AI 에이전트를 직원 채용 순서로 만드는 4단계

먼저 결론

• 에이전트는 할 일 정하기, 직원 뽑기, 일하는 법 가르치기, 자료 열어 주기 순서로 만듭니다.
• 가장 중요한 것은 할 일을 정하는 1단계이고, 도구부터 고르면 내 업무에 도움이 안 되는 일만 합니다.
• 잘 된 작업은 "이거 스킬로 만들어 줘" 한 문장으로 매뉴얼(스킬)로 바꿔 두고 이름만 불러 씁니다.
• 결과는 처음 몇 주 동안 사람이 확인하고, 틀린 게 보이면 지침에 한 줄씩 더합니다.

1. 도구보다 맡길 일을 먼저 정해야 한다

대부분 도구 고르기(2단계)부터 시작합니다. 발표자는 이것을 실패하는 가장 흔한 이유로 꼽습니다.

큰 기업들이 AI에 큰돈을 쓰고도 대부분 수익으로 잇지 못했다는 조사도 같은 이유로 설명합니다. 발표자는 이를 MIT 조사로 소개했습니다. 뭘 시킬지 정하지 않고 만들었다는 것입니다.

고르는 기준은 단순합니다. AI가 주는 것은 시간 아니면 돈입니다. 매일 하는 정리 작업은 시간을 아껴 주고, 새 고객 찾기는 돈을 벌어다 줍니다.

맡길 일은 두 가지가 겹치는 일, 곧 시간을 아껴 주면서 돈으로도 이어지는 일입니다. 시간만 아끼는 일은 효과가 잘 드러나지 않습니다. 돈으로 이어지면 매주 결과가 눈에 보입니다.

발표자는 "새 클라이언트 찾기"를 골랐습니다. 매주 직접 검색하고 담당자를 찾아 표로 정리하던 일입니다. 이제 찾는 건 AI가 하고, 사람은 연락만 합니다.

무엇을 맡길지 모르겠다면 진단 프롬프트로 시작해도 됩니다. 질문 일곱 개에 답하면 첫 에이전트와 바로 쓸 지시문이 나오는 프롬프트입니다. 프롬프트 자체는 발표자가 따로 공개한 자료에 있습니다.

2. 직원을 뽑는 일은 출근 시간을 정하는 일이었다

영상은 제미나이 안의 스파크(Spark) 기능을 씁니다. 따로 설치할 것 없이 채팅창에 글만 쓰면 됩니다.

1. 제미나이에서 스파크로 바꾼다.
2. 왼쪽 일정에서 새 작업을 만든다. "직원 출근 시간"을 정하는 곳이다.
3. 이름(예: 클라이언트 리서치)과 실행 주기(예: 매주 월요일 오전 7시)를 정한다.
4. 할 일 칸에 지시문을 붙여 넣고 저장한다.

기다리지 않고 바로 보려면 작업 메뉴에서 "지금 실행"을 누릅니다. 예시에서는 한 번 실행에 30분 정도 걸렸습니다. 사람이 자는 동안 도는 일이라 길어도 상관없다는 설명입니다.

결과는 구글 시트로 정리됩니다. 업체 이름, 홈페이지, 담당자, 분야, 지역, 우리와 맞는 이유, 도울 수 있는 일까지 들어갑니다.

지시문은 처음부터 완벽할 필요가 없습니다. "이런 업체는 빼 줘", "담당자를 모르면 비워 둬" 같은 수정이 쌓이면 자기 버전이 됩니다. 뼈대는 무엇을, 몇 개 찾아, 어디에 정리하고, 무엇을 뺄지로 같습니다.

영상 중간에는 협찬 제품 소개가 있습니다. 에이전트는 클라우드에서 돌지만 결과물로 작업하는 곳은 결국 내 PC라는 이야기와 함께 나옵니다.

3. 잘 된 작업은 한 문장으로 매뉴얼이 된다

신입 직원에게 인수인계서를 주듯, 에이전트에게는 스킬을 줍니다. 무슨 일인지, 무엇이 필요한지, 어떤 순서로 하는지 정리한 매뉴얼입니다.

스킬이 필요한 이유는 반복입니다. 긴 지시문을 작업마다 붙여 넣는 대신 이름만 부르면 됩니다.

만드는 방법은 한 문장입니다. 결과가 잘 나온 작업 아래에 "이거 스킬로 만들어 줘"라고 씁니다. 그러면 이름·설명·지침을 알아서 정리해 스킬로 저장합니다.

채팅창에 / 를 치면 스킬 이름이 뜹니다. 일정 작업의 긴 지시문을 지우고 스킬 이름만 넣어도 같은 결과가 나옵니다.

일하다 잘 된 것은 전부 이렇게 매뉴얼로 바꿔 두는 것이 이 단계의 핵심입니다.

4. 연결 한 줄로 결과가 깊어졌다

직원이 일하려면 메일, 드라이브, 표를 볼 수 있어야 합니다. 발표자는 회사들이 자료를 생각보다 많은 곳에 나눠 둔다는 조사를 소개합니다.

해외 사례도 하나 듭니다. 프로젝트 하나에 같은 내용을 프로그램 다섯 곳에 입력하던 회사입니다. 에이전트를 연결해 그 일을 크게 줄였다고 합니다.

스파크의 연결 방법은 두 가지입니다. 지메일, 드라이브, 문서, 시트처럼 이미 준비된 앱은 연결만 켜면 됩니다. 앞의 결과가 시트로 만들어진 것도 이 연결 덕분입니다.

다른 도구는 주소를 넣어 바깥 도구로 붙입니다. 영상에서는 AI가 쓰도록 만든 검색 엔진 Exa를 붙였습니다. Exa는 단어가 아니라 뜻으로 찾는다고 합니다.

지침에 @ 로 Exa를 지정하는 한 줄만 더했습니다. 그러자 결과에 담당자 직책과 공식 메일까지 나왔습니다. 업체 소개 페이지까지 들어가 읽었다는 뜻입니다.

무엇을 연결할지는 "이 직원에게 무엇을 열어 줘야 하나"로 정합니다. 메일이 많으면 지메일, 자료가 드라이브에 있으면 드라이브입니다.

처음 몇 주는 사람이 결과를 확인해야 한다

스파크는 유료 요금제(프로 이상)에서 쓸 수 있다고 합니다.

완벽하지도 않습니다. 발표자도 가끔 엉뚱한 업체를 가져왔다고 합니다.

그래서 처음 몇 주는 결과를 확인합니다. 틀린 것이 보이면 스킬 지침에 "이런 업체는 빼 줘" 같은 한 줄을 더합니다. 몇 번 고치면 손이 거의 가지 않는다고 합니다.

예시는 고객 찾기였지만 메일 정리, 자료 조사, 경쟁사 확인도 같은 구조라고 합니다.

Claude Code에서도 네 단계가 그대로 맞았다

저는 제미나이 스파크 대신 PC의 Claude Code로 비슷한 구조를 쓰고 있습니다. 영상의 네 단계가 그대로 맞아떨어졌습니다.

맡긴 일은 이 블로그의 글쓰기 초안입니다. 시간이 많이 드는데 판단 기준이 분명한 일입니다. 관리 화면에 지시를 남기면 에이전트가 가져가 처리합니다.

글 규칙은 스킬 파일에 적어 두었습니다. 회사명·실명을 빼고, 자료에 있는 사실만 쓰는 규칙입니다. 연결로는 블로그에 글을 올리는 통로와 텔레그램 알림을 붙였습니다.

영상과 다르게 하나 더 넣은 것은 사람의 승인입니다. 에이전트가 쓴 글은 바로 공개되지 않고 검토 대기로 올라갑니다. 확인한 뒤 발행 버튼을 눌러야 공개됩니다.

영상도 "처음 몇 주는 결과를 확인하라"고 했습니다. 저는 공개되는 결과물이라면 그 확인을 구조로 만들어 두는 편이 안전했습니다.

에이전트 만들기가 막막하다면 저는 도구보다 영상의 첫 질문부터 권합니다. 내 일 중에서 시간도 아끼고 돈으로도 이어지는 일이 무엇인지부터 정하는 것입니다. 직접 만든 사례는 업무용 에이전트 7가지에 정리했습니다.