1. 엑셀 데이터 기반 보고서 자동 생성 및 스토리텔링: 스토리텔AI [1]

thumbnail 스토리텔AI는 엑셀 파일만으로 데이터를 분석하고, 경영진 보고에 필요한 스토리텔링을 자동으로 생성하여 보고서 작성 시간을 획기적으로 단축한다.

1.1. 스토리텔AI의 기능 및 활용 [1]

  1. 엑셀 데이터 기반 스토리텔링 생성 [1]
    1. 사용자가 엑셀 파일을 업로드하면, AI가 데이터를 분석하여 보고서에 필요한 스토리텔링 요소를 찾아낸다 [1].
    2. 예를 들어, HR 관련 엑셀 파일을 올리면 AI가 인사 정보를 인지하고 분석한다 [15].
  2. 보고서 작성 과정의 혁신 [17]
    1. 기존에는 엑셀 데이터를 직접 분석하거나, 통계 툴(SPSS, SAS) 또는 시각화 툴(파워 BI, 타블로)을 사용하여 시사점을 도출한 후 스토리를 구성해야 했다 [17].
    2. 그러나 스토리텔AI는 이러한 복잡한 과정을 AI가 대신하여 데이터를 분석하고, 보고서에 필요한 스토리텔링 거리를 스스로 찾아준다 [26].

1.2. 스토리텔AI의 실제 적용 사례 [32]

  1. CEO 보고서 자동 생성 [32]
    1. 엑셀 파일을 올린 후 "CEO에게 보고할 만한 내용 좀 뽑아줘"라고 요청하면, AI가 주요 내용을 파악하고 아젠다를 제시한다 [32].
    2. 예를 들어, 인력 및 성과 지표, 부서/매니저별 차이점, 채용 채널 분석, 퇴사 리스크 방어 요인 등 네 가지 주제를 도출한다 [39].
  2. 심층 분석 및 스토리텔링 아웃풋 [43]
    1. AI는 처음 데이터를 보고 스토리들을 찾아준 후, 선택된 주제에 대해 심층 분석하여 실제 스토리텔링이 가능한 아웃풋을 만들어낸다 [43].
    2. 예를 들어, '퇴사에 대한 리스크 관리' 주제를 선택하면, AI가 자동으로 스토리텔링 내용을 생성한다 [48].
    3. 여러 개의 엑셀 파일이나 PDF 파일을 함께 올려 질문할 수도 있어, 다양한 아젠다 중 CEO에게 보고할 최적의 스토리를 사전 준비하는 데 유용하다 [51].
  3. 데이터 분석가의 역할 대체 및 확장 [53]
    1. 스토리텔AI는 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트의 역할을 대체하거나, 사무직 직원들도 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는다 [53].
    2. 사용자가 가진 데이터를 활용하여 예상치 못한 인사이트를 도출하고, 내년 계획이나 단기 부서 계획 수립에 활용할 수 있다 [55].
    3. 개인 식별 정보를 제거한 익명화된 데이터를 활용하여 분석하는 것도 가능하며, 이를 통해 의미 있는 스토리를 인지하고 활용할 수 있다 [57].

2. AI 기반 코딩, DB 설계, 시각화 및 PPT 자동 생성 툴 [66]

thumbnail AI는 코딩, 데이터베이스 설계, 텍스트 시각화, 그리고 파워포인트 초안 생성 등 다양한 업무를 자동화하여 비전문가도 전문적인 결과물을 만들 수 있도록 돕고, 전반적인 업무 생산성을 혁신적으로 향상시킨다.

2.1. 클로드(Claude)를 활용한 앱 개발 [66]

  1. 비개발자를 위한 코딩 지원 [66]
    1. 클로드는 말만으로도 개발을 잘 해주는 전문적인 AI 툴로, 일반 사무직도 코딩에 대한 두려움 없이 앱을 만들 수 있도록 돕는다 [66].
    2. 사용자는 복잡한 코드에 신경 쓸 필요 없이, AI가 생성한 미리 보기 화면을 통해 의도한 대로 앱이 구현되었는지 확인하면 된다 [69].
  2. 소셜 미디어 판매 앱 개발 사례 [73]
    1. 소셜 미디어를 활용하여 제품 판매를 활성화하려는 세일즈 담당자를 위한 작은 앱을 만드는 상황을 예시로 든다 [73].
    2. 사용자가 앱의 특성(소셜 미디어 전략 기능, HTML/CSS/JavaScript 사용, OpenAI API 연동 등)과 기능 요건을 클로드에게 알려주면, 클로드가 전략 생성기 앱을 뚝딱 만들어낸다 [79].
  3. 개발자와의 협업 효율 증대 [85]
    1. 클로드가 생성한 코드를 복사하여 사용하거나 다운로드할 수 있으며, 이를 통해 개발자와 소통할 때 구체적인 프로토타입을 제시하여 개발 속도를 단축할 수 있다 [85].
    2. AI를 활용한 이러한 방식은 노코드/로우코드의 한 종류로, 과거에는 별개였던 개념들이 AI를 통해 통합되는 추세이다 [93].

2.2. 데이터베이스 빌드(Database.build)를 활용한 DB 설계 [96]

  1. 비개발자를 위한 DB 설계 접근성 향상 [96]
    1. 개발자가 데이터 저장 방식이나 분석 대상을 질문할 때, 비개발자도 쉽게 데이터베이스 설계에 접근할 수 있도록 돕는 툴이다 [96].
    2. 데이터베이스 빌드는 기터브(GitHub) 로그인을 통해 사용할 수 있으며, 사무직이 DB 설계를 모두 알 필요는 없지만, 필요한 데이터가 무엇인지 이해하는 데 유용하다 [102].
  2. 상품 데이터베이스 설계 사례 [107]
    1. "소셜 미디어에서 상품을 팔려고 하는데 필요한 상품 데이터를 만들어 줘"라고 요청하면, AI가 상품 데이터에 필요한 요소와 테이블을 자동으로 설계해 준다 [107].
    2. 예를 들어, 상품 데이터베이스에는 상품 이름, 속성, 금액 정보가 필요하고, 주문 정보에는 특정 정보가 필요하다는 것을 이해할 수 있다 [111].
  3. 데이터 분석 아이디어 도출 및 풀스택 워커로의 발전 [114]
    1. 사무직 관점에서는 SQL 다운로드보다는 무엇을 분석할 수 있는지에 대한 아이디어를 얻는 데 활용하는 것이 좋다 [114].
    2. 예를 들어, 온라인 교육 운영자가 보고해야 할 내용을 역으로 질문하여 필요한 데이터를 설계하고, 이를 통해 분석 보고서 작성에 필요한 필드 값을 미리 준비할 수 있다 [116].
    3. 이러한 AI 툴의 활용은 사무직의 핵심 두뇌 활동을 돕고, 개인이 코딩, 데이터 분석 등을 이해하여 '풀스택 워커'로 성장할 수 있는 환경을 제공한다 [124].

2.3. 냅킨AI(Napkin.ai)를 활용한 텍스트 시각화 [129]

  1. 텍스트를 최적의 도형으로 자동 시각화 [129]
    1. 냅킨AI는 작성된 글을 분석하여 가장 적절한 도형으로 도식화하는 툴로, 글을 시각적으로 이해하기 쉽게 만든다 [129].
    2. 링크드인 소개 글을 붙여 넣으면, AI가 글 전체를 분석하여 네 가지 타입의 도형으로 정리해 준다 [139].
  2. 파워포인트 연동 및 편집 용이성 [146]
    1. 생성된 시각화 결과는 SVG 파일로 내보내어 파워포인트에서 불러올 수 있으며, 그룹 해제를 통해 텍스트와 도형을 자유롭게 편집할 수 있다 [146].
    2. AI가 단순히 도형을 만드는 것이 아니라, 내용 분석을 통해 최적의 도형을 뽑아내므로 시각화 작업의 효율성을 높인다 [157].
    3. 한글 텍스트도 복사하여 붙여 넣으면 수정이 가능하며, 이를 통해 파워포인트 작업 시간을 단축할 수 있다 [160].

2.4. 펠로AI(Pello.ai)를 활용한 PPT 초안 자동 생성 [164]

  1. 질문 기반 PPT 초안 자동 생성 [164]
    1. 펠로AI는 챗GPT처럼 질문을 통해 파워포인트 초안을 자동으로 생성해 주는 툴이다 [164].
    2. 예를 들어, "인공지능 시대의 기업 사무직들은 어떻게 혁신해야 하는가?"라고 질문하면, AI가 답변을 생성하고 이를 마인드맵이나 파워포인트 형태로 만들어준다 [170].
  2. 문서 기반 PPT 변환 및 수정 [176]
    1. 사용자가 가진 문서를 프롬프트에 입력하면, AI가 이를 분석하여 프레젠테이션으로 변환할 수 있다 [179].
    2. AI는 스토리를 만들고 목차를 제안하며, 템플릿 선택 후 PPT를 자동으로 생성한다 [183].
    3. 생성된 PPT는 펠로AI 내에서 수정하거나, PPT 형식으로 다운로드하여 컴퓨터에서 편집할 수 있다 [187].
  3. 업무 생산성 혁신 및 AI의 필수성 [198]
    1. 펠로AI는 교육 자료의 초안을 만드는 등 '0에서 1'까지 가는 초기 작업 시간을 크게 단축시켜 업무 속도를 향상시킨다 [199].
    2. AI 툴의 활용은 MS 오피스가 없는 노트북과 비유될 정도로, 이제는 업무 생산성을 높이는 데 필수적인 요소가 되었다 [211].

3. 퍼스트 브레인(Firb AI)의 HR AI 플레이그라운드 [218]

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3.1. HR AI 플레이그라운드 개발 배경 및 목표 [218]

  1. HR 컨설팅의 어려움 해결 [218]
    1. 퍼스트 브레인 AI 연구소장은 오랜 HR 컨설팅 경험을 통해 고객들이 겪는 어려움과 컨설턴트로서의 고충을 해결하고자 AI를 활용하기 시작했다 [218].
    2. 이를 위해 AI 플레이그라운드를 개발하여 리더십, 채용, 성과 관리, 교육, 전문성 등 다양한 HR 영역에 AI를 적용하고 있다 [222].

3.2. HR AI 플레이그라운드의 주요 기능 및 활용 사례 [224]

  1. 퇴사자 인터뷰 AI [224]
    1. AI가 퇴사자와 대화하며 퇴사 이유, 좋았던 점, 개선점, 업무 환경, 동료 관계, 경력 개발, 회사에 대한 조언 등을 질문한다 [224].
    2. AI는 대화 내용을 정량적으로 분석하여 퇴사자의 감정 상태와 기업이 개선해야 할 점을 도출한다 [257].
    3. 이를 통해 기업은 설문조사보다 솔직하고 구체적인 데이터를 얻어 문제점을 파악하고 개선할 수 있다 [260].
  2. 리더십 잠재력 평가 및 시뮬레이션 [272]
    1. 부하 직원의 리더십 잠재력을 가설적으로 평가하고, 두 명의 직원을 비교하여 누가 리더가 될 소질이 더 있는지 대시보드로 보여준다 [272].
    2. 퇴사 시 발생하는 비용 손실을 자동으로 시뮬레이션하거나, 저성과자 코칭 프로그램(PIP)도 포함되어 있다 [278].
  3. 팀원 성과 피드백 시뮬레이션 [280]
    1. 리더가 팀원의 업적과 개선점을 평가하고, AI가 팀원 역할을 수행하며 피드백 상황을 시뮬레이션한다 [280].
    2. 이를 통해 리더는 성과가 높거나 낮은 직원에게 적절한 피드백을 제공하기 위한 연습을 할 수 있으며, 어려운 상황에 대비할 수 있다 [303].
  4. 교육 기획 및 운영 AI 툴킷 [306]
    1. 교육 담당자가 교육 기획부터 운영까지 전 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있는 툴킷이다 [306].
    2. 교육 계획, 자료 수집, 실습, 네트워킹, 게임, 퀴즈 생성 등 다양한 기능을 AI가 지원한다 [313].
    3. 예를 들어, 유발 하라리의 '넥서스' 책을 입력하면, AI가 리더들을 위한 교육 목표와 내용을 자동으로 구성해 준다 [315].
  5. AI 컨설팅 및 데이터 분석 [321]
    1. 컨설턴트들이 사용하는 브레인스토밍, 시나리오 시뮬레이션 등 다양한 방법론을 AI가 학습하여 문제 해결을 돕는다 [321].
    2. 엑셀 데이터를 입력하면 스토리텔링을 해주는 앱 기능도 포함되어 있다 [325].
    3. 몬테카를로 기법을 활용하여 급여 변동을 시뮬레이션하고, 이를 통해 핵심 인재 예측이나 리더십 파이프라인 구축에 활용할 수 있다 [326].

3.3. 퍼스트 브레인의 미래 전략 [340]

  1. AI 에이전트 개발 및 확대 [340]
    1. 퍼스트 브레인은 HR AI 플레이그라운드에 이어 세일즈 AI 플레이그라운드를 개발 중이며, 개발 기간이 점차 단축되고 있다 [340].
    2. 궁극적으로는 구매, 마케팅, 물류 등 기업의 모든 백오피스 기능을 AI로 지능화할 계획이다 [352].
    3. 회사의 목표는 AI를 트레이닝시키고 AI의 스킬을 높이는 것으로, 직원을 넘어 AI까지 고객으로 확대하여 AI를 트레이닝시키는 회사로 업그레이드할 예정이다 [354].
  2. 풀스택 워커 양성 및 빠른 퇴근 문화 조성 [358]
    1. 퍼스트 브레인의 서비스는 풀스택 워커를 만들기 위한 밑작업이며, 외부 툴이나 자체 개발 앱을 활용하여 업무 생산성을 높이는 것을 목표로 한다 [362].
    2. AI 툴을 적극적으로 활용하여 업무 효율성을 극대화하고, 궁극적으로는 직원들이 빨리 퇴근할 수 있는 세상을 만드는 것이 바람이다 [363].