"회의보다 회의 끝나고가 더 바빠" 3년 차 기획자가 티로로 정리 노동을 줄여봤다

AI 회의록을 써도 일이 줄지 않았던 이유

화요일 오전 10시, 오후 2시, 4시. 오늘도 회의가 세 개예요. 셋 다 합쳐봐야 세 시간이 채 안 되는데, 저녁 7시에도 저는 여전히 뭔가를 정리하고 있더라고요. 😮‍💨 이상하지 않나요? 회의는 끝났는데 제 일은 안 끝났다는 게요.

저도 나름 노력은 했어요. 작년부터 AI 회의록 서비스를 써봤거든요. 녹음만 하면 알아서 텍스트로 옮겨준다니, 이거면 되겠다 싶었죠. 그런데 웬걸, 회의록은 확실히 빨리 나오는데 제 퇴근 시간은 그대로였어요.

곰곰이 생각해보니 문제는 '기록'이 아니었더라고요. 회의록이야 어차피 다 있었어요. 진짜 시간을 잡아먹는 건 그 회의록을 다시 읽고, 목적에 맞게 손보는 일이었어요. 참석자용 상세 회의록 따로, 팀장 보고용 한 페이지 요약 따로, 슬랙에 올릴 핵심 결정과 할 일 정리 따로. 기록은 AI가 해줘도 재가공은 여전히 제 몫이었던 거죠.

그러던 차에 '회의록 쓰는 시간까지 삭제'해준다는 AI 회의 기록 서비스 '티로(Tiro)'를 알게 됐어요. 반신반의했어요. 어차피 다른 AI 회의록 서비스와 비슷하지 않을까 싶었거든요. 그런데 마침 이번 주에 안건도 많고 담당자도 많은 회의가 하나 잡혀 있길래, 이번엔 진짜인지 직접 확인해보기로 했어요.

다른 AI 회의록과 무엇이 다를까?

티로는 회의·통화·강의 등의 대화를 실시간으로 기록하고 요약해주는 AI 서비스예요. 여기까지만 보면 다른 AI 회의록 서비스와 크게 다르지 않아 보이죠.

제가 주목한 건 기록 이후의 과정이었어요. 티로에는 '템플릿' 기능이 있어요. 회의록이나 한 페이지 요약처럼 필요한 문서 유형을 고르면, 원본 기록을 그에 맞는 형태로 정리해줘요. 완성된 문서는 슬랙이나 노션으로 바로 내보낼 수도 있고요.

기록이 쌓이면 더 재미있어져요. 여러 번의 회의에서 오간 주제와 결정의 맥락을 '위키'로 연결해서 한눈에 볼 수 있다고 하더라고요. 그래서 티로를 사용하며 다음 네 가지를 차례로 살펴봤어요.

메모를 멈추고 대화에만 집중해봤습니다

회의를 시작하며 가장 먼저 한 일은 티로의 '실시간 기록 시작' 버튼을 누르는 거였어요. 평소라면 회의가 시작되자마자 타이핑부터 시작했을텐데 이번엔 따로 메모하지 않았어요.

처음엔 조금 불안했어요. 오픈율과 클릭률 같은 숫자부터 담당자별 마감일까지 한꺼번에 쏟아지는 회의였거든요. 그런데 대화가 시작되자 발화 내용이 거의 실시간으로 화면에 올라왔어요. 방금 나온 숫자나 결정 사항을 놓쳤다 싶어도, 고개만 돌려 화면 보면 바로 확인할 수 있었고요.

특히 편했던 건, '이거 적어야 하나?' 판단하느라 정작 다음 얘기를 놓치는 일이 없었다는 거예요. 평소 회의 중엔 중요해 보이는 말을 급하게 받아 적다가, 그사이 이어진 얘기를 놓치는 일이 은근히 잦잖아요. 티로를 켜둔 동안엔 대화 전체가 알아서 남는다는 믿음이 있으니, 기록보다 지금 오가는 이야기를 따라가는 데만 집중할 수 있었어요.

정확도도 꽤 높았어요. 평균 오픈율 24.8%, 목표 클릭률 4.5%처럼 놓치기 쉬운 숫자도 제대로 남아 있었거든요. 화자도 사람별로 구분돼 있어, 기록을 다시 볼 때 누가 한 말인지 파악하기 편했습니다. 화자가 잘못 구분된 경우에는 화자 태그를 눌러 실제 참석자 이름으로 수정할 수도 있어요.

특히 인상적이었던 건 회의 중간에 발송 일정이 바뀐 대목이었어요. 처음에는 9월 7일을 첫 발송일로 제안했는데, "디자인과 A/B 테스트를 준비할 시간이 부족하다"는 의견이 나오면서 최종적으로 9월 21일로 변경됐거든요. 티로에는 처음 제안한 날짜와 최종 확정된 날짜는 물론, 일정이 바뀐 이유까지 함께 남아 있었어요.

회의가 끝났을 때, 적어도 '내가 놓친 내용이 있나?' 하는 불안은 없었어요. 그런데 기록이 정확하게 남는 것과 그 기록을 바로 업무에 쓰는 건 다른 문제더라고요. 약 20분짜리 기록 원본을 처음부터 다시 읽어야 한다면 정리 노동은 크게 줄지 않으니까요. 그래서 다음으로는 같은 기록을 용도별 문서로 바꿔봤어요.

한 번의 회의로, 필요한 문서를 다 만들어봤습니다

회의가 끝났다고 원본 기록을 그대로 팀장님께 보낼 순 없잖아요. 팀장님이 궁금한 건 누가 무슨 말을 했는지가 아니라, '그래서 뭘 결정했고 앞으로 어떻게 할 건지'일 테니까요.

평소라면 회의록을 처음부터 다시 읽으며 결론을 추리고, 보고서 순서에 맞게 재배치했을 거예요. 이번엔 그 대신 티로의 '문서' 탭에서 '한페이지 문서'를 눌러봤습니다. 그랬더니 시간 순서대로 오갔던 대화가 현황 분석부터 향후 일정까지 한눈에 확인할 수 있는 문서로 정리돼 나왔어요.

전체 클릭률을 3.1%에서 4.5%로, 오픈율을 24.8%에서 28%로 높인다는 목표가 표로 묶여 있어 눈으로 훑기 편했어요. 담당 업무도 담당자별로 나뉘고 각각의 마감일까지 함께 정리돼 있었고요.

제가 직접 했다면 원본을 다시 읽고, 중요한 걸 골라내고, 구조까지 새로 잡아야 했을 거예요. 하지만 이젠 이미 정돈된 초안을 확인하고 필요한 부분만 다듬으면 됐어요. 제가 줄이고 싶었던 '회의 후 재가공'에 가장 가까운 기능이었습니다.

한 번 만든 문서를 다시 손보지 않는 3가지 방법

한페이지 문서 외에도 문서를 만든 뒤 반복해서 생기는 일을 줄여주는 기능들이 있어요.

📍매번 같은 보고서 양식을 다시 만들지 않기

티로에는 강의노트·IR·피칭·주주총회·채용 인터뷰 등 상황에 맞는 여러 템플릿이 마련돼 있어요. 회의의 목적에 맞는 템플릿을 고르면 같은 기록도 그 용도에 맞는 문서로 다시 정리됩니다.

회사에서 사용하는 문서 양식이 따로 있다면 '나만의 템플릿'으로 만들어둘 수도 있어요. 원하는 문서의 목적과 문체를 입력하고, 필요한 섹션과 출력 형식을 직접 지정하는 방식이에요.

📍외국어 공유 문서를 따로 번역하지 않기

문서를 생성할 언어도 바꿀 수 있어요. 한국어로 진행한 회의의 문서 언어를 영어로 바꿔보니, 같은 내용이 영어 문서로 다시 정리돼 나왔어요.

해외 구성원이나 제휴사에 회의 결과를 전달해야 할 때, 한국어 문서를 만든 뒤 번역 서비스에 다시 넣는 과정도 줄일 수 있겠다는 생각이 들었어요. 티로는 실시간 기록과 번역에서도 한국어·영어·일본어·중국어 등 15개 언어와 다국어 옵션을 지원해요.

📍완성된 문서를 업무 툴마다 다시 옮기지 않기

완성된 문서는 티로 안에만 두지 않고, 팀이 사용하는 업무 툴로 바로 보낼 수 있어요. 실제로 슬랙에 공유해보니 회의 제목과 요약 내용이 하나의 스레드로 올라갔어요. 결과물을 다시 복사해 붙여 넣고 제목과 불릿을 정리하는 과정이 통째로 사라진 거죠.

슬랙뿐 아니라 노션·Google Docs 같은 협업 툴로 보내거나, PDF·Word 파일로 내려받을 수도 있어요. 문서를 만드는 데서 끝나는 게 아니라, 팀이 쓰는 공간으로 옮기는 수고까지 함께 줄일 수 있었습니다.

지난 회의록을 뒤지는 대신 티로에게 물어봤습니다

회의가 끝난 직후에는 결정한 내용이 또렷하게 기억나잖아요. 문제는 며칠 뒤예요. "지난번에 핵심 지표를 몇 퍼센트로 정했지?" 같은 질문이 생기면 슬랙을 검색하고, 회의록을 열어 관련 문장을 다시 찾아야 하니까요.

티로에는 기록된 대화를 바탕으로 질문에 답해주는 'Ask Tiro' 기능이 있어요. 특정 회의 하나를 지정하거나, 워크스페이스에 쌓인 전체 회의 기록을 대상으로 필요한 정보를 1초 만에 찾을 수 있는 기능이죠.

저는 뉴스레터 회의에서 결론을 미뤘던 안건을 물어봤어요. 확정된 결정이 아닌 '보류 사항'도 제대로 구분하는지 확인하기 위해 "발신자명 변경은 어떻게 하기로 했지?"라고 물어봤습니다. 

Ask Tiro는 회의 중간에 오간 의견과 마지막에 합의한 내용을 혼동하지 않고, 보류된 결정과 다시 논의할 조건을 정확하게 구분했어요.

특히 유용했던 건 답변 옆에 붙은 출처 번호였어요. 숫자를 누르면 답변의 근거가 된 회의록 문단으로 바로 이동해, 티로의 답이 원본과 일치하는지 직접 확인할 수 있어요. AI가 내놓은 답을 그대로 믿는 데서 끝나는 게 아니라, 어떤 대화를 근거로 답했는지까지 따라가 볼 수 있는 거죠.

덕분에 질문이 생길 때마다 지난 회의록을 다시 뒤지는 수고를 줄일 수 있었어요. 그렇다면 회의 기록이 1년, 2년 쌓일 때 여러 회의에 흩어진 주제와 결정의 맥락도 연결해서 볼 수 있을까요? 마지막으로 티로의 '위키'를 살펴볼게요.

회의록이 쌓이면 팀의 위키가 됩니다

Ask Tiro가 지난 회의에서 필요한 답을 찾아주는 기능이라면, '위키'는 여러 회의에 흩어진 내용을 하나의 맥락으로 이어주는 공간이에요.

회의 기록에서 반복해서 등장하는 사람·주제·결정은 각각의 페이지로 정리되고, 서로 어떤 관계가 있는지도 함께 연결돼요. 각 정보가 어느 회의의 어떤 발언에서 나왔는지도 원문으로 돌아가 확인할 수 있습니다.

개인 워크스페이스에서는 내가 기록한 회의를 정리하는 개인 위키로, 팀 워크스페이스에서는 팀에 공유된 회의 기록을 연결하는 조직의 위키로 활용할 수 있어요. 혼자 사용할 때는 내 기억을 보완하는 도구에 가깝지만, 팀으로 사용하면 내가 참석하지 않은 회의의 배경과 결정 과정까지 확인할 수 있는 거죠.

예를 들어 한 고객사와 미팅을 세 번 진행했다고 해볼게요. 첫 미팅에서는 요구사항을 들었고, 두 번째 미팅에서는 일정과 견적을 조정했으며, 마지막 미팅에서는 최종 범위를 확정했을 수 있어요.

일반적인 회의록에서는 이 과정이 날짜별 문서 세 개에 나뉘어 남아요. 지금까지 무슨 이야기가 오갔는지 파악하려면 회의록을 하나씩 열어봐야 하죠. 위키에서는 같은 고객사나 프로젝트에 관한 기록을 연결해, 어떤 요구가 나왔고 결정이 어떻게 바뀌었는지를 한 흐름으로 따라갈 수 있어요. 일정·이슈·담당자·아직 끝나지 않은 할 일도 같은 맥락에서 확인할 수 있고요.

이렇게 보면 위키는 단순한 회의록 보관함과는 조금 달라요. 최종 결론만 모으는 게 아니라, 팀이 어떤 표현을 어떤 의미로 사용했고 어떤 과정을 거쳐 결정했는지를 함께 축적하는 조직의 백과사전에 가까워요.

예를 들어 같은 '고객'이라는 단어도 세일즈팀에서는 계약한 기업을, 프로덕트팀에서는 활성 사용자를 뜻할 수 있어요. AI가 우리 조직의 일을 제대로 이해하려면 사전적인 정의뿐 아니라, 실무자들이 실제 대화에서 그 단어를 어떤 의미로 사용했는지도 알아야 하죠.

티로는 이처럼 조직의 실제 대화에서 쌓이는 언어와 판단의 재료를 '프리 온톨로지'라고 설명해요. 쉽게 말하면 AI가 우리 팀의 언어와 판단 방식을 이해하기 전에, 실무자들이 실제로 어떤 말을 어떤 맥락에서 사용하는지 모아두는 재료층이에요. 회의록을 잘 만드는 것이 최종 목적이 아니라, 대화와 함께 사라질 조직의 판단 근거를 이후 업무에서 다시 쓸 수 있도록 남기는 것이죠.

쌓인 맥락을 다른 AI에서도 활용할 수 있어요

티로의 MCP를 연결하면 클로드 코드 같은 외부 AI가 회의 기록과 위키를 검색해 업무에 활용할 수 있어요. API·CLI를 통해 사내 업무 환경과 연결하는 것도 가능하고요.

예를 들어 클로드에게 지난 프로젝트에서 결정된 내용을 찾아 기획안에 반영하게 하거나, 특정 고객사와 나눈 대화를 바탕으로 다음 미팅 질문을 준비하게 할 수 있어요. AI를 사용할 때마다 회사와 프로젝트의 배경을 처음부터 설명하고 관련 회의록을 일일이 첨부하는 수고를 줄이는 거죠.

한 번의 회의 기록은 개인의 메모에 가까울 수 있어요. 하지만 여러 사람이 나눈 대화와 결정 이유가 계속 쌓이고 연결된다면, 그 기록은 다음 업무에서 다시 꺼내 쓰는 팀의 자산이 됩니다. 회의가 끝나는 순간 사라질 뻔했던 대화가, 조직이 기억하고 AI가 활용할 수 있는 지식으로 바뀌는 셈이에요.

회의록이 빨리 나오는 것보다 중요했던 것

처음에는 AI 회의록 서비스의 역할이 대화를 정확하게 받아쓰는 데서 끝난다고 생각했어요. 그런데 직접 사용해보니 제가 정말 줄이고 싶었던 건 기록 자체보다 회의가 끝난 뒤 같은 내용을 다시 읽고, 고쳐 쓰고, 옮기는 시간이었더라고요.

물론 티로를 쓴다고 회의 후 업무가 완전히 사라지는 건 아니었어요. AI가 정리한 수치와 담당자·마감일이 맞는지 마지막으로 확인하는 과정은 여전히 필요했죠.

대신 제 역할은 달라졌어요. 회의 중에는 메모 대신 대화에 집중하고, 회의가 끝난 뒤에는 원본을 다시 읽어 문서를 처음부터 만드는 대신 이미 정돈된 초안을 확인하면 됐어요. 며칠 뒤 결정한 내용이 헷갈릴 때도 회의록을 다시 뒤지지 않고 티로에게 바로 물어볼 수 있었고요.

결국 티로가 줄여준 건 회의록을 쓰는 시간만이 아니었어요. 같은 대화를 다시 읽고, 목적에 맞게 고쳐 쓰고, 업무 도구로 옮기고, 나중에 또 찾는 회의 후 정리 노동이었습니다. 회의를 기록하는 사람에서 벗어나, 회의에서 결정한 일을 실행하는 데 더 집중할 수 있게 된 거죠.