DeNA 회장 난바 토모코의 천재적인 AI 프롬프트 활용법

AI를 '편리한 도구'가 아닌, 회사 OS 자체로 재구축하기

2026년 7월 기준, DeNA의 공식 임원 페이지에는 '대표이사 사장'으로 '난바 토모코'가 등재되어 있다. 2025년부터 2026년 초까지의 강연이나 기사에서는 '회장'으로 소개된 적도 있지만, 본 기사에서는 공개 강연을 바탕으로 한 그녀의 인사이트를 'DeNA 사장 난바 토모코'로서 정리하되, 현재 직함과 일치시킨다. DeNA 공식 사이트의 대표 메시지에서 난바는 DeNA를 '영원한 벤처'로 규정하며, 게임, 스포츠, 라이브 커뮤니티, 택시, 도시 개발 등 다양한 분야에서 '새로운 즐거움(Delight) 창출에 도전하는 것'이 핵심 사업이라고 밝히고 있다.

공개된 정보에 등장하는 구체적인 AI 도구명은 일반적으로 'AI'로 대체한다. 중요한 것은 어떤 도구를 사용하느냐가 아니다. 난바 스타일의 핵심은 AI를 사용해 업무를 빠르게 하는 것이 아니라, 업무의 흐름, 조직, 인재 배치, 사업 창출 자체를 AI 우선(AI-first)으로 바꾸는 것에 있다.

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여기에는 AI x 기업 교육, 공식 AI 도구의 CPP 등이 포함됩니다.

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1. 난바식 AI 활용의 본질: '경영진이 직접 써서 조직을 움직여라'

난바의 AI 활용에서 가장 중요한 점은 최고 경영진이 직접 AI와 상호작용한다는 것이다. 2025년 DeNA 강연에서 난바는 생산성을 획기적으로 높이려면 AI를 중심으로 업무를 재편해야 하며, 이는 고통을 수반하는 개혁이라고 말했다. 그녀는 관리자들이 '중요하니까 써라'고 지시만 내리는 것이 아니라, 스스로 AI를 사용하고 그 가능성에 감동하고 흥분하여 그 열정을 개혁의 에너지로 전환해야 한다고 강조했다.

이것이 많은 기업과 다른 점이다. 일반적인 AI 도입은 IT나 DX 부서가 도구를 선택하고, 교육을 실시하며, 사용률을 추적하는 방식이다. 난바 스타일은 그 반대다. 먼저 최고 경영진이 '이것이 업무의 질을 바꾼다'는 확신을 갖는다. 다음으로 현장의 핵심 인력을 참여시켜 성공 사례를 만든다. 마지막으로 인사 평가, 업무 흐름, 신규 사업, 투자, 조직 설계를 바꾼다.

요약하자면, 난바식 AI 활용은 이것이다:

AI 도입이 아니다. AI를 전제로 한 경영 재구축이다.

2. DeNA의 'AI 올인(All-in)'은 단순한 효율화가 아니다

DeNA는 2025년 'AI 올인'을 선언했다. 당시 난바는 약 3,000명이 수행하는 현재 업무를 절반 인력으로 유지·성장시키고, 남은 인재를 신규 사업에 투입하겠다는 비전을 제시했다. 나아가 10명 규모의 팀으로 유니콘을 대량 생산하는 전략에 대해 설명했다.

오해해서는 안 된다. 이것은 '인원을 줄이겠다'는 것이 아니라, 인간을 얕은 작업에서 해방시켜 창의적인 업무로 옮기겠다는 것이다. 난바는 클라우드 전환으로 엔지니어가 서버 관리에서 벗어나 창의적인 작업에 집중할 수 있게 된 것과 마찬가지로, AI 전환은 모든 직원이 지시에 따라 하는 일에서 벗어나 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해줄 것이라고 비유했다.

이 생각은 천재적이다. 많은 기업이 AI를 '비용 절감 도구'로만 본다. 난바 스타일은 다르다.

AI가 확보해준 시간을 미래 사업에 재투자하라.

AI 활용의 목표는 '일을 편하게 하기 위함'이 아니다. 그 편리함을 바탕으로 더 큰 도전을 하는 것이다.

3. 개인의 AI 활용: 미팅의 '전·중·후'를 바꾼다

임원으로서 난바는 많은 미팅을 소화하고 거의 매주 새로운 사람들을 만난다고 한다. 그녀는 AI를 활용해 상대방에 관한 필수 기사, 동영상, 소셜 미디어 게시물을 수집하고, 이를 AI에 입력한 뒤 이동 중에 AI와 상호작용하며 상대방의 최근 생각과 관심사를 파악한다. 미팅 중에는 (허락을 받고) 녹음과 정리를 AI에 맡기고, 직후에 회의록과 ToDo 리스트를 받아본다. 또한 투자 결정 전에는 철저한 사전 조사에도 AI를 활용한다.

이러한 활용은 단순히 '시간을 절약'하는 것을 넘어, 미팅 자체의 질을 변화시킨다.

AI 없이 미팅을 준비하는 경우는 보통 이렇다:

• 상대방 회사 사이트를 살펴본다.
• 소셜 미디어를 조금 읽어본다.
• 몇 가지 뉴스 기사를 읽어본다.
• 시간이 없으면 대충 준비해서 만난다.
• 미팅 중 상대방의 이야기를 들으면서 그 사람을 파악한다.
• 기억에 의존해 나중에 메모를 작성한다.

난바 스타일은 이렇다:

• 미팅 전에 AI로 상대방의 철학, 성과, 관심사, 최근 게시물을 파악한다.
• 이동 중 AI에 정확한 질문을 던진다.
• 미팅 중에는 필기가 아닌 대화에 집중한다.
• 미팅 후 AI가 회의록과 ToDo를 정리한다.
• 차기 결정이나 투자 검토를 위해 AI로 추가 조사를 한다.

차이는 엄청나다. 미팅이 '정보 수집의 장'에서 '의사 결정의 장'으로 바뀐다.

바로 사용 가능한 프롬프트: 첫 미팅 준비

1저는 다음 사람을 처음 만납니다.
2공개 정보를 바탕으로 미팅 전에 반드시 파악해야 할 정보를 정리해 주세요.
3
4# 대상
5[이름, 회사, 직함, URL, 기사, 소셜 미디어 게시물 등]
6
7# 출력
81. 해당 인물의 최근 관심사
92. 중요한 발언 및 주장
103. 과거 성과
114. 해당 인물이 중요시하는 가치관
125. 나와의 접점이 될 수 있는 주제
136. 미팅에서 질문할 10가지
147. 피해야 할 주제
158. 첫 5분 동안의 자기소개

4. AI 미팅 기술의 핵심: '녹음'이 아닌 '집중'

많은 사람들이 AI 전사를 '메모를 피하기 위한 도구'라고 생각한다. 하지만 난바 스타일에서 주목해야 할 점은 다르다.

AI가 미팅을 기록해주는 진정한 가치는 인간이 상대방의 표정, 말의 온도, 미묘한 불편함, 의사 결정의 신호에 집중할 수 있다는 것이다.

메모를 하면서 이야기하면 인간의 주의력은 분산된다. 특히 경영, 투자, 채용, 협상, 파트너십 같은 상황에서는 '무슨 말을 했는가'보다 '무슨 말을 하지 않았는가', '어디서 망설였는가', '어디에 열정을 보였는가'가 중요하다. AI가 녹음과 정리를 담당한다면 인간은 '분위기를 읽는' 본연의 임무로 돌아갈 수 있다.

AI 미팅 프롬프트

1다음은 미팅 내용입니다.
2단순한 회의록이 아닌, 다음 액션으로 이어질 수 있는 형식으로 정리해 주세요.
3
4# 출력
51. 결정된 사항
62. 보류된 사항
73. 각 참석자의 관심사 및 우려 사항
84. 언급된 중요 숫자 및 고유명사
95. ToDo 목록: 담당자, 마감일, 우선순위 포함
106. 다음 미팅에서 결정할 사항
117. 명시적으로 언급되지는 않았지만 확인해야 할 위험 요소
128. 즉시 보내야 할 후속 메시지

AI로 회의록을 만드는 것은 누구나 할 수 있다. 난바 스타일로 만들려면 회의록을 의사 결정 메모로 전환해야 한다.

5. '기획서'에서 '프로토타입'으로의 전환

DeNA의 AI 활용을 상징하는 것은 기획서 중심 문화에서 프로토타입 중심 문화로의 전환이다. DeNA의 공개 기사에 따르면, AI 에이전트를 마스터한 부서에서는 '기획서 말고 프로토타입을 보여줘'라는 말이 오가며, 이해의 격차가 줄어들고 제품의 '느낌'을 검증할 수 있게 되었다고 한다.

이것은 매우 중요하다. AI 시대에 기획서만으로 반복되는 미팅을 하는 기업은 느리다. AI를 사용하면 아이디어를 즉시 움직이는 무언가(화면, 데모, 시험, 업무 흐름, 대시보드, 제안서, 동영상, LP, 앱 목업)로 전환할 수 있기 때문이다.

미래의 강한 기업에서는 미팅에서 이렇게 말하게 될 것이다:

'설명은 알겠어. AI로 프로토타입 만들어서 보여줘.'

이러한 문화에서는 논의 방식이 바뀐다:

• 추상적인 이론이 아닌, 직접 만져보고 판단한다.
• 선호도가 아닌, 사용자 반응으로 판단한다.
• 상사의 목소리가 아닌, 실제 결과물의 느낌으로 판단한다.
• '가능한지'가 아닌, '해봤더니 어땠는지'로 판단한다.

프로토타입 우선 프롬프트

1다음 기획을 텍스트 기반 기획서가 아닌, 검증 가능한 프로토타입 제안으로 변환해 주세요.
2
3# 기획
4[기획 내용]
5
6# 출력
71. 최소 프로토타입의 형태
82. 1일 안에 만들 수 있는 검증 버전
93. 1주일 안에 만들 수 있는 검증 버전
104. 사용자에게 보여줄 화면, 자료, 흐름
115. 검증해야 할 가설
126. 성공 지표
137. 실패 시 배울 수 있는 점
148. AI가 만들어야 할 자료 목록

AI 시대의 기획력은 좋은 기획서를 쓰는 능력이 아니다. 즉시 보여줄 수 있는 무언가로 만드는 능력이다.

6. '작은 성공'부터 업무 흐름 재구축하기

DeNA의 AI 활용은 회사 전체의 업무를 한 번에 바꾸기보다 작은 영역에서 확실한 성공 사례를 축적하는 정책을 따른다. 공개 기사에서는 배급 심사 프로세스의 일부에 AI를 도입하여 인간 심사 시간을 60% 줄인 사례, 외부 서비스 이용약관 검토에서 AI가 확신하지 못할 때만 인간이 대응하도록 하여 인간 검토 시간을 70% 줄인 사례 등을 소개하고 있다.

또한 2026년 보도에 따르면 일부 개발 프로젝트에서는 AI가 업무의 95%를 대체했고, AI를 전제로 업무 흐름을 개선하여 법무 검토 효율을 90% 높였다고 한다. 다른 매체에서는 인간 5%, AI 95%의 작업 분담으로 생산성이 20배 향상된 사례, 특정 작업에서 60%~90%의 효율성 개선 사례도 보도되고 있다.

여기서 배울 수 있는 AI 도입 순서는 다음과 같다:

1. 당장 '회사 전체 AI'를 추진하지 않는다.
2. 먼저 AI가 쉽게 승리할 수 있는 작업을 찾는다.
3. 다음으로 인간의 판단이 필요한 부분과 AI에 맡길 부분을 분리한다.
4. 그런 다음, 수치로 결과를 만들어낸다.
5. 마지막으로, AI를 전제로 전체 업무 흐름을 재구축한다.

업무 흐름 재설계 프롬프트

1다음 업무를 AI를 전제로 재설계해 주세요.
2
3# 현재 업무 흐름
4[단계별로 작성]
5
6# 제약 조건
7- 품질을 떨어뜨리지 않을 것
8- 법률, 보안, 개인정보에 주의할 것
9- 최종적인 인간의 책임을 남겨둘 것
10- 테스트 가능한 작은 범위부터 시작할 것
11
12# 출력
131. AI에 맡길 작업
142. 인간이 반드시 판단해야 할 작업
153. AI가 확신하지 못할 때만 인간에게 에스컬레이션할 작업
164. 1주일 안에 시도해볼 수 있는 소규모 실험
175. 성공 지표
186. 예상되는 위험
197. 도입 후 새로운 업무 흐름
208. 절감 가능한 인건비 가설

난바 스타일에서 AI는 기존 업무에 '더하는' 것이 아니다. AI를 전제로 업무 자체를 재구성하는 것이다.

7. '열정'이 아닌 평가 시스템으로 AI 인재 육성하기

DeNA는 AI 활용을 소수의 전문가에게만 맡기지 않는다. 전 직원을 위한 AI 도입, AI 전문가 팀의 지원, 독자적인 AI 스킬 평가 지표를 결합하고 있다. 공개 기사에 따르면 AI 전문가 팀은 비즈니스 영향력, 품질, 보안, 법률, 데이터 거버넌스, 사용성, 비용, 지원 체계 등 다양한 관점에서 AI를 평가하고 그 결과를 사내에 공개한다. 또한 AI 활용 능력을 레벨 1에서 5까지 시각화하는 독자적인 지표를 도입하여, 단순한 AI 지식이 아니라 개인과 조직의 결과물에 대한 실제 기여도를 평가에 반영하고 있다.

매우 실용적이다. '열심히 하자'는 마음가짐으로 AI 활용을 끝내는 기업은 실패한다. 평가되지 않는 행동을 계속하기는 어렵다. 따라서 난바 스타일에서는 AI 사용 능력을 하나의 스킬로 정의하고, 그것이 결과로 이어졌는지를 추적한다.

개인에게 적용한다면, 자신만의 AI 활용 레벨을 만들어보는 것도 좋다:

• 레벨 1: AI에 질문할 수 있다.
• 레벨 2: 글쓰기, 요약, 번역, 회의록 작성에 AI를 활용할 수 있다.
• 레벨 3: 자신의 업무 흐름 일부를 AI화할 수 있다.
• 레벨 4: AI를 전제로 업무 방식을 바꿀 수 있다.
• 레벨 5: 자신뿐만 아니라 팀 전체의 결과물을 AI로 개선할 수 있다.

AI 활용 레벨 진단 프롬프트

1제 AI 활용 레벨을 진단해 주세요.
2
3# 제 업무 내용
4[업무 내용]
5
6# 현재 AI 활용 현황
7[사용하는 상황을 작성]
8
9# 진단 관점
101. 단순한 시간 절약에 머물러 있지는 않은가?
112. 업무 흐름을 바꾸고 있는가?
123. 결과물의 질이 향상되고 있는가?
134. 팀에 확산시키고 있는가?
145. 평가받는 결과로 이어지고 있는가?
15
16# 출력
17- 현재 레벨
18- 잘하고 있는 점
19- 개선해야 할 점
20- 내일부터 시도할 3가지 AI 활용법
21- 1개월 후 목표 상태

AI 시대의 인재 평가는 'AI를 사용했는가?'가 아니다. 'AI로 결과를 바꿨는가?' 이다.

8. CEO의 사고를 AI화하다

DeNA의 공개 기사는 사장과 사업 책임자의 생각을 AI에 학습시켜 직원들이 언제든지 질문할 수 있는 메커니즘도 소개하고 있다. 사장은 항상 바쁘기 때문에 모든 직원이 동시에 직접 질문하기는 어렵다. 하지만 사장의 사고 방식을 학습한 AI가 있다면 직원들은 부담 없이 질문할 수 있고, 경영 방침의 일관성도 높일 수 있다. 이 시스템을 도입한 자회사 사장은 자신의 생각을 AI에 담는 과정에서 평소 자신의 생각이 얼마나 체계적이지 않은지 깨달았다고 말하기도 했다.

이것은 단순한 사내 챗봇이 아니다. 경영 철학의 인프라화다.

강한 조직에서는 최고 경영자의 판단 기준이 현장에 스며든다. 약한 조직에서는 현장이 매번 '사장님은 이걸 어떻게 생각하실까?'라고 망설인다. AI를 사용하면 최고 경영자의 철학, 과거 발언, 경영 방침, 판단 기준, 고객관, 채용관, 제품관을 언제든지 참고할 수 있게 만들 수 있다.

하지만 여기에는 위험도 따른다. AI가 사장을 대신해 최종 판단을 내리는 것이 아니다. AI는 '이 회사에서는 어떻게 생각해야 하는가'를 정리하는 보조 수단이며, 책임은 인간이 져야 한다.

경영 철학 AI 프롬프트

1다음 자료를 바탕으로 제 판단 기준을 정리해 주세요.
2
3# 입력 자료
4- 과거 사내 메시지
5- 경영 방침
6- 채용 방침
7- 제품 방침
8- 고객과의 약속
9- 과거 의사 결정 사례
10
11# 출력
121. 내가 우선시하는 가치관
132. 의사 결정 시 우선하는 기준
143. 하지 말아야 할 것
154. 직원이 막막할 때의 판단 원칙
165. FAQ 모음
176. AI가 답변해도 되는 범위
187. 항상 본인 확인이 필요한 범위

난바 스타일에서 주목할 점은 AI를 '직원을 대체하는 도구'가 아닌, 조직 지식을 분배하는 도구로 사용한다는 것이다.

9. AI 시대 비즈니스 전략: '애플리케이션 레이어'를 공략하라

난바는 생성 AI의 산업 구조를 칩, 컴퓨팅 인프라, 파운데이션 모델, 개발 도구, 애플리케이션 레이어로 나누고, DeNA는 애플리케이션 레이어를 공략하겠다고 밝힌다. 그 이유는 애플리케이션 레이어가 최종 사용자와 직접 접촉하고, 구체적인 사용 사례와 니즈를 받아 부가 가치로 전환할 수 있는 곳이기 때문이다.

이는 개인에게도 직접 적용할 수 있다. AI 시대에 가치 있는 것은 거대 모델을 만드는 것만이 아니다. 오히려 많은 사람과 기업이 승리하는 길은 현장의 세부적인 고충을 이해하고, 이를 AI로 해결하는 애플리케이션을 만드는 것이다.

B2B에서 난바는 특정 산업과 업무에 깊이 들어가는 AI 에이전트 영역을 강조하며, DeNA가 비즈니스 지식과 운영 자산을 보유한 스포츠, 시설 관리, 헬스케어, 의료 등 분야부터 시작하겠다는 방침을 밝혔다. B2C에서는 엔터테인먼트, 커뮤니티, 외로움 해소, 게임 등 몰입과 인간의 감정과 관련된 영역에 관심을 보이고 있다.

여기서 도출되는 난바식 비즈니스 아이디어는 다음과 같다:

• 모델 자체와 경쟁하지 마라.
• AI 위에 올라타라.
• 고객에게 가까이 가라.
• 업종별 특화된 불편함을 찾아라.
• AI로 업무 흐름을 재구축하라.
• 깊은 비즈니스 지식을 경쟁 우위로 삼아라.

AI 비즈니스 아이디어 발굴 프롬프트

1제 업종에서 AI 애플리케이션으로 상용화할 수 있는 영역을 찾아주세요.
2
3# 업종
4[업종을 작성]
5
6# 당사의 강점
7[고객 접점, 데이터, 비즈니스 지식, 판매 채널, 브랜드 등]
8
9# 출력
101. 고객이 매일 겪는 어려운 작업
112. 기존 AI로는 해결하기 어려운 업종 특화 과제
123. AI로 대체 가능한 작업
134. 인간의 판단이 남아야 할 작업
145. 가장 먼저 만들어볼 소규모 AI 제품
156. 경쟁사와의 차별점
167. 수익 모델
178. 3개월 검증 계획

AI 시대의 새로운 사업은 '놀라운 기술'이 아닌, 현장의 구체적인 고통에서 시작된다.

10. '속도'가 제품의 자격 요건이 된다

2026년 DeNA AI Day에서 난바는 AI 에이전트가 대중화된 한 해를 돌아보며, 개발 엔지니어의 업무가 크게 변화했고 '얕은 전문성'과 '속도감 없는 제품'에 가혹한 현실이 다가오고 있다고 말했다.

엄격하지만 현실적인 이야기다. AI는 개발, 문서 작성, 분석, 고객 지원, 영업 준비, 법무 확인, 채용 PR의 속도를 높인다. 그렇게 되면 '열심히 한다', '꼼꼼하게 한다'는 것만으로는 경쟁에 참여할 수 없다. 고객의 반응을 보고, 즉시 수정하고, 즉시 출시하고, 즉시 검증하고, 다시 수정하는 기업이 승리한다.

AI 시대의 제품 경쟁에서는 다음 능력이 중요해진다:

• 빠르게 만든다.
• 빠르게 테스트한다.
• 빠르게 버린다.
• 빠르게 배운다.
• 빠르게 고친다.
• 빠르게 고객에게 돌아간다.

하지만 속도만으로는 위험하다. 난바 스타일의 속도는 '대충 출시하는 것'이 아니다. AI와 인간의 역할을 분리하여, AI로 작업을 가속화하는 동시에 인간이 책임, 가치 판단, 고객 이해, 윤리, 브랜드를 담당하는 것이다.

속도 진단 프롬프트

1우리 제품 개발이 AI 시대의 속도에 대응하고 있는지 진단해 주세요.
2
3# 현재 개발 흐름
4[기획, 설계, 개발, 검토, 출시, 검증 흐름]
5
6# 출력
71. 속도를 늦추는 병목 지점
82. AI로 단축할 수 있는 프로세스
93. 인간이 시간을 투자해야 할 프로세스
104. 프로토타입화할 수 있는 부분
115. 의사 결정 지연의 원인
126. 1주일 안에 개선할 수 있는 것
137. 3개월 안에 바꿔야 할 조직 습관

AI 시대의 속도는 작업 속도가 아니다. 학습 속도이다.

11. AI는 '일자리를 빼앗는' 것이 아니라 '얕은 업무'를 지운다

난바는 AI가 지시대로 움직이는 미래에도 출발점은 인간이며, 일을 이루려는 의지, 몰입하는 힘, 욕망이 중요하다고 말한다. 얕은 업무는 컴퓨터에 맡겨질 것이기 때문에, 의도를 가지고 무언가를 시작하는 '기동력'이 중요해진다.

이것은 AI 시대의 매우 날카로운 커리어 이론이다. AI가 쉽게 대체하는 것은 단순 노동만이 아니다. 목적이 불분명해도 과거의 패턴대로 어떻게든 처리되던 업무가 대체될 것이다. 반대로 가치가 높아지는 것은 질문을 던지는 작업, 고객의 고통을 찾는 작업, 동료를 참여시키는 작업, 책임을 지는 작업, 강한 의지에서 시작하는 작업이다.

AI가 더 많은 일을 할수록 인간에게 남는 업무는 '더욱 두꺼워진다'.

따라서 난바식 AI 활용에서는 'AI를 잘 다루는 사람'보다 'AI에게 시키고 싶은 일이 있는 사람' 이 더 강하다.

기동력 프롬프트

1AI 시대에 제 업무의 가치를 높이고 싶습니다.
2다음 정보를 바탕으로 제가 가져야 할 '시작점'을 정리해 주세요.
3
4# 제 경험
5[경험]
6
7# 분노하거나 불편함을 느끼는 것
8[문제 의식]
9
10# 몰입할 수 있는 것
11[관심사]
12
13# 활용할 수 있는 자산
14[스킬, 고객, 데이터, 네트워크, 브랜드]
15
16# 출력
171. 시작해야 할 주제
182. AI에 맡길 작업
193. 인간으로서 내가 감당해야 할 가치
204. 작게 시작하는 방법
215. 상용화/커리어 개발 경로

AI 시대에 필요한 것은 단순히 AI에게 명령을 내리는 능력이 아니다. 무엇을 시작할지 결정하는 능력이다.

12. AI 전문가 팀을 만든다면 '편리한 도구 소개소'로 만들지 마라

DeNA에서 AI 전문가 팀은 각 사업 부문을 지원하며, AI 평가, 활용 지원, 지식 데이터베이스 구축을 담당한다. 평가 관점에는 비즈니스 영향력, 품질, 보안, 법률, 데이터 거버넌스, 사용성, 비용, 지원 체계가 포함된다.

일반 기업으로 치환하면, AI 추진 팀의 역할은 '추천 AI 도구를 소개하는 것'이 아니다. 대신 비즈니스 결과로 이어지는 사용 사례를 찾고, 현장에 들어가 업무 흐름을 바꾸고, 위험을 관리하고, 결과를 수치화하고, 다른 부서로 확산시키는 것이다.

나쁜 AI 추진 팀은 이렇게 움직인다:

• '이 AI 편리해요.'
• '교육 들어주세요.'
• '사용률을 높입시다.'
• '프롬프트 모음을 배포하겠습니다.'

강한 AI 추진 팀은 이렇게 움직인다:

• '이 작업은 AI로 60% 줄일 수 있습니다.'
• '1차 확인은 AI가 하고, 확신하지 못할 때만 인간에게 에스컬레이션합시다.'
• '이 부서의 성공 사례를 다음에는 법무팀과 인사팀에 확산시킵시다.'
• '이 AI는 편리하지만 데이터 거버넌스 문제로 사용할 수 없습니다.'
• '이 사용 사례는 비즈니스 영향력이 작으니 우선순위를 두지 않겠습니다.'

AI 추진 팀 설계 프롬프트

1회사 내에 AI 추진 팀을 만들고 싶습니다.
2도구 소개가 아닌, 비즈니스 결과에 직결되는 팀으로 설계해 주세요.
3
4# 회사 정보
5[업종, 인원, 주요 사업, 과제]
6
7# 출력
81. AI 추진 팀의 미션
92. 필요한 역할
103. 각 부서별 지원 방법
114. AI 도구 평가 기준
125. 보안, 법률, 데이터 관리 규칙
136. 성공 사례 만드는 방법
147. 3개월 로드맵
158. 평가 지표

AI 추진은 IT 구현이 아니라 경영 개혁이다.

13. DeNA식 AI를 개인에게 적용하는 '일일 패턴'

난바 스타일을 개인의 하루에 적용하면 다음과 같다:

• 아침에 AI가 오늘의 일정을 읽어준다.
• AI가 처음 만나는 사람을 조사한다.
• AI가 각 미팅의 논점과 질문을 만들어준다.
• 이동 중에 AI와 브레인스토밍한다.
• 미팅 중에는 녹음을 AI에 맡기고 대화에 집중한다.
• 미팅 후 AI로 ToDo와 후속 메시지를 만든다.
• 의사 결정 전에 AI로 추가 조사를 한다.
• 하루가 끝나면 AI가 '오늘의 배움'과 '내일의 우선순위'를 정리해준다.

난바식 일일 운영 프롬프트

1오늘의 일정을 바탕으로 AI를 사용해 생산성과 업무 품질을 극대화하고 싶습니다.
2
3# 오늘의 일정
4[일정 목록]
5
6# 출력
71. 각 약속의 목적
82. 사전에 준비할 것
93. AI로 조사할 것
104. 미팅에서 질문할 것
115. 미팅 후 만들어야 할 산출물
126. 오늘 가장 중요한 결정
137. 중단할 작업
148. 내일로 미룰 수 있는 작업

이것만 매일 반복해도 AI는 '가끔 사용하는 편리한 도구'가 아니라 업무의 커맨드 센터가 된다.

14. DeNA식 AI를 회사에 적용하는 '90일 로드맵'

2026년 3월, DeNA는 'AI All-in' 선언 이후 1년간의 성과를 보여주는 행사를 개최하여 개발, 품질 관리, 업무 혁신, 게임, 스포츠, 수요 예측, 인사 등 여러 분야에서의 AI 활용 사례를 공개했습니다. 행사 페이지에서는 AI를 통해 효율성과 창의성을 동시에 추구하고, 깊이 있는 변화를 진행한 결과를 보여주는 자리라고 설명했습니다.

일반 기업이 이를 따라 한다면, 90일 동안 다음과 같이 진행할 수 있습니다.

1-30일차: 사장과 경영진이 철저히 사용하기

먼저, 경영진이 매일 AI를 사용합니다. 회의 준비, 회의록, 리서치, 채용, 영업, 법무, 경영 기획, 프로토타이핑 등에 사용하세요. 여기서 중요한 것은 사장이 진정으로 '이게 편리하다'고 느끼는 것입니다. 난바 또한 AI의 잠재력과 편리함을 느끼고 열정을 가진 최고 경영자가 있는 회사가 더 빠르게 변화를 진행한다고 말합니다.

31-60일차: 작은 성공 사례 만들기

회사 전체에 즉시 확대 적용하지 말고, AI가 효과적인 세 가지 업무를 선택하세요. 예를 들어, 회의록, 문의 분류, 법무 검토, 영업 자료 제작, 채용 후보자 리서치, 비용 확인, 또는 품질 관리 등이 있습니다. 목표는 'AI를 사용했다'가 아니라 '인력이 X% 절감됐다', '반려 건수가 X건 줄었다', '리드 타임이 X일 단축됐다'와 같은 수치를 보여주는 것입니다.

61-90일차: 업무 흐름과 평가 시스템에 통합하기

성공하면, AI 활용을 개인의 노력이 아닌 업무 흐름에 통합하세요. AI 사용을 표준 절차로 만들고, AI가 확신하지 못할 때만 사람이 검토하도록 설계하세요. 또한, AI로 성과를 낸 사람을 평가하세요. DeNA가 AI 스킬을 시각화하고 성과에 대한 기여도를 평가에 반영하는 방식은 일반 기업에도 적용할 수 있습니다.

90일 로드맵 생성 프롬프트

1회사를 AI 전제 조직으로 전환하기 위한 90일 로드맵을 작성해주세요.
2
3# 회사 정보
4[업종, 직원 수, 주요 사업, 현재 과제]
5
6# 조건
7- 경영진이 먼저 사용한다
8- 작은 성공 사례를 만든다
9- 업무 흐름을 바꾼다
10- 평가 시스템에 반영한다
11- 보안과 법무를 보호한다
12- 현장이 지속적으로 사용할 수 있도록 설계한다
13
14# 출력
151. 1-30일차에 할 일
162. 31-60일차에 할 일
173. 61-90일차에 할 일
184. 성공 지표
195. 실패 가능성이 있는 지점
206. 필요한 구조
217. 사장이 매주 확인해야 할 사항

15. 신규 사업에서 '10인 유니콘'을 진지하게 목표로 하기

난바는 AI 시대에는 한 사람이 열 사람의 일을 할 수 있는 시대가 되었다고 말합니다. 또한 10인 팀으로 유니콘을 대량 생산하는 비전, AI 스타트업 M&A, 내부 사업의 독립 지원에 대해서도 언급합니다.

2026년 6월 DeNA 공식 뉴스에 따르면, DeNA는 난바가 IVS2026에서 연설하고 부스를 운영할 예정이며, 스타트업 창업자들이 난바에게 직접 피칭하고 비즈니스 브레인스토밍을 받을 수 있는 사이드 이벤트도 발표되었습니다. 또한 AI 분야의 창업자와 스타트업을 위한 네트워킹 이벤트도 준비되어 있습니다.

이를 통해 알 수 있는 것은 DeNA가 AI를 '내부 효율화'에만 가두지 않는다는 점입니다. AI로 현재 업무를 가볍게 하고, 그곳에서 발생하는 여유 인력을 스타트업, M&A, 스핀아웃, 신규 사업에 투입합니다. 이것이 바로 조직 전체를 벤처 창출 장치로 바꾸는 발상입니다.

10인 유니콘 비전 프롬프트

1AI를 전제로 10명 이하의 팀으로 대규모 비즈니스를 창출하는 비전을 생각해주세요.
2
3# 분야
4[업종/테마]
5
6# 팀 강점
7[멤버 스킬, 고객 접점, 데이터, 비즈니스 지식]
8
9# 출력
101. 목표로 하는 고객 과제
112. AI로 10배 효율화할 수 있는 업무
123. 초기 제품 제안
134. 10명을 위한 역할 설계
145. AI에 맡길 업무
156. 사람이 가져야 할 전문성
167. 수익 모델
178. 3개월 안에 만들 MVP
189. 1년 안에 목표로 하는 성장 시나리오

AI 시대의 소규모 팀은 더 이상 인원이 적다는 것을 약점으로 여기지 않습니다. AI를 철저히 활용하는 10인 팀은 AI를 사용하지 못하는 대규모 조직보다 빠릅니다.

16. 난바식 AI 활용 7대 원칙

원칙 1: 사장이 먼저 철저히 사용한다

AI 도입은 현장에 맡기지 않습니다. 사장, 이사, 부서장이 매일 사용합니다. 회의 준비, 문서 작성, 의사 결정, 투자 판단, 채용, 영업, 법무, 프로토타이핑에 사용하세요. 최고 경영자가 열정을 느끼지 못하는 AI 혁신은 현장에 열기를 전달하지 못합니다.

원칙 2: 기존 업무에 AI를 단순히 추가하는 것이 아니라, AI 전제로 워크플로를 재구성한다

'현재 업무를 AI로 조금 더 빠르게 하는 것'만으로는 부족합니다. AI가 1차 판단을 하고, 사람은 예외 사항과 최종 책임을 맡습니다. AI가 자료를 만들고, 사람이 의도와 판단을 담습니다. AI가 리서치하고, 사람이 결정합니다. 이러한 분업으로 업무 흐름을 재구성하세요.

원칙 3: 기획 문서가 아닌 프로토타입을 만든다

AI 시대에 긴 기획 문서만으로 경쟁하는 것은 느립니다. AI를 사용하여 화면, 데모, LP, 대시보드, 업무 흐름, 제안 자료, 시제품을 만드세요. 회의에서는 설명보다 '만질 수 있는 것'을 만들어 내세요.

원칙 4: 작은 성공을 숫자로 만들어 낸다

'AI를 사용하고 있습니다'는 의미가 없습니다. 인력 60% 절감, 검토 70% 감소, 확인 효율 90% 향상, 개발 대체 95% 등 숫자로 결과를 보여주세요. 숫자가 나오면 회사 분위기가 바뀝니다.

원칙 5: 평가에 AI 스킬을 포함한다

AI를 사용할 수 있는 사람이 평가받지 못하는 조직에서는 AI 활용이 정착되지 않습니다. AI로 자신의 성과를 개선한 사람, 팀 성과를 개선한 사람, 업무 흐름을 바꾼 사람을 평가하세요.

원칙 6: 인간의 가치를 '일'에서 '시작점'으로 전환한다

AI는 일을 더 빠르게 만듭니다. 따라서 인간은 무엇을 해야 하는지, 누구의 고통을 해결해야 하는지, 어떤 미래를 만들고 싶은지에 대한 '시작점'을 가져야 합니다. AI 시대에는 의도를 가지고 시작하는 사람의 가치가 높아집니다.

원칙 7: 효율화로 끝내지 말고 신규 사업에 재투자한다

AI로 확보한 시간을 휴식에만 사용하지 말고 미래 사업에 투자하세요. 기존 사업을 가볍게 하고 인재와 자본을 신규 사업, 스타트업 협업, M&A, 스핀아웃에 재투자하세요. 이것이 DeNA식 'AI All-in'입니다.

17. 바로 사용 가능한 난바식 프롬프트 모음

1. 사장/경영진용: 오늘의 AI 비서 프롬프트
``text
당신은 나의 AI 비서입니다.
오늘의 일정을 바탕으로 제 업무의 질과 속도를 최대한 높여주세요.

# 오늘의 일정
[일정 목록]

# 출력
1. 각 약속의 목적
2. 사전에 읽어야 할 정보
3. 각 파트너별 중요 논점
4. 회의에서 물어볼 질문
5. 결정해야 할 사항
6. 회의 후 할 일
7. AI에 맡길 업무
8. 내가 직접 판단해야 할 사항
``

2. 첫 만남 파트너 사전 조사 프롬프트
``text
다음 분을 만나기 전에 제가 파악해야 할 정보를 정리해주세요.

# 파트너 정보
[이름, 회사, 직책, URL, 기사, SNS 게시물 등]

# 출력
1. 경력
2. 최근 활동
3. 주요 발언
4. 가치관/관심사
5. 나와의 연결점
6. 대화를 시작할 소재
7. 물어볼 질문
8. 회의에서 피해야 할 논점
``

3. 투자/파트너십 판단 프롬프트
``text
다음 회사에 대한 투자 또는 파트너십을 고려하고 있습니다.
의사 결정에 필요한 자료를 정리해주세요.

# 대상 회사
[회사명, URL, 자료]

# 출력
1. 사업 개요
2. 시장 규모
3. 고객 과제
4. 경쟁사
5. 강점
6. 약점
7. 사업 리스크
8. 경영진 논의 사항
9. 추가 확인 질문
10. 투자/파트너십 판단을 위한 가설
``

4. AI 업무 혁신 프롬프트
``text
다음 업무를 AI 전제로 재구축해주세요.

# 현재 업무
[업무 내용]

# 현재 과제
[시간이 오래 걸림, 실수가 많음, 특정인 의존 등]

# 출력
1. AI에 맡길 수 있는 업무
2. AI가 1차 판단을 할 수 있는 업무
3. 사람이 최종 판단을 해야 할 업무
4. 예외 처리
5. 새로운 업무 흐름
6. 필요한 규칙
7. 인력 절감 가설
8. 먼저 1주일 동안 시도할 실험
``

5. 프로토타입 생성 프롬프트
``text
다음 계획을 회의에서 보여줄 수 있는 프로토타입으로 만들어주세요.

# 계획
[계획 내용]

# 출력
1. 하루 안에 만들 최소 프로토타입
2. 화면 구성
3. 사용자 사용 시나리오
4. 검증할 가설
5. 성공 지표
6. 사용자에게 물어볼 질문
7. 다음에 만들 기능
``

6. AI 활용 평가 프롬프트
``text
나 또는 팀의 AI 활용도를 평가해주세요.

# 현재 활용 현황
[사용하는 상황]

# 결과
[절감된 시간, 향상된 품질, 만들어진 결과물]

# 출력
1. 현재 AI 활용 수준
2. 단순 시간 절약에 그친 부분
3. 업무 흐름이 변경된 부분
4. 팀에 확산시킬 수 있는 성공 사례
5. 다음에 향상시킬 스킬
6. 30일 개선 계획
``

7. 경영 철학 정리 프롬프트
``text
과거의 제 발언과 자료를 바탕으로 조직에 전달할 판단 기준을 정리해주세요.

# 입력
[경영 방침, 내부 메시지, 채용 자료, 과거 의사 결정 등]

# 출력
1. 내가 중시하는 가치관
2. 방향을 잃었을 때의 판단 기준
3. 우선 순위
4. 하지 말아야 할 일
5. 직원이 자율적으로 판단할 수 있는 원칙
6. 자주 묻는 질문에 대한 답변
``

8. 신규 사업 탐색 프롬프트
``text
AI를 전제로 우리가 추진해야 할 신규 사업을 탐색해주세요.

# 우리의 강점
[고객, 데이터, 업계 지식, 기술, 인재, 브랜드]

# 시장
[목표 시장]

# 출력
1. 고객이 크게 어려움을 겪고 있는 과제
2. AI로 쉽게 해결할 수 있는 업무
3. 기존 서비스가 부족한 점
4. 시작할 소규모 제품 제안
5. 10명 이하의 팀 구성
6. 초기 고객 확보 방법
7. 3개월 검증 계획
8. 성공 시 확장 시나리오
``

9. 사내 AI 캠프 프롬프트
``text
부서의 AI 활용력을 한 번에 끌어올리기 위한 1일 캠프를 설계해주세요.

# 대상 부서
[부서명, 인원, 업무 내용]

# 목표
- AI를 단순히 체험하는 데 그치지 않는다
- 실제 업무 개선 계획을 만든다
- 마지막에 프로토타입을 만든다

# 출력
1. 캠프 시간표
2. 사전 과제
3. 당일 실습
4. 만들 프로토타입
5. 결과 발표 형식
6. 캠프 후 30일간의 후속 조치
7. 결과 지표
``

10. 시작 동력을 키우는 프롬프트
``text
AI 시대에 인간으로서 가져야 할 시작점을 찾고 싶습니다.

# 나의 불편함
[사회, 업계, 또는 일에서 잘못되었다고 생각하는 것]

# 나의 경험
[경험]

# 나의 강점
[강점]

# 출력
1. 내가 진지하게 도전해야 할 테마
2. 왜 내가 하는 것이 의미 있는지
3. AI에 맡길 업무
4. 인간으로서 감당할 가치
5. 첫걸음
6. 1년 후 목표
``

결론: 난바식 AI 활용은 AI로 '쉬려는' 것이 아니라, AI로 '다음 도박'을 하려는 것이다

DeNA의 난바 토모코 사장의 AI 활용 기술을 한 문장으로 요약하면 다음과 같습니다.

AI로 업무를 줄이고, 인간을 미래 업무로 이동시킨다.

• 첫 만남 파트너 사전 조사는 AI로 한다.
• 이동 중에 AI와 브레인스토밍한다.
• 회의 기록과 할 일은 AI에 맡긴다.
• 투자 결정을 위한 사전 조사는 AI에 맡긴다.
• 기획 문서 대신 AI로 프로토타입을 만든다.
• 업무 흐름을 AI 전제로 재구성한다.
• 직원의 AI 스킬을 평가한다.
• 사장의 철학을 AI로 조직에 전파한다.
• 작은 성공을 숫자로 만들어 낸다.
• 확보된 인재를 신규 사업에 재투자한다.

이 모든 것을 해야 비로소 'AI 활용'이라고 할 수 있습니다.

난바식의 놀라운 점은 그녀가 AI를 '편리한 도구'로 보지 않는다는 것입니다.

그녀는 AI를 회사의 OS를 재구축하는 힘으로 봅니다.

그녀는 AI를 현재 업무를 가볍게 하는 힘으로 봅니다.

그녀는 AI를 인간을 얇은 업무에서 해방시키는 힘으로 봅니다.

그녀는 AI를 10인 팀이 대규모 비즈니스를 창출하는 레버리지로 봅니다.

그리고 마지막에 남는 것은 인간의 의지입니다.

무엇을 하고 싶습니까?

누구를 기쁘게 하고 싶습니까?

어떤 과제를 해결하고 싶습니까?

무엇에 몰두할 수 있습니까?

AI 시대에 사라지는 것은 인간이 아닙니다.

의도 없는 업무가 사라지는 것입니다.

난바식 AI 활용의 본질은 효율화가 아닙니다.

AI로 시간을 되찾고, 그 시간을 미래에 거는 것입니다.