바탕화면에 폴더가 또 하나 늘었다. “참고자료_최종_진짜최종” 뭐 이런 이름의. 기획 하나 붙잡으면 PDF에 캡처에 링크에, 여기저기서 긁어온 게 스무 개씩 쌓인다. 정작 며칠 지나면 어디에 뭐가 있었는지 내가 못 찾는다. 그 폴더를 열다가 문득, 이걸 노트북LM에 통째로 던져놓으면 안 되나 싶었다.
노트북LM 활용법이라고 하면 보통 “이게 뭐 하는 도구냐”부터 설명하는데, 그건 노트북LM 기본 사용법에 이미 한 번 적어뒀다. 이번엔 그 다음 얘기다. 반나절 붙잡고 신기해했던 걸 넘어서, 실제 내 일에 어떻게 끼워 넣었는지. 자료를 쌓아두고 필요할 때 꺼내 묻는 식으로 일하는 게 진짜 되는지, 내가 확인한 순서대로 적어둔다.
노트북을 주제별로 쪼개는 것부터 시작했다
처음엔 노트북 하나에 다 때려넣었다. 기획 자료, 블로그 참고 기사, 회의록까지 한 통에. 그랬더니 답이 이상하게 섞였다. 블로그 자료 물어봤는데 회의록 얘기가 튀어나오고.
아니, 처음부터 이게 문제인 건 알았어야 했다. 노트북LM은 한 노트북 안의 소스 전체를 근거로 답한다. 관련 없는 자료가 섞여 있으면 그 사이에서 헤매는 게 당연했다. 그래서 노트북을 주제별로 갈랐다. ‘이번 기획’, ‘블로그_노트북LM글’, ‘집안 서류’ 이런 식으로. 하나의 노트북 = 하나의 서류철이라고 생각하니 정리가 됐다.
찾아보니 이 방식엔 이유가 있었다. 노트북LM은 여러 노트북을 한꺼번에 검색하지 못한다더라. 노트북 하나 안에서만 답이 나오니까, 애초에 자료를 잘 쪼개서 넣는 게 이 도구를 쓰는 사람의 몫으로 남는다. 완전 통합 내보내기도 제한적이라 처음부터 분류를 잘 해두는 편이 편하다. 예전에 화면 설계할 때 정보 구조부터 잡던 버릇이 여기서도 나왔다. 어디에 뭘 담을지부터 정하고 들어가야 나중에 안 헤맨다.
기획서를 넣고 “빠진 게 뭐냐”고 물었다
제일 써보고 싶었던 건 기획 문서 검토였다. 요구사항 정의서 하나를 소스로 올리고 물었다. “이 문서에서 화면 흐름상 빠진 예외 처리가 있어?” 하고.
돌아온 답에 문장마다 인용이 붙어 있는 게 좋았다. “결제 실패 시 처리가 언급 안 됐다”는 식으로 짚어주는데, 그 근거가 문서 몇 페이지 어디서 나온 건지 클릭하면 원문으로 바로 넘어간다. 챗GPT한테 물으면 그럴듯한 지적은 해주는데 “그거 진짜 내 문서에 있는 얘기야?”를 다시 확인해야 했다. 노트북LM은 내가 준 자료 안에서만 답하도록 설계돼 있어서, 없는 걸 지어내 지적할 여지가 그만큼 줄어든다. 이게 그라운딩이라고 부르는 방식인데, 구글도 공식적으로 “응답은 제공된 소스에 근거하고 인용이 붙는다”고 밝혀뒀다.
그렇다고 다 믿으면 안 된다. 같은 구글 문서에 “모든 AI처럼 부정확한 내용을 만들 수 있다”는 경고도 나란히 있다. 실제로 인용이 위치는 정확히 찍어주는데, 그 위치의 문맥이 답이랑 딱 맞는지까지 보장하진 않더라. 그래서 중요한 지적은 인용을 눌러 원문을 한 번 열어봤다. 이 검증하는 습관은 AI로 자료조사하다 링크를 눌러본 이야기를 쓰면서 한 번 데였던 뒤로 몸에 뱄다.
블로그 자료는 오디오로 바꿔 산책하며 들었다
블로그 글 하나 쓰려면 기사랑 자료를 예닐곱 개는 본다. 이걸 다 앉아서 읽는 게 일이었다. 참고 자료들을 한 노트북에 몰아넣고 오디오 개요를 눌러봤다.
버튼 한 번에 AI 진행자 두 명이 내 자료를 놓고 대담하는 팟캐스트가 만들어졌다. 그걸 폰에 담아서 저녁 산책하며 들었다. 앉아서 읽을 땐 눈이 미끄러지던 내용이, 두 사람이 주거니 받거니 하니까 오히려 귀에 붙었다. 이동하는 시간에 자료 복습이 되니 책상 앞 시간이 줄었다. 이 오디오가 2025년 넘어오면서 한국어를 포함해 여러 언어로 확대됐다길래, 설정에서 출력 언어를 한국어로 바꿔봤더니 한국어 대담으로 나왔다.
물론 이걸로 글이 써지는 건 아니다. 오디오는 자료를 머리에 넣는 용도고, 마인드맵으로 구조를 잡고, 리포트로 뼈대만 뽑아서 초안 재료로 썼다. 정리하고 인용해주는 건 노트북LM이 잘하는데, 깊이 파고들어 문장을 짓는 건 결국 다른 도구랑 내 손 몫이더라. 하나로 다 되는 도구를 찾다가, 그냥 잘하는 걸 나눠 시키는 쪽으로 마음을 접었다.
무료로 어디까지 버티나 세어봤다
이렇게 매일 붙잡고 쓰다 보면 결국 한도가 궁금해진다. 구글 계정만 있으면 무료로 쓰는 건 맞는데, 하루 쓰는 양이 많은 날은 어디서 막히나 세어봤다.
2026년 8월 기준으로 공개 자료를 대조해보니, 무료는 하루 질문이 대략 50번, 오디오·비디오 개요는 하루 몇 개 정도로 걸린다는 얘기가 많았다. 노트북 개수나 노트북당 소스 개수도 무료·유료가 갈리는데, 이 세부 수치는 자료마다 조금씩 달라서 하나로 못 박기 어렵다. 요금제 이름도 2026년 들어 구글 AI 구독으로 묶이면서 바뀌었고, 가격은 달러 기준이라 시점·환율에 따라 원화 표기가 갈린다. 정확한 최신 한도는 노트북LM 안에 뜨는 표기가 우선이니, 실제로 쓸 사람은 그걸 한 번 보는 게 낫다.
체감으로는 개인 작업엔 무료로 충분했다. 하루 질문 오십 번이면 웬만해선 안 막힌다. 다만 자료를 수백 개씩 몰아넣거나 팀이랑 노트북을 공유해 돌릴 정도면 그때 유료를 고민하면 된다. 나는 아직 무료 선에서 논다. 챗봇 여러 개를 상황별로 나눠 쓰는 이유를 정리할 때도 그랬지만, 도구는 내가 실제로 어디까지 쓰는지를 봐야 답이 나온다.
쌓아두고 물어보는 방식이 나쁘지 않다는 것까진 알겠다. 다만 자료 검증은 여전히 내가 눌러봐야 한다는 것도. 여기까지는 그렇다.
