AI 업무 활용, 개인에서 팀·조직으로 넓히는 3단계

ChatGPT는 매일 쓰는데, 왜 팀이 일하는 방식은 1년 전과 그대로일까요? 각자 AI로 초안을 빠르게 쓰더라도 결과를 나누고 이어받는 과정이 그대로라면, 개인이 아낀 시간은 팀의 성과로 이어지지 않습니다.

다글로 팀이 2026년 10월 27일 서울에서 열린 OpenAI 빌더 부트캠프(OpenAI Builder Bootcamp Seoul)에서 들은 내용을 바탕으로 정리했습니다. 이 글은 행사의 첫 세션인 오프닝에서 OpenAI 엔지니어가 설명한, AI 업무 활용을 개인에서 팀과 조직으로 넓히는 과정을 다룹니다.

AI 업무 활용의 3단계: 개인, 팀, 조직

AI 업무 활용은 개인, 팀, 조직의 세 단계로 나눌 수 있습니다. 발표에서는 단계가 넓어질수록 기회도 커지지만, 사람과 시스템 사이의 의존성과 인계를 함께 설계해야 한다고 설명했습니다.

개인 단계에서는 내가 무엇을 하는지 직접 통제할 수 있습니다. 팀 단계부터는 누가 어떤 결과를 넘겨받는지가 중요해지고, 조직 단계에서는 부서마다 다른 절차와 시스템을 맞추는 일이 핵심이 됩니다.

작게 만들고, 내놓고, 고치는 반복

발표에서는 OpenAI가 기술을 발전시키는 방식을 연구(Research), 적용(Apply), 배포(Deploy)의 세 축으로 설명했습니다. 중요한 점은 이 과정이 한 방향으로 끝나지 않고, 배포에서 배운 것을 다시 연구와 적용으로 가져온다는 것입니다.

• 연구: 모델이 더 많은 일을 맡을 수 있도록 능력과 한계를 넓힙니다.
• 적용: 연구 결과를 실제로 쓸 수 있는 기능과 소프트웨어로 바꿉니다.
• 배포: 사용자의 실제 환경에 내놓고 어떻게 쓰이는지 확인합니다.

팀에서 에이전트나 자동화를 만들 때도 같은 관점이 필요합니다. 내부에서 오래 다듬기보다 작동하는 것을 먼저 만들어 동료에게 써 보게 하고, 받은 피드백으로 고치는 편이 빠릅니다.

모델은 빨라지고 비용은 내려간다, 무엇을 준비할까

이런 속도라면 새 기능이 나올 때마다 처음부터 배우기는 어렵습니다. 그래서 발표에서는 새 기능을 내 업무에 바로 시험해 볼 수 있는 판단의 틀과 평가 방법을 먼저 갖추라고 권했습니다. 부트캠프의 나머지 세션도 이 틀을 세 갈래로 나눠 다뤘습니다.

• Codex: 코드를 만들고 이해하고 고치는 일을 AI에 맡기는 방법
• Agents: 모델과 도구를 엮어 실제 업무 흐름을 만드는 방법
• Realtime: 음성으로 AI와 대화하며 업무를 처리하는 방법

팀과 조직으로 넓히는 첫걸음, 회의 기록 공유

발표는 동료가 각자의 업무와 AI의 연결점을 찾도록 돕고, 작게 시작한 결과를 공유하라는 조언으로 마무리됐습니다. 개인의 AI 활용을 팀으로 넓히는 가장 쉬운 출발점은 모두가 같은 기록을 보는 것입니다.

회의를 다글로로 받아쓰고 팀 스페이스에 모아 두면, 회의에 빠진 동료도 받아쓴 내용과 요약을 그대로 이어받을 수 있습니다. 궁금한 점은 보드챗에 "이번 회의에서 결정된 내용만 정리해 줘"처럼 물어보면 됩니다. 한 사람의 메모가 팀 전체의 기록이 되는 순간, AI는 개인 도구에서 팀 도구가 됩니다.

참석자가 많은 회의에서는 보이스매칭이 인계를 더 쉽게 만듭니다. 참석자의 목소리를 기억해 다음 녹음부터 '참석자 1' 대신 실제 이름을 자동으로 넣어 주는 기능으로, 다글로가 국내 최초로 모든 사용자에게 제공합니다. 보이스매칭 자세히 보기

부트캠프 전체 세션의 핵심은 AI 에이전트 만들기 전 알아야 할 7가지에서, 어떤 업무부터 AI를 도입할지는 AI 도입 과제 고르는 법에서 이어서 볼 수 있습니다.

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