AI 시대, 일 잘하는 사람은 이미 노트북LM으로 일하고 있었다

이제는 ‘프롬프트 잘 쓰기’보다 ‘데이터를 잘 다루는 능력’이 중요해졌다

 

AI를 오래 써온 사람이라면 느낀다.
이제는 질문을 잘 던지는 것보다, AI가 어떤 데이터 안에서 답하도록 설정하느냐가 더 중요해졌다는 걸.
초기의 ChatGPT 시대가 ‘프롬프트 엔지니어링’의 시대였다면,
지금은 ‘RAG(데이터 기반 AI)’의 시대로 넘어왔다.

 

노트북LM은 그 변화를 가장 실용적으로 보여주는 도구다.
내가 가진 문서, 회의록, 이미지, 음성 파일 등
모든 형태의 데이터를 불러와 ‘나만의 AI 어시스턴트’를 만들 수 있다.
한마디로 ‘내 자료 안에서만 답하는 GPT’라고 보면 된다.

 

무료 버전만으로도 실무에서 충분히 쓸 수 있다

유료 모델을 쓰면 소스 개수나 저장 한도가 늘어나지만,
무료 버전만으로도 핵심 기능은 모두 쓸 수 있다.
최대 50개의 자료를 업로드해 AI 분석, 요약, 비교, 슬라이드 생성까지 가능하다.
단순한 검색이 아니라, ‘딥 리서치(Deep Research)’ 기능을 통해 관련 데이터를 자동으로 수집하고 중복·누락된 정보를 보완한다.

 

이 기능 하나만 잘 써도 ‘AI 보고서’의 완성도가 달라진다.

 

AI가 만들어주는 건 ‘결과물’이 아니라 ‘구조’였다

노트북LM을 써보면 금세 깨닫는다.
AI가 대신 보고서를 써주는 게 아니라,
자료를 다루는 구조를 만들어주는 도구라는 걸.

 

딥 리서치로 데이터를 수집하고,
‘소스 인벤토리’로 신뢰도 높은 자료를 분류한다.
그다음 ‘핵심 주제 도출’ 기능을 통해 전체 자료에서 주요 키워드를 뽑고, 주제별 핵심 소스를 자동 매핑한다.

 

이 과정을 거치면, 보고서의 틀이 이미 완성된다.
AI가 대신 써주는 게 아니라, 내가 어떤 순서로 써야 할지 알려주는 셈이다.

 

‘데이터 정제력’이 AI 활용력의 핵심이 되었다

노트북LM을 쓰다 보면 결국 한 가지로 귀결된다.
데이터를 얼마나 깔끔하게 정리하느냐가 결과의 품질을 결정한다.
AI는 재료가 좋아야 좋은 답을 낸다.

 

그래서 사용자들은 자연스럽게
– 오래된 자료는 제외하고
– 편향된 정보는 필터링하고
– 근거가 명확한 소스만 남기는 습관을 갖게 된다.

 

이건 단순히 AI를 ‘활용’하는 차원을 넘어서
정보를 다루는 새로운 근육을 만드는 과정이라고 할 수 있다.

 

클릭 몇 번으로 완성되는 슬라이드, 그리고 그 이후

자료만 준비되어 있다면 결과물 만드는 건 어렵지 않다.
노트북LM은 바로 슬라이드, 오디오, 비디오, 마인드맵 형태로 출력할 수 있다.
예전 같으면 하루 종일 걸리던 보고서 초안이 지금은 10분 만에 윤곽이 잡힌다.

 

하지만 진짜 효용은 그 뒤에 있다.
‘AI가 만들어준 초안’을 토대로 내 손으로 내용을 다듬는 과정에서 보고서의 밀도와 방향이 눈에 띄게 달라진다.
AI가 시간을 줄여주고, 사람은 생각의 질을 높인다.

 

AI 시대의 경쟁력은 ‘리서치부터 보고서까지’ 연결하는 능력이다

노트북LM이 보여준 건 단순한 기능이 아니라, 일을 흐름 전체를 AI와 연결하는 방식이다.

 

검색 → 수집 → 검증 → 구조화 → 시각화
이 다섯 단계를 하나의 플랫폼에서 끝낼 수 있다.

 

직장인에게 이건 단순한 ‘도구의 진화’가 아니라 업무 방식 자체의 변화다.
누가 더 많은 시간을 쓰느냐보다, 누가 더 정확한 데이터로 일하느냐가 성과를 결정한다.

 

결론, AI 활용의 본질은 ‘자동화’가 아니라 ‘정확화’였다

노트북LM은 화려한 기술보다 실용에 가깝다.
일을 대신해주는 AI가 아니라, 내 일을 정확하게 정리하게 만드는 AI에 가깝다.

 

앞으로의 직장인은 AI를 ‘대체자’로 보지 않는다.
대신 ‘내 생각을 더 정제해주는 파트너’로 본다.
노트북LM은 그 첫걸음에 가장 가까운 도구였다.

 

이제는 “어떤 AI를 쓰느냐”보다 “내 데이터를 어떻게 쌓느냐”가 실력을 결정한다.
노트북LM은 그걸 몸으로 느끼게 해주는, 요즘 가장 현실적인 AI 도구였다.