AI를 퇴사 없이 24시간 일 잘하는 직원으로 만드는 방법

AI를 도입했지만 성과가 없었다면, 문제는 기술이 아니라 ‘일 시키는 방식’일 수 있습니다. 이 글은 AI를 진짜 ‘일잘러 직원’으로 만드는 설계 방법과 실제 기업의 성공 사례를 통해,지금 우리 조직에 필요한 AI 직원 채용과 관한 인사이트를 제공합니다.

Sep 09, 2025

Contents

1. AI에게 정확한 ‘역할’을 줘야 합니다 2. AI를 ‘일잘러’로 만드는 프롬프트 설계법 3. 실패하는 회사들의 공통점 4. 기업 업무 생산성을 높이는 전략 : AI 에이전트 설계 5. AI 에이전트 설계로 업무 생산성 향상한 기업 사례 6. 기업이 AI 에이전트 설계를 도입하면 어떻게 달라질까요?7. 원더스랩이 함께합니다

“잦은 퇴사 반복, 원하는 인재 구하기도 어려운데 AI를 직원처럼 쓸 수 없는 걸까?”

“좋다는 AI 다 구독하고 있지만, 왜 우리 AI는 엉뚱한 결과물만 주고 있을까?”

안녕하세요. 맞춤형 AI 에이전트 설계 기업, 원더스랩입니다.

처음엔 기대감으로 시작했지만, 막상 써보니 ‘일을 줄여주는’ 도구가 아니라 AI를 원하는 결과를 만들어 달라고 학습시키기 위해 시간을 쏟아야 하고, 오히려 신경 써야 할 대상처럼 느껴졌다면 이 글을 읽어보시면 좋겠습니다.

많은 기업이 AI를 도입해 놓고도 “알아서 잘 해줄 줄 알았는데..”라는 실망을 경험합니다. 업무에 유용하다고 뜨고 있다는 AI를 구독해도 업무에 쓸만한 결과로 만들어주지 않는다고 느끼기도 하고요.

사람도 일을 잘 하려면 “ 왜 이걸 하는지, 어떤 기준으로, 누구를 위해, 어떻게 만들 건지” 설명이 있어야 제대로 일하듯, AI도 역할과 맥락을 명확히 주어야 비로소 사람처럼 체계적으로 일합니다.

이 글에서는 퇴사 없이 24시간 근무하며 일 잘하는 AI 직원을 만드는 방법을 구체적으로 알려드립니다.

1. AI에게 정확한 ‘역할’을 줘야 합니다

AI 직원은 스스로 일하지 않습니다. “알아서 해줘”라는 지시는 AI에게 가장 막막한 말입니다.

❌ 잘못된 지시 예시

지시: "마케팅 자료 좀 만들어줘"

AI 결과물: 자료 요청의 목적을 알지 못해, 되물어보며 구체화함. 범용형으로 활용 가능한 정보에 한하여 작성

✅ 올바른 지시 예시

지시: "당신은 B2B SaaS 스타트업의 마케팅 매니저입니다. 20-30대 IT 담당자를 타겟으로 우리 제품의 '비용 절감' 효과를 강조하는 A4 1장짜리 제안서를 작성해주세요. 경쟁사 대비 30% 비용 절감 데이터를 포함하고, 전문적이면서도 친근한 톤앤매너로 작성해주세요."

AI 결과물: 타겟 맞춤형 내용, 구체적 데이터 포함, 즉시 활용 가능

이처럼 AI는 신입사원처럼 ‘지시된 틀 안에서만’ 움직입니다. 즉,

어떤 역할로,

누구에게,

어떤 방식으로,

어떤 기준에 맞춰,

어떤 용도로 쓸 것인지

*맥락(context)이 명확히 주어져야 AI 직원이 사람처럼 업무를 이해하고 움직입니다.

MIT, Forbes PwC 등 다수 보고서에 따르면,정확하고 구체화된 지시와 맥락 제공이 AI 업무 생산성 향상과 일관성을 3~5배 증가시킨다고 밝혔습니다.

2. AI를 ‘일잘러’로 만드는 프롬프트 설계법

앞서 AI에게 정확한 역할을 주어야 한다고 말씀드렸습니다. 하지만 현실에서는 어떨까요?

원더스랩이 수 많은 기업들과 AI 도입 컨설팅을 진행하며 현장에서 발견한 점은 기업들이 AI에게 업무를 지시하는 방식이 여전히 '사람 대 사람' 소통 방식이라는 점입니다.

"마케팅 자료 만들어줘", "보고서 작성해줘"와 같은 추상적 지시는 AI가 가장 처리하기 어려워하는 요청입니다. 사람은 맥락을 추론하고 암묵적 정보를 이해할 수 있지만, AI는 명시적으로 주어진 정보만으로 작업해야 하기 때문이죠. 그렇다면 어떻게 지시해야 AI가 ‘일잘러’로 될 수 있을까요?

AI가 이해할 수 있는 업무 지시의 핵심 원칙

스탠포드, 프린스턴, OpenAI, Microsoft, Google이 공동으로 진행한 'The Prompt Report' 연구에 따르면, AI 성능을 극대화하는 프롬프트에는 다음 6가지 핵심 요소가 반드시 포함되어야 합니다.

역할 컨텍스트 (Role Context): AI가 수행할 구체적 역할과 전문성 수준

업무 목적 (Task Purpose): 결과물이 사용될 구체적인 상황과 목적

대상 정의 (Target Audience): 최종 수용자의 특성과 니즈

제약 조건 (Constraints): 형식, 분량, 톤앤매너 등의 구체적 요구사항

품질 기준 (Quality Standards): 성공적인 결과물의 판단 기준

참조 자료 (Reference Materials): AI가 학습해야 할 기존 자료나 스타일

위 내용을 비즈니스 업무에 적용해본다면 다음과 같이 프롬프트를 설계해볼 수 있습니다.

💡

실전 프롬프트 예시: 투자 유치 발표 자료 작성

[역할 맥락화] 당신은 10년 경력의 브랜드 매니저입니다. B2B SaaS 업계에 깊은 이해가 있고, 투자자 관점에서 사업의 가능성을 객관적으로 평가할 수 있습니다

[업무 목적] 시리즈 A 투자 유치를 위한 IR 발표 자료를 작성해주세요. 이 자료는 다음 주 화요일 오후 2시에 5명의 벤처캐피털 파트너들에게 15분간 발표될 예정입니다.

[타겟 구체화] 타겟 투자자는 30-40대 IT 업계 출신 VC 파트너들로, 기술적 이해도가 높지만 ROI와 시장성을 가장 중요하게 여깁니다. 이들이 가질 수 있는 우려사항(경쟁사 대비 차별점, 수익성 모델의 지속가능성)을 미리 반박할 수 있는 내용을 포함해주세요.

[형식 제약 조건] 총 12슬라이드, 각 슬라이드당 핵심 메시지 1개, 숫자 데이터는 차트로 시각화 제안, 슬라이드 하단에 3줄 이내 스크립트 포함. 전문적이면서도 열정적인 톤으로 작성해주세요.

[브랜드 아이덴티티] 우리 회사의 핵심 가치인 '데이터 기반 혁신'과 '고객 중심 솔루션'을 모든 내용에 자연스럽게 녹여내어 일관된 메시지를 전달해주세요.

[성과 지표 반영] 지난 분기 ARR 150% 성장, 고객 이탈률 2.3%(업계 평균 8.5%), NPS 점수 78점 등의 성과 데이터를 핵심 근거로 활용하되, 각 지표가 투자자에게 어떤 의미인지 명확히 설명해주세요.

이러한 프롬프트로 설계해야, AI 에이전트가 업무 맥락을 완전히 이해할 수 있고, AI 생산성 향상을 이끌 수 있게 됩니다.

3. 실패하는 회사들의 공통점

많은 중소기업이 비슷한 실수를 반복합니다.

추상적 지시만 함 → “기획서 좀 써줘”, “SNS 글 하나”

목적·형식·타겟이 없음 → 어떤 결과물이 필요한지 모름

조직의 방식·언어·문화가 반영되지 않음

AI는 도입했지만, 변화관리는 하지 않음

결과적으로, AI직원은 업무적으로 쓰기엔 턱없이 부족한 결과물을 만들어내게 됩니다.

4. 기업 업무 생산성을 높이는 전략 : AI 에이전트 설계

지금까지 AI가 일을 잘 할 수 있는 방식으로 프롬프트를 설계하는 방법을 알아봤습니다. 하지만 현실적으로 프롬프트만 잘 준다고 해서 AI가 업무 현장에서 높은 생산성을 만들 수 있는 것은 아닙니다.

프롬프트 엔지니어링의 한계

아무리 완벽한 프롬프트를 작성해도 다음과 같은 한계에 부딪히게 됩니다

✅ 매번 새로 시작하는 AI

어제 했던 작업을 오늘 다시 설명해야 함

조직의 업무 패턴이나 선호도를 학습하지 못함

반복적인 업무에서도 매번 동일한 설명 필요

✅ 단편적인 업무 처리

하나의 요청에 대한 일회성 응답만 가능

연속적인 업무 프로세스를 자동화할 수 없음

다른 시스템이나 데이터와 연동되지 않음

✅ 조직 맥락의 부재

회사의 과거 프로젝트나 의사결정 기준을 모름

팀의 커뮤니케이션 스타일이나 문화적 특성 반영 불가

부서 간 협업이나 승인 프로세스 이해 부족

💡 AI 에이전트가 프롬프트와 다른 점

구분	프롬프트 기반 AI	AI 에이전트
학습 방식	매번 새로 시작	업무 패턴과 결과를 누적 학습
업무 처리	단발성 요청-응답	연속적 프로세스 자동화
의사결정	주어진 정보 내에서만	외부 데이터 수집 및 분석 후 판단
시스템 연계	독립적 작업	다른 시스템과 연동하여 End-to-End 처리
조직 적응	일반적 지식만 활용	조직의 고유한 업무 방식 학습

2025년, AI 에이전트 도입이 가속화되는 이유

2025년은 더욱 개인화된 AI 에이전트를 확대하려는 움직임이 본격화되는 해입니다. 2024년을 거치며 대규모 언어모델들이 복잡한 업무 처리가 가능한 실용적 수준에 도달했고, 지속적인 인건비 상승과 경기 불확실성으로 기업들의 생산성 향상 요구가 절박해지고 있습니다.

💡 퇴사 없이 24시간 일 잘하는 직원이 되어 줄 AI 에이전트

24시간 업무 연속성: 사람이 없는 시간에도 업무 프로세스가 자동으로 진행

일관된 품질 유지: 컨디션이나 감정에 좌우되지 않는 안정적 결과물

업무 패턴 학습: 반복할수록 조직의 업무 방식을 더 정확히 이해

확장 가능성: 하나의 AI 에이전트가 여러 부서의 유사 업무에 응용 가능

데이터 기반 개선: 업무 결과를 분석하여 스스로 성능을 향상시킴

즉, 프롬프트는 AI와의 소통 방법이라면, AI 에이전트는 조직의 디지털 동료가 되는 것입니다.

5. AI 에이전트 설계로 업무 생산성 향상한 기업 사례

이제 이론을 넘어서, 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 살펴볼 차례입니다. 비슷한 고민을 안고 있던 기업들이 어떤 방식으로 AI를 '일잘러 직원'처럼 만들었는지 참고해보세요.

제조업 기반 콘텐츠 기업 A사

마케팅 자료 제작에 AI 투입 → 평균 제작 기간 8주 → 1.5주
콘텐츠 퀄리티 유지와 동시에 비용 60% 절감

지역 로펌 B사

AI 보조변호사 도입 → 서면 작성·검토 21일 → 1일
수임률 35% 상승, 변호사 피로도 감소

글로벌 SaaS 스타트업 C사

직원이 직접 AI 어시스턴트 설계 → 내부 도입률 3배 상승
파일럿 팀 중심 → 3개월 만에 전사 확산

6. 기업이 AI 에이전트 설계를 도입하면 어떻게 달라질까요?

AI를 도입한 기업들이 에이전트 설계까지 함께 도입했을 때, 다음과 같은 변화가 일어납니다.

명확한 업무 분담: 사람이 해야 할 일과 AI 직원이 맡을 일을 구분할 수 있습니다.

일의 속도와 품질이 동시 향상: 반복성 높은 업무에 AI를 투입하면 실수 없이 빠르게 처리됩니다.

내부 직원의 창의성과 전략 집중도 증가: 단순 업무가 줄어들어 고부가가치 업무에 집중하게 됩니다.

조직 전체의 생산성 체감 효과 확대: AI 업무 생산성 향상이 단일 개인이 아닌, 팀과 조직 단위로 확산됩니다.

퇴사하지 않는 디지털 동료 확보: 지식이 누적되는 AI 직원이 조직 자산이 됩니다.

7. 원더스랩이 함께합니다

“우리 회사도 AI 직원이 필요하다는 걸 알지만, 어디서부터 어떻게 시작할지 모르겠다”는 분들을 위해 원더스랩의 AI 에이전트 설계 서비스 소개서를 제공하고 있습니다.

AI가 진짜 ‘일잘러 직원’이 되도록 만드는 설계법, 원더스랩이 함께합니다.

조직의 AI 이해도에 맞춘 설계 워크숍

실무 흐름 기반 컨텍스트 프롬프트 매뉴얼

업무 프로세스 기반 AI 도입 로드맵 수립

👇 [원더스랩 서비스 소개서]를 받아보시고, 우리 회사에 딱 맞는 AI 에이전트를 함께 설계해보세요.

퇴사하지 않는 AI 직원, 지금 채용해보세요.