단순 자동화가 정해진 규칙에 따라 일을 대신 처리하는 수준이라면, Agentic Workflow는 AI가 스스로 판단하고 행동하는 유기적인 흐름을 뜻합니다. 사람이 모든 단계를 일일이 지시하지 않아도 AI가 업무의 맥락을 이해하고 다음 단계를 제안하거나 수행하는 방식이죠. 이렇게 되면 AI는 단순한 비서가 아니라 함께 프로젝트를 굴려가는 파트너가 됩니다.

업무 재설계를 위한 4가지 진단 프레임워크

Agentic Workflow를 만들기 위해서는 가장 먼저 지금 하고 있는 일을 진단해야 합니다. 무작정 AI를 끼워 넣는다고 효율이 생기지는 않거든요. 팀제이커브는 업무의 가치와 복잡성을 기준으로 4가지 영역으로 업무를 재분류할 것을 권장합니다.

제거하고 자동화하며 업무 효율을 극대화하는 법

먼저, 관성적으로 해오던 일 중에서 가치가 낮은 일들을 찾아내야 합니다. 불필요한 관행은 과감히 제거(Remove)하고, 반복적이고 규칙적인 업무는 AI를 활용해 자동화(Automate)하는 것이죠. 이 과정만 거쳐도 우리가 진짜 집중해야 할 업무 시간을 확보할 수 있게 됩니다. '굳이 내가 안 해도 되는 일'로부터 자유로워지는 단계라고 볼 수 있습니다.

AI로 역량을 증강하고 인간의 본질적 가치에 집중하기

그 다음은 사람이 해야 하지만 AI의 도움으로 더 잘할 수 있는 영역입니다. AI가 초안을 잡고 인간이 완성도를 높이는 식의 증강(Augment) 단계죠. 이렇게 확보된 시간과 에너지는 결국 AI가 대체할 수 없는 기획이나 최종 의사결정 같은 인간 집중(Human Focus) 영역으로 향해야 합니다. 결국 Agentic Workflow의 목적은 사람이 더 가치 있는 일에 몰입할 수 있는 환경을 만드는 데 있습니다.

이러한 업무 재설계는 머리로만 이해하는 것보다 실제로 경험해보는 것이 훨씬 중요한데요.
그래서 팀제이커브는 조직의 실제 현안을 바탕으로 4시간(Half-day) 동안 집중적으로 일하는 방식을 재정의하는 워크숍을 진행하고 있습니다. 단순한 툴 사용법을 넘어 우리 팀의 업무 프로세스를 직접 진단하고,
내일부터 당장 실행 가능한 'AI 협업 아이템 '를 도출하며 확실한 변화를 만들어내는데 집중하고 있습니다.

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CJ ENM 사례로 본 실무 Workflow 적용기

단순히 AI의 역사나 의의를 나열하는 강의는 실무자에게 큰 도움이 되지 않습니다. 교육을 듣고 자리로 돌아갔을 때, 당장 내 업무를 가볍게 만들어줄 '무언가'가 없다면 결국 잊히기 마련이니까요.
그래서 팀제이커브가 CJ ENM MD분들과 진행한 프로젝트의 핵심은 철저한 직무 분석을 통한 병목 구간 해결에 있었습니다.

MD의 업무 일대기를 쪼개어 발견한 '진짜 문제'

저희는 MD라는 직무를 완벽히 이해하기 위해 업무의 시작부터 마무리까지, 하나의 업무 주기 전체를 세세하게 뜯어보는 과정부터 시작했습니다. HR 담당자님과 소통하며 어디서 가장 많은 시간이 쓰이고 일이 막히는지 집요하게 파고들었죠.

현업 MD분들의 목소리를 간접적으로나마 확인하기 위해 질문 리스트를 다시 구성했고, 그 결과 업무의 가장 앞단에서 엄청난 시간을 잡아먹는 구간을 발견했습니다. 바로 '공구 인플루언서 리서치' 업무였죠.

교육 당일 바로 실무에 투입하는 AI Agentic workflow의 힘

어떤 판단을 거쳐 인플루언서를 선정하는지, 왜 이 과정에서 시간이 늘어지는지 확인한 끝에 우리는 명확한 해결책을 제안했습니다. 스프레드시트에 관심 키워드만 넣으면 MD가 필요로 하는 인플루언서 데이터를 쏙쏙 뽑아오는 맞춤형 Agentic workflow를 설계해 드린 것이죠. 이론이 아닌 '내 일의 고통'을 즉각적으로 해결해 주는 도구를 손에 쥐었을 때, 실무자들은 비로소 AI를 단순한 기술이 아닌 실무 판단을 돕는 강력한 파트너로 체감하기 시작했습니다.

단순 시연이 아닌 '실무 판단'의 파트너로 AI 활용하기

결과는 어땠을까요? 만족도 4.7/5.0이라는 높은 수치보다 더 의미 있었던 건 수강생들의 인식 변화였습니다. "AI가 알아서 다 해준다"는 막연한 기대 대신, "내가 의사결정을 내릴 때 AI가 데이터 기반의 든든한 조력자가 될 수 있겠다"는 실질적인 확신을 얻은 것이죠. 트렌드 분석의 기준을 세우고 판단의 질을 높이는 과정에서 AI를 파트너로 인정하게 된 성공적인 사례로 보입니다.

우리 팀에 바로 적용하는 AI Native 워크플로우

Agentic Workflow라는 개념이 처음에는 거창하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 우리 조직을 AI Native하게 바꾸는 과정은 아주 작은 단위의 실험에서부터 시작됩니다.

작은 단위의 업무부터 AI와 재설계해 보는 단계

모든 프로세스를 한꺼번에 바꿀 필요는 없습니다. 매일 반복되는 이메일 작성, 주간 회의록 정리, 혹은 시장 조사 보고서의 요약처럼 가장 익숙하고 빈번한 업무 하나를 골라보세요. 그리고 앞서 소개한 4단계 진단 프레임워크를 적용해 보는 겁니다. "이 업무에서 AI가 초안을 잡는다면 내 시간은 얼마나 절약될까?"라는 질문을 던지는 것만으로도 워크플로우 재설계는 시작됩니다.

지속 가능한 AI 협업 문화를 만드는 기록과 공유의 힘

혼자서만 AI를 잘 쓰는 단계에서 멈추면 조직 전체의 변화를 이끌어내기 어렵습니다. 팀제이커브가 강조하는 핵심은 바로 기록과 공유인데요. 내가 성공한 프롬프트나 AI와 협업한 과정을 슬랙이나 노션에 '툭' 공유하는 문화가 중요합니다. 동료의 결과물을 보고 "어, 나도 저렇게 해볼까?"라는 생각이 퍼질 때, 비로소 조직 전체가 AI와 유기적으로 협업하는 체력이 길러지게 됩니다.

AI에게 검색이 아닌 '실제 역할'을 부여하세요

결국 Agentic Workflow를 정의한다는 것은,
AI를 단순한 검색창이 아니라 실무 프로세스 안에서 명확한 'R&R(역할과 책임)'을 가진 파트너로 배치하는 과정입니다.

거창한 전사적 시스템을 먼저 고민할 필요는 없습니다. 당장 오늘 오후 업무 목록 중에서 가장 손이 많이 가고 진도가 안 나가는 '병목 구간' 하나만 골라보세요. 그리고 그 구간의 초안이나 데이터 정리를 AI에게 전담시켜 보는 겁니다. 사람은 그 결과물을 최종 검토하고 판단하는 일에만 집중하는 것이죠.

이렇게 실제 업무 흐름 속에 AI의 역할을 명확히 할당하는 것이, 여러분의 팀을 AI Native 조직으로 바꾸는 가장 빠르고 확실한 방법입니다.

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