① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 1인 사업자입니다. 밖에서는 고객을 만나고, 돌아오면 개발·영업·일정 관리·경리·행정을 모두 처리합니다. 미팅 중에도 보낼 서류, 확인할 입출금, 정리 못한 영수증, 지원사업 마감이 머릿속에 남았습니다. 일은 어렵지 않아도 전화·사진·이메일·여러 사이트에 흩어진 일을 혼자 기억하고 다시 입력하는 부담이 컸습니다. 폼과 메모는 외근 중 오래 쓰지 못했고, 그 자리에서 남길 수 있는 건 말과 사진뿐이었습니다. 그래서 “말하면 기록되고, 사진만 보내도 정리되며, 나중에 다시 확인되면 좋겠다”는 필요가 생길 때마다 하나씩 만들었습니다. 이 작은 해결들이 모여 지금의 업무 비서 ‘헤르메스’가 됐고, 지금도 매일 씁니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

세 가지를 연결했습니다. 첫째, 책상에서는 컴퓨터에 설치한 AI 개발 도구(Claude Code)로 이 시스템을 직접 만들고 고치며, 전체가 제대로 작동하는지 확인합니다. 둘째, 밖에서 쓰는 입구는 업무용 메신저(슬랙)에 넣어 둔 AI 비서 ‘헤르메스’입니다. 평소 말하듯 지시하거나 사진을 올립니다. 셋째, 둘을 잇는 것은 AI가 외부 데이터를 직접 다루게 해 주는 연결 규격(MCP)입니다. 이 규격으로 제 고객·거래 관리 장부(CRM 데이터베이스)를 AI에 연결해, AI가 장부를 그 자리에서 읽고 쓰도록 했습니다.

그래서 자료를 형태별로 나눠 넣지 않아도 됩니다. 영수증 사진과 “이번 달 경비로 기록해 줘”라는 말을 보내면 사진 속 글자를 인식해(OCR) 날짜·상호·금액을 읽고, 기존 기록과 겹치지 않는지 확인한 뒤 장부에 저장합니다. 이메일 내용, 계약 서류, 문서, 영상도 그대로 넘기면 필요한 값만 뽑혀 장부의 정해진 자리에 들어갑니다. 미팅 후속 일정, 입출금, 매입·매출, 지원사업도 같은 흐름입니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

컴퓨터 앞에 앉아야만 할 수 있던 행정 업무가 이동 중 처리로 옮겨졌습니다. 예전에는 받은 자료를 열어 읽고, 옮겨 적고, 폴더에 정리하고, 나중에 다시 찾는 일을 전부 제가 했습니다. 지금은 자료를 AI에 넘기면 장부에 정리되어 들어가고, 필요할 때 “그 건 어떻게 됐지?”라고 물어 꺼내 씁니다. 보관과 검색을 제가 아니라 시스템이 맡습니다. 제 역할도 바뀌었습니다. 입력하는 사람에서 확인하는 사람이 됐습니다.

숫자로도 남겼습니다. 2026년 8월 한 달 동안, 예전 같으면 자리에 돌아와 다시 입력해야 했던 일을 밖에서 메신저만으로 끝낸 것이 33건입니다. 영수증·미팅 후속·입출금·지원사업 문의가 섞여 있고, 그중 AI가 장부에 새로 기록하거나 수정했다고 보고한 것이 11건입니다. 책상에서 처리한 분량은 여기에 넣지 않았습니다. 이 11건 전부를 다시 조회해 대조했습니다. 9건은 기대한 상태와 일치했고, 1건은 원본 사진과 달라 정정했으며, 1건은 이전 비용과 중복될 가능성이 남아 확인 대기로 분류했습니다. 좋은 사례만 고르지 않았고, 시간 절감률처럼 측정하지 않은 숫자는 주장하지 않습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 공들인 부분은 AI의 완료 보고를 그대로 믿지 않는 확인 절차를 시스템 안에 넣은 것입니다. 세 가지로 작동합니다. 첫째, AI가 “기록했습니다”라고 해도 장부를 다시 읽어 기대한 상태와 맞아야 완료로 봅니다. 위 1건의 정정도 이 재조회에서 걸러졌습니다. 둘째, 어느 고객·프로젝트에 연결할지 불분명한 지시는 임의로 기록하지 않고 질문에서 멈춥니다. 셋째, 이메일·세금계산서·전자서명·지원사업 신청처럼 밖으로 나가는 행동은 승인 대기로 남고, 제가 확인한 뒤에야 실행됩니다. 이 세 가지가 있기에 오류가 나더라도 제가 알아차릴 수 있는 범위 안에서 자동화를 씁니다.

확인 대기로 남은 1건을 계기로, 같은 날짜·상호·금액의 기존 항목이 있으면 기록하기 전에 먼저 보여 주도록 규칙을 바꿨습니다. 업무 자료는 제가 직접 운영하는 서버와 장부에만 보관하고, 대외 공개 자료에는 고객명·금액·연락처를 넣지 않습니다.

앞으로의 방향은 확장입니다. 이 방식의 핵심은 소프트웨어가 아니라 ‘무엇을 기록하고, 언제 멈추고, 무엇을 사람이 승인하는가’를 문장으로 적어 두는 일이라, 업종이 달라도 그 문장만 바꾸면 됩니다. 지금은 제 일하는 방식에 맞춰져 있지만, 함께 일하는 사람도 같은 방식으로 쓸 수 있게 넓히는 것이 다음 목표입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

제가 쓰는 구성은 복잡해 보이지만, 따라 하는 데는 새 시스템이 필요 없습니다. ① 놓치는 일 하나를 고르고 ② 스프레드시트에 필요한 열을 만들고 ③ 메신저에서 말·사진을 AI에 주고 ④ AI가 만든 한 줄을 옮겨 적은 뒤 다시 읽게 하고 ⑤ 모호한 값과 외부 행동은 사람이 승인하면 됩니다. 데이터베이스 연결이 없어도 AI가 만든 줄을 표에 붙인 뒤, 저장된 줄을 대화창에 다시 붙여 원본과 비교하게 하면 같은 효과를 냅니다. 예시는 “영수증에서 날짜·상호·금액을 한 줄로 정리해 줘. 같은 날짜·상호·금액이 있으면 후보만 보여 줘. 모호하면 기록하지 말고 질문하고, 기록 후 같은 줄을 다시 읽어 줘.”입니다. 따라 하는 데 개발 지식은 필요하지 않습니다. 제가 밖에서 쓰는 지시도 이 예시처럼 짧은 문장 몇 개입니다. 잘 작동하면 미팅 후속 업무나 지원사업 마감으로 하나씩 넓히면 됩니다. 어느 쪽이든 핵심은 기술이 아니라 기록 기준·확인 조건·멈춤 규칙을 구체적으로 알려 주는 일입니다.

※ 첨부 영상 속 고객명·프로젝트명·금액은 개인정보 보호를 위해 만든 가상 데이터입니다. 영상은 화면 작동 범위를 보여 주며, 실제 운영 결과는 위 8월 한 달 재조회 대조 결과로 제시합니다.