① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
사업, 회의, 자료 검토 등 여러 과업을 동시에 수행하면서 업무 진행 상황뿐 아니라 관련 자료와 협의 내용, 의사결정 과정까지 함께 관리할 필요가 있었습니다. 이에 Planka를 활용해 과업별 카드를 만들고, 세부 작업과 진행 상황, 관련 자료를 기록했습니다.
하지만, 메신저로 수시로 들어오는 업무 요청까지 빠짐없이 챙기는 데에는 어려움이 있었습니다. 자료 제출이나 검토·회신 요청이 여러 대화에 섞여 있어 읽고도 다른 일을 처리하다가 잊거나, 기한을 확인하기 위해 이전 메시지를 다시 찾아야 했습니다. Planka로 과업을 관리하더라도, 요청 자체를 놓치면 관리가 시작되지 않는 문제가 있었습니다.
이를 보완하기 위해 생성형 AI를 활용해 ‘메신저 업무 비서’를 개발하고 실제 업무에 적용했습니다. Planka를 전체 과업관리의 중심으로 사용하면서, AI 업무 비서가 놓치기 쉬운 메신저 요청을 찾아 알려주도록 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI는 필요한 도구를 개발하는 과정과 메신저의 업무 요청을 분석하는 과정에 활용했습니다.
개발 과정에서는 Claude 등 생성형 AI를 활용해 메신저 기록 분석, 업무 목록 표시, 주기적 알림 기능을 갖춘 업무 비서를 구현했습니다. 실제 업무에서 필요한 기능을 구체화하고, 사용할 수 있는 프로그램으로 만드는 데 AI의 도움을 받았습니다.
메신저 분석에는 LM Studio(gemma4)에 연결한 AI 모델을 활용했습니다. 메신저 기록에서 업무 요청을 찾아 요청자, 할 일, 기한, 중요도를 목록으로 보여주도록 했습니다. 각 항목을 선택하면 근거 요약과 원문 메시지를 확인할 수 있으며, 분석 범위와 새 메시지 확인 주기, 알림 간격도 설정할 수 있습니다.
Planka에서는 메신저 요청을 포함해 사업, 회의, 행사 등 다양한 과업을 관리했습니다. 과업별 카드에 담당자와 기한, 세부 작업, 관련 자료를 정리하고, 댓글로 협의 내용과 처리 결과를 남겼습니다.
두 도구는 다음과 같은 방식으로 활용했습니다.
1) Planka에서 다양한 과업의 진행 상황과 완료 여부를 관리합니다.
2) AI 업무 비서가 메신저 기록을 분석해 놓치기 쉬운 업무 요청을 알려줍니다.
3) 기존 내용을 확인해 실제 수행할 업무와 기한을 판단합니다.
4) 기존 과업과 관련된 요청은 해당 Planka 카드에 반영하고, 별도 관리가 필요한 요청은 새 카드로 등록합니다.
5) Planka에서 세부 작업과 협의 내용을 기록하며 완료까지 관리합니다.
6) AI가 분석한 내용을 사람이 확인해 Planka에 반영하는 방식으로 사용했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
Planka를 통해 여러 과업의 진행 상황과 관련 자료를 한곳에서 확인하고, AI 업무 비서를 통해 메신저에 묻히기 쉬운 요청을 다시 챙길 수 있게 되었습니다.
메신저를 일일이 다시 읽으며 해야 할 일을 찾는 대신, AI가 정리한 목록에서 요청자와 기한, 업무 내용을 확인하고 원문을 검토할 수 있었습니다. 주기적인 알림은 다른 업무를 처리하는 동안 잊기 쉬운 요청을 다시 확인하는 데 도움이 되었습니다.
확인한 요청은 Planka의 기존 과업에 반영하거나 새로운 과업으로 등록했습니다. 이를 통해 요청을 확인하는 데서 끝나지 않고 진행 상황과 완료 여부까지 이어서 관리할 수 있었습니다.
협업 과정에서 발생한 의견과 결정 사항도 카드에 기록했습니다. 이후 같은 과업을 다시 확인하거나 담당자가 바뀌었을 때, 최종 결과뿐 아니라 어떤 논의와 판단을 거쳤는지 살펴볼 수 있는 기반이 되었습니다.
개인의 기억과 분산된 메시지에 의존하던 부분을 줄이고, 업무 요청의 확인부터 수행·완료·기록까지 이어지는 관리 방식을 마련했다는 점이 가장 큰 변화입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1)기존 과업관리 방식에서 부족한 부분을 AI로 보완했습니다. Planka로 다양한 과업을 관리하면서도 메신저 요청을 놓칠 수 있다는 실제 불편에 주목했고, 이를 해결하는 업무 비서를 직접 개발해 활용했습니다.
2) AI의 분석을 실제 과업 수행으로 연결했습니다. AI 업무 비서는 메시지 속 요청을 찾아주는 역할을 하고, Planka는 전체 과업의 진행과 완료를 관리하는 역할을 합니다. 기존 업무 흐름에 AI를 더해 관리의 빈틈을 보완한 것입니다.
3) 분석 결과의 근거를 확인할 수 있도록 했습니다. 메신저의 짧은 문장이나 대화 맥락은 잘못 해석될 수 있으므로, 근거 요약과 원문을 함께 확인한 뒤 업무 여부와 기한을 판단했습니다.
4) 과업의 결과와 수행 과정을 함께 남겼습니다. Planka 카드에 관련 자료, 세부 작업, 협의 내용과 결정 사항을 기록해 일상적인 과업관리가 조직의 지식 축적으로 이어지도록 했습니다.
앞으로는 중복 요청 식별과 완료 상태 판단을 개선하고, Planka에 업무를 반영하는 절차도 더 간편하게 만들고자 합니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
여러 과업을 관리하면서 메신저로도 업무 요청을 받는 사람이라면 같은 방식을 참고할 수 있습니다. 핵심은 ‘과업관리 도구로 업무를 관리하고, AI로 놓치기 쉬운 요청을 보완한다’는 활용 방식입니다.
먼저 현재 업무관리에서 어떤 요청을 놓치거나 반복해서 찾아보는지 확인합니다. 이후 생성형 AI를 활용해 필요한 기능을 구현하고, 사용이 허용된 메신저 기록을 대상으로 업무 요청과 기한이 적절히 추출되는지 검토합니다.
처음에는 자료 제출이나 검토·회신처럼 요청 내용이 명확한 업무부터 적용할 수 있습니다. 분석 결과를 원문과 비교해 확인하고, 기존 과업에 반영하거나 새 과업으로 등록합니다. Planka에는 담당자, 기한, 세부 작업, 관련 자료 등 기본 작성 기준을 정해 관리하면 됩니다.
메신저 기록에는 개인정보와 내부 업무 정보가 포함될 수 있으므로 조직의 이용 기준과 접근 권한을 확인해야 합니다. 외부에 사례를 공유할 때는 이름, 내부 주소, 비공개 업무 내용을 가리고, AI 분석 결과는 사람이 검토한 뒤 활용합니다.
이처럼 자신의 업무 환경에 맞춰 작은 기능부터 적용하면, 업무 요청을 챙기는 부담을 줄이면서 과업관리와 업무 기록을 함께 개선할 수 있습니다.