일잘러의 체크리스트

같은 회사에서 비슷한 시간을 일해도 일을 믿고 맡길 수 있는 사람과 일을 맡길 때 약간의 주저함이 생기는 사람들이 있습니다. 관리자직위에 있는 분들은 더욱 그렇겠지만, 직급이 비슷한 동료들 사이에서도 뭔가를 마음놓고 요청할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람이 생깁니다. 특별히 더 오래 일하는 것도 아닌데 중요한 업무를 놓치지 않고, 보고는 명확하며, 문제가 생겨도 당황하기보다 해결 방향을 찾아냅니다. 반대로 하루 종일 누구보다 바쁘게 움직였는데도 정작 중요한 일은 끝나지 않고, 마감이 가까워질수록 주변 사람까지 함께 긴장하게 만드는 경우도 있습니다.이 차이를 단순히 능력이나 경력의 차이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 직장 생활에서는 조금 다른 장면을 자주 보게 됩니다. 일을 잘하는 사람은 처음부터..

솔직히 말하면, 저는 꽤 오랫동안 엑셀 함수를 많이 아는 것이 곧 엑셀 실력이라고 믿었습니다. VLOOKUP, SUMIFS, INDEX-MATCH까지 익히고 나서야 뭔가 된 것 같다는 느낌이 들었으니까요. 그런데 실무에서 데이터를 직접 다루면서 그 믿음이 조금씩 흔들리기 시작했습니다. 함수를 아무리 잘 써도 데이터 구조 자체가 잘못되어 있으면 결국 아무 의미가 없다는 걸, 실수를 겪고 나서야 제대로 깨달았습니다.데이터 구조가 잘못되면 함수가 소용없다는 걸 알았습니다제가 처음 실무에서 입고 현황표를 받았을 때, 날짜가 가로 방향으로 쭉 늘어서 있는 형태였습니다. 처음에는 보기 편하다고 생각했어요. 월요일부터 금요일까지 한눈에 들어오니까요. 그런데 피벗 테이블을 만들려는 순간 문제가 생겼습니다.피벗 테이블(..

문제를 해결했는데 왜 똑같은 문제가 다시 생기는 걸까요? 이런 일들이 반복되면 답답할 따름입니다. 일정이 늦어지면 담당자를 재촉하고, 자료가 틀리면 수정을 요청했습니다. 그렇게 수십 번 해결을 반복하면서 초반에는 "당장의 문제해결"에 초점을 뒀고 그게 어느정도 되면 스스로 기뻐하기도했습니다. 그러나 이 일이 몇차례 반복되니 스스로 반문하게 됩니다. "나는 정말 "문제해결"을 하고있는가?" 그러다 어느 날 5-whys기법을 보고 깨달았습니다. 저는 문제를 해결한 게 아니라 증상만 눌러왔던 겁니다. 5Why는 그 증상 아래에 있는 진짜 구조적 원인을 찾아가는 분석 기법입니다. 반복문제 — 해결했는데 왜 또 생기는가일반적으로 문제가 생기면 가장 빠른 해결책을 찾는 것이 일 잘하는 사람의 특징이라고 알려져 있습..

요즘 AI에 대해 공부하다보면 "html'이라는 말이 자꾸 등장합니다. "html"이라는 단어만 들어도 왠지 복잡한 프로그래밍과 관련한 것 같아부담부터 느껴집니다. AI에 대해서 배우는 건 재밌지만 자꾸 이런 전문적인(?) 용어들이 나오면 멈칫하게 되더라구요. 그런데 막상 알고 보면 어렵지않은 부분들이 있습니다. html 역시 직장인이 사용하는 범위에서 배울 수 있어요! 개발자가 아닌 일반 직장인이 실무에서 HTML을 활용할 때는 복잡한 코딩 지식이나 문법 암기가 거의 필요하지 않습니다.쉽게 정의하자면, 직장인에게 HTML은 '글이나 정보에 어떤 모양과 역할을 줄지 표시해 주는 표식'입니다. 조금 더 직관적으로 비유하자면, 문서에 깔끔한 옷을 입히거나 생성형 AI에게 명확한 안내 포스트잇을 붙여주는 작업..

AI 워크스페이스, 이름만 들으면 굉장히 어려운 일인거 같고 처음 알아보다보면 내 파일들이 AI에 노출돼 보안에 문제가 생길 것 같은 두려움때문에 더 깊이 들어가기가 두려웠습니다. 클로드 코워크를 배우면서 AI 워크스페이스의 효율성을 배우기 시작하고, 나아가 최근 출시된 챗지피티 워크를 같이 결합하면서 AI 워크스페이스를 잘 만드는 것이 나의 효율을 몇배는 끌어올릴 수 있겠다는 확신이 생겼습니다. 업무자동화, 말처럼 쉬운 건 아니었습니다제가 처음 AI 워크스페이스를 사용하면서 가장 먼저 한 일은 강의안 PPT 파일이 들어 있는 폴더를 Claude Cowork에 연결하는 것이었습니다. 그리고 "개선점을 찾아서 HTML 보고서로 저장하고, 이메일로 보내줘"라는 단 한 줄의 지시를 입력했습니다. 솔직히 이..

Gemini의 Deep Research 기능은 수백 개의 웹 자료를 교차 검증해 보고서 한 장으로 압축해 줍니다. 처음 이 결과물을 받아 든 순간, 저는 솔직히 좀 당황했습니다. 제가 반나절은 써야 한다고 생각했던 일이 5분 만에 끝나 있었거든요. 구글 생태계와 연동되는 AI 비서, 처음 세팅해본 날ChatGPT나 Claude를 유료로 꽤 오래 써온 터라 Gemini를 처음 본격적으로 파고들었을 때는 큰 기대를 하지 않았습니다. 상대적으로 챗지피티나 클로드가 더 많이 이야기가 되니 구글은 구글 자체의 강점이 있지만 업무용 AI는 챗지피티나 클로드라고 생각했죠. 그런데 워크스페이스 연동 기능을 켜고 나서 역시 구글은 구글이구나 싶었어요.설정에서 '개인 인텔리전스 → 연결된 앱'으로 들어가 Google Wo..

ChatGPT 워크(ChatGPT Work)가 공개되면서 AI 활용 방식이 완전히 달라졌습니다. 질문을 입력하고 답변을 받는 수준이 아니라, 자료를 가져오고 결과물을 만들고 반복 업무까지 자동으로 돌리는 구조입니다. 제가 이 흐름을 처음 따라가 봤을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 단순히 더 좋은 챗봇이 생긴 게 아니라, 일하는 방식 자체가 바뀌는 느낌이었습니다. ChatGPT 워크로 업무 자동화하는 비결, 바로 스킬설정매일 아침 비슷한 루틴이 있었습니다. 문서를 열고, 필요한 자료를 찾아 첨부하고, ChatGPT에 질문을 입력하고, 결과를 복사해서 다시 저장하는 과정이었습니다. 그게 당연한 방식이라고 생각했는데, ChatGPT 워크를 보고 나서야 그 과정 자체가 비효율이었다는 걸 깨달았습니다.C..

솔직히 저는 WBS를 처음 접했을 때 "그냥 엑셀에 할 일 적어두는 표 아닌가?"라고 생각했습니다. 그런데 내용을 파고들수록 그게 얼마나 단순한 오해였는지 깨달았습니다. WBS는 프로젝트의 범위, 담당자, 일정, 산출물, 리스크를 하나의 구조 안에서 연결하는 관리 도구입니다. 제대로 이해하고 나면 "왜 이걸 이제야 알았지"라는 생각이 드는 그런 개념입니다.WBS란 무엇인가 — 레벨 구조와 산출물 관리WBS는 Work Breakdown Structure의 약자입니다. 여기서 Breakdown이란 업무를 잘게 쪼개어 위계 구조로 나열한다는 뜻으로, 단순히 할 일을 나열하는 것이 아니라 전체 프로젝트를 트리 구조로 시각화하는 방식입니다. 최상위 레벨에는 프로젝트 전체가, 하위 레벨로 내려갈수록 각 포지션별 세..

연봉을 500만 원 올리기 위해 이직을 준비했던 적이 있습니다. 당시엔 그게 당연한 수순처럼 느껴졌습니다. 그런데 막상 이력서를 다듬으면서 '내가 이 회사에서 뭘 해결할 수 있게 됐는지'를 쓰려고 하니 손이 멈췄습니다. 연봉 숫자는 있었지만, 능력의 기록이 없었습니다. 그때부터 커리어를 바라보는 방식이 조금씩 달라졌습니다.이직 타이밍, 연봉보다 먼저 봐야 할 것직장인이라면 누구나 한 번쯤 이직 유혹을 받습니다. 특히 유튜브나 커뮤니티에는 '몇 년 차에 연봉 얼마 올렸다'는 이야기가 넘쳐납니다. 저도 그런 글들을 보며 지금 내가 너무 느린 게 아닌가 조급해진 적이 있습니다.그런데 직접 겪어보니, 이직을 자주 했을 때 시니어 리더들이 이력서를 어떻게 읽는지가 생각보다 중요했습니다. 잡호핑(Job Hoppin..