[직장인 AI 교육] (3) 회사 자료 정리 체계 만들기

3편

자료 정리를 시작은 했는데, 어디까지 해야 끝인지 모르겠다면.

저도 그 지점에서 여러 번 멈췄습니다. 파일 17만 개를 앞에 두고 "다 정리한다"는 생각으로 덤비면 사흘을 못 갑니다. 결국 세 단계로 쪼개고 나서야 진도가 나갔습니다.

회사 자료 정리를 세 단계로 나눈 이유

1차는 단순 재분류입니다. 지난 글에서 말씀드린 폴더·파일명 규칙에 따라, 흩어져 있던 파일을 새 구조로 옮기는 작업입니다. 여기까지는 사람이 정한 규칙대로 자리만 바꾸는 겁니다.

2차는 AI가 읽을 수 있게 만드는 단계입니다. 옮겨둔 폴더의 파일명과 내용을 AI가 찾아볼 수 있는 상태로 정리합니다.

여기에 요령이 하나 있습니다. 한글, 워드, 엑셀, PPT, PDF 같은 일반 문서는 AI가 읽을 때 토큰을 많이 씁니다. 같은 내용이라도 글자 말고 서식과 표, 레이아웃 정보가 함께 딸려 들어가기 때문입니다. 스캔한 PDF라면 더 심합니다.

그래서 주요 자료는 먼저 MD 파일로 변환해둡니다. MD는 마크다운(Markdown)의 줄임말이고 확장자가 .md입니다. HTML과 같은 계열의 표기법인데 훨씬 단순합니다.

변환 자체는 시간이 걸립니다. 대신 한 번 해두면 그다음부터 작업이 빨라지고, 토큰도 덜 쓰고, 파일 용량도 작아집니다.

전부 변환할 필요는 없습니다. 자주 쓰는 자료만 하면 됩니다. 그걸 고르는 것마저 벅차면 그냥 전체를 대상으로 요청하셔도 됩니다. 고르느라 시간 쓰는 것보다 낫습니다.

3차가 AI 협업입니다. 2차까지 끝나야 비로소 대화하면서 쓸 만한 자료를 만들 수 있습니다.

한 번에 다 하지 않은 이유는 단순합니다. 파일 수가 많아서, 나눠서 하는 게 실제로 더 빨랐습니다.

혹시 이런 적 없으신가요? "주말에 몰아서 다 정리해야지" 했다가, 토요일 오후에 포기했던 적.

AI에게도 한 번에 다 시키지 않습니다

작업량을 한꺼번에 주면 효율이 떨어집니다. 더 큰 문제는 중간에 멈췄을 때입니다. 특히 토큰 한도에 걸려 끊기면 처음부터 다시 해야 합니다. 많이 맡겼을수록 되돌아가는 거리가 멉니다.

그래서 처음에는 200개 단위로 끊어서 요청했습니다.

익숙해진 뒤에는 AI에게 이렇게 물어봤습니다.

"지금까지 한 작업을 더 빠르게 하는 요령을 알려줄래?"

특별한 기능이 있는 게 아닙니다. 지금 하는 작업에 맞는 최적화 방법을 AI가 직접 정리해줍니다. 그대로 적용하니 속도가 붙었습니다.

그리고 복사 승인과 재배치 승인은 따로 받았습니다. 파일을 복사해도 된다는 것과, 위치를 옮기고 내용을 바꿔도 된다는 것은 다른 얘기입니다. 하나로 묶으면 되돌릴 수 없는 작업까지 한 번에 허락하게 됩니다.

3차에서 실제로 나오는 것

지금은 3차, AI 협업의 초입입니다.

MD 파일을 토대로 대분류 폴더별로 마스터 MD 파일을 만들고, 그걸 기준으로 각 항목을 정리합니다. 여기에 항목끼리 연결을 걸고 최근 시장 동향 자료까지 함께 읽히면, 자료 분석 보고서가 나옵니다.

웬만한 실무자가 작성하는 수준의 분석이고, 일부는 임원 보고용으로 써도 손색이 없습니다.

결국 3차가 실제 업무에서 가장 값을 하는 구간이었습니다. 1차와 2차는 여기에 오기 위한 준비였습니다.

오늘의 정리 ① 1차 재분류 → 2차 MD 변환 → 3차 AI 협업. 한 번에 하려 들면 못 끝낸다
② 일반 문서는 서식 정보까지 읽히느라 토큰을 많이 쓴다. 주요 자료는 MD로 변환해둔다
③ 고를 시간이 아까우면 전체 변환을 맡겨도 된다
④ AI에게도 200개씩 끊어 시킨다. 끊기면 처음부터라서다
⑤ 복사 승인과 재배치 승인은 따로 받는다

오늘은 폴더 하나만 골라 MD로 바꿔보시겠어요.
같은 질문을 원본 파일에 할 때와 MD에 할 때 속도가 다릅니다. 자료 정리하다 막힌 지점 있으시면 댓글로 나눠주세요.

회사자료정리