AI 채팅 스레드, 폴더로 관리: 업무 효율성을 높이는 스마트한 방법

특정 프로젝트나 업무에 대해 AI와 깊이 있는 대화를 나누다 보면, 해당 스레드에는 중요한 맥락, 결정 사항, 생성된 콘텐츠가 축적됩니다. 따라서 동일한 맥락에서 작업을 이어가기 위해 해당 스레드를 다시 찾는 것은 자연스러운 일입니다.

문제는 우리가 AI를 단일 목적이 아닌, 동시에 여러 가지 업무에 활용한다는 점입니다.

• 마케팅 캠페인 기획관련해서 AI에게 질문을 하다가,

• 다음 순간에는 인사팀의 채용 공고 초안을 검토하고,

• 잠시 후에는 신규사원 교육에 관한 문서 작성을 돕는 등

끊임없이 다른 맥락으로 전환해야 합니다. 이때마다 새로운 스레드를 생성하게 되면, 기존에 진행하던 스레드들은 무질서하게 쌓이게 되고, 나중에 필요한 스레드를 다시 찾으려 할 때 상당한 시간과 노력이 소요됩니다. 이번 글에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시합니다.

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스레드 관리 기능의 부재가 초래하는 비효율

많은 AI 서비스들이 제공하는 스레드 목록은 대개 시간 순서대로 나열되는 단순한 형태입니다. 일부 서비스에서 스레드를 북마크하는 기능을 제공하기도 하지만, 이것만으로는 부족한 경우가 많습니다. 업무는 대개 프로젝트, 팀, 주제 등 다양한 기준에 따라 분류되기 때문입니다.

AI의 효율성 덕분에 우리는 과거보다 더 많은 역할을 소화할 수 있게 되었지만, 동시에 관리해야 할 정보와 맥락도 늘어났습니다. 이런 상황에서 AI와의 대화 기록인 스레드를 효과적으로 조직하고 관리할 수 없다면, AI를 많이 사용할 수록, 그 결과물인 스레드를 관리하는 데 비효율성이 높아지는 역설적인 상황에 처할 수도 있습니다.

업무 효율성을 높이는 스레드 관리

폴더 구조안에 스레드를 담기

우리가 컴퓨터 파일이나 이메일을 정리할 때 폴더를 사용하는 이유와 마찬가지로, AI 챗 스레드도 업무 단위로 구조화하여 관리할 수 있다면 어떨까요? 단순히 모든 스레드를 하나의 긴 목록 방식으로 나열하는 대신, 다음과 같은 계층적 폴더를 만들고, 최종 폴더에 스레드를 담아서 관리한다면 업무 효율성을 더욱 높일 수 있을 것입니다.

• 프로젝트 폴더: '마케팅 캠페인 2025', '신제품 개발', '영업 전략 회의' 등 진행 중인 프로젝트별 최상위 폴더에 해당합니다.

• 하위 업무별 폴더: 각 프로젝트 폴더 아래에 '광고 문구 작성', '시장 조사 분석', '기술 사양 검토'와 같이 세부 업무별 하위 폴더를 구성하고, 그 폴더에 해당 업무에 해당하는 스레드를 담아서 관리합니다.

• 주제별 또는 기능별 폴더: 때로는 특정 AI 기능 활용이나 일반적인 주제에 대한 스레드를 모아두는 폴더도 유용합니다. 예컨대 '코딩 도우미', '보고서 요약', '아이디어 뱅크' 등입니다.

폴더 구조 관리의 이점

예를 들어 HR 담당자가 AI를 활용할 때, 위에서 언급한 방식으로 'HR업무'라는 최상위 폴더를 만들고 그 안에 '채용', '성과관리', '교육'과 같은 하위 폴더를 만들어 관련 스레드를 그 폴더 안에 구분하여 저장할 수 있다면, 다음과 같은 이점이 예상됩니다.

• 빠른 정보 접근: 특정 업무와 관련된 스레드를 찾기 위해 전체 목록을 일일이 탐색할 필요 없이 해당 업무 폴더로 바로 이동하여 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

• 업무 현황 파악: 폴더 구성을 통해 현재 진행 중인 여러 업무와 관련된 AI 활용 현황을 체계적으로 관리할 수 있습니다.

• 업무별 맞춤형 AI 활용 패턴 형성: 각 업무의 성격에 맞는 AI 모델 선택, 프롬프트 스타일, 대화 방식 등을 스레드 폴더를 통해 체계화하고 발전시킬 수 있습니다.

특정 질문/응답 북마크

대화 내용 중 특정 응답, 또는 정성껏 작성한 질문을 북마크할 수 있다면 어떨까요? AI와의 대화 스레드는 종종 길어지기 마련이며, 그 안에 담긴 모든 내용이 동등하게 중요하지는 않습니다. 때로는 AI가 제공한 데이터 분석 결과, 특정 문제에 대한 핵심 솔루션, 완벽하게 다듬어진 한 문단, 또는 AI에게 더 상세한 답변을 얻기위해 상세하게 구성한 질문 그 자체가 중요할 수 있습니다.

이러한 핵심 질문 또는 응답을 개별적으로 북마크할 수 있으면, 나중에 긴 스레드를 다시 처음부터 읽어볼 필요 없이 필요한 정보가 담긴 정확한 응답으로 바로 이동할 수 있습니다. 이는 정보 탐색 시간을 대폭 줄여주고, AI와의 대화를 통해 얻은 핵심 가치를 빠르게 재활용할 수 있게 해줄 것입니다.

결론: 효율적인 AI 활용은 효과적인 스레드 관리에서 시작됩니다.

효율적인 AI 활용은 단순히 강력한 AI 모델을 사용하는 것을 넘어, AI와의 상호작용 기록을 체계적으로 관리하는 것에서 완성됩니다. 마치 우리가 중요한 문서를 파일 캐비닛이나 클라우드 스토리지의 폴더 구조로 정리하듯, AI와의 대화 스레드 역시 업무 단위구조화된 폴더 안에 넣어서 관리하는 것이 필수가 될 것입니다.

Promm.ai 에서는 이 점을 고려하여, 스레드를 드래그 앤 드롭 방식으로 편리하게 폴더에 넣을 수 있는 기능과, 긴 스레드 내에서도 핵심적인 내용을 바로 찾아볼 수 있도록 특정 응답을 북마크하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 AI와의 모든 대화 기록을 효율적으로 관리하며 AI가 제공하는 가치를 효과적으로 활용할 수 있습니다.