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요약에서 멈추는 AI는 일을 한 게 아니다
회의가 끝나면 이제 AI가 요약을 만들어 준다. 녹취를 풀고, 결정 사항을 뽑고, 액션 아이템까지 목록으로 정리해 준다. 여기까지는 이미 대부분의 도구가 한다.
요약이 끝난 자리에 남는 일
회의가 끝나면 이제 AI가 요약을 만들어 준다. 녹취를 풀고, 결정 사항을 뽑고, 액션 아이템까지 목록으로 정리해 준다. 여기까지는 이미 대부분의 도구가 한다.
문제는 그 목록을 읽고 난 다음이다. 담당자에게 알리고, 캘린더에 넣고, 마감을 정하고, 다음 회의 전에 진행 상황을 다시 확인하는 일은 그대로 남는다. AI가 대신해 준 것은 '받아 적기'였고, 정작 시간을 잡아먹는 '굴리기'는 손대지 않았다.
캘리포니아 대학교 어바인 연구에 따르면 업무 중 인터럽트가 발생하면 원래 작업으로 완전히 복귀하는 데 평균 23분 15초가 걸린다.
* 출처: University of California, Irvine
주목할 점은 그 인터럽트의 상당수가 새로운 업무가 아니라는 것이다. "그거 누가 하기로 했죠", "마감이 언제였죠", "저번에 뭐라고 결정했죠" 같은 확인이 대부분이다. 요약본은 이미 있는데도 그렇다. 요약은 읽기의 문제를 풀었을 뿐, 실행의 문제를 풀지 않았기 때문이다.
도구의 문제가 아니라 자리의 문제다
대부분의 AI는 별도의 창에 산다. 요약을 얻으려면 그 창으로 건너가야 하고, 결과물은 다시 팀이 일하는 곳으로 옮겨 와야 한다. 옮기는 동안 맥락이 떨어져 나간다.
요약문에는 없는 정보를 떠올려 보자. 이 업무의 담당자가 지금 휴가 중인지, "이번 주"가 어느 스프린트를 가리키는지, 지난달에 이미 반려된 안건인지. 이건 대화 기록이 아니라 근태·프로젝트·결재 데이터에 있다. 별도 창에 사는 AI는 이 데이터를 볼 수 없으므로, 사용자가 매번 프롬프트에 붙여넣어야 한다.
위팀이 티미를 채팅창으로 만들지 않고 워크스페이스 안에 넣은 이유가 여기에 있다. 프로젝트, 메신저, 근태관리, HR·전자결재, 그룹웨어가 같은 업무 맥락을 공유하기 때문에, 티미는 담당자가 누구인지, 그 사람이 오늘 자리에 있는지를 다시 물어보지 않는다.
한 번의 요청이 여섯 단계로 이어진다
티미가 요청을 받으면 다음 순서로 움직인다.
대화 → 이해 → 업무 생성 → 일정 배치 → 실행 추적 → 보고
팀 리더가 "이번 주 지연 가능성이 높은 업무만 알려줘"라고 쓰면, 티미는 담당자를 바꾸고 일정을 조정한 뒤 관련된 사람에게 알린다. 새 창을 열지 않고, 무엇을 재배정하는지 다시 설명하지 않는다. 앞의 대화가 그대로 맥락이기 때문이다.
같은 티미가 역할에 따라 다른 답을 낸다.
구성원 — "오늘 해야 할 일을 우선순위대로 정리해줘"
HR 담당자 — "이번 달 근태 이상 항목을 확인해줘"
경영진 — "진행 중인 프로젝트를 한 장으로 요약해줘" → 전체 진행률 68%, 지연 위험 업무 3개, 오늘 결정할 이슈 2개
네 사람이 같은 워크스페이스를 보지만 받는 답은 다르다. 각자의 역할과 접근 권한이 다르기 때문이다. 반복해서 자기 상황을 설명할 필요가 없다는 것이 이 구조의 핵심이다.
지금 어디까지 왔나
AI 제품이 할 수 있는 일과 하고 싶은 일을 섞어서 말하면 도입한 팀이 손해를 본다. 그래서 티미의 단계를 나눠 적는다.
1단계 · 거들기 — 제공 중
사람이 요청하면 티미가 실행한다. 대화에서 업무를 만들고, 일정에 배치하고, 진행 상황을 추적하고, 보고서를 작성하는 일이 여기에 들어간다. 시작은 항상 사람의 요청이다.
v1.7 업데이트에서 티미가 업무·프로젝트·근태·휴가 데이터를 함께 읽기 시작했고, v1.8에서는 티미가 만든 채널과 메시지에 표시를 붙여 "어디에서 티미가 돕고 있는지" 구분할 수 있게 했다.
2단계 · 대신하기 — 고도화 중
반복되는 요청을 감지해 자동화를 제안한다. 매주 월요일 아침마다 같은 형식의 주간 보고를 요청했다면, 티미가 먼저 "이 작업을 매주 자동으로 만들까요"라고 묻는 단계다. 자동화를 켜는 결정은 사람이 한다.
3단계 · 스스로 하기 — 계획
요청을 기다리지 않고 위험과 다음 행동을 먼저 예측한다. 마감이 겹치는 구간을 미리 알리거나, 담당자 부재로 멈출 업무를 사전에 짚는 단계다. 아직 만들고 있는 중이며, 언제 열린다고 약속하지 않는다.
아직 하지 않는 일
요약과 초안 작성은 자동화하기 쉽다. 틀려도 되돌릴 수 있기 때문이다. 반대로 외부 발송, 삭제, 결제처럼 되돌리기 어려운 행동은 사람 확인 단계를 남겨 둔다. 이건 기술이 부족해서가 아니라 그렇게 설계한 것이다.
티미가 만든 업무와 일정도 마찬가지다. 확정된 결과가 아니라 사람이 수정할 수 있는 상태로 남는다. AI가 만든 업무를 사람이 얼마나 자주 고치는지는 우리가 계속 보고 있는 숫자이고, 별도의 글에서 공개할 예정이다.
효과는 파일럿에서 확인한다
도입 효과를 업계 평균이나 추정치로 이야기하지 않는다. 팀이 직접 쓰기 전과 후를 같은 기준으로 재는 편이 정확하다. 위팀 파일럿에서는 다섯 가지를 본다.
1. 툴을 오가는 시간 — 앱 전환 횟수와 소요 시간
2. 회의 후 정리 업무 — 정리에 걸린 시간
3. 업무 누락과 일정 지연 — 지연·누락 건수
4. 보고서 작성 부담 — 작성 소요 시간
5. 팀의 업무 맥락 — 재검색·재확인 횟수
여기에 요약 정확도가 없다는 점을 짚어 두고 싶다. 요약이 아무리 정확해도 그다음 행동이 일어나지 않으면 업무 시간은 그대로다. 측정해야 하는 것은 문장의 품질이 아니라 사라진 반복 업무의 양이다.
마무리
AI 도구를 고를 때 던져야 할 질문은 "얼마나 똑똑한가"가 아니라 "내 일을 어디까지 이어서 처리해 주는가"다. 요약에서 멈추는 도구는 읽는 시간을 줄여 주지만, 옮겨 적고 챙기고 확인하는 시간은 그대로 남긴다.
위팀은 더 빠른 답이 아니라 반복 업무를 줄이는 쪽을 목표로 삼는다. 대부분의 업무용 AI는 답을 주고 끝난다. 그다음 일을 누가 할 것인가는 여전히 사람의 몫으로 남는다. 티미는 그 지점에서 시작한다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 일반 AI 챗봇과 무엇이 다른가요?
A. 일반 챗봇은 질문에 답하는 데 강합니다. 티미는 답을 만든 뒤 그 내용을 업무로 만들고 담당자와 일정에 연결하는 데 초점을 둡니다. 같은 요청이라도 챗봇은 문장을 돌려주고, 티미는 업무 항목과 일정을 남깁니다.
Q. 티미가 만든 업무가 틀리면 어떻게 되나요?
A. 티미가 생성한 업무와 일정은 사람이 수정하거나 삭제할 수 있는 상태로 남습니다. 외부 발송이나 삭제처럼 되돌리기 어려운 행동은 티미가 단독으로 실행하지 않고 확인 단계를 거칩니다.
Q. 지금 바로 쓸 수 있는 건 어디까지인가요?
A. 1단계인 '거들기'가 제공 중입니다. 요청하면 업무 생성, 일정 배치, 진행 추적, 보고서 작성까지 이어집니다. 반복 요청을 감지해 자동화를 제안하는 2단계는 고도화 중이고, 위험을 먼저 예측하는 3단계는 계획 단계입니다.