자동화는 도구보다 일 목록에서 시작합니다. 일주일 동안 반복 업무를 적고, 맡기기 좋은 일과 사람이 꼭 확인할 일을 가른 뒤, 작게 시험해 효과를 기록하는 순서를 정리했습니다.
자동화를 하겠다고 새 도구부터 찾으면, 정작 무엇을 자동화할지가 흐릿해집니다. 먼저 일주일 정도 내가 실제로 한 일을 적어 보세요. 일의 이름, 걸린 시간, 얼마나 자주 하는지, 매번 같은 방식인지 정도면 충분합니다. 이렇게 적어 보면 생각보다 시간을 많이 잡아먹는 반복 업무가 보이고, 자동화할 만한 후보가 자연스럽게 추려집니다.
모든 반복 업무가 자동화에 맞는 것은 아닙니다. 아래 조건을 많이 만족할수록 인공지능이나 간단한 자동화 도구에 맡기기 좋습니다. 특히 결과를 내가 빠르게 확인할 수 있는지가 중요합니다. 확인에 원래 일만큼 시간이 걸린다면 자동화의 이득이 사라집니다.
반대로 아래 같은 일은 인공지능이 초안을 만들더라도 마지막 결정은 반드시 사람이 해야 합니다. 바깥으로 나가는 것, 되돌리기 어려운 것, 사람에게 영향을 주는 판단의 바로 앞에는 확인 단계를 둡니다.
적어 둔 업무 목록을 인공지능에게 주고 자동화 후보를 분류해 달라고 하면 생각하지 못한 방법을 얻기도 합니다. 이때 회사 이름, 고객 정보, 내부 수치는 빼고 일의 모양만 설명하세요. 인공지능이 제안하는 특정 도구나 기능은 내 회사 환경에서 실제로 쓸 수 있는지 따로 확인해야 합니다.
후보가 정해졌다면 한 번에 하나만, 짧은 기간 동안 시험해 보세요. 시험하는 동안에는 걸린 시간과 결과를 손본 횟수를 적어 둡니다. 시간이 줄었는데 고칠 곳이 많다면 요청 방식을 다듬어야 하고, 둘 다 나아지지 않는다면 그 일은 자동화에 맞지 않는 것입니다. 감이 아니라 기록으로 판단하면 쓸데없는 도구에 시간을 덜 쓰게 됩니다.
자동화는 꼭 거창할 필요가 없습니다. 아래처럼 단계적으로 넓혀 가면 위험을 줄이면서 효과를 볼 수 있습니다. 인공지능이 써 준 매크로나 스크립트는 반드시 원본이 아닌 사본 자료에서 먼저 실행하고, 무엇을 하는 코드인지 설명을 받아 이해한 뒤 쓰세요.
업무 자료를 외부 인공지능 서비스에 넣어도 되는지는 회사가 정할 일입니다. 허용된 서비스인지, 어떤 데이터까지 넣어도 되는지 먼저 확인하세요. 개인 계정으로 업무 자동화를 만들어 두면 담당자가 바뀌었을 때 아무도 관리하지 못하는 흐름이 남기도 합니다. 만든 자동화는 무엇을 하는지, 어디에 연결돼 있는지 짧게 적어 공유해 두세요.
자동화를 하나 만들기 전에 아래를 확인하세요.