AI로 엑셀 자동화 전에 반드시 알아야 할 것

내 업무에서 자동화할 업무를 고르는 기준

엑셀 자동화, AI 자동화, 업무 자동화, ChatGPT로 자동화 하기

AI가 등장하고 자동화가 유행하면서 검색 창에 이런 키워드를 한 번쯤 넣어 본 사람이라면 비슷한 경험이 있을 것이다.

‘이제는 반복 업무에서 벗어날 수 있겠지.’
‘AI 배우기만 하면 금방 자동화할 수 있겠지.’

처음에는 이러한 기대감을 가졌을 것이고 나 역시도 그랬다.
하지만 막상 강의를 듣다 보면 강의 내용은 이해가 되는데 내 업무에는 맞지 않는 것 같고 예제는 알겠는데 ‘그럼 내 업무에는 어떻게 적용해야 하는 것이지?’라는 의문이 생기면서 결국 적용하는 것은 멈추게 된다.

이 글을 엑셀 자동화 방법을 설명하는 글은 아니다.
자동화를 시작하기 전에 이 업무가 자동화가 될 수 있는지 판단하는 기준을 정리한 글이다.

자동화를 실패했던 이유는 대부분 기술이 부족해서가 아니라
자동화할 업무를 잘못 골랐거나 범위를 잘못 정의했기 때문이라는 것을 사실을 뒤늦게 깨달았기 때문이다.

왜 AI 자동화를 먼저 검색하면 실패할까?

AI 자동화, ChatCPT 자동화를 먼저 찾게 되는 이유
매일 비슷한 업무가 반복되다 보면 자연스럽게 대신해 줄 무언가를 찾게 된다. 그래서 가장 많이 떠올리는 것이 요즘 트렌드가 된 AI, 자동화, 바이브 코딩 같은 기술이다.

나 역시도 그랬다. 처음 ChatGPT가 나오고 업무를 줄이고 효율성과 생산성을 높이고 싶다는 생각에 업무 구조나 문제 정의보다 ‘요즘 AI가 대세라던데?’라는 기술적인 호기심으로 접근했다.

무엇을 하고 싶은지 명확하게 하지 못하고 AI 기술부터 배우기 시작했다.

기술부터 배우면 해결될 것 같다는 착각
엑셀 함수나 매크로부터 배운 것이 아니었다. 내가 처음 선택했던 것은 AI였다.

‘AI로 하면 엑셀보다 훨씬 빠르겠지’

부트 캠프에서 비교적 빠르게 바이브 코딩도 접했다. 하지만 실제로 내 업무를 자동화하려는 순간, 계속 같은 벽에 부딪혔다.

이걸 AI한테 어떻게 설명해야 하지?
어디서부터 자동화해야 하지?
왜? 수업 예제는 되는데 내 업무는 안 되는 거지?

실제로는 적용 단계에서 막히는 공통 패턴
자동화를 시도하다가 막혔던 것은 대부분 같은 문제를 가지고 있었다.

자동화 대상이 명확하지 않았다.
업무를 덩어리 상태로 인식하고 있었다.
입력 값과 결과를 정리하지 않았다.

결론은 단순했다. 업무가 큰 덩어리로만 보이고 말이나 글로 정리가 되어 있지 않은 상태였다.

업무 자동화를 시작할 수 있는 상태란 무엇인가?

업무 자동화란 업무를 반복적이고 규칙적인 업무를 순서에 따라 처리하는 것이다. 그래서 업무를 자동화하려면 최소한 아래 질문에 답할 수 있어야 한다.

언제 시작되는가
무엇을 입력받는가
어떤 기준으로 처리하는가
결과물은 무엇인가

자동화를 시작해도 되는지, 1분 만에 체크해 보기

반복성

이 업무 계속 반복하고 있지 않은가?
매월, 매주, 매일 같은 방식으로 발생하는가?
비슷한 양식의 파일을 계속 생성하고 있는가?

규칙성

처리 방식이 항상 비슷하지 않은가?
기준이 거의 동일하지 않은가?
예외는 있지만 패턴이 거의 동일하지 않은가?

실수 비용

사람 손으로 할수록 위험하지 않은가?
복사, 붙여 넣기 작업이 많은가?
숫자 하나 잘못 입력하면 문제가 커지는가?

자동화 적합성

일부만 줄여도 체감 효과를 느낄 수 있는가?
사람이 개입하는 단계가 줄어드는가?
10분이 2분으로 줄어들어도 이득인가?

체크 결과

위 항목 중 3개 이상 해당된다면 엑셀 자동화부터 시작해도 된다. 중요한 것은 지금 내가 사용하는 환경과 도구에서 시작한다는 인식이다.

내 업무에서 자동화할 업무를 찾는 기준

자동화해도 되는 업무의 조건

자동화 대상이 되는 업무는 공통적인 조건을 가진다. 아래 기준을 많이 충족할수록 자동화에 적합하다.

반복성: 계속 발생하는 업무
규칙성: 처리 기준이 명확한 업무
실수 비용: 오류가 쌓일수록 손해가 커지는 업무
구조화 가능성: 말이나 글로 설명할 수 있는 업무

구조화 가능성을 더 나눠보면 아래처럼 나눌 수 있다.

입력 값이 명확하다 (Input) : 무엇이 들어오는지 분명하다.
처리 로직을 나눌 수 있다(Logic) : 계산, 판단 과정을 단계로 분리할 수 있다.
결과물이 일정하다(Output) : 결과 형식이 거의 같다.

이 조건들은 엑셀 자동화뿐 아니라 구글 시트, 노코드 툴, AI 자동화에서도 동일하게 적용이 가능하다.

아직 자동화하면 안 되는 업무의 특징
반대로 아래와 같은 특징을 가진 업무는 아직 자동화할 대상이 아니다.

판단 기준이 매번 달라진다.
결과보다 사고 과정이 더 중요하다.
입력 값이 계속 바뀐다.

이러한 특징을 가진 업무는 자동화보다는 정리와 문서화가 먼저 필요한 업무이다.

AI를 쓰기 전에 이 기준부터 봐야 하는 이유
AI는 생각을 해주는 존재가 아니다. 정리된 규칙을 빠르게 처리해 주는 도구에 가깝다.
추론 능력이 발전하였다고 해도 여전히 사람의 개입과 판단은 필요하다.

자동화의 목적은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라 규칙적인 일을 도구에 위임하고 우리는 더 중요한 판단과 생각에 시간을 쓰기 위함이다.

기준 없이 AI라는 기술부터 사용하면 자동화가 아니라 AI가 만든 오류를 수습하는 혼란만 더 생길 뿐이었다.

액셀 자동화 업무 예시 : 주문 관리

위의 자동화 기준으로 봤을 때 내가 가장 먼저 떠올린 업무는 주문 관리 업무였다.

주문 관리 업무가 자동화에 적합했던 이유

반복성 : 매일 발생한다. 입력 값도 매번 같다. (거래처, 제품, 수량 등)
규칙성 : 처리 방식이 거의 동일하다.
- 발주서를 받는다 > 가격을 확인한다 > 오더 리스트에 입력한다 > INVOICE를 발행한다.
액셀 자동화 적합성 : 여러 엑셀 파일을 넘나들면서 관리하면서 2시간 소요된다
> 자동화 시 50% 절감 예상

주문 관리 업무를 구조적으로 나눠보면

INPUT
LOGIC
OUTPUT

이 정도로도 설명할 수 있다면 자동화를 시작할 수 있는 상태다.

실무에서 이미 자동화할 수 있는 환경

이미 쓰고 있었지만 자동화로 인식하지 못했던 도구들
자동화를 이야기하면 새로운 도구부터 떠올리기 쉽다. 하지만 실무를 돌아보면 이미 자동화할 수 있는 환경은 충분히 갖춰져 있었다. 문제는 도구의 부족이 아니라 그것을 자동화로 인식하지 않았다는 점이었다.

엑셀

엑셀은 이미 가장 강력한 자동화 도구다.

반복 계산
자동 수식
템플릿 기반 문서 생성

내 업무 역시 대부분 엑셀에서 시작됐다. 주문 내역을 입력하고 수량과 단가를 계산하고 정해진 양식의 문서를 만들어 내는 일의 반복이었다.

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엑셀 자동화(VBA)로 INVOICE 자동 채우기

구글 시트

구글 시트는 엑셀의 확장판으로 클라우드 기반이다.

실시간 협업

외부 서비스 연동

엑셀에서 정리한 구조를 협업과 연결의 영역으로 확장이 가능하다. 그리고 이 지점부터 자동화의 체감도가 급격하게 올라간다.

노코드 툴

Make, Zapier, n8n 같은 노코드 툴은 업무와 도구들을 연결하는 역할을 한다.

조건 기반 자동 처리
반복 업무 연결

엑셀과 구글 시트 또는 노션에서 정리한 데이터를 메일, 문서, 알림, 다른 시스템으로 이어준다. 이 단계에서는 툴 사용법을 아는 것보다 업무 흐름이나 조건을 얼마나 명확하게 정의했는지가 더 중요하다.

노코드 툴 중 Zapier 자동화 에디터 화면(구글 시트 입력을 트리거로 솔라피와 슬렉 알림 연결)

GPT 등 LLM

LLM 모델의 경우 여러 방식으로 활용할 수 있지만 구조가 잡힌 업무를 더 빠르게 처리할 수 있다.

규칙 기반 문서 생성
요약, 분류, 변환
정형 업무 보조

실무에서는 판단이 필요한 일보다는 정리와 변환이 필요한 일에서 가장 큰 효과를 낸다. 또한 사람이 눈으로 바로 찾기 어려운 데이터의 패턴을 파악하는 등 기록 기반 확장 형태로 활용할 수 있다.

그래서 자동화는 어렵게 시작하지 않아도 된다.
이미 처음부터 거창할 필요가 없었다. 이미 쓰고 있는 도구와 환경을 조금 더 구조적으로 바라보면 된다.

엑셀에서 구조를 이해하고
구글 시트로 흐름을 만들고
필요할 때 노코드 툴과 AI로 확장한다

이 흐름이 가장 현실적이고 자동화 방식이었다.

오늘 바로 할 수 있는 액션

자동화할 수 있는 업무 1개 적어보기

귀찮다고 느끼는 하나면 충분하다.

INPUT/ LOGIC / OUTPUT으로 쪼개보기

INPUT: 무엇이 들어오는가?
LOGIC: 어떤 기준으로 처리하는가?
OUTPUT: 무엇이 나가는가?

구조만 정리하고 오늘은 멈추기

오늘은 구현하지 않아도 된다. 구조만 정리해도 충분하다.

NEXT - 엑셀 자동화 MVP 만들기

다음 글에서는 위에서 정리한 구조를 그대로 활용해 엑셀 자동화 MVP를 실제로 만들어본다.

AI로 엑셀 자동화 전에 반드시 알아야 할 것 - 자동화 업무 기준