레시피를 찾아보는 홈 어시스턴트 사용부터 스마트폰으로 근처 식당을 검색하는 것까지, AI 어시스턴트는 이제 우리 일상의 필수적인 부분이 되었습니다.
사실, 현재 전 세계적으로 84억 개 이상의 AI 비서가 사용되고 있는 것으로 추정되는데, 이는 전 세계 인구 수보다 거의 더 많은 수치입니다! 👀
오늘날 이러한 어시스턴트는 단순히 질문에 답하는 것 이상의 역할을 수행합니다. 콘텐츠 생성, 워크플로우 자동화 등 다양한 분야에서 도움을 줍니다. 하지만 한 가지 문제가 있습니다. 공개적으로 이용 가능한 채팅 어시스턴트는 여러분의 구체적인 요구 사항을 충족시키기에는 부족합니다.
그렇기 때문에 나만의 AI 비서를 만드는 방법을 아는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 저희가 여러분을 도와드리겠습니다!
이 블로그를 마치면, 여러분의 구체적인 요구 사항에 맞는 채팅 어시스턴트를 만드는 방법을 알게 될 뿐만 아니라, 모든 추측을 배제하고 더 스마트하고 쉬운 대안을 제시해 드릴 것입니다!
⏰60초 요약
- AI 어시스턴트는 일 및 개인적인 작업을 수행하도록 설계된 채팅 기반 AI 애플리케이션입니다
- 이 도구는 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용하여 일상 언어로 된 쿼리를 이해하고, 특정 기능을 수행하는 데 활용할 수 있습니다
- 신중한 플랜과 모델 훈련을 통해 나만의 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다
- 업무용 올인원 앱인 ClickUp은 작업 공간에 직접 통합된 내장형 AI 어시스턴트를 제공합니다
- ClickUp Brain의 기능을 활용하면 문서 작성, 진행 상황 확인 등 프로젝트별 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.
AI 어시스턴트란 무엇인가요?
AI 비서는 사람의 노력과 지능이 필요한 작업을 자동으로 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. AI를 활용해 작업을 자동화하면, 더 복잡한 프로젝트에 시간을 할애할 수 있습니다.
이러한 디지털 도우미들은 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 기술을 통해 사람의 언어로 된 쿼리를 이해합니다. 이를 통해 사용자인 여러분이 요청한 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 어시스턴트의 기능은 프로그래밍된 내용에 따라 달라지지만, 수행할 수 있는 작업의 예시는 다음과 같습니다:
- 자신의 지식이나 인터넷에서 수집한 정보를 바탕으로 여러분의 질문에 답변해 드립니다
- 원하는 시간에 알림을 설정하고 실행하기
- 이메일이나 텍스트 메시지 작성하기
- 홈의 스마트 기기 제어하기
- 이미지 및 그래픽 생성
- 웹 페이지(또는 기타 정보) 요약하기
인기 있는 AI 가상 비서로는 ClickUp Brain, Google Assistant, Siri, Alexa, ChatGPT 등이 있습니다. 예를 들어 ClickUp에서 Brain이 어떻게 작동하는지 확인해 보세요. 👇🏼
나만의 AI 비서를 만드는 이점
개인용 AI 어시스턴트는 다양한 용도로 활용할 수 있고 API를 통해 통합할 수도 있지만, 직접 AI 어시스턴트를 구축하면 네 가지 특별한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 맞춤 설정: AI 어시스턴트를 직접 만들면 UI나 기타 기능을 원하는 대로 맞춤 설정할 수 있습니다. 이는 타사 AI 어시스턴트에서는 할 수 없는 기능입니다.
- 효율성: 타사 어시스턴트는 대개 한 번에 수백만 명의 사용자 쿼리를 처리합니다. 반면, 직접 만든 AI 어시스턴트는 오직 귀하와 귀하의 조직의 쿼리만 처리하므로 효율성을 보장합니다
- 프라이버시: 개인용 AI 어시스턴트는 타사 어시스턴트보다 더 뛰어난 데이터 프라이버시 및 보안 기능을 제공합니다. 데이터는 조직 내에서만 안전하게 관리되며, 데이터 사용 방식은 사용자가 직접 결정합니다.
- 확장성: 조직을 위한 맞춤형 AI 어시스턴트는 놀라울 정도로 확장성이 뛰어나고 유연합니다. 기존 맞춤형 애플리케이션과 손쉽게 연동할 수 있으며, 새로운 기능이나 성능을 간편하게 추가할 수 있습니다.
나만의 AI 어시스턴트 만드는 법: 단계별 가이드
나만의 AI 어시스턴트를 만드는 데 필요한 구체적인 단계를 살펴보겠습니다.
1단계: 사용 사례와 기능 정의하기
가장 먼저 해야 할 일은 AI 비서의 사용 사례, 즉 그 기능과 한도를 정의하는 것입니다.
이 플랜을 신중하게 완료하지 않으면, 원하는 방식으로 의도된 작업을 수행하지 못하는 결과물이 나올 수 있습니다. AI 어시스턴트 개발을 시작하기 전에 다음 사항들을 명확히 정의하고 기록해 두어야 합니다:
비서 유형
개인용 AI 비서를 만들고 계신가요? 아니면 고객 지원이나 비즈니스 운영과 같은 용도로 사용될 비서를 만들고 계신가요? 범용 AI 개인 비서는 다양한 작업을 수행할 수 있는 여러 기능을 갖추고 있지만, 특정 용도의 비서는 특별한 훈련이 필요합니다.
목표 사용자 및 필요한 기술
AI 비서의 주요 사용자는 누구이며, 그들의 역량은 어떤가요? 사용자가 AI 앱에 얼마나 익숙한지, 문제를 정의할 때 어떤 언어를 사용하는지, 그리고 가상 비서를 어떤 방식으로 선호하는지(예: 명령어 입력, 음성 인식, 앱 또는 웹 사용 등) 파악해 보세요.
📮ClickUp 인사이트: 근로자의 37%는 후속 조치 항목을 추적하기 위해 후속 노트나 회의록을 보내지만, 36%는 여전히 다른 단편적인 방법에 의존하고 있습니다.
의사 결정을 기록할 통합 시스템이 없다면, 필요한 핵심 인사이트가 채팅, 이메일, 스프레드시트 속에 묻혀버릴 수 있습니다. ClickUp을 사용하면 모든 작업, 채팅, 문서에서 대화를 즉시 실행 가능한 작업으로 전환할 수 있어, 어떤 것도 놓치지 않도록 보장합니다.
해결해야 할 문제
AI 비서의 기능과 해결하고자 하는 과제를 고려해 보세요. 예를 들어, 생산성 비서라면 최소한 달력, 이메일, 할 일 목록을 관리할 수 있는 기능이 필요합니다. 또는 회의 내용을 요약하거나 이메일을 대신 작성해 주기를 원할 수도 있습니다.
한도
개발자들은 AI 어시스턴트가 바람직하지 않은 결과를 초래하지 않도록 종종 몇 가지 한도를 설정합니다. 따라서 이러한 한도를 미리 명확히 정의해 두세요. 예를 들어, 사용자 데이터를 얼마나 오래 저장해야 할까요? 어떤 종류의 행동은 수행하지 않아야 할까요? 어시스턴트에 적용할 이러한 한도와 기타 필요한 한도들을 정의하고 문서화하세요.
💡전문가 팁: 한도를 설정할 때 “할 일 / 하지 않을 일” 목록을 작성해 보세요. 예시:
✅ 수행 가능: 고객 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고, 주문 추적 정보를 제공합니다
❌ 불가능한 기능: 결제 처리, 민감한 사용자 데이터 저장
2단계: 기술 스택 파악하기
AI 어시스턴트의 기능과 한도를 정리했다면, 이를 구축하기 위한 적절한 기술 스택을 고려해 볼 수 있습니다. 여기에는 어시스턴트 개발을 가속화하는 데 사용할 모든 라이브러리와 프레임워크 및 다음과 같은 기타 인프라가 포함됩니다:
- 사용할 프로그래밍 언어 (예: Python, Java, C++ 등)
- 사용할 언어에 맞는 패키지 설치 도구(예: Python의 경우 Python 패키지 관리자)
- 호스팅 환경 (예: 자체 호스팅, 클라우드 호스팅 등)
- NLP 라이브러리 또는 프레임워크 (예: NLTK, spaCy, Gensim 등)
- ML 라이브러리 및 프레임워크 (SciPy, TensorFlow, NumPy 등)
- 음성 인식 라이브러리 (어시스턴트에 음성 기반 기능을 추가하고 싶다면)
💡전문가 팁: 확장성과 통합 용이성을 고려하여 기술 스택을 선택하세요.
✅ 초기 단계에서 과도한 설계는 피하세요
3단계: 훈련 데이터 찾기
이제 개인용 AI 어시스턴트를 훈련시킬 데이터를 찾아야 합니다. 이 데이터는 제3자 데이터 사이트, 사용자 생성 데이터 소스, 그리고 조직의 활동 로그나 고객 데이터 등 다양한 곳에서 확보할 수 있습니다.
데이터 유형과 관련하여, AI 어시스턴트를 개발하려면 다음 세 가지 유형의 훈련 데이터가 필요합니다:
- NLP 훈련을 위한 자연어 데이터
- 음성 관련 훈련을 위한 음성 데이터 (음성 관련 기능을 통합하려는 경우)
- 비서가 수행할 작업을 학습시키기 위한 작업별 데이터
💡전문가 팁: 어떤 데이터셋을 선택하든, AI 모델을 훈련시키기에 충분한 규모인지 확인하세요. 좋은 출발점은 '10배 법칙'으로, 모델의 매개변수 수보다 최소 10배 더 큰 데이터셋을 갖출 것을 권장합니다.
4단계: 훈련 데이터 정리 및 준비
데이터를 확보했다면, 이제 데이터를 정리하고 라벨을 지정하며 어시스턴트 모델 훈련을 위한 준비를 해야 할 때입니다. 이 단계는 모델이 데이터를 어떻게 해석할지 결정하는 중요한 과정이므로 서두르지 마세요. 각 단계를 수행하는 방법은 다음과 같습니다:
- 데이터 정리: 이 과정에서는 빈 행, 이상치, 중복 값 등 데이터의 모든 오류와 이상치를 제거합니다. 이는 모델이 학습할 데이터가 정확하고 어떠한 오류나 왜곡도 없도록 하기 위함입니다.
- 라벨링: 라벨링이란 데이터셋 내의 데이터에 올바른 태그를 지정하고, 분류하며, 라벨을 붙이는 과정으로, 이를 통해 모델이 훈련 중에 데이터를 정확하게 해석할 수 있도록 합니다. 모델이 서로 다른 데이터 포인트 간에 형성할 관계는 이 과정에 의존합니다.
💡전문가 팁: 데이터를 정리하고 라벨링한 후에는 훈련용과 테스트용으로 각각 하나씩, 총 두 개의 데이터셋으로 나누세요. 데이터셋의 70%는 훈련용으로, 30%는 테스트용으로 남겨두세요.
5단계: 어시스턴트 훈련하기
이제 데이터 준비가 완료되었고, 기술 스택도 구축되었습니다. 이제 AI 어시스턴트 훈련을 시작할 차례입니다. 호스팅 환경에 필요한 tools를 설치하고 실행한 다음, 훈련 데이터셋을 입력하세요. 훈련 속도와 배치 크기 같은 훈련 매개변수를 조정하고, 훈련 과정을 시작하세요.
이 과정의 구체적인 단계는 선택한 NLP 및 ML 라이브러리에 따라 달라지므로, 사용 중인 기술 스택의 설명서를 참고하시기 바랍니다. 오류를 줄이려면 훈련 과정을 지속적으로 모니터링하세요.
💡전문가 팁: 훈련 속도가 느리다면 학습 속도와 배치 크기 매개변수를 조정한 후 프로세스를 다시 시작하세요. 오류가 발생하면 사용 중인 라이브러리의 문제 해결 팁을 참고하세요.
6단계: 어시스턴트 테스트하기
AI 어시스턴트 훈련이 완료되면 테스트 데이터셋을 사용하여 테스트해 보세요. 성능의 정확도를 확인해 보세요. 이 단계에서 다음과 같은 두 가지 유형의 문제가 발생할 수 있습니다:
- 과적합(Overfitting): 이는 훈련 모델이 훈련 데이터를 일반화하지 못하고 단순히 암기해 버릴 때 발생합니다. 그 결과, 훈련 데이터셋으로 테스트할 때는 정확하게 수행되지만 새로운 데이터로 테스트할 때는 성능이 떨어집니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 기법으로는 정규화(regularization), 앙상블(ensembling) 등이 있습니다.
- 언더피팅: 이는 모델이 사용자 입력과 출력 매개변수 간의 관계를 제대로 구축하지 못해, 결국 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋 모두에서 제대로 작동하지 않는 현상을 말합니다. 일반적으로 훈련 시간을 늘리거나 더 크고 복잡한 데이터셋을 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그래도 해결되지 않는다면, 피처 엔지니어링과 같은 고급 기법을 시도하거나 더 복잡한 모델 아키텍처로 전환해 볼 수 있습니다.
위에서 제공된 솔루션을 활용하여 AI 어시스턴트 모델을 재훈련하고 기능을 미세 조정하세요. 테스트 데이터셋을 통해 정확한 결과를 생성하기 시작하면 다음 단계로 넘어가세요.
💡전문가 팁: 긴 입력/짧은 입력, 다양한 언어로 된 입력, 특수 문자나 특이한 형식이 포함된 입력, 불완전하거나 모호한 요청 등 어시스턴트의 한계를 시험해 볼 수 있는 시나리오를 만들어 보세요.
7단계: 사용자 인터페이스(UI) 디자인하기
AI 어시스턴트가 예상대로 작동하기 시작하면, UI에 집중해 보세요. 결국 채팅 어시스턴트의 매력은 사용자 경험(UX)에 달려 있습니다. 겉모습이나 사용감이 매끄럽지 않은 어시스턴트는 아무도 사용하고 싶어 하지 않을 테니까요. 따라서 사용자 친화적인 UI를 디자인해야 합니다. 직접 디자인해 본 경험이 없다면, UX 디자이너를 고용하세요!
UI 디자인이 완료되면, 이를 어시스턴트와 결합하여 호스팅 환경에 배포하고 최종 테스트 및 디버깅을 진행하세요.
💡전문가 팁: 자동 제안 및 빠른 답장 같은 스마트 UI 기능을 추가하여 스마트한 예측 기능을 통해 상호작용 속도를 높여보세요.
8단계: 최종 테스트 및 디버깅 수행
이제 직접 만든 AI 어시스턴트에 대한 최종 테스트를 진행할 시간입니다. 사용자 경험(UX), 어시스턴트의 AI 모델, 그리고 다른 모든 요소가 의도한 대로 작동하는지 확인하세요. 원하는 작업을 수행하도록 프롬프트를 보내고 결과가 얼마나 정확한지 확인해 보세요. 또한 음성 기반 기능도 테스트해 보세요.
이를 위해 어시스턴트의 목표 사용자층에서 몇 명을 초대해 직접 사용해 보게 하세요. 사용자들이 어떤 식으로 쿼리를 구성하는지, 그리고 어시스턴트가 이에 얼마나 잘 응답하는지 확인해 보세요. 의도한 대로 작동하지 않는 부분이 있다면 디버깅을 통해 수정하세요.
💡전문가 팁: 어시스턴트의 목표 사용자층에서 몇 명을 초대해 직접 사용해 보게 하세요. 그들이 어떤 식으로 쿼리를 입력하는지, 그리고 어시스턴트가 얼마나 잘 응답하는지 확인해 보세요. 의도한 대로 작동하지 않는 부분이 있다면 디버깅을 통해 수정하세요.
9단계: 실행 및 모니터링
마지막으로, 조직 내외부의 목표 사용자가 이용할 수 있도록 공개하세요. 실제 환경에서 얼마나 잘 작동하는지 모니터링하고 사용자 피드백을 분석하세요. 피드백을 바탕으로 필요에 따라 개선해 나가세요.
💡전문가 팁: 새로운 데이터를 지속적으로 입력하여 AI 비서가 계속 발전할 수 있도록 도와주세요. 실제 상호작용 데이터를 추가해 정확도를 높이고, 언어 모델을 조정하여 사용자의 의도를 더 잘 이해하도록 만드세요.
ClickUp을 사용하여 나만의 AI 에이전트를 만드는 방법을 단계별로 안내하는 비디오 튜토리얼입니다. 👇🏼
처음부터 시작하기 부담스러우신가요? 업계 선두주자들의 사례를 참고해 보세요!
널리 쓰이는 방법 중 하나는 OpenAI의 강력한 언어 모델을 활용하는 것입니다.
이 모델들은 두 가지 방법으로 이용할 수 있습니다. API를 통해 직접 접속하는 방법(API 키 필요)과, 더 편리하게 Python 라이브러리를 사용하는 방법이 있는데, 후자를 이용하면 훨씬 수월하게 작업할 수 있습니다. 모든 AI 비서에게 있어 핵심 팁은 대화 내역을 관리하는 것입니다. 이는 마치 비서에게 뛰어난 기억력을 부여하는 것과 같습니다!
간단한 채팅용 코드, 좀 더 긴 대화용 파일, 혹은 복잡한 프로젝트용 데이터베이스 등 어떤 형태이든 과거의 상호작용 기록을 저장해 두어야 합니다. AI에게 무언가를 물어볼 때는 AI가 맥락을 이해할 수 있도록 "프롬프트"에 관련 이력을 포함시키세요. OpenAI를 사용 중이라면, 서버와의 통신에 필요한 모든 기술적 세부 사항을 처리해 주는 OpenAI의 Python 라이브러리가 가장 든든한 조력자가 될 것입니다.
나만의 AI 어시스턴트 구축의 과제
사용 가능한 다양한 라이브러리, 프레임워크, 커뮤니티 지원이 있음에도 불구하고, 나만의 AI 개인 비서를 만드는 일은 쉽지 않습니다. 다음과 같은 어려움에 직면하게 될 것입니다:
- 기술적 난이도: AI 어시스턴트를 만드는 과정은 복잡합니다. 여기서는 이를 간략한 양식으로 설명했지만, 실제로는 기술적으로 어려운 작업입니다(특히 소프트웨어 개발자나 엔지니어가 아닌 경우).
- 비용: 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하고 유지 관리하며 지속적으로 개선하는 데 드는 비용은 상당히 높습니다. AI 어시스턴트의 기능을 최대한 활용하려면 UI 디자인, 서버 비용, 개발 비용만으로도 수천 달러가 쉽게 소요될 수 있습니다.
- 개인정보 프라이버시 문제: 맞춤형 AI 어시스턴트를 사용하면 데이터 프라이버시 관리를 더 잘 할 수 있지만, 그에 따른 책임도 커집니다. 모든 사용자 데이터가 귀하의 서버에 저장되는 경우, 데이터 보안을 보장할 책임은 귀하에게 있습니다. 데이터 유출 사고가 발생할 경우, 귀하와 귀하의 조직이 책임을 져야 합니다.
ClickUp Brain이 직접 만드는 AI 비서보다 더 스마트한 대안인 이유
직접 AI 어시스턴트를 만드는 데 따르는 어려움을 피하면서도 조직에서 AI 어시스턴트를 활용하고 싶다면, 이미 번거로움 없이 사용할 수 있는 무료 솔루션이 준비되어 있습니다!
업무용 올인원 앱인 ClickUp에는 팀이 다양한 상황에서 활용할 수 있는 자체 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain이 탑재되어 있습니다.
ClickUp의 프로젝트 관리 기능과 깊이 연동된 ClickUp Brain은 간단한 텍스트 프롬프트만으로 정보를 찾고, 콘텐츠를 생성하며, 기타 프로젝트 관련 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다.
AI가 무엇인지, 그리고 직장에서 업무 효율을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 함께 알아보겠습니다.
ClickUp Brain이란 무엇인가요?
ClickUp Brain은 ClickUp에 내장된 AI 어시스턴트입니다. 워크플로우 및 작업 공간 내의 모든 문서와 깊이 통합되어 있어, ClickUp Brain은 항상 상황을 파악하고 있습니다.
프로젝트에 관한 동료에게 보낼 메시지 초안을 작성할 때든, 문서를 검색할 때든, 이 AI는 항상 여러분의 ClickUp 작업 공간에서 정확한 정보를 찾아냅니다.
ClickUp Brain 사용의 장점
ClickUp Brain을 사용하면 직접 어시스턴트를 구축하는 번거로움 없이 AI의 장점을 활용할 수 있습니다. 다음은 ClickUp Brain의 네 가지 주요 장점입니다:
- 생산성 향상: 모든 프로젝트와 파일, 작업, 화이트보드 등과 깊이 연동되는 AI 생산성 팁을 손쉽게 적용할 수 있습니다. 이를 통해 워크플로우를 위해 여러 tools를 오가며 전환할 필요가 없어집니다.
- 설정 및 사용의 간편함: ClickUp Brain은 맞춤형 AI 비서보다 설정과 사용이 훨씬 더 간편합니다. ClickUp 계정에 가입하기만 하면 바로 ClickUp Brain을 사용할 수 있습니다.
- 경제성: ClickUp Brain은 월 7달러에 불과하여, 맞춤형 AI 어시스턴트를 직접 구축하고 운영하는 비용보다 훨씬 저렴합니다. 또한 유사한 기능을 제공하는 다른 AI 어시스턴트(예: ChatGPT Plus 및 Gemini Advanced)보다도 훨씬 저렴합니다.
- 향상된 보안 및 프라이버시: 마지막으로, ClickUp Brain은 GDPR, HIPAA, AICPA SOC2와 같은 데이터 보안 표준을 준수하므로 데이터에 대한 보안과 프라이버시를 더욱 강화해 드립니다.
ClickUp Brain을 AI 비서로 사용하는 방법
ClickUp Brain을 업무용 AI 비서로 활용하는 방법은 다양합니다. 프로젝트 및 작업 상태에 대해 물어보면, 최신 정보를 바탕으로 답변을 제공해 드립니다.
또한 문서, 회의록, 채팅 스레드, 녹음된 Clip의 텍스트 변환, 또는 다른 곳에서 찾은 정보를 요약해 달라고 요청할 수도 있습니다. ClickUp Brain은 중요한 세부 사항도 빠짐없이 처리해 드립니다!
이 가이드는 다음과 같은 도움을 드립니다:
- 즉시 회의 예약: 만나고 싶은 사람을 말하기만 하면, ClickUp Brain이 일정을 잡아서 초대장을 보내고, 일정 충돌을 방지해 줍니다
- 통합 AI 노트 필기 기능: 회의에 참여하여 대화를 실시간으로 텍스트로 변환하고, 명확하고 실행 가능한 회의록을 자동으로 제공합니다
- 맞춤형 AI 에이전트 만들기: 팀의 고유한 워크플로우에 맞춰 반복적인 작업, 승인 절차 또는 알림을 자동화하세요
- 작업, 문서, 프로젝트 요약하기: 긴 스레드나 문서를 일일이 읽지 않고도 간결하고 실행 가능한 개요를 즉시 확인하세요
- 상황에 맞는 콘텐츠 생성: 프로젝트의 요구 사항에 따라 이메일, 보고서, 블로그 게시물 또는 작업 설명 초안을 작성합니다
- 대화를 작업으로 전환하세요: 클릭 한 번으로 회의 노트나 채팅 내용을 실행 가능한 할당된 작업으로 변환합니다
- 스마트 검색 및 지식 검색: 작업 공간 전체에서 문서, 작업, 의사결정 사항을 즉시 찾아보세요. 더 이상 일일이 찾아볼 필요가 없습니다.
- 상황에 맞는 제안: 다음 단계를 추천하고, 장애 요소를 알려주며, 관련 자료를 제공하여 여러분이 계속 진행할 수 있도록 도와줍니다
- 원활한 협업: 업무 현장에서 바로 코멘트 초안을 작성하고, 아이디어를 브레인스토밍하며, 팀 토론을 원활하게 진행할 수 있도록 도와줍니다
- 맞춤형 워크플로우 자동화: 알림, 상태 업데이트 또는 알림을 위한 AI 기반 트리거를 설정하여 프로세스가 원활하게 진행되도록 합니다
- 맞춤형 생산성 분석: 워크플로우를 최적화할 수 있는 방법을 제안하고 가장 중요한 일을 강조해 줍니다
- 다양한 형식 지원: PDF, 문서, 스프레드시트 등에서 정보를 요약하고, 추출하며, 이를 바탕으로 작업을 수행합니다. 모든 기능을 한 곳에서 이용하세요.
- 안전한 작업 공간 통합: 모든 AI 작업과 데이터를 비공개로 유지하고 체계적으로 정리하여, 팀원만 접근할 수 있도록 합니다
💡전문가 팁: 한 단계 더 나아가고 싶다면 Brain MAX가 도움이 될 수 있습니다 ! AI 데스크탑 비서인 Brain MAX는 음성 명령어로 대화할 수 있게 해주고, 10배 더 빠른 검색 속도를 제공하며, 이미지를 생성하고, 단일 인터페이스를 통해 여러 LLM에 접근할 수 있게 해주는 등 다양한 기능을 제공합니다! Brain MAX 하나면 충분합니다!
ClickUp에서 나만의 에이전트 구축하는 방법
반복적인 일을 처리하고, 질문에 답하며, 프로젝트 진행을 관리해 주는 디지털 팀원이 있다면 어떨까요? 그것도 여러분이 직접 손 하나 까딱하지 않아도 되는 말입니다. 바로 이것이 ClickUp에서 나만의 에이전트를 만들면 얻을 수 있는 혜택입니다! 에이전트 설정은 놀라울 정도로 간단하며, 코드 한 줄도 작성할 필요가 없습니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
- 목표를 정하세요: 에이전트가 어떤 일을 하길 원하는지 생각해 보세요. 블로그 개요를 작성해 줄 콘텐츠 작가, 접수된 문제를 분류해 줄 버그 분류 도우미, 또는 클라이언트 피드백을 관리해 줄 고객 성공 담당자가 필요할 수도 있습니다.
- 지침 작성하기: ClickUp에서는 에이전트가 처리해야 할 작업을 정확히 설명할 수 있습니다. 전문 용어 없이 평이한 언어로 작성하기만 하면 됩니다.
- 사용할 지식 선택: 에이전트가 참조할 문서, 작업 또는 스페이스를 결정하세요. 이렇게 하면 에이전트가 항상 적절한 맥락을 파악하고 관련 정보를 가져올 수 있습니다.
- 적합한 도구 선택하기: 작업 생성, 업데이트 전송, 문서 요약 등 ClickUp의 내장 기능을 활용하여 에이전트가 업무를 처리할 수 있도록 지원하세요
- 가동하고 편안히 쉬세요: 설정이 마음에 들면 에이전트를 켜기만 하면 됩니다. 에이전트가 자동으로 작동하기 시작하여 백그라운드에서 여러분의 워크플로우를 원활하게 유지해 줄 것입니다
가장 큰 장점은 무엇일까요? 팀의 고유한 업무 프로세스에 맞춰 필요한 만큼 에이전트를 자유롭게 구축할 수 있다는 점입니다. 마치 언제든 필요할 때 바로 달려와 도와줄 디지털 도우미 팀이 곁에 있는 것과 같습니다.
ClickUp의 AI 어시스턴트로 생산성을 높여보세요
AI는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. AI는 우리의 일과 삶의 방식을 재정의하고 있습니다. AI는 이메일을 작성해 주고, 조사를 도와주며, 지루한 작업을 자동화할 수 있습니다. 따라서 경쟁에서 앞서 나가고 싶다면, 워크플로우에 AI를 통합하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다!
앞서 설명드린 바와 같이, 나만의 AI 어시스턴트를 만드는 일은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 하지만 ClickUp을 사용하면 ClickUp Brain을 통해 다재다능하고 경제적인 솔루션을 얻을 수 있습니다.
이 AI의 강력한 기능은 프로젝트 세부 정보를 가져오고, 채팅 내용을 요약하며, 마인드 맵을 생성하는 등 프로젝트 관리에 필요한 모든 것을 지원합니다!
더 이상 망설일 필요가 없죠? 지금 바로 ClickUp에 가입하고 AI의 강력한 기능을 직접 경험해 보세요!