많은 사람들은 AI 도구만 알면 업무가 자동화될 것이라 기대합니다. 하지만 진짜 중요한 것은 ‘기술’보다 무엇을 자동화할지, 어떻게 시킬지, 에러를 어떻게 다룰지에 대한 사고방식입니다. 이번 글에서는 실패하지 않는 AI 자동화의 기준, 업무 분해 방법, 올바른 지시 구조, 그리고 에러를 대하는 새로운 관점까지 핵심만 쏙쏙 정리해드립니다.
자동화할 것 vs 하지 말아야 할 것 🧭
처음 AI를 만나면 “귀찮은 건 다 맡기자”는 생각이 들기 쉽습니다. 하지만 이것은 실패의 지름길입니다.
자동화에는 명확한 기준이 필요합니다.
자동화하면 안 되는 일들:
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고객 감정이 개입되는 업무
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법적/재무적 책임이 따르는 결정
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신뢰와 평판에 직접 영향을 주는 일
자동화에 적합한 일들:
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반복적이고
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규칙이 명확하며
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실패해도 큰 문제가 없는 작업
업무 분해 기준 5가지:
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실패해도 괜찮은가?
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규칙이 명확한가?
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결과 검증이 쉬운가?
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관계를 해칠 위험이 없는가?
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내가 꼭 배워야 할 업무인가?
→ 이 질문에 대부분 YES라면, 자동화의 적기입니다.
AI에게 잘 시키는 사람이 따르는 원칙 🧩
AI를 잘 쓰는 사람은 처음부터 모든 걸 시키지 않습니다.
“한 번에 10개”가 아닌, “6번에 나눠서” 요청합니다.
성공하는 AI 지시법 3단계:
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작게 쪼갠다: 한 문장 요청으로 만들 수 있도록 단순화
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단계마다 확인한다: 매 단계마다 결과 검토
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성공 요청 패턴을 학습한다: 점점 더 빠르게 업무 수행
이 방식은 오류는 빨리 잡고, 실패 비용은 줄이며, 속도는 점점 빨라지는 구조입니다.
OSOS 프레임워크로 업무를 쪼개자 ⚒️
막상 나누려니 막막할 땐, OSOS 프레임워크를 활용하세요.
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O (Observe): 내가 이 업무를 손으로 할 때 어떤 순서인지 써본다
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S (Simplify): 비슷한 작업을 묶어 3~5개 그룹으로
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O (Order): 의존 관계에 따라 순서 정리
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S (Separate): 각각을 독립적인 ‘한 문장 요청’으로 나눈다
예:
고객 데이터 정리 업무 → 열기 → 중복 제거 → 형식 정리 → 저장
→ OSOS 적용 시:
로드 / 중복 제거 / 정제 / 저장 → 각각 독립 요청
결과보다 ‘과정’을 요청하라 📄➡️📂
“보고서 만들어줘”라는 요청은 실패 가능성이 높습니다.
왜? AI가 추측으로 결과를 만들어야 하기 때문입니다.
반면, “이 데이터를 불러와 → 월별로 정리해 → 차트 생성 → 보고서로 저장”처럼
단계별 ‘과정 요청’을 하면 AI는 더욱 정확하게 실행합니다.
과정 중심 요청의 구조:
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다룰 데이터 명확히 지정
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처리 단계 순서대로 나열
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중간 검증 포인트 설정
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최종 출력 형식 지정
이렇게 요청하면 AI는 결과가 아닌 ‘실행 방식’을 정확히 이해합니다.
좋은 요청 = 재사용 가능한 과정 설계입니다.
에러는 AI의 몫이다 🔧
에러가 나면 멈추는 사람이 있는 반면,
에러로 속도를 내는 사람도 있습니다.
차이는 인식의 전환입니다.
과거: 에러는 공포 → 검색 → 시간 낭비
이제: 에러는 AI의 입력값 → 바로 해결
에러 처리의 3단계:
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에러를 인지한다
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메시지를 복사하거나 캡처한다
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AI에게 “이거 고쳐줘”라고 전달한다
예:
❌ "TypeError: Cannot read properties of undefined"
✅ "데이터 불러오다 이런 에러가 났어요. 고쳐줘."
정확히 이해할 필요 없습니다. 있는 그대로 전달만 해도 AI는 해석하고 해결합니다.
에러는 대화의 시작이다 🗣️
에러는 더 이상 장애물이 아니라 협업의 도구입니다.
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급한 상황 → 임시 우회
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반복되는 상황 → 근본 해결 요청
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자주 나오는 에러 → 패턴 학습으로 사전 점검 가능
에러는 누적될수록 업무 품질이 올라갑니다.
AI에게 맡기면 에러조차도 ‘성장 자산’이 됩니다.
기억할 문장:
에러는 AI의 일이고,
사람의 일은 그 에러를 ‘전달’하는 것이다.
