AI와 함께하는 효율적인 멀티태스킹 방법

많은 사람이 멀티태스킹이 효율적이라고 믿습니다. 하지만 연구에 따르면 사람의 뇌는 동시에 여러 가지 일을 능숙하게 처리하지 못하는 구조입니다. 작업을 오가며 집중력을 분산시키는 순간마다 뇌는 리소스를 재배분해야 하며, 이로 인해 오히려 작업 효율성과 정확도는 떨어지게 됩니다. 멀티태스킹은 겉보기에 바쁘게 느껴지지만, 실제로는 많은 에너지를 낭비하는 구조입니다.
그러나 우리는 실무에서 다양한 업무를 동시에 마주하게 됩니다. 보고서 작성 중 이메일 응답, 미팅 일정 조율, 팀원 피드백 등 해야 할 일이 쏟아지는 상황에서 ‘한 번에 하나씩’만 고집할 수는 없습니다. 이런 현실적인 제약을 극복하는 해결책이 바로 AI 도구를 활용한 멀티태스킹 보조 전략입니다.

AI와 함께하는 효율적인 멀티태스킹 방법에 대한 설명

 

AI는 어떻게 멀티태스킹을 보조할까?

AI는 사람이 아닌 기계이기에, 병렬 작업 처리 능력이 탁월합니다. 예를 들어 한 사람이 하나의 엑셀 파일을 편집하면서 동시에 고객 이메일에 응답하는 것은 어려운 일이지만, AI는 이러한 역할을 각각 분리해 동시에 수행할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
대표적인 방법은 다음과 같습니다:

• 작업 우선순위 자동 분류: AI 도우미는 들어오는 업무 요청을 중요도와 긴급도에 따라 자동 정렬해 줍니다. Microsoft Copilot, Notion AI, Google Gemini 같은 도구는 이메일이나 슬랙 대화를 분석하여 ‘즉시 대응할 일’과 ‘나중에 해도 되는 일’을 구분해 주는 기능을 제공합니다.
• 루틴 자동화: 매일 반복되는 업무(예: 이메일 체크, 데이터 백업, 회의록 작성 등)를 Zapier, Make, IFTTT 같은 AI 자동화 도구로 자동 처리함으로써 사용자는 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
• 멀티 채널 통합 관리: 다양한 커뮤니케이션 채널(이메일, 메시징 앱, 프로젝트 툴 등)에서 오는 메시지를 AI가 하나의 대시보드로 통합하여 보여주면, 사용자는 한 곳에서 모든 정보를 확인하고 처리할 수 있습니다. 이는 멀티태스킹 중 발생하는 맥락 전환 비용을 줄여줍니다.
  
  

AI 기반 멀티태스킹 전략 설계하기

효율적인 AI 기반 멀티태스킹을 위해서는 무작정 도구를 사용하는 것이 아닌, 다음과 같은 전략적 접근이 필요합니다.

1. 업무 분류 체계 수립
   먼저 자신의 업무를 유형별로 분류해야 합니다. 반복 업무, 창의적 기획, 커뮤니케이션, 자료 조사 등으로 나눈 후, AI가 보조할 수 있는 영역을 구분합니다. 예를 들어, 보고서는 사람이 쓰되 초안은 AI가 작성하고 요약하는 식입니다.
   
   
2. AI 도구 설정 최적화
   도구는 사용법보다 ‘설정’이 중요합니다. 예를 들어 AI 캘린더는 사용자의 업무 리듬에 따라 회의 일정을 자동 조율할 수 있으며, AI 이메일 필터링 도구는 광고/업무 관련/개인 메일을 자동으로 분류할 수 있습니다.
   
   
3. 작업 흐름 자동화
   복잡한 업무 흐름도 AI를 통해 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 특정 이메일이 수신되면 Notion에 자동으로 업무 카드가 생성되고, 동시에 팀 채널에 알림이 가는 구조를 설정할 수 있습니다. 이는 AI 멀티태스킹 자동화의 핵심입니다.
   
   
4. 정기적인 피드백과 수정
   AI는 학습이 필요합니다. 처음엔 태그가 잘못 붙거나 중요도가 잘못 판단될 수 있습니다. 따라서 사용자는 초기에는 일정 기간 AI의 분류나 추천을 모니터링하고 피드백을 줘야 하며, 이 과정에서 정확도는 점점 높아지게 됩니다.
   
   

추천 AI 도구와 활용 예시

아래는 멀티태스킹에 특화된 AI 도구와 그 활용 방식입니다.

• Motion: AI 스케줄러로, 하루의 작업을 자동 분배하고, 우선순위를 조정해 줍니다. 업무가 바뀌면 자동으로 일정을 재배치합니다.
• Superhuman: 이메일 중심의 AI 도구로, 응답 시간 단축, 중요 메일 우선 표시, 자동 응답 초안 제안 등의 기능을 제공합니다.
• Notion AI: 다양한 형식의 업무 노트를 관리하며, AI가 요약, 태그, 재구성을 지원합니다. 한 문서 내 여러 요청을 쉽게 정리할 수 있습니다.
• Mem: 비정형 메모를 AI가 문맥 중심으로 연결해주어, 다양한 아이디어를 하나의 흐름으로 정리해 줍니다. 아이디어 정리와 업무 연계가 필요한 멀티태스커에게 유용합니다.
• Zapier / Make: 여러 도구 사이의 ‘중간다리’ 역할을 하며, 특정 트리거가 발생했을 때 여러 작업을 동시에 자동 수행하게 만듭니다. AI 스크립트를 연결하여 복잡한 멀티태스킹 루틴을 구축할 수 있습니다.

 
 
멀티태스킹은 단순히 여러 작업을 동시에 진행하는 것이 아니라, 올바른 순서와 리소스 분배로 효율을 극대화하는 기술입니다. 과거에는 이 역할을 경험 많은 매니저가 감각적으로 수행했지만, 이제는 AI가 이를 도와줄 수 있는 시대입니다.
AI는 작업을 분류하고, 정리하고, 자동화함으로써 우리의 집중력을 보존하게 도와줍니다. 우리는 더 적은 에너지로 더 많은 결과를 만들어낼 수 있으며, 단순 반복 업무에서 벗어나 창의성과 판단이 필요한 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 됩니다.
결국 멀티태스킹은 ‘사람이 모든 걸 동시에 하는 방식’이 아니라, ‘AI와 함께 협력적으로 분산 처리하는 시스템’으로 진화하고 있습니다.