NINE THEMESTHREE LEVELS

d·camp Fellowship · Mentor Salon AX · 중급

내 업무에 AI 붙이기
업무 자동화의 설계도

여러분이 적어주신 아홉 개 업무 — 각각 1단계부터 3단계까지, 전부 풀어드립니다

2026. 08. 19 (수) 18:00 – 21:00

중급 회차 · 9명

시소 박병규

지난주, 그리고 오늘

지난주가 손이었다면, 오늘은 설계도입니다

지난주 8/12

“말했더니 만들어졌다”

연하장 · 서비스 · 리포트 — 세 개를 직접 만들며 손발 달린 AI를 확인했습니다.

→

오늘 8/19

“내 업무는 어떻게 풀리나”

아홉 개 업무를 단계별 활용 수준으로 풀어드립니다 — 지금 당장 되는 것(1단계), 나를 가르친 것(2단계), 회사로 확장한 것(3단계).

필요한 개념 — MCP · 스킬 · 메모리 · 서버 — 은 따로 배우지 않습니다. 각 풀이 안에서 필요해지는 순간에 등장합니다.
그리고 후반에 아홉 풀이의 공통 구조를 꺼냅니다 — 자동화의 핵심 질문 셋, 그리고 “그럼 사람은 뭘 하나”까지.

The Map · 다시

오늘은 세 번째 칸 — 에이전트의 이야기입니다

01

LLM

묻고 답을 받는다
실행은 내 몫

›

지난주 8/12

02

바이브코딩

손발이 붙었다
단, 내가 옆에 있어야

›

오늘 8/19

03

에이전트

맥락 + 자율
내가 없어도 돌아간다

›

8/26 고급

04

멀티에이전트

어디까지 맡기고
어디에 사람을 남길지

↑ 바닥 — 오늘 마지막에 이 바닥 이야기로 돌아옵니다. 조직의 AX가 갈리는 지점입니다

가로축은 “내가 자리를 비울 수 있는 시간”이라고 했습니다. 오늘의 질문은 — 내 업무에서 그 시간을 어떻게 늘리는가입니다.

오늘의 도구 · 처음 오신 세 분 포함 60초

클로드 코드 = 뇌 + 손발 + 하네스

지난주: 뇌(LLM)에 손발(파일·터미널·인터넷)이 붙으면 만들어진다. 오늘: 그 위에 네 가지를 얹으면 에이전트가 됩니다. 이 조합을 하네스라고 부릅니다 — 오늘 이론은 이 한 장이 전부입니다.

하네스 1

규칙

CLAUDE.md — 내 일이 뭔지 적어둔 온보딩 문서

하네스 2

스킬

반복 절차를 명령어 파일로 저장한 것

하네스 3

메모리

작업과 피드백이 파일로 쌓이는 기억

하네스 4

연결 MCP

메일·시트·캘린더 등 바깥 시스템에 꽂는 콘센트

아홉 개 풀이에서 이 부품들이 하나씩 실제로 등장합니다. 지금 다 이해 안 되셔도 됩니다 — 케이스에서 만나면 압니다.

Today

세 시간의 구조

18:00

오프닝 — 오늘의 설계도

환경 점검 포함

18:20

테마 1~5 — 보고서 · 자산 · 포트폴리오 · 사업데이터 · 채널분석

각 3단계 풀이

19:20

휴식

10분

19:30

테마 6~9 — 메일(스킬 실습) · 마케팅 · SNS · 업무비서(헤르메스 시연)

실습·시연 포함

20:10

공통 구조 — 자동화의 핵심 질문 셋, 그리고 사람의 일

데이터·권한·워크플로우

20:30

조직으로 — 내재화 · 1인 1하네스 · 확률과 결정

AX의 진짜 문제

20:50

마무리 — 다음 회차 · 슬랙 인증

8/26 예고

21:00

개별 실습 · 트러블슈팅 — 오늘 본 것 직접 만들기

원하시는 분만

테마 1 · 제조기업 대표

정기 업무보고서 — 시작하고, 나를 가르치기

STEP 1 · 던져놓고 시키기

서식 + 자료를 폴더에

업무보고서 서식을 한 폴더에 넣어두고 — 또는 이미 작성해왔던 보고서들을 정리해두고
관련 raw 데이터와 회의록을 넣고
“업무보고서 만들어줘” — 여기까지는 오늘 바로 됩니다

STEP 2 · 나를 가르치기

내 패턴을 꺼내 스킬로

보고서를 어떻게 만들어야 할지에 대한 내 암묵지를 고찰해보기
수년치 보고서를 주고 “내가 어떻게 작성하는지 패턴을 스스로 파악해봐”
이 과정에서 드는 생각 — 작성 당시의 근거 데이터가 있었다면 더 잘 파악했을 텐데 → 앞으로는 내 사고과정(프롬프트)을 구조화해서 쌓아가자
이렇게 만든 걸 스킬화

테마 1 · 제조기업 대표 · STEP 3

도달점 — 회사 맥락을 통째로, LLM위키까지

3-1

내 이해의 문서화

애초에 내가 회사의 업무와 맥락을 어떻게 파악하는지를 문서화하거나, AI가 잘 이해하게 만들기

3-2

LLM위키

내 PC에 이미 회사자료와 내 생각이 다 있음 — 이걸 AI가 이해하는 지식 구조로

3-3

회사 접근권한 확인

슬랙 · 경영지표 · 각 팀 업무 데이터 — 회사에 MCP·DB 접근권한이 있는지 확인해보기

“회사의 내용들이 더 있으면 좋겠다” 하는 생각이 드는 것들이 하나씩 추가되는 구조 — 보고서 하나로 시작했는데, 끝은 회사를 이해하는 AI입니다.

KEYWORDS폴더=사무실서식 견본패턴 역추출사고과정의 자산화스킬LLM위키회사 MCP·DB 권한

테마 2 · 기업 경영자(COO)

자산(재무·재고) 현황 — 소재 파악과 맥락 가르치기

STEP 1 · 소재 파악부터

흩어진 자산 데이터 모으기

자산에는 관점이 여럿 — 재무자산과 재고자산. 먼저 우리 회사 자산 데이터가 어디에 있는지 파악
재무자산: 은행·증권에서 가져와야 하는데 보안상 연동 한계 → 엑셀로 다운받아 폴더에
재고자산: ERP + 여러 부서가 관리하는 엑셀 자료들 → 같은 폴더에
“자산현황 대시보드 만들어줘” → 부딪힘: 정합성이 다르고, 깨져 있고, 우리 재고 모델번호를 AI가 모름 — 맥락이 필요해짐

STEP 2 · 맥락 + 수집 자동화

회사 용어를 가르치고, 손을 줄이기

용어집·정합성 규칙 만들기: 모델번호 체계, 기준 부서, 단위·날짜 형식 + “불일치는 지어내지 말고 목록으로 보고” → /자산현황 스킬
수집 자동화 아이디어 ①: 은행·증권·카드사가 이미 보내주는 알림(메일·문자)을 AI가 읽게 만들기
아이디어 ②: AI 브라우저로 직접 사이트를 돌며 조회·수집 — 단, 보안 우려는 검토 필요

테마 2 · 기업 경영자(COO) · STEP 3

도달점 — ERP·API 직접 연결, 현황에서 알림으로

3-1

시스템 직접 연결

회사 ERP·경영지표 데이터를 API/DB로 직접 연결할 수 있는지 검토 — IT·보안 담당과 확인

3-2

현황 → 알림

대시보드 상시 갱신 → 이상 신호가 먼저 오는 구조로: 재고 이상, 현금 흐름 특이 변동

3-3

회사 데이터 표준

이 과정에서 만든 정합성 규칙이 부서들이 같은 기준으로 쌓는 회사 표준이 됨

수집의 사다리를 기억하세요 — 엑셀 다운 → 알림 읽기 → AI 브라우저 → API/DB.
대부분의 업무 자동화가 이 사다리 어딘가에 있습니다. 올라갈수록 손이 줄고, 보안 검토가 무거워집니다.

KEYWORDS재무/재고 소재 파악수집의 사다리용어집·정합성 규칙불일치 보고스킬보안 검토이상 알림

테마 3 · 투자·경영 파트너

포트폴리오 지표 — 내 기준으로 내리는 모델

STEP 1 · 온 대로 받기

제각각인 보고, 일단 요약

포트폴리오사 월간 보고가 회사마다 형식 제각각 — PDF, 엑셀, 메일 본문… 온 그대로 회사별 폴더에
“회사별 핵심 지표 요약하고, 주의 필요한 회사 뽑아줘”
부딪힘: 회사마다 지표 정의가 다름(MRR? 매출? 어느 시점 현금?) → 요약은 되는데 비교가 안 됨

STEP 2 · 내 기준으로 내리기

정규화 모델에 집중

떠오르는 방법: 각 사가 직접 입력하는 대시보드·사이트를 만들어 배포 — 그런데 현실은 회사들이 제때 정보를 안 줌
그래서 실제로 집중하게 되는 것: 어떤 형식으로 오든 내 지표 정의·관리 프레임으로 변환(정규화)하는 모델
+ 내 보는 눈: 위험 신호 조합(런웨이×성장률, 전월 보고 대비 서술 변화), 과거 검토 메모에서 내 개입 패턴 역추출 → /포트폴리오리뷰 스킬

테마 3 · 투자·경영 파트너 · STEP 3

도달점 — 보고에 기대지 않는, 회사별 전담 에이전트

3-1

외부 데이터로 확장

회사가 안 줘도 알 수 있는 데이터 — 시장·업계 동향, 뉴스, 투자 흐름

3-2

고용24 · 경쟁사

고용24로 직원 현황 변화를 바로 파악(조직 증감은 보고보다 정직함) + 경쟁사 비교 분석까지

3-3

회사별 전담 에이전트

포트폴리오사 1곳당 에이전트 1개 — 보고+외부 데이터를 상시 모니터링, 내 기준으로 판단해 이상 신호만 올림

관리의 무게중심이 바뀝니다 — “보고를 기다렸다 읽는 일”에서 “에이전트가 올린 신호에 판단하는 일”로.
회사 수가 늘어도 내 시간은 늘지 않는 구조가 됩니다.

KEYWORDS형식 제각각입력 대시보드의 한계정규화 모델위험 신호·개입 패턴고용24·시장·경쟁사회사별 전담 에이전트

테마 4 · 그룹 의장

사업 데이터 관리 — 소재 파악과 사업 구조 가르치기

STEP 1 · 소재 파악부터

어디에 어떤 모습으로 있나

기존 사업 데이터가 모여 있던 곳들: 엑셀, 구글시트, 내부에서 관리하는 SaaS 툴
+ 아직 DT화되지 않은 데이터가 생각보다 많음 — 운영, 정부지원사업 등 다양한 사업관리에서 들어오는 현황들(문서·메일·담당자 머릿속)
모을 수 있는 것부터 폴더에 → “사업 현황 정리·대시보드 만들어줘”
부딪힘: 시트마다 기준이 다르고, 뭐가 원본인지 모르고 — 우리 사업 구조를 AI가 모름

STEP 2 · 사업 구조 가르치기

택소노미 + 정리의 상시화

분류 체계(택소노미) 만들기: 사업/프로젝트 축, 문서 종류, 명명 규칙 — 이걸 정하는 과정 자체가 우리 사업이 어떻게 돌아가는지를 적는 일
흩어진 소스 끌어오기: 시트 연결, SaaS 내보내기·API 검토, 비DT 문서·스캔본도 AI는 읽음
자동 분류·정합성 체크 스킬 → 정리가 이벤트에서 상태로 → “이 사업 작년 대비 어때?”를 물어볼 수 있게 됨

테마 4 · 그룹 의장 · STEP 3

도달점 — 담당자가 관리하고, 나는 통합해서 본다

3-1

담당자 직접 관리

나 혼자가 아니라 — 각 사업 담당자·팀장이 자기 사업 데이터를 이 방식으로 직접 관리 (담당자마다 자기 폴더·규칙·스킬)

3-2

통합 레이어

각 팀이 같은 분류 체계로 쌓은 데이터를 통합해서 바라보는 뷰 — 경영진은 “전체 사업 현황 어때? 어디가 이상해?”를 한 곳에서

3-3

히스토리가 남는다

데이터 관리가 특정인의 일이 아니라 조직의 운영 구조가 됨 — 담당자가 바뀌어도 사업 히스토리 유지

이 그림이 뒤에 나올 “1인 1하네스 + 통합”의 원형입니다 — 각자가 관리하고, 조직은 합쳐 본다.

KEYWORDS시트·SaaS·비DT 데이터택소노미=사업 구조의 문서화정합성·불일치 보고정리 스킬담당자 직접 관리통합 레이어(경영진 뷰)

테마 5 · 콘텐츠 커머스 대표

인플루언서 채널 분석 — 수집 가능성 판단이 실체

STEP 1 · 대상 선정 + 수동 수집

손으로 가져올 수 있는 것부터

먼저 판단할 것: 어떤 채널들을 AI에게 분석하게 할지 — 후보 리스트부터
데이터는 일단 손으로 — 채널 스크린샷, 대시보드 캡처, CSV를 폴더에 (스크린샷도 AI는 읽음) → “분석해줘”
부딪힘 둘: ①뻔한 분석 — 좋은 채널이 뭔지 AI가 모름(내 머릿속에만 있음) ②채널이 수십 개가 되면 수집이 병목

STEP 2 · 수집 경로 설계 + 안목

플랫폼별 접근성 파악

플랫폼마다 데이터 접근성이 다 다름 — 유튜브 · 인스타 · 스레드 · X · 틱톡 · 샤오홍슈, 각각 AI가 어느 정도 가져올 수 있는지부터 파악
경로 3갈래: 공식 API → 없으면 매크로·AI 브라우저(우회) → 또는 해외 써드파티 분석 서비스
현실: 우회 수집은 유지보수 이슈가 꽤 있음(플랫폼 바뀌면 깨짐), 써드파티는 구독 비용 — 수집 방식 선택 자체가 운영·비용 판단
+ 성공/실패 협업 사례에서 내 안목 역추출 → /채널분석 스킬 (기준 전/후 비교)

테마 5 · 콘텐츠 커머스 대표 · STEP 3

도달점 — 상시 모니터링, 성과가 돌아오는 루프

3-1

상시 모니터링

수집 파이프라인 정기 실행 → “이번 주 뜨는 채널 중 우리랑 맞는 곳”이 먼저 올라옴

3-2

성과 피드백 루프

협업 제안 → 실제 집행 성과(판매·반응)가 기록으로 돌아와 내 기준이 데이터로 검증·진화

3-3

회사 IP가 된다

원래 니즈 — 분석→제안→운용 연계 시스템. 채널 보는 눈 + 축적 데이터 = 담당자가 바뀌어도 남는 회사의 자산

이 테마의 교훈 — 분석의 병목은 AI가 아니라 데이터 수집과 기준입니다.
수집 경로의 유지보수·비용까지 계산에 넣는 것, 그게 운영 설계입니다.

KEYWORDS플랫폼별 데이터 접근성API vs 매크로·AI브라우저 vs 써드파티유지보수·비용안목 역추출전/후 비교성과 루프회사 IP

테마 다섯 개를 지나며 · 중간 정리

업무 자동화에서 알아야 할 것의 순서

01

도구의 감 익히기

클로드코드의 도구적인 측면을 직접 써보며 감을 익히는 단계가 먼저 필요합니다. 여기서 스킬화만 많이 배워도 반복 지시가 맥락화되어 실행 시간이 확 줄어듭니다.

02

나를 이해한 세션

그다음은 내가 하는 일을 내 PC의 클로드코드 세션이 잘 이해한 상태를 만드는 데 집중하게 됩니다 — 이 과정에서 데이터 획득과 내 암묵지 넣기의 관점이 생깁니다.

03

개인은 문제없다

나 혼자 할 때는 문제가 없습니다 — 나 = 최고 관리자니까. 시키는 것도, 검증하는 것도 나입니다. 개인별 자기 업무 차원의 실행은 이미 충분히 뛰어납니다.

04

조직부터 고민 시작

조직으로 가는 순간 — 조직과 HR, 사람들과의 관계 이야기가 생기고, 에이전트에게 데이터를 넣고 의사결정·행동을 요청할 때 ‘사람’이 관리감독하며 하게 하는 것과 아닌 것의 큰 차이가 드러납니다. 결국 우리는 그 간극의 데이터 존, 컨텍스트를 관리하는 존을 이야기하게 됩니다.

한 장으로 그리면

개인과 조직 사이에 관리해야 하는 존이 있습니다

개인의 자동화는 그냥 됩니다. 조직의 자동화는 가운데 존에서 결정됩니다.

조금 더 자세히 보면

개인과 조직 사이 — 컨텍스트를 관리하는 존

HALF TIME

휴식 · 10분

이 그림을 들고
쉬고 오겠습니다

후반전 네 테마 — 메일(스킬 실습) · 마케팅 · SNS · 헤르메스 시연 — 는
전부 이 “컨텍스트 관리 존”의 실전 사례입니다.

테마 6 · 커머스 기업 CSO · 스킬 실습

보고·메일 업무 — 메일함을 지식으로, 회신을 스킬로

STEP 1 · 메일 전체를 지식으로

이메일 지식DB 만들기

환경 분기 먼저: Gmail이면 커넥터·MCP·API로 연동 / 다음메일이나 연동 안 되는 그룹웨어면 — 전체 이메일을 XML로 다운로드 (대부분 전체 내보내기 지원)
AI에게: “내 이메일을 기반으로 지식 데이터베이스를 만들어줘” → 주요 거래처와 관계, 진행 중인 건, 내 말투·회신 패턴이 구조화됨
포인트: 몇 년치 메일함 = 내 업무의 거의 전부가 담긴, 아무도 안 쓰던 데이터 자산

STEP 2 · 실습 · /회신 스킬 만들기

회신 메일 자동 작성

새로 온 메일을 주고: “지식DB를 참조해서, 이 메일에 대한 회신 초안을 내 말투로 써줘”
잘 나오면 → /회신 스킬로 저장 — 이게 제일 빠른 테스트 방법
연동이 없어도 됨: 새 메일도 XML로 다운받아 던지면 같은 구조 — 연동은 편의의 문제, 구조(지식DB→회신)는 동일
단, 발송은 안 함 — 초안까지가 AI의 일 (권한 계단: 읽기→초안→발송)

테마 6 · 커머스 기업 CSO · STEP 3

도달점 — 메일함을 여는 게 아니라, 브리핑을 받는다

3-1

다운로드 제거

메일함 연결(MCP)로 XML 단계가 사라짐 — 지식DB가 자동으로 최신

3-2

아침 브리핑 스케줄

매일 아침 “회신 필요 목록 + 초안”이 먼저 와 있음 — 메일함을 여는 게 아니라 브리핑을 받는 쪽으로

3-3

발송 자동화는 최후

검증이 충분히 쌓인 정형 회신(접수 확인 등)부터만 — 보고 확장은 슬랙·사내 시스템 연결로

LIVE · 실습

지금 여기서 /회신 스킬을 같이 만들어봅니다 — 샘플 메일 XML → 지식DB → 회신 초안 → 스킬 저장까지.

KEYWORDSGmail MCP vs XML 전체 다운로드이메일 지식DB/회신 스킬 실습말투·관계 역추출권한 계단브리핑 스케줄

테마 7 · 마케팅 기업 대표

마케팅 리포트 — 연동은 쉽고, 진짜 문제는 목적

STEP 1 · 권한만 붙이면 끝

연동이 잘 되는 예외적 도메인

마케팅 채널들은 다른 테마들과 다름 — 메타·구글 광고·GA가 공식 CLI·MCP를 다 제공하고 있음
그래서 계정 권한만 연결하면 1단계가 거의 끝 — 데이터 수집에서 고생할 일이 없는 동네
연결하고 바로: “지난주 채널별 성과(비용·전환·ROAS) 비교해줘”
부딪힘: 숫자는 잘 나오는데 “그래서 좋은 건가?”를 모름 — 이 집행이 뭘 위한 것이었는지를 AI가 모름

STEP 2 · 계획·목적과 바인딩

업무 연계성이 핵심

단순 리포트를 넘어서려면 — 성과 데이터를 광고 집행의 계획과 목적이 담긴 데이터와 바인딩: 캠페인 기획서, 목표 KPI, 예산 계획, 프로모션 캘린더
그러면 리포트가 바뀜: 지표 나열 → “계획 대비 어디가 어긋났고, 왜인가”
이상 신호 기준 설정(ROAS 하한, CPM 급등, 소재 피로) → 스케줄 정기 실행 + 알림

테마 7 · 마케팅 기업 대표 · STEP 3

도달점 — 사람과 협업하는 마케팅 자동화 에이전트

에이전트

감지 · 분석 · 제안

이상 신호를 잡고 예산 재배분안까지

›

사람

판단 · 승인

돈이 나가는 결정은 승인 게이트

›

에이전트

집행 · 기록

가이드라인 안에서 실행하고 남긴다

도달점은 목적에 맞춰, 우리 가이드라인(브랜드 톤·예산 원칙·금지선) 안에서 직접 움직이며 사람과 협업하는 에이전트입니다.

마케터의 일이 바뀝니다 — “리포트 만들기”에서 “에이전트와 협업하며 판단하기”로.
모니터링·리포트·제안은 에이전트 상시 운영으로, 사람은 판단이 필요한 지점에만.

KEYWORDS공식 CLI·MCP 제공권한 연결계획·목적 데이터 바인딩계획 대비 리포트이상 신호·스케줄협업하는 에이전트승인 게이트

테마 8 · 그로스 컨설턴트

SNS 콘텐츠 — 브랜드 규칙과 비주얼 파이프라인

STEP 1 · 여러 안 뽑기

생성은 AI, 선택은 나

소재(메모·데이터·레퍼런스)를 주고 “톤 다르게 초안 3개” — 데이터 중심 / 스토리 중심 / 도발적
내가 고르면 → 채널별 변형(링크드인·인스타 형식 맞춤)
창작은 정리와 반대 — 답이 하나로 모이면 안 되고 흩어져야 함
부딪힘: 안의 품질이 들쭉날쭉 — 우리 브랜드다움이 뭔지 AI가 모름

STEP 2 · 규칙 + 비주얼까지

톤앤매너와 생성 도구

회사의 톤앤매너 규칙과 스킬 세우기 + 잘 됐던 게시물들에서 “먹힌 콘텐츠의 공통점” 역추출
텍스트를 넘어 — 나노바나나(이미지) · Seedance(영상) 같은 생성 도구를 파이프라인에: 채택된 초안에 맞춰 비주얼 소재까지 한 흐름에서
소재→3안→선택→비주얼→채널 변형→발행 대기의 파이프라인 스킬화
멀티 과제 구조화: 콘텐츠/리서치/제안서 방 나누기 — 방마다 규칙이 다름(창작은 발산, 리서치는 출처 필수)

테마 8 · 그로스 컨설턴트 · STEP 3

도달점 — 발행 전에, 가상 타겟에게 먼저 보여본다

3-1

자체 타겟 유저 집단

합성 페르소나(NVIDIA 페르소나) + 우리 회사 실제 고객 데이터를 넣어, 우리 타겟에 맞춰진 가상 유저 집단을 구축

3-2

발행 전 가상 평가

이 집단으로 테스트케이스를 돌려 평가하는 모델 — “우리 타겟 페르소나들은 이 콘텐츠에 어떻게 반응하나”, 가상 A/B

3-3

루프가 닫힌다

실제 발행 성과(조회·저장·전환)가 돌아와 페르소나와 브랜드 규칙이 더 정교해짐

흐름 완성 — 생성(여러 안) → 가상 평가(페르소나) → 사람 선택 → 발행 → 실제 성과 → 다시 정교화.
“감으로 내보내던 콘텐츠”가 “검증하고 내보내는 콘텐츠”로 바뀝니다.

KEYWORDS톤앤매너 규칙먹힌 콘텐츠 역추출나노바나나·Seedance파이프라인 스킬방 나누기합성 페르소나+자사 데이터발행 전 가상 평가

테마 9 · 자산운용사 임원 · 헤르메스

업무비서 — 헤르메스 구축, 그리고 서버

STEP 1 · 헤르메스 + 서버

항상 켜져 있어야 비서다

저희가 실제로 쓰는 헤르메스 구조로 설명: [폰·텔레그램] ↔ [상시 가동 에이전트] ↔ [작업 폴더·연결]
여기서 서버 개념을 명확히: 내 노트북에서 돌리면 노트북을 덮는 순간 비서가 죽음 → 24시간 비서가 되려면 항상 켜져 있는 컴퓨터(서버)가 필요 — 지난주 배포 때 나온 그 개념
서버에 올리면: 폰에서 어디서든 호출 + 정해진 시각에 스스로 움직임

STEP 2 · 회사 데이터 제공

무엇을, 어디까지 줄 것인가

업무비서는 일반 지식으로는 무용 — 회사의 데이터를 제공하는 관점이 핵심
프로젝트 자료 · 캘린더 · 메일 · 회사 문서 중 무엇을, 어디까지 서버 위의 에이전트에게 줄 것인가 — 편의와 보안·권한의 트레이드오프, 이 판단 자체가 설계
브리핑 형식 · 우선순위 기준(내가 뭘 먼저 보는지)을 규칙·스킬로

테마 9 · 자산운용사 임원 · 시연 + STEP 3

시연, 그리고 — 무엇까지 맡길 것인가

LIVE · 헤르메스 시연

노트북을 덮고, 폰에서 — “우리 회사 시장 키워드 관련 오늘 동향 리서치해서 브리핑해줘”
서버 위의 에이전트가 리서치를 돌리고 → 잠시 뒤 폰으로 결과가 도착합니다.

STEP 3 · 확장

맡기는 일이 늘어난다

리서치 → 브리핑 → 보고 정리 → 일정 준비… 하나씩 맡기다 보면 질문이 바뀝니다: “판단이 필요한 일은 어디까지 맡길 수 있나?”

STEP 3 · 조건

회사의 기준을 알아야 한다

판단을 맡기려면 에이전트가 회사의 기준을 알아야 함 — 무엇이 중요한 프로젝트인지, 어떤 신호에 개입하는지, 무엇이 “완료”인지

→ 이게 오늘 마지막 파트의 입구입니다 — 확률적인 AI에게 결정을 맡기려면 무엇이 필요한가. 확률과 결정, 그리고 월드모델 이야기.

KEYWORDS헤르메스(시소 실사례)텔레그램서버=항상 켜진 컴퓨터회사 데이터 제공 범위(보안·권한)브리핑 스킬시장 키워드 리서치 시연월드모델 브리지

테마 9 · 부록 · 직접 만들기

이 비서, 오늘 밤 직접 만들 수 있습니다 — 코딩 없이 4단계

STEP 1 · 채널

텔레그램 봇

@BotFather에 /newbot → 토큰 받기
+ @userinfobot으로 내 ID (잠금용)

›

STEP 2 · 두뇌

OpenRouter 키

아까 그 오픈라우터 — 키 하나로 모델 골라 쓰기 ($10 충전)

›

STEP 3 · 서버

Railway 배포

오픈소스 Hermes를 Docker로 —
항상 켜진 컴퓨터를 빌리는 것

›

STEP 4 · 확인

폰에서 말 걸기

노트북 꺼도 답이 오면 성공

본체는 가벼워서 월 $5~10 서버 + LLM 사용료(쓴 만큼)면 돕니다. GPU 서버 같은 건 필요 없습니다.
만든 뒤엔 오늘의 사다리 그대로 — 자료를, 나를(SOUL.md), 회사를 쥐여주면 됩니다.

상세 가이드(준비물·화면별 순서·보안 체크리스트)는 마지막 장의 에이전트에게 요청하세요 — 이메일로 보내드립니다.
오늘 21시 이후 개별 실습에서 같이 만들어드립니다 — 텔레그램 앱만 있으면 됩니다.

Market & Trend · 1

방금 본 헤르메스 — 시장이 이걸 쏟아내고 있습니다

개인 상시 에이전트

오픈클로 · 헤르메스

오픈클로(OpenClaw) — 메신저로 부르는 오픈소스 개인 에이전트, 지금 가장 뜨거움. 저희 헤르메스도 같은 계열 — 직접 만들 수도, 오픈소스로 시작할 수도

관리형 (호스팅)

매니지드 에이전트

Anthropic Managed Agents — 아까 “서버가 필요하다” 했죠. 서버 운영까지 대신해주는 상품이 이미 나와 있음

개발 프레임워크

SDK · 랭체인

Claude Agent SDK · OpenAI Agents SDK(공식 골격) + 랭체인(LangChain) — 에이전트를 조립하는 가장 큰 생태계

운영 · 관찰

랭스미스

LangSmith — 에이전트가 뭘 했는지 추적·평가·모니터링. 에이전트를 만들면 반드시 “잘하고 있나 보는 도구”가 필요해짐 = 관리감독의 도구화

그 외 서비스형Devin (개발 에이전트)ManusGensparkClaude Code · Codex (코딩)…매주 새로 나옴

지형이 말해주는 것 — “에이전트를 만드는 것”은 빠르게 쉬워지고 있습니다.
경쟁은 만들기가 아니라, 무엇을 쥐여주고 어떻게 관리하느냐로 옮겨가는 중입니다.

Market & Trend · 2

오픈라우터 — 모델은 이미 갈아끼우는 부품입니다

모델의 세계

수백 개가 경쟁 중

Claude · GPT · Gemini · Llama · 오픈소스 모델들 —
성능과 가격이 매달 뒤집힙니다. 하나에 묶이는 게 오히려 리스크

→

OpenRouter

창구 하나로 전부

수백 개 모델을 API 하나로 골라 쓰고, 가격·성능 따라 갈아타고, 작업별로 라우팅합니다.
싼 일은 싼 모델에, 어려운 일은 좋은 모델에

그리고 이번 주 뉴스 — 결제 기업 Stripe가 OpenRouter를 70억 달러(약 9조 원)+에 인수했습니다. 3개월 전 기업가치의 5배.
결제 회사가 모델 라우터를 산 이유 — 토큰이 돈이고, 라우팅이 인프라라는 뜻입니다. 모델은 부품이 됐고, 부품 유통망이 조 단위가 됐습니다.

그러면 무엇이 자산인가 — 모델이 바뀌어도 남는 것: 컨텍스트 관리 존(하네스·데이터·권한), 아까 그 가운데 존입니다.
그리고 이 시장 전체가 아직 못 푼 문제가 하나 있습니다 — “사람의 관리감독 없이도 정확하게.” 마지막 파트에서 다룹니다.

아홉 개를 풀고 나니

전부 같은 사다리였습니다

1단계

자료를 쥐여준다

서식·과거 산출물·raw 데이터를 폴더에 — 오늘 바로 시작되는 단계. 그리고 반드시 “AI가 우리 회사를 모른다”에 부딪힘

2단계

나를 쥐여준다

암묵지 역추출 · 사고과정을 구조화해 쌓기 · 스킬화 — 내 일하는 방식이 파일이 되는 단계. 오늘의 무게중심

3단계

회사를 쥐여준다

시스템 연결(MCP·API·DB) · 쌓이는 구조 · 담당자 확산과 통합 — 개인 도구가 조직 인프라가 되는 단계

지난주의 그 문장 — “중요한 건 AI가 똑똑한가가 아니라, AI에게 무엇을 쥐여줬는가.”
아홉 개 업무의 차이는 소재였을 뿐, 사다리는 하나였습니다. 그리고 이 사다리에서 매번 같은 설계 질문 세 개가 나왔습니다.

공통 구조

매번 같은 질문 세 개가
반복됐습니다

업무는 아홉 개였지만, 설계 질문은 셋뿐이었습니다.
이 세 개가 업무 자동화의 전부입니다.

핵심 질문 1

데이터를 어떻게 쥐여줄 것인가

1단계

파일로 준다

엑셀 다운·XML·스크린샷 — 손으로

›

2단계

흘러들게 한다

알림 읽기·AI 브라우저·MCP·API

›

3단계

쌓이게 만든다

일 자체가 데이터를 남기는 구조

1·2단계는 오늘 아홉 번 보셨습니다. 진짜 승부는 3단계입니다 —
AI가 쓸 데이터를 “모아주는” 게 아니라, 일 자체가 데이터를 남기게 만드는 것.
회의를 하면 회의록이, 채용을 하면 지원 데이터가, 보고를 하면 지표가 내 시스템에 쌓이는 구조 — 이게 뒤에 나올 “내재화” 이야기입니다.

핵심 질문 2

권한을 어디까지 줄 것인가

1단

읽기

보기만 한다 — 사고 없음

›

2단

초안

만들어두면 사람이 승인

›

3단

실행

발송·수정·배포 — 검증이 갖춰진 뒤에만

오늘 풀이마다 이 계단이 있었습니다 — 메일은 초안까지, 파일 정리는 삭제 대신 보관, 광고 집행은 사람이 승인.

원칙은 하나입니다 — 권한은 능력이 아니라 검증 수준에 맞춰 올립니다.
그리고 회사 계정·회사 데이터에 닿는 순간, 이건 개인 취향이 아니라 조직의 보안 규정이 됩니다. “누가, 어느 시스템에, 어디까지” — AI 도입 시 첫 번째로 만들 표입니다.

핵심 질문 3

워크플로우를 어떻게 설계할 것인가

지난주 다섯 줄 — 무엇을 · 어디서 · 무슨 판단 · 어떤 형태 · 누구에게. 오늘은 거기에 한 줄이 추가됩니다: 각 단계를 누가 하는가.

설계 1

절차를 적는다

말로 적히는 일만 넘어갑니다. 적히지 않는 게 사람 자리

설계 2

판단 지점을 정한다

어디서 사람이 보고 승인할지 — 검증을 절차 안에 심습니다

설계 3

스킬로 저장한다

설계가 파일이 되면 반복·복사·개선이 됩니다

아홉 풀이가 전부 이 형태였습니다 — 입력 → 처리 → (사람의 판단 지점) → 출력 → 반복.
자동화 설계란 결국, 사람의 절차를 적고 판단 지점을 재배치하는 일입니다.

그렇게 옮기고 나면

에이전트의 일에서 사람의 일은 무엇인가

아홉 개 업무에서 모으기·정리하기·만들기·나르기를 에이전트로 옮겼습니다. 남은 것을 보십시오 — 놀랍도록 두 가지뿐입니다.

남는 일 1

동기의 발현

“무엇을, 왜 할 것인가”를 정하는 일.
이번 주 보고서에서 뭘 봐야 하는지, 어떤 채널을 찾을 것인지, 무엇이 문제인지 — 일을 시작시키는 것은 여전히 사람입니다.

남는 일 2

결과의 검증

“이게 맞는가”를 판단하는 일.
숫자가 맞는지, 이 메일을 보내도 되는지, 이 제안이 우리다운지 — 책임지는 판단은 위임되지 않습니다.

중간이 사라지고 시작과 끝만 남습니다. 이게 “AI가 일자리를 없앤다”보다 훨씬 정확한 그림입니다 —
일의 무게중심이 ‘하는 것’에서 ‘정하고 확인하는 것’으로 이동합니다. 8/26 고급의 조직 설계 이야기가 정확히 여기서 시작됩니다.

조직에서 벌어지는 변화 1

SaaS의 내재화 — 사서 쓰던 것을 만들어 씁니다

지금까지

월 구독으로 빌려 쓴다

회의록 서비스 · 설문 도구 · 채용 사이트 · HR 시스템…
기능의 80%는 안 쓰면서, 데이터는 남의 서버에 쌓입니다.

→

이제

담당팀이 만들어 쓴다

지난주 여러분이 서비스 하나를 30분에 배포하셨습니다.
회의록 도구는 운영팀이, 채용 페이지는 HR이 직접 만들고 고치고 — 데이터를 소유합니다.

핵심은 비용 절감이 아니라 데이터의 소유입니다 — 방금 “쌓이게 만든다”(핵심 질문 1의 3단계)가 이렇게 실현됩니다.
저희도 고객사들과 실제로 이렇게 하고 있습니다 — 사서 쓰던 도구를 하나씩 자기 것으로 바꾸는 중입니다.

조직에서 벌어지는 변화 2

모든 구성원이 자기 하네스를 갖게 됩니다

오늘 여러분이 본 것 — 규칙·스킬·연결·자동 실행 — 이걸 대표만 갖고 있으면 안 됩니다. 구성원 각자가 자기 업무의 하네스를 갖는 것, 그게 조직 AX의 실체입니다.

하네스가 있는 직원은

만듭니다

필요한 도구를 기다리지 않고 직접

그리고

배포합니다

팀이 쓰는 실제 서비스로 — 개인 메모가 아니라

그러면

데이터가 쌓입니다

일할수록 회사 자산이 자동으로 늘어남

하네스의 정의를 다시 쓰면 — 만들고, 배포하고, 데이터가 쌓이게 하는 개인 인프라.
“AI 잘 쓰는 직원 몇 명”이 아니라 “전원이 각자의 하네스” — 격차는 여기서 벌어집니다.

그런데 · 개인과 조직 사이의 벽

가장 큰 차이는 확률과 결정의 문제입니다

개인의 효율화

확률이어도 됩니다

결과가 매번 조금 달라도 내가 보고 고치면 그만입니다. 오늘 본 것들이 전부 여기 있습니다 — 검증자가 나 하나니까요.

≠

조직의 기능

결정이어야 합니다

결재·회계·계약·고객 응대 — 같은 입력엔 같은 판단이 나와야 합니다. “매번 조금 다름”이 개인에겐 개성이지만 조직에선 사고입니다.

그래서 조직의 AX엔 에이전트를 “기능하게” 만드는 장치가 필요합니다 — 확률적인 뇌 위에 결정을 보장하는 층.
그리고 이 문제는 아직 풀리는 중입니다. 전 세계가 지금 이 게임을 하고 있습니다.

저의 답 · 그리고 저희가 실제로 하는 것

제안은 AI가, 판정은 회사의 규칙이

뉴럴

AI가 제안한다

확률적 — 유연하고 똑똑하다

›

심볼릭

규칙이 판정한다

회사의 명세 — 결정적이고 일관된다

›

루프

검수가 규칙이 된다

사람의 확인이 명세로 쌓인다

지난주 “바닥” — 우리 회사가 어떻게 돌아가는지에 대한 명세 — 를 기억하십니까. 그 바닥이 바로 이 판정 규칙입니다. 고객·프로젝트·계약이 어떻게 연결되고, 무엇이 “완료”인지를 적은 것.
저는 이 뉴럴+심볼릭 구조가 조직 AX의 답이라고 보고, 실제 고객사에서 구축하며 검증하고 있습니다.

[1] Richens et al., “General agents contain world models” — Google DeepMind, ICML 2025 · 에이전트는 반드시 세계 모델을 갖는다(안 쓰면 AI가 추측해 만든다)
[2] Kambhampati et al., “LLM-Modulo Frameworks” — ICML 2024 · 뉴럴이 제안하고 심볼릭이 검증하는 구조의 원형

오늘 세 시간 정리

가져가실 것

01

아홉 개의 풀이

여러분 업무는 전부 1단계(자료를)→2단계(나를)→3단계(회사를) 쥐여주는 사다리로 풀립니다. 개념(규칙·스킬·MCP·서버)은 그 풀이의 부품일 뿐입니다.

02

설계 질문 셋

데이터를 어떻게 쥐여주나 · 권한을 어디까지 주나 · 워크플로우를 어떻게 설계하나. 새 업무를 만나면 이 셋만 물으면 됩니다.

03

사람의 일

에이전트로 옮기고 나면 동기의 발현과 결과의 검증이 남습니다. 조직 설계는 이 그림에서 다시 시작해야 합니다.

04

조직의 벽

개인은 확률로 충분하지만 조직은 결정이 필요합니다. 내재화 · 1인 1하네스 · 그리고 판정 규칙(바닥) — 조직 AX의 숙제입니다.

다음 회차

지도의 마지막 칸 — 이제 조직의 판단입니다

08 / 26 (수) · 고급 · 04번 칸

AX 판단과 조직 전략

하용호 멘토님. 어디까지 자동화하고 어디에 사람을 남길 것인가 — 진짜 병목 재정의 → 자동화의 경계 → 인력·조직 설계 → 케이스 클리닉.

오늘과의 연결

오늘의 마지막 두 장이 입장권입니다

“사람에겐 동기와 검증이 남는다” · “조직은 결정이 필요하다” — 이 두 문장을 들고 가시면 고급 세션이 두 배로 들립니다.

저는 3회차 무대엔 서지 않지만 — 슬랙 채널과 21시 이후, 그리고 그 뒤로도 이 이야기는 이어갑니다.

SEESO · SECONDTEAM

오늘 이야기를 조직 단위로 하는 게 저희 일입니다

오늘, 개인 단위로	저희가 조직에 들어가서
업무 아홉 개를 풀었다	전 부서의 업무를 진단하고 풀이의 우선순위를 정합니다
데이터·권한·워크플로우를 설계했다	데이터 연결 · 권한 규정 · 워크플로우를 회사 표준으로 깝니다
내재화 · 1인 1하네스를 이야기했다	구성원 교육으로 직원이 스스로 굴리는 상태까지 만듭니다
확률과 결정의 문제를 봤다	판정 규칙(바닥)을 함께 설계합니다 — 떠나도 남는 구조

본인 회사에, 혹은 배치사·포트폴리오사에 “이게 있으면” 싶으셨다면 —
second-team.com/talk/dcamp-ax 에 자료를 올려뒀습니다. 견적이 아니라 진단부터 시작합니다. 박병규 · 시소 / 세컨팀

SEE YOU 08.26

오늘은 여기까지

감사합니다

21시 이후 개별 실습 — 오늘 본 풀이 중 하나를 직접 만드실 분, 남아주세요. 텔레그램까지 같이 갑니다.
슬랙 채널(디캠프-펠로우십-멘토살롱-ax)에 오늘 만든 것 인증도 잊지 마시고요.

시소 박병규

second-team.com