1장 당신의 AI가 항상 80점짜리를 내놓는 구조적 이유
당신의 AI 결과물은 왜 항상 ‘그럴듯하지만 불안’한가?
마케팅팀 김 대리의 <시장 분석 보고서>, 뭐가 문제였을까? | ‘그럴듯한’ 첫 번째 초안: 패턴 학습의 마법과 평균의 힘 | 100점에 더 가까운 결과물을 위해 필요한 것들 | AI가 읽을 수 없는 영역, 암묵지
AI 치명적 약점, 할루시네이션 막는 5가지 방법
인사팀 정 과장의 연차 사용 규정 정리 | 할루시네이션은 왜 발생하는가? | 할루시네이션이 발생하는 구조적 원인 5가지 | 1. 모르면 “모른다”고 답해줘 | 2. ‘출처 기반 정보’만 제공해 줘 | 3. ‘단계적’으로 설명해 줘
[팁] AI 응답을 검증하는 김 대리의 팁
AI의 과도한 아부를 막는 4가지 방법
기획팀 한 팀장의 사업계획서가 완벽하다고? | AI의 과도한 아첨의 원인 | 1. 객관성을 명시적으로 요구하라 | 2. 질문에서 내 의견이나 기대를 최소화하라 | 3. AI에게 답변 확신도를 함께 물어보라 | 4. 반대 의견을 내도록 요청하라
AI는 자동 완성기가 아니라 팀원이다
실무에서 가장 효과적인 AI 역할 분담 4가지 | AI 협업에서 사람이 반드시 해야 할 역할 4가지
AI와 협업, 왜 일을 쪼개야 하는가?
전략기획팀 윤 차장의 보고서, 어떻게 이렇게 잘 썼지? | AI와 협업, 일 쪼개기의 장점 | 워크플로 사고를 체화하라 | 당신은 AI를 어떻게 써왔나요?
[체크리스트] 나의 AI 활용법 체크하기
2장 AI를 쓰기 전, 일을 먼저 쪼개야 한다
대부분의 사무 업무는 단계형 작업이다
영업팀 박 과장이 팀장 보고 후 진땀을 흘린 이유 | 일은 원래 여러 단계로 이루어진다 | 우리는 왜 일의 단계를 의식하지 못할까? | AI도 단계별로 생각할 때 똑똑해진다 | AI 협업에서 단계를 건너뛰면 생기는 일들
AI 협업에서 사람이 반드시 해야 하는 판단들
인사평가 시즌 앞둔 HR팀 최 차장의 고민 | AI가 알 수 없는 4가지 영역 | 사람이 채워넣어야 할 4가지 영역
AI가 할 수 있는 것과 그렇지 않은 것들
AI가 정말 잘하는 4가지 영역 | AI가 기술적으로 어려워하는 것들
인간+AI 협업의 기본 3단계 과정
1단계 사람이 일의 방향 설정&맥락 제공 | 2단계 AI가 초안 작성&대안 제시 | 3단계 사람이 검토&조정 후 확정
협업의 황금률: 사람과 AI 협업의 핵심 원칙 4가지
1. 일을 작게 나누고 자주 확인하라 | 2. AI에게 맥락을 충분히 줘라 | 3. AI를 믿되 의심하라 | 4. 협업 첫 단계는 사람이 시작, 끝도 사람이 맺는다
워크플로 사고의 시작: 관점의 전환
1. 일은 결과물이 아니라 과정이다 | 2. ‘한 번에’가 아니라 단계별로! | 3. AI는 자동완성기가 아니라 협업 파트너 | 4. 완벽을 기대하지 말자 | 워크플로 사고는 일 자체를 더 잘하게 만든다 | AI 시대의 진짜 경쟁력, 일을 설계하는 능력 | 마무리: 당신의 일하는 방식이 바뀌는 순간
[체크리스트] AI 활용 자가 점검 체크리스트
3장 워크플로 사고로 가는 첫걸음
워크플로란 무엇인가?
같은 일인데, 왜 누구는 빠르고 누구는 느릴까? | 워크플로, 일의 흐름을 시각화하는 것 | 왜 워크플로가 중요한가? | 워크플로 vs 단순 할 일 목록, 다른 점 3가지
일을 4~6단계로 나누는 기준
마법의 숫자 7±2 | 워크플로 4~6단계의 장점 4가지 | 1. 결과물이 바뀌는 지점 | 2. 역할이나 도구가 바뀌는 지점 | 3. 의사결정이 필요한 지점 | 4. 작업 성격이 바뀌는 지점
[실전 연습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누기
경쟁사 분석 보고서 작성 | 주간업무 보고 | 고객 제안서 작성 | [실습] 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 법
워크플로 만들 때 흔히 하는 4가지 실수
1. 너무 이상적으로 설계한다 | 2. 한 번 만들고 고정시킨다 | 3. 혼자만 알아보는 워크플로 | 4. 모든 일을 워크플로로 만들려는 유혹
[체크리스트] 워크플로 사고로 가는 연습
4장 정보 수집은 검색이 아니라 설계다
왜 정보가 많을수록 결정이 어려워지는가?-정보 과부하의 역설
개발팀 박 과장의 머리가 더 복잡해진 이유 | 정보 과부하의 2가지 역설 | 실무에서 마주하는 정보의 4가지 함정 | 정보 검증과 비즈니스 리스크
정보를 검색하는 사람에서 설계하는 사람으로
마케팅팀 이 대리의 30분, 3가지 질문 | 정보 탐색가에서 정보 전략가로 | 정보 전략가로 바뀌려면 | AI 시대 정보 큐레이션 능력은?
AI 시대, 정보 수집 역량의 의미가 바뀌었다
AI가 바꾼 정보 수집의 풍경 | AI 리터러시, 정보를 ‘비판적으로 이해하는’ 새로운 역량 | AI 시대 새로운 정보 수집의 4단계 프로세스 | 정보 수집 시작 전에 해야 할 3가지 질문
정보 수집의 4단계 워크플로
1단계 정보 탐색 및 발견: 무엇을 찾을 것인가? | 2단계 정보 검증 및 평가: 이 정보를 믿을 수 있는가? | 3단계 정보 종합 및 분석: 의미를 어떻게 도출할 것인가? | 4단계 정보 활용 및 보고: 어떻게 전달할 것인가?
5장 회사에서 바로 써먹는 AI 정보 수집법
AI로 데일리ㆍ위클리 브리핑 받는 법
제조업, 가전회사 마케팅팀 김 사원의 <주간 경쟁사 동향> 3분 브리핑 | 금융업, 일일 은행 규제 변화 모니터링 | 유통업, 백화점 MD팀 최 주임의 월간 <소비 트렌드> 모니터링
신속한 의사결정이 필요할 때 AI 정보 수집법
IT 기업 전략기획팀 김 대리, 임원 긴급 질의 대응 | 제약회사 IR팀 박 과장의 언론 인터뷰 전 팩트체크 | 온라인 쇼핑몰 CS팀 이 대리의 고객 불만 원인 긴급 분석
전략적 대응이 필요할 때 심층 리서치 분석
통신사 네트워크 전략팀 김 팀장의 <기술 파트너십> 검토 | 제조사 전략기획팀 차 팀장의 <해외시장 진출 타당성> 검토 | 자산운용사 ESG팀 박 부장의 ESG 투자 전략 수립
6장 전략 수립은 ‘과제 정의’에서 이미 절반이 끝난다
전략은 ‘정답 찾기’가 아니라 ‘선택의 문제’다
“전략안 좀 짜봐”가 AI에게 통하지 않는 이유 | AI는 모르고, 당신만 알고 있는 맥락과 제약조건이 있다 | AI에게 효율적으로 맥락·제약조건을 전하려면 | 전략 수립에서 사람이 반드시 해야 하는 3가지 | 전략 수립에서 AI의 2가지 역할 | 신사업 전략 수립에 AI 활용한 예
[팁] AI를 처음 활용할 땐 ‘실행 보조’로 시작하세요
전략 수립 워크플로 4단계와 AI 활용 포인트
1단계 과제 정의: 질문부터 다시 쓰자 | 2단계 문제의 구조화 및 작업 계획: 접근법 설계 | 3단계 작업 수행: 아이디어 발산과 필터링 | 4단계 전략 통합: 선택과 실행 계획 | 설득력 있는 자료의 요건 | 전략 통합에선 일관성 유지가 중요
AI와 전략 수립 시작 전에 체크할 것들
시작 전에 4가지 맥락 준비하기 | 전략 수립 작업 중간에 방향 재확인하기 | 실행 가능성 점검하기
7장 실무 현장에서 바로 통하는 AI 전략 수립법
[실습] 헬스케어 웨어러블 기기 사업 확장 전략 만들기
사전 조사: AI로 관계자 인터뷰 준비·정리 | 1단계 과제 정의: AI와 함께 핵심 질문 뽑기 | 2단계 AI와 함께 접근 및 단계별 방법론 설계하기 | 3단계 콘셉트 도출(Ideation): AI와 브레인스토밍하기 | 4단계 사업 모델 구체화: AI로 디테일 채우기 | 5단계 전략 통합: 흩어진 분석을 하나의 스토리로
[실습] 고객서비스팀의 응대 품질 개선 전략 수립하기
사전조사: 팀 내부 인터뷰 및 데이터 분석하기 | 1단계 핵심 질문 정의하기 | 2단계 접근법 및 프레임워크 선택하기 | 3단계 개선 아이디어 발굴 및 우선순위 설정하기 | 4단계 실행계획 수립하기 | 전략 수립에서 AI의 역할 정리 | 나만의 전략 수립 템플릿 만들기
8장 보고서 작성은 ‘글쓰기’가 아니라 ‘구조 설계’다
보고서는 ‘정보 나열’이 아니라 ‘설득 구조’다
보고서는 항상 3가지 질문에 답해야 한다 | 보고서는 ‘구조 설계’가 중요하다
AI가 오히려 보고서를 망치는 3가지 함정
1. 정보 과다, 필요한 것보다 10배를 쏟아낸다 | 2. 핵심 메시지 부재, 데이터는 많은데 그래서 어쩌라고? | 3. 논리 비약, 현황과 제안 사이의 ‘왜’가 사라진다
보고서 구조화의 4단계 프로세스
1단계 보고서의 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 보고서의 구조 설계하기 | 3단계 스토리라인 구성하기 | 4단계 초안 작성하기
9장 일잘러를 위한 보고서 유형에 따른 AI 활용법
보고서의 3가지 유형
같은 ‘보고서’인데 왜 이렇게 다를까? | 정보 전달형 보고서에서 AI는 어떻게? | 분석 인사이트형 보고서에서 AI는 어떻게? | 설득 전략형 보고서에서 AI는 어떻게?
정보 전달형 보고서, AI로 효율을 극대화하라
[실습] 자동차 부품 제조업체의 <월간 품질관리 KPI 보고서> | 중요한 것은 템플릿의 완성도 | 1단계 보고서 목적과 듣는 이 정의하기 | 2단계 AI로 템플릿 구조 만들기 | 3단계 월간 품질관리 보고서 템플릿 만들기 | 4단계 실제 데이터로 품질관리 보고서 완성하기
분석 인사이트형 보고서, AI로 통찰을 발견하라
[실습] 편의점 프랜차이즈의 경쟁사 도시락 전략 분석 | 분석 인사이트형에서 AI는 사고 파트너다 | 1단계 분석의 핵심 질문 정의하기 | 2단계 적합한 분석 프레임워크 선택하기 | 3단계 3C 프레임워크로 데이터 분석하기 | 4단계 전략적 시사점 도출하기 | 5단계 보고서 전체 구조 완성하기
[팁] 분석형 인사이트 보고서 실전 팁 4가지
설득 전략형 보고서, 의사결정을 이끌어내라
[실습] SaaS 기업의 AI 챗봇 도입 제안 | 핵심은 듣는 이 맞춤과 예상 반론 대응 | 1단계 의사결정자별 관심사 파악하기 | 2단계 다양한 설득 구조 시뮬레이션하기 | 3단계 보고서 각 섹션 구체화하기 | 4단계 경영진 요약과 의사결정 요청 작성하기 | 설득 전략형 보고서의 3가지 실전 팁 | 보고서 유형별 AI 활용 전략 총정리
[체크리스트] 보고서 실무 AI 적용 체크리스트
10장 보고서 리뷰에 AI 활용하기
완성한 보고서, 이대로 제출해도 될까?
보고서 리뷰에서 흔히 놓치는 것들 | AI를 ‘재작성자’가 아닌 ‘리뷰어’로 쓰는 법 | AI를 리뷰어로 활용할 때 강점 3가지 | 리뷰 프로세스 구성하기
내가 만든 보고서 AI로 체계적으로 최종 점검하기
박 과장의 <경쟁사 분석 보고서> 이대로 내도 될까? | 1. 구조적 완성도: 목차 구조와 논리 흐름 검증하기 | 2. 논리 흐름: 주장과 근거가 연결되는가? | 3. 메시지 밀도: 불필요한 군더더기는 없는가? | 4. 전문 용어와 가독성 점검 | 5. 듣는 이 관점 시뮬레이션: 임원별 관심사 체크, 임원의 눈으로 보기 | 6. 최종 마무리: A I 리뷰 결과 종합하고 실행 계획 세우기 | 보고서 리뷰를 일상화하라
[체크리스트] 보고서 리뷰 자가 점검 체크리스트
<특집> 책 속의 책, AI 워크플로 워크북
1. 자주 하는 업무 4~6단계로 나누는 연습
2. 단계별 AI 활용 포인트
3. 대표 업무 유형별 워크플로 템플릿
4. 재사용 가능한 업무 프롬프트 라이브러리
5. 워크플로 실전 적용을 위한 30일 플랜
에필로그_AI를 잘 쓰게 된 게 아니라, 일을 다시 보게 되었다