AI 에이전트, 어떻게 활용하는 것이 좋은가?

아, AI 에이전트! 그거 완전 SF 영화에나 나오는 거 아니냐고요? 주인공이 "자비스, 오늘 날씨 어때?" 하면 막 홀로그램 띄워주고 커피까지 타주는 그런 거요? 네, 반은 맞고 반은 틀립니다. 커피는 아직 직접 타 드셔야 할 가능성이 높지만, AI 에이전트가 우리 직장 생활을 송두리째 바꿀 준비를 하고 있다는 건 팩트! 마치 어느 날 갑자기 나타난 초특급 인턴 같은 존재랄까요? 일은 엄청 잘하는데… 내 자리는 괜찮을까? 하는 불안감을 스리슬쩍 안겨주는 뭐 그런 거 말입니다.

그래서 오늘은 이 미스터리하면서도 매력적인 AI 에이전트의 정체를 낱낱이 파헤쳐 보고, 어떻게 하면 이 녀석과 공생하며 스마트한 직장인으로 살아남을 수 있을지, 아주 현실적인 생존 전략까지 제시해 드리려고 합니다. 중간중간 뼈 때리는 농담에 너무 놀라지 마시고요. 자, 준비되셨으면 스크롤 쭉쭉!

1. AI 에이전트, 너 대체 정체가 뭐냐?

자, AI 에이전트(AI Agent). 단어만 보면 인공지능을 가진 대리인? 뭐, 틀린 말은 아닙니다. 좀 더 있어 보이게 정의하자면, "주변 환경을 인식하고(Perception), 스스로 판단하여(Decision-Making), 목표 달성을 위해 자율적으로 행동하는(Action) 소프트웨어나 시스템"이라고 할 수 있습니다.

아직 감이 안 오신다고요? 쉽게 말해봅시다. 우리가 스마트폰 비서에게 "오늘 7시에 강남역 맛집 예약해 줘"라고 명령하면, 얘는 그냥 명령만 수행하죠. 이건 그냥 '도구'에 가깝습니다.

하지만 AI 에이전트는 좀 더 능동적입니다. 예를 들어, "이번 주 금요일 저녁에 중요한 고객사와 미팅이 있는데, 모든 준비를 알아서 해줘"라고 지시하면, AI 에이전트는 다음과 같은 일들을 스스로 해낼 수 있습니다.

• 고객사 담당자의 과거 미팅 기록, 선호도 등을 분석 (환경 인식)
• 미팅 목적에 맞는 최적의 장소, 시간, 예상 비용 등을 고려하여 후보군 선정 (판단)
• 레스토랑 예약, 참석자들에게 일정 공지 및 확인, 필요시 교통편 예약, 발표 자료 초안 작성 등 (행동)

어때요? 그냥 시키는 일만 하는 게 아니라, 목표를 주면 알아서 계획 세우고 실행까지 하는 똑똑한 비서 같지 않나요? 마치 "척하면 척!"을 외치고 싶은 그런 존재죠. 물론 아직 영화처럼 완벽하진 않지만, 그 가능성은 무궁무진합니다. 얘네는 지치지도 않고, 불평도 안 하고, 심지어 야근 수당도 안 바란다고요!

2. LLM, LLM+RAG, LLM+RAG+Tools 뭐가 뭔데 이렇게 복잡해?

AI 에이전트를 이해하려면, 그 밑바탕이 되는 기술들의 관계를 알아야 합니다. 요즘 핫한 LLM부터 시작해 볼까요?

• LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델)

  • 정체: 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 학습해서 인간처럼 말을 잘 이해하고 생성하는 모델입니다. 챗GPT가 대표적이죠.
  • 특징: 글짓기, 요약, 번역, 질문 답변 등 언어 관련 작업은 기가 막히게 잘합니다. 하지만 가끔 엉뚱한 소리(환각, Hallucination)를 하거나, 2023년 이전 정보만 아는 시간 여행자 같은 모습을 보이기도 합니다. "어이, 김 대리! 작년 매출 자료 가져와!" 했는데, "저는 2023년까지의 데이터만 학습해서 그건 잘…" 이러면 곤란하잖아요?
  • 비유: 똑똑하지만 세상 물정 모르는 도련님. 아는 건 많은데, 최신 정보나 특정 분야 지식은 부족할 수 있음.

• LLM + RAG (Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)

  • 정체: LLM의 한계를 극복하기 위해 등장한 구원투수입니다. LLM이 답변을 생성하기 전에, 관련된 최신 정보나 특정 데이터를 외부 데이터베이스에서 검색(Retrieval)해서 참고하는 방식이죠.
  • 특징: 덕분에 LLM이 더 정확하고 최신 정보를 기반으로 답변할 수 있게 됩니다. 환각 현상도 줄어들고요. 우리 회사 내부 문서나 최신 시장 동향 보고서를 RAG 시스템에 연결해두면, LLM이 "우리 회사 이번 분기 신제품 반응 어때?"라는 질문에 "네, 고객 VOC 분석 결과 긍정적 반응이 78%이며, 특히 Z세대의 구매 전환율이 높습니다."처럼 구체적이고 정확한 답변을 줄 수 있습니다.
  • 비유: 도련님(LLM)에게 최신 백과사전과 회사 내부 자료(RAG)를 들려준 셔틀… 아니, 보좌관.

• LLM + RAG + Tools (도구 사용)

  • 정체: 여기서부터 진짜 '에이전트' 느낌이 납니다. LLM이 RAG를 통해 정보를 얻는 것을 넘어, 실제로 외부 '도구(Tools)'를 사용할 수 있게 되는 겁니다. 이 도구는 API 형태로 제공되는 다양한 기능들(예: 이메일 전송, 캘린더 등록, 항공권 예약, 데이터 분석 프로그램 실행 등)이 될 수 있습니다.
  • 특징: 이제 AI는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 실제 행동을 할 수 있게 됩니다. "다음 주 수요일에 부산 출장 가야 하는데, KTX 예약하고 숙소도 잡아줘. 그리고 팀원들에게 출장 일정 공유 메일 보내줘." 라고 하면, AI 에이전트가 KTX 예매 사이트에 접속해서 표를 사고, 호텔 예약 사이트에서 숙소를 잡고, 아웃룩을 열어 메일까지 보내주는 거죠. 물론 아직은 "사장님 컨펌 없이 비즈니스석 예약해도 될까요?" 하고 물어볼 수도 있지만요.
  • 비유: 백과사전과 회사 자료를 꿰고 있는 도련님이 이제 각종 업무용 앱(Tools)까지 자유자재로 다루며 실제 업무를 처리하는 '능력자'로 진화한 모습!

결국 AI 에이전트는 LLM이라는 똑똑한 뇌에, RAG라는 최신 정보 접근 능력을 탑재하고, Tools라는 실제 행동력을 장착한 완성형에 가까운 존재라고 할 수 있습니다. 물론 아직 발전 중이지만, 방향성은 명확하죠?

3. 현재 가장 뛰어난, 대표 AI 에이전트 TOP 3!

자, 그럼 지금 시장에서 주목받고 있는 AI 에이전트들은 누가 있을까요? 마치 아이돌 그룹 센터 경쟁처럼 치열한데요, 감히 TOP 3를 꼽아보겠습니다. (물론 기술 발전 속도가 워낙 빨라서 내일이면 순위가 바뀔 수도 있다는 점은 감안해주세요!)

1. Flowith - 나만의 AI 워크플로우, 레고처럼 뚝딱!

• 소개
  Flowith는 마치 AI계의 레고 블록 놀이터와 같습니다. 복잡한 코딩 없이도 사용자가 직접 다양한 AI 모델과 서비스(API)를 연결하여 자신만의 맞춤형 AI 에이전트나 자동화 워크플로우를 만들 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. "챗GPT로 정보 검색하고, 그 결과로 이미지 생성해서, 슬랙으로 보고해 줘!" 같은 복잡한 명령도 Flowith에서는 드래그 앤 드롭으로 엮어서 하나의 '플로우'로 만들 수 있죠.
• 장점
  • 극강의 유연성과 커스터마이징: 사용자의 상상력에 따라 무궁무진한 AI 에이전트 설계가 가능합니다. 단순 반복 업무 자동화부터 복잡한 데이터 처리, 콘텐츠 생성 파이프라인까지, 필요한 기능을 쏙쏙 골라 연결하면 끝! "내가 바로 AI 에이전트 개발자!" 소리를 절로 외치게 됩니다.
  • 노코드/로우코드 지향: 전문 개발자가 아니더라도 비교적 쉽게 AI 기반 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 물론 복잡한 플로우는 약간의 학습이 필요하지만, "코딩 알레르기 환자도 AI 전문가 행세 가능"이라는 희망을 줍니다.
  • 다양한 AI 모델 통합: 특정 LLM에 종속되지 않고, 여러 AI 모델(OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini 등)이나 외부 서비스 API를 필요에 따라 조합하여 사용할 수 있는 유연성이 돋보입니다. 마치 뷔페에서 원하는 음식만 골라 담는 느낌이랄까요?
• 단점
  • 설계의 복잡성: 자유도가 높은 만큼, 효율적인 플로우를 설계하기 위해서는 AI 모델의 특성과 API 연동에 대한 어느 정도의 이해가 필요합니다. 잘못하면 레고 블록으로 궁궐을 지으려다 개집만 짓고 끝날 수도 있어요. "이 블록은 어디에 끼워야 하지...?"
  • 비용 고려: 사용하는 AI 모델의 API 호출량이나 플로우의 실행 빈도에 따라 비용이 발생할 수 있습니다. 너무 신나게 자동화를 돌리다 보면 월말에 요금 폭탄을 맞을 수도 있으니 주의! (사장님 몰래 개인 프로젝트 돌리다간 등짝 스매싱 각)
  • 안정성 및 오류 처리: 사용자가 직접 플로우를 설계하다 보니, 얘기치 못한 오류나 예외 상황에 대한 처리도 사용자의 몫이 될 수 있습니다. "분명 잘 돌아갔는데 왜 갑자기 멈췄지?" 하는 순간, 디버깅 지옥이 펼쳐질 수도 있습니다.

2. Manus AI - 기업 업무 자동화의 히든카드!

• 소개
  Manus AI는 특히 기업의 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화하는 데 특화된 AI 에이전트 솔루션으로 보입니다. 이름에서 '손(Manus)'을 연상시키듯, 사람의 손이 하던 일들을 AI가 대신 처리해 주는 '디지털 워커'를 제공하는 것을 목표로 할 가능성이 높습니다. 고객 응대, 데이터 입력 및 검증, 보고서 생성 등 특정 비즈니스 프로세스에 깊숙이 관여하여 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞출 수 있습니다.
• 장점
  • 명확한 ROI 기대: 특정 업무 자동화를 목표로 하기 때문에, 도입 시 시간 절감, 비용 감소, 생산성 향상 등의 구체적인 효과를 기대하기 좋습니다. "우리 회사 일 잘하는 AI 신입사원, 연봉은 서버 비용이면 충분!"
  • 기업 환경 맞춤형: 보안, 기존 시스템과의 연동, 내부 데이터 활용 등 기업 환경의 특수성을 고려한 기능들을 제공할 가능성이 큽니다. 단순한 챗봇을 넘어, 실제 업무 시스템과 유기적으로 작동하는 에이전트를 지향합니다.
  • 프로세스 최적화 기여: AI 에이전트 도입 과정에서 기존 업무 프로세스를 되짚어보고 비효율적인 부분을 개선하는 부수적인 효과도 얻을 수 있습니다. "AI 도입하려다 업무 프로세스까지 혁신했네?"
• 단점
  • 범용성의 한계: 특정 업무나 산업군에 특화될 경우, 다른 분야로의 확장이나 범용적인 작업 수행에는 제한이 있을 수 있습니다. "만능 해결사는 아니지만, 맡은 분야에서는 프로 중의 프로!"
  • 초기 구축 및 통합 비용: 기업 맞춤형 솔루션인 만큼, 초기 시스템 구축, 기존 시스템과의 연동, 데이터 마이그레이션 등에 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. "결제 버튼 누르기 전에 심호흡 한번..."
  • 변화 관리의 중요성: 새로운 AI 시스템 도입에 따른 직원들의 저항이나 적응 기간이 필요할 수 있습니다. AI 에이전트가 단순한 '도구'가 아니라 '동료'로 받아들여지기까지 시간이 걸릴 수 있죠. "내 일자리가 위험해!"라는 오해를 풀기 위한 노력이 중요합니다.

3. Genspark - 차세대 AI 검색 & 리서치 혁명!

1. • 소개
     Genspark는 기존의 키워드 기반 검색 엔진을 넘어, 사용자의 복잡한 질문이나 연구 목적에 맞춰 심층적인 정보를 생성하고 요약해 주는 AI 기반 '답변 엔진' 또는 '리서치 에이전트'를 표방합니다. 단순히 링크 목록을 던져주는 것이 아니라, 여러 소스를 종합 분석하여 마치 전문가가 보고서를 작성해 주듯 맞춤형 답변과 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다. "AI계의 셜록 홈즈, 정보의 바다에서 진실만을 찾아드립니다!"
   • 장점
     • 정보 탐색 시간의 혁신적 단축: 수많은 웹페이지를 뒤지고, 논문을 읽고, 보고서를 분석하는 시간을 AI가 대신해 줍니다. 리서치 업무가 많은 직장인이나 학생들에게는 가뭄의 단비 같은 존재가 될 수 있습니다. "어제 밤새 찾던 자료, 젠스파크는 1분 만에 요약 완료!"
     • 정보의 질과 신뢰도 향상 (기대): 다양한 출처를 명시하고, 정보의 맥락을 제공함으로써 기존 LLM의 환각 문제를 줄이고 답변의 신뢰도를 높이려는 노력을 할 것입니다. (물론 100% 맹신은 금물!)
     • 복잡한 질문 이해 및 맞춤형 답변 생성: "2025년 반도체 시장 전망과 주요 경쟁사 전략을 비교 분석하고, 우리 회사가 주목해야 할 기회 요인을 알려줘" 같은 복잡한 질문에도 맥락을 이해하고 구조화된 답변을 생성해 줄 수 있습니다.
   • 단점
     • '행동'보다는 '정보 제공' 중심: 현재까지의 정보로는 직접적인 외부 도구 사용이나 작업 실행(예: 예약, 구매)보다는 정보 분석 및 생성에 더 초점을 맞춘 것으로 보입니다. "리서치는 최고인데, 예약은 네가 좀..."
     • 답변의 깊이와 편향성 문제: AI가 학습한 데이터나 분석 알고리즘에 따라 답변의 깊이가 달라지거나, 특정 관점에 치우친 정보를 제공할 가능성을 배제할 수 없습니다. 비판적인 시각으로 정보를 검토하는 자세는 여전히 중요합니다. "AI가 그렇다고 다 믿으면 곤란해요."
     • 최신 정보 반영 속도: 실시간으로 쏟아지는 모든 정보를 즉각적으로 반영하기에는 기술적 한계가 있을 수 있습니다. 특히 매우 동적이거나 특수한 분야의 정보는 사용자가 추가 검증해야 할 수 있습니다.

물론 이 외에도 수많은 AI 에이전트 관련 스타트업과 오픈소스 프로젝트들이 존재하며, 각자의 영역에서 놀라운 발전을 보여주고 있습니다. 중요한 것은 이 기술들이 점점 더 우리 생활과 업무 속으로 깊숙이 들어오고 있다는 사실입니다.

4. AI 에이전트, 기업 현장에선 어떻게 쓰일까?

말로만 들어서는 감이 잘 안 오시죠? 실제 기업에서 AI 에이전트가 어떻게 활용될 수 있는지, 구체적인 As-is (현재) 와 To-be (미래) 시나리오를 통해 살펴보겠습니다.

사례 1 - 고객 서비스 센터

• As-is (현재)
  • 고객 문의 폭주 시 상담원 연결 지연은 다반사. "지금은 상담량이 많아…" 자동응답만 무한 반복.
  • 상담원은 단순 반복 문의 응대에 많은 시간 소요. 정작 복잡하고 중요한 문제 해결에 집중하기 어려움.
  • 24시간 응대는 인력 부족으로 사실상 불가능. 심야 시간에는 속 터지는 고객들.
  • 상담원 교육 및 숙련도 향상에 많은 시간과 비용 투입.
• To-be (AI 에이전트 도입 후)
  • AI 챗봇/음성봇 에이전트가 1차 문의 대부분을 즉시 처리. 대기 시간 거의 없음. 고객 만족도 UP!
  • AI 에이전트는 FAQ 답변, 주문 현황 조회, 간단한 문제 해결 등을 신속하게 처리. 인간 상담원은 감정 노동 줄고, 고도의 문제 해결 및 VIP 고객 응대에 집중.
  • AI 에이전트는 24시간 365일 지치지 않고 고객 응대. "새벽 3시에 주문 취소하고 싶은데요?" "네, 고객님. 바로 처리해 드리겠습니다!"
  • AI 에이전트는 최신 정보를 즉시 학습하고 일관된 품질로 응대. 신입 상담원 교육 부담 감소.

사례 2 - 마케팅 캠페인 기획 및 실행

• As-is (현재)
  • 마케터는 시장 조사, 경쟁사 분석, 타겟 고객 분석에 수많은 시간 할애. 야근은 기본, 주말 반납은 옵션.
  • 광고 카피, 블로그 게시물, 소셜 미디어 콘텐츠 등 각종 콘텐츠 수동으로 제작. 아이디어 고갈로 머리 쥐어뜯기 일쑤.
  • 캠페인 성과 분석 및 보고서 작성에 또다시 수많은 시간 투입. 엑셀 지옥에 빠짐.
• To-be (AI 에이전트 도입 후)
  • AI 에이전트가 최신 시장 트렌드, 경쟁사 동향, 소비자 반응 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 인사이트 제공. 마케터는 전략 수립에 집중. "AI 비서님, 요즘 MZ세대는 어떤 광고에 반응하나요?" "보고서 형태로 정리해 드렸습니다, 팀장님."
  • AI 에이전트가 광고 카피 초안, 블로그 주제 제안, 소셜 미디어 게시물 이미지까지 생성. 마케터는 AI의 결과물을 기반으로 창의적인 아이디어 발전 및 최종 검토.
  • AI 에이전트가 캠페인 성과 데이터를 자동으로 분석하고, 맞춤형 대시보드와 보고서 실시간 생성. 마케터는 데이터 기반의 신속한 의사결정 가능. "오, 이번 캠페인 ROI가 심상치 않은데?"
    
    

사례 3 - 소프트웨어 개발 및 유지보수

• As-is (현재)
  • 개발자들은 반복적인 코드 작성, 버그 수정, 테스트 코드 작성에 많은 시간 소요. "Ctrl+C, Ctrl+V"의 달인이 되어감.
  • 새로운 기술 스택 학습 및 문서화 작업에 부담.
  • 레거시 시스템 유지보수의 어려움. "이 코드 누가 짠 거야…" 절규.
• To-be (AI 에이전트 도입 후)
  • AI 코딩 어시스턴트(GitHub Copilot 등)가 코드 초안 생성, 자동 완성, 버그 제안 및 수정 지원. 개발자는 더 복잡하고 창의적인 문제 해결에 집중.
  • AI 에이전트가 코드 주석 자동 생성, 기술 문서 초안 작성 지원.
  • AI 에이전트가 레거시 코드 분석, 리팩토링 제안, 잠재적 오류 예측 등을 통해 유지보수 효율 향상.

이처럼 AI 에이전트는 거의 모든 산업, 모든 직무에서 기존의 업무 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 단순 반복 업무는 AI에게 맡기고, 인간은 더 창의적이고 전략적인 일에 집중하는 시대가 성큼 다가오고 있는 것이죠.

5. AI 에이전트 시대, 우리는 무엇을 해야 하는가?

자, 이제 가장 중요한 질문입니다. "그래서 나는 뭘 어떻게 해야 살아남을 수 있는데?" AI 에이전트가 똑똑해질수록 내 자리가 위태로워지는 건 아닌지 불안감이 엄습하는 것도 사실입니다. 하지만 쫄지 마세요! 위기는 곧 기회라고 했습니다. AI 에이전트 시대를 슬기롭게 헤쳐나갈 직장인 생존 전략을 공개합니다.

1. AI 에이전트를 '적'이 아닌 '조수'로 받아들여라!

   • AI는 당신의 일자리를 빼앗으려는 경쟁자가 아니라, 당신의 업무 효율을 극대화해 줄 강력한 조수입니다. 엑셀이 등장했을 때 주판 전문가들이 위협을 느꼈겠지만, 결국 엑셀을 잘 다루는 사람이 더 많은 일을 해냈듯 말이죠. AI 에이전트를 적극적으로 활용하여 단순 업무 시간을 줄이고, 더 중요한 일에 집중하세요. "AI야, 이 데이터 좀 분석해서 그래프로 보여줘!" 하고 시키는 사람이 되자는 겁니다.

2. '나만이 할 수 있는 일'을 갈고 닦아라!

   • AI가 잘하는 것은 데이터 분석, 정보 검색, 패턴 인식, 자동화 등입니다. 하지만 복잡한 문제 해결 능력, 창의적 사고, 공감과 소통 능력, 리더십, 윤리적 판단 등은 여전히 인간의 영역입니다. AI가 따라올 수 없는 자신만의 강점을 키우세요. AI가 아무리 똑똑해도 "고객님, 많이 속상하셨죠?" 하며 진심으로 공감하는 건 인간만이 할 수 있는 일입니다. (물론 AI도 흉내는 내겠지만, 영혼 없는 위로와 진심은 다르죠!)

3. '프롬프트 엔지니어링' 역량을 키워라!

   • AI 에이전트에게 명확하고 효과적으로 지시하는 능력, 즉 '프롬프트 엔지니어링'은 미래 직장인의 핵심 역량이 될 것입니다. 원하는 결과물을 얻기 위해 질문을 잘 디자인하고, AI가 이해하기 쉽게 맥락을 제공하며, 결과물을 비판적으로 검토하고 개선하는 능력이 중요해집니다. "알아서 잘 딱 깔끔하고 센스있게"라는 한국형 만능 지시어는 AI에게는 아직 어렵습니다. 구체적으로, 명확하게!

4. 끊임없이 배우고 적응하라!

   • AI 기술은 눈 깜짝할 사이에 발전합니다. 어제 배운 것이 오늘 구식이 될 수도 있습니다. 새로운 AI 도구와 기술에 대한 호기심을 가지고 꾸준히 학습하고, 자신의 업무에 적용해 보려는 적극적인 자세가 필요합니다. "라떼는 말이야~"를 외치기보다 "요즘 뜨는 AI는 뭐지?"를 검색하는 당신이 되어야 합니다.

5. AI 에이전트의 '감독'이자 '윤리적 가이드'가 되어라!

   • AI 에이전트가 아무리 뛰어나도 완벽하지 않습니다. 때로는 잘못된 정보를 제공하거나, 편향된 결정을 내릴 수도 있습니다. AI의 결과물을 무비판적으로 수용하기보다는, 인간의 통찰력과 윤리적 기준을 가지고 감독하고 교정하는 역할이 중요해집니다. AI가 만든 보고서에 치명적인 오류가 없는지, AI의 결정이 윤리적으로 문제없는지 최종 판단은 결국 인간의 몫입니다. "AI가 그랬어요"는 변명이 될 수 없습니다.
     
     

AI 에이전트, 두려움 대신 설렘으로 맞이하자!

AI 에이전트의 등장은 분명 우리에게 많은 변화를 요구할 것입니다. 하지만 이는 일자리의 종말이 아니라, 일의 방식과 가치가 재정의되는 과정이라고 생각합니다. 단순 반복 노동에서 벗어나 더 창의적이고 인간적인 가치를 창출할 기회가 열리는 것이죠.

물론 가끔은 AI 에이전트가 너무 똑똑해서 "얘 혹시 내 상사 뒷담화도 알아듣는 거 아니야?" 하는 섬뜩한 상상을 할 수도 있겠지만, 중요한 것은 이 변화의 흐름을 어떻게 활용하느냐입니다. AI 에이전트를 현명하게 활용하여 업무 효율을 높이고, 자신만의 경쟁력을 키워나간다면, 다가오는 AI 시대는 분명 더 많은 기회를 제공할 것입니다.

그러니 이제부터라도 AI 에이전트 관련 소식에 귀 기울이고, 작은 것부터 업무에 적용해 보세요. 생각보다 재미있고, 생각보다 훨씬 더 유용할 수 있습니다. 자, 오늘부터 당신의 책상 위 AI 비서와 함께 스마트한 직장 생활, 한번 시작해 보시겠습니까?