🙌 AI가 이해할 수 있게 업무를 '구조화'하면 결과가 달라진다 (실무 적용 사례)

사례 공유- AI가 이해할 수 있게 업무를 '구조화'하면 결과가 달라집니다

2026. 6. 10.

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베러나우 AI-Native 전문가 채용 사례
실리콘 벨리에서 product designer AI-Workflow 실무 적용 사례
나의 AI 활용 역량, 어떻게 써야 전문성이 보일까?

| INSIGHTS |

"이제 인간은 정답을 찾는 존재가 아니라, 무엇을 증명할지 정하는 존재가 되어야 한다."

AI가 인간보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 수많은 가설과 정답을 도출해 낼 것이다. 그렇기 때문에 인간에게 필요한 진짜 경쟁력은 AI가 도출한 데이터와 답변들 속에서 "이것이 왜 필요한가?"라는 질문을 던지고, 전체적인 사업이나 프로젝트의 목적과 방향을 설정하는 역량입니다. - 샘알트만

| AI-Native 전문가 활용 사례 |

안녕하세요. 플렉스웍 대표 임태은입니다. 😊

회사가 성장할수록 재무, 운영, 데이터, 자동화, 세일즈, 콘텐츠 구조화 등 특정 시점에 반드시 필요한 전문성이 생깁니다. 하지만 그때 필요한 것은 새로운 채용 포지션을 만드는 일이 아니라, 지금 회사의 성장을 가로막고 있는 업무를 해결할 전문가를 찾는 일일 수 있습니다.

AI 시대의 인력 활용 방식도 빠르게 변화하고 있습니다. 이제는 먼저 업무를 정의하고, 이를 더 작은 단위로 나누며, AI가 수행할 수 있는 영역과 전문가의 판단이 필요한 영역을 구분하는 것이 중요해지고 있습니다.

그래서 기업은 "누구를 채용할까?"보다 먼저 "어떤 문제를 해결해야 할까?"를 질문해야 합니다.

이 질문이 명확해질수록 필요한 전문가의 기준도 명확해지고, 정규직 채용, 프로젝트 협업, 시간제 참여 등 가장 적합한 협업 방식도 현실적으로 설계할 수 있습니다.

Flexwork는 이러한 변화 속에서 기업이 필요한 업무를 명확히 정의하고, 실제로 해당 문제를 해결해 본 전문가와 연결될 수 있도록 돕고 있습니다.

사람을 찾기 전에 업무를 정의하는 것.
그리고 그 업무를 해결한 경험이 있는 전문가와 연결되는 것.

이것이 AI 시대에 채용과 인재 활용 방식이 변화하는 방향이라고 생각합니다.

이번에는 마케팅 기업 '베러나우'의 사례를 소개합니다.

베러나우의 김하나 대표는 Flexwork를 통해 주 20시간 재무 전문가와 주 10시간 콘텐츠 AI 빌더를 연결해 함께 협업하고 있습니다. 단순히 사람을 채용한 것이 아니라, 회사 성장 과정에서 필요한 업무를 먼저 정의하고 그 업무에 적합한 전문가를 활용한 사례입니다.

성장하는 기업이 필요한 순간에 어떤 업무를 먼저 정의했는지, 그리고 그 업무에 맞는 전문가와 어떻게 협업 구조를 설계했는지 살펴보시면서 인사이트를 얻어 가시길 바랍니다

👉 베러나우 활용사례 참고하기

| AI 실무 적용 사례 |

"AI-native 전문가는 AI 툴을 많이 아는 사람이 아니라,

자기 업무를 AI가 이해할 수 있게 구조화하는 사람입니다."

AI 툴을 쓰면 결과물이 바로 나올 것 같지만, 실제로는 AI가 이해할 수 있는 기준과 맥락을 먼저 정리해야 좋은 결과가 나옵니다.
-미국 테크 회사 뉴욕 지사 시니어 AI 프로덕트 디자이너, 이지원님 세션에서

디자인을 AI 프로토타이핑 툴에 연결하는 과정에서, 가장 중요한 것은 AI가 화면의 구조를 이해할 수 있게 정리하는 일이었습니다. 예를 들면 이런 작업입니다.

각 영역에 의미 있는 이름을 붙여, AI가 화면의 역할을 이해하게 하기
아이콘과 이미지를 별도 에셋으로 정리해, AI가 임의로 다시 만들지 않게 하기
디자인 규칙을 파일이나 폴더 구조로 정리해, 결과물의 일관성을 유지하기
반복해서 쓸 기준을 프로젝트 안에 쌓아두어, 다음 작업의 정확도와 속도를 높이기

이 인사이트는 디자이너에게만 해당되지 않습니다.

마케터라면
콘텐츠 제작 과정을 주제 선정 → 초안 작성 → 검수 → 발행 기준으로 정리할 수 있습니다.
기획자라면
요구사항, 화면 흐름, 우선순위를 AI가 이해할 수 있게 정리할 수 있습니다.
운영자라면
반복 안내, 정산, 리포트 업무의 기준과 예시를 정리할 수 있습니다.

⭐ 다음주 실무 적용 사례 예고

AI로 만든 결과물, 수정하다가 더 망가진 적 있나요?

다음 뉴스레터에서는 잘된 결과물은 지키고, 새로운 시도는 복사본에서 실험하는 AI-native 작업 습관을 소개합니다.

AI-Native 전문가로 성장하기

| 이번주 성장 과제 |

이번 주에는 내가 자주 하는 업무 하나를 골라, AI가 이해할 수 있는 작업 설명서로 바꿔보세요.

아래 3가지만 정리하면 됩니다.

AI가 참고해야 할 자료는 무엇인가요?
예: 기존 문서, 이미지, 고객 문의, 회의록, 브랜드 가이드
AI가 반드시 지켜야 할 기준은 무엇인가요?
예: 말투, 형식, 분량, 제외할 표현, 확인해야 할 항목
AI가 최종적으로 만들어야 할 결과물은 무엇인가요?
예: 초안, 요약본, 체크리스트, 표, 보고서, 시안

이렇게 정리하면 단순히 “AI에게 시키는 것”이 아니라, AI가 일할 수 있는 환경을 먼저 설계하는 방식으로 업무를 시작할 수 있습니다.

| 오늘의 진단 |

✔️ 나는 AI-native 전문가일까?

AI-native 전문가는 단순히 AI 툴을 많이 아는 사람이 아니라, AI를 활용해 업무 방식을 바꾸고, 더 나은 결과를 만들어본 사람입니다.

아래 항목 중 나에게 해당하는 것을 체크해보세요.
□ 반복되는 업무를 AI로 줄이거나 자동화해본 적이 있다.
□ AI를 활용해 만든 결과물을 실제 업무나 프로젝트에 적용해본 적이 있다.
□ 결과물을 더 빠르게 만들기 위한 나만의 프롬프트나 업무 흐름이 있다.
□ AI가 만든 초안을 그대로 쓰지 않고, 목적에 맞게 검토하고 수정할 수 있다.
□ AI 활용 전후로 작업 시간, 결과물 품질, 실행 속도 중 하나가 개선된 경험이 있다.
□ 새로운 AI 툴이 나왔을 때, 내 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 먼저 실험해보는 편이다.

체크 결과

😎 4개 이상 체크했다면?

당신은 이미 AI-native!

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