① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

제조업 연구소에서 연구소장으로 일하고 있습니다. 하루에 회의 서너 건, 메일 수십 통, 동시에 굴러가는 프로젝트가 십수 개입니다.

힘든 건 일의 양이 아니라 일의 기록이 흩어져 있다는 것이었습니다. 회의록은 Notion에, 메일은 Outlook에, 할 일은 회사 계정과 개인 계정에 따로, 메모는 노트 앱에 남았습니다. "그거 언제 결정했더라"를 확인하려고 이곳저곳을 뒤지는 데 매번 10~20분씩 썼습니다.

AI에게 물어보면 답은 잘했습니다. 그런데 매번 "이 프로젝트가 뭐냐면요…"부터 다시 설명해야 했습니다. 어제 정한 걸 오늘 AI는 몰랐으니까요.

그래서 문제를 다시 정의했습니다. 제게 필요한 건 답을 잘하는 AI가 아니라, 제 업무를 기억하는 AI였습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

Claude(Claude Code)를 중심으로 기억층과 실행층, 두 개의 층을 직접 만들었습니다.

[1층] 기억층 — "원본은 절대 고치지 않는다"

원본 보관(raw) : 회의록, 녹음기 전사본, 회사 메일, 업무 문서를 원본 그대로 쌓습니다. 현재 문서 1,985건.
정리층(wiki) : AI가 원본을 읽고 주제별 페이지로 압축하고 서로 연결합니다. 현재 292페이지.
지식그래프 : 전체를 노드와 관계로 색인합니다. 현재 노드 14,276개. 궁금한 걸 자연어로 던지면 관련 있는 문서 조각과 그 원본 파일 경로·줄 번호를 추려주고, AI가 그 원본을 직접 열어 읽은 뒤 답합니다. 검색 결과를 요약해 주는 게 아니라, 답의 출처를 항상 같이 내놓는 구조입니다.
여기서 제가 세운 규칙이 하나 있습니다. AI가 만든 정리본은 언제든 다시 만들 수 있지만, 사람이 남긴 원본은 AI가 건드리지 못하게 하는 것입니다. AI가 잘못 요약해도 원본이 그대로 살아 있으니 되돌릴 수 있습니다.

[2층] 실행층 — 직접 만든 웹앱 '유비서'

기억층이 아는 것을 실제로 쓰는 화면입니다. Next.js와 Supabase로 만들었고, 할일관리·프로젝트·명함·공모전·자동화 잡 관리 등 8개 메뉴가 한 화면에 있습니다. 할일관리는 회사 Microsoft To Do와 개인 Google Tasks를 5분마다 양방향으로 맞춰 하나의 칸반 보드로 보여줍니다. 어느 쪽에서 고쳐도 반대쪽에 반영됩니다.

[사이] 스케줄러 — 사람이 안 시켜도 도는 부분

맥미니 한 대가 60초마다 깨어나, 시간이 된 작업을 헤드리스 AI(claude -p)로 실행하고 결과만 Slack으로 보냅니다. 회의록 정리, 지식그래프 갱신, 명함 등록, 할 일 동기화가 여기서 돕니다. 별도 서버 없이 쓰던 맥미니 한 대와 이미 쓰던 구독 요금 안에서 운영합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

"그거 언제 결정했죠?"가 10~20분에서 1분 안쪽으로 줄었습니다. 예전엔 메일·노션·메신저를 차례로 뒤지고, 찾아도 그게 최신인지 다시 확인해야 했습니다. 지금은 한 번 물으면 지식그래프가 관련 문서를 좁혀주고 AI가 그 원본을 읽어 답하니, 답과 근거 확인이 한 번에 끝납니다.
할 일이 두 계정에 흩어지지 않습니다. 회사 To Do와 개인 Google Tasks가 한 보드에 모이고, 여기서 옮기면 양쪽에 반영됩니다.
명함 322장이 검색 가능한 데이터가 됐습니다. 사진만 찍으면 AI가 읽어 Outlook 주소록까지 자동 등록하고, 그대로 휴대폰 연락처에 뜹니다. 이 중 265장은 서랍에 있던 옛 명함첩을 영상으로 한 번 훑어 일괄로 뽑아낸 것입니다. 한 장에 2분씩 손으로 옮겼다면 열 시간이 넘게 걸릴 일이었습니다.
그리고 이 공모전 공고도 제 비서가 찾아왔습니다. 매일 아침 7시 45분에 도는 '공모전 수집' 작업이 새 공고를 찾아 정리해 Slack으로 알려줬고, 그래서 지금 이 글을 씁니다.
가장 큰 변화는 숫자가 아니었습니다. 아침에 자리에 앉으면 정리가 이미 끝나 있다는 것, 그래서 하루를 정리하는 시간이 아니라 판단하는 시간으로 시작한다는 것입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

1년 가까이 고쳐 쓰면서 남은 원칙 네 가지입니다.

첫째, 기능보다 기억을 먼저 만들었습니다. 대부분 챗봇이나 자동화부터 붙입니다. 그런데 기억이 없으면 매번 배경 설명을 반복하게 되고, 결국 안 쓰게 됩니다. 순서를 뒤집은 것이 가장 큰 차이였습니다.

둘째, 원본 불변 원칙입니다. AI는 요약만 하고 원본은 고치지 못합니다. AI를 100% 신뢰하지 않아도 되는 구조라서, 오히려 마음 놓고 맡길 수 있습니다.

셋째, 마지막 버튼은 사람이 누릅니다. 메일 답장도 초안까지만 만들어 두고 발송은 제가 합니다. 자동화 범위를 '되돌릴 수 있는 곳까지'로 그은 뒤에 오히려 실제 사용이 늘었습니다.

넷째, 실패를 전제로 설계했습니다. 자동 작업이 세 번 연속 실패하면 스스로 멈추고 알립니다. 조용히 망가진 채로 도는 자동화가 제일 위험하기 때문입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네. 저도 처음부터 웹앱을 만든 게 아니라 폴더 하나로 시작했습니다. 순서대로 하시면 됩니다.

1단계 — 폴더 하나 만들기. 회의록과 메모를 한곳에 모으기만 합니다. 도구도, 코딩도 필요 없습니다. 2단계 — 하루 한 번 요약시키기. AI에게 그 폴더를 읽고 주제별로 정리하게 합니다. 여기까지만 해도 "그거 언제였지?"가 사라집니다. 3단계 — 자동으로 돌리기. 컴퓨터가 정해진 시간에 그 작업을 대신하게 합니다. 4단계 — 필요한 화면만 붙이기. 저는 할 일과 명함이 급해서 그것부터 만들었습니다.

1~2단계는 코딩 없이 오늘 바로 됩니다. 저도 웹 개발자가 아니라 하드웨어를 하던 사람이고, 전 과정을 AI와 대화하면서 만들었습니다.

무엇보다 이 과정을 처음부터 공개해 왔습니다. 네이버 블로그 'AI자동화이야기'(blog.naver.com/yoonow)에 지출결의서 자동 작성, 메일 정리, 회의 준비, 발표자료 제작, 예매 자동화까지 아홉 편을 실제 화면과 실패담까지 그대로 적어 두었습니다. 사내 AI 세미나에서도 같은 구조를 발표해 팀에 공유했습니다.

정리하면 이렇습니다. AI에게 일을 시키기 전에, 내 일을 기억할 자리를 먼저 만들어 주는 것. 개인 AI 비서는 거기서 시작했습니다.