① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 개발 업무와 여러 사업 프로젝트를 병행하고 있습니다. 웹서비스 개발, 고객사 업무, 공모전 준비, 콘텐츠 제작, 새로운 사업 아이디어 검토까지 해야 할 일이 다양합니다.

문제는 일이 많다는 것보다 업무가 여러 곳에 흩어져 있다는 점이었습니다.

공모전 정보는 여러 사이트에서 찾아야 했고, 일정은 따로 기록해야 했으며, 개발 프로젝트마다 코드와 서버를 확인해야 했습니다. 새로운 일을 시작하면 기존에 하던 일을 놓치기도 했습니다.

처음에는 ChatGPT에 질문하거나 코드를 작성해 달라고 요청하는 정도였지만, 점차 이런 생각이 들었습니다.

"AI가 답변만 하는 게 아니라, 내 업무를 함께 관리하고 실제 작업까지 수행할 수는 없을까?"

이를 계기로 여러 AI를 역할별로 활용하는 개인 업무 환경을 만들기 시작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

첫 번째, AI 매니저들에게 업무를 나누었습니다.

Grok Bot에 공모전 헌터, 공모전 매니저, 개인 스케줄 매니저, 채용공고 탐색 봇을 구성했습니다.

공모전 헌터는 정기적으로 공모전을 조사해 Discord로 보고하고, 제가 참가할 공모전을 선택하면 공모전 매니저가 공고문과 마감일을 정리합니다.

개인 스케줄 매니저는 Discord에서 전달한 할 일을 날짜와 우선순위에 따라 Notion에 등록하고, 오전과 저녁에 일정 리뷰를 전달합니다.

채용공고 탐색 봇은 제가 설정한 지역과 업무 조건을 기준으로 구인 정보를 조사합니다.

두 번째, 반복 업무를 자동화했습니다.

Discord, Zapier, Notion을 연결해 자연어로 전달한 업무를 분류하고 저장하는 과정을 구성했습니다.

또한 Aside AI의 브라우저 기능을 활용해 채용정보 조사, 블로그 콘텐츠 작성과 발행, 실제 게시 결과 확인 등의 작업을 수행했습니다.

별도로 Codex와 개발한 AutoBlog는 GitHub Actions를 통해 정기적으로 콘텐츠 초안과 품질 보고서를 생성하고 Discord에 결과를 전달합니다.

세 번째, AI와 함께 실제 프로그램을 개발하고 배포했습니다.

ChatGPT는 기획과 요구사항 정리에, Cursor·Claude Code·Codex는 코드 구현과 수정, 테스트 및 배포 작업에 활용했습니다.

대표적으로 원단 거래 플랫폼 '패브링'의 기획·개발·시연 과정에 참여했고, 여러 사업의 목표와 업무를 관리하는 'BusinessOS'를 Codex와 개발해 클라우드에 배포했습니다.

또한 MONS 웹서비스의 기능 개발과 서버 장애 대응, 오합지졸의 업무관리 기능 개선, 개인 업무 도구인 LifeOps·EmailHub·HomeSearch 구축도 진행했습니다.

네 번째, AI의 결과를 직접 검증했습니다.

AI가 완료했다고 보고해도 실제 화면이나 데이터가 다르면 다시 수정하도록 했습니다.

잘못된 일정 분류, 누락된 기능, 웹서비스 배포 후 연결 오류, 반복 자동화 실패 등을 직접 확인하며 작업 방식을 개선했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

가장 큰 변화는 AI 활용 방식입니다.

과거에는 제가 매번 질문하고 결과를 받아야 했다면, 지금은 일부 업무를 정기적으로 실행하고 결과를 보고받는 방식으로 바꾸었습니다.

실제 작업 기록에는 다음 결과가 남아 있습니다.

- 공모전 탐색·관리, 채용공고 조사, 하루 두 차례 일정 리뷰 등의 정기 실행 기록
- Discord와 Zapier를 활용한 일정 입력 및 Notion 업무 등록
- AutoBlog의 GitHub Actions 최근 25회 연속 성공과 콘텐츠 초안·품질 보고서 자동 생성
- 패브링 웹 프런트엔드 및 백엔드 배포와 등록 기능 구현
- BusinessOS, MONS, 오합지졸 등 실제 서버에 배포된 업무·웹서비스
- AI가 작성한 코드와 설정을 사람이 검토하고 수정한 이력

물론 모든 기능이 완벽하게 연결된 것은 아닙니다. 일부는 실제 반복 운영 중이고, 일부는 배포 후 활용을 검증하거나 통합 기능을 개발하고 있습니다.

업무 시간이나 비용을 얼마나 절약했는지는 아직 측정하지 못했습니다. 하지만 AI를 일회성 질문 도구에서 반복 업무를 맡고 개발 작업을 함께 수행하는 도구로 확장한 것은 분명한 변화입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

저는 AI 하나에 모든 일을 맡기지 않았습니다.

업무를 찾는 AI, 관리하는 AI, 실행하는 AI, 개발하는 AI를 구분하고 사람의 판단을 중간에 두었습니다.

예를 들어 공모전 헌터가 정보를 찾아도 참가할지는 제가 결정합니다. 선택한 공모전만 관리 대상으로 넘기고, AI가 공고문을 분석해 마감일과 준비 사항을 정리하도록 했습니다.

일정 관리에서도 '수익과 연결된 업무는 우선순위 1', '판단이 애매하면 분류대기' 같은 규칙을 직접 정했습니다.

개발에서는 AI가 기능을 완성했다고 답하더라도 실제 화면과 코드를 다시 확인했습니다. 서버 연결이 잘못되거나 기능이 누락되면 원인을 추적하고 수정하도록 했습니다.

이 과정에서 자동화가 중복 실행되는 문제, 일부 사이트 접근 실패, 잘못된 Notion 연결, AI가 작성한 결과물의 품질 문제도 경험했습니다.

그때마다 자동화를 무조건 늘리기보다 불필요한 실행을 구분하고, 확인이 필요한 작업은 사람이 판단하도록 조정했습니다.

AI에게 업무를 위임하되 목표와 품질, 최종 결정은 사람이 책임지는 것이 제가 만든 활용 방식입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

개발자가 아니어도 작은 부분부터 시작할 수 있습니다.

먼저 자신이 매일 반복하는 일을 찾아보면 됩니다. 일정 정리, 정보 조사, 보고서 작성, 자료 요약 등이 출발점이 될 수 있습니다.

그다음 AI에게 맡길 역할을 정하고, Notion 같은 기록 도구와 Discord 같은 알림 도구를 연결할 수 있습니다. Zapier 등의 자동화 서비스를 이용하면 일부 작업은 코드를 직접 작성하지 않고도 연동할 수 있습니다.

프로그래밍 경험이 있다면 Codex나 Claude Code 같은 AI 개발 도구를 활용해 자신에게 필요한 업무 도구를 직접 제작할 수도 있습니다.

다만 AI가 작성한 내용과 자동 실행 결과를 그대로 믿기보다, 실제로 작동하는지 확인하고 개인정보와 인증정보를 보호해야 합니다.

저의 최종 목표는 여러 업무와 개발 프로젝트를 한곳에서 관리하는 통합 AI 비서 환경입니다. 아직 모든 기능이 완성된 것은 아니지만, 이미 작동하는 자동화와 개발한 서비스들을 바탕으로 조금씩 연결해 나가고 있습니다.

혼자서 모든 일을 처리하는 것이 아니라, AI에게 맡길 수 있는 일을 구분하고 함께 일하는 방식으로 바꾸고 있습니다.