AI 도입했는데 “왜 우리 팀은 성과가 안 나지?” 답은 ‘툴’이 아니라 ‘워크플로우’에 있다 (HR EXChange 2026 & 워크플로우 리디자인 핵심 정리)
이번 글에는 딱 3가지를 확실히 담았어요.
첫째, 기업들이 AI 구독까지 해놓고도 리서치/보고서 퀄리티가 안 나오는 ‘진짜 원인’.
둘째, 김덕진·김아람이 말하는 “AI 사용법 강의가 아니라 워크플로우 설계 강의”의 핵심 프레임(바로 업무에 적용 가능).
셋째, 요즘 AI 교육 시장에서 은근히 아무도 세게 말 안 하는 ‘가장 중요한 포인트’만 따로 뽑아서 정리.
1) 뉴스 브리핑: HR EXChange 2026 핵심 정보
국내 최대 규모 HR 컨퍼런스 ‘HR EXChange 2026 : From Insight to Action’가 열립니다.
AI 시대에 HR이 해야 할 역할과, 조직의 “일하는 방식”을 실제로 어떻게 바꿨는지 실전 사례 중심으로 다루는 컨퍼런스예요.
핵심 포인트
국내외 27명의 현업 HR 실무자들이 직접 사례를 공유합니다.
“인사이트에서 끝내지 말고 실행으로”라는 메시지 자체가 요즘 기업의 AI 전환 현실을 정확히 찌르고 있어요.
일시 3월 31일(화) 오전 10시 ~ 오후 6시
장소 COEX Grand Ballroom(강의) / COEX Conference Room(워크숍)
문의 event@offpiste.ai / (02) 6339-1015
2) “남들은 신세계라는데 왜 내 AI는 일을 못할까?” 문제 정의가 바뀌어야 한다
원문에서 제일 강하게 반복되는 메시지는 이거예요.
AI 결과물 품질은 ‘AI 성능’보다 ‘업무 지시 구조(워크플로우)’에 의해 결정된다.
기업 현장에서 흔히 발생하는 패턴도 딱 정리돼요.
AI가 마음에 안 드는 답을 내면 “다시 써줘, 다시 써줘” 무한 반복으로 들어가고 끝난다.
그런데 사람에게 일을 시킬 때는 원래 그렇게 안 하잖아요.
목적 → 범위 → 산출물 형태 → 검증 기준이 있는데, AI에게만 그걸 생략해버리는 거죠.
이 현상은 ‘개인의 프롬프트 역량 부족’이라기보다,
조직의 기존 프로세스 관성(보고서 만드는 방식, 결재 라인, 템플릿 문화)이 AI 방식과 충돌하면서 생기는 문제로 보는 게 맞습니다.
3) “AI 툴을 잘 쓰는 것” vs “AI 워크플로우를 잘 짜는 것” (가장 현실적인 구분)
원문 비유가 진짜 깔끔해요.
툴을 잘 쓰는 것 = 운전 스킬
단축키, 기능, 프롬프트 요령 같은 것들이 여기에 들어갑니다.
워크플로우를 바꾸는 것 = 경로/목적지 자체를 다시 설계
어떤 순서로 일을 쪼개고, 어느 단계에서 AI와 주고받고, 어디서 사람이 판단하고, 어떻게 재사용 가능한 형태로 남길지까지 포함합니다.
요즘 기업들이 말하는 디지털 전환이나 생산성 향상이 실제로 안 되는 이유가 여기서 갈려요.
툴 교육만 하면 “운전 연습”은 늘지만, 정작 “경로 설계”가 없으면 도착 시간이 안 줄어요.
4) 프롬프트 엔지니어링이 덜 핫해진 이유, 그런데도 ‘구조화’는 더 중요해진 이유
원문에서 요즘 트렌드를 솔직하게 짚습니다.
AI가 점점 똑똑해지면서 “프롬프트 엔지니어링”이라는 단어 자체는 예전보다 덜 쓰여요.
하지만 그게 “아무렇게나 말해도 된다”는 뜻은 아닙니다.
오히려 현업에서 성과를 가르는 건 따로 있어요.
구구절절 길게 쓰기 vs 모듈화/구조화해서 쓰기의 차이입니다.
강의에서 강조하는 구조화 프롬프트의 기본 덩어리는 이런 느낌이에요.
역할(Role) → 규칙(Rules) → 입력 정보(Context/Data) → 출력 포맷(Output Format)
이렇게 써두면 장점이 바로 나옵니다.
재사용성이 생겨요.
“다음에 이 부분만 바꾸면 되겠네”가 되는 순간부터 개인 업무가 시스템이 됩니다.
이게 결국 조직 단위로는 AI 자동화로 이어질 발판이 됩니다.
5) “우리 회사는 툴이 제한적이라서…” 오히려 그래서 워크플로우가 중요해진다
대기업/규제 산업/보안 환경에서는 최신 툴을 마음대로 못 씁니다.
외부에서는 잘 되는데, 사내에서는 막히는 경험도 흔하죠.
여기서 중요한 관점 전환이 나옵니다.
에이전트 툴이 없더라도, ‘최소한의 툴로 최대 효율’을 내는 설계가 가능하다.
즉 “툴 스택이 빈약해서 성과가 안 난다”가 아니라,
“현실적인 툴 제약을 전제로 프로세스를 다시 짜야 한다”가 정답입니다.
이게 조직 차원에서의 AI 도입 ROI를 올리는 핵심이기도 해요.
6) 실전 파트: 정보 수집(리서치) → 보고서 작성 워크플로우를 어떻게 쪼개는가
6-1) 반복 업무(예: 주간 리포트)는 ‘자동화 후보 1순위’
주간 보고는 시간이 많이 드는데, 결과물 임팩트는 제한적인 경우가 많습니다.
그래서 자동화 효율이 제일 크게 터져요.
핵심은 “완전 자동화”가 아니라,
템플릿이 정해진 구조를 기준으로
필요한 정보만 빠르게 수집 → 요약/정리 → 1페이지로 압축하는 단계 설계입니다.
참고로 원문에서도 언급되듯,
ChatGPT나 Perplexity 같은 서비스의 일정/태스크 기능을 붙이면 “정기 실행”도 가능해져요.
하지만 그 전에 먼저 필요한 건 ‘돌아갈 만한 프롬프트 템플릿(모듈)’입니다.
6-2) 심층 리서치가 되는 질문 방식: 큰 그림 → 쟁점 → 찬반 → 좁히기
예시로 전기차 배터리 시장을 들었는데, 이 프레임이 굉장히 범용적이에요.
1단계: 시장 주요 이슈 5개 정리(큰 그림)
2단계: 그 중 하나 선택(예: 전고체 배터리 상용화)
3단계: 찬반 논쟁 + 주요 기업 현황(의사결정 근거 확보)
4단계: 한국 배터리 3사 비교 분석(범위 좁히기)
이건 그냥 “AI 여러 번 돌리면 되나요?” 수준이 아니라,
조직에서 팀원에게 일을 쪼개서 주는 방식과 사실상 동일합니다.
그래서 이 방식이 굴러가기 시작하면,
조직의 지식 축적 속도 자체가 빨라져요.
결과적으로 경기 침체 구간에서도 비용은 줄이고 판단 속도는 올리는 운영이 가능해집니다.
7) 보고서 ‘목차’와 ‘설계’는 다르다: AI 시대에 더 크게 벌어지는 격차
목차는 “뭘 넣을지 목록”에 가깝고,
설계는 “왜 이 순서여야 하는지, 이 구조가 설득되는지, 청자에게 메시지가 전달되는지”까지 포함합니다.
특히 포인트는 이거예요.
보고서는 결국 청자(사장님용/임원용/팀장용)에 따라 완전히 달라진다.
그런데 사람들이 AI에게 시킬 때 이 전제를 자주 빼먹습니다.
결과물 품질이 흔들리는 결정적 이유 중 하나죠.
강의가 “AI 강의가 아니라 직무 교육이 될 것”이라고 말하는 이유도 여기에 있습니다.
보고서 구조, 스토리라인, 논리 검증은 원래 업무 역량의 본체거든요.
8) AI로 시간이 줄면, 그 시간은 ‘더 좋은 결과물’에 재투자해야 한다
원문에서 가장 실무적인 문장이 이거였어요.
예전에 4시간 걸리던 보고서를 2시간 안으로 줄이는 게 목표라면,
남는 시간은 “더 풍부한 보고서”를 만드는 데 써야 한다는 것.
즉 AI 도입의 목표는 단순 칼퇴만이 아니라,
같은 시간 대비 더 높은 설득력/완성도의 결과물로 바꾸는 겁니다.
이게 개인의 평가에도 직결되고, 조직의 성과로도 연결돼요.
9) 다른 뉴스/유튜브에서 잘 안 하는데 진짜 중요한 내용 (별도 정리)
핵심 1: “AI가 답을 잘 못한다”가 아니라 “조직이 일을 재사용 가능한 형태로 못 남긴다”가 본질이다
모듈화 프롬프트의 가치는 ‘한 번 잘 시키기’가 아니라 ‘다음에도 같은 퀄리티로 반복하기’입니다.
이게 팀 단위로 확장될 때 표준 업무 프로세스가 됩니다.
핵심 2: AI 교육의 다음 단계는 툴 교육이 아니라 ‘업무 시나리오/단계 설계 교육’이다
툴이 바뀌면 기능 교육은 금방 낡습니다.
반면 워크플로우 설계는 툴이 바뀌어도 남아요.
이 관점이 있어야 기업의 금리 인상 같은 비용 압박 환경에서도 교육 투자 효율이 나옵니다.
핵심 3: “AI 직원”을 주니어로 쓰지 말고, 시니어 검증자로 써야 보고서가 좋아진다
보고서 작성에서 제일 어려운 건 ‘내 논리의 빈틈’을 내가 못 본다는 점입니다.
상사에게 매번 중간 검토 받기 어려운 현실에서,
AI를 논리 검증/연결성 점검/반대 논리 제시 역할로 두면 결과물의 밀도가 올라갑니다.
핵심 4: 심층 리서치는 “정답 요청”이 아니라 “판단 근거 요청”으로 바꿔야 한다
찬반, 리스크, 허점, 대안 시나리오를 같이 달라고 하는 습관이 쌓이면
AI는 ‘작성기’가 아니라 ‘의사결정 보조’가 됩니다.
요즘 글로벌 시장에서 글로벌 공급망 이슈가 반복될수록 이런 방식이 더 중요해져요.
핵심 5: AI는 기술 트렌드가 아니라, 기업 운영의 ‘비용 구조’를 바꾸는 도구다
AI 도입이 단순 편의 기능이 아니라,
리서치-보고-결재-재사용까지 묶어서 운영 비용을 줄이는 방향으로 설계되면
그때부터 조직의 생산함수 자체가 바뀝니다.
여기서 기업들의 AI 투자와 미국 경제 흐름(기업 CAPEX, 생산성 논쟁)까지 연결됩니다.
10) HR EXChange 2026을 ‘HR만의 행사’로 보면 손해인 이유
AI 시대 HR의 역할은 채용/평가를 넘어,
조직이 “어떻게 일해야 AI가 성과를 내는지”를 설계하는 쪽으로 확장되고 있습니다.
그래서 이 컨퍼런스는 HR만이 아니라,
기획/전략/마케팅/PM/운영/교육 담당자에게도 실전 힌트가 나올 확률이 높아요.
특히 “From Insight to Action”이라는 키워드 자체가
요즘 기업들이 제일 막히는 병목(실행 전환)을 정면으로 다루는 신호로 보입니다.
< Summary >
AI 결과물이 별로인 이유는 AI가 아니라 업무 워크플로우 설계가 부실한 경우가 많습니다.
툴 사용법보다 중요한 건 일을 4~6단계로 쪼개 AI와 티키타카하는 구조를 만드는 것입니다.
프롬프트는 길게 쓰기보다 역할/규칙/정보/출력 포맷으로 모듈화하면 재사용성과 품질이 같이 올라갑니다.
주간보고 같은 반복 보고는 템플릿 기반이라 자동화 효과가 가장 큽니다.
보고서는 목차가 아니라 청자와 논리 흐름까지 포함해 ‘설계’해야 하고, AI를 검증자로 쓰면 품질이 올라갑니다.
HR EXChange 2026은 AI 시대 조직의 일하는 방식 전환을 실전 사례로 다루는 컨퍼런스입니다.
