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    <title>AI와 일의 문장들</title>
    <link>https://brunch.co.kr/@@6id4</link>
    <description>AI가 바꾸는 일의 감각을 씁니다.기술보다 사람, 도구보다 일하는 방식에 관심이 있습니다.</description>
    <language>ko</language>
    <pubDate>Tue, 13 Oct 2026 15:34:16 GMT</pubDate>
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      <title>AI가 바꾸는 일의 감각을 씁니다.기술보다 사람, 도구보다 일하는 방식에 관심이 있습니다.</title>
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    <item>
      <title>AI레시피36. AI 예산을 쓰기 전 기록할 것 - 공급자 수치 대신 우리 업무의 현재 값부터 적습니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/81</link>
      <description>AI를 도입한 뒤 성과를 따지려면 시작 전에 우리 업무의 현재 값을 기록하고, 어느 범위에서 무엇과 비교할지, 어떤 결과가 나와야 다음 예산을 쓸지 함께 정해야 합니다.  투자회의에 &amp;ldquo;AI 도입으로 보고서 작성 시간 30% 절감&amp;rdquo;이라는 제안서가 올라왔다고 해보겠습니다. 현재 처리 시간과 월간 업무 건수, 반려와 재작업, 완료의 뜻을 묻자 담당자마다 답이 다</description>
      <pubDate>Tue, 13 Oct 2026 08:00:01 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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    </item>
    <item>
      <title>AI레시피35. AI 교육이 업무로 이어지려면 - 배운 내용을 실제 업무의 판단과 행동으로 옮기는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/80</link>
      <description>AI 교육의 효과는 수료율이나 퀴즈 점수로 끝나지 않습니다. 다음 업무에서 무엇을 확인하고 거절하며, 누구에게 어떤 상태로 넘겼는지로 봐야 합니다.  AI 교육을 들었으면 이제 쓸 줄 안다고 생각하기 쉽습니다. 수료율이 높으면 도입이 끝났다고 보고하는 조직도 있습니다.  한 교육 참가자가 AI 사용법 퀴즈에서 높은 점수를 받았다고 해보겠습니다. 며칠 뒤 상</description>
      <pubDate>Mon, 12 Oct 2026 08:00:03 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/80</guid>
    </item>
    <item>
      <title>AI레시피34. AI 활용 격차는 왜 생길까 - 접근 기회와 실제 업무, 판단 기준, 피드백부터 확인합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/79</link>
      <description>AI 활용 격차를 줄이려면 누가 더 많이 썼는지 순위를 매기기 전에 실제로 쓸 수 있는 조건이 같았는지부터 살펴봐야 합니다.  2023년 말부터 2024년 초까지 생성형 AI가 업무 일부를 바꿀 가능성이 큰 덴마크 직종의 종사자 약 1만8천 명을 조사한 연구가 있습니다. 같은 직업 안에서도 성별에 따른 업무 사용 격차가 관찰됐습니다. 고용주의 제한과 교육이</description>
      <pubDate>Thu, 08 Oct 2026 08:00:05 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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    </item>
    <item>
      <title>AI레시피33. AI가 하다 만 일은 누가 이어받나 - AI 요약과 시스템 상태를 맞춰 본 뒤에 넘깁니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/78</link>
      <description>AI가 하다 만 일을 넘길 때는 대화 기록보다 현재 상태부터 되살려야 합니다. AI의 요약이 대화를 정확히 옮겨도 시스템의 실제 상태와는 다를 수 있습니다.  &amp;ldquo;어디까지 했지?&amp;rdquo; 이틀 만에 자리로 돌아온 구매 담당자가 AI에 물었습니다. 이틀 전 담당자는 AI에 공급사 납기 변경을 정리하게 했고, 긴 대화 끝에 AI는 계약서의 &amp;ldquo;30일&amp;rdquo;과 공급사 메일의 &amp;ldquo;</description>
      <pubDate>Wed, 07 Oct 2026 08:00:05 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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    <item>
      <title>AI레시피32. AI 초안은 누가 검토해야 할까 - 기준을 미리 정하고 예외만 관리자에게 알리는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/77</link>
      <description>AI로 초안이 늘어날수록 팀이 스스로 끝낼 일과 관리자가 판단할 일을 미리 나눠야 합니다. 기준 없이 모든 결과를 관리자가 승인하면 검토가 한 사람에게 몰립니다.  가령 다섯 명의 팀원이 매주 초안 한 개씩 만들다가 AI를 활용해 세 개씩 만든다고 해보겠습니다. 팀장이 볼 후보는 다섯 개에서 열다섯 개로 늘어납니다. 팀장의 한 주는 그대로입니다.  초안은</description>
      <pubDate>Tue, 06 Oct 2026 08:00:06 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/77</guid>
    </item>
    <item>
      <title>AI레시피31. AI가 바꾸는 일과 직무 - AI가 맡는 일이 바뀌면 판단과 책임도 다시 나눠야 합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/76</link>
      <description>AI가 바꾸는 것은 직함보다 하루의 일입니다. 과업 하나를 AI에 넘길 때는 그 과업에 걸린 판단과 책임도 다시 나눠야 합니다.  국제노동기구(ILO)는 2025년 연구에서 세계 고용의 약 4분의 1이 생성형 AI에 어느 정도 노출된 직업에 속한다고 추정했습니다. 가장 높은 노출 범주에 해당한 고용은 3.3%였습니다. 여기서 과업 노출(task exposu</description>
      <pubDate>Fri, 02 Oct 2026 08:00:04 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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      <title>AI레시피30. AI가 나아졌는지는 결과로 확인한다 - 오류가 생긴 곳을 고치고 같은 평가로 다시 확인합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/75</link>
      <description>AI 답을 채팅에서 고쳐 주는 것만으로 AI가 나아지지는 않습니다. 오류가 생긴 곳을 찾아 고치고, 같은 평가로 다시 확인해야 합니다.  AI 답을 고쳐 주면 다음부터는 맞게 답한다고 많이들 생각합니다. 채팅창에서 문장을 바꾸고 &amp;ldquo;앞으로 이 기준을 지켜&amp;rdquo;라고 적으면 AI가 배웠다고 느껴지기 때문입니다.  한 팀의 검토자는 매주 AI 보고서의 같은 문장을 고</description>
      <pubDate>Thu, 01 Oct 2026 08:00:05 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/75</guid>
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    <item>
      <title>AI레시피29. AI의 기억이 회사 기준이 될까 - 대화에 남은 정보를 회사 기준으로 쓰려면 승인이 필요합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/74</link>
      <description>AI가 대화에서 기억한 정보가 저절로 회사 기준이 되지는 않습니다. 회사 기준으로 쓰려면 승인과 적용 대상, 만료일이 필요합니다.  한 직원이 AI와 고객 문제를 해결하면서 &amp;ldquo;이 유형은 이번 달만 예외 처리해요&amp;rdquo;라고 말했습니다. 며칠 뒤 다른 직원이 비슷한 질문을 하자 AI는 그 문장을 회사 규칙처럼 제안했습니다.  처음 말한 사람은 임시 해결책을 공유했을</description>
      <pubDate>Wed, 30 Sep 2026 08:00:04 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/74</guid>
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    <item>
      <title>AI레시피28. AI가 업무 맥락을 놓치는 이유 - 이번 업무에 필요한 정보만 골라 AI에 건네는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/73</link>
      <description>AI가 업무 맥락을 놓치는 것은 정보가 부족해서만이 아닙니다. 현재 기준과 지금의 상태, 참고 이력을 나눠 이번 업무에 필요한 정보만 골라 건네야 합니다.  가령 담당자가 고객의 계약 갱신안을 검토해 달라며 AI에 100쪽 매뉴얼, 지난 회의록 12개, 고객 이력, 예시 답변과 현재 매출표를 한꺼번에 넣었다고 해보겠습니다. 질문도 길고 자세했습니다. AI는</description>
      <pubDate>Tue, 29 Sep 2026 07:00:04 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/73</guid>
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      <title>AI레시피27. NEW 함정 - 문서를 고친 날과 실제로 적용하는 날은 다를 수 있습니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/72</link>
      <description>가장 최근에 고친 문서가 오늘 써도 되는 기준은 아닙니다. AI가 정책 문서를 참고하게 하려면 수정일이 아니라 승인&amp;middot;시행&amp;middot;종료 같은 문서 상태를 함께 관리해야 합니다.  회사 폴더에서 가장 최근에 수정된 파일은 &amp;ldquo;2026 정책 초안&amp;rdquo;이었습니다. 작성일은 8월 20일이고 파일명에는 최신이라는 말도 있었습니다. AI는 날짜순 검색의 첫 문서를 골라 고객 환불</description>
      <pubDate>Mon, 28 Sep 2026 04:04:27 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/72</guid>
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      <title>AI레시피26. AI가 회사 기준을 찾는 법 - 승인된 규정과 참고 자료, 한시적 예외를 구분합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/71</link>
      <description>AI가 회사 기준을 제대로 찾으려면 승인된 규정, 참고 자료, 한시적 예외를 구분해 둬야 합니다. 문서를 더 넣기 전에 어느 문서를 어떤 상황에 적용할지부터 정해야 합니다.  한 직원이 AI에 해외 출장 식비 한도를 물었습니다. 첫 답은 하루 8만 원, 두 번째는 10만 원, 세 번째는 실비 정산이었습니다. AI는 세 답변 모두 회사 저장소의 문서를 인용했</description>
      <pubDate>Tue, 08 Sep 2026 05:25:08 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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      <title>AI레시피25. AI가 보고한 진행률, 믿어도 될까 - 완료 여부는 결과물과 확인 기록으로 판단합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/70</link>
      <description>AI가 보고한 진행률은 사실처럼 보이지만 계산 방법에 따라 크게 달라집니다. 완료 여부는 결과물과 확인 기록으로 판단해야 합니다.  어느 프로젝트의 월요일 대시보드가 모든 항목을 초록색으로 표시했다고 해봅시다. AI가 보고서, 조사 메모, 회의록과 고객 응대 기록에서 &amp;ldquo;완료&amp;rdquo;, &amp;ldquo;검토&amp;rdquo;, &amp;ldquo;전달&amp;rdquo; 같은 표현을 읽고 전체 일정이 정상이라고 요약한 것입니다.</description>
      <pubDate>Mon, 07 Sep 2026 08:35:18 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/70</guid>
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      <title>AI레시피24. AI의 고객 답변, 누가 책임질까 - 회사가 약속할 수 있는 범위에서 답하고 예외는 사람이 맡습니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/69</link>
      <description>고객에게 나간 AI 답변은 회사의 안내로 다뤄질 수 있습니다. 자동 답변은 회사가 약속할 수 있는 범위에서만 하고, 예외와 분쟁은 사람이 이어받아야 합니다.  2024년 캐나다 브리티시컬럼비아 민사해결재판소의 Moffatt v. Air Canada 판정에는 서로 충돌하는 두 안내가 나옵니다. 항공사 챗봇은 가족의 사망으로 급히 이동할 때 적용하는 사별 운임</description>
      <pubDate>Fri, 04 Sep 2026 06:19:51 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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      <title>AI레시피23. 회의록이 빨라지자 결정이 사라졌다 - 사람이 회의록을 쓸 때 묻던 질문을 AI는 묻지 않습니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/68</link>
      <description>AI가 회의록을 빠르게 정리하면서, 사람이 회의록을 쓰며 무엇을 결정했는지 묻던 과정이 사라졌습니다. 확정&amp;middot;조건부&amp;middot;미결을 나누고 담당자와 기한을 적어야 결정이 남습니다.  한 팀을 떠올려 보겠습니다. 몇 년 전까지 그 팀의 회의록은 막내가 썼습니다. 회의가 끝나면 노트를 펴 놓고 한참 헤매다 결국 팀장에게 물었습니다. &amp;ldquo;그래서 안내안은 하기로 한 거예요,</description>
      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 07:14:06 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
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      <title>AI레시피22. 링크 30개짜리 보고서를 믿어도 될까 - 출처가 많다고 신뢰도가 올라가는 것은 아닙니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/67</link>
      <description>AI 보고서에 붙은 출처의 수는 공들인 정도를 알려 주지 않습니다. 출처가 실제로 그 주장을 뒷받침하는지 원문을 열어 확인하는 시간이 필요합니다.  AI가 시장조사 보고서를 냈다고 해 보겠습니다. 출처가 30개 붙어 있습니다. 첫눈에는 빈틈이 없어 보입니다. 가장 중요한 성장률 문장을 눌러 보니 링크는 한 기업의 홍보 글이었고, 그 글에도 보고서가 말한 수</description>
      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 05:25:25 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/67</guid>
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    <item>
      <title>AI 레시피 21. AI가 쓴 보고서가 엉망인 이유 - 초안을 쓰는 속도와 의사결정의 정확성은 따로 봐야 합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/66</link>
      <description>AI는 보고서를 빠르고 매끄럽게 쓰지만, 그것이 더 나은 의사결정을 뜻하지는 않습니다. 결정에 쓸 문장은 원문까지 확인해야 합니다.  AI는 보고서 초안을 빠르고 매끄럽게 만들 수 있습니다. 그래서 회의가 더 빨리 끝나고 의사결정도 나아질 것처럼 보입니다. 실제 연구 결과는 그렇게 단순하지 않습니다.  Dell&amp;rsquo;Acqua 등이 BCG 직원을 대상으로 진행한</description>
      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 12:57:45 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/66</guid>
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      <title>AI레시피20. 개인의 AI 활용을 팀의 일로 만들려면 - 처음 만든 사람이 없어도 같은 업무를 이어가는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/65</link>
      <description>개인의 AI 활용법이 팀의 업무가 되려면 처음 만든 사람이 없어도 다른 사람이 같은 조건에서 다시 할 수 있어야 합니다. 자료 기준과 멈출 조건, 넘길 사람까지 남겨야 합니다.  한 팀에서 AI를 능숙하게 쓰는 담당자가 여러 문서의 내용을 모아 매주 같은 형식으로 정리하는 방법을 만들었습니다. 팀원들은 완성된 결과를 편리하게 사용했습니다.  그 담당자가 자</description>
      <pubDate>Sat, 29 Aug 2026 13:24:21 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/65</guid>
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      <title>AI레시피19. 시간이 줄어도 성과는 그대로일까 - 속도와 품질, 재작업을 함께 보고 다음 행동을 정하는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/64</link>
      <description>AI로 초안이 빨라졌다는 느낌만으로 성과를 판단할 수는 없습니다. 같은 업무를 같은 기간과 기준으로 비교하고, 검토와 재작업까지 포함해 봐야 합니다.  2025년 METR 연구에서 경험 많은 오픈소스 개발자들은 AI를 활용하면 작업이 빨라질 것으로 예상했습니다. 실험 전에는 완료 시간이 24% 줄 것으로 봤고, 작업을 마친 뒤에도 20% 줄었다고 추정했습니</description>
      <pubDate>Fri, 28 Aug 2026 03:03:59 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/64</guid>
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      <title>AI레시피18. AI가 초안을 써도 남는 전문성 - 직접 만드는 경험을 남기고 판단 기준을 설명하는 법</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/61</link>
      <description>AI가 초안을 써도 결과를 고르고 고치는 판단은 사람에게 남습니다. 그 판단은 직접 해 본 경험에서 나오므로, 사람이 계속 해 볼 일을 남기고 판단 기준을 말로 적어 둬야 합니다.  10년 차 실무자가 AI가 만든 보고서 초안을 검토합니다. 빠진 숫자와 지나치게 단정한 문장을 금세 고쳤지만, 팀장이 이유를 묻자 &amp;ldquo;경험상 이게 더 좋습니다&amp;rdquo;라고 답했습니다.</description>
      <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 06:34:53 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/61</guid>
    </item>
    <item>
      <title>AI레시피17. AI를 붙이기 전에 업무부터 그리자 - 작은 구간에서 시작해도 전체 결과를 함께 확인합니다</title>
      <link>https://brunch.co.kr/@@6id4/60</link>
      <description>AI를 붙이기 전에 업무의 시작과 끝부터 그려야 합니다. 한 구간만 빨라지고 전체 결과가 그대로라면 개선이 아닙니다.  경영보고서를 만드는 팀이 있다고 해봅시다. 이 팀은 AI를 붙여 보고서 초안을 빠르게 만들었습니다. 문장을 만드는 시간은 줄었지만 자료 요청, 원본 확인, 담당자 승인, 돌려받은 문서를 고치는 시간은 그대로였습니다. 회의에 쓸 최종본이 완</description>
      <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 08:29:09 GMT</pubDate>
      <author>AI와 일의 문장들</author>
      <guid>https://brunch.co.kr/@@6id4/60</guid>
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