업무 시스템을 직접 만들면서 알게 된 AI 활용법 — 문제 분석부터 검증까지


1. 무엇에 쓰는지 — 복잡한 업무를 정리하고 시스템을 개선할 때

저는 회사에서 반복적인 업무를 줄이고, 필요한 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 업무용 시스템을 개발하고 있습니다.

처음에는 AI를 주로 코드를 작성하거나 오류를 해결하는 용도로 사용했습니다.

그런데 실제 업무에서는 코드를 작성하는 시간보다 무엇을 바꿔야 하는지 판단하고, 변경으로 인해 다른 기능에 문제가 생기지 않는지 확인하는 과정이 더 어렵다는 것을 느꼈습니다.

예를 들어 업무 시스템에 메뉴가 계속 추가되면서 비슷한 화면이 여러 곳에 생기고, 사용자는 원하는 기능을 찾기 어려워지는 문제가 있었습니다.

이때 AI에게 단순히 "메뉴를 깔끔하게 바꿔줘"라고 요청하는 대신, 현재 구조와 실제 업무 흐름을 설명하고 함께 개선 방향을 검토하기 시작했습니다.


2. 사용한 AI — ChatGPT

  • 서비스: ChatGPT

  • 활용 분야: 업무 분석, 화면 구성, 개발 방향 검토, 오류 분석, 테스트 항목 도출

  • 활용 방식: 대화를 통해 요구사항을 구체화하고 결과를 반복 검토

특별한 AI 전문 지식이 없어도 가능합니다.

핵심은 AI가 정답을 한 번에 만들어 주기를 기대하는 것이 아니라, 내 상황을 충분히 설명하고 검토할 기준을 함께 만드는 것입니다.


3. 프롬프트 또는 설정 — 제가 활용하는 질문 방식

처음에는 "이 기능 만들어줘", "이 오류 수정해줘"처럼 짧게 질문했습니다.

지금은 조금 다르게 접근합니다.

실제 업무에서 사용하는 방식을 누구나 따라 할 수 있도록 정리하면 다음과 같습니다.


[1단계 — 현재 문제 설명]

현재 업무 시스템에 비슷한 기능을 가진 메뉴가 여러 개 있습니다.

사용자가 원하는 기능을 찾기 어렵고, 메뉴가 추가될수록 관리도 복잡해지고 있습니다.

먼저 현재 구조에서 중복되는 부분과 사용자가 헷갈릴 만한 지점을 분석해 주세요.

아직 수정안은 제시하지 말고 문제부터 정리해 주세요.


[2단계 — 개선 방향 비교]

분석한 문제를 기준으로 메뉴 구성안을 2~3가지 제안해 주세요.

각 구성안의 장점과 단점, 기존 사용자에게 미치는 영향도 비교해 주세요.

기능을 임의로 삭제하지 말고 기존 기능을 유지하는 방향으로 검토해 주세요.


[3단계 — 변경 전 검증]

추천한 구성으로 변경했을 때 기존 기능에 영향을 줄 수 있는 부분을 찾아주세요.

특히 메뉴 이동, 권한, 데이터 조회, 기존 주소 연결 등을 점검해 주세요.

마지막으로 실제 적용 후 확인할 테스트 체크리스트를 작성해 주세요.

이 방법의 핵심은 문제 분석 → 대안 비교 → 영향도 확인 → 검증 순서로 AI를 활용하는 것입니다.

AI가 처음부터 제안한 답을 그대로 받아들이지 않고, 제가 놓친 조건이나 예상하지 못한 문제를 다시 질문하는 것이 중요했습니다.


4. 실제 결과 — 막연한 개선 요청을 실행 가능한 작업으로

가장 크게 달라진 점은 생각이 정리된다는 것입니다.

예전에는 화면 구성이 마음에 들지 않으면 바로 수정부터 시작하는 경우가 많았습니다.

지금은 AI를 활용해 개선 방향과 확인할 항목을 먼저 정리합니다.

예를 들어 복잡한 메뉴 구조 개선 작업에서는 다음과 같은 결과물을 만들 수 있습니다.


이전 방식AI를 활용한 방식
마음에 들지 않는 메뉴를 바로 수정사용자 동선과 문제점부터 분석
떠오르는 구성안 하나로 진행여러 구성안의 장단점 비교
수정하면서 영향 범위 확인수정 전 기존 기능 영향도 검토
화면이 나오면 작업 종료기능별 체크리스트로 검증

물론 AI가 제안한 내용이 항상 정확한 것은 아닙니다.

실제 데이터와 프로그램 동작은 직접 확인해야 하고, AI가 놓친 업무 규칙도 있을 수 있습니다.

하지만 복잡하게 얽혀 있던 문제를 항목별로 정리하고, 무엇을 먼저 확인해야 할지 판단하는 데 상당한 도움을 받고 있습니다.

특히 개발자가 아닌 분들도 회의 내용 정리, 엑셀 업무 개선, 반복 작업 자동화, 업무 절차 개선 등에 같은 방식을 적용할 수 있습니다.


5. 잘 안 되는 조건 — AI의 답변을 그대로 믿으면 오히려 위험합니다

사용하면서 아쉬웠던 점도 있습니다.

첫 번째는 설명이 부족하면 현실과 맞지 않는 답변이 나온다는 것입니다.

업무 규칙이나 기존 기능을 알려주지 않으면 AI가 일부 기능을 불필요하다고 판단하거나 중요한 조건을 놓치기도 합니다.

두 번째는 가능하다는 설명과 실제 동작은 다르다는 것입니다.

AI가 코드를 완성했다고 설명하더라도 실행 오류가 있거나 기존 기능에 영향을 주는 경우가 있습니다.

그래서 저는 마지막에 다음 질문을 추가합니다.

지금까지 제안한 내용 중 실제로 확인하지 않은 부분은 무엇인가요?

완료했다고 가정하지 말고, 확인된 내용과 아직 검증이 필요한 내용을 구분해 주세요.

기존 기능이 정상 동작하는지 확인할 방법도 알려주세요.

이 질문 하나만 추가해도 결과물을 검토하는 기준이 훨씬 명확해집니다.


제가 얻은 가장 유용한 팁은 AI에게 무조건 정답을 요구하지 않는 것입니다.

AI에게 먼저 문제를 분석하게 하고, 다른 방법을 비교하게 하고, 마지막으로 자신의 제안까지 검증하게 만드는 것.

처음에는 질문이 길어져 번거롭게 느껴질 수 있지만, 수정과 재작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

코딩뿐 아니라 보고서 작성이나 업무 계획에도 그대로 적용할 수 있는 방법이라 추천합니다.

AI를 단순히 일을 대신해 주는 도구가 아니라, 내가 놓친 부분까지 함께 확인해 주는 검토 도구로 활용해 보세요.