1. 노션 AI 워크스페이스 설계를 위한 기반 다지기 [1]

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노션 AI 워크스페이스를 효과적으로 설계하기 위해서는 체계적인 기반을 구축하는 것이 중요하다.

1.1. 노션 전문가들이 제공하는 워크스페이스 설계 전략 [1]

  1. 노션 전문가 소개 [9]
    1. 레베카 슈미트(Rebecca Schmidt)는 노션의 기술 아키텍처를 이끌며, 복잡한 고객 구현을 담당한다. [9]
    2. 사하나 손커(Sahana Sonker)는 노션 전문 서비스 팀의 솔루션 컨설턴트로, 레베카와 함께 고객 구현을 지원한다. [11]
  2. 전문 서비스 팀의 역할과 목표 [15]
    1. 노션 전문 서비스 팀은 OpenAI, Ramp, Block과 같은 빠르게 성장하는 기업들의 복잡하고 영향력 있는 워크스페이스 구축을 돕는다. [15]
    2. 이들은 조직의 업무 방식을 이해하고, 비즈니스에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 노션 워크스페이스를 설계한다. [17]
    3. 이 세션에서는 노션 전문가들이 고객과 협력하며 얻은 전략, 프레임워크, 교훈을 공유하여 AI가 강력한 기반 위에서 작동할 수 있는 핵심 운영 시스템을 구축하는 방법을 제시한다. [19]

1.2. 노션 워크스페이스의 도전 과제와 기회 [23]

  1. 초기 노션 사용의 한계 [23]
    1. 많은 사용자가 노션을 회의 관리 도구나 내부 위키처럼 간단하게 사용하기 시작한다. [23]
    2. 하지만 단순한 페이지와 지식의 모음을 넘어, 팀의 실제 업무 방식을 반영하는 구조로 워크스페이스를 전환하는 것이 진정한 도전이자 기회이다. [27]
  2. 워크스페이스 전환의 핵심 원칙 [28]
    1. 빈 캔버스 같던 워크스페이스를 의도적이고 탐색하기 쉬운 공간으로 만든다. [28]
    2. 정보 구조화, 원활한 교차 기능 협업 패턴 이해, 조직 성장에 따른 체계적인 관리(가드레일) 구현 방법을 배운다. [29]
  3. 고객이 직면하는 일반적인 문제점 [32]
    1. 콘텐츠 확산(Content sprawl): 지식이 여러 도구에 흩어져 있고, 중복 파일로 인해 혼란과 시간 낭비가 발생한다. [33]
    2. 얕은 노션 활용(Shallow usage of Notion): 직원들이 노션의 강력한 기능을 제대로 활용하지 못해 에너지와 집중력을 잃거나 비효율적인 환경에서 일한다. [35]
    3. 이러한 문제들은 모든 기업이 한 번쯤 겪는 워크스페이스 확산 문제로 이어진다. [38]
  4. 혁신적인 고객들의 성공 전략 [39]
    1. 가장 혁신적인 고객들은 워크스페이스 확산을 방지하고 명확성을 확보하기 위해 빌딩 블록(building blocks)부터 시작한다. [39]
    2. 모든 건물에 설계도와 벽돌이 필요하듯이, 모든 워크스페이스에는 올바른 기반이 필요하다. [42]

2. 노션 AI 워크스페이스의 세 가지 핵심 빌딩 블록 [43]

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노션 AI 워크스페이스를 성공적으로 구축하기 위한 세 가지 핵심 빌딩 블록은 정보 아키텍처, 권한 및 거버넌스, AI 활용이다.

2.1. 첫 번째 빌딩 블록: 정보 아키텍처 [43]

정보 아키텍처는 팀을 조직하고 노션 내에서 콘텐츠를 구조화하는 방식으로, 명확하고 탐색하기 쉬운 워크스페이스를 만든다.

  1. 정보 아키텍처의 중요성 [43]
    1. 정보 아키텍처는 팀을 조직하고 노션 내에서 콘텐츠를 구조화하는 방식이다. [43]
    2. 이것이 없으면 워크스페이스는 빠르게 지저분해지고, 콘텐츠가 흩어져 소유권이 불분명해져 탐색하기 어려워진다. [44]
    3. 구조가 확립되면 협업, 자동화, AI 등 모든 것이 견고한 기반 위에서 작동할 수 있다. [45]
  2. 노션 워크스페이스를 오피스 빌딩에 비유 [47]
    1. 건물은 워크스페이스 자체이며, 각 팀은 층에 해당한다 (예: 엔지니어링, 제품, 마케팅 팀). [47]
    2. 전문 서비스 팀은 건축가 및 인테리어 디자이너처럼 고객과 함께 건물을 둘러본다. [50]
    3. 이들은 단순히 구조만 보는 것이 아니라, 팀이 무엇을 소유하고, 어떻게 일하며, 다른 팀과 어떻게 연결되어야 하는지 이해한다. [52]
    4. 그리고 벽, 레이아웃, 디자인 요소를 추가하여 협업을 자연스럽게 만들고 소유권을 명확히 한다. [53]
    5. 결과적으로 의도적이고 탐색하기 쉬우며, 사람들이 실제로 일하는 방식에 맞춰 설계된 워크스페이스가 탄생한다. [55]
  3. 팀 공간 설계의 실제 적용 [58]
    1. 고객에게 "어떤 콘텐츠를 중앙 집중화하여 가시성을 높여야 하는가?" 또는 "어떤 콘텐츠를 팀 가까이에 두어 일상적인 워크플로우에 활용해야 하는가?"와 같은 질문을 던진다. [59]
    2. 제품 팀의 예시: 팀을 위한 홈페이지를 만들고, OKR 추적 데이터베이스, 경영진 보고서, 내부 위키, PRD(제품 요구사항 문서) 및 출시 사양 데이터베이스 등으로 팀 공간을 나눌 수 있다. [60]
    3. 인사 팀의 예시: 온보딩 가이드 템플릿이나 인력 추적기를 구축할 수 있다. [63]
    4. 핵심 패턴: 각 층(팀)의 설정은 다를 수 있지만, 소유권을 위한 팀 공간, 맥락을 위한 페이지, 구조화된 작업을 위한 데이터베이스라는 패턴은 동일하게 유지된다. [65]
    5. 이 시스템은 팀에 필요한 명확성을 제공하고, AI가 구축될 견고한 기반을 마련한다. [68]
  4. 노션 AI를 활용한 정보 아키텍처 구축 지원 [70]
    1. 영감을 얻거나 특정 사용 사례를 탐색할 때 노션 AI의 도움을 받을 수 있다. [70]
    2. 실제 사례는 나중에 더 자세히 다룬다. [74]
  5. 정보 아키텍처의 신뢰성 확보: 검증(Verification) [75]
    1. 구조만으로는 충분하지 않으며, 기본 정보가 신뢰할 수 있어야 한다. [75]
    2. 검증은 팀과 AI 모두에게 해당 정보가 단일 진실 공급원(single source of truth)임을 알리는 역할을 한다. [77]
    3. 이를 통해 사람들은 정책, 프로세스, 플레이북의 올바른 버전에 대한 확신을 가지며, AI도 신뢰할 수 있는 콘텐츠에 기반을 둔다. [78]
    4. 전문 서비스 팀은 수십만 페이지에 걸쳐 검증을 적용하여 팀의 신뢰와 AI의 명확성을 확보한다. [79]
    5. 콘텐츠 유형별 검토 주기:
      1. 연간 검토: HR 정책, 재무 정책 등. [81]
      2. 분기별 검토: 제품 출시 로드맵, OKR 추적 등 (팀이 동일한 버전을 사용하도록). [83]
      3. 가벼운 검토: 팀 플레이북, 온보딩 가이드 등 (일관성을 유지하되 속도를 늦추지 않도록). [84]
    6. 신뢰 구축은 정확성을 넘어, 필요한 시점에 적절한 접근 권한을 제공하는 것을 의미한다. [86]

2.2. 두 번째 빌딩 블록: 권한 및 거버넌스 [87]

권한 및 거버넌스는 워크스페이스를 개방적이고 협업적으로 유지하면서도 민감한 콘텐츠를 보호하고 팀의 정렬을 돕는 가드레일 역할을 한다.

  1. 권한 및 거버넌스의 중요성 [87]
    1. 권한 및 거버넌스는 워크스페이스를 개방적이고 협업적으로 만들면서도 민감한 콘텐츠를 안전하게 보호하고 팀을 정렬시키는 가드레일 역할을 한다. [89]
    2. 전문 서비스 팀은 고객이 기존 도구의 권한 모델을 노션으로 전환하는 것을 돕는다. [90]
    3. 어떤 팀 공간을 기본적으로 개방하고, 어떤 데이터베이스에 더 엄격한 통제가 필요한지, 그리고 검증을 어디에 적용할지 결정한다. [91]
    4. 올바르게 구현된 거버넌스는 팀의 속도를 늦추지 않고 오히려 가속화하며, 콘텐츠에 대한 신뢰를 보장한다. [92]
    5. 따라서 권한 구조를 올바르게 설정하는 것이 확장성의 기반이 되므로, 고객 참여 시 가장 먼저 다루는 부분 중 하나이다. [95]
  2. 그룹 기반 권한 설정 [96]
    1. 일반적으로 콘텐츠를 조직 내 그룹에 매핑하여 그룹 수준에서 권한을 적용한다. [96]
    2. 예를 들어, 새로운 채용 담당자가 팀에 합류하면 채용 그룹에 추가되어 첫날부터 필요한 콘텐츠에 접근할 수 있게 된다. [96]
    3. 이는 온보딩 과정을 가속화하고, 병목 현상이나 추측을 없앤다. [97]
  3. 데이터베이스 행 권한(Database rowle permissions) [99]
    1. 데이터베이스 행 권한은 데이터베이스 내 페이지를 누가 보고 편집할 수 있는지에 대한 세밀한 제어를 제공한다. [99]
    2. 예시 1: 팀원이 특정 데이터베이스의 모든 작업을 볼 수 있지만, 자신이 할당된 작업만 편집하도록 권한을 설정할 수 있다. [101]
    3. 예시 2: 계약직 직원이 자신이 할당된 작업만 편집하고 다른 내용은 전혀 볼 수 없도록 권한을 설정할 수 있다. [103]
  4. 확장 가능한 워크스페이스의 기반 [105]
    1. 계층 구조, 권한, 검증은 모든 확장 가능한 워크스페이스의 기반이다. [105]
    2. 건물이 뼈대에 의존하듯이, 노션의 모든 것은 이러한 핵심 요소를 올바르게 설정하는 것에 달려 있다. [106]
    3. 진정한 변화는 이러한 기반이 단순히 구조화된 것을 넘어, 팀이 매일 사용하는 핵심 워크플로우를 지원할 때 발생한다. [107]

2.3. 세 번째 빌딩 블록: AI 활용 [108]

노션 AI는 워크스페이스 내 모든 콘텐츠와 상호작용을 위한 강력한 증폭기(force multiplier) 역할을 한다.

  1. 노션 AI의 역할과 비유 [108]
    1. 노션 AI는 단순히 추가적인 블록이 아니라, 워크스페이스를 설계하고 운영하는 방식에 내장되어 있다. [109]
    2. AI를 단일 도구가 아닌, 사용자 옆에서 함께 일하는 지원 팀원들(crew of supportive teammates)로 생각해야 한다. [111]
  2. 노션 AI 팀원들의 기능 [112]
    1. 에디터(Editor): 콘텐츠를 명확하고 일관성 있게 다듬는다. [112]
    2. 빌더(Builder): 구조를 제안하고, 템플릿을 생성하며, 콘텐츠를 더 빠르게 확장하도록 돕는다. [113]
    3. 노트테이커(Notetaker): AI 회의록 기능을 통해 토론을 기록하고, 대화를 요약하며, 실행 항목을 도출하여 사용자가 말하고 타이핑하는 데 집중력을 분산시키지 않도록 돕는다. [114]
    4. 리서처(Researcher): 워크스페이스 내 정보를 태그하고 연결할 뿐만 아니라, 리서치 모드(research mode)를 사용하여 노션 인스턴스 전체와 웹에서 콘텐츠를 가져와 상세한 응답, 보고서 업데이트 등을 몇 분 안에 자동 초안으로 작성한다. [115]
  3. 엔터프라이즈 검색(Enterprise Search) [116]
    1. 엔터프라이즈 검색은 노션뿐만 아니라 Slack, Google Drive, Jira와 같은 연결된 다른 애플리케이션에서도 답변을 찾을 수 있게 한다. [116]
    2. 여러 탭을 오갈 필요 없이 노션에서 질문하고 필요한 맥락을 즉시 얻을 수 있다. [117]
  4. 노션 에이전트(Notion Agent) [119]
    1. 엔터프라이즈 검색 외에 에이전트는 콘텐츠를 최신 상태로 유지하고, 주기적으로 요약하며, 팀의 현재 작업과 직접 연결하는 기능을 제공한다. [119]
    2. 이 AI 팀원들은 오래된 콘텐츠를 정리하고, 더 나은 회의를 진행하는 등 다양한 작업을 돕는다. [122]
    3. 핵심: 사용자가 여전히 이 팀의 선장(captain)이며, 에이전트는 사용자가 더 스마트하고 명확하며 쉽게 일하도록 돕는 역할을 한다. [124]

3. OpenAI 사례 연구: AI 기반 워크스페이스 구축 [127]

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OpenAI는 노션 AI를 활용하여 연구, 엔지니어링, 제품, 데이터 과학 팀 전반에 걸쳐 연결된 운영 시스템을 구축했다.

3.1. OpenAI의 연결된 운영 시스템 [127]

  1. OpenAI의 노션 활용 [127]
    1. 노션 전문 서비스 팀은 OpenAI의 GTM(Go-to-Market), 제품, 연구 팀이 연결된 워크스페이스를 구축하도록 도왔다. [127]
    2. 이들은 노션 AI를 활용하여 시스템을 더 스마트하고 빠르게, 그리고 더 잘 정렬되도록 운영한다. [127]
    3. OpenAI의 노션 운영 시스템은 연구, 엔지니어링, 제품, 데이터 과학 팀 전반에 걸쳐 연결된 기반이다. [128]
    4. 이 팀들은 노션을 사용하여 실험을 기록하고, 엔지니어링 결정을 문서화하며, 데이터 통찰력을 공유하고, 제품 출시를 한곳에서 관리한다. [129]
  2. 지식 흐름과 팀 간 동기화 [130]
    1. 결과적으로 지식이 사일로에 갇히지 않고 팀 전체에 흐르는 시스템이 구축되었다. [130]
    2. 연구 결과는 엔지니어링으로 이어지고, 엔지니어링은 데이터 과학과 연결되며, GTM 팀 전체는 출시 및 메시징과 동기화된다. [131]
    3. 이 운영 시스템을 통해 전문 서비스 팀은 전담 GTM 허브를 구축하여, 활성화 콘텐츠를 중앙 집중화하고 제품 출시와 연계하여 OpenAI의 GTM 팀이 빠르게 확장하고 정렬될 수 있도록 했다. [133]

3.2. GTM 허브의 구조와 기능 [134]

OpenAI의 GTM 허브는 학습(Learn), 공유(Share), 제품 출시(Product Releases)의 세 가지 주요 콘텐츠 카테고리를 중심으로 구조화되어 있다.

  1. GTM 허브의 세 가지 주요 콘텐츠 카테고리 [134]
    1. 허브는 학습(Learn), 공유(Share), 제품 출시(Product Releases)의 세 가지 주요 콘텐츠 카테고리를 중심으로 구조화되어 있다. [135]
    2. 이 허브들은 OpenAI의 모든 영업 및 마케팅 자료(내부 및 외부)를 정리하는 중앙 집중식 콘텐츠 라이브러리(데이터베이스)의 필터링된 뷰이다. [137]
    3. 각 리소스는 제품 출시와 연결되어 모든 것이 동기화된다. [138]
  2. 학습(Learn) 섹션 [139]
    1. 학습 섹션은 내부 지식이 있는 곳으로, 활성화 자료, 경쟁 정보, 프로세스 문서, 교육 세션 녹화 등이 포함된다. [139]
    2. 역할, 제품, 콘텐츠 유형별로 뷰를 구축하여, 영업 담당자는 자신에게 관련 있는 내용을 빠르게 확인하고, 고객 성공 리더는 고객 대면 플레이북을 자세히 살펴볼 수 있다. [141]
  3. 공유(Share) 섹션 [142]
    1. 공유 섹션은 외부 콘텐츠를 위한 공간으로, 피치 덱, 블로그 게시물, 고객 사례, 비디오 등 외부 공유 자료가 저장된다. [142]
    2. 이를 통해 최신이고 가장 관련성 높은 콘텐츠가 최전선에서 일하는 팀에게 항상 제공된다. [144]
  4. 제품 출시(Product Releases) 섹션 [145]
    1. 제품 출시 섹션은 GTM 허브의 엔진이다. [145]
    2. 각 출시는 핵심 메시지, 활성화 콘텐츠, 경쟁 통찰력, 교육 자료, 외부 자산 링크를 포함하는 구조화된 템플릿을 가지고 있다. [146]
    3. 제품 출시 데이터베이스의 항목을 보면, 제품 출시 로그(모든 출시 관련 결과물 목록)가 상단에 있다. [147]
    4. 그 아래에는 GTM 팀을 위한 지식 허브인 학습(Learn) 섹션이 있다. [148]
    5. 이 섹션은 핵심 메시지, 고객 커뮤니케이션, 가격 책정, 경쟁 통찰력, 토크 트랙과 같은 명확한 범주로 구성되어 있다. [149]
    6. 토글 헤더를 사용하여 각 범주를 확장하면 팀이 빠르게 참조할 수 있는 리소스가 나타나, 모든 팀원이 제품 포지셔닝, 가치 전달, 시장 차별화 방법에 대해 정렬된다. [150]
    7. 그 아래에는 적용(Apply) 섹션이 있으며, 여기에는 커뮤니케이션 가이드라인과 같은 외부 대면 자료와 교육과 같은 내부 리소스가 포함된다. [152]
    8. 엔터프라이즈 검색이 추가되면 GTM 팀은 더 이상 문서를 뒤질 필요 없이 Slack과 Google Drive를 연결하여 신뢰할 수 있는 단일 진실 공급원을 확보한다. [153]
    9. 이는 정보 탐색 시간을 줄이고, 정보에 따라 행동하는 시간을 늘려 궁극적으로 AGI(범용 인공지능)에 한 걸음 더 다가가는 것을 의미한다. [155]

4. 노션 에이전트의 실제 활용 데모 [156]

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노션 에이전트는 잘 설계된 워크스페이스 위에 강력한 증폭기 역할을 하며, 지식을 찾고, 콘텐츠를 최신 상태로 유지하며, 팀의 작업과 직접 연결한다.

4.1. 에이전트를 활용한 콘텐츠 검토 추적 [156]

  1. 에이전트의 역할과 비유 [156]
    1. 노션 에이전트는 앞서 언급된 빌딩 블록을 능동적(proactive)으로 만든다. [158]
    2. 에이전트는 지식을 찾는 것을 넘어, 콘텐츠를 최신 상태로 유지하고, 요약하며, 팀의 현재 작업과 직접 연결한다. [159]
    3. 워크스페이스가 건물이라면, 에이전트는 건물을 살아 움직이게 하는 전력, 시스템, 물과 같아서 모든 것을 작동시키고 구조를 발전시킨다. [160]
  2. 데모 시나리오: Lumi Labs EPD 팀의 위키 관리 [162]
    1. 사용자는 Lumi Labs라는 AI 회사의 EPD(엔지니어링, 제품, 디자인) 팀원이다. [166]
    2. 팀 홈페이지에는 EPD의 역할, 예정된 작업 캘린더, 중요한 콘텐츠가 담긴 EPD 위키 링크가 있다. [168]
    3. 위키에는 방대한 문서가 있어 콘텐츠를 최신 상태로 유지하기 어렵고, 검토를 놓치기 쉽다. [171]
  3. 에이전트를 이용한 검토 추적기 업데이트 [177]
    1. 에이전트에게 EPD 위키에서 "검토 필요(needs review)" 상태인 모든 항목을 "페이지 검토 추적기(page review tracker)"에 추가하고, 각 항목을 올바른 검토자에게 할당하도록 요청한다. [177]
    2. 에이전트는 위키를 스캔하고, 타임스탬프를 확인하며, 주의가 필요한 페이지를 식별한다. [183]
    3. 에이전트가 4개의 "검토 필요" 페이지를 추가하고 모두 사용자에게 할당한다. [194]
    4. 페이지 검토 추적기 데이터베이스에서 이 항목들이 플래그 되어 있으며, 콘텐츠를 업데이트해야 함을 보여준다. [198]
    5. 이 데이터베이스에는 Slack으로 알림을 보내는 자동화 기능이 있어, 사용자에게 업데이트가 필요함을 즉시 알린다. [201]

4.2. 에이전트를 활용한 프로젝트 관리 보고서 생성 [204]

  1. 데모 시나리오: EPD 팀 프로젝트 관리자의 보고서 작성 [204]
    1. 사용자는 EPD 팀의 프로젝트 관리자이다. [205]
    2. "모든 이슈(all issues)" 데이터베이스에는 이슈 제목, 보고자, 설명, 우선순위, 상태 필드가 있다. [206]
    3. 하지만 여러 도구에 걸쳐 발생하는 모든 맥락과 대화를 완전히 이해하고 기억하기는 어렵다. [210]
    4. 금요일 오후 4시에 갑자기 프로젝트 관리 보고서를 요청받았을 때, 수백 개의 Slack 메시지를 일일이 확인해야 하는 상황을 가정한다. [211]
  2. 노션 AI를 이용한 프로젝트 관리 보고서 생성 [217]
    1. 노션 AI를 클릭하고, "모든 이슈" 페이지를 맥락으로 추가한다. [218]
    2. 웹 검색은 이 작업에 관련이 없으므로 끈다. [220]
    3. 에이전트에게 "모든 이슈 데이터베이스와 회사 전체 토론에서 마감일과 담당자가 있는 고우선순위 작업 흐름을 식별하고, 새 페이지에 프로젝트 관리 보고서를 생성해달라"고 요청한다. [221]
    4. 에이전트는 Slack과 "모든 이슈" 데이터베이스를 쿼리할 계획을 세우고, 데이터베이스의 모든 항목을 분석한다. [223]
    5. 516개의 결과(352개의 Slack 메시지, 164개의 노션 페이지)를 처리한 후, 보고서 페이지를 생성한다. [227]
    6. 생성된 보고서에는 고우선순위 및 중요 작업 흐름을 요약한 경영진 요약(executive summary)이 포함된다. [231]
    7. 이슈는 중요(critical) 및 고우선순위(high priority)로 나뉘며, ID, 소유자, 부서, 마감일, 상태, 중요성, Slack 토론 스레드 링크별로 그룹화된다. [232]
    8. 이 보고서는 Slack과 노션 데이터베이스의 맥락을 통합하여 제공된다. [234]
    9. 보고서 하단에는 각 소유자가 취해야 할 즉각적인 다음 단계, 메모, 소유자 및 에스컬레이션 정보가 포함된다. [235]
    10. 이처럼 몇 분 만에 보고서를 완성할 수 있다. [238]
  3. 커스텀 에이전트의 반복적인 활용 [240]
    1. 커스텀 에이전트를 사용하면 일회성 쿼리에 국한되지 않고, 보고서 생성을 주기적으로 실행할 수 있다. [240]
    2. 에이전트를 커스텀 프롬프트와 연결하면, 에이전트 내에서 전체 워크플로우가 자동으로 주기적으로 실행된다. [242]

5. 워크스페이스 성공 측정 및 AI를 통한 확장 [246]

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워크스페이스의 성공을 측정하고 AI를 통해 지속적으로 확장하는 것은 노션 AI 워크스페이스 구축의 마지막 단계이다.

5.1. 워크스페이스 성공 측정 및 AI 분석 [246]

  1. 노션 기본 분석 기능 [246]
    1. 노션은 어떤 페이지가 읽히는지, 어떤 주제가 인기를 얻는지, 누가 지식 챔피언인지 등 실질적인 수준에서 성공을 측정하는 분석 기능을 제공한다. [247]
    2. 이러한 지표는 콘텐츠가 잘 활용되는 곳과 추가 지원이 필요한 팀을 식별하는 데 도움이 된다. [248]
    3. 전문 서비스 팀은 이러한 분석을 고객과 함께 정의한 성공 기준과 함께 사용한다. [249]
    4. 예를 들어, GTM 조직의 목표가 무엇인지, 그리고 노션 분석으로 그 성공을 어떻게 측정하고 검증할 수 있는지 논의한다. [250]
    5. 이를 통해 단순히 활동을 측정하는 것을 넘어, 실제 영향(impact)을 측정한다. [252]
  2. 예정된 AI 분석 기능 [253]
    1. 곧 출시될 AI 분석 기능을 통해 워크스페이스에서 AI가 어떻게 사용되는지 정확히 확인할 수 있다. [253]
    2. 시간 경과에 따른 AI 작업(글쓰기 지원 도구, 에이전트, 커넥터 사용량)을 추적할 수 있다. [254]
    3. 또한, 얼마나 많은 고유 멤버가 AI를 적극적으로 채택하여 일상 업무에 활용하는지 확인할 수 있다. [257]
    4. 최첨단 AI 기능을 갖춘 워크스페이스를 구축하더라도 채택이 없으면 큰 영향이 없기 때문에 이 지표는 매우 중요하다. [258]
    5. 이러한 지표는 회사 내 AI 사용을 개선하고, 팀이 더 스마트하게 일하고, 더 빠르게 확장하며, 더 많은 가치를 창출하도록 돕는다. [259]

5.2. 워크스페이스 설계를 위한 실질적인 다음 단계 [260]

워크스페이스 설계를 위한 여정은 기반 매핑, 시스템 활성화, AI 가속화, 확장의 네 가지 단계로 구성된다.

  1. 기반 매핑(Mapping your foundation) [260]
    1. 현재 워크스페이스를 노션 내에서 올바른 구조로 매핑하는 것부터 시작한다. [262]
    2. 무엇이 잘 작동하고, 무엇이 문제이며, 현재 사용 방식을 어떻게 개선할 수 있는지 이해한다. [263]
    3. 핵심 팀 공간, 페이지, 데이터베이스를 구축하여 조직이 성장할 수 있는 프레임(frame)을 만든다. [265]
  2. 시스템 활성화(Activating your system) [267]
    1. 안정성을 가져오는 루틴과 가드레일을 마련한다. [267]
    2. 정보가 관련성을 유지하도록 검증 주기를 설정하고, 올바른 사람이 올바른 접근 권한을 갖도록 권한을 설정한다. [268]
    3. 이 단계는 콘텐츠에 대한 신뢰와 채택을 구축하는 데 중점을 둔다. [269]
  3. AI 가속화(Accelerating with AI) [270]
    1. 기반과 가드레일이 마련되면 AI로 워크스페이스를 가속화할 수 있다. [270]
    2. 에이전트 팀원들이 시스템 내에서 실제 역할을 수행하도록 한다. [271]
    3. 페이지와 데이터베이스에서 콘텐츠를 더 빠르게 구조화하고, 콘텐츠를 최신 상태로 유지하며, 데모에서 보여준 것처럼 통찰력을 즉시 제공한다. [272]
    4. 이 단계에서 워크스페이스는 속도와 명확성을 위한 증폭기(multiplier)가 된다. [274]
  4. 확장(Scale) [275]
    1. 어떤 콘텐츠 팀이 의존하는지, AI가 어떻게 사용되는지, 워크플로우를 어디서 최적화할 수 있는지 등을 분석하여 전반적인 채택과 영향을 추적한다. [275]
    2. 이는 워크스페이스가 단순히 출시되는 것을 넘어, 조직이 성장함에 따라 계속 진화하도록 보장한다. [277]