AI 작업의 질은 '무엇을 읽히느냐'에 따라 결정된다: 문맥 저장소 'AI 컴퍼니'와 결과물 설계

같은 AI에게 같은 클라이언트에게 보낼 이메일 답장을 부탁해도, 돌아오는 문안이 완전히 다를 때가 있습니다. 모델 자체는 동일합니다. 다른 점은, 답장을 작성하기 전에 AI가 무엇을 읽었는지입니다.

주식회사 AI Orchestra의 저(미야치🧑💻)는 YouTube 영상 '【AI에게 일자리를 빼앗긴다】아직 사람이 하는 게 부끄러운 작업 TOP5'에서 이 이야기를 이메일 답장과 슬라이드 작성 두 가지 사례를 통해 다루었습니다. 영상 속 말로 하자면, 작업의 질을 결정하는 것은 AI의 지능뿐만 아니라, AI에게 무엇을 읽히게 하느냐입니다.

이 글은 매뉴얼이 아닙니다. '무엇을 읽히게 할 것인가' 측면을 문맥 저장소와 결과물로 나누어 설계 관점에서 정리한 읽기 자료입니다. 예시로는 영상의 5위(이메일 답장)와 2위(슬라이드 작성)를 사용합니다. 화면 움직임까지 포함하여 영상을 보고 싶은 분은 여기에서 확인해 주세요 (11분 28초. 이메일 답장은 00:59, 슬라이드 작성은 05:42부터).

전체 개요: 식의 오른쪽을 설계하다

영상에서 제시한 공식은 다음과 같습니다.

작업의 질 = AI의 지능 × 무엇을 읽히게 하느냐

왼쪽의 'AI의 지능'은 모델 측면의 이야기입니다. 새로운 모델이 나올 때마다, 이전에는 할 수 없었던 일을 하게 됩니다. 사용하는 쪽에서 할 수 있는 것은 선택하고 계속 시도하는 것입니다.

오른쪽의 '무엇을 읽히게 하느냐'는 사용하는 쪽이 설계하는 부분입니다. 이 글에서는 이것을 AI가 업무를 시작하기 전에 읽는 것으로 나누어 3가지로 정리합니다.

사례 1 이메일 답장 — Gmail의 내용을 읽을 것인가, 경위 전체를 읽을 것인가

저는 지난 반년 이상 직접 이메일을 작성하지 않았습니다. 이 이야기를 들으면 구글 유료 플랜에서 사용할 수 있는 Gmail의 AI 답장 기능을 사용하고 있다고 생각할지 모르지만, 그렇지 않습니다. Claude Code와 Gmail을 CLI로 연동하여 Claude Code가 답장을 작성하게 했습니다.

두 가지 차이점은 답장을 작성하기 전에 읽는 범위입니다.

같은 AI라도, 읽히게 하는 범위가 다르면 답장은 완전히 달라집니다.

여기서 설계 관점에서 보면 효과를 보는 것은 이메일 도구의 차이가 아닙니다. 클라이언트와의 경위가 AI가 읽을 수 있는 파일로 남아 있느냐입니다. 경위가 담당자의 머릿속이나 여기저기 채팅 기록에 흩어져 있다면, 아무리 똑똑한 AI라도 읽어낼 수가 없습니다.

채팅형 AI에 머물러 있는지, 아니면 AI 에이전트를 업무의 기반 시스템으로 만들었는지의 차이도 여기서 나타납니다. 채팅 방식으로 사용하면, 읽히게 하는 범위는 그 자리에서 전달된 것이 중심이 됩니다. Claude Code나 Codex 같은 AI 에이전트는 작업 폴더 안의 파일을 스스로 찾아가서 읽습니다. 회사 문맥이 폴더 형태로 되어 있다면, 읽히게 하는 범위를 '회사 전체'까지 확장할 수 있습니다.

저장소 — AI 컴퍼니

저는 그 폴더를 'AI 컴퍼니'라고 부릅니다. 회사 정보나 과거 대화 기록을 전부 폴더에 모아 AI가 읽을 수 있는 상태로 만든 것입니다.

영상에서 이야기한 것을 바탕으로, 저장소를 만드는 방법에 대해 두 가지를 말할 수 있습니다.

1. 결과물의 형태로 두지 않는다. 저장소에 넣는 것은 이메일 문안이나 슬라이드 그 자체가 아니라, 그것이 근간이 되는 내용(회사 정보, 클라이언트와의 경위, 노하우)입니다. 같은 내용이라도 어떤 날은 이메일이 되고, 다른 날은 슬라이드가 됩니다. 결과물 형태로 두면, 다른 결과물로 사용할 때마다 AI는 먼저 형태를 풀어헤치는 것부터 시작해야 합니다.

2. 필요할 때가 되어서야 쓰기 시작하는 것은 늦다. 제안 자료 마감일이 다가와서 비로소 교육 노하우를 작성하기 시작해도 시간이 부족합니다. 영상에서 말한 슬라이드 제작의 세 번째 요령인 '평소에 축적해 두기'가 바로 이 때문입니다.

사례 2 슬라이드 작성 — 3가지 요령은 3가지 읽히는 방식

슬라이드에 대해 영상에서는 '지금은 PowerPoint나 Google 슬라이드를 만지는 시대가 아니다'라고 이야기했습니다. HTML로 슬라이드를 만들고 클라이언트에게 전달할 때는 PDF로 변환합니다. AI로 만든 슬라이드의 질이 낮다고 하는 경우가 있지만, 그것은 만드는 방법을 모를 뿐이라고 생각합니다.

Claude Code나 Codex로 슬라이드를 만드는 요령으로 제시한 3가지는 위의 '읽게 할 것' 3가지에 그대로 대응합니다.

| 영상에서 언급된 요령 | 읽게 할 것 (Input) | 내용 |
|---|---|
| ① 디자인 템플릿을 읽게 하기 | 출구의 형태 | 회사 템플릿이 있다면, 그에 맞춰 그려줍니다. 예전 프롬프트 기법인 Few Shot(예시 제공)과 하는 일은 같습니다 |
| ... |
①과 ②는 슬라이드를 만드는 당일에 준비할 수 있습니다. ③만은 그날에는 준비할 수 없습니다.

실제 사례: 제안 자료는 '요구 사항 + 노하우'로 끝났다

약 17,000개 사의 중소기업이 가맹하는 전국경유회에서 Codex 교육을 진행했습니다. 그때의 제안 자료는 처음부터 만든 것이 아닙니다. Codex 교육의 노하우가 이미 AI 컴퍼니에 쌓여 있었기 때문입니다.

한 일은 주최자로부터 받은 요구 사항과 AI 컴퍼니에 있는 교육 노하우를 섞어서, '제안 자료를 만들어 달라'고 지시했을 뿐입니다.

이 형태를 3가지 읽게 할 것에 대입하면, 요구 사항이 '그 자리의 지시', 교육 노하우가 '저장 공간'입니다. 저장 공간이 먼저 채워져 있었기 때문에, 그날 준비할 것은 요구 사항만으로 충분했습니다.

출구는 늘어나도, 저장 공간은 1개

메일과 슬라이드를 나란히 놓으면, AI 시대에 해야 할 일이 보입니다. 문맥을 AI 컴퍼니에 쌓아두는 것입니다. 그것을 메일로 표현할지, 블로그로 표현할지, 슬라이드로 표현할지는 출구의 차이에 불과합니다.

출구가 늘어날 때마다 내용을 다시 만들고 있다면, 출구 수만큼 수고가 늘어납니다. 저장 공간을 1개로 하고, 출구별로 준비하는 것은 '형식'만 갖추면 되기 때문에, 출구가 늘어나도 쌓는 것(내용)은 변하지 않습니다.

입력 (Input) ― 음성 입력은 그 자리 지시의 양을 늘린다

'그 자리의 지시'에도 읽게 할 양의 차이가 있습니다. 영상 4번째에서, 키보드 문자 입력을 하지 않고 음성 입력으로 하려고 이야기한 것이 이 차이에 대한 이야기입니다.

글자를 치는 것은 자각적인 행위라 뇌에 부담이 갑니다. 그래서 짧고 필요한 것만 쓰려고 하다 보니 정보가 잘려나갑니다. 반면 음성 입력은 머릿속에 있는 막연하거나 갈등하는 생각까지 포함하여, 친구에게 이야기하는 듯한 감각으로 전달할 수 있습니다.

예를 들어, 슬라이드를 부탁할 때 'B2B라서 딱딱한 느낌으로요. 로고 색을 기반으로요. 하지만 그것만으로는 재미없으니까 다른 느낌도 보고 싶어요. 색은 고민 중이라 몇 가지 패턴이 필요해요'라고 망설임을 그대로 말합니다. 키보드로는 '형식은 이렇게', '디자인은 이렇게'라며 하나씩 정해서 치는 것과 다릅니다. 망설임이나 갈등까지 포함되어 있기 때문에, 받는 AI 입장에서는 문맥의 양이 많고 이해하기 쉬운 지시가 됩니다.

오탈자가 있거나 글이 정돈되지 않아도 AI는 문맥을 읽어서 움직입니다. 사람에게 전달할 때는 정돈된 글이 필요하지만, AI에게 전달할 때는 이야기한 그대로여도 괜찮습니다. 저는 음성 입력에 Typeless를 사용하고 있습니다.

요약: 결과가 나쁠 때는 오른쪽 3가지에서 본다

• 작업의 질은 'AI의 지능 × 무엇을 읽게 하느냐'. 오른쪽은 사용하는 쪽이 설계할 수 있다
• 읽게 할 것은 저장 공간(AI 컴퍼니)・그 자리의 지시・출구의 형태 3가지로 나누어 생각한다
• 저장 공간에는 출구의 형태가 아닌 내용을 평소에 쌓아둔다. 메일・슬라이드・블로그는 같은 내용의 출구 차이에 불과하다
• 그 자리의 지시는 음성 입력으로 망설임을 포함하여 전달하면 양이 늘어난다

AI가 만든 결과물이 기대에 미치지 못했을 때, 모델의 지능 탓을 하기 전에 오른쪽 3가지 중 어느 것이 부족했는지 살펴봅니다. 템플릿을 주지 않았던 건지, 목표나 제약을 전달하지 않았던 건지, 애초에 읽게 할 문맥이 저장 공간에 없었는지. 부족했던 것을 저장 공간이나 형태로 추가하면 다음 요청부터 효과를 볼 수 있습니다.

무엇을 사람이 하고 무엇을 AI에게 맡길지 판단하는 것은 영상 마지막에서 이야기했듯이, Claude Code나 Codex를 업무 기반으로 삼아 매일 사용하며 익히게 됩니다. 지금 하는 작업을 일단 전부 시켜보고, 할 수 있는 것과 없는 것을 그때그때 확인합니다. 새로운 모델이 나올 때마다, 예전에 못했던 것이 가능해지기 때문에, 고정관념을 벗고 다시 확인합니다.

메일 답장 작성법의 차이, 슬라이드 제작의 3가지 요령, 제안서 자료에 대한 이야기는 영상으로 화면을 보여주면서 설명하고 있습니다. 화면의 움직임까지 포함하여 영상을 보고 싶은 분들은 여기를 이용해 주세요.

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