AI에게도 온보딩이 필요하다… 공여사들, 농식품 스타트업에 ‘일의 구조’ 제시

탭엔젤파트너스 농식품 스타트업 특강서 업무 효율화 방안 공유… 프롬프트보다 회사의 기준과 기록이 먼저

뉴스 제공

2026-10-08 12:15

서울--(뉴스와이어)--생성형 AI가 스타트업의 업무 현장까지 빠르게 확산하고 있지만, AI를 도입했다고 곧바로 업무 효율이 높아지는 것은 아니다. 회사의 사업 정보와 판단 기준, 기존 업무 기록이 정리돼 있지 않다면 AI를 사용할 때마다 맥락을 다시 설명하고 필요한 자료를 찾아 전달해야 하기 때문이다.

‘일의 구조’를 설계하는 시스템 브랜드 공여사들(대표 이슬기)이 지난 9월 30일 탭엔젤파트너스가 마련한 농식품 스타트업 특강에서 ‘AI가 일하게 만드는 회사의 조건’을 주제로 발표했다. 강연은 공여사들 CX 리드 진서우가 맡았다.

공여사들은 이번 강연에서 생성형 AI를 도입해도 실제 업무 시간이 줄지 않는 이유를 ‘회사가 가진 맥락과 기준의 부재’에서 찾았다. AI가 결과를 만들 때마다 회사 상황을 다시 설명하고 자료를 전달해야 한다면, 프롬프트보다 먼저 AI가 참고할 회사 정보가 정리돼 있어야 한다는 설명이다. 강연에서는 이를 두고 ‘프롬프트에는 큰 문제가 없다. 그 프롬프트가 읽을 자료가 없는 게 문제’라고 짚었다.

특히 작은 조직에서는 대표나 핵심 실무자의 머릿속에 업무 기준이 집중되기 쉽다. 공여사들은 이를 ‘AI는 회사에 가장 빨리 들어온 신입’이라고 표현하며, 신입 직원과 마찬가지로 AI 역시 회사가 어떤 기준으로 판단하고 일하는지를 먼저 배워야 한다고 설명했다.

이를 위한 방법으로는 회사의 일을 프로젝트(Project)·운영(Operation)·SOP·태스크(Task)로 구분하는 ‘P.O.S.T’ 구조를 소개했다. 처음 하는 큰일은 프로젝트, 반복되는 일은 운영, 다른 구성원도 참고해야 하는 방법과 판단 기준은 SOP, 일정 안에 끝내야 하는 실행 업무는 태스크로 나눠 기록하는 방식이다. 강연에서는 농식품 스타트업의 해외 판로 개척, 박람회 참가, 생산 발주, 샘플 발송 기준 등의 업무를 예로 들었다.

참가 기업이 직접 자사 정보를 정리한 뒤 AI에 같은 질문을 다시 던져보는 실습도 진행했다. 공여사들은 이 과정을 통해 AI가 똑똑해진 것이 아니라, 읽을 것이 생긴 것이라고 설명했다. 이어 공여사들 내부에 2년간 쌓인 업무 기록을 활용해 파트너사 협의 이력 정리, 과거 업무 검색, 미팅 전 예상 질문 작성, 고객 리뷰 기반 콘텐츠 초안 작성 등 실제 활용 사례도 시연했다.

진서우 공여사들 CX 리드는 “AI에게 일을 맡기고 싶다면 먼저 우리 회사가 어떤 기준으로 일하는지를 남겨야 한다”며 “대표나 핵심 실무자만 알고 있는 판단 기준과 업무 기록이 회사 안에 쌓이면 직원과 AI 모두 같은 맥락을 바탕으로 일할 수 있다”고 말했다.

공여사들은 ‘일의 구조’를 설계하는 시스템 브랜드다. 노션을 기반으로 작은 조직의 프로젝트, 업무 요청, 회의록, SOP, 고객관리 등을 구조화하고 있으며, 노션 공식 파트너로 활동하고 있다.

공여사들 소개

공여사들은 ‘일의 구조’를 만든다. 작은 팀의 ‘일하는 방식과 기준’을 다시 세운다. 대부분의 조직은 10인 미만의 작은 규모로 시작한다. 그런데 작을수록 업무 방식은 더 주먹구구식이 되기 쉽다. 결국 대표 혼자 모든 것을 감당하고, 핵심 인력은 번아웃된다. 공여사들은 이러한 현실의 ‘문제인식’에서 출발했다. ‘작은 팀의 강점은 살리고, 비효율은 줄이는 구조’를 위해 현장에서 부딪히며 검증한 방식으로 작은 팀의 일하는 기준을 새로 만든다.

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