셈 나눗셈만 할 수 있어도 얼마나 막대한 업무 생산성이 발생하는지 힘들게 설명할 이유가 없습니다. 10시간을 투자해서 100시간 이상을 절약할 수 있다는데, 바보가 아닌 이상 이런 알짜배기 투자를 마다하거나 거부할 이유가 하나도 없습니다. 그런데도 수많은 사람들이 아직도 AI 도구나 서비스를 유료로 사용하기를 주저하고 머뭇거리며 배우고 익혀 써먹기를 망설입니다. 이유는 딱 하나입니다. 무엇을 하는 데 어떻게 써 먹을 수 있는지를 지켜본 적이 없기 때문이죠. AI를 쓸 때와 안 쓸 때 어느 정도의 업무 효율 차이가 나는지를 도무지 실감을 해보지 못해서입니다.

이 원고는 제가 지난 7월 10일부터 개인 페이스북을 통해서 연재를 시작한 [#AI는생활이다] 게시글을 모아서 한 권의 책으로 다시 엮은 것입니다. 따로 주제를 분류하지 않고 매일 매일 새롭게 겪게 되는 업무 일선 현장에서 AI 도구들을 도입하여 어떤 방식으로 업무를 처리했는지, 또 그 처리방식의 개선과 혁신을 통해서 얼마나 시간을 아낄 수 있었는지 개인 경험을 큰 과장 없이 솔직하게 적은 ‘일상의 기록’입니다. 따라서 일선 생활 현장에서 겪게 되는 다양한 업무 장면에서 AI가 어떻게 나의 업무 비서 역할을 해주고 내 업무를 도울 수 있는지 구체적인 실제 사례를 통해 확인할 수 있을 겁니다. 독자는 그 과정에서 AI 도입에 따른 생산성 향상의 정도를 간접적으로 체감할 수 있을 터이고요.

9월 말까지 연재할 50개 주제를 묶어서 상권을 펴내고, 올해 연말까지 연재할 예정인 50개 주제를 하권으로 더해서 연말까지 모두 100개를 모아서 종합 완결판을 펴내려 합니다. 목차에 정리해놓은 질문형 주제들을 살펴보고 뭐든 필요한 것부터 선택해 임의로 읽어 보세요. 여러 가지 AI 도구들이 작업 내용에 따라 이리저리 얽히고 설켜서 시너지를 내면서 움직이기 때문에 주제는 달라도 한두 개, 혹은 서너 개의 도구가 집중적으로 핵심 허브 역할을 하면서 작업이 연동되는 것을 눈썰미가 있는 분들은 금방 눈치챌 수 있을 겁니다.

앞으로 MCP나 A2A 기술, 혹은 AI와 웹브라우저 기능이 하나로 융합되는 AI 브라우저들이 대중화되고 호환성이 높아질수록 여러 개의 AI 도구들을 번거롭게 연결하지 않아도 한 군데 채널에서 명령만 내리면 다른 AI 도구들을 연동하여 처리한 내용을 끌어와서 보여주는 일이 더 편리해질 겁니다. 그럴 수록 어떤 도구를 쓰는가보다는 어떤 내용을 AI로 처리할 수 있는지를 아는 게 더 핵심 관건이라는 점을 깨닫게 될 것입니다.

여러분의 AI 라이프를 새롭게 하고, 그동안의 낡은 업무 관행을 과감하게 손절하고 새로운 업무 패턴을 받아들이는 전환점이 될 수 있다면 저자로서 무척 기쁘겠습니다. [다음 호부터 1회~100회 연재됩니다]

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