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주간 경쟁사 한 장 보고
경쟁사 정보를 검색하기 전에 가격·인스타그램·언론 기사 중 경쟁사 활동이 어디에 나타나는지부터 정합니다. 채널마다 수집 방법을 달리 설계하고, 모은 자료로 출처가 붙은 주간 변화 보고서 한 장을 만듭니다.
설문에서 핵심 결과 찾기
수백 개의 주관식 응답을 다 읽지 못해 설문을 묵혀 두는 일을 줄입니다. 설문 목적에 따라 볼 문항과 핵심 분석 결과를 고르는 기준을 먼저 정하고, 개인정보를 지운 응답을 AI가 분류하고, 집계는 시트로, 해석은 사람이 확정합니다.
리뷰 1,000개 분석
쌓인 고객 리뷰를 시트로 모으고, 사람이 정한 주제 코드표와 평가 유형 기준으로 AI가 묶음별로 분류합니다. 집계는 시트로, 검수는 무작위 표본으로 하고, 반복되는 불만에서 개선 후보를 고릅니다.
주간 성과보고 자동화
매주 여러 도구에서 숫자를 모아 보고서를 쓰는 일을 줄입니다. 숫자가 어디서 오는지와 보고서를 누가 읽고 무엇을 결정하는지 먼저 정하고, 계산은 시트가, 해석 초안은 AI가, 판단은 사람이 맡도록 나눕니다.
긴 자료 채널별 재활용
웨비나 녹취나 보고서 같은 긴 자료를 마크다운 문서(.md) 형식의 원본 하나로 정리하고, 블로그·뉴스레터·SNS를 맡은 용도별 서브에이전트가 각자 기준으로 잘라 씁니다. 원본을 고치면 파생본을 다시 뽑는 원소스 멀티유즈 절차입니다.
반복 이메일 자동 작성
견적 회신·일정 조율·서류 요청처럼 매번 비슷하게 쓰는 이메일을 유형별 템플릿과 스킬로 만듭니다. 유형을 나누는 기준은 사람이 정하고, AI는 초안을 쓰며, 보내기 전 확인은 반드시 사람이 합니다.
공고문 준비물 체크리스트
한글(HWP·HWPX)이나 PDF로 된 공고문을 AI가 읽을 수 있는 형태로 바꾼 뒤, 자격·일정·제출 서류·평가기준을 원문 위치와 함께 체크리스트로 뽑고 사람이 대조해 확정합니다.
고객 문의 자동 분류
고객 문의를 AI에 맡기기 전에 우리 조직의 처리 기준(유형·시급성·담당자·해결 난이도)을 먼저 정합니다. 그 기준을 지침과 스킬로 저장해 문의를 매일 같은 방식으로 나누고, 사람이 확인할 답변 초안을 만듭니다.
우리 브랜드에 어울리는 말투 유지하기
작성자마다 달라지는 말투를 브랜드 말투 기준표(보이스 정의서) 한 장으로 맞춥니다. 정의서를 AI 지침·스킬로 저장해 초안과 검수에 쓰고, 사람이 고친 문장을 수정 사례로 쌓아 다시 기준에 넣는 피드백 루프를 만듭니다.
맞춤 지원사업 공고 찾기
공고 사이트를 매주 돌아다니지 않습니다. 관심 분야의 공고가 올라오는 사이트를 정해 알림을 메일로 모으고, 우리 회사 조건표로 AI가 걸러 낸 후보만 사람이 확인합니다.
회의록 자동 정리
회의 녹음을 텍스트로 바꾸고, 우리 팀 회의록 서식을 담은 프롬프트에 넣어 결정 사항과 담당자·기한이 있는 할 일을 정리합니다. 서식은 템플릿과 스킬로 저장해 매주 같은 형식으로 씁니다.
만족도 조사로 성과보고서
교육이 끝날 때마다 반복되는 만족도 설문·집계·보고서 작성을 한 흐름으로 묶습니다. 성과보고에 쓸 지표를 먼저 정하고, 집계는 시트가, 해석과 초안은 AI가, 확인은 사람이 맡습니다.
시장조사 보고서 초안
시장 규모부터 찾지 않습니다. 우리 기술을 기능 단위로 쪼개 이길 수 있는 시장을 먼저 고르고, 그 시장의 자료를 모아 수치마다 출처가 달린 조사 초안을 만듭니다.
아이디어 하나로 한 달 콘텐츠
아이디어 하나로 매주 소재를 고민하지 않도록 한 달 콘텐츠를 설계합니다. 목표·독자 기준표를 먼저 정하고, AI에 전략 아이디어 70%와 낯선 관점 30%를 요청해 4주 계획표와 첫 주 초안을 만듭니다.
AI로 줄일 업무 찾기
AI 도구를 고르기 전에 우리 팀 업무부터 쪼개 봅니다. 업무진단표 하나로 반복 업무를 단계별로 적고, AI가 시간을 줄여 줄 단계와 사람이 판단할 단계를 나눠 첫 적용 업무를 정합니다.