AI 체험기 – Notion AI 요약 기능, 진짜 실무에 쓸만한가?

이번에 Notion AI 요약 기능에 대해 알아보겠습니다.

AI가 실무에 본격적으로 들어온 지금, 우리가 가장 기대하는 기능 중 하나는 바로 “요약”이다. 업무에서는 매일 쏟아지는 회의록, 보고서, 미팅 기록, 고객 피드백, 인터뷰 등 방대한 정보가 생산된다. 문제는 이 모든 문서를 읽고 핵심만 파악하는 데만 하루의 절반을 소모한다는 점이다.

이런 상황에서 많은 사용자가 주목하고 있는 도구가 바로 Notion AI의 요약 기능이다. Notion은 원래 메모, 문서, 데이터베이스, 프로젝트 관리 기능으로 유명한 협업 툴이지만, 최근 AI 기능을 적극적으로 통합하면서 ‘스마트 워크 도구’로 변신하고 있다. 그 중심에 있는 기능이 바로 자동 요약(Summary) 기능이다.

AI 체험기 Notion AI 요약 기능 실무 적용

 

그렇다면 과연 이 요약 기능은 실제 실무에 쓸만한 수준일까? 문장만 간단히 요약하는 수준인지, 아니면 진짜로 회의록 정리, 업무 히스토리 압축, 콘텐츠 브리핑 등 실질적인 활용이 가능한 수준인지 필자가 직접 사용해보고 체험한 내용을 공유해보려 한다.
문서를 자주 다루는 실무자, 프리랜서, 기획자, 블로거, 교육자라면 반드시 주목할 만한 기능이다.

Notion AI 요약 기능이란?

Notion AI 요약 기능은 Notion에 작성된 페이지, 텍스트 블록, 데이터베이스 속 문서를 기반으로 핵심 내용을 요약하는 자동 정리 기능이다.
GPT 모델을 기반으로 작동하며, 단순 문장 압축이 아니라 ‘내용의 흐름’을 분석하여 요약한다는 점에서 기존의 단순한 줄이기 기능과는 차별화된다.

기능은 매우 직관적으로 동작한다.
문서나 텍스트 블록을 마우스로 선택한 후, 우클릭 메뉴에서 “Ask AI → Summarize this”를 선택하면 바로 요약이 시작된다. 몇 초 후, 하단에 핵심 내용을 정리한 텍스트가 생성된다.
Notion AI는 문맥을 인식해 주요 토픽을 선별하며, 요청에 따라 요약의 형식을 단락형, 리스트형, 요점 정리형 등으로 커스터마이징할 수도 있다.

Notion AI 실험 조건: 실무 환경에서의 실제 활용을 상정

필자는 단순히 기능만 테스트하는 대신, 실제 실무 상황을 가정하여 3가지 유형의 문서를 준비했다.
각 문서를 Notion에 붙여넣은 후, Notion AI 요약 기능을 적용해 실제 쓸 수 있는지 여부를 평가했다.

테스트 문서 1 – 회의록

• 분량: 약 2,100자
• 내용: 블로그 리뉴얼 기획 회의, 키워드 방향성, 콘텐츠 구조, 일정 논의

테스트 문서 2 – 블로그 콘텐츠 초안

• 분량: 약 2,500자
• 내용: 스마트스토어 운영 관련 경험 공유형 포스트 초안

테스트 문서 3 – 고객 설문 응답

• 분량: 약 3,000자
• 내용: 20명 고객의 서비스 만족도 설문 응답 정리 내용

Notion AI 실사용 결과: 문서 유형별 성능 분석

테스트 1 – 회의록 요약 (정확도 높음, 실무 활용 가능)

회의록의 경우 Notion AI는 전체 논의의 흐름을 정확히 파악해주었다.
회의 목적, 핵심 결정 사항, 이슈 논의, 담당자 지정 등 실무에서 실제 요약 보고서로 제출해도 될 만큼 형식적으로 완성된 요약 문서가 만들어졌다.

AI가 생성한 요약 예시:

• 논의 주제: 블로그 UI/UX 개편 방향
• 핵심 결정 사항: 모바일 우선 디자인 적용, 6월 말까지 시안 제출
• 담당자 배정: 콘텐츠 파트 – 김OO, 개발 파트 – 이OO
• 논의된 추가 안건: 메일 구독자 연동, 애드센스 광고 위치 테스트

이 결과는 실제로 보고서로 저장하고 팀원과 공유 가능한 수준이었다.

테스트 2 – 블로그 콘텐츠 요약 (요약은 정확하지만 다소 평면적)

블로그 콘텐츠는 내용 자체가 ‘경험 공유형’이기 때문에 Notion AI가 문맥은 잘 파악했지만, 표현이 다소 평이하고 감정의 뉘앙스는 반영되지 않았다.
정보전달형 블로그라면 요약이 유용하겠지만, 에세이 스타일이나 창의적인 글에는 한계가 있다.

AI 요약 예시:

• 주제: 스마트스토어 운영 과정에서 겪은 문제와 해결 전략
• 핵심 내용: 초기 유입 부족 → 키워드 광고 활용, 고객 불만 → 챗봇 응답 속도 개선
• 결과: 월 매출 2배 증가, 재구매율 상승

정보 정리 용도로는 훌륭했지만, ‘내가 쓴 글의 감정과 의도’는 거의 반영되지 않았다.

테스트 3 – 설문 응답 요약 (인사이트 도출은 미흡, 패턴 정리는 훌륭)

20명의 고객 응답 내용을 요약했을 때, Notion AI는 자주 반복된 키워드와 응답 유형을 기반으로 리스트 형태로 정리해주었다.

AI 요약 예시:

• 긍정 피드백 키워드: 빠른 배송(12명), 상품 만족도(9명), 문의 응답 속도(6명)
• 부정 피드백 키워드: 포장 불량(4명), 상품 누락(2명), 리뷰 적음(2명)

이 결과는 고객 의견의 숫자 기반 분류나 키워드 정리에 유용했지만,
“이 응답들로부터 어떤 인사이트를 도출해야 할지”에 대한 분석까지는 제공하지 못했다.

→ 즉, 정리 단계는 OK, 해석 단계는 사람이 해야 한다.

Notion AI 요약 기능의 장점 – 실무자 입장에서 체감한 ‘실제 효과’

실시간 요약으로 업무 흐름을 끊지 않고 이어갈 수 있다.

Notion AI의 요약 기능은 속도가 빠르다.
문서가 길든 짧든 요약 요청 후 대부분 5초~15초 내외로 결과가 나온다.

이는 실무에서 아주 큰 장점으로 작용한다.
예를 들어 회의 직후, 미팅 기록을 다듬기 전에 요약을 요청하면 곧바로 회의의 핵심을 파악할 수 있다.
덕분에 실무자는 다음 업무로 빠르게 전환할 수 있으며, 업무 흐름(Flow)을 깨지 않고 전개할 수 있다는 점에서 실질적인 체감 효율이 높다.

특히 시간에 쫓기는 일정 속에서 “읽지 않고 파악한다”는 경험은 굉장히 강력한 생산성 도구로 느껴진다.

문서 스타일에 따라 다양한 요약 방식이 자동 적용된다.

Notion AI의 요약 기능은 단순히 한두 문장으로 압축하는 데 그치지 않는다.
요약 방식이 텍스트의 성격에 따라 자동으로 달라진다.

• 회의록이라면 ‘논의된 주제, 결정된 사항, 담당자’ 식의 리스트 형으로 정리하고,
• 콘텐츠 초안이라면 ‘주제, 핵심 논지, 주장 요약’ 형태로 추출하며,
• 데이터 응답형 문서라면 반복 키워드 중심으로 요약을 구성한다.

이처럼 문서 유형을 고려한 구조화 요약을 제공해주기 때문에, 사용자는 정리된 결과를 바로 복사해서 이메일, 메신저, 보고서 등에 붙여 넣기만 해도 된다.

이는 기존의 GPT를 사용할 때 직접 프롬프트를 짜야 했던 것과는 확연히 다른 편의성이며, 초보자에게 특히 유리한 부분이다.

블록 단위/전체 문서 단위 모두 요약이 가능해 유연성이 뛰어나다.

Notion은 워크스페이스 내에서 각 문서를 블록 단위로 쪼개 관리할 수 있다.
Notion AI 요약 기능은 이 구조를 그대로 반영해, 전체 문서를 통으로 요약하거나, 선택한 특정 블록만 요약할 수 있게 되어 있다.

예를 들어 한 문서 안에 5개의 회의록이 연속적으로 기록되어 있다면, 그중 3번째 회의록만 블록 지정 후 요약을 요청하는 것이 가능하다.

이런 정밀 제어 기능은 실무자 입장에서 매우 유용하다.
문서 전체를 요약하면 오히려 맥락이 섞일 수 있기 때문에, 특정 영역만 선택적으로 요약할 수 있는 기능은 다수의 회의록, 메모, 브레인스토밍 자료가 섞여 있는 실무 환경에서 작업 효율을 높여주는 핵심 포인트다.

기본 요약 결과가 ‘그대로 공유 가능한 수준’의 형식을 갖춘다.

Notion AI의 요약 결과물은 단순한 문장 나열이 아니다.
대부분의 결과는 보고서에 복사해 붙이기만 해도 될 정도로 포맷이 잘 정돈된 리스트 또는 요점 정리 형태다.
불필요한 접속사나 군더더기 문장이 없고, 간결하고 핵심 위주의 문장 구조를 갖추고 있다.

이런 형식적 완성도 덕분에,

• 회의 요약 → 슬랙 메신저에 그대로 공유
• 회의록 정리 → 이메일로 보고
• 설문 요약 → 블로그 초안으로 전환
  하는 흐름이 추가 편집 없이도 가능해진다.

이는 단순한 시간 절약이 아니라, 실제로 실무자의 업무 질(Quality)을 일정 수준 이상으로 유지시켜주는 도구로 작동한다.

Notion AI 요약 기능의 단점 및 한계 – AI가 넘지 못하는 실전의 벽

글쓴이의 감정이나 뉘앙스를 담아내는 능력이 부족하다.

Notion AI는 문장을 분석해 핵심만 남기는 데에는 탁월하지만,
글쓴이가 전달하고자 했던 감정, 분위기, 의도, 강조 포인트 등은 잘 반영하지 못한다.

예를 들어 블로그 글에서 “정말 힘들고 불안했던 시기였다”는 감정의 문장이 있다면,
요약 결과에서는 “업무 진행 과정에 어려움이 있었다”처럼 건조한 표현으로 변환되는 경우가 많다.

이런 표현 차이는 에세이, 브랜드 스토리, 자기소개서, 인터뷰 등 정성적 콘텐츠를 요약할 때 크게 체감된다.
즉, ‘정확한 정보 정리’는 잘하지만 ‘정확한 분위기 정리’는 어렵다.

전문 용어나 맥락이 중요한 문서는 왜곡 요약될 수 있다.

기술, 법률, 교육, 의료 등 특정 산업의 용어와 문맥 구조를 요구하는 문서를 요약할 때는 부정확한 경우가 존재한다.

예를 들어 “고객 퍼소나 유형별 AIDA 전략 적용”이라는 마케팅 전략 문서의 요약 결과가
“고객을 나누고 광고 문구를 만들었다” 수준으로 단순화된 경우도 있었다.

이는 AI가 문장의 구조만 보고 판단한 결과이며,
산업적 배경 지식이 반영되지 않기 때문에 ‘맥락을 놓친 요약’이 될 가능성이 있다.
따라서 전문 문서를 요약할 경우에는 항상 사람이 최종 검토하고 수정해주는 것이 필요하다.

요약은 해주지만, 인사이트까지는 제공하지 못한다.

Notion AI 요약 기능은 “정리”는 해주지만, “해석”이나 “제안”은 하지 않는다.

예를 들어 고객 설문 결과를 요약해보면 “배송 만족도 높음”, “포장 불만 있음” 같은 팩트 요약은 잘한다.
하지만 이런 피드백을 바탕으로 “그래서 배송 퀄리티는 유지하고, 포장은 리디자인해야 한다”
라는 실질적인 인사이트 도출은 불가능하다. 결국 사용자는 요약된 정보를 보고 다시 판단을 해야 하며,

Notion AI는 의사결정을 보조하는 수준에서 멈춘다.

긴 문서나 혼합된 정보에 대한 요약 정확도는 떨어지는 편이다

회의록, 초안, 메모 등이 뒤섞인 장문 문서의 경우에는
Notion AI가 어느 부분을 중심으로 요약해야 할지를 명확히 판단하지 못한다.

즉, 내용이 너무 복잡하거나 하나의 페이지 안에 다양한 목적의 문장이 섞여 있는 경우,
요약 결과도 두서없이 출력되는 경우가 있다.

이럴 때는 블록을 나눠서 선택 요약을 하는 것이 더 정확하며, 전체 페이지 요약은 추천하지 않는다.

요약 결과는 매번 동일하지 않으며, 통제하기 어렵다

같은 문서를 여러 번 요약해도 Notion AI는 항상 동일한 결과를 제공하지 않는다.
이는 AI 모델이 자연어 생성 기반으로 돌아가기 때문인데,
실무에서는 때때로 일관된 형식과 내용이 필요한 경우가 많다.

예를 들어 보고서에 들어갈 요약 문단은 매번 같은 구조를 유지해야 하지만,
Notion AI는 어느 날은 리스트, 어느 날은 단락형, 어느 날은 질문-답변 구조로 출력하기도 한다.

→ 결국 이 문제는 요약 이후 수동 수정 작업을 발생시키며,
자동화의 기대치를 일정 부분 낮추게 된다.

결론: Notion AI 요약 기능은 ‘읽지 않아도 되는 시간’을 줄여준다

요약 기능은 모든 문서의 끝이 아니라 시작을 빠르게 도와주는 도구다.
Notion AI의 요약은 실무 현장에서 특히 유용하며, 회의록 정리, 블로그 콘텐츠 기획, 사용자 피드백 정리 등에서 문서 처리 속도를 비약적으로 향상시켜준다.

물론 아직 AI 요약은 감정, 의도, 전략적 해석을 대체할 수는 없다.
하지만 방대한 정보를 정리하고 핵심만 빠르게 파악해야 할 때,
Notion AI는 시간과 에너지의 낭비를 막아주는 유능한 도우미다.

Notion AI 활용 팁: 실무에서 요약 기능을 제대로 쓰는 법

1. AI 요약은 항상 ‘사람 검토’로 마무리하자
2. 감정/의도 중심 콘텐츠는 직접 요약하자
3. 회의 직후 바로 요약 → 슬랙이나 이메일로 공유
4. 블로그 초안 작성 후 요약을 보고 메타디스크립션 작성에 활용
5. 설문 응답 요약 후 GPT나 Notion AI에게 “이 내용으로 인사이트 뽑아줘”라고 2차 질문하기