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15. AI에게 넘길 수 있는 문제 정의 (14번에 합침 · 원본)

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해결은 AI가, 정의는 사람이

🎯
이 과정은 지금까지 "업무자동화, 어떻게 하는가"라는 질문에 답해 왔습니다. 그런데 그보다 먼저 답해야 할 질문이 있습니다. "내 업무 중 무엇을 자동화해야 성과에 직결되는가." 무엇이 가능한지는 도구를 배우면 알게 되지만, 무엇을 해야 하는지는 도구가 정해 주지 않습니다. 이 시간에는 그 '무엇'을 정합니다.

1. 잘 안되는 이유는 도구가 아닙니다

🔍
같은 도구를 쥐어도 결과가 갈립니다.
  • 한쪽은 업무를 통째로 던집니다. "이거 좀 자동화해줘"
  • 다른 쪽은 어디가 막히는지 짚어 넣습니다. "이 단계에서 이걸 받아 이걸 만들어줘"
  • 차이는 도구 숙련도가 아니라, 업무를 단계로 나눠 보았는지에서 생깁니다
🧭
정의되지 않은 일은 후임에게도, AI에게도 넘기지 못합니다.
  • AI 시대 실무자의 병목은 해결 능력이 아닙니다. 해결 능력은 AI 쪽에 넘칩니다
  • 막히는 것은 내 문제를 AI가 받을 수 있는 형태로 건네는 일입니다
  • 해결은 AI가 하고, 정의는 사람이 합니다. 이 자료는 그 '정의'를 다룹니다
notion image

2. 문제란 무엇인가

📏
문제 = 지금 상태와 원하는 결과 사이의 간극
  • 간극은 업무 덩어리 전체에 있지 않습니다. 흐름 속 특정 지점에 있습니다
  • 그래서 덩어리째 보면 안 보이고, 쪼개면 보입니다
뒤에 나올 ⑤정의 단계에서 적는 Input과 Output이 바로 이 두 끝입니다. 지금은 사람 손으로 Input을 Output까지 옮기고 있고, 그 길 어딘가에 간극이 있습니다. 일곱 단계는 그 간극의 위치를 찾아가는 과정입니다.

3. AI의 강점과 문제해결 사례

🔻
'제거' (1 → 0) 기존에 있던 비효율을 없애는 것
💡
'영감' (0 → 1) 없던 것을 새로 만들어내는 것
AI의 가치는 이 두 가지로 나뉩니다. 문제해결에서 먼저 다루는 쪽은 '제거'입니다. 아래 세 가지는 내 문제가 어느 유형인지 알아보는 렌즈입니다.
🧠
고민 제거 → 업무체계, 시스템으로 해결 "그게 뭐였더라, 어디에 있더라". 정보를 찾고 절차를 기억하는 데 쓰는 에너지를 시스템이 대신합니다.
🖱️
클릭 제거 → 자동화, 효율화 (작업환경) 손이 빨라도 반복 작업은 신체 피로와 집중력을 함께 소모합니다. 반복되는 클릭, 타이핑, 복사붙여넣기를 자동화합니다.
👀
확인 제거 → 크고 작은 대시보드 현황 파악을 위해 일일이 찾아보거나 보고를 요구하면 조직의 신뢰와 효율이 함께 떨어집니다. 물어보지 않아도 보이는 화면으로 대체합니다.
타 기업 교육생 실제 사례

4. 문제를 잘못 고르는 세 가지 방식

이렇게 보면
무슨 일이 생기나
가장 눈에 띄는 일부터
눈에 띄는 일은 이미 누군가 정리해 둔 경우가 많아 개선 여지가 적음
가장 힘든 일부터
힘든 이유가 사람, 조직 문제라면 도구로 풀리지 않음
가장 큰 일부터
범위가 넓어 끝을 못 봄. 끝을 못 보면 손에 남는 것도 없음
🎯
셋의 공통 오류 : 증상의 크기로 골랐다는 것.
  • 일의 결과는 흐름 전체가 아니라 막힌 한 곳, 병목이 결정합니다
  • 병목이 아닌 곳을 고치면 아무리 잘 고쳐도 결과가 달라지지 않습니다
  • 고르는 기준은 눈에 띄는 정도, 힘든 정도, 크기가 아니라, 흐름 속 위치입니다

그래서, 어떤 문제를 골라야 하는가

  • 크기가 아니라 성과 : 증상이 커 보이는 일이 아니라, 줄었을 때 성과로 이어지는 일
  • 전체가 아니라 병목 : 업무 통째가 아니라 흐름 속 비효율 지점 한 곳
  • 짐작이 아니라 이해 : 내 일을 키워드와 흐름으로 정리한 뒤 선정
세 기준 모두 내 일을 정확히 아는 데서 출발합니다. 아래 진단 7단계가 키워드, 흐름, 선정 세 칸으로 시작하는 이유입니다.

5. 업무자동화 진단 7단계

💡
앞의 세 단계가 왜 붙어 있는가
  • 원래 진단은 네 단계(발견, 정의, 분해, 전환)였습니다
  • 그 네 단계는 다룰 업무를 이미 고른 사람을 전제합니다
  • 실제로는 그 하나를 못 고르는 경우가 대부분이라, 고르는 과정을 앞에 세 단계로 붙였습니다
단계
하는 일
이 칸이 있는 이유
① 키워드
요즘 하는 일을 키워드 세 개로 적기
업무 전체를 한 번에 보면 고를 수 없음. 세 개로 시야를 좁힘
② 흐름
일이 흘러가는 순서로 카드 배열
따로 떨어져 보이던 일들이 하나의 흐름으로 이어짐
③ 선정
다룰 업무 키워드 하나 선택
여기서 대상이 하나로 확정됨
④ 발견
고른 업무를 말로 풀어 적기
모르는 사람도 그림이 그려져야 남에게 넘길 수 있음
⑤ 정의
무엇을 주면(Input) 무엇이 나오길(Output) 바라는지
업무를 입력과 출력으로 추상화하는 첫걸음
⑥ 분해
Input과 Output 사이 단계 작성 + 비효율 지점 표시
업무 전체가 아니라 병목 한 곳을 지목함
⑦ 전환
작성한 내용을 프롬프트로 전환
답 요청이 아니라 인터뷰 요청으로 나감
🚦
⑥에서 한 번 걸립니다. 비효율 지점을 최소 한 곳 고르지 않으면 다음으로 넘어가지 않습니다. 여러 곳을 골랐다면 영향, 확신, 난이도 세 축으로 채점해 우선순위를 자동으로 정해 줍니다. 고르는 기준은 4절의 원리 그대로 흐름 속 위치입니다.

6. 한 사람의 일곱 칸 : 병목이 뒤집힌 기록

6개사 282명이 이 워크시트를 완주했습니다. 가장 많이 적어낸 문제는 "흩어진 자료를 손으로 모으는 일"이었습니다. 그중 한 사람, 영업기획 실무자의 일곱 칸을 따라가 봅니다.
칸
적은 내용
① 키워드
실적 취합, 거래처 관리, 월간 보고
② 흐름
거래처 관리 → 실적 취합 → 월간 보고 (따로 하던 일이 한 줄로 이어짐)
③ 선정
실적 취합
④ 발견
매주 지점 10곳이 보낸 엑셀을 받아 하나로 합치고 진척 요약을 만든다. 주 1회, 약 3시간
⑤ 정의
Input 지점별 엑셀 10개 → Output 진척 요약표 1장
⑥ 분해
파일 수신 → 양식 정리(열, 단위 맞추기) → 취합 → 필터로 진척 확인 → 요약표 작성 · 비효율 표시 = 취합 ("합치는 데 시간이 제일 오래 걸림")
⑦ 전환
프롬프트 생성 → AI 인터뷰 시작
🔄
인터뷰에서 병목이 뒤집혔습니다. AI가 물었습니다. "합치는 데 왜 3시간이 걸리나요? 파일이 같은 양식이라면 합치기는 몇 분 일입니다." 답하다 보니 드러났습니다. 오래 걸린 것은 합치기가 아니라 그 앞 칸, 양식 정리였습니다. 지점마다 열 순서가 다르고 단위가 달라, 매주 사람 손으로 맞추고 있었던 것입니다. 요청은 "합치기 자동화"에서 "어떤 양식이 와도 열과 단위를 맞춰 읽는 도구"로 바뀌었고, 그제야 AI가 제대로 받을 수 있는 문제가 되었습니다.
✅
⑥에서 짚은 병목이 틀려도 됩니다. 일곱 칸이 있었기 때문에 인터뷰가 어디를 파고들지 알았고, 틀린 지목이 몇 문답 만에 교정되었습니다. 정의가 없으면 교정할 대상도 없습니다.

7. 직접 해보기

⚠️
시작 전 확인
  • 대외비 자료, 실제 거래처명은 입력하지 않습니다
  • 작성 내용은 저장되지 않습니다. 완주 후 프롬프트를 바로 복사해 두십시오
🔗
접속 : 업무자동화 진단 7단계 워크시트 시작할 때 본인 직무를 입력하면, 그 직무의 예시가 단계마다 함께 표시됩니다.
1️⃣
일곱 칸을 순서대로 채웁니다 정답을 적으려 하지 않습니다. 지금 떠오르는 대로 적고 넘어가도 됩니다. 뒤 칸을 채우다 보면 앞 칸을 고치고 싶어지는데, 그 왕복이 진단입니다.
2️⃣
⑦에서 프롬프트를 복사합니다 사용할 AI 도구를 입력하면, 일곱 칸의 내용이 하나의 프롬프트로 완성됩니다.
3️⃣
복사한 프롬프트로 AI와 대화해 봅니다 이 프롬프트는 답을 요구하지 않습니다. AI가 나를 인터뷰하도록 설계되어 있어, 주고받는 동안 내가 짚은 병목이 맞았는지 검증됩니다.
🏁
완료 기준 내 업무 하나가 입력, 단계, 병목, 출력으로 분해되고, 인터뷰에서 병목 지목이 검증(또는 교정)된 상태.

8. 다음 : 이 정의를 들고 프로젝트로

여기서 만든 정의가 프로젝트의 출발 재료가 됩니다. 프로젝트 진행은 별도 자료에서 안내합니다.
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이 절차는 도구가 바뀌어도 그대로 적용됩니다. 쓰는 도구가 바뀌어도 업무를 나누고 병목을 짚는 과정은 같은 방식으로 진행합니다.