AI가 보고서와 회의록, 제안서의 초안을 빠르게 만들 수 있는 시대에 문서의 완성도가 업무 진척을 보장하지 않는다는 문제에서 출발해, 성과의 차이가 어디서 생기고 사람이 무엇을 맡아야 하는지 살펴본다.

AI를 검색, 자료 요약, 보고서 작성, 이미지 제작에 활용하는 데서 나아가, AI를 사용하며 사람은 얼마나 성장하고 있는지 살펴본다.

여러 AI 도구를 늘리는 대신 클로드를 중심으로 직장인의 실제 업무를 살펴보고, 업무 성격에 맞는 도구 활용을 다룬다.

사람을 늘리지 않고 더 많은 일을 해내야 하는 시대에, 이 책은 협업 도구의 도입만으로는 바뀌지 않는 일하는 방식을 살핀다. 몇몇 사람의 판단과 기억에 의존해 일이 돌아가는 구조를 문제의 원인으로 짚는다.

멀티태스킹이라 여기는 행동이 실제로는 빠른 작업 전환이라는 점을 살피고, 이 과정에서 생산성이 저하되는 현상과 복잡한 작업을 동시에 처리하는 사람의 비율을 다룬다.

직장인이 AI에 업무를 맡기고 결과를 검증하며, 반복 업무에 적용해 팀의 일하는 방식으로 정착시키는 방법을 다룬다. 회의록 요약, 보고서 초안 작성, 메일 다듬기 같은 활용에서 한 단계 나아가도록 안내한다.

그록봇을 활용해 이메일과 일정을 브리핑으로 정리하고, 경쟁사 신제품을 조사해 출처가 달린 비교표를 만드는 업무 모습을 소개한다. 결과를 검토하고 승인한 뒤 업무를 지시하는 과정도 제시한다.

직무별 실무자들이 오픈클로와 헤르메스 등 AI 에이전트를 업무에 활용하는 사례를 다룬다. 업무를 나누고 위임하는 방법과 지시 공식을 소개한다.

챗봇을 넘어 실제 업무 프로세스를 자율적으로 수행하는 AI 에이전트와의 협업을 다룬다. 앤트로픽의 플러그인과 다양한 직무에 적용하는 예제를 소개한다.

AI를 활용해 개인의 업무 속도를 높여도 조직 전체의 생산성은 좀처럼 달라지지 않는다는 문제를 살핀다. AI 도입 이후 일하는 방식의 변화와 생각, 협업의 관계를 다룬다.

《AI와 일하는 기술》은 AI의 등장으로 업무 피로가 늘었다고 느끼는 직장인과 새로운 기술을 배워야 한다는 압박을 다룬다. 같은 AI를 사용해도 결과물과 업무 시간이 달라지는 현상을 살펴본다.

가게의 성과를 좌우하는 요소를 ‘설계’로 보고, 손님이 매장을 발견하고 선택한 뒤 다시 방문하도록 만드는 방법을 다룬다. 이름·사진·메뉴·가격의 설계와 재방문 장치, 사장이 자리를 비워도 매장이 운영되는 시스템 구축법을 현장 사례와 함께 설명한다.

AI가 일정 수준 이상의 결과물을 빠르게 만들어내는 시대에, 직장인의 능력을 결과물만으로 설명하기 어렵다는 점을 짚는다. 이 책은 일의 맥락과 목적을 이해하는 역량, 사람들과 소통하는 방식 등 AI 시대에 필요한 소프트 스킬을 다룬다.

코딩이나 개발 경험이 없는 저자들이 반복 업무를 줄이기 위해 생성형 AI와 바이브 코딩을 활용한 경험을 소개한다. 엑셀 작업 자동화와 자료 정리 프로그램 제작 등으로 업무를 개선하고 팀 생산성을 높인 과정을 다룬다.

《몰입경영》은 산업화 시대의 장시간 노동이 발전의 동력이었던 배경을 짚고, AI 시대에도 긴 노동 시간이 경쟁력으로 유효한지 질문한다. 노동시간과 생산성의 관계를 바탕으로 몰입이 새로운 경쟁력이 될 가능성을 살핀다.

한 세대 전까지 장시간 노동을 당연시했던 덴마크가 어떻게 변화를 이루었는지, 이 책은 그 비결을 살펴본다.

『월급이 답이다』는 한 회사에서 23년간 일한 저자가 세 자녀에게 들려주는 월급 사용설명서다. 저자가 마련한 4중 연금 방어선과 자격증 취득, 독서 경험을 소개한다.

같은 AI를 사용해도 업무에 변화가 생기는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이를 분석하고, 업무 구조 설계를 기획·자료 조사·문서 작성·디자인·영상 제작·업무 자동화·바이브 코딩 등 직장인의 업무 영역별로 설명한다.

책은 조 오코너가 2021~2022년 영국과 북미 기업들과 진행한 주 4일제 실험을 다루고, 참여 기업들이 실험 뒤에도 주 4일 근무제를 유지하기로 한 일을 소개한다.

AI가 뉴스 정리, 보고서 작성, 데이터 분류를 수행하는 자동화 워크플로우를 소개하고, n8n을 활용해 비개발자도 드래그 앤 드롭으로 업무를 자동화하는 방법을 다룬다.

AI를 전혀 모르는 사람도 따라갈 수 있도록 AI를 활용해 업무를 효율화하는 과정을 설명한다. 프롬프트나 기능을 나열하는 데 그치지 않고, 업무를 판단하고 AI를 적재적소에 활용하는 방법을 다룬다.

AI를 사용해도 일이 줄지 않는 이유를 기술 자체가 아니라 일하는 방식에서 찾는다. 결과를 다듬는 데 그치지 않고, 일을 처리하는 순서를 바꿔 구조를 만들고 선택지를 생성한 뒤 판단하는 방식으로 전환하는 문제를 다룬다.

팀의 성과를 개인의 의지가 아니라 운영 시스템의 반복에서 찾고, 목표·우선순위·역할 정렬부터 협업 규칙, 실행 회의, 성과 축적, 피드백과 인정까지 이어지는 A5-Loop 팀 운영 체계를 다룬다.

생성형 AI 시대에 성과를 재정의하고 창출하는 방법을 다룬다. 산업화 시대의 근면함과 인터넷 시대의 효율성을 지나, AI와 협업해 결과물을 만드는 ‘페어워커’의 시대를 제시한다.