우리 회사 업무 자동화, 어디서부터 어떻게 시작해야 할까?

글 문문 · 최종 수정 2026-10-22

직원의 반복 업무 자동화를 인터뷰만으로 정하다가 한계를 느껴, 판매 담당자의 업무폰 문자 한 달치 2,964건을 세어 봤습니다. 보낸 문자의 약 69%가 정해진 문구 반복 발송이었고, 이 데이터 하나에서 자동화 포인트 9곳을 찾았습니다.

현금영수증 발급과 사이트 24곳 자동 로그인부터 자동화했고, 시간은 배포 전 위험 검증에 가장 많이 썼습니다. 데이터 정제 이유, AI에게 줄 프롬프트, 아낀 시간을 보고하는 법도 함께 정리했습니다.

• ① CS 데이터 정제
• ② 업무폰 문자로 반복 업무 자동화
• ③ 만든 프로그램 배포하기

인터뷰만으로는 왜 부족할까?

제 업무를 자동화할 때는 쉬웠습니다. 무엇이 귀찮은지, 어디서 실수가 나는지 제가 제일 잘 알았으니까요.

다른 직원의 업무는 달랐습니다. 직접 설명을 듣고, 궁금한 점을 적어 다시 묻는 인터뷰를 여러 번 했습니다. 업무의 큰 흐름과 이유는 그렇게 알 수 있었습니다.

그런데 인터뷰에는 세 가지 빈칸이 남았습니다.

• 익숙한 일은 말로 안 나옵니다. 매일 수십 번 하는 복사·붙여넣기는 본인에게 ‘일’로 느껴지지 않습니다.
• 건수와 시간대를 모릅니다. “자주 해요”는 하루 5번일 수도, 100번일 수도 있습니다.
• 참아 온 불편은 불편으로 말하지 않습니다. 오래 해 온 방식은 원래 그런 것이 됩니다.

그래서 직원 입장에서 불편할 만한 점을 따로 짐작해 보는 한편, 업무 기록을 직접 보기로 했습니다. 인터뷰는 ‘왜’를, 데이터는 ‘얼마나’를 알려 줍니다. 둘 중 하나만으로는 순서를 정할 수 없었습니다.

1업무폰 문자 한 달치 꺼내기 ― 개인정보부터 가린다

휴대폰과 연결 안내

문자를 하나씩 캡처할 필요는 없었습니다. 윈도우의 ‘휴대폰과 연결’ 앱으로 안드로이드 업무폰을 PC에 연결해 두면, 앱이 문자 기록을 PC 안에 데이터 파일로 저장해 둡니다. 이 파일을 읽어 엑셀로 바꿨습니다.

1. 담당 직원에게 목적(반복 업무 파악)과 범위(업무폰 문자, 집계만 공유)를 설명하고 동의를 받습니다.
2. 업무용 PC에서 휴대폰과 연결 앱으로 업무폰을 연결하고, 문자 동기화를 켭니다.
3. 앱이 PC에 저장한 문자 기록을 읽어 날짜·보낸/받은 구분·상대·내용 열로 엑셀을 만듭니다(이 사례는 AI에게 변환 스크립트를 짜게 했습니다).
4. 엑셀로 저장하기 전에 개인정보를 가립니다. 원본은 분석이 끝나면 지웁니다.

정제 안 한 데이터를 AI에게 주면 안 되는 이유

문자를 꺼내고 나면 원본을 통째로 AI에 붙여 넣고 “반복 업무 찾아 줘”라고 하고 싶어집니다. 저는 정제를 먼저 했습니다. 이유는 네 가지입니다.

1. 개인정보가 밖으로 나갑니다. 고객 이름·전화번호·주소·계좌·인증번호가 AI 서비스로 그대로 전송됩니다. 한 번 보낸 데이터는 되돌릴 수 없습니다.
2. 잡음이 숫자를 틀어 놓습니다. 원본에는 받은 문자와 보낸 문자, 사이트 알림과 인증문자가 섞여 있습니다. 구분 없이 세면 담당자의 업무량이 부풀거나 엉뚱한 업무가 1위로 올라옵니다.
3. 같은 문구가 다른 문장으로 보입니다. 가격표 문구도 고객 이름·금액·날짜가 다르면 매번 다른 문장입니다. 이름과 번호를 자리표시(***)로 바꾸자 같은 문구끼리 묶였고, 69%라는 숫자도 그 뒤에 나왔습니다.
4. 열이 없으면 셀 수 없습니다. 날짜·보낸/받은·상대·내용으로 열을 나눠야 시간대, 답장까지 걸린 시간, 대화방별 흐름을 계산할 수 있습니다.

개인정보를 가리는 작업이 곧 같은 문구를 묶는 작업입니다. 보안 때문에 하는 일이 분석 정확도까지 올려 줍니다.

2반복 업무를 숫자로 나누기 ― 하루 127건의 정체

한 달(31일) 동안 담당자가 보낸 문자는 715곳에 2,964건이었습니다. 평일에는 하루 평균 127건, 가장 많은 날은 262건이었습니다.

문구 패턴으로 문자를 업무 단계별로 나누자, 주문 하나가 어떤 길을 지나는지 보였습니다. 가격표를 받은 대화방 511곳 중 262곳(51%)이 주문서 단계까지 갔습니다.

인터뷰에서 나오지 않은 숫자도 있었습니다. 판매 채널 관리자 사이트의 로그인 인증번호 문자가 한 달에 275건 왔습니다. 이 숫자를 들고 물어보니, 문자 인증은 일부였고 실제로는 직원 두 명이 매일 사이트 24곳에 로그인하고 있었습니다.

3자동화 포인트 9곳과 순서 ― 건수보다 실수 위험

문자 데이터 하나를 업무 단계별로 나눠 보니 자동화할 수 있는 지점이 9곳 나왔습니다. 인터뷰로 알던 것은 문자 응대·현금영수증·세금계산서·CS라는 큰 묶음이었고, 이를 9개 지점과 건수로 쪼개 준 것은 기록이었습니다.

건수만 보면 가격표 안내(594건)가 1순위입니다. 하지만 가격표는 틀려도 다시 보내면 그만입니다. 현금영수증은 달랐습니다. 번호를 한 번 잘못 넣은 날, 재발급이 한꺼번에 생겼고 한 달 재발급이 59건이었습니다.

자동화 순서는 ‘건수 × 틀렸을 때 피해’로 정하고, 사람이 판단해야 하는 일은 남깁니다. 이 기준으로 문자를 네 묶음으로 나눴습니다.

1. 이미 자동 · 255건 현금영수증 발급 안내. 자동 발급 프로그램이 문자까지 보냅니다.
2. 판단 없이 정해진 답 · 1단계 가격표 안내. 처음 연락한 고객이 가격을 물으면 휴대폰이 바로 답합니다.
3. 조건이 맞으면 보내는 답 · 2~3단계 발송 예정·송장·입금 후 정보 요청·주문서. 조건 판단은 PC가 하고, 주문서처럼 금액이 들어가는 것은 초안만 만듭니다.
4. 사람이 그대로 · 997건 설치 조건·현장 판단 같은 개별 상담 795건, 부재 안내, 짧은 인사. 지금은 손대지 않습니다.

‘사람이 그대로’로 둔 997건도 영원히 그대로 두지는 않습니다. 먼저 자동화 대상을 단계별로 적용하고, 충분히 검증하며 데이터가 쌓이면 판단 기준이 분명해진 것부터 하나씩 자동화 대상으로 옮길 계획입니다. 분류는 한 번 정하고 끝나는 표가 아니라 데이터가 쌓일수록 바뀌는 표입니다.

4현금영수증 자동 발급 ― 홈택스와 24건 대조

홈택스 구글 스프레드시트

담당자는 이미 출고 요청을 구글 스프레드시트에 적고 있었습니다. 그래서 새 입력 화면을 만들지 않고, 그 시트를 그대로 읽는 프로그램을 만들었습니다.

1. 프로그램을 켜면 출고 시트에서 현금영수증 번호가 적힌 행을 불러옵니다.
2. 담당자가 목록을 확인하고 발급을 누르면, 현금영수증 발급 서비스(API)로 접수합니다.
3. 국세청 승인은 보통 다음 날 오전에 나옵니다. 다음 날 프로그램을 켜면 승인번호를 확인해 시트에 적고, 고객에게 안내 문자를 자동으로 보냅니다.
4. 휴대폰 번호면 소득공제용, 사업자번호(10자리)면 지출증빙용으로 자동 구분합니다.

운영 첫 이틀에 접수한 24건을 홈택스의 현금영수증 매출 내역과 하나씩 대조했고, 24건 모두 승인 거래로 있었습니다. 접수가 가장 많았던 날은 하루 42건이었습니다.

5두 명이 매일 24곳에 하던 로그인 ― 인증 방식도 제각각

인증문자 275건은 인터뷰에서 한 번도 나오지 않았습니다. 그런데 이 숫자를 들고 다시 물어보니 문자는 일부였습니다. 직원 두 명이 매일 판매 채널 관리자 사이트 24곳에 로그인하고 있었고, 인증 방식이 사이트마다 달랐습니다.

• 문자 인증 사이트에 등록된 번호가 업무폰 하나라, 다른 직원이 로그인할 때도 인증번호는 그 휴대폰으로 왔습니다.
• 카카오톡 인증·OTP 앱 휴대폰을 열어 확인하거나 앱의 번호를 옮겨 적어야 했습니다.
• 인증 없음 아이디·비밀번호만 넣으면 되지만, 24곳을 매일 두 사람이 반복하면 그것만으로 하루 48번입니다.

직원에게는 너무 익숙한 일이라 불편으로 말하지 않았습니다. 데이터에는 문자 인증만 찍혀 있었지만, 그 숫자가 질문을 다시 하게 만들었습니다. 데이터는 답이 아니라 더 좋은 질문을 줍니다.

1. 사이트 24곳의 주소, 입력칸 위치, 인증 방식을 구글 시트 한 장에 적습니다. 사이트 화면이 바뀌면 프로그램을 다시 배포하지 않고 시트만 고칩니다.
2. PC의 자동 로그인 프로그램이 시트를 읽어 사이트마다 아이디·비밀번호를 넣습니다.
3. 문자 인증 사이트는 업무폰의 문자 전달 앱이 인증번호 문자만 골라 메신저 방으로 보내고, 프로그램은 요청한 시각 이후에 온 번호만 받아 입력합니다.
4. OTP 앱으로 인증하는 사이트는 PC가 직접 번호를 계산해 넣습니다.

6자주 쓰는 답을 다른 프로그램의 재료로

문자 데이터는 한 번 쓰고 끝나지 않았습니다. 같은 데이터를 세 군데에 다시 썼습니다.

• 상담 가이드의 재료 정해진 문구를 뺀, 담당자가 직접 쓴 답장 645건을 상담 사례로 정리해 사내 CS 상담 가이드 데이터에 넣었습니다(가이드를 만든 과정은 ① CS 데이터 정제 글에 있습니다).
• 주문서 → 출고 시트 자동 입력 주문서 문자를 읽어 출고 시트에 자동으로 적는 기능을 시험 중입니다.
• 가격표 자동 답장 고객 문자에 휴대폰이 자동으로 답하는 규칙을 과거 기록 362건에 적용해 보니 357건이 담당자의 실제 답과 같았습니다.

모델명은 100% 맞혔지만 날짜는 81%였습니다. 모든 항목을 다 맞힌 주문서는 330건 중 187건(57%)이라, 이 기능은 아직 시험 탭에서만 돌리고 담당자는 기존대로 직접 입력합니다.

시간이 가장 많이 든 일 ― 배포 전 위험 검증

프로그램을 만드는 시간보다 검증하는 시간이 더 길었습니다. 직원 업무에 붙이는 자동화는 틀리면 그 직원이 고객 앞에서 수습해야 하기 때문입니다. 배포 전에 아래 항목을 하나씩 확인했습니다.

그래서 원칙을 하나 정했습니다. 고객에게 실제로 닿는 자동화는 시험 통과와 담당자 승인 뒤에만 켭니다. 덕분에 직원 PC에 배포한 뒤 되돌린 기능은 없었습니다.

감이 안 올 때 AI에게 찾게 하는 프롬프트

저는 평소 AI를 자주 씁니다. 그런데 제 업무를 자동화하다 보니 오히려 감이 무뎌졌습니다. 익숙해진 일은 반복으로 안 보이기 때문입니다. 남의 업무는 더 그렇습니다.

그럴 때는 정제한 엑셀을 AI에게 주고 찾게 합니다. 아래는 이 사례에서 쓴 방식을 다른 회사에서도 쓸 수 있게 다듬은 프롬프트입니다. 업종이나 기록 종류(문자·메일·메신저·시트)와 상관없이 쓸 수 있게 썼고, 순서대로 쓰면 ‘반복 찾기 → 흐름 → 숨은 부담 → 순서 → 인터뷰 질문 → 검증 계획 → 착수 보고 → 성과 보고’가 됩니다.

① 반복 업무 묶기

첨부한 파일은 한 직원의 업무 기록 한 달치입니다(문자·메일·메신저·작업 시트 중 하나). 개인정보는 ***로 가렸습니다.
각 행은 날짜·시각, 방향(보냄/받음 또는 작성자), 상대, 내용입니다.
이 직원이 직접 쓰거나 처리한 기록 중 내용이 거의 같은 것끼리 묶어 주세요. 이름·숫자·날짜만 다른 것은 같은 묶음으로 봅니다.
묶음마다 건수, 대표 예시 1개, 어떤 업무인지 한 줄 설명을 표로 정리하고, 전체 중 묶인 비율도 알려 주세요.
업무 이름은 미리 정하지 말고 데이터에서 직접 붙여 주세요.

② 업무 흐름 다시 그리기

같은 건(같은 고객, 주문번호, 문서 번호 등)으로 묶이는 기록을 시간순으로 이어서, 일 하나가 처음 요청부터 마무리까지 어떤 단계를 거치는지 정리해 주세요.
단계별 건수, 다음 단계로 넘어간 비율, 단계 사이에 걸린 시간(중간값)을 표로 보여 주세요.

③ 본인도 말하지 않은 부담 찾기

이 기록에서 담당자가 인터뷰에서 불편하다고 말하지 않았을 만한 숨은 부담을 찾아 주세요. 업종과 상관없이 아래 관점으로 봐 주세요.
- 정해진 근무시간 밖에 한 작업
- 특정 요일·시간대에 몰리는 일
- 본업은 아니지만 매번 손이 가는 일(로그인, 인증, 알림 확인, 파일 옮기기)
- 같은 정보를 여러 곳에 다시 입력하는 일
- 같은 요청이 두 번 이상 오는 경우(처리가 늦었다는 신호)
- 한 사람에게만 몰려, 그 사람이 없으면 멈추는 일
항목마다 건수나 빈도와 근거 예시 1개를 붙이고, 이 데이터로 확인할 수 없는 항목은 '확인 불가'와 함께 담당자에게 물어볼 질문을 적어 주세요.

④ 자동화 후보와 순서

위에서 찾은 묶음마다 다음 세 가지를 상·중·하로 매겨 주세요.
1) 한 달 건수  2) 틀렸을 때 피해(고객 불만, 금전 손실, 법·세무 문제)  3) 사람 판단이 필요한 정도
이를 바탕으로 자동화 순서를 추천하고, 사람이 판단해야 해서 자동화하지 않을 묶음은 이유와 함께 따로 적어 주세요.

⑤ 담당 직원에게 물어볼 질문 만들기

분석 결과만으로는 알 수 없는 '왜'를 담당 직원에게 물어보려 합니다.
자동화 1~3순위 후보마다, 예외 상황과 판단 기준을 확인할 질문을 3개씩 만들어 주세요. 예/아니오로 끝나지 않는 질문으로 써 주세요.

⑥ 배포 전 검증 계획

1순위 자동화를 실제로 켜기 전에 확인해야 할 위험을 목록으로 만들어 주세요.
개인정보, 잘못된 발송·발급, 중복 처리, 고객 화면에 보이는 변화, 외부 서비스 차단, 담당자가 모르는 사이에 처리되는 경우를 꼭 포함해 주세요.
각 위험마다 과거 데이터로 미리 시험하는 방법과 '통과' 기준을 함께 적어 주세요.

⑦ 자동화 전, 착수 보고서(승인 요청)

아래는 한 직원의 업무 기록을 분석한 결과입니다. 이 내용으로 자동화를 시작하기 전에 경영진 승인을 받는 한 장 보고서를 써 주세요.
[여기에 ①~④ 결과 붙여 넣기]
구성은 다음 순서로 해 주세요.
1) 한 줄 요약: 무엇을 자동화하면 한 달에 몇 시간이 줄어드는지
2) 현재 문제: 건수·시간대·실수 사례를 숫자로 (담당자 개인을 탓하는 표현은 쓰지 말 것)
3) 자동화 범위: 할 것 / 이번에는 하지 않을 것(사람 판단이 필요한 일)과 그 이유
4) 기대 효과: 한 달·1년 절약 시간, 줄어드는 실수, 담당자가 더 집중할 수 있게 되는 일
5) 위험과 대비: 개인정보, 잘못된 발송·발급, 외부 서비스 장애, 그리고 각각의 검증 방법
6) 일정: 시험 운영 → 결과 대조 → 담당자 승인 → 적용의 단계별 기간
7) 결정이 필요한 것: 예산, 필요한 계정·권한, 담당자가 시험에 써야 할 시간
추정한 값에는 '추정'이라고 표시하고, 경영진이 30초 안에 읽을 수 있게 1번과 7번을 가장 짧고 분명하게 써 주세요.

⑧ 자동화 후, 아낀 시간 보고서

아래는 자동화한 업무 목록입니다. 업무마다 한 달 건수, 건당 걸리던 시간(직접 잰 값), 현재 상태(적용·시험 중·예정)가 있습니다.
[여기에 표 붙여 넣기]
업무별로 '한 달 절약 시간 = 건수 × 건당 시간'을 계산하고, 적용된 것과 예정인 것을 나눠 한 달·1년 합계를 내 주세요.
시간 말고 줄어든 실수, 근무시간 밖 작업, 담당자 부재 때 멈추던 일도 따로 정리해 주세요.
결과는 경영진에게 보낼 한 장 보고서로 써 주세요: 문제(숫자) → 한 일 → 아낀 시간 → 검증한 위험 → 다음 단계와 필요한 지원. 추정한 값에는 '추정'이라고 표시해 주세요.

최종 결과 ― 작업 전과 후

아낀 시간을 숫자로 보고하기

자동화를 보고할 때 “편해졌습니다”로는 부족합니다. 듣는 사람은 시간과 돈으로 이해합니다. 계산은 간단합니다. 한 달 건수 × 건당 걸리던 시간입니다.

건수는 데이터에 이미 있습니다. 건당 시간은 담당자 옆에서 스톱워치로 다섯 번쯤 재서 평균을 냅니다. 아래 건당 시간은 이 사례의 추정값이니, 직접 잰 값으로 바꿔 쓰세요.

시간만 적으면 절반만 보고한 것입니다. 시간으로 바꾸기 어려운 효과도 따로 적었습니다. 번호 착오로 생기던 현금영수증 재발급 59건, 밤 시간 발송 338건, 담당자가 자리를 비우면 로그인이 멈추던 일입니다.

보고는 ‘문제(숫자) → 한 일 → 아낀 시간 → 검증한 위험 → 다음 단계와 필요한 지원’ 순서로 한 장에 담습니다. 마지막 칸에 필요한 지원(예산, 다른 직원의 시간)을 적어 두면 다음 자동화의 승인까지 한 번에 받을 수 있습니다.

표만 있으면 이 보고서 초안은 위의 프롬프트 ⑧로 AI에게 맡길 수 있습니다. 자동화를 시작하기 전에는 ⑦로 착수 보고서를 먼저 써 두면, 끝난 뒤 ‘예상 대비 실제’로 보고할 수 있습니다.

다음 단계 ― 문자 자동화 순서

남은 자동화도 같은 방식으로 갑니다. 먼저 일주일 동안 고객에게 보내지 않고 “보냈을 문자”만 기록해 담당자의 실제 답과 비교합니다. 맞으면 담당자 승인을 받아 한 단계씩 켭니다.

이 과정에서 배운 것

1. 남의 업무는 기록부터 셉니다. 인터뷰에서 나오지 않은 로그인 인증문자 275건, 밤 시간 발송 338건이 기록에서 처음 보였고, 그 숫자로 다시 물어 사이트 24곳 로그인까지 찾았습니다.
2. 순서는 건수가 아니라 피해 크기로 정합니다. 594건인 가격표보다 재발급 59건이 생긴 현금영수증을 먼저 했고, 효과가 가장 분명했습니다.
3. 직원이 이미 쓰는 도구 위에 붙입니다. 새 입력 화면 대신 원래 쓰던 출고 시트를 읽게 하자 따로 교육할 것이 거의 없었습니다.
4. 사람의 판단은 남겨 둡니다. 개별 상담 795건은 지금은 자동화하지 않고, 담당자가 그 일에 쓸 시간을 버는 것이 목표입니다.
5. 데이터는 한 번 꺼내면 여러 번 씁니다. 같은 문자 기록이 우선순위 분석, 상담 가이드, 자동 답장 규칙의 재료가 됐습니다.
6. 만드는 시간보다 검증 시간이 깁니다. 과거 데이터로 미리 돌려 보고 승인받는 단계를 지킨 덕분에 배포 후 되돌린 기능이 없었습니다.

자주 묻는 질문

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