[AI 다빈치 4호] AI를 통한 반복 업무 자동화 실전 사례

AI로 할 수 있는 건 너무 많습니다. 매일 하는 일을 자동화시킬 수도 있고, 새로운 사업 아이템을 발굴할 수도 있습니다. 뭐든지 가능하기에 내 상황에 맞춰 선택해야 하죠. 그 과정에서 중요한 건 시간을 버는 겁니다. 내가 AI와 몰입해 일하는 시간, 반복적인 일이 아니라 생각이 필요한 일에 쏟을 수 있는 시간을 벌어야, AI를 더 잘 써서 결과를 낼 수 있습니다. 그래서 AI로 일을 자동화시키는 게 가장 쉽게 AI를 써서 가치를 만들면서 AI 활용 역량을 올릴 수 있는 방법이라고 생각해요.

오늘 레터에서는 제가 AI와 함께 만들어서 매일 사용 중인 자동화 프로세스를 소개해드리려고 합니다. 만드는 과정에서의 시행착오가 구독자 분들이 각자에 맞는 프로세스를 만들 때 도움이 되면 좋겠습니다.

자동화 케이스: 브랜드, 팀 블로그 자동 파악 및 분석

문제 정의 및 제작 목표

뉴스와 인사이트를 얻기 위해 여러 뉴스레터를 구독해서 매일 보고 있습니다. 한번 구독을 하면 매일 열어보지 못하더라도 내 메일에 있기 때문에 언제든지 찾을 수 있습니다. 그런데 뉴스레터로 받아볼 수 없는 곳들이 있었습니다. 특정 회사의 블로그, 특정 브랜드의 팀이 운영하는 블로그는 메일 시스템이 없거나 부족하여 접근성이 떨어졌습니다. 그래서 내가 받아보고 싶은 블로그를 자동으로 불러와주는 프로그램과 에이전트를 만들어보기로 했습니다. 총 6단계에 걸쳐 에이전트를 만들어왔습니다.

1단계: 자동화 프로세스 기획

내 일을 자동화시킬 때 가장 중요한 건 내 일의 전체 프로세스를 단계별로 쪼개보는 건데요, 그렇게 하면 비효율적인 지점을 찾을 수 있습니다. 저는 어떤 과정을 모두 수동으로 했을 때 가장 느린 모습이 뭘지를 생각하고 그것에 반대되는 쪽으로 프로세스를 기획했습니다. 어떤 블로그 글을 받아서 읽고 분석하는 것의 가장 비효율적인 방법은 다음과 같습니다.

생각날 때마다 블로그에 들어간다 → 새로운 글이 올라왔는지 본다 → 그 글을 읽는다 → AI와 이야기해서 분석하고 인사이트를 쌓는다 → 노션이나 옵시디언에 별도로 저장한다.

이제 각 단계별로 효율화할 수 있는 방법을 찾습니다.

• 생각날 때마다 블로그에 들어간다 → 프로그램이 매일 특정 시간에 블로그 리스트를 훑어보게 한다
• 새로운 글이 올라왔는지 본다 → 해당 날짜에 블로그 글이 올라왔는지 체크하게 한다
• 그 글을 읽는다 → 나 대신 AI가 먼저 읽고 요약본과 인사이트를 제공한다
• 노션이나 옵시디언에 별도로 저장한다 → AI에 노션, 옵시디언을 연결해 자동으로 저장되게 한다.

1회성의 업무는 굳이 자동화 프로세스를 짜지 않고 클로드, GPT, 제미나이에 채팅으로 해결해도 괜찮습니다. 그런데 반복되는 업무라면, 그게 내가 신경 쓰지 않았을 때 안 되는 일이라면 처음에 정확하게 프로세스를 기획해서 효율화하는 게 중요합니다. 이렇게 기획한 내용을 AI에게 PRD로 만들어달라고 요청합니다.

그 다음 이 PRD를 클로드 코드나 코덱스에 넣고 이 PRD대로 에이전트를 만들어달라고 하는 게 아니라, 먼저 이 PRD에 대해 리뷰하고 질문해달라고 요청합니다. GPT, 클로드와 채팅으로 PRD를 촘촘하게 만들더라도 빠지는 부분, 상충하는 지점이 존재할 수 있기 때문에 교차 검증이 필요합니다. 그 다음에 질문에 답하며 PRD를 보완하고 그때 실행해보는 걸 추천드립니다.

2단계: 블로그 및 분석 방식 선정

프로세스를 기획한 다음에는 어떤 블로그의 글을 가져올지를 결정했습니다. AI에게 추천을 받을 수 있지만 추천 이후에도 최종적인 결정은 사람이 해야 하니까요. 기술, 마케팅 분야의 블로그를 클로드와 퍼플렉시티에게 추천을 받았고 그중에서 채널톡을 먼저 선정했습니다.

모든 블로그를 다 읽을 수 없기에 AI에게 먼저 요약하는 걸 요청했는데요 이때 AI에게 이 글의 섹션별 요약, 핵심 인사이트, 그리고 이 인사이트를 활용할 수 있는 액션 아이템 3가지를 뽑아달라고 요청했습니다.

3단계: 채널 선정

AI에게 일을 맡기고 그 결과를 확인할 때마다 매번 GPT나 클로드 코드를 켜는 거 자체가 번거로울 수 있습니다. 그래서 내가 확인하기 제일 편하고 쉬운 채널을 선정하는 게 좋습니다. 오픈클로, 헤르메스 같은 에이전트를 쓰면 보통 텔레그램, 디스코드를 많이 사용하는데요. 저는 직접 가벼운 형태의 에이전트를 만들어 썼기 때문에 제게 제일 익숙한 슬랙을 연결했습니다. 슬랙에서 나 혼자만 있는 워크스페이스를 만들고, 슬랙 앱을 만들어 이 2개를 클로드와 연결시켰습니다.

4단계: 1개 테스트

이 단계에서는 AI와 계속 대화하며 실제로 결과물을 내보는 시간입니다. AI에게 PRD대로 만들어달라고 해도 오류가 생길 수 있고 내가 생각하는 모습으로 결과물이 안 나올 수 있습니다. 이럴 때는 이게 문제라고 생각하지 않고 당연한 거라고 생각하는 게 더 빠른 해결을 돕습니다. 오류가 나면 그 메시지를 복사해서 AI에게 붙여넣으면 충분히 해결할 수 있습니다.

5단계: 2개 이상으로 확대

자동화 프로세스를 여러 개 만들며 느낀 점 중 하나는 1개를 테스트하는 것과 2개 이상을 테스트하는 게 다르다는 점입니다. 블로그 1개를 매일 훑어보고 분석하는 건 쉽습니다. 그런데 블로그 개수가 2개 이상이 되면 복수로 처리하는 과정에서 문제가 생길 수 있습니다. 그래서 자동화 프로세스를 만들 때 내가 처리하려는 데이터가 단일 데이터인지, 아니면 여러 건의 데이터인지를 판별하는 게 중요합니다.

6단계: 유지 보수 및 업데이트

한번 만들어둔 에이전트를 계속 갱신하는 과정이 필요합니다. 블로그 리스트를 추가하거나, 분석 프롬프트를 바꿔보거나, 에러가 났을 때 리포트해서 수정하는 과정을 거칩니다. 그렇게 하다 보면 매일 귀찮게 시간을 써야 했던 반복 업무를 점차 내가 신경 쓰지 않더라도 실행되게 만들 수 있습니다.

실전 인사이트 및 레슨런

AI가 해야 하는 일과 안 해도 되는 일을 분리한다

내가 자동화하려는 업무의 모든 지점에 AI를 쓰지 않아도 됩니다. 이 블로그 분석 에이전트에서 AI가 하는 일은 글을 읽고 미리 인사이트를 뽑아주는 파트 1개입니다. 그 외에 매일 블로그마다 들어가서 글을 보고, 그 글을 긁어서 전달하는 건 코드로 짜둔 프로그램으로 실행됩니다. 이렇게 되면 오류 날 확률도 줄어들고 무엇보다 토큰 소모를 아낄 수 있습니다.

나에게 편한 방식을 찾는다

AI를 쓰면서 제일 자주 느끼는 건 나에게 편한 방식을 찾아야 한다는 점이에요. 누군가는 GPT, 제미나이, 클로드를 켜서 채팅하는 게 편할 수 있고, 같은 클로드 코드를 쓰더라도 누구는 클로드 앱이 편한 반면 누구는 터미널을 선호합니다. 또 AI가 낸 일의 결과를 전달 받을 때도 어떤 사람은 이메일을 사용하고 저처럼 슬랙 같은 메신저를 활용하는 경우도 있습니다. 그래서 반복 업무를 맡긴 뒤 그 일을 확인하고 검증할 때 나에게 제일 익숙한 방법이 뭔지 고민해보는 걸 추천드립니다.

AI가 원래 갖고 있는 기능을 찾아 잘 활용한다

반복 업무를 자동화할 때 중요한 건 트리거를 켜지 않더라도 실행되는 거예요. 내가 매일 버튼을 눌러야 프로세스가 실행된다면 그건 반자동화일 뿐, 자동화가 아닙니다. 어떤 일을 효율화시킬 때 100%까지 해야 완성이 되지만 반자동화를 하면 오히려 손이 더 가게 된다는 걸 많이 경험했습니다.

그래서 저는 매일 오후 1시와 오후 8시에 자동으로 블로그를 탐색하는 코드 스크립트를 만들어뒀습니다. 이를 위해 클로드와 이야기하며 제 노트북 설정을 변경했습니다. 그 뒤에는 클로드가 클로드 앱이나 터미널이 켜져있지 않더라도 자동으로 실행될 수 있게 claude -p 명령어를 사용했습니다.

7월 1일 기준 이 명령어 기능은 내가 매달 낸 구독제에서 나오는 토큰으로 사용되는데요, 조만간 정책이 바뀐다면 다른 방법을 찾아봐야 할 것 같습니다. 이런 방법들 모두 AI에게 내 맥락을 잘 담아 질문하면 제시해줄 수 있습니다.

완전한 자동화는 존재하지 않는다

팀에 소속되었을 때도 자동화 프로세스를 만들어보고 혼자 일하면서도 여러 프로세스를 만들며 느낀 건, 정말 사람이 손을 안 대도 완전 자동으로 굴러가는 프로세스는 없다는 점이었습니다. 아무리 계획을 촘촘하게 했더라도 예측하지 못한 상황이 발생해 에러가 나기도 하고, 시간에 따라 프로세스가 커지면서 새로운 걸 만들어야 하기도 합니다.

잘하는 팀의 자동화 사례

토스 디자이너 투두리스트 작성

토스뱅크의 프로덕트 디자이너 혜미님은 입사 후 2년 반 동안 매일 할 일을 정리했습니다. 그런데 단순히 투두리스트를 작성하는 게 아니라 곳곳에서 일에 대한 맥락과 링크를 가져와야 했어요. 한 팀에서만 일하면 괜찮은데 여러 프로젝트를 맡을 때는 이게 불가능해집니다. 그래서 혜미님은 단순히 할 일을 정리하는 게 아니라 해야 하는 일을 놓치지 않게 만들기 위해 맥북용 위젯을 만들었습니다.

슬랙에서 올라오는 일들을 AI가 알아서 등록하게 하고, 출처와 링크를 남기게 하고, 우선순위를 리스트업하게 만들었습니다. 이 과정에서 혜미님이 신경 쓴 건 맥락이었습니다. 슬랙에 팀원이 길게 요청하는 메시지를 한 줄로 정리하는 가이드를 AI에게 학습시켜 프로세스를 완성시켰습니다.(출처: 토스테크)

배달의민족 마케팅 데이터 수집

마케터 소영님은 매주 2시간 반 걸리는 업무를 1/6로 압축했습니다. 카카오톡, 대행사 등 곳곳에서 들어오는 데이터를 뽑아 하나의 시트로 취합하는 과정이었는데요. 매일 단순 반복하는 업무를 제미나이를 통해 파이썬으로 코드 스크립트를 짜서 알아서 데이터가 들어오게 만들었습니다. 반복 업무가 사라지니 이 데이터를 분석하고 데이터를 통한 액션 아이템을 내는 데 더 집중할 수 있게 됐습니다.(출처: 우아한 기술 블로그)

마무리 체크리스트 및 액션아이템

사람이 하는 일

• 자동화할 반복 업무 하나 고르기
• 해당 반복 업무에서 AI가 나 대신 판단하고 결정해야 할 것 정하기
• 실제로 자동화 프로세스 만들어보기

AI가 하는 일

• 반복 업무를 가장 단순하고 효율적으로 자동화할 수 있는 프로세스 구축
• 내가 전달하는 맥락을 정리하여 구조화하기
• 오류가 나올 때 먼저 해결하기

AI에게 이렇게 전달해보세요!

레터의 내용을 더 쉽게 적용할 수 있는 자료를 준비했습니다.

아래 링크로 들어가셔서 파일을 다운로드 받으신 다음에 내가 제일 자주 쓰는 AI에 넣고 ‘이 파일을 읽고 실행해줘’라고 입력해보세요. 이 파일을 다운로드 한 뒤 실행하면 내가 AI를 더 잘 쓸 수 있는 방법을 나에게 맞게 더 추천해줄 거예요!

• 채팅(클로드·GPT)을 쓴다면 → 그동안 제일 길게 한 대화에 파일을 넣는 걸 추천드려요(돌아볼 작업이 있어야 하니까요).
• 클로드 코워크·GPTs·제미나이 Gems처럼 지식 파일을 올리는 도구라면 → 거기 올려두고 ‘적용해줘’라고 하면 반영 계획을 줍니다.
• 클로드 코드·코덱스를 쓴다면 → 같은 프로젝트 폴더에 넣고 실행하면 바로 돌아갑니다

오늘 레터 어떠셨나요?

네 번째 레터를 잘 읽어주셔서 정말 감사합니다. 제가 제일 효과를 많이 보고 있는 프로세스를 통해 AI를 통한 자동화를 알아봤는데요, 구독자 분들이 하시는 일에 적용하는 데 도움이 되면 좋겠습니다.

더 나은 AI 다빈치 레터를 쓰기 위해 피드백을 받고 있습니다.

오늘 뉴스레터도 이전에 구독자 분들이 주신 피드백을 반영했는데요, 아래 링크로 이번 뉴스레터 후기와 의견을 남겨주시면 다음에 반영해서 더 좋은 레터를 만들어보겠습니다!