요즘 AI를 ‘도입해야 한다’는 목소리는 많지만, 정작 “어디에, 어떻게 활용할 수 있는가?”에 대한 구체적인 가이드는 부족합니다. 현장에서 일하고 있는 문서개발자의 입장에서 체험하는 AI는 단순한 ‘자동 작성 도구’가 아니라, 전 과정을 혁신할 수 있는 전략적 도구로 활용될 수 있습니다. 이번 글에서는 문서개발자가 현업에서 AI의 기능을 십분 활용할 수 있는 핵심 적용 영역을 사례 중심으로 정리해보았습니다.

1. 정보 수집·리서치

AI는 초반 기획과 리서치 단계에서 시간과 품질을 모두 잡을 수 있는 도구입니다.

사례: 지게차 제조사의 미국 시장 진출 – 규제 조사부터 체크리스트까지

한 지게차 제조사는 북미 시장 진출을 확대하면서, 미국 내 안전 규정에 따라 사용설명서를 전면 개편하려고 합니다. 하지만 “어떤 규제를 따라야 하는지”, “어느 문구를 반드시 표기해야 하는지”, “기존 자사 매뉴얼이 어떤 부분에서 미흡한지”에 대해 사내에는 명확한 기준이 없는 상황입니다.

📌 AI 활용 흐름 예시

1. “미국 지게차 안전 관련 표준은 무엇인가요?” → ANSI/ITSDF B56.1 식별
2. “이 표준을 요약해줘”, “사용설명서에 반영할 항목만 추려줘” → 규제 요건 정리
3. “체크리스트로 만들어줘” → 작성자용 검토 체크리스트 자동 생성

이 과정은 수일 걸릴 수 있는 조사·정리 업무를 몇 시간 내에 완료하게 해주며, 국제시장 대응의 기초를 마련합니다.

✅ AI를 활용할 수 있는 대표적인 리서치 작업 항목

문서 기획자 또는 작성자는 다음과 같은 업무에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다:

주요 리서치 과제	AI 활용 예시
국가별 규제 요건 조사	특정 국가의 안전/환경/전자 규격 기준 확인 및 요약 (예: ANSI, FCC, CE, KC)
산업별 표준 문서 조사	제품군에 따른 ISO, IEC 표준 문서 개요 확인 및 적용 항목 도출
디지털 접근성, 보안 관련 법규 수집	WCAG, GDPR, ADA 등 사용자 보호 관련 규정 정리
유사 제품 매뉴얼 수집 및 분석	경쟁사/동종 업계 제품의 매뉴얼 구성과 항목 비교
신제품 구성 설계용 기초자료 조사	제품 특성에 맞는 매뉴얼 항목/순서/형식 제안
고객사 요청에 대한 구조 제안서 준비	AI를 통해 빠르게 제안 구조(TOC), 샘플 문장, 구성 이유 설명 생성

2. 문서 분석·평가

기존 문서의 문제를 객관적으로 분석하고 개선점을 도출하는 데 AI는 특히 유용합니다.

사례: 해외 피드백을 반영한 자사 매뉴얼 vs. 선진 경쟁사 매뉴얼 비교 분석

한 의료기기 제조사는 최근 유럽 지역의 주요 딜러사로부터 매뉴얼 품질에 대한 피드백을 받습니다.

• “제품은 우수하지만, 설명서는 이해하기 힘들다.”
• “필요한 정보를 찾기 힘들다.”
• “안전 관련 주의사항은 있지만 표기 방식이 일관성이 없다.”

문서개발팀은 자사 제품 매뉴얼과 경쟁사(글로벌 상위 기업)의 매뉴얼을 AI를 통해 구조적·언어적 관점에서 정밀 비교하기로 합니다.

📌 AI 활용 흐름 예시

1. 두 매뉴얼을 입력한 후 “두 문서를 비교해줘” 요청→ AI는 구성(TOC), 목차 흐름, 사용자 역할 구분, 시각요소 배치 등을 기준으로 비교 분석
2. 표현 방식 분석 요청→ 자사 문서는 기술 중심 서술 위주, 경쟁사는 행동 유도형 문장 및 시나리오 기반 설명
3. “개선해야 할 주요 항목과 개선 방향을 정리해줘” 요청→ 항목별 차이 분석표 + 개선 제안 자동 생성
4. “개선된 스타일 가이드와 문서 톤 제안해줘” 요청→ ‘안내 문장 톤’, ‘경고문 시각 구성’, ‘절차 중심 구성 방식’ 등이 포함된 구조 제안서 제공

이 과정을 통해, ‘감’이 아닌 데이터 기반 비교 평가를 바탕으로 한 정량적 개선 방향을 수립하고, 내부 전 제품군에 공통 적용 가능한 표준 매뉴얼 템플릿 개선 프로젝트로까지 확장할 수 있습니다.

✅ AI를 활용할 수 있는 대표적인 분석·평가 작업 항목

주요 분석 과제	AI 활용 예시
국제표준 기반 매뉴얼 품질 진단	IEC 82079-1, ANSI Z535.6, ISO/IEC 26514 등 기준에 따라 현재 문서 평가
자사 vs. 경쟁사 매뉴얼 비교 분석	문서 구성, 표현 톤, 사용자 안내 방식, 주의문 표현 등 항목별 비교
다국어 버전 간 일관성 점검	용어, 스타일, 정보 누락 여부 등 확인 (예: 영/한/일 비교)
경고 및 안전 메시지 검증	ANSI, ISO 등 기준에 맞는 경고문 표현 검토 및 시각화 가이드 생성
정보 구조 분석	정보 순서, 사용자 흐름, 색인 및 검색성 등 구조적 요소 평가
표현 품질 점검	가독성, 평이성, 번역 친화성 등 언어 스타일 평가 보고서 생성

3. 작성 및 산출물 생성

콘텐츠를 다양한 형태로 전환하거나, 사용자 맞춤형으로 재작성하는 과정에서 AI는 실질적인 생산성과 품질 향상을 지원할 수 있습니다. 단순 편집을 넘어 문서 구조 재설계, 표현 방식의 변화, 규제 대응용 리포트 작성까지 다양한 업무에 기여합니다.

사례: 기술 중심 매뉴얼을 사용자 중심 구조로 개편

한 전자제품 제조사는 전문가용으로 구성된 기존 기술 중심 매뉴얼을, 일반 소비자가 쉽게 이해할 수 있는 사용자 중심 매뉴얼로 개편하고자 합니다. 기존 문서는 회로 설명, 설정값, 고장 진단 코드 중심의 기술 사양 위주 구성으로, 초보 사용자가 초기 설치나 기본 사용법을 빠르게 이해하기 어려운 구조입니다.

📌 AI 활용 흐름 예시

1. “초보 사용자 기준에서 이 매뉴얼의 구조를 재구성해줘” → 설치, 설정, 사용, 문제해결,  유지보수 순의 사용자 흐름 기반 구성 제안
2. “전문가용 설명을 쉽게 바꿔줘” → 복잡한 기술 문장을 간결하고 직관적인 사용자 언어로 자동 재작성
3. “QSG(Quick Start Guide)를 만들어줘” → 주요 초기 사용 단계만 추출하여 요약 콘텐츠 자동 생성

이 과정을 통해, 하나의 문서를 기반으로 초보자용 QSG, 사용자용 매뉴얼, 기술자용 상세 매뉴얼 등 다양한 대상에 맞춘 콘텐츠 분화가 가능해 질 수 있습니다.

✅ AI를 활용할 수 있는 대표적인 작성·산출물 생성 항목

주요 작성 업무	AI 활용 예시
전문가용 기술 문서 → 사용자용 매뉴얼 재작성	기술 문장을 쉽게 바꾸고, 사용자 시나리오 흐름에 맞춘 구성 제안
QSG, FAQ, 영상 스크립트 등 멀티채널 콘텐츠 파생	하나의 콘텐츠에서 목적별 요약본 생성 (예: 사용법 요약, 홍보 콘텐츠 등)
챗봇 UX 기반 대화형 문서 전환	설명서를 QA 형태로 재작성하거나 챗봇형 응답 구조로 전환
규제 대응 보고서 및 개선안 문서화	접근성, 안전규제 등 기준 분석 → 보고서 및 체크리스트 자동 생성
문서 포맷 전환 및 구조 변환	매뉴얼 → 웹 콘텐츠, 영상 스크립트, 음성 TTS용 텍스트로 변환
문체 및 톤 수정	전문가용/기술용 ↔ 초보자용/친화형 문체 자동 전환

4. 데이터 기반 문서 개선

문서는 작성 이후에도 개선이 반복되어야 합니다. AI는 사용자 피드백, 문의 데이터, 내부 지원 이슈를 분석해, 실질적인 개선 방향을 도출하는 데 매우 유용합니다. 사용자와 조직 내부의 ‘목소리’를 정제된 인사이트로 전환하는 것이 핵심입니다.

사례: 고객 문의 로그 분석을 통한 FAQ 자동 생성 및 문서 개선

한 가전제품 제조사는 고객지원센터에 들어오는 문의 데이터를 수개월간 축적해왔습니다. AI를 활용해 이 데이터를 분석한 결과, 특정 질문들이 반복적으로 제기되고 있음이 확인됩니다:

• “와이파이 연결이 자주 끊겨요”, “기기 재설정은 어디서 하나요?” 등
• 해당 정보는 매뉴얼에는 있으나 너무 깊은 위치에 배치되어 있거나
• 표현 방식이 기술적이라 사용자 검색과 연결되지 않는 문제가 있었습니다.

📌 AI 활용 흐름 예시

1. “고객 문의 데이터를 분류해줘” → 자주 묻는 질문을 클러스터링
2. “현재 매뉴얼에서 이 질문이 어디에 나오는지 확인해줘” → 위치 및 설명 방식 확인
3. “질문 중심으로 FAQ를 자동 생성해줘” → 질문 + 요약 답변 + 링크 형태로 구성
4. “이런 질문들이 잘 검색되도록 매뉴얼 표현을 어떻게 바꿔야 할까?” → 키워드 추천, 용어 단순화 제안
5. “문서 구조를 어떻게 개선할까?” → 사용자 흐름 기반 정보 재배치 제안

개선된 FAQ는 고객지원 페이지에 적용되고, 기존 매뉴얼도 해당 질문을 반영해 개정될 수 있습니다. 결과적으로 CS 문의 건수가 20% 이상 감소하고, 문서 활용률이 눈에 띄게 향상될 수 있습니다.

✅ AI를 활용할 수 있는 대표적인 데이터 기반 개선 항목

주요 개선 과제	AI 활용 예시
고객문의/FAQ 분석	사용자 질문 패턴 분석 → 자주 묻는 질문 추출 및 FAQ 자동 생성
문서 검색 로그 분석	검색된 키워드와 클릭 위치를 분석해 정보 배치 개선
챗봇 대화 로그 분석	사용자 질문을 기반으로 매뉴얼 누락 항목 도출
Trouble Ticket 분석	고장 유형별 이슈 정리 → 대응 절차를 문서화하고 표준화
사용자 피드백 분류	불편 요소, 개선 요청을 자동 요약해 반영할 내용 도출
문서 개정 효과 분석	개정 전/후 문서 활용도, 문의 감소율 등을 기반으로 개선 방향 검증

마무리: AI는 문서개발자의 파트너입니다

AI는 이제 문서개발 전 과정에 걸쳐 실질적인 도구로 자리잡고 있습니다. 정보 수집 → 품질 평가 → 콘텐츠 작성 → 사용자 기반 개선이라는 핵심 4단계에서 AI를 적절히 활용하면, 더 빠르고, 더 정확하며, 더 사용자 중심적인 콘텐츠를 생산할 수 있습니다.

한샘글로벌은 AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 문서 품질 향상과 사용자 경험 개선을 함께 설계하는 전략적 파트너로 활용하고 있습니다. 사실, 지금 여러분이 읽고 계신 이 블로그 역시 ChatGPT의 협업을 통해 완성되었습니다.

AI 시대, 문서개발자는 결코 도태되는 직무가 아닙니다. 오히려 콘텐츠의 구조를 설계하고, 정보 전달 방식을 혁신하며, 사용자에게 더 가까이 다가가는 핵심 역할을 맡게 될 것입니다.