데이터부터 준비하는 AI 자동화 도입 3단계

업무 데이터 5가지를 한곳에 모으고 AI에게 분류 맡기기

회사가 크든 작든 AI 도입이 어렵게 느껴지는 이유는 데이터의 양보다, 데이터가 여기저기 흩어져 있어 한곳에 모으기 어렵다는 데 있습니다. AI 자동화는 모으기, 말하기, 맡기기 세 단계로 준비하며, 그 첫 단계로 흩어진 업무 데이터를 한곳에 모으고 분류합니다.

1. 내 업무에서 AI에게 알려줄 데이터를 종류별로 확인합니다. 데이터는 크게 이메일, 통화 내용, 회의 내용, 엑셀과 파워포인트 같은 파일, 서버나 회사 시스템에 쌓이는 데이터의 다섯 가지로 나눌 수 있습니다. 그리고 이 다섯 가지를 어떻게 운영하는지 정리한 것이 바로 업무 매뉴얼입니다.
   
2. 여기저기 흩어져 있는 다섯 가지 데이터를 한곳에 모읍니다. 데이터가 한곳에 모이면 AI 도입이 훨씬 쉬워집니다. 강의에서는 메일은 아웃룩에서 자동으로 취합되게 하고, 통화는 업무용 통화만 따로 업로드해 자동으로 기록되게 했습니다. 회의 내용이나 아이디어는 세컨드 브레인이라는 노트로 정리했고, 유튜브와 인스타그램, 쉐어포인트 자료까지 한곳에 모아 관리했습니다.
   
3. 이제 모은 데이터를 어떻게 분류할지, 앞으로 추가될 데이터는 어떻게 정리할지 기준을 정합니다. 분류는 AI가 잘하지만 가이드가 짜여 있을 때의 이야기이므로, 분류 가이드만큼은 사람이 몇 시간 정도 직접 투자해서 정합니다.
   
4. 분류 가이드를 정했다면 데이터는 손으로 정리하지 않고 있는 그대로 모두 넣은 후, 분류를 AI에게 맡깁니다. 강의에서는 처음에 주간 보고서처럼 매주 한 일을 사람이 직접 정리해 쌓았지만, 그러다 보니 주관적인 편집이 들어갈 수밖에 없었습니다. 또 메일이나 회의록뿐 아니라 평소 가볍게 나누는 대화에도 회사의 문화가 담길 수 있어, 지금은 데이터를 있는 그대로 넣고 있습니다.
   
   오빠두Tip : 회사 데이터를 AI에 넣기 전에는 반드시 회사 보안 정책을 먼저 확인합니다. 고객 이름이나 연락처 같은 개인정보는 되도록 가리고 넣고, 가능하다면 데이터가 학습에 쓰이지 않는 엔터프라이즈용 요금제를 사용하는 것을 권장드립니다.
5. 그러면 분류별로 회사 데이터를 학습한 AI 비서에게 필요한 내용을 바로 물어볼 수 있습니다. 강의에서는 텔레그램에서 “이번 주 강의 일정이 어떻게 되지?”라고 물었고, AI 비서가 서버에 있는 데이터를 읽어와 내일 잡혀 있는 강의 일정까지 알려 주었습니다.
   
   
   오빠두Tip : 이외에도 강의 초안 작성과 썸네일 제작 같은 작업을 에이전트로 처리하면서, 컴퓨터 앞이 아니어도 모바일로 할 수 있는 업무가 많아졌습니다.

말로 설명하며 녹화한 영상으로 업무 매뉴얼 만들기

데이터를 모은 다음에는 이를 활용할 업무 매뉴얼이 필요하지만, 내 업무를 꼼꼼하게 정리한 매뉴얼을 갖춘 경우는 많지 않아 이 단계에서 어려움을 겪기 쉽습니다. 이제는 매뉴얼을 따로 문서로 만들지 않아도, 일하는 모습을 말로 설명하며 녹화한 영상만 있으면 AI에게 매뉴얼 작성을 맡길 수 있습니다.

1. 평소 업무를 그대로 진행하면서, 어떤 일을 하는지 말로 설명하며 화면을 녹화합니다. 강의에서는 매일 아침 엑셀이라고 검색한 뒤 지난 일주일간 올라온 글로 필터링하고, 블로그 형식으로 쓸 만한 내용을 살펴본 다음 바탕화면의 뉴스레터 파일에 뉴스레터 형식으로 정리하는 업무를 말로 설명하며 녹화했습니다.
   
   오빠두Tip : 업무 화면을 녹화할 때에는 시작하기 전에 고객 정보 같은 개인정보가 화면에 보이지 않는지 한 번 더 확인합니다.
2. 녹화가 끝나면 영상을 AI에게 통째로 전달하면서, 영상 속 화면을 확인해 업무 매뉴얼을 써 달라고 아래와 같이 요청합니다.
   이 화면을 짧은 간격으로 확인해서 업무 매뉴얼을 써줘. 그리고 중간중간 적절한 위치에 스크린샷도 넣어줘.

   
   

   오빠두Tip : 업무 매뉴얼 프롬프트는 보충 자료에 남겨드렸습니다.
3. 잠시 기다리면 AI가 녹화된 화면을 바탕으로 업무 매뉴얼을 작성해 줍니다. 강의에서 완성한 업무 매뉴얼 파일은 보충 자료에 남겨드렸으니 함께 확인해 보세요.
   

업무별로 어디까지 맡길지 정하는 AI 위임도

데이터를 정리하고 매뉴얼까지 준비했다면, 그다음은 전체 업무 중에서 어디까지는 내가 하고 어디부터 AI에게 맡길지 정하는 단계입니다. 저는 이 단계를 위임도라고 부릅니다. 여기에는 정답이 따로 없으므로 아래 사례를 참고해 자신의 상황에 맞게 적용합니다.

1. 회사 데이터를 자동으로 동기화할 컴퓨터를 상시 켜 둡니다. 맥 미니 같은 새 장비를 사지 않아도, 집에서 쓰지 않는 노트북이 있다면 상시 켜 두는 용도로 써도 괜찮습니다. 강의에서는 서피스 랩탑을 상시 켜 두었으며, 매일 켜 두어도 전기요금은 한 달에 몇 천 원 수준이었습니다.
   
2. 데이터마다 불러올 일정을 정해 자동으로 동기화되도록 합니다. 저희 채널의 경우, 업무 메일은 매일 새벽에, 유튜브 시청 기록과 원드라이브 파일 변경 기록, 인스타그램 기록 등은 정해진 일정에 맞춰 자동으로 동기화해서 사용하고 있습니다.
   
3. 그러면 회사 데이터가 한곳에 모이면서 AI가 맡을 수 있는 업무 범위가 넓어집니다. 저희 채널 올라오는 유튜브 영상을 학습해 컷 편집을 하고 썸네일을 만드는 일부터, 메일 답장 초안을 쓰고 유튜브나 홈페이지 댓글을 분석해 답변이 필요한 댓글에만 초안을 작성하는 일까지 AI에게 맡겨서 작업을 하고 있습니다.
   
4. 이제 업무마다 AI에게 어디까지 맡길지 위임도를 정합니다. 예를 들어, 저희 채널에서는 유튜브에 댓글이 달리면 AI가 답변 초안을 자동으로 작성하도록 했고, 발행까지 자동화할 수도 있지만 최종 발행만큼은 직접 하고 있습니다. 강사로서는 빠른 답변도 중요하지만 정확한 답변이 훨씬 더 중요하다고 판단했기 때문입니다.
   

이 외에도 AI 활용법은 다양합니다. 하지만 어떤 도구를 쓰든 시작은 같은데요. 바로 흩어진 데이터를 한곳에 모으고, 내 업무를 말로 설명해 매뉴얼로 남기고, 업무마다 어디까지 맡길지 정하는 것입니다. 처음부터 모든 업무를 자동화하려 하기보다, 매일 반복하는 작은 업무 하나부터 AI에게 맡겨 보세요.

작은 위임이 하나씩 쌓이면, 어느새 AI와 함께 일하는 방식이 자연스러운 일상이 되어 있을 것입니다. 긴 글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다.