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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
문서 100개, 끝없는 클릭… ChatGPT와 대화만으로 만든 업무 도구를 3개월째 쓰고 있습니다
백여 개의 기준 문서, 반복 클릭, 복사할 수 없는 정보의 재입력. ChatGPT 대화만으로 업무도구를 만들고 약 3개월 동안 직접 사용하며 고쳤습니다.
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 회사에서 접수한 신청 내용과 증빙서류가 기준에 맞는지 확인하고, 접수 이후의 처리 상태를 관리하는 일을 하고 있습니다. 신청서에 적힌 내용만 읽으면 끝나는 일이 아니었습니다. 주소가 정해진 관리 대상 구역 안에 있는지, 필요한 서류가 갖춰졌는지, 이전 신청과 달라진 내용은 없는지까지 확인해야 했습니다.
가장 번거로웠던 일 중 하나는 주소 확인이었습니다. 관련 기준은 백여 개의 문서에 흩어져 있었습니다. 신청 한 건을 처리할 때마다 해당 구역의 문서를 찾고, 파일을 열고, 주소와 기준 내용을 비교해야 했습니다. 이미 확인한 문서라도 다음 신청이 들어오면 다시 찾아 여는 일이 반복됐습니다.
기존 사이트의 조작도 시간을 많이 잡아먹었습니다. 필요한 정보에 접근하거나 다음 건으로 넘어가려면 여러 버튼과 확인창을 거쳐야 했습니다. 증빙서류를 발급받을 때는 화면에 보이는 정보를 복사할 수 없는 경우도 있어, 업체명과 식별번호 등을 발급 화면에 하나하나 다시 입력해야 했습니다. 발급이 끝나면 파일을 저장하고, 필요한 서류를 구분해 원래 신청 화면에 첨부했습니다.
업무 판단에 앞서 찾기, 클릭하기, 다시 입력하기에 손이 많이 가고 있었습니다. 처음 목표는 거창한 새 시스템이 아니라, 이 반복을 조금이라도 줄이는 것이었습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
사용한 AI는 ChatGPT이며, 제작 요청부터 오류 수정까지 모두 ChatGPT 대화창에서 대화하는 방식으로 진행했습니다. 제가 업무 순서와 불편한 상황을 말로 설명하면 ChatGPT가 코드나 실행할 파일을 만들어 주고, 저는 이를 내려받아 실제 업무 환경에서 사용해 봤습니다. 뜻대로 작동하지 않는 부분은 다시 대화로 설명하며 고쳤습니다.
처음부터 업무 전체를 자동화해 달라고 하지는 않았습니다. 어느 화면에서 어떤 값을 읽어야 하는지, 어느 입력칸으로 옮겨야 하는지, 어떤 조건에서는 멈춰야 하는지를 나눠 설명했습니다. 주소를 확인하는 기능도 기준정보를 검색하고 신청 내용과 대조할 수 있도록 만들었습니다. 개발 과정의 출발점은 기술 이름이 아니라 제가 매일 겪는 업무 장면이었습니다.
그렇게 기존 사이트와 함께 사용하는 브라우저 확장 프로그램과 별도 보조도구를 만들었습니다. 신청정보 확인, 반복 입력과 화면 조작 보조, 증빙서류 발급, PDF 분리·병합, 기준자료 검색·대조로 기능이 늘어났습니다. 이후에는 수천 건의 대상 명부와 접수자료를 비교하고, 최신 상태를 분류해 PDF와 엑셀 보고서로 내보내는 기능도 추가했습니다.
ChatGPT에는 프로그램의 제작과 수정을 맡겼습니다. 완성된 도구는 정해진 업무 규칙에 따라 자료를 정리하고 반복 작업을 돕습니다. 신청 내용의 해석과 승인·반려 같은 최종 판단은 제가 기존 업무 절차에 따라 수행했습니다.
신청 화면에는 별도의 심사 보조 패널을 띄워 주소·지번, 증빙 내용, 필수 첨부를 함께 확인하도록 했습니다. 패널에서 지도를 열면 등록된 허용 필지가 지도 위에 면으로 표시되고, 신청 위치와 경계를 함께 대조할 수 있습니다. 근거보기를 누르면 관련 문서를 열고 해당 지번을 찾아 강조해 주므로, 백여 개 문서에서 다시 파일과 페이지를 찾던 과정을 줄일 수 있었습니다. 지도는 공간 확인을 돕고, 최종 판단은 등록 기준과 원문을 확인한 제가 합니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
약 3개월 동안 실제 업무에서 사용하며, 건마다 되풀이하던 작업을 덜 수 있게 됐습니다. 주소를 확인할 때는 여러 문서를 따로 찾아 열던 방식에서, 정리된 기준정보를 검색하고 신청 내용과 대조하는 방식으로 바뀌었습니다. 필요한 경우 원래 근거문서를 확인하면서 판단할 수 있도록 했습니다.
서류 발급에서도 화면을 보며 같은 정보를 다시 입력하는 일을 줄였습니다. 신청정보를 읽어 입력을 돕고, 반복되는 설정과 다음 건 준비를 연결했습니다. 기존 사이트를 바꾸지 않고도 그 위에서 반복 조작을 줄이는 보조 기능을 사용할 수 있었습니다. 파일을 분리하고 필요한 서류를 찾아 첨부하는 과정도 함께 다듬었습니다.
대량 자료를 정리하는 방식도 달라졌습니다. 수천 건의 접수 기록에는 같은 대상의 과거 신청과 보완 이력, 기준 대상이 아닌 기록이 섞여 있었습니다. 이를 구분해 대상별 최신 상태를 정리하자, 아직 접수되지 않은 대상과 추가 확인이 필요한 건을 따로 살펴볼 수 있었습니다. 현황과 전일 변동은 PDF와 엑셀로 출력하도록 했습니다.
가장 큰 효용은 찾고 옮기는 일에 쓰던 수작업을 줄이고, 신청 내용이 맞는지 확인하는 본래 업무에 더 집중할 수 있게 된 점입니다. 여러 화면과 파일을 오가며 정리하던 자료를 하나의 흐름에서 확인하고, 보고 숫자의 집계 기준도 설명할 수 있게 됐습니다.
직접 체험할 수 있는 시연 페이지도 만들었습니다.
글과 사진만으로는 제가 만든 프로그램이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지 충분히 전달하기 어렵다고 생각했습니다.
그래서 약 3개월 동안 실제 업무에 사용해 온 프로그램의 주요 기능을 누구나 직접 체험할 수 있도록 별도의 웹사이트로 재현했습니다. 실제 업무 시스템과 개인정보를 공개할 수 없어 가상의 신청자료와 업무 화면을 사용했지만, 프로그램의 핵심적인 작동 방식은 그대로 살렸습니다.
1. 업무 보조 패널: 신청서를 선택하면 화면 한쪽에 검토 패널이 나타나 신청 정보, 주소, 첨부서류 등을 함께 확인할 수 있습니다.
2. 지도 기반 구역 확인: 지도 위에 관리 대상 구역과 신청 위치를 겹쳐 표시해, 주소가 정해진 범위에 포함되는지 시각적으로 비교할 수 있습니다.
3. 근거문서 자동 검색: 해당 주소의 근거 자료를 찾아 관련 지번을 강조하는 기능을 체험할 수 있습니다.
4. 통합 관리 기능: 개별 신청 검토뿐 아니라 관리센터, 구역정보 관리, 대량 신청자료의 현황 대조 기능도 살펴볼 수 있습니다.
▶ 직접 체험하기
https://goyoung2.github.io/ai-workflow-public-demo/
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
저는 AI가 처음 만들어 준 결과를 완성품으로 취급하지 않았습니다. 실제로 사용하다가 불편하거나 잘못된 동작을 만나면, 어떤 조건에서 무엇이 잘못됐고 어떻게 되어야 하는지를 다시 대화창에 설명했습니다. 제작도 수정도 같은 대화 방식이었고, 제 업무에서 쓸 수 있는지가 개선의 기준이었습니다.
예를 들어 메모를 입력할 때 화면이 느려진 적이 있습니다. 기록을 안전하게 저장하려던 기능이 큰 자료 전체를 반복 저장하고 있었습니다. ChatGPT와 원인을 살펴보고 변경된 메모만 작게 저장하도록 수정했습니다. 전일 비교와 추이 그래프가 서로 다른 기준의 자료를 사용하는 문제는 같은 기준으로 비교하도록 맞췄습니다.
자주 쓰는 보완 요청 문구도 별도 메모장에서 매번 찾을 필요가 없도록 바꿨습니다. 필요한 문구를 여러 개 선택해 한 번에 복사하고, 다음 신청 건에 이전 선택이 남지 않도록 초기화했습니다. 기능이 늘어날 때는 잘되던 기존 기능까지 바뀌지 않는지 함께 확인했습니다.
자동 분류가 어려운 항목은 사람이 직접 검토하고 수정하도록 남겼고, 백업과 복구 기능도 마련했습니다. 최대한 많이 자동화하기보다, 실제로 쓰는 사람에게 필요한 일을 덜어주고 틀렸을 때 바로잡을 수 있는 도구를 만드는 데 집중했습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 이 사례에서 따라 할 수 있는 것은 특정 업무용 프로그램 자체보다, 자신의 불편을 구체적으로 설명해 작은 도구로 바꾸는 과정입니다. 저는 그 과정을 ChatGPT 대화창만으로 진행했습니다.
먼저 반복되는 작업 하나를 고르면 됩니다. 여러 문서에서 주소를 찾는 일, 화면에 있는 정보를 다른 곳에 다시 입력하는 일, 같은 문구를 계속 복사하는 일처럼 매일 반복하면서도 설명할 수 있는 작업이 좋은 출발점입니다. AI에게는 읽어야 할 정보, 처리 순서, 원하는 결과, 예외가 생기면 멈춰야 할 조건을 알려주는 방식이 도움이 됐습니다.
답변으로 받은 코드나 파일은 직접 실행해 봐야 합니다. 원하는 결과가 나왔는지 확인하고, 어긋난 부분을 다시 설명하면서 수정하는 과정까지가 제작입니다. 다른 업무에 적용할 때도 처음에는 가상 자료로 시험하고, 실제 사용은 조직의 보안·사용 기준에 맞춰 범위를 정하는 것이 좋습니다.
처음부터 모든 업무를 한 번에 바꿀 필요는 없습니다. 작은 기능 하나를 실제로 쓰다 보면 다음에 필요한 것이 보입니다. 제 도구들도 그렇게 주소 확인과 반복 입력에서 서류 처리, 대량 자료 대조, 보고와 기록 관리로 넓어졌습니다.
예전에는 불편한 화면과 절차에 맞춰 일했다면, 이제는 불편을 발견했을 때 ChatGPT에 설명하고 직접 개선해 볼 수 있게 됐습니다. Codex라던가 별도의 AI 에이전트 구축 없이 오직 ChatGPT 안에서 대화로 만든 도구를 약 3개월 동안 실제 업무에서 쓰고 고쳤다는 것이 이 사례의 핵심입니다.
저는 회사에서 접수한 신청 내용과 증빙서류가 기준에 맞는지 확인하고, 접수 이후의 처리 상태를 관리하는 일을 하고 있습니다. 신청서에 적힌 내용만 읽으면 끝나는 일이 아니었습니다. 주소가 정해진 관리 대상 구역 안에 있는지, 필요한 서류가 갖춰졌는지, 이전 신청과 달라진 내용은 없는지까지 확인해야 했습니다.
가장 번거로웠던 일 중 하나는 주소 확인이었습니다. 관련 기준은 백여 개의 문서에 흩어져 있었습니다. 신청 한 건을 처리할 때마다 해당 구역의 문서를 찾고, 파일을 열고, 주소와 기준 내용을 비교해야 했습니다. 이미 확인한 문서라도 다음 신청이 들어오면 다시 찾아 여는 일이 반복됐습니다.
기존 사이트의 조작도 시간을 많이 잡아먹었습니다. 필요한 정보에 접근하거나 다음 건으로 넘어가려면 여러 버튼과 확인창을 거쳐야 했습니다. 증빙서류를 발급받을 때는 화면에 보이는 정보를 복사할 수 없는 경우도 있어, 업체명과 식별번호 등을 발급 화면에 하나하나 다시 입력해야 했습니다. 발급이 끝나면 파일을 저장하고, 필요한 서류를 구분해 원래 신청 화면에 첨부했습니다.
업무 판단에 앞서 찾기, 클릭하기, 다시 입력하기에 손이 많이 가고 있었습니다. 처음 목표는 거창한 새 시스템이 아니라, 이 반복을 조금이라도 줄이는 것이었습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
사용한 AI는 ChatGPT이며, 제작 요청부터 오류 수정까지 모두 ChatGPT 대화창에서 대화하는 방식으로 진행했습니다. 제가 업무 순서와 불편한 상황을 말로 설명하면 ChatGPT가 코드나 실행할 파일을 만들어 주고, 저는 이를 내려받아 실제 업무 환경에서 사용해 봤습니다. 뜻대로 작동하지 않는 부분은 다시 대화로 설명하며 고쳤습니다.
처음부터 업무 전체를 자동화해 달라고 하지는 않았습니다. 어느 화면에서 어떤 값을 읽어야 하는지, 어느 입력칸으로 옮겨야 하는지, 어떤 조건에서는 멈춰야 하는지를 나눠 설명했습니다. 주소를 확인하는 기능도 기준정보를 검색하고 신청 내용과 대조할 수 있도록 만들었습니다. 개발 과정의 출발점은 기술 이름이 아니라 제가 매일 겪는 업무 장면이었습니다.
그렇게 기존 사이트와 함께 사용하는 브라우저 확장 프로그램과 별도 보조도구를 만들었습니다. 신청정보 확인, 반복 입력과 화면 조작 보조, 증빙서류 발급, PDF 분리·병합, 기준자료 검색·대조로 기능이 늘어났습니다. 이후에는 수천 건의 대상 명부와 접수자료를 비교하고, 최신 상태를 분류해 PDF와 엑셀 보고서로 내보내는 기능도 추가했습니다.
ChatGPT에는 프로그램의 제작과 수정을 맡겼습니다. 완성된 도구는 정해진 업무 규칙에 따라 자료를 정리하고 반복 작업을 돕습니다. 신청 내용의 해석과 승인·반려 같은 최종 판단은 제가 기존 업무 절차에 따라 수행했습니다.
신청 화면에는 별도의 심사 보조 패널을 띄워 주소·지번, 증빙 내용, 필수 첨부를 함께 확인하도록 했습니다. 패널에서 지도를 열면 등록된 허용 필지가 지도 위에 면으로 표시되고, 신청 위치와 경계를 함께 대조할 수 있습니다. 근거보기를 누르면 관련 문서를 열고 해당 지번을 찾아 강조해 주므로, 백여 개 문서에서 다시 파일과 페이지를 찾던 과정을 줄일 수 있었습니다. 지도는 공간 확인을 돕고, 최종 판단은 등록 기준과 원문을 확인한 제가 합니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
약 3개월 동안 실제 업무에서 사용하며, 건마다 되풀이하던 작업을 덜 수 있게 됐습니다. 주소를 확인할 때는 여러 문서를 따로 찾아 열던 방식에서, 정리된 기준정보를 검색하고 신청 내용과 대조하는 방식으로 바뀌었습니다. 필요한 경우 원래 근거문서를 확인하면서 판단할 수 있도록 했습니다.
서류 발급에서도 화면을 보며 같은 정보를 다시 입력하는 일을 줄였습니다. 신청정보를 읽어 입력을 돕고, 반복되는 설정과 다음 건 준비를 연결했습니다. 기존 사이트를 바꾸지 않고도 그 위에서 반복 조작을 줄이는 보조 기능을 사용할 수 있었습니다. 파일을 분리하고 필요한 서류를 찾아 첨부하는 과정도 함께 다듬었습니다.
대량 자료를 정리하는 방식도 달라졌습니다. 수천 건의 접수 기록에는 같은 대상의 과거 신청과 보완 이력, 기준 대상이 아닌 기록이 섞여 있었습니다. 이를 구분해 대상별 최신 상태를 정리하자, 아직 접수되지 않은 대상과 추가 확인이 필요한 건을 따로 살펴볼 수 있었습니다. 현황과 전일 변동은 PDF와 엑셀로 출력하도록 했습니다.
가장 큰 효용은 찾고 옮기는 일에 쓰던 수작업을 줄이고, 신청 내용이 맞는지 확인하는 본래 업무에 더 집중할 수 있게 된 점입니다. 여러 화면과 파일을 오가며 정리하던 자료를 하나의 흐름에서 확인하고, 보고 숫자의 집계 기준도 설명할 수 있게 됐습니다.
직접 체험할 수 있는 시연 페이지도 만들었습니다.
글과 사진만으로는 제가 만든 프로그램이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지 충분히 전달하기 어렵다고 생각했습니다.
그래서 약 3개월 동안 실제 업무에 사용해 온 프로그램의 주요 기능을 누구나 직접 체험할 수 있도록 별도의 웹사이트로 재현했습니다. 실제 업무 시스템과 개인정보를 공개할 수 없어 가상의 신청자료와 업무 화면을 사용했지만, 프로그램의 핵심적인 작동 방식은 그대로 살렸습니다.
1. 업무 보조 패널: 신청서를 선택하면 화면 한쪽에 검토 패널이 나타나 신청 정보, 주소, 첨부서류 등을 함께 확인할 수 있습니다.
2. 지도 기반 구역 확인: 지도 위에 관리 대상 구역과 신청 위치를 겹쳐 표시해, 주소가 정해진 범위에 포함되는지 시각적으로 비교할 수 있습니다.
3. 근거문서 자동 검색: 해당 주소의 근거 자료를 찾아 관련 지번을 강조하는 기능을 체험할 수 있습니다.
4. 통합 관리 기능: 개별 신청 검토뿐 아니라 관리센터, 구역정보 관리, 대량 신청자료의 현황 대조 기능도 살펴볼 수 있습니다.
▶ 직접 체험하기
https://goyoung2.github.io/ai-workflow-public-demo/
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
저는 AI가 처음 만들어 준 결과를 완성품으로 취급하지 않았습니다. 실제로 사용하다가 불편하거나 잘못된 동작을 만나면, 어떤 조건에서 무엇이 잘못됐고 어떻게 되어야 하는지를 다시 대화창에 설명했습니다. 제작도 수정도 같은 대화 방식이었고, 제 업무에서 쓸 수 있는지가 개선의 기준이었습니다.
예를 들어 메모를 입력할 때 화면이 느려진 적이 있습니다. 기록을 안전하게 저장하려던 기능이 큰 자료 전체를 반복 저장하고 있었습니다. ChatGPT와 원인을 살펴보고 변경된 메모만 작게 저장하도록 수정했습니다. 전일 비교와 추이 그래프가 서로 다른 기준의 자료를 사용하는 문제는 같은 기준으로 비교하도록 맞췄습니다.
자주 쓰는 보완 요청 문구도 별도 메모장에서 매번 찾을 필요가 없도록 바꿨습니다. 필요한 문구를 여러 개 선택해 한 번에 복사하고, 다음 신청 건에 이전 선택이 남지 않도록 초기화했습니다. 기능이 늘어날 때는 잘되던 기존 기능까지 바뀌지 않는지 함께 확인했습니다.
자동 분류가 어려운 항목은 사람이 직접 검토하고 수정하도록 남겼고, 백업과 복구 기능도 마련했습니다. 최대한 많이 자동화하기보다, 실제로 쓰는 사람에게 필요한 일을 덜어주고 틀렸을 때 바로잡을 수 있는 도구를 만드는 데 집중했습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 이 사례에서 따라 할 수 있는 것은 특정 업무용 프로그램 자체보다, 자신의 불편을 구체적으로 설명해 작은 도구로 바꾸는 과정입니다. 저는 그 과정을 ChatGPT 대화창만으로 진행했습니다.
먼저 반복되는 작업 하나를 고르면 됩니다. 여러 문서에서 주소를 찾는 일, 화면에 있는 정보를 다른 곳에 다시 입력하는 일, 같은 문구를 계속 복사하는 일처럼 매일 반복하면서도 설명할 수 있는 작업이 좋은 출발점입니다. AI에게는 읽어야 할 정보, 처리 순서, 원하는 결과, 예외가 생기면 멈춰야 할 조건을 알려주는 방식이 도움이 됐습니다.
답변으로 받은 코드나 파일은 직접 실행해 봐야 합니다. 원하는 결과가 나왔는지 확인하고, 어긋난 부분을 다시 설명하면서 수정하는 과정까지가 제작입니다. 다른 업무에 적용할 때도 처음에는 가상 자료로 시험하고, 실제 사용은 조직의 보안·사용 기준에 맞춰 범위를 정하는 것이 좋습니다.
처음부터 모든 업무를 한 번에 바꿀 필요는 없습니다. 작은 기능 하나를 실제로 쓰다 보면 다음에 필요한 것이 보입니다. 제 도구들도 그렇게 주소 확인과 반복 입력에서 서류 처리, 대량 자료 대조, 보고와 기록 관리로 넓어졌습니다.
예전에는 불편한 화면과 절차에 맞춰 일했다면, 이제는 불편을 발견했을 때 ChatGPT에 설명하고 직접 개선해 볼 수 있게 됐습니다. Codex라던가 별도의 AI 에이전트 구축 없이 오직 ChatGPT 안에서 대화로 만든 도구를 약 3개월 동안 실제 업무에서 쓰고 고쳤다는 것이 이 사례의 핵심입니다.
