생산성과 협업의 변화: 업무용 AI

 

Slack Workforce Lab 연구에 따르면, 사무직 근로자는 평균 업무 시간의 41%를 가치가 낮은 단순 반복 작업에 사용하고 있습니다. 이는 시간 낭비와 매출 손실로 이어지며, 고객 경험에도 부정적인 영향을 미칩니다.

그러나 AI 도구의 확산으로 많은 팀들은 더 빠르고 스마트하게 성과를 내는 방법을 찾아가고 있습니다. 실제로 같은 연구에서 사무직 근로자 4명 중 1명은 이미 AI를 활용하고 있으며, 그중 약 80%가 생산성이 향상됐다고 답했습니다.

중요도가 낮은 업무를 AI 자동화에 맡기면, 구성원들은 정말 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 시간 절약을 넘어 AI는 팀 협업을 촉진하고, 더 나은 의 사결정을 돕고, 조직 내 지식 공유까지 강화합니다.

업무 환경에서 AI, 제대로 알고 쓰기

AI 초기에는 서류 정리, 조립 라인 업무처럼 단순 반복 작업을 자동화할 것이라는 예측이 많았습니다. 그러나 1990~2000년대 컴퓨터 성능이 비약적으로 발전하고 머신러닝(ML)이 등장하면서 AI는 그 이상으로 진화했습니다.

특히, 2006년경 딥러닝이 본격화되면서 AI는 대용량 데이터를 처리할 수 있게 됐습니다. 인공 신경망을 활용하는 딥러닝은 ML의 하위 분야로, 질문을 이해하고 응답하며 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI(Generative AI)의 탄생으로 이어졌습니다.

AI는 지금도 계속 진화하며 우리의 삶, 특히 업무 환경을 바꾸고 있습니다. 업무에서 활용되는 AI 사례는 대표적으로 다음과 같습니다.

• 워크플로 자동화. 회의 일정 조율, SNS 게시물 작성, 이메일 발송 등 반복적인 업무를 자동화하면 팀이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.
• 데이터 분석 및 요약. AI는 대량의 데이터에서 트렌드와 인사이트를 분석하고, 의사결정과 생산성 향상에 도움이 되는 요약 및 액션 아이템을 제공합니다.
• 대화형 챗봇. AI 어시스턴트는 고객 서비스 팀을 지원해 일반적인 고객 문의에 응대하고, 문제를 해결하며, 24시간 맞춤형 추천을 제공합니다
• 지식 검색. AI 기반 검색 도구는 팀이 정보를 빠르게 찾고 공유할 수 있도록 돕습니다. 출처 인용 기능을 통해 정확성을 확인하고 필요 시 수정할 수 있습니다.

이러한 도구들은 팀의 커뮤니케이션, 협업, 정보 공유 방식을 변화시키며, 기업의 효율성 향상과 비용 절감으로 이어지게 합니다.

업무에 AI를 통합하면 얻는 핵심 이점

AI의 이점이 널리 알려져 있지만, 이를 제대로 활용하는 방법을 아는 조직은 많지 않습니다. AI 도구는 조직이 효과적으로 활용할 때 비로소 팀이 더 스마트하고 빠르게 일할 수 있도록 합니다.

Gartner 연구에 따르면 이러한 도구들을 사용할 수 있음에도 불구하고 사무직 근로자의 47%가 업무에 필요한 정보를 제때 찾지 못하고 있으며, 36%는 너무 많은 앱과 쏟아지는 정보로 인해 중요한 업데이트를 놓친다고 답했습니다. 실제로 사무직 근로자가 사용하는 앱은 평균 11개로, 2019년의 6개에서 크게 늘었습니다

문제가 생길 때마다 새 앱을 도입하면 오히려 직원들은 정보를 빠르게 찾기 어렵고 잦은 앱 전환으로 집중력을 잃게 됩니다. 타사 앱과 AI 도구를 통합하거나, Slack처럼 AI 기능이 내장된 업무용 운영 시스템을 도입하면 시간을 절약하고 앱 전환 피로도를 줄여 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

AI 도입의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 업무 효율성 및 생산성 향상. AI와 자동화 도구는 시간이 많이 걸리는 반복 업무를 처리해, 구성원들이 더 복잡하고 의미 있는 일에 집중할 수 있게 합니다. 생산성이 높아지는 동시에 전략적 사고의 기회가 늘어나고 직원 만족도도 함께 올라갑니다.
• 의사결정 고도화. AI는 패턴, 트렌드, 고객 행동, 시장 동향 등 핵심 인사이트를 바탕으로 팀이 더 빠르고 스마트한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 대용량 데이터를 수동으로 분석하는 것은 시간이 걸리고 실수와 오류가 발생하기 쉽지만, AI를 활용하면 속도와 결과물의 정확성을 동시에 높일 수 있습니다.
• 제품 및 서비스 혁신. 제품·서비스 개발에 AI를 접목하면 효율성이 높아집니다. 시장 수요 예측, 신기능 추천, 신제품 기능 추천에 이르기까지 AI는 팀이 혁신적인 솔루션을 더 빠르게 시장에 선보일 수 있도록 지원합니다
• 비용 절감. AI와 자동화는 기업의 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 프로세스 자동화로 시간을 절약하고 인건비를 낮추며 오류와 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한 AI는 비효율적인 프로세스를 파악해 방지하고 수요를 예측하며 자원 배분의 최적화 방안을 제안합니다.
  
• 개인화된 고객 겨험. 고객 및 타사 앱 데이터를 활용해 AI는 팀이 매일 고객과의 상호 작용을 개인화할수 있도록 해줍니다. 마케팅 활동 및 고객 서비스 응대가 지속적으로 고객의 선호나 습성에 부응한다면 고객의 충성도와 신뢰를 구축할 수 있게 됩니다.

 

업무용 AI의 실전 활용 사례

조직에 AI를 도입하면 팀의 업무 방식이 달라지고 수익성도 높아집니다. 업종이나 회사 규모에 관계없이, AI 도구는 의사 결정을 개선하고 프로젝트 관리와 팀 커뮤니케이션을 더 효율적으로 만들어 줍니다.

직장에서 활용할 수 있는 Slack AI의 실전 사례를 소개합니다.

업무 자동화

자동화 도구는 데이터 입력, 회의 일정 조율, 고객 문의 응대 등 반복 업무를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 한 글로벌 모빌리티 기업은 Slack의 워크플로 빌더를 활용해 티켓 보고를 자동화하고 업무 효율을 높였습니다. 팀원이 소프트웨어 문제 해결을 위한 티켓을 생성하면, 자동화된 워크플로가 요청이 담당 팀에 접수됐음을 알리는 확인 알림을 즉시 발송합니다. 

강화된 검색

AI 기반 검색 도구는 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 도와줍니다. Slack(슬랙) AI는 데이터, 프로젝트 채널, 파일, 지식 베이스를 탐색해 수동 검색보다 훨씬 빠르게 원하는 답변을 찾아줍니다. 한 건강식 냉동 디저트 기업의 COO는 Slack AI 요약 기능 덕분에 핵심 정보를 빠르게 파악하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 됐다고 말했습니다

한 자전거 제조사의 운영 관리자는 AI 검색으로 필요한 정보와 맥락을 빠르게 찾아낸다고 말합니다. Slack AI는 일상적인 표현도 이해하기 때문에 정확한 키워드나 파일명을 몰라도 됩니다. 검색창에 찾고 싶은 내용을 그대로 입력하면 출처까지 포함된 명확하고 간결한 답변을 바로 받을 수 있습니다. 

프로젝트 관리 최적화

업무용 OS 및 서드파티 앱과 연동된 AI는 데이터 분석, 업무 자동화, 회의 요약 등 다양한 방식으로 프로젝트 관리를 지원합니다.

정보 서비스 기업의 프로젝트 리더들은 하루에 15~20개의 프로젝트를 관리합니다. 고객 요청과 팀 피드백에 빠르게 대응하고 프로젝트를 일정대로 이끌기 위해 AI 기반 워크플로를 활용합니다.

AI는 과거 프로젝트 데이터를 분석해 비용을 예측하고, 일정을 수립·최적화하며, 자원을 효율적으로 배분합니다. 예측 분석(Predictive analytics)은 과거 데이터를 기반으로 전략적 프로젝트 결정을 내릴 수 있도록 정보를 주는 잠재적 시나리오를 계산해 프로젝트 매니저가 미래 트렌드와 이슈에 선제적으로 대응할 수 있도록 돕습니다. 

대화 요약

AI 요약 도구는 팀원들이 빠르게 현황을 파악할 수 있도록 도와줍니다. 채팅, 채널, 회의 내용을 요약해 주기 때문에 프로젝트 중간에 합류한 팀원, 회의에 참석하지 못한 구성원, 휴가 복귀자 모두에게 유용합니다. AI 노트 작성 기능은 회의나 발표 중 내용 기록에 특히 효과적입니다. 회의 중 실시간으로 노트를 기록하고, 회의 후에는 참석자들에게 요약과 액션 아이템을 전달해 핵심 내용을 명확히 정리해 줍니다.

한 HR 솔루션 기업의 프로덕트 오너는 업무 속도를 따라가기 어려웠지만, AI 요약 기능을 활용하면서부터 시간은 아끼고 중요한 정보는 놓치지 않게 됐습니다.

업무용 AI 도구, 최고의 기능을 확인하세요

AI 비즈니스 도구는 조직의 운영 방식을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 업무용 AI 도구는 현재 사용 중인 플랫폼 및 앱과 연동될 때 비로소 더 큰 효과를 발휘합니다.

Slack AI의 핵심 기능을 소개합니다.

• 검색. Slack AI는 대화 길이나 복잡도에 상관없이 이전 대화를 기반으로 명확하고 간결한 답변을 제공합니다. 필요한 경우 출처 링크와 함께 빠르고 유용한 답변을 받을 수 있으며, 연동된 앱 전체를 아우르는 통합 검색도 가능합니다.
• 대화 요약. 바쁜 하루 속에서 대화 요약 기능을 활용하면 빠르게 현황을 파악하거나 회의를 준비할 수 있습니다. 채널 및 스레드 즉시 요약과 AI 노트 작성 기능으로 업무 집중도를 높일 수 있습니다.
• 워크플로 빌더. 자연어와 프롬프트만으로 일상 업무와 반복 작업을 자동화하는 워크플로를 손쉽게 만들 수 있습니다. 프롬프트를 입력하고 드래그 앤 드롭으로 워크플로를 설정하면 끝입니다. Slack에서는 현재 사용 중인 다른 앱의 워크플로도 함께 설정할 수 있습니다.
• AI 어시스턴트. 고객 지원 및 대외 업무 팀을 위해 대화형 AI 에이전트는 CRM 데이터를 업무용 운영 시스템에 바로 불러옵니다. 동료에게 질문하듯 AI 에이전트에게 묻고 지시를 내리면, 정보를 빠르게 파악하고 즉시 조치를 취할 수 있습니다.

 

업무 환경에 AI 도입 시 극복해야할 과제들

AI 도입을 망설이는 조직이 아직 많습니다. Slack Workforce Lab의 글로벌 설문에 따르면 사무직 근로자의 3분의 2가 아직 AI 도구를 사용해 보지 않았으며, 93%는 업무에서 AI 결과물을 완전히 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 따라서 조직 전체가 AI를 받아들이려면 체계적인 직원 교육에 투자가 필요합니다.

사내 AI 가이드라인

이번 글로벌 설문에서 사무직 근로자 5명 중 2명 가까이가 자사에 생성형 AI 사용 가이드라인이 없다고 답했습니다. AI 가이드라인을 공식화한 기업의 직원들은 그렇지 않은 기업보다 AI 도구를 사용해볼 가능성이 약 6배 높은 만큼, 가이드라인 수립은 AI 도입을 앞당기는 핵심이 될 수 있습니다.

“데이터에서 보여지듯이 AI에 대한 지침이나 교육이 부족하면 직원들이 시도 자체를 망설이게 됩니다.” Slack 리서치 및 애널리틱스 수석 부사장이자 Workforce Lab 총괄인 Christina Janzer의 말입니다. 그는 또한 “AI 혁명에 대비한 인력을 갖추고 싶다면, 업무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 가이드라인을 마련하는 것 부터 시작하세요.” 라는 점을 강조했습니다.

데이터 보안 및 개인정보 보호

Slack 설문에 따르면 임원의 5명 중 2명 이상이 업무용 AI의 데이터 보안 및 개인정보 보호를 우려하고 있습니다. 특히 금융, 기술, 의료 분야처럼 민감한 고객 데이터를 다루는 기업일수록, 도입 전 AI 솔루션의 보안 기준과 프로토콜을 꼼꼼히 확인하는 것이 중요합니다

Slack AI 도구는 데이터 소유권, 보안, 개인정보 보호를 핵심 원칙으로 개발됐습니다. 고객 데이터는 Slack 인프라 내에 유지되며 LLM 학습에 사용되지 않습니다. 데이터는 항상 사용자에게만 귀속되며, 임대하거나 판매하지 않습니다. 또한 Slack AI는 해당 구성원이 이미 접근 가능한 데이터만 활용하며, 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 요건을 충족합니다

AI 결과물의 정확성과 신뢰성

Slack Workforce Lab 연구에 따르면 임원의 36%가 생성형 AI의 신뢰성과 정확성을 주요 우려 사항으로 꼽았습니다. 업무에 AI를 도입하기 전, 이 점을 충분히 이해해두는 것이 중요합니다.

다음은 주요 고려 사항입니다.

• 관련성. AI가 해당 산업과 규정 요건에 맞는 데이터로 학습됐는지 확인하세요. 예를 들어 법무 목적으로 생성형 AI를 사용한다면, 법무 부서와 실무자에게 실질적으로 유용한 결과물만 생성되도록 설정해야 합니다
• 검증. 생성형 AI는 가끔 부정확한 정보를 생성할 수 있으므로, AI의 인사이트와 제안은 인간 지식의 대체재가 아닌 보완 자료로 활용해야 합니다. AI는 미묘한 맥락을 완전히 파악하지 못하므로 결과물의 정확성과 맥락을 꼼꼼히 검토해야 합니다. 특히 출처 인용 기능은 정보 검증에 도움이 됩니다.
• 환각. LLM이 부정확하거나 예상치 못한 결과물을 생성하는 현상을 환각이라고 합니다. 이런 경우 프롬프트를 다른 표현으로 다시 작성해보거나, 정보를 교차 검증하는 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다.
• 감독. 적절한 통제와 관리 체계 없이는 생성형 AI가 기업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 관리자는 AI 생성 콘텐츠에 접근할 수 있는 권한을 설정하고, 허용 가능한 결과물의 범위를 규정해야 합니다. 사용자와 시스템의 행동을 체계적으로 관리하면 기업 보안을 강화하고 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

AI 전문성 부족

임원과 직원 모두 AI에 대한 이해도와 사내에서의 적절한 활용 방법에 대해 우려할 수 있습니다. 그렇기 때문에 기업은 도입 전 직원 교육을 제공하고 지속적인 지원을 이어가는 것이 중요합니다.

Slack은 마이크로러닝 방식으로 직원들을 위한 AI 교육을 진행했습니다. 소규모 그룹이 3주 동안 매일 10분씩 AI 도구 사용법을 학습했으며, 트레이너가 운영하는 Slack 채널을 통해 경험을 서로 공유했습니다. 그 결과 교육 참가자들은 창의적인 AI 활용 사례를 더 넓은 동료들에게 선보이기도 했습니다.

참가자들은 AI 활용에 대한 자신감, 즐거움, 생산성이 모두 향상됐다고 답했습니다. AI 도구가 생산성에 도움이 된다고 생각하는 비율은 87% 증가했으며, 교육 전 43%에 불과했던 AI 활용 편의성은 교육 후 72%로 높아졌습니다. 일상적인 AI 사용률은 19%에서 48%로 늘어난 반면, 주간 사용률은 24%에서 72%로 늘었습니다.

AI와 함께하는 업무의 미래

Slack Workforce Lab 연구에 따르면 사무직 근로자의 73%가 AI에 대한 높은 관심이 충분히 이해된다고 답했으며, AI가 자신의 업무에 큰 영향을 미칠 것으로 기대했습니다. AI에 대한 관심은 특히 직장에 막 입문한 젊은 세대에서 더욱 두드러집니다. 18~29세 직장인의 55%가 AI와 자동화가 업무 일부를 대신하는 것에 기대감을 드러낸 반면, 60세 이상은 33%에 그쳤습니다. AI 도구를 직접 경험한 직장인들 사이에서는 이런 기대감이 더욱 뚜렷하게 나타났습니다.

AI를 비롯한 신기술은 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것으로 전망됩니다. 캐나다 왕립은행(RBC) 자산 관리 부문은 단기적으로는 생성형 AI의 효과를 과대평가할 수 있지만, 장기적인 파급력은 상당할 것이라고 밝혔습니다.

현재 기술, 소프트웨어, 인터넷 분야가 생성형 AI의 영향을 가장 크게 받고 있습니다. 효과가 본격적으로 나타나기까지 시간이 걸릴 수 있지만, AI의 발전은 아래와 같이 전 세계 다양한 산업에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다

• 에너지 및 인프라. AI 및 생성형 AI 서비스에 필수적인 데이터 센터의 성장이 에너지 수요 증가를 이끌고 있습니다.
• 전기 소루션. L데이터 센터용 액체 냉각 시스템의 수요도 함께 증가할 것으로 보입니다.
• 의료. 의료 영상 분석 등 AI 응용 분야가 확대되면서 이상 징후를 더 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움이 될 것입니다.
• 자산 관리. 생성형 AI 도구는 자문 문서 작성, 고객 커뮤니케이션 등의 업무를 간소화해 생산성을 높일 것입니다.

지금부터 구성원들이 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 교육한다면, 기업은 AI가 이끄는 변화에 한발 앞서 대비할 수 있습니다.

업무에 AI를 활용해 더 나은 비즈니스 성과를 만드세요

업무 환경에 AI를 도입하면 운영 효율화, 생산성 증가, 의사결정 향상, 맞춤형 고객 경험 제공이 가능합니다. 행정 업무 자동화, 데이터 분석 및 요약, 빠른 정보 검색, 프로젝트 관리 최적화로 구성원의 업무 방식도 달라집니다.

물론 보안, 정확성, 개인정보 보호에 대해 임원들이 우려가 있는 것도 사실입니다. 그러나 AI 도구를 적극적으로 활용하는 기업일수록 기술에 대한 신뢰를 높여가고 있습니다. Slack은 데이터 소유권, 보안, 개인정보 보호를 AI 도구 설계의 핵심 원칙으로 삼고, AI 활용 전반의 투명성을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. AI가 계속 진화하는 지금, 업무 현장에서의 AI 활용은 이제 막 시작일 뿐이됐으며 전 세계 다양한 산업에 걸쳐 그 영향력은 더욱 커질 것입니다.

Slack AI가 어떻게 기업의 시간을 절약하고 더 스마트하게 일할 수 있도록 돕는지 알아보세요