AI ENGINEERING · 2026.05.22
업무 효율성 향상을 위한
AI 에이전트 기획 및 개발 방법론
한솔 HCLP 2년차 사전교육 · 4시간 단일 트랙
PRESENTER
김혜련 · artetlab
SPEAKER
강사 소개
김혜련 Kyra Kim
이노핏파트너스 프로젝트 교수 · artetlab 대표
저서
『당신의 첫 AI 직원』
서울경제경영출판사 · 2026.02
커뮤니티
GPTers 스터디장 (16~21기)
AI 자동화 커뮤니티 운영
주요 강의 이력
- · LG AX Camp for Leaders (임원교육)
- · LG U+ 리더 AI 업무자동화 심화 교육
- · 멀티캠퍼스 — n8n AI 자동화 실전
- · 세계일보 Vibe-coding 코칭
- · SKT Design Camp · Dify 교육 코칭
- · KCH그룹 인사총무 AX 파일럿 외 다수
OPENING — 같은 화학 산업, 두 거인의 갈림길
2024~2025년, BASF는 R&D 자산을 AI로 통합했고, DuPont은 사업 자체를 셋으로 쪼갰다
같은 LLM 시대에 글로벌 화학 1위 BASF와 전통 강자 DuPont이 정반대 길을 택했다. — 무엇이 갈랐는가?
BASF (독일, 세계 1위 화학사)
"100년치 R&D 자산을 AI에게 먹였다"
2024년 R&D 투자 €2B(화학산업 1위). 신규 특허의 23%가 디지털·AI 관련. — AI 리액터로 화학 실험을 수동 대비 20배 빠르게 수행. 4억 건의 문헌·특허·내부 보고서를 AI로 검색하는 QKnows 사내 플랫폼 운영. 'BASF GPT'를 R&D에 배포.
DuPont (미국, 전통 강자) — 다른 길
"통합 시너지를 포기하고 셋으로 쪼개기"
2024.5 — 소재·전자·물 3개 독립회사로 분할 발표. 2025.1 계획 수정해 전자(Qnity Electronics) 분할 2025.11 가속화. "하나의 통합 화학 거인"에서 "각자도생"으로 전환. R&D 자산을 가로질러 활용하는 통합 모델 자체를 접은 셈.
한솔 임원에게 묻습니다 — 당신 부서의 R&D·운영 자산은 지금 BASF처럼 정리되어 있습니까?
오늘 4시간은 본인 부서를 "정리된 자산 위에 AI 얹기" BASF 트랙으로 옮기는 사고 토대입니다. 마지막에 이 두 거인을 다시 만납니다.
CHAPTER
도입 — 왜 PKM부터인가
교육이 끝나고 돌아가서 일이 정말 바뀌려면, 폴더부터 정리되어야 한다
오늘 4시간 후
어수선한 다운로드 폴더에서
AI가 읽는 업무 매뉴얼로
이론 강의가 아닙니다. 돌아간 다음 주 월요일의 일을 바꾸는 시간입니다.
임원의 어제 vs 1주 후
같은 폴더, 다른 일
어제 · 어수선한 다운로드 폴더
- — 200여 개 파일 시간순 누적
- — 파일명: report_v3_final_real.pdf
- — "그 자료 어디 있더라"가 일과의 30%
- — AI에게 맥락 설명 매번 처음부터
- — 결과물 품질이 매번 들쭉날쭉
1주 후 · AI가 읽는 업무 매뉴얼
- — OKR · 프로젝트 · 자료별 폴더 트리
- — 파일명: 한솔제지_영업일일보고_2026Q2.md
- — AI가 폴더 구조만 보고 업무 범위를 안다
- — 프로젝트 지시사항이 AI의 업무 매뉴얼
- — 결과물 품질이 안정화된다
내 업무를 AI에게 통째로 넘기려면,
무엇이 준비되어야 하는가?
오늘 4시간의 북극성 질문
모듈 1~7은 모두 이 한 가지 질문에 답하기 위해 설계되었습니다.
오늘 4시간 로드맵
사고 → 손 → 설계 → 적용
사고 토대
M0 도입 + M1 리와이어링 5단계
개념 정렬
M2 에이전트 3단계 + Tool Calling
손으로 체험
M3 PKM + M4 Cowork 핸즈온
설계 + 적용
M5 System Prompt + M6 4종 + M7 합숙안내
총 240분 (휴식 20분 별도) · 한솔 5개 계열사 맥락 예시 골고루
전체 여정
5/22 → 6/9~11 합숙으로 가는 길
사전교육 — 사고 토대 구축
리와이어링 5단계 + 에이전트 진화 + PKM 첫걸음. 합숙장에 빈 손으로 가지 않기 위한 4시간.
본인 폴더 정리 + 분반 설문
다운로드 폴더 정리 30분 + 본인 업무 1개 리와이어링 메모 + 분반 설문 회수.
합숙 입소 · 오크밸리 (원주)
2박 3일 합숙 시작. 첫날은 입소·오리엔테이션·분반 확정.
Agent 교육 Day 1·2 — 4종 에이전트 커스터마이징
분반 4개. 70% 완성본 + 본인 부서 KPI 30% 커스터마이징. Day 2 종료 시점에 본인 에이전트 1종을 들고 복귀.
CHAPTER
리와이어링 5단계 프레임워크
기존 업무 흐름의 전선(Wire)을 AI 쪽으로 새로 꽂는다
리와이어링이란
전선을 AI 쪽으로 새로 꽂는 일
"새 시스템을 도입한다"가 아니라 "기존 업무 흐름의 어느 한 지점을 AI로 갈아 끼운다". 부서 단위 빅뱅 대신, 업무 한 줄에서 시작합니다.
리와이어링 5단계
AS-IS → 포인트 → 설계 → POC → 임팩트
AS-IS 매핑
현재 업무를 분 단위로 그린다
포인트 식별
사람 vs AI 영역 가른다
설계
입력·출력·결재선 정의
POC
1주 안에 돌려본다
임팩트
시간·비용·품질 3축 측정
이 5단계가 6/10·11 합숙에서 본인 에이전트 1개를 디벨롭하는 표준 절차가 됩니다.
STEP 1
AS-IS 매핑
① 무엇을 그리나
현재 일이 어떻게 굴러가는가를 분 단위로 그린다. "팀장이 메일을 보낸다 → 실무자가 엑셀을 연다 → 데이터를 복사한다…"의 흐름.
② 왜 분 단위인가
덩어리("보고서 작성 2시간")로 보면 어디를 AI로 바꿀지 안 보인다. 분 단위로 쪼개야 "이 15분은 AI가, 이 5분은 사람이"의 판단이 가능해진다.
③ 임원의 관점
실무 흐름을 직접 그리진 않아도, "내가 결재 도장 찍기 전 단계가 어떻게 굴러가나"는 알아야 한다. 모르면 AI 적용 우선순위를 판단할 수 없다.
STEP 2
포인트 식별
① 사람이 꼭 해야 하는 부분
최종 판단·이해관계자 설득·책임 서명. 이 영역은 AI가 보좌하되 결정은 사람이 한다.
② AI가 대신할 수 있는 부분
데이터 수집·정리·요약·1차 초안 작성·반복 모니터링. "사람이 하면 지루한데 매번 해야 하는" 작업이 1순위.
③ 포인트 선정 기준
시간 절감 × 빈도 × 표준화 가능성. 한 번 만들면 매주 돌릴 수 있는 작업을 먼저 푼다.
STEP 2 보강 — 타당성 분석
RPA · AI 에이전트 — 어느 쪽이 맞나
"고비용·저효율 업무"가 보이면 무조건 AI 에이전트가 아니다. 규칙성과 예외성을 따져 도구를 선택한다.
| 판단 축 | RPA가 유리 | AI 에이전트가 유리 |
|---|---|---|
| 규칙성 | 고정 규칙으로 표현 가능 (조건문 100%) | 맥락·뉘앙스·판단 필요 (조건문 불가) |
| 데이터 구조 | 표·필드명 고정 (정형) | 문서·메일·녹취 (비정형 多) |
| 예외 빈도 | 예외 거의 없음 (<5%) | 예외가 일상 (20%+) |
| 승인 필요성 | 승인 없이 자동 처리 | 사람 확인·결재 흐름 필요 |
| ROI 회수 | 월 100건+ 반복 | 건수는 적어도 1건당 효과 큼 |
STEP 3
설계
① 입력 (Input)
AI에게 어떤 데이터를 줄 것인가. 어디서 가져오는가. 형식은 무엇인가. → PKM 정리가 여기서 진가를 발휘한다.
② 기대 출력 (Expected Output)
결과물의 형식·길이·톤·필수 항목을 미리 정한다. "잘 해줘"가 아니라 "표는 3행 5열, 요약은 5문장 이내".
③ 결재선 + 예외 케이스
누가 검토하고 결재하는가. 데이터가 비었을 때, 평소와 다를 때 AI는 어떻게 행동해야 하는가.
STEP 4
POC — 1주 안에 돌려본다
① 최소 작동 버전 (MVP)
완벽한 시스템이 아니라 "한 번 돌아가는 것"이 목표. 70%만 자동화돼도 충분하다.
② 실제 업무 데이터로
샘플이 아니라 진짜 데이터. 진짜 데이터에서만 진짜 문제가 보인다.
③ 1주 vs 1분기
"분기 프로젝트"로 만들면 평생 안 나온다. 1주 안에 돌리고, 매주 한 칸씩 다듬는다.
STEP 5
임팩트 — 3축 측정
① 시간 (Time)
전: 주 6h → 후: 20분. 절감된 시간을 어디에 재투자할 것인지까지 묻는다.
② 비용 (Cost)
인건비 환산. 한솔제지 영업 일일보고 예: 연 4,500만원 절감. 임원에게는 이 숫자가 의사결정 언어.
③ 품질 (Quality)
결과물의 일관성·누락률·검토 통과율. AI 도입 후 사람의 검토 시간이 줄었는지가 진짜 품질 지표.
계열사 예시 ①
한솔제지 — 영업소장 일일보고
AS-IS · 현재
- — 영업소장이 매일 1.5h, 거래처별 매출·재고·이슈 수집
- — SAP 데이터 다운로드 → 엑셀 정리 → 메일 작성
- — 일정한 양식 없이 소장별로 들쭉날쭉
- — 본사 영업본부장이 받아서 다시 통합 정리
TO-BE · 리와이어링 후
- — SAP 데이터 자동 추출 → AI가 표준 양식으로 일일보고 초안 작성
- — 영업소장은 15분 검토·코멘트만
- — 본사 자동 취합, 임원은 그룹 단위 요약본만 본다
- — 1.5h/일 → 15분/일 · 연 4,500만원 절감
계열사 예시 ②
한솔로지스틱스 — 화주사 문의 응대
AS-IS · 현재
- — 화주사 PM에게 "내 화물 어디까지 갔어?" 카톡·전화 일 30건
- — PM이 TMS 조회 → 답변 작성 → 회신 (건당 12분)
- — 응답 SLA: 평균 6시간
- — 야간·주말은 다음날 처리
TO-BE · 리와이어링 후
- — 화주사 전용 채널 → AI가 TMS 조회 + 화주사 톤으로 자동 응대
- — 예외 케이스(지연·사고)만 PM 에스컬레이션
- — 응답 SLA: 6시간 → 30분
- — PM은 진짜 전략 PM 업무에 집중
계열사 예시 ③
한솔케미칼 — R&D 경쟁사 모니터링
AS-IS · 현재
- — R&D 기획팀이 격주마다 5시간 경쟁사 뉴스·특허·논문 수집
- — 영문 자료 번역·요약 → 임원 보고서
- — 임원이 알기 전 이미 2주 지남
- — 큰 변화가 있어도 다음 주기까지 놓침
TO-BE · 리와이어링 후
- — 매일 새벽 AI가 경쟁사 6곳·핵심 키워드 30개 자동 스캔
- — 평소와 다른 신호만 임원에게 푸시
- — 격주 5h → 실시간 감지
- — 신소재 출시·특허 등록 D+1 인지
계열사 예시 ④ & ⑤
한솔홈데코 · 한솔홀딩스
④ 한솔홈데코 — 매장 매출 리포트
전국 매장 일일 매출 요약
전: 본사 영업관리팀이 매일 2h, POS 데이터 통합·표준양식 작성
후: AI가 자동 통합 + 이상치 매장만 코멘트. 2h → 10분
⑤ 한솔홀딩스 — 그룹 의사결정 리포트
계열사 5곳 주간 통합 보고
전: 그룹 전략팀이 주 8h, 5개 계열사 자료 취합·통일
후: AI가 양식 통일 + 변화점 자동 추출. 주 8h → 1.5h
CHAPTER
에이전트 3단계 진화 + Tool Calling
챗봇 → 어시스턴트 → 에이전트. 우리는 지금 어디에 있는가?
AI 도구의 3단계 진화
챗봇 → 어시스턴트 → 에이전트
챗봇 (Chatbot)
질문하면 답한다. 맥락은 매번 처음부터.
어시스턴트 (Assistant)
문서·파일을 같이 본다. 결과는 사람이 옮긴다.
에이전트 (Agent) (현재)
파일을 읽고, 판단하고, 실행하고, 결과물을 만든다.
합숙에서 만드는 4종은 모두 3단계 에이전트입니다. 챗봇·어시스턴트 단계에 머무르지 않습니다.
1단계
챗봇 (Chatbot) — 질문하면 답한다
— 작동 방식
사용자가 자연어로 질문 → AI가 자연어로 답변. 단발성 대화.
— 한계
파일을 읽지 못한다. 매번 맥락을 처음부터 설명해야 한다. 답을 받으면 사용자가 직접 다음 행동을 한다.
— 임원 일상 예시
ChatGPT 무료 버전에 "회의록 작성법 알려줘"를 묻는다. 답을 보고 내가 회의록을 작성한다.
— 시기
2022년 말 ChatGPT 등장 시점. 지금도 많은 사람이 여기 머물러 있다.
2단계
어시스턴트 (Assistant) — 문서를 같이 본다
— 작동 방식
파일·PDF·이미지 업로드 → AI가 내용을 읽고 분석·요약·답변.
— 진화 포인트
"네가 직접 봐"가 가능해졌다. 맥락을 말로 다시 설명할 필요가 없다.
— 한계
한 번에 한 작업. 결과를 받으면 내가 다음 시스템(이메일·슬랙·노션)에 옮겨 붙여야 한다.
— 임원 일상 예시
"이 회의 녹취록 정리해줘" → 정리본을 받아 내가 메일로 보낸다.
3단계 (현재)
에이전트 (Agent) — 읽고, 판단하고, 실행한다
— 작동 방식
파일을 읽고 → 어떤 도구(검색·계산·이메일·DB)를 쓸지 스스로 판단 → 실행 → 결과 종합 → 결과물 생성.
— 핵심 진화: 도구를 직접 쥔다
사람이 "이 도구 써"라고 시키지 않아도, AI가 필요한 도구를 골라서 호출한다. (Tool Calling)
— 임원 일상 예시
"이번 분기 회의록 30건 다 읽고, 반복되는 이슈 5개 뽑아서 본부장 보고용 슬라이드 초안 만들어줘."
— 이게 바로 합숙에서 만드는 4종
리포트 메이커·마켓 워치·PM 코파일럿·노트 마스터 모두 3단계 에이전트입니다.
Tool Calling 한 줄 비유
AI가 망치·드라이버를
직접 쥔다
예전엔 사람이 도구를 들고 AI에게 결과만 묻는 구조였다면, 이제는 AI가 도구함을 보고 필요한 것을 직접 골라서 쓴다.
— "검색해야겠다", "엑셀 열어야겠다", "DB 조회해야겠다"의 판단이 AI 안에서 일어난다.
임원 일상 비유 ①
회의록 — 3단계 차이
챗봇
"회의록 잘 쓰는 법 알려줘"
→ 일반론 답변. 내가 회의록을 작성한다.
어시스턴트
"이 녹취록 파일 정리해줘"
→ 1건의 회의록 초안. 내가 메일로 발송.
에이전트
"이번 분기 회의록 30건 다 읽고, 반복 이슈 5개 뽑아서 보고용 초안 만들고 노션에 저장해줘"
→ 결과물까지 자동.
임원 일상 비유 ②
시장조사 — 3단계 차이
챗봇
"한솔케미칼 경쟁사 알려줘"
→ 일반 정보 답변. 일회성.
어시스턴트
"이 경쟁사 IR 자료 요약해줘"
→ 1건 요약. 내가 다른 보고서에 옮긴다.
에이전트
"매주 월요일 아침, 경쟁사 6곳 뉴스·특허 자동 수집
→ 변화점만 메일로 보내줘"
→ 사람이 시키지 않아도 매주 도는 모니터링.
임원 일상 비유 ③ & ④
진척 관리 · 고객 응대
③ 진척 관리 (한솔로지스틱스 PM)
"리스크 사후 발견" → "선제 감지"
챗봇: 리스크 관리 방법론 검색
어시스턴트: 이 프로젝트 일정표 분석
에이전트: 매일 새벽 모든 프로젝트 진척 데이터 자동 스캔 → 지연 신호 발견 시 즉시 PM에게 알림
④ 고객 응대 (한솔홈데코 영업)
"받은 후 응답" → "자동 응답 + 예외만"
챗봇: 고객 응대 매뉴얼 안내
어시스턴트: 이 문의 메일 초안 작성
에이전트: 화주사 문의 자동 응대 + 사고·지연 예외만 PM 에스컬레이션
임원 일상 비유 ⑤
전략 의사결정 — 3단계 차이
챗봇
"M&A 검토 시 봐야 할 것"
→ 일반론. 내가 직접 분석.
어시스턴트
"이 회사 재무제표 분석해줘"
→ 분석본. 내가 다른 자료와 종합.
에이전트
"이 인수 후보 3사
→ 재무·시장·기술·문화 4축 비교 보고서 만들고, 추천 의견 + 근거까지 자동 제출"
CHAPTER
PKM = AI가 읽는 업무 매뉴얼
AI의 결과물 품질은 내가 정리해둔 업무 맥락의 품질에 비례한다
PKM이란 무엇인가
Personal Knowledge Management의 의미가 바뀌었다
— 과거: 내가 찾으려고 정리한다
검색·기억 보조. "어디 뒀더라"를 해결하기 위한 분류 체계.
— 지금: AI가 읽고 일하도록 정리한다
폴더 구조가 AI의 업무 범위가 되고, 파일명이 AI의 추론 단서가 된다.
— 그래서 임원에게 PKM이 더 중요해졌다
바쁘다고 정리를 미루던 시절은 끝났다. 정리되지 않은 폴더는 AI에게 일을 못 시키는 폴더다.
— 한 줄로
PKM = AI가 읽는 업무 매뉴얼
패러다임 전환
프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링
| 축 | 프롬프트 엔지니어링 | 컨텍스트 엔지니어링 |
|---|---|---|
| 핵심 질문 | 어떻게 물을 것인가 | 무엇을 보여줄 것인가 |
| 품질 결정 요인 | 질문 문장의 정교함 | 참조 자료의 정돈 상태 |
| 투자 영역 | 프롬프트 템플릿 | 폴더 구조·파일명·지시사항 |
| 임원의 일 | 좋은 질문법 익히기 | 업무 자료를 AI 친화적으로 정리 |
AI의 결과물 품질은
내가 정리해둔 업무 맥락의 품질에 비례한다
PKM 모듈의 핵심 명제
같은 AI를 써도, 폴더가 정리된 사람과 안 된 사람의 결과물은 완전히 다르다. 사전교육에서 손으로 한 번 체험합니다(M4).
PKM 3대 원칙 — ①
폴더 구조 = AI의 업무 범위 지정
① 폴더는 AI에게 "어디서 일할지" 알려주는 지도
"3분기 영업보고 폴더만 봐"라고 시킬 수 있는 구조 vs 다운로드 폴더 한 덩어리.
② 임원 폴더의 1단계: OKR · 프로젝트 · 자료
OKR 폴더(이번 분기 목표) / 프로젝트 폴더(진행 중 일) / 자료 폴더(참고용 영구 자산). 이 3분류면 90%가 정리된다.
③ Anti-pattern
"임시"·"기타"·"새 폴더 (2)" 폴더. AI도 사람도 못 읽는다. 임시는 30일 이내 자동 삭제 규칙으로.
PKM 3대 원칙 — ②
파일명 = AI가 내용을 추론하는 단서
① 공식: [날짜]_[주제]_[버전].확장자
예: 20260522_한솔AXMBA_사전교육_v3.pdf — AI가 파일명만 보고 무슨 자료인지 추론 가능.
② Anti-pattern
report_final.pdf / report_final_real.pdf / report_final_real_진짜최종.pdf — 인간도 헷갈리는 이름은 AI도 모른다.
③ 한국어 파일명 OK
AI는 한국어 파일명을 잘 읽는다. 영문 강박 버려도 된다. 중요한 건 "의미"가 들어있는가.
PKM 3대 원칙 — ③
프로젝트 지시사항 = AI의 업무 매뉴얼
① 프로젝트마다 1장의 지시사항
"이 프로젝트는 어떤 일이고, 내 역할은 무엇이고, AI가 도와줄 영역은 무엇인가"를 1장에 정리.
② 신규 입사자에게 주는 OJT 문서처럼
"이 폴더에 있는 자료는 ~를 위한 것입니다. 보고는 ~형식으로, 톤은 ~로 작성합니다."
③ Claude Project · ChatGPT Custom Instructions에 그대로 붙인다
AI 도구마다 "지시사항"을 받는 공간이 있다. 매번 채팅창에 적지 않고 이곳에 한 번만 적어둔다.
Before/After ① 한솔제지
영업소장 폴더 — PKM 정리 전 vs 후
Before
다운로드/ ├ report_v3_final.xlsx ├ 거래처A자료.zip ├ image001.png ├ 매출보고_real_FINAL.pdf ├ KakaoTalk_20260512_113022.jpg ├ Untitled_spreadsheet.csv └ ... (외 188개)
After
한솔제지_영업소장/ ├ 00-OKR/2026Q2_목표.md ├ 01-일일보고/ │ └ 2026-05/20260520_일일보고_v1.md ├ 02-거래처/ │ ├ A제지_가공/ │ └ B인쇄_납품/ ├ 03-자료/ │ └ 단가표_2026.pdf └ 04-지시사항.md ← AI 업무 매뉴얼
Before/After ② 한솔로지스틱스
화주사 PM 폴더 — PKM 정리 전 vs 후
Before
화주사문의/ ├ 카톡캡쳐_2026-05.png ├ 화주A_긴급.eml ├ 운임견적_최종.xlsx ├ 운임견적_최종_real.xlsx ├ TMS화면.png ├ 사고처리관련.docx └ ... (외 134개)
After
한솔로지스틱스_PM/ ├ 00-OKR/2026Q2_SLA단축.md ├ 01-화주사/ │ ├ A화주_식품/SLA_합의서.md │ └ B화주_가전/ ├ 02-운임견적/ │ └ 20260518_A화주_견적_v2.xlsx ├ 03-사고이력/2026Q1_사례5건.md └ 04-지시사항.md
Before/After ③ 한솔케미칼
R&D 임원 폴더 — PKM 정리 전 vs 후
Before
R&D자료/ ├ competitor_news_dump.pdf ├ patent_search_result.xlsx ├ 논문_review_v2.docx ├ paper.pdf · paper(1).pdf ├ 시장보고서_finalfinal.pptx ├ 미국출장_사진폴더/ └ ... (외 220개)
After
한솔케미칼_RD임원/ ├ 00-OKR/2026_신소재선점.md ├ 01-경쟁사/ │ ├ 경쟁사A/IR_정리.md │ └ 경쟁사B/특허_정리.md ├ 02-기술트렌드/ │ └ 2026-05_특수첨가제_요약.md ├ 03-논문/01_읽음/02_읽을것/ └ 04-지시사항.md
Before/After ④ 한솔홀딩스
그룹 전략팀 폴더 — PKM 정리 전 vs 후
Before
전략보고/ ├ 계열사보고_4월.pptx ├ 계열사보고_4월_수정.pptx ├ 그룹임원회의_4Q.docx ├ 시장조사_xx컨설팅.pdf ├ M&A후보_검토.xlsx ├ Untitled_folder/ └ ... (외 95개)
After
한솔홀딩스_전략/ ├ 00-OKR/2026_그룹시너지.md ├ 01-계열사보고/ │ ├ 제지/2026-05_요약.md │ ├ 케미칼/, 로지스틱스/, 홈데코/ ├ 02-그룹임원회의/2026Q2/ ├ 03-M&A검토/후보3사_비교.md ├ 04-시장조사/ └ 05-지시사항.md
검증 가능한 업무 정의
OKR — "잘 해줘"에서 벗어나기
잘못된 정의
"이번 분기에 영업을 잘 해보자."
→ AI도 사람도 무엇이 성공인지 모른다. 결과물 평가 불가.
OKR 정의 (한솔홈데코 예시)
O: 2026Q2 매장 매출 회복
KR1: 전국 매장 평균 매출 +12%
KR2: 신규 상권 점포 5개 오픈
KR3: 매장당 객단가 18,000원 → 21,000원
AI에게 일을 시킬 때도 "잘"이 아니라 "어떤 숫자를 어떻게"를 알려준다. 컨텍스트 엔지니어링의 출발점.
프로젝트 지시사항 1장 템플릿
AI에게 주는 OJT 문서
→ 이 파일 하나가 Claude Project / ChatGPT Custom Instructions / Cowork에 그대로 들어가서 AI의 업무 매뉴얼이 된다.
PKM의 확산 로드맵
개인 → 팀 → 조직 Digital Labor
개인 PKM
본인 노트북 폴더부터. (오늘 M4에서 첫걸음)
팀 공유 PKM
팀 공용 폴더에 같은 원칙 적용. 후임도 동일 구조로 일한다.
조직 Digital Labor
전사 단위 컨텍스트가 정리되면, AI 에이전트가 조직의 일원처럼 일한다. 한솔그룹이 합숙 이후 그릴 모습.
CHAPTER
Cowork 핸즈온 — 다운로드 폴더 정리
PKM의 첫걸음을 손으로 체험하는 20분
지금부터 20분
노트북을 열고
다운로드 폴더를 보세요
강사 시연 7분 → 본인 따라하기 13분.
본인 폴더가 민감하면 강사가 제공하는 샘플 zip을 써도 됩니다.
STEP 1 · 7분
강사 시연 — 어수선한 폴더 → Cowork 정리
— 출발 상태
의도적으로 어수선하게 만들어둔 다운로드 폴더 (다양한 업무·개인 파일 50여 개 혼재).
— 도구
Claude 앱의 Cowork(협업 작업공간). 파일 시스템을 직접 읽고 정리한다.
— 강사가 보여줄 흐름
① 프롬프트 전송 → ② AI의 분류 계획 검토 → ③ 실제 이동 승인 → ④ 결과 확인.
— 관전 포인트
"AI가 만든 폴더명이 내가 생각한 것과 어떻게 다른가" — 다음 슬라이드의 프롬프트를 복사해 따라하기에 사용합니다.
실습 프롬프트
Cowork에 그대로 붙여 쓰세요
아래 [복사] 버튼을 누르면 클립보드에 복사됩니다. Cowork에 붙여넣고 본인 다운로드 폴더(또는 샘플 zip 폴더)를 작업 대상으로 지정하세요.
핵심 안전장치 3가지: ① 계획 먼저 보여주기 ② 사용자 승인 후 실행 ③ 민감 파일 자동 분류 금지.
STEP 2 · 13분
본인 노트북에서 따라하기
— 옵션 A · 본인 실제 다운로드 폴더
자기 업무 맥락이 살아있는 진짜 데이터. 다만 민감 파일이 섞여있을 수 있으니 신중하게.
— 옵션 B · 강사 제공 샘플 zip
사전 배포한 실습용_샘플_다운로드폴더.zip 사용. 안심하고 실험 가능.
— 진행 흐름
① 폴더 지정 → ② 프롬프트 붙여넣기 → ③ AI의 분류 계획 확인 → ④ 마음에 들면 승인.
— 막히면
옆 분과 화면 공유. 강사가 분반별로 돌면서 도와드립니다.
STEP 3 · 결과 공유
2~3명 발표 — "내가 예상한 것과 다른 점"
— AI가 만든 폴더명이 내 생각과 다른가
사람의 폴더 분류 직관과 AI의 분류 직관은 가끔 다르다. 이 차이가 컨텍스트 엔지니어링의 출발점.
— 추측이 잘 들어맞은 파일 vs 빗나간 파일
파일명에 의미가 있던 파일은 AI가 잘 추측한다. image001.png 같은 파일은 추측 실패. → 파일명의 중요성.
— 다음에 더 잘 시키려면 무엇을 보여줘야 하나
"내 업무는 ~이고, ~기준으로 분류해줘"의 사전 지시사항이 있었다면? → 프로젝트 지시사항의 필요성으로 자연 연결.
합숙으로 가져갈 것
이 정리된 폴더가
곧 합숙 첫날 본인 에이전트의
데이터 베이스가 됩니다
CHAPTER
System Prompt 6대 섹션
AI에게 주는 채용공고 + 사규. 합숙에서 30% 커스터마이징할 영역.
System Prompt 한 줄 비유
AI에게 주는
채용공고 + 사규
"이 자리는 무슨 일을 하는 자리고(채용공고), 우리 회사에선 이런 식으로 일한다(사규)"
— 이 두 가지를 AI에게 미리 알려주면, 매번 채팅창에 같은 맥락을 적지 않아도 된다.
노코드 에이전트 플랫폼
코딩 없이 에이전트를 만드는 7개 부품
합숙에서 만들 4종 에이전트도 모두 이 7개 부품의 조합입니다. 코드는 한 줄도 안 씁니다.
① 트리거
언제 시작하나. 채팅창 입력 / 매일 아침 7시 / 새 메일 도착 / 버튼 클릭.
② 데이터 소스
어떤 파일·DB·시트·웹페이지를 읽는가. Cowork·Drive·SAP·뉴스 RSS.
③ LLM (두뇌)
Claude·GPT·Gemini 중 무엇이 판단·요약·작성을 담당하나.
④ Tool Calling
LLM이 직접 호출하는 도구. 검색·계산·이메일·캘린더·DB 조회.
⑤ 시스템 프롬프트
바로 다음 챕터에서 다룰 6대 섹션. 에이전트의 "사규".
⑥ 승인 + 출력 채널
결과를 어디로. Slack·메일·노션·SharePoint. 사람 승인 단계가 필요한가.
6대 섹션 개관
System Prompt의 6칸
Role & Goal
너는 누구이고 무엇을 한다
Core Directives
핵심 행동 원칙 ← 30% 커스터마이징
Tool Protocol
어떤 도구를 어떻게 쓴다
Answer Structure
결과물의 형식
Fallback
막히면 어떻게 행동한다
Tool Description
도구별 사용 매뉴얼
섹션 1
Role & Goal — 너는 누구이고 무엇을 한다
— 정의
AI의 정체성과 임무. 1~3문장으로 끝낸다.
섹션 2 (가장 핵심)
Core Directives — 핵심 행동 원칙
— 정의
AI가 절대 어기지 말아야 할 원칙들. 합숙에서 본인 부서 KPI를 채우는 영역이 바로 여기.
섹션 3
Tool Usage Protocol — 도구 사용 규칙
— 정의
어떤 도구를 언제 호출하고, 호출 결과를 어떻게 다루는지의 절차.
섹션 4
Answer Structure — 결과물의 형식
— 정의
최종 산출물의 구조·길이·톤. 사용자가 받아보는 화면 자체.
섹션 4 보강 — 사용자 화면 패턴
협업 실무자가 만나는 5개 화면
결과물의 형식뿐 아니라, 사용자가 에이전트와 상호작용하는 화면 자체도 미리 설계한다.
① 입력 화면
담당자가 무엇을 입력해야 에이전트가 시작하나. 자유 텍스트 / 필수 필드 / 드롭다운.
② 진행 상태
"지금 화주사 마스터 검색 중…" 같은 단계별 표시. 침묵하지 않게 한다.
③ 승인 / 반려
메일 발송·결재 상신 같은 외부 액션 직전. "확인 후 진행" 버튼이 사람을 보호한다.
④ 결과 / 대시보드
최종 산출물 + 근거 출처. 한 화면에서 검토와 다운로드가 가능해야 한다.
⑤ 예외 알림
데이터 누락·도구 실패·확신 부족 시 사람에게 어떤 채널(메일·Slack·앱 푸시)로 어떤 톤으로 알리는가. — 예외 알림이 빠지면 에이전트는 사일런트 실패한다.
섹션 5
Fallback Protocol — 막히면 어떻게
— 정의
데이터가 없을 때, 도구가 실패했을 때, 답을 모를 때의 행동 규칙.
섹션 6
Tool Description — 도구별 사용 매뉴얼
— 정의
AI가 호출할 수 있는 도구 각각의 이름·기능·인자·예시. 도구가 많을수록 정교하게.
실전 가이드
6대 섹션 작성 순서
① 1순위: Role & Goal + Answer Structure
"누가 무엇을 어떻게 내놓는지"를 먼저 정한다. 이 두 개만 있어도 70%는 굴러간다.
② 2순위: Core Directives
한 번 돌려본 뒤, "이건 좀 다르게 했으면" 싶은 지점들을 모아 원칙으로 적는다.
③ 3순위: Tool Protocol + Fallback + Tool Description
실제 도구를 붙이는 시점에 작성. 처음부터 다 채우려 하지 말 것.
자주 하는 실수 Top 3
합숙에서 피해야 할 함정
Role 누락
"잘 도와줘"로 시작. AI가 누구의 입장에서 일하는지 모른다. → 톤·관점 흔들림.
Core Directives 추상적
"정확하게 작성한다" 같은 추상어. → "출처 URL 100% 첨부" 식으로 검증 가능하게.
Fallback 미정의
막혔을 때 그럴듯하게 지어낸다. → 자동 발송 금지·확신 없으면 명시 같은 안전 행동 사전 정의.
수정 워크플로우
System Prompt 1줄로 결과가 달라진다
Before (Core Directives 1줄 변경 전)
결과물: 영문 원문 그대로 2페이지 첨부, 한국어 요약은 마지막 1줄.
→ 임원이 첫 줄만 읽고 닫는다.
After (1줄 추가: "한국어 3문장 요약을 우선한다")
결과물: 한국어 3문장 요약이 최상단. 원문은 펼침으로 첨부.
→ 임원이 30초 안에 핵심 파악, 필요시 원문 확인.
CHAPTER
4종 에이전트 Business Case
합숙 Day 2에 70%→30% 커스터마이징으로 완성하는 4개의 매직박스
4종 에이전트 개요
한솔 임원의 4종 매직박스
① 리포트 메이커
반복 보고서 자동화
대표 사례: 한솔제지 영업 일일보고 (주 6h → 20분)
② 마켓 워치
시장·경쟁사 자동 모니터링
대표 사례: 한솔케미칼 R&D 시장조사 (격주 5h → 실시간)
③ PM 코파일럿
진척·리스크 선제 추적
대표 사례: 한솔로지스틱스 화주사 진척관리 (사후 → 선제)
④ 노트 마스터
회의록 축적 → 트렌드 분석
대표 사례: 한솔홀딩스 그룹임원회의 분기 통합 (산발 → 패턴화)
① 리포트 메이커
반복 보고서를 표준 양식으로 자동 생성
— 자동화 대상
매일·매주 반복되는 보고서. 데이터 소스가 명확하고, 양식이 표준화된 업무.
— 적합한 부서
영업·재무·관리·인사 등 정기 보고가 많은 부서. 5개 계열사 모두에 적용 가능.
— 대표 사례
한솔제지 영업소장 일일보고. 한솔홈데코 매장 매출 리포트. 한솔홀딩스 계열사 주간 통합.
① 리포트 메이커 — AS-IS → TO-BE
주 6h → 20분
AS-IS
- — 영업소장 6명 × 매일 1.5h SAP 데이터 정리
- — 사람마다 양식·코멘트 톤이 달라 본사 재가공 필요
- — 본사 재가공에 추가 2h 소요
- — 임원에게 도달까지 D+1
TO-BE
- — SAP 자동 추출 + 표준양식 자동 작성
- — 영업소장은 15분 코멘트만 추가
- — 본사 통합 자동, 재가공 0
- — 임원 D-day 오전 9시 도달
① 리포트 메이커 — 임팩트
연 3,200만원 절감 + 의사결정 속도 +1일
83%
소장당 작업 시간 감소
3,200만원/년
인건비 절감 (검증·수정 시간 차감)
D-1→D
의사결정 속도
95%
양식 일관성
② 마켓 워치
시장 인텔리전스 + RAG 기반 Q&A
— 자동화 대상
경쟁사·시장·기술 동향 모니터링. 매일·매주 추적해야 하는 외부 정보.
— RAG의 역할
수집한 자료를 그냥 쌓는 게 아니라, 임원이 "지난주 경쟁사 X가 뭐 했지?" 물으면 즉답 가능한 형태로 정리.
— 대표 사례
한솔케미칼 특수첨가제 시장 모니터링. 한솔로지스틱스 글로벌 운임 동향. 한솔제지 친환경 패키징 트렌드.
② 마켓 워치 — AS-IS → TO-BE
격주 5h → 실시간 감지
AS-IS
- — 격주마다 R&D 기획팀 5h 수동 조사
- — 영문 자료 번역 부담
- — 큰 사건도 다음 주기까지 놓침
- — "지난번 그 회사가 뭐였지" 매번 재조사
TO-BE
- — 매일 새벽 자동 스캔 (경쟁사 6 · 키워드 30)
- — 영문 즉시 한국어 3문장 요약
- — 평소와 다른 신호만 임원 푸시
- — "X사 지난달 동향?" 즉답 (RAG 인덱스)
② 마켓 워치 — 임팩트
"D+14에 알게 되던 일을 D+1에 안다"
D+14→D+1
경쟁사 변화 인지 속도
100h/년+
R&D 기획팀 시간 회수
6사
동시 추적 경쟁사
365일
RAG 인덱스 누적 자산
③ PM 코파일럿
진척·리스크를 사후가 아니라 선제로
— 자동화 대상
다수 프로젝트의 진척률·리스크 신호 동시 추적. PM 1명이 5~10개 프로젝트를 관리하는 환경.
— 진짜 가치
리스크가 "터진 다음" 보고하는 게 아니라, "터지기 전 신호"를 매일 새벽 발견해 PM에게 알린다.
— 대표 사례
한솔로지스틱스 화주사 진척관리. 한솔건설 시공현장 공정관리. 한솔홀딩스 그룹 신사업 포트폴리오.
③ PM 코파일럿 — AS-IS → TO-BE
리스크 사후 발견 → 선제 감지
AS-IS
- — 주간회의 때 PM이 수동으로 진척률 취합
- — 지연·이슈는 회의에서 처음 알려짐
- — 화주사가 컴플레인한 뒤 알게 됨
- — PM이 다중 프로젝트 동시 추적 부담
TO-BE
- — 매일 새벽 모든 프로젝트 진척 자동 스캔
- — 지연·이상 신호 발견 시 즉시 PM에게 푸시
- — 화주사 컴플레인 전 PM이 먼저 연락
- — PM 5명 → 동시 추적 30개 프로젝트
③ PM 코파일럿 — 임팩트
사고 전 개입이 가능한 PM 조직
-22%
프로젝트 지연율
6h→1h
화주사 응답 SLA
×2배
PM당 동시 관리 프로젝트 수
D-3전
평균 리스크 선감지 시점
④ 노트 마스터
회의록 축적 → 트렌드 분석
— 자동화 대상
매주·매월 쌓이는 회의록·미팅 노트. 개별 회의는 잘 정리되지만 종합 인사이트로 잘 안 연결되는 영역.
— 진짜 가치
"이 이슈가 이번이 처음이 아니다"를 발견하는 능력. 조직의 반복 이슈가 가시화된다.
— 대표 사례
한솔홀딩스 그룹임원회의 분기 분석. 한솔케미칼 R&D 정례회의 트렌드 추적. 한솔홈데코 영업회의 반복 이슈.
④ 노트 마스터 — AS-IS → TO-BE
산발 정보 → 의사결정 근거
AS-IS
- — 개별 회의록은 잘 작성됨
- — "지난번 이 얘기 했었나?" 검색 어려움
- — 분기말이 되면 핵심 이슈 다 잊혀짐
- — 트렌드 분석은 별도 컨설팅 의존
TO-BE
- — 회의록 자동 인덱싱 (참석자·이슈·결정)
- — "지난 분기 반복 등장 이슈 Top 5" 즉답
- — 미해결 이슈 자동 워치리스트
- — 분기말 트렌드 보고서 자동 초안
④ 노트 마스터 — 임팩트
조직의 반복 이슈가 패턴화된다
30건
분기 회의록 동시 분석
8h→1h
분기 트렌드 보고서 작성 (검증 포함)
90%
미해결 이슈 추적률
+1레벨
의사결정 근거 수준
4종 중 어느 것을 선택할까
부서별 추천 매트릭스
| 업무 특성 | 추천 1순위 | 추천 2순위 |
|---|---|---|
| 매일·매주 반복 보고서 | 리포트 메이커 | 노트 마스터 |
| 외부 시장·경쟁사 추적 | 마켓 워치 | 노트 마스터 |
| 다수 프로젝트 동시 관리 | PM 코파일럿 | 리포트 메이커 |
| 의사결정 누적·트렌드 분석 | 노트 마스터 | 마켓 워치 |
| 고객·화주사 응대 자동화 | PM 코파일럿 | 리포트 메이커 |
CHAPTER
합숙 안내 + 마무리
오크밸리 3박 (6/9~11), 70/30 매직박스, 그리고 손에 쥐고 가는 것
합숙 일정
6/9~11 · 오크밸리 (원주) — Agent 교육 10·11일
PKM 정리 + 4종 에이전트 1종 선택 및 추가 기초 교육 진행
사전교육에서 다운로드 폴더를 정리한 사람은 본인 업무 폴더를 30분 안에 PKM 구조로 옮긴다. 5/22 사전교육 미참석자·복습 필요자 대상으로 기초 교육이 병행된다.
4종 에이전트 깊게 보기 + 70% 완성본 받기
분반 4개. 본인 선택한 에이전트의 70% 완성본을 손에 쥔다.
30% 커스터마이징 + Core Directives 본인 KPI
System Prompt 6대 섹션 중 Core Directives를 본인 부서 맥락으로 채운다.
완성된 본인 에이전트 1종을 들고 복귀
다음 주 월요일부터 본인 부서 업무에 즉시 적용 가능한 상태로.
합숙의 철학
70% 완성본 +
30% 본인 커스터마이징
백지에서 시작하면 합숙 2박 안에 안 끝난다. 70%는 미리 만들어두고, 임원이 진짜 본인 일이 되도록 30%만 채운다. 끝나면 "내 부서에 즉시 쓸 수 있는 것"이 손에 남는다.
분반 설문 안내
다음 주 토요일(5/28)까지 회수
설문 항목 (5분 소요)
- — 현재 사용 중인 AI 도구
- — 본인 부서·역할
- — 4종 에이전트 중 관심 1순위
- — 가장 자동화하고 싶은 업무 1개
- — PKM 정리 경험 유무
스마트폰 카메라로 스캔
forms.gle/hdmZyK645gMFu8nx8
ACTION PLAN — 다음 주 월요일
돌아가서 5월 26일 월요일에 할 일
오늘 4시간이 합숙장 도착 전 2주를 어떻게 바꾸느냐는, 월요일 아침 30분에 달려있다.
다운로드 폴더 정리
오늘 모듈 04에서 했던 Cowork 정리를, 본인 노트북 전체 다운로드 폴더에 적용한다. 30분.
업무 1개 리와이어링 메모
본인 업무 중 "주 5h+ 반복" 작업 1개를 골라 AS-IS → 포인트 → 설계 3단계만 메모로 적는다. 20분.
분반 설문 회수
이노핏 링크의 설문을 채워서 5/28(토)까지 회수. 분반 배정의 기준이 됩니다. 5분.
CALLBACK — 처음의 두 화학 거인을 다시 만납니다
BASF를 살린 것은 더 좋은 AI 모델이 아니라 100년치 R&D 자산을 정리해 먹인 것이었습니다
— BASF는 실험 데이터·논문·특허 4억 건을 AI가 검색·학습할 수 있는 형태로 먼저 정리(QKnows)했다. 그래서 같은 LLM이 신소재 발견을 가속한다.
— DuPont은 정리·통합의 길 대신 사업 분할의 길을 택했다. 같은 화학 산업, 다른 베팅 — 결과는 향후 10년에 갈린다.
한솔 임원에게, 오늘 4시간은 본인 부서를 "BASF 트랙"으로 옮기는 출발선입니다.
차이는 단 하나 — 본인 연구노트·실험 이력·고객 스펙·운영 매뉴얼을 PKM·System Prompt·4종 에이전트로 "정리된 자산"으로 만들어 돌아가느냐, 아니면 "AI 잘 들었네"로 끝나느냐. 다음 슬라이드의 질문이 그 갈림길입니다.
월요일 아침, 본인 부서에서
가장 먼저 AI에게 위임할 1시간은
무엇입니까?
이 질문에 답이 떠오르지 않는다면
먼저 본인 폴더부터 정리하십시오. 정리되지 않은 폴더는 AI에게 일을 못 시키는 폴더입니다. 그게 오늘 PKM부터 시작한 이유입니다.
KEY TAKEAWAYS
5/22 → 6/9~11 합숙으로 가는 길
— PKM은 AI가 읽는 업무 매뉴얼입니다. 폴더부터 정리하지 않으면 교육이 끝나도 일은 안 바뀝니다.
— 리와이어링 5단계로 본인 업무 1개를 사고하면, 합숙에서 본인 에이전트 1종을 디벨롭하는 표준 절차가 됩니다.
— 4종 에이전트 70/30 매직박스로 합숙 2박 만에 손에 즉시 쓸 수 있는 결과물을 가지고 돌아갑니다.
— 합숙 후 본인 부서 실사용이 한솔그룹 Digital Labor 확산의 출발점입니다.
Q & A
PRESENTER
김혜련 · artetlab
SESSION 2026.05.22 · 한솔 HCLP 2년차 사전교육