AI 에이전트, 수 시간 걸리던 PPT 제작 10분으로 단축
이렇게 생성된 PPT는 클라이언트 미팅에 즉시 활용할 수 있을 만큼 높은 품질을 자랑한다.
김다솔 대표는 "이 친구는 거의 10분 만에 다 뽑아내 줄 거죠"라며 AI의 작업 속도와 퀄리티에 대한 신뢰를 드러냈다.
프롬프트 시대가 저물고 에이전트 시대가 오면서 AI가 개인 비서처럼 업무를 자동화한다.
이렇게 생성된 PPT는 클라이언트 미팅에 즉시 활용할 수 있을 만큼 높은 품질을 자랑한다.
김다솔 대표는 "이 친구는 거의 10분 만에 다 뽑아내 줄 거죠"라며 AI의 작업 속도와 퀄리티에 대한 신뢰를 드러냈다.
불과 1년 전까지만 해도 AI 활용은 '프롬프트'라 불리는 명령어 입력이 중심이었지만, 올해 초부터는 '에이전트' 시대로 전환되고 있다. 에이전트 AI는 단순 명령 수행을 넘어 사용자 요청에 맞춰 능동적으로 업무를 실행하며 원하는 결과를 도출한다.
김다솔 대표는 "올해 초부터 아 이거는 이제 채팅의 시대가 아니라 에이전트의 시대로 넘어갔다라는 이야기가 굉장히 많습니다"라고 설명했다. 이는 AI가 인간의 지시를 이해하고 스스로 작업을 계획하고 실행하는 방향으로 진화하고 있음을 의미한다. AI가 점차 복잡한 비즈니스 프로세스에 깊이 통합되는 양상이다.
사용자가 복잡한 작업을 요청하면 AI는 필요에 따라 자동으로 워크 모드를 제안하며 작업 방식의 효율성을 높인다.
김다솔 대표는 "챗은 그냥 뭔가 리서치를 해 줘. 텍스트로 뭔가를 긁어오는 채팅으로도 충분한데 내가 만약에 뭔가 PPT나 영상을 만들고 싶다 하면은 워크한테 시키시면 돼요"라고 설명하며 각 모드의 특징을 밝혔다.
아스트라 모델은 성능이 뛰어나지만, 토큰 소비 속도가 매우 빠르다는 단점이 있다. 따라서 기획 단계에서는 저사양 모델을 활용하여 비용 효율성을 높이는 것이 좋다.
김다솔 대표는 "아스트라가 성능이 너무 좋은데 단점은 이 토큰이 너무 빨리 녹는다는 문제가 있어요. 그래서 저는 처음에 뭔가를 시킬 때는 그 밑에 단계 모델부터 시키는 걸 추천을 드리거든요"라며 초기 작업에 대한 전략적 접근을 제안했다. 실제 제작 단계에서 고성능 아스트라 모델을 활용하면 작업의 완성도를 높일 수 있다.
AI 워크 모드의 가장 큰 장점 중 하나는 사용자 컴퓨터 내의 파일을 직접 연결하여 활용할 수 있다는 점이다. AI가 연결된 파일에서 필요한 정보를 스스로 찾아내 활용하므로, 사용자는 수동으로 데이터를 입력하는 수고를 덜 수 있다.
김다솔 대표는 "워크의 장점 중에 하나는 제가 그냥 파일을 연결을 할 수가 있어요. 그래서 내 컴퓨터에서 알아서 얘가 들어가서 제 책에 관련된 정보들을 다 찾아낼 수가 있는 거죠"라고 언급했다. AI가 방대한 정보를 처리하는 과정에서 결과물이 너무 길어지는 것을 방지하기 위해, 사전에 출력될 문서의 장수를 지정하는 것이 효율적이다.
AI에게 단순히 작업을 요청하면 일반적인 AI 특유의 디자인 스타일이 반영된 결과물이 나올 수 있다. 이를 방지하고 차별화된 결과물을 얻기 위해서는 기존에 회사에서 사용하던 PPT 템플릿 파일을 AI에 업로드하여 학습시키는 것이 중요하다.
김다솔 대표는 "제일 중요한 거는 이제 레퍼런스를 넣어 주는 거예요. 그러니까 우리가 평소에 쓰던 기존에 예를 들어 회사에서 쓰던 뭔가 PPT 템플릿을 넣어 주면 좋습니다"라고 강조했다. AI는 학습된 템플릿을 바탕으로 사용자가 원하는 디자인과 톤 앤 매너를 반영한 결과물을 제작한다.
GPT를 활용한 파워포인트(PPT) 제작 시연에서는 기존에 준비된 기획 텍스트를 바탕으로 PPT가 자동으로 생성되는 과정을 선보였다. AI는 발표에 필요한 스피커 노트까지 함께 작성하며 작업의 완성도를 높인다. 생성된 PPT에 수정이 필요한 부분이 있을 경우, 원본 파일을 다운로드하여 직접 편집할 수 있다.
기존 방식으로는 열 장 분량의 PPT를 사람이 한 땀 한 땀 만드는 데 최소 몇 시간이 걸렸지만, AI는 이 작업을 10분 만에 완료했다. 김다솔 대표는 "사실은요 정도 퀄리티의 PPT 열장을 만드는데 기존에 사람이 이걸 한 땀 한 땀 했었어야 됐다면은 거의 최소 몇 시간이 걸리는 건데이 친구는 거의 10분 만에 다 뽑아내 줄 거죠"라며 AI의 혁신적인 작업 속도를 강조했다.
AI의 지능이 높아졌다고 해도, 사용자가 구체적인 자료나 맥락 없이 단순히 '기획서를 써달라'고 요청하면 평범한 수준의 결과물이 나올 수 있다. 따라서 AI를 효과적으로 활용하는 핵심은 '싱크 코드(Sync Code)'를 통해 AI가 사용자에 대해 얼마나 잘 알고 동기화되는지에 달려 있다.
김다솔 대표는 "AI가 똑똑해졌지만 제가 예를 들어서 방금처럼 어 자료를 안 주고 그냥 기획서를 써 줘라고 하면은 굉장히 평범한 수준에 기획서를 써 줄 거예요. 그러면 AI가 기존에 나에 대해서 얼마나 잘 알고 있고 그 동기와 수준을 어느 정도로 레벨업을 시키는지가 더 중요해졌다라고 생각을 하거든요"라고 설명했다. 개인의 데이터와 업무 맥락을 AI에 깊이 반영할수록 AI가 제공하는 결과물의 품질과 업무 효율이 크게 향상된다.
이 기능을 활용하면 AI에게 특정 폴더에 대한 접근 권한을 주어 문서 자료를 참조하게 할 수 있다.
김다솔 대표는 "여기 보시면 설정에 들어가서 예를 들어서 클로드 지침을 기본적으로 할 수가 있어요. (...) 프로젝트별로 이렇게 폴더를 만드는 거예요. (...) 폴더 자체에 대한 이제 접근권을 줄 수가 있어요"라고 말했다. 또한 웹 링크(리뷰, 상세 페이지 등)를 추가하여 외부 정보를 학습시키고, 지침을 미리 설정해 반복적인 프롬프트 작성을 생략함으로써 업무 효율성을 높일 수 있다.
AI 활용에 있어 어떤 지침을 써야 할지 막막할 때는 클로드에 직접 지침 생성을 요청할 수 있다. 공통적으로 사용되는 지침은 '마크다운(MD) 파일' 형태로 관리하면 효율적이다.
사용자는 AI에게 홍보 채널 등 구체적인 맥락 정보만 제시하면, 클로드가 이를 바탕으로 구조화된 지침을 자동으로 생성한다. 김다솔 대표는 "여기서도 또 막막해 하시는게 어 뭐를 써야 될지 모르겠다 하시는 분들이 있는데 그때는 그냥 클로드한테 시켜 달라라고 합니다. (...) 프로젝트 안에 들어가야 할 지침. 이걸 보통 마크다운 파일이라 부르거든요. 마크다운을 네가 만들어 줘라고 요청을 합니다"라고 설명하며 AI의 활용 범위를 넓혔다.
이러한 자동 생성 기능은 AI를 처음 접하는 사용자나 특정 프로젝트에 맞는 맞춤형 지침을 신속하게 마련해야 할 때 특히 유용하다. AI가 지침을 스스로 구성하고 최적화하면서, 사용자는 핵심 업무에 집중할 수 있다.
AI가 생성한 지침은 재사용성이 높아 다른 프로젝트에도 적용할 수 있으며, 지속적으로 업데이트하고 개선함으로써 AI의 학습 능력을 한층 강화할 수 있다.
자막에서 근거가 되는 대목을 찾아 답합니다.
김작가 TV의 다음 글도 받아볼까요?
김작가 TV에 새 영상이 올라오면, 방금 읽으신 것처럼 정리해서 메일로 보내 드릴게요.