요즘 시대에는 일을 할때는 ai가 필수인 시대가 되었습니다.
ai가 도입되면서 업무적인 부분에 어떠한 변화가 있었는지, 알아보도록 하겠습니다
Asana AI·Notion AI를 도입한 뒤 6개월, 팀은 어떻게 달라졌을까?
생성형 AI가 대세가 된 지 2년. “슬랙 봇 하나쯤은 있어야 일 잘하는 팀”이라는 농담이 돌 만큼, 협업 툴마다 AI 기능을 경쟁적으로 추가하고 있다. 기획자인 나는 2024년 말부터 Asana의 AI 기능과 Notion AI를 실무에 본격 도입했다.
처음엔 ‘과연 도움이 될까?’ 싶은 호기심이 전부였지만, 6개월이 지난 지금 돌이켜보면 프로세스·커뮤니케이션·사고방식까지 적잖이 변했다. 이번 글에서는 ①일정·리소스 계획, ②회의록·요구사항 정리, ③업무 문화·역할 재편이라는 세 갈래로 나눠 AI 도입 전후 변화를 정리해 본다.
일정·리소스 계획: Asana AI가 만든 ‘예측형’ 프로젝트 플랜
1) 일정 추정이 ‘감(感)’에서 ‘근거’로 변했다
과거에는 킥오프 회의 후 기획·디자인·개발 공수를 전부 수작업으로 입력했다. 지금은 Asana AI의 Plan Assistant에 “3개월 내 모바일 앱 1.0 출시”라고 쓰면 자동으로 에픽·태스크·마일스톤이 제안된다.
각 단계 예상 소요 일수, 선행·후행 관계, 리스크 태그까지 제시
우리 팀 과거 완료 기록을 학습해 “최근 평균 속도” 기반으로 버퍼 삽입
덕분에 스프린트 착수 회의가 2시간→45분으로 단축됐고, 업무 분장도 “이 태스크는 개발자가 2명 필요하다”처럼 AI가 제안한 안을 토대로 조율했다.
2) 리소스 충돌 알림으로 ‘막판 야근’이 줄었다
Asana AI는 팀원의 휴가·병가 캘린더를 읽어 리소스 겹침을 미리 경고한다. 특히 QA, 디자인 리뷰처럼 특정 시점에 몰리는 작업을 감지해 “다음 주 수요일 QA 인력이 40 % 초과 배정” 같은 알림을 보내준다.
이 기능 덕에 시행 첫 달부터 QA팀 야근 횟수가 월 6회→1회로 줄었고, 급한 일정 조정도 프로젝트 중반부에 미리 처리하게 되었다.
3) 달라진 기획자의 역할
AI가 초안을 그려 주니 기획자는 세부 맥락·우선순위·제품 비전에 더 집중하게 됐다. 구체적으론
AI가 제시한 구조를 팀 목표와 맞춰 ‘우리는 왜 이 순서로 해야 하나’를 설명
타임라인 변경 건을 Stakeholder에게 설득할 메시지 작성
Sprint 회고 때 AI 예측 정확도를 리뷰해 다음 분기 모델 개선 포인트 정의
즉, 계획 작성자는 AI, 맥락 통합자는 사람이라는 구도가 자리잡았다.
회의록·요구사항 정리: Notion AI로 반복 작업 “0”에 도전
1) 회의록 요약 → 애자일 보드 자동 전송
전엔 1시간 스탠드업이 끝나면 기획자가 노션 페이지를 만들고 ‘To Do’만 따로 옮겨야 했다. 지금은
Zoom 녹화 → Otter.ai 실시간 전사
Notion AI 블록에 붙여 넣고 “액션아이템·결정사항·이슈만 표로 요약” 프롬프트 입력
요약 표를 Database 링크로 저장 → Asana로 자동 Sync이 과정을 Zapier 한 줄로 엮었다.
결과적으로 회의 후 문서 정리에 쓰이던 평균 25분이 5분으로 줄었다.
2) 요구사항 명세서 작성 시간 ⅓로 단축
기획서 초안을 쓰면서 “사용자 스토리 10개” “에러 케이스 정리” 같은 반복 섹션이 있다. 예전엔 일일이 템플릿을 복사했지만, Notion AI에
“로그인 기능 요구사항을 사용자 스토리·UX 플로우·에러 처리·측정 지표 4개 섹션으로 나눠 작성해 줘”
라고 입력하면 완성도 70 % 수준의 골격이 즉시 나온다. 여기에 팀 컨벤션 맞춰 필드를 고치니 체감 작성 시간이 3시간→1시간으로 감소했다.
3) 실사용 팁: 프롬프트를 짧게, 맥락은 링크로
긴 설명을 프롬프트에 다 쓰면 오히려 결과가 어색했다. 대신 “관련 문서 링크 + 한두 줄 지시”가 더 정확했다. 예)
“위 링크의 ‘통합검색’ 섹션만 요약해, 표준 UI 정책에 맞춰 수정 사항 제안”
AI가 링크 내용을 파싱해 핵심만 정리하는 방식이 효율적이었다.
업무 문화·역할 재편: AI와 공존하려면 생긴 세 가지 변화
1) “프롬프트 리뷰”가 새 의사소통 루틴이 됐다
예전엔 작업 산출물만 리뷰했지만, 이제는 “AI에게 뭘 어떻게 물어봤는지”도 피드백 대상이다. 기획·개발·디자인마다 프롬프트 룰을 문서화했고,
중복 질문 최소화
브랜드 톤·데이터 보안 문구 포함
참고 링크·버전 명시
를 체크리스트로 만들어 공유한다. 덕분에 답변 품질 편차가 크게 줄었다.
2) 작업 시간이 아니라 ‘검증·통합 시간’이 KPI가 됐다
AI가 초안을 빠르게 뽑다 보니, 실제 가치는 “그 결과를 팀 맥락에 맞게 검증하고 통합하는 시간”에서 판가름났다. 우리는 Sprint 리포트에
AI 초안→최종본까지 걸린 ‘리뷰 라운드 횟수’
AI 제안 채택률
을 새 지표로 넣어 협업 효율을 측정하고 있다.
3) 보안·저작권 체크가 필수 단계로 편입
AI 사용 확대와 함께 민감 정보·저작권 리스크도 커졌다. 그래서
Notion·Asana에 업로드된 모든 문서는 기본 ‘社內 공개’ 등급 이하만 AI 학습 허용
외부 공유 자료는 Writer AI로 표절·저작권 검수
Flow를 도입했다. ‘AI가 답했으니 끝’이 아니라, 사람이 마지막 보안 게이트를 담당하도록 프로세스를 명문화한 셈이다.
마지막으로 기획자의 가치는 ‘맥락·결정력’으로 이동한다
Asana AI와 Notion AI를 도입한 이후 느낀 핵심은 간단하다.
“기획자가 엑셀·문서 직접 쓰는 시간은 줄었지만,
결정·통합·해석에 쓰는 시간은 오히려 늘었다.”
AI가 ‘초안’과 ‘예측’을 대신하면서 사람은 불확실성·우선순위·팀 문화 같은 정성적 의사결정에 더 몰입하게 됐다.
요컨대 “무엇을 할지”는 AI가 빠르게 보여주고, “왜 그렇게 해야 하는지”를 설명하며
팀을 설득하고 방향성을 제시하는 일이 기획자의 본업이 된 것이다.
앞으로 프로젝트 관리 툴이 더 똑똑해질수록,
기획자의 레버리지는 계획서 분량이 아니라 AI를 통해 ‘맥락을 연결하는 힘’에서 나올 것이다.
AI와의 협업을 두려워하기보다, 프롬프트 설계·검증·의사소통 역량을 먼저 키워야 하는 이유다.
오늘도 우리는 “이건 AI가, 저건 사람이”를 구분하며
프로젝트를 더 빠르고 똑똑하게 굴리는 방법을 실험 중이다.
당신도 짧은 프롬프트 하나로 업무 변화를 체험해 보길 권한다.