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노트북LM 슬라이드를 완벽하게 편집 가능한 PPT로 바꾸는 방법

얼마 전, 미뤄두었던 노트북LM(NotebookLM)을 본격적으로 익힐 기회가 있었다. 제공된 자료를 기반으로 할루시네이션 없이도 200% 활용할 수 있다는 점이 놀라웠지만, 그보다 더 인상 깊었던 건 결과물을 바로 현업에서 쓸 수 있을 만큼 정제된 형태로 만들어준다는 것이었다. 인포그래픽, 슬라이드, 리포트 — 형태는 다양했지만, 딱 하나 아쉬운 점이 있었다.

현재 내 상황에서 여러 형태의 슬라이드를 자주 만들어야 하는데, 결과물이 레이어 없이 하나의 비트맵 이미지(PDF)로만 나온다는 점이다. 즉, 수정이 어렵고, 하려면 새로 만드는 수준의 노력이 든다. 그래서 “이걸 실무에서 바로 쓸 수 있는 PPT로 변환할 수 없을까?” 하는 고민이 생겼다.

물론 몇 가지 우회 방법들이 이미 공유되고 있었지만, 그중에서도 현시점(2026년 1월 기준) 가장 효율적이고 완성도가 높았던 방법은 바로 제미나이(Gemini)를 활용하는 워크플로우였다. 노트북LM에서 만든 슬라이드를 마크다운과 함께 제미나이에 다시 업로드하고, 이를 캔버스(Canvas) 기능으로 구글 슬라이드로 전환하는 방식이다.

이 방법은 몇 번 테스트해본 결과, 슬라이드를 다양한 형태로 변형하고, 실무에서 바로 활용 가능한 편집 가능한 PPT로 전환할 수 있었다. 아래는 내가 직접 써보고 추천하는, 노트북LM 슬라이드를 99% 완벽하게 편집 가능한 PPT로 바꾸는 5단계 워크플로우다.


💻 노트북LM 슬라이드를 편집 가능한 PPT로 만드는 5단계 워크플로우

1. 노트북LM에서 소스 및 슬라이드 생성
소스 다각화: 제미나이의 ‘딥 리서치’ 기능을 활용해 고품질 보고서를 먼저 만들고 이를 노트북LM 소스로 등록한다.
슬라이드 생성 팁: 단순히 클릭하지 말고 ‘연필 아이콘(편집)’을 눌러 스타일(색상, 픽토그램 기반 등)을 구체적으로 지시한다. 일관성을 위해 4~5개 세트의 슬라이드를 제작한다.

2. 제미나이에서 텍스트 추출 및 마크다운 변환
내용 추출: 노트북LM에서 만든 슬라이드를 PDF로 저장한 후 제미나이에 업로드한다.
마크다운 요청: “슬라이드별 내용을 추출하여 마크다운 방식으로 작성해줘”라고 요청한다. 이렇게 하면 구글 슬라이드로 전환할 때 제목과 본문 구조가 유지된다.

3. 제미나이 캔버스를 통한 구글 슬라이드 생성
슬라이드화: 마크다운 텍스트를 기반으로 “15장의 슬라이드로 만들어줘”라고 요청한다.
색상 일관성: 노트북LM에서 사용한 컬러 팔레트를 동일하게 지정한다.
내보내기: 완성된 내용을 ‘구글 슬라이드로 내보내기’ 하면, 이제 텍스트가 분리된 편집 가능한 상태가 된다.

4. 이미지 및 텍스트 정교화 (ChatGPT 활용)
배경 투명 이미지 생성: 노트북LM 이미지 중 마음에 드는 부분을 캡처해 ChatGPT에 업로드하고, “동일한 스타일의 투명 배경 PNG로 다시 그려줘”라고 요청한다.
윤문 및 리라이팅: AI 특유의 어색한 문장을 짧고 실무형으로 다듬는다.

5. 파워포인트(PPT) 최종 마무리
폰트 및 컬러 조정: 구글 슬라이드를 PPT 파일로 다운로드한 뒤, 파워포인트의 ‘글꼴 바꾸기’ 기능으로 가독성 좋은 폰트로 일괄 변경한다.
레이아웃 정리: 최종적으로 여백, 정렬, 크기 등을 다듬어 실무용 프레젠테이션으로 완성한다.


노트북LM은 점점 더 강력해지고 있지만, 아직까지 편집이 완전히 자유로운 슬라이드 제작은 어렵다. 그러나 위 과정을 통해 ‘비트맵 슬라이드’ → ‘편집 가능한 PPT’로 전환한다면, 실제 현업에서의 활용 가능성은 훨씬 커진다.

AI 툴을 단순히 쓰는 수준이 아니라, 각 툴의 강점을 연결해 새로운 워크플로우로 발전시키는 것, 그게 진짜 AI 활용의 핵심이라는 생각이 든다.

AI와 대화하는 법: 검색이 아닌 팀원, 글보다 목소리 – 스탠포드 교수 제레미 어틀리

AI를 팀원처럼 생각하기

많은 분들이 인공지능, 즉 AI를 단순히 검색창처럼 생각합니다. 하지만 그렇게 쓰면 종종 엉뚱한 답을 내놓을 때가 있습니다. 마치 잘 아는 척하면서 사실은 틀린 이야기를 하는 경우죠. 그런데 AI를 그냥 도구가 아니라, 내 곁에서 함께 일하는 “팀원”이라고 생각하면 상황이 달라집니다. 팀원에게는 지시만 내리는 게 아니라 설명도 하고, 피드백도 주고, 다시 물어보면서 원하는 답에 가까워지잖아요. AI도 똑같습니다. 그렇게 대할 때 엉뚱한 답을 줄이는 동시에, 내가 원하는 결과에 더 잘 도달할 수 있습니다 .

말로 하면 더 쉬운 이유

여기에 음성 기능을 더하면 훨씬 효과가 커집니다. 글자를 치면서는 ‘어떻게 써야 하지?’ 고민하다가 흐름이 끊기지만, 목소리로 말하면 떠오르는 생각을 그대로 흘려보낼 수 있습니다. 꼭 옆에 앉은 동료에게 이야기하듯이 말하면, AI는 그것을 정리해 글로 만들어주고 필요한 정보를 뽑아줍니다. 글자를 하나하나 치는 수고를 덜면서 결과는 오히려 더 풍성해집니다 .

실제로 어떤 사람은 동료와 나눈 대화를 그대로 AI에 들려주었습니다. AI는 그 내용을 정리해 기사 초안을 만들어주었고, 반나절 걸릴 일을 40분 만에 끝낼 수 있었습니다. 목소리로 말했기 때문에 생각이 막힘 없이 이어졌고, 그만큼 결과물도 빨리 나올 수 있었던 겁니다 .

음성 기능의 장점은 세 가지로 정리할 수 있습니다. 첫째, 시작이 쉽습니다. 키보드를 잘 다루지 않아도 “내일 할 일 정리해줘”, “오늘 저녁 반찬 추천해줘” 이렇게 말만 하면 됩니다. 둘째, 생각이 자연스럽게 이어집니다. 글을 쓸 때는 자꾸 멈칫하지만, 말할 때는 아이디어가 계속 흘러나옵니다. 셋째, 결과가 더 빠르고 풍부합니다. AI는 말 속의 맥락까지 반영해 더 알맞은 답을 찾아줍니다 .

누구나 쉽게 시작할 수 있는 방법

기술에 능숙하지 않은 사람도 목소리만 있으면 충분합니다. 실제로 미국 국립공원의 한 직원은 컴퓨터 전문가가 아니었는데, AI에 목소리로 설명하며 요구사항을 전달했습니다. 불과 45분 만에 복잡한 서류 처리 프로그램이 완성되었고, 이 도구는 전국에 퍼져 수천 명의 노동 시간을 절약하게 되었습니다. 글자로 입력했다면 엄두도 못 낼 일이 목소리 덕분에 가능해진 것입니다 .

결국 핵심은 이겁니다. AI를 단순한 검색도구가 아니라 사람 같은 팀원으로 대하고, 음성으로 대화하는 습관을 들이면 누구나 더 쉽게, 더 창의적이고, 더 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 아버님도 처음에는 “오늘 날씨 알려줘”, “할 일 좀 정리해줘”처럼 간단히 말로 시작해보시면 됩니다. 그러다 보면 “아, 글자를 칠 때보다 훨씬 편하고 결과도 더 좋구나” 하고 금세 느끼실 겁니다.

 

유튜브영상: https://www.youtube.com/watch?v=rSS5yM74zeo