코딩하는 노무사는 AI를 직원처럼 운영합니다

오늘 저는 노무사 사무실 안에 작은 AI 업무조직을 하나 만들었습니다. 사람을 채용한 것은 아닙니다. Codex와 옵시디언을 중심으로 업무별 스레드를 나누고, 각 스레드에 역할과 완료기준을 부여한 것입니다. 해보고 나니 단순히 “AI에게 질문을 잘하는 법”보다 “AI를 직원처럼 운영하는 법”이 훨씬 중요하다는 생각이 들었습니다.

일반 회사라면 일이 많아질 때 부서를 나눕니다. 총무, 영업, 법무, 마케팅, 기획처럼 역할을 나누고, 각 담당자에게 업무를 맡깁니다. 대표는 모든 자료를 직접 만들기보다 방향을 정하고, 결과를 보고받고, 최종 판단을 합니다.

AI 환경에서도 비슷한 일이 가능합니다. 다만 부서 대신 스레드를 두고, 직원 대신 스킬과 플러그인, 전문 에이전트를 붙입니다. 오늘 제가 만든 구조가 바로 그런 방식입니다.

하나의 채팅창에 모든 일을 넣으면 결국 섞입니다

처음에는 AI 채팅창 하나로도 충분해 보입니다. 오늘 일정도 묻고, 블로그 글도 쓰고, 사건 검토도 시키고, 홈페이지 점검도 맡길 수 있습니다. 문제는 시간이 지나면서 맥락이 섞인다는 점입니다.

노무사 업무는 종류가 다양합니다. 노동사건과 자문, 법률문서 작성, 판례·행정해석 확인, 블로그와 검색노출, 강의자료, 사이트 운영, 지역 뉴스, 정책 동향까지 모두 성격이 다릅니다. 이 일을 한 스레드에 몰아넣으면 AI도 헷갈리고, 저도 무엇이 어디까지 진행됐는지 추적하기 어려워집니다.

그래서 오늘은 업무 단위별로 스레드를 나누었습니다. 비서실 업무를 보는 스레드, 광주·전남 지역소식을 정리하는 스레드, 통합돌봄서비스 자료를 보는 스레드, 노동사건과 자문을 다루는 스레드, 법률문서를 검증하는 스레드, 블로그와 콘텐츠를 관리하는 스레드, 데이터와 사이트 운영을 보는 스레드처럼 역할을 분리했습니다.

총괄본부장 스레드가 전체 오케스트레이터가 됩니다

이번 구조에서 가장 중요한 것은 총괄본부장 스레드입니다. 제가 모든 하위 스레드에 직접 지시하면 결국 다시 대표 병목이 생깁니다. 그래서 하나의 총괄 스레드가 전체 업무를 접수하고, 필요한 스레드에 나누어 지시하고, 다시 결과를 회수하도록 설계했습니다.

예를 들어 “오늘 업무를 시작하자”라고 하면 총괄 스레드는 먼저 업무를 분류합니다. 매일 반복해야 하는 일은 상시반복 스레드로 보냅니다. 필요할 때만 움직이면 되는 일은 지시대기 스레드로 둡니다. 오류, 보안, 색인 문제처럼 이상 신호가 있을 때 움직이면 되는 일은 이슈대기 스레드로 분리합니다.

하위 스레드는 자기 분야 결과만 보고합니다. 전체 판단과 우선순위, 보류 여부, 승인 필요 여부는 총괄 스레드가 다시 모읍니다. 사람 조직으로 치면 대표와 각 부서 사이에 본부장 역할을 하나 둔 셈입니다.

상시반복 업무와 지시대기 업무를 나누니 흐름이 보였습니다

AI 업무운영에서 가장 조심해야 할 부분은 자동화의 범위입니다. 모든 일을 자동으로 돌린다고 좋은 것이 아닙니다. 매일 반복되어야 하는 업무와, 반드시 사람의 판단 후 시작해야 하는 업무는 다릅니다.

상시반복으로 둔 업무는 일정 브리핑, 지역 뉴스 확인, 정책 동향 리서치, AI 인용율 추적, 검색 색인 점검처럼 정기적으로 보고받을 가치가 있는 일들입니다. 이런 일은 매번 제가 “오늘도 확인해줘”라고 말하지 않아도 됩니다. 정해진 시각에 보고가 올라오게 만드는 것이 맞습니다.

반대로 블로그 발행, 강의자료 제작, 법률문서 작성, 사건 전략, 사이트 개편은 지시대기로 남겨야 합니다. 그때그때 목적, 자료, 위험도, 외부 공개 여부가 다르기 때문입니다. 자동화가 제 일을 대신하게 하는 것이 아니라, 반복 업무는 AI가 먼저 챙기고 중요한 판단은 제가 깨워서 시작하게 만드는 구조입니다.

AI에게도 직무기술서가 필요합니다

사람에게 업무를 맡길 때도 “알아서 잘해”라고만 하면 결과가 흔들립니다. AI도 마찬가지였습니다. 각 스레드마다 무엇을 맡는지, 어떤 스킬을 쓰는지, 어떤 플러그인이 필요한지, 완료기준이 무엇인지 정해두어야 했습니다.

블로그·콘텐츠 스레드는 키워드, 채널별 문체, 팩트체크, 발행 전 검수를 봅니다. 노동사건·자문 스레드는 사실관계, 증거, 법리, 전략, 문서 초안, 선임 검토를 나눕니다. 법률문서 작성·검증 스레드는 초안보다 검증을 무겁게 보도록 했습니다. 법령이나 판례를 AI 기억만 믿고 쓰면 위험하기 때문입니다.

비서실 스레드는 일정과 반복 보고를 보고, 전남광주비서 스레드는 지역 뉴스를 보고, 통합돌봄서비스 비서 스레드는 전국 정책과 자료를 매일 확인합니다. 이름만 보면 조금 거창하지만, 실제 의미는 단순합니다. “이 AI가 어떤 일을 하고, 어디까지 하면 완료인지”를 정해둔 것입니다.

옵시디언은 업무 캐비닛이 됩니다

이번 체계는 옵시디언 볼트를 중심으로 만들었습니다. 운영문서, 스레드별 편제표, 완료기준, 반복보고 저장 위치, 템플릿을 한곳에 정리했습니다. 각 스레드는 일을 하고 나면 정해진 위치에 보고서를 남깁니다.

제가 보고 싶었던 것은 “AI가 뭔가 했습니다”라는 말이 아닙니다. 무엇을 했는지, 어떤 근거로 했는지, 무엇을 검증했는지, 무엇이 남았는지, 어떤 것은 대표 승인이 필요한지를 구분해서 남기는 것입니다. 그래야 내일 이어서 볼 수 있고, 다른 스레드가 받아도 맥락이 살아납니다.

공개 가능한 운영문서와 보고 체계는 자동 동기화 대상으로 두고, 사건 원문이나 개인정보, 고객 관련 민감정보는 분리합니다. AI 업무체계는 많이 연결할수록 좋은 것이 아닙니다. 어디까지 연결하고, 어디서 끊을지 정하는 일이 더 중요합니다.

그래도 마지막 책임자는 사람이어야 합니다

AI가 많은 일을 맡아도 제가 넘기지 않는 선이 있습니다. 외부 발행, 법률 판단, 사건 전략, 고객에게 나가는 문서, 민감정보 처리, 배포 같은 일입니다. 이런 일에는 승인 게이트를 둡니다.

AI는 초안을 만들 수 있습니다. 자료를 모을 수 있습니다. 오류를 점검할 수 있습니다. 하지만 “이걸 밖으로 내보내도 되는가”는 대표 노무사가 봐야 합니다. 노무사 업무는 단순히 문장을 잘 쓰는 일이 아닙니다. 근로자의 권리, 회사의 리스크, 사건의 방향, 법적 책임이 함께 걸립니다.

그래서 제 기준에서 AI는 빠른 직원이어야지, 최종 책임자가 되어서는 안 됩니다. 좋은 AI 업무조직은 사람을 지우는 체계가 아니라, 사람이 책임져야 할 판단을 더 선명하게 보이게 하는 체계라고 생각합니다.

오늘 실제로 전체 스레드에 시범 지시를 내려봤습니다

오늘은 문서만 만든 것이 아니라 실제로 전체 대표 스레드에 시범 업무를 내려봤습니다. 상시반복 스레드는 오늘 기준 점검과 리서치를 수행하게 했고, 지시대기 스레드는 발행이나 배포 없이 준비상태만 확인하게 했습니다.

비서실은 반복 보고 체계를 점검했고, 지역 뉴스와 통합돌봄서비스 스레드는 리서치 보고를 준비했습니다. 노동사건·자문, 법률문서 검증, 블로그·콘텐츠, 데이터 거버넌스, 개인홈페이지·채널 인프라 스레드도 각자 자기 범위에서 무엇을 할 수 있고 무엇은 승인 없이는 하면 안 되는지 정리했습니다.

이 과정에서 확실히 느꼈습니다. AI를 잘 쓰는 것과 AI를 운영하는 것은 다릅니다. 전자는 좋은 질문을 던지는 능력에 가깝고, 후자는 업무를 나누고, 기준을 만들고, 결과를 회수하고, 위험한 일에는 멈춤선을 두는 능력에 가깝습니다.

AI를 잘 쓰는 노무사보다, AI를 운영하는 노무사

요즘은 AI 활용법에 대한 이야기가 많습니다. 어떤 도구가 좋은지, 어떤 프롬프트가 좋은지, 어떻게 질문해야 답이 잘 나오는지에 대한 관심도 큽니다. 저도 그런 공부를 계속합니다.

하지만 오늘 체계를 만들면서 제 관심은 조금 다른 곳으로 옮겨갔습니다. 앞으로 전문직에게 더 중요한 것은 AI에게 질문을 잘하는 능력만이 아니라, AI 업무조직을 운영하는 능력일지도 모릅니다.

업무를 나누고, 반복 업무를 자동화하고, 결과를 검수하고, 승인 게이트를 두고, 기록을 남기는 사람. 저는 노무사 업무에서도 그 방향이 필요하다고 느낍니다.

오늘 만든 체계가 완성형이라고 생각하지는 않습니다. 다만 방향은 분명해졌습니다.

AI를 잘 쓰는 노무사보다, AI를 직원처럼 운영하는 노무사.

저는 그쪽으로 가보려고 합니다.