AI로 일주일 업무계획을 세우면 실제로 지킬 수 있을까? 평소 혼자 세우던 계획과 AI가 만들어 준 계획표를 각각 사용해 보고, 일주일 동안 얼마나 실행했는지 비교해 봤다.
직장생활을 하다 보면 월요일 아침마다 이번 주에 해야 할 일을 정리하게 된다. 보고서 작성, 회의 준비, 거래처 연락, 자료 검토처럼 미리 알고 있는 업무도 있지만, 갑자기 들어오는 요청이나 예상보다 오래 걸리는 일도 많다. 그래서 계획을 꼼꼼하게 세워도 금요일이 되면 끝내지 못한 업무가 남는 경우가 자주 생긴다.
이번에는 같은 업무 목록을 가지고 첫째 주에는 평소 방식대로 계획을 세우고, 다음 주에는 AI에게 일주일 계획표를 만들어 달라고 요청했다. 두 계획의 실행률과 사용하면서 느낀 장단점을 비교해 봤다.
평소 방식으로 세운 계획은 예상보다 많이 밀렸다
먼저 평소와 같은 방식으로 월요일부터 금요일까지 해야 할 업무를 정리했다. 주요 업무는 월간 보고서 작성, 거래처 자료 요청, 팀 회의 준비, 고객 문의 답변, 지난달 자료 정리였다. 여기에 매일 확인해야 하는 이메일과 갑자기 들어오는 요청을 추가했다.
계획을 세울 때는 해야 할 일을 요일별로 나누었다. 월요일에는 보고서 자료 정리, 화요일에는 보고서 초안 작성, 수요일에는 회의 준비를 하는 식이었다. 겉으로 보기에는 무리가 없어 보였지만, 업무에 걸리는 시간을 따로 계산하지 않았다.
월요일에는 예상보다 이메일과 문의가 많이 들어왔다. 오전에 끝내려고 했던 자료 정리가 오후까지 이어졌고, 오후에 계획한 거래처 연락은 다음 날로 넘어갔다. 화요일에는 전날 밀린 업무와 원래 계획한 보고서 작성이 겹쳤다.
수요일에는 갑작스러운 회의가 추가되면서 계획이 또 밀렸다. 결국 목요일과 금요일에 여러 업무가 몰렸고, 급한 일부터 처리하다 보니 중요하지만 마감이 조금 남은 업무는 계속 뒤로 미뤄졌다.
일주일 동안 계획한 주요 업무는 모두 15개였다. 이 가운데 계획한 날짜에 끝낸 업무는 8개였다. 이틀 이상 늦게 끝낸 업무가 4개였고, 다음 주로 넘긴 업무가 3개였다. 계획한 날짜를 기준으로 보면 실행률은 절반을 조금 넘는 수준이었다.
가장 큰 문제는 하루에 너무 많은 일을 넣었다는 점이었다. 보고서 작성처럼 집중이 필요한 업무와 회의 준비, 고객 답변을 같은 날에 배치했다. 일정표의 빈칸만 보고 업무를 넣었을 뿐, 실제 집중력과 예상치 못한 요청을 고려하지 않았다.
또한 ‘보고서 작성’처럼 큰 업무를 하나로 적은 것도 문제였다. 자료 수집, 목차 정리, 초안 작성, 내용 확인처럼 여러 단계로 나누지 않아 어디까지 진행했는지 알기 어려웠다. 하루 안에 끝내지 못하면 계획 전체가 실패한 것처럼 느껴지기도 했다.
AI가 만든 계획표는 업무를 더 잘게 나누었다
다음 주에는 같은 종류의 업무를 AI에게 설명하고 계획표를 요청했다. 단순히 할 일만 입력하지 않고, 업무별 마감일과 예상 시간, 이미 정해진 회의 일정도 함께 알려줬다.
요청 내용은 “월요일부터 금요일까지 업무계획을 만들어 줘. 오전에는 집중이 필요한 일을 먼저 배치하고, 하루 업무량을 너무 많게 잡지 말아 줘. 갑자기 생기는 업무를 처리할 수 있도록 매일 한 시간 정도는 비워 줘. 큰 업무는 작은 단계로 나누어 줘”라고 작성했다.
AI는 먼저 업무의 중요도와 마감일을 기준으로 순서를 정했다. 월간 보고서는 자료 정리, 목차 만들기, 초안 작성, 검토로 나누었다. 거래처 자료 요청은 마감일보다 며칠 앞서 배치해 답변이 늦어질 가능성도 고려했다.
집중이 필요한 보고서 작성은 오전에 배치했고, 이메일 확인이나 자료 전달처럼 비교적 짧은 업무는 오후에 넣었다. 매일 오후에는 갑작스러운 요청이나 밀린 일을 처리할 수 있는 시간을 남겨 두었다.
AI가 만든 계획을 그대로 사용한 것은 아니었다. 월요일 오전에 배치된 업무 중 실제로는 다른 부서의 자료가 있어야 시작할 수 있는 일이 있었다. 이 부분은 화요일로 옮기고, 먼저 처리할 수 있는 업무와 순서를 바꿨다. AI는 업무의 세부 상황까지 알지 못하기 때문에 사람이 한 번 조정해야 했다.
일주일 동안 계획한 주요 업무는 16개였다. 이 가운데 계획한 날짜에 끝낸 업무는 12개였다. 하루 늦게 마친 업무가 3개였고, 다음 주로 넘어간 업무는 1개였다. 기존 방식과 비교하면 계획한 날짜에 처리한 업무가 눈에 띄게 늘었다.
특히 큰 업무를 여러 단계로 나눈 것이 도움이 됐다. 보고서 전체를 하루 만에 완성하려고 하지 않고, 월요일에는 자료 정리, 화요일에는 목차와 초안, 수요일에는 검토를 진행했다. 업무가 조금 늦어져도 전체 계획이 한꺼번에 무너지지 않았다.
매일 비워 둔 시간도 효과가 있었다. 예상하지 못한 요청이 들어와도 그 시간 안에서 처리할 수 있었고, 별다른 요청이 없는 날에는 밀린 업무를 마무리했다. 계획표에 빈 시간이 있으면 업무를 덜 하는 것처럼 느껴졌지만, 실제로는 계획을 지키는 데 도움이 됐다.
AI 계획표도 현실에 맞게 고쳐야 지킬 수 있었다
이번 비교에서는 평소 계획의 제날짜 실행률이 절반을 조금 넘었고, AI 계획표는 약 4분의 3 정도였다. AI가 계획을 세워 줬다고 해서 갑자기 업무 능력이 높아진 것은 아니었다. 계획을 더 작고 현실적인 단위로 나눈 것이 실행률을 높이는 데 도움이 됐다.
AI 계획의 가장 큰 장점은 해야 할 일을 일정표에 단순히 나열하지 않는다는 점이었다. 마감일과 업무의 크기를 고려해 순서를 제안했고, 큰 업무를 여러 단계로 나누어 줬다. 혼자 계획할 때 자주 놓쳤던 여유 시간도 포함했다.
반면 AI가 실제 회사 상황을 모두 이해하는 것은 아니었다. 다른 사람의 자료를 기다려야 하는 업무, 상사의 확인이 필요한 일, 갑자기 우선순위가 바뀔 수 있는 업무까지 정확히 판단하지는 못했다. 따라서 AI 계획표를 받은 뒤에는 업무 사이의 관계와 실제 가능 여부를 직접 확인해야 했다.
AI에게 계획을 요청할 때는 업무 이름만 나열하기보다 마감일과 예상 시간을 함께 알려주는 것이 좋았다. 반드시 참석해야 하는 회의와 외근 일정, 집중이 잘되는 시간대도 말해 주면 더 현실적인 계획이 나왔다.
계획을 너무 빽빽하게 만들어 달라고 요청하지 않는 것도 중요했다. 하루의 모든 시간을 업무로 채우면 갑작스러운 요청이 하나만 생겨도 전체 일정이 밀린다. 처음부터 여유 시간을 남기고, 그날 처리하지 못한 업무를 옮길 기준을 정해 두는 편이 좋다.
계획을 지키는 방법에도 변화가 필요했다. 매일 퇴근 전에 완료한 업무와 미완료 업무를 확인하고, 다음 날 계획을 5분 정도 조정했다. 일주일 계획표를 월요일에 만든 뒤 금요일까지 그대로 유지하려고 하면 실제 상황과 맞지 않을 수 있기 때문이다.
회사 자료를 AI에게 입력할 때는 구체적인 고객 이름이나 내부 사업 내용을 그대로 적지 않았다. ‘거래처 자료 요청’, ‘월간 보고서 작성’처럼 업무 종류만 설명해도 계획을 세우는 데는 충분했다.
AI로 만든 일주일 업무계획은 기존 방식보다 실제로 지키기 쉬웠다. 하지만 그 이유는 AI가 미래를 정확하게 예상했기 때문이 아니라, 업무를 작게 나누고 여유 시간을 확보하도록 도와줬기 때문이다.
AI는 완벽한 계획을 만들어 주는 관리자가 아니라, 놓친 부분을 찾아주는 조력자에 가까웠다. AI가 제안한 계획에 회사의 실제 상황과 개인의 업무 습관을 반영해 수정한다면, 계획만 세우고 지키지 못하는 일을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.