오늘날 기업의 업무 환경은 수많은 도구로 분산돼 있다. 문서, 스프레드시트, 회의록, 이메일 등 핵심 정보가 여러 앱에 흩어지면서 개인 업무와 협업 흐름은 점점 더 복잡해지고 있다. 최근에는 생성형 AI 도구가 대거 등장하며 챗봇형 질의응답이나 자동화 기능이 추가되고 있지만, 여전히 앱 간 단절과 데이터 파편화 문제는 해결되지 않고 있다. 여러 앱과 파일에 흩어진 정보를 하나의 워크스페이스에서 접근하고, 그 워크스페이스에서 AI가 자연스럽게 작동해야 생산성이 실질적으로 향상될 것이라는 주장이 힘을 얻는 이유다.

이는 단순한 편의의 문제가 아니라 AI 기술의 진화 방향과 맞닿아 있다. 초기의 생성형 AI는 문서 작성·요약 등 콘텐츠 생성에 머물렀고, 이후에는 조직 내부 지식을 검색·정리하는 검색형 AI가 등장했다. 최근 떠오르는 에이전틱 AI는 업무 맥락을 이해하고 스스로 행동하기 위해 다양한 출처의 정보를 동시에 참조해야 한다. 즉, ‘데이터가 어디에 있고 어떻게 연결돼 있는지’가 AI 생산성 혁신의 핵심 조건이 된 것이다.

이런 흐름 속에서 노션은 ITWorld와 CIO Korea가 주최한 ‘CIO Summit 2025 Korea’에 참석해 파편화된 업무 환경을 통합하고 단일 워크스페이스에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 전략을 소개했다. 노션의 프로덕트 오퍼레이션 리드 리처드 강은 발표에서는 노션 AI(Notion AI)가 정보를 이해하고 정리하는 것을 넘어, 업무까지 수행하는 개인 맞춤형 에이전트가 기업 환경에서 어떻게 활용되고 있는지를 실제 데모를 통해 제시했다.

다양한 데이터 소스를 통합한 자동 보고서 생성

리처드 강에 따르면, 노션은 워크스페이스 안에 태스크와 프로젝트를 포함한 모든 지식을 통합하고 그 위에 AI 계층을 얹은 형태로 제공한다. 리처드 강은 “여러 앱을 오가며 정보를 찾아다니지 않아도 필요한 모든 컨텍스트가 한 공간에서 연결된다”라고 설명했다.

먼저 리처드 강은 리서치 모드(Research Mode)를 시연하며 노션 AI가 실제 업무에 어떻게 활용되고 있는지 보여줬다. 예를 들어 한 제품의 기능 활용 현황을 조사하는 프로젝트를 진행한다고 가정해 보자. 기존 방식에서는 설문 문항을 만들어 응답 데이터를 수집한 뒤 스프레드시트에 정리하고, 직접 이 데이터를 분석해 인사이트를 도출해야 한다. 시간이 많이 소요되는 반복적인 작업이다.

노션 AI을 활용하면 이런 작업 방식이 완전히 달라진다. 설문 조사 결과를 담은 CSV 파일을 첨부하고 “설문 데이터를 분석해서 보고서를 작성해 달라”라고 요청하면 노션 AI가 10만 행 이상의 CSV 파일을 즉시 분석해 노션 데이터베이스 형식으로 변환한다. 하나의 프롬프트만으로도 몇 초 만에 상당히 완성도 높은 초안을 얻을 수 있다.

Notion

하지만 CSV 데이터만을 분석한 보고서는 한계가 있다. 응답 숫자와 패턴은 빠르게 파악할 수 있지만, 실제 사용 경험에서 비롯한 다양한 맥락이 반영된 데이터는 아니기 때문이다. 슬랙 스레드와 채팅에서 동료들과 주고받은 의견, 온라인 커뮤니티에서 오가는 사용자 의견, 현장에서 고객의 목소리를 듣는 세일즈팀의 피드백까지 더하면 훨씬 더 폭넓고 입체적인 보고서를 만들 수 있다.

이를 위해 노션은 다양한 서드파티 앱과 연결할 수 있는 AI 커넥터 기능을 제공한다. 슬랙, 마이크로소프트, 세일즈포스, 팀즈 등 외부 도구에서 관련 내용을 불러와 분석에 활용할 수 있도록 설계됐다. 데모에서 리처드 강은 “이 슬랙 채널을 참고해 동료들의 피드백을 모아 달라”라고 요청했고, AI는 해당 메시지 스레드를 자동으로 검색해 필요한 내용을 보고서에 반영했다.

사용자 정보를 학습한 ‘똑똑한’ 자동화

리서치 모드는 데이터 수집·분석과 보고서 자동화를 크게 단축해주지만, 생성된 초안에는 여전히 보완해야 할 부분이 있었다. 작성자 고유의 말투나 표현 방식까지 그대로 반영하지 못한다는 점이다. AI가 정교한 분석을 수행했더라도 결과물이 ‘내가 쓴 것’처럼 들리지 않으면 업무에 바로 활용하기 어렵다.

노션은 이런 문제를 해결하기 위해 ‘지침 및 메모리(Instructions & Memories)’ 기능을 도입했다. 사용자는 자신이 선호하는 글쓰기 톤과 스타일을 지침으로 미리 설정할 수 있다. 예를 들어 “조금 더 캐주얼하고 친근한 톤으로” 혹은 “기존에 작성한 보고서 스타일을 기준으로 맞춰달라”라는 식의 요청이 가능하다.

지침 및 메모리 기능은 리서치 모드 결과물 품질을 높이는 데 중요한 역할을 하지만, 노션의 워크스페이스 환경에서는 그 이상의 의미를 갖는다. 노션 AI가 사용자를 이해하는 에이전트로 기능하는 기반이 되기 때문이다. 리처드 강은 “에이전트는 나에 대한 정보를 더 많이 알고 있다. 이름이 리처드라는 사실, 뉴욕에서 일하고 있다는 사실, 할 일 목록에 여러 작업이 쌓였다는 점을 기억한다. 이를 기반으로 업무 관리를 도와준다”라고 설명했다.

Notion

예를 들어, 바쁘게 업무를 하다 보면 중간중간 다른 팀과의 미팅 일정을 할 일 목록에 추가해야 하는 상황이 자주 있는데, 다른 곳에 메모해 두고 잊어버리기 쉽다. 하지만 노션 AI에 이해관계자 미팅 태스크를 추가해달라고 요청하는 것만으로도 새 목록을 즉시 생성할 수 있다. 이때 노션 AI는 지침과 메모리를 바탕으로 어떤 태스크를 어떤 데이터베이스에 저장해야 하는지, 어떤 속성을 부여해야 하는지 스스로 판단해 반영한다.

리처드 강은 “노션 AI를 사용할수록 개인화된 에이전트는 점점 더 많은 것을 학습한다. 사용자의 말투와 선호도를 반영해 신뢰도가 높아지고 업무 파트너처럼 작동하게 된다”라고 덧붙였다.

‘사용자가 잠든 사이에’ 실제 업무를 수행하는 커스텀 에이전트

프롬프트에 따른 자동화에서 더 나아가 최근 노션은 커스텀 에이전트(Custom Agents)를 도입했다. 사용자가 프롬프트를 직접 입력하지 않아도 트리거나 시간 기반 스케줄에 따라 AI가 자동으로 작업을 수행하는 기능이다. 리처드 강은 “사용자가 자는 동안에도 AI가 알아서 업무를 처리한다”라고 표현했다.

노션 환경팀의 실제 사례도 소개했다. 노션 환경팀은 전 세계 사무실을 운영하며 직원이 질문이나 요청을 올리는 ‘office-ask’ 슬랙 채널을 운영한다. 그런데 시간이 지나면서 여러 문제가 발생했다. 질문에 답변하는 데 소요되는 시간이 매주 10시간에 달했으며, 요청 사항이 슬랙의 스레드에 흩어져 관리가 어려웠다. 또 사무실 관련 정보가 빠르게 변경돼 위키 문서는 금세 낡고 부정확해졌다.

이에 환경팀은 커스텀 에이전트를 통해 ‘스마일러(Smiler)’를 제작했다. 스마일러는 슬랙 채널에 메시지가 올라오면 자동으로 응답하고, 데이터베이스에서 필요한 정보를 찾거나 정보를 최신 상태로 업데이트한다. 직원이 서울 사무실 주소를 물어보면 즉시 응답하고, 주소 정보에 층수를 추가해달라고 요청하면 내부 문서를 자동으로 수정한다. 사용자가 접근 권한을 부여한 정보만 검색하도록 설계돼 있어 엉뚱한 데이터를 가져오거나 허가되지 않은 정보를 크롤링하는 일은 불가능하며, 환경팀은 활동 로그를 통해 스마일러가 언제 어떤 요청에 답변했는지 확인할 수 있다.

슬랙 채널에 공개적으로 올리기 민감한 상황이 생기면 스마일러와 1:1 대화를 통해 문제를 해결하도록 구성했다. 예를 들어 “9층에서 프린터를 부순 것 같은데 어떻게 해야 할까?”라는 질문을 입력하면, 스마일러는 환경팀이 확인할 수 있도록 태스크를 생성하고, 해당 사무실 위치에 맞춰 적절한 담당자에게 티켓을 배정한다. 리처드 강은 “반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 대신 수행하기 때문에 조직 전체의 워크플로우가 크게 개선된다”라고 설명했다.

이 밖에도 노션의 마케팅팀은 모든 요청을 한 곳에서 수집·정리하는 인테이크 에이전트를 구축했고, CEO와 CPO는 매일 오전 8시에 각 부서의 주요 프로젝트 진행 상황을 자동으로 요약해 전달받는 에이전트를 만들었다고 한다. 이처럼 직원은 필요에 따라 자신만의 커스텀 에이전트를 만들어 워크플로우를 얼마든지 개선할 수 있다.

리처드 강은 “이런 사례는 에이전트가 워크스페이스에서 실제로 작동할 수 있는 작지만 효과적인 방식을 보여준다. 최신 추론 모델과 함께 AI는 점점 강력해지고 있고, 노션은 이를 바탕으로 새로운 경험을 제공하고 있다. 노션의 목표는 사람들이 바쁘게 일하는 것이 아니라, 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 것”이라고 강조했다.
mia.kim@foundryco.com