[강동7기 전Z전능 AI PM] 코멘토 청년취업사관학교 DAY 16
DAY 16 | AI 스마트워크와 엑셀 VBA 업무 자동화
오늘은 방향을 좀 바꿔서, AI로 서비스를 기획하는 게 아니라 AI로 내 업무 자체를 자동화하는 법을 배웠다. 키워드는 두 개였다. 스마트워크, 그리고 엔지니어링.
”소명대로 일한다”는 것
수업은 모비니티의 철학 한 줄로 시작했다. “한 사람과 조직이 소명대로 일할 수 있도록 돕는다.” 소명대로 일한다는 건 각자가 가진 강점을 발견하고, 그걸 조직 안에서 자연스럽게 발휘하며 다른 사람들과 함께 성장하는 것이라고 한다.
그럼 뭐가 이걸 방해하냐는 질문이 이어졌는데, 답은 세 가지였다. 반복적이거나 패턴화된 업무, 어렵지는 않지만 시간만 잡아먹는 업무, 그리고 개인의 성장에는 도움이 안 되는 단순 업무. 듣자마자 바로 납득이 됐다. 결국 AI가 대신해줘야 할 건 이 세 가지고, 그래야 사람은 소명에 가까운 일에 시간을 쓸 수 있다는 논리다.
이때 AI를 대하는 태도로 나온 게 코파일럿(Copilot) 개념이다. AI를 대신 일해줄 비서로 두되, 방향과 목표는 내가 명확히 제시하고 중간중간 피드백을 주면서 원하는 결과물을 끌어내는 조종사 역할을 해야 한다는 것. 지금까지 AI를 “질문하면 답해주는 도구” 정도로만 썼다면, 오늘부터는 “내가 조종해야 하는 대상”으로 관점을 바꿔야겠다고 생각했다.
프롬프트의 핵심 4요소
이어서 프롬프트를 구조화하는 법을 배웠다. 단발성 질문 대신 아래 네 가지를 갖춰서 요청해야 AI가 최선의 답을 낸다.
| 요소 | 의미 | 예시 |
|---|---|---|
| 목적 (Purpose) | 이 업무가 왜 필요한지 | ”신규 기능 기획서를 쓰려고 해” |
| 상황 (Context) | 질문의 배경 정보 | ”20대 1인가구 대상 배달 앱이야” |
| 조건 (Constraints) | 형식과 범위의 제한 | ”표로 작성하되 5개만, 한 줄 설명 포함” |
| 예시 (Few-shot) | 원하는 결과물의 샘플 | 결과물 1~2개 직접 제시 |
돌이켜보면 어제 듀오링고 PRD를 쓸 때도 이 네 가지를 무의식적으로 다 채웠던 것 같다. 목적과 상황 없이 막 던진 질문은 늘 AI 답변도 어딘가 붕 떠 있었다.
프롬프트를 넘어선 엔지니어링: 컨텍스트와 하네스
오늘 수업의 핵심은 사실 이 파트였다. 프롬프트 하나 잘 쓰는 걸 넘어서, AI를 다루는 데는 두 층위의 엔지니어링이 더 있다는 것.
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 정확히 답할 수 있도록 배경 정보, 규칙, 맥락 전체를 구조적으로 설계하는 일이다. 핵심 질문은 “무엇을 함께 보여줄까”다. 프롬프트가 일회성 질문이라면, 컨텍스트는 세션 전체의 배경과 흐름을 세팅하는 것이라 업무 매뉴얼, 참고 자료, 이전 대화 이력까지 다 여기 들어간다. 이렇게 하면 AI가 자기 마음대로 답을 지어내는 할루시네이션을 줄일 수 있다. 프롬프트만 쓴 AI가 면접만 보고 바로 투입된 직원이라면, 컨텍스트 엔지니어링이 된 AI는 매뉴얼과 사내 위키를 미리 숙지한 직원이라는 비유가 와닿았다.
하네스 엔지니어링은 한 단계 더 위였다. AI 에이전트가 안전하고 예측 가능하게 작동하도록 제어 구조와 운영 환경 자체를 설계하는 일이다. 공식으로 치면 Agent = Model + Harness, 모델을 뺀 나머지 통제 구조 전부를 뜻한다. 하네스는 원래 야생마를 길들이는 마구에서 온 말이라고 하는데, 아무리 강력한 모델이라도 통제 장치 없이는 무용지물이라는 의미로 딱 맞는 이름이라고 생각했다.
이걸 주방 비유로 설명해준 게 제일 기억에 남는다. 하네스가 없으면 집에 재료가 있는데도 마트에 새로 사러 가거나, 가족의 견과류 알레르기를 모른 채 요리해서 주방을 난장판으로 만든다. 성능은 좋은데 결과가 위험한 상황이다. 반면 “냉장고 안 재료만 써”, “A는 견과류 알레르기 있어”, “다 쓰면 접시 정리까지 해”라는 규칙을 씌우면, 그제서야 예측 가능하고 안전한 결과가 나온다. 프롬프트가 한 끼 주문이라면, 컨텍스트는 오늘 냉장고 사정을 알려주는 것이고, 하네스는 주방 운영 규칙 자체를 세우는 것이라는 감으로 정리했다.
실무에 이미 들어온 AI 에이전트들
이론 다음엔 실제 활용 사례를 쭉 훑었다. 매번 다르게 들어오는 고객 요청을 체계적인 PRD로 정리해주는 봇, 영수증 사진만 올리면 식당명·일자·금액·참여자를 자동 인식해 등록해주는 워크플로우, 이메일이나 설문 응답이 도착하면 슬랙으로 자동 요약해주는 N8N 알람까지. 여기에 “오늘 점심 뭐 먹지”를 날씨와 동행 인원, 어제 먹은 메뉴까지 고려해 추천해주는 챗봇이나, 마감 업무를 우선순위별로 관리해주는 리마인드 에이전트 같은 생활 밀착형 사례도 있었다. 하나같이 거창한 기술이 아니라 반복 업무 하나를 콕 집어 없애준다는 공통점이 있었다.
VBA 실습: 코딩 없이 엑셀 자동화하기
가장 실습다운 실습은 엑셀 VBA였다. AI를 나와 컴퓨터 사이의 통역가로 쓰면, 코딩을 몰라도 매크로를 짤 수 있다는 게 포인트였다.
첫 번째는 데이터 취합이었다. 각 부서에서 이메일로 받은 예산 신청서 10개를 하나의 파일로 합치는 상황을 가정했는데, 수작업으로 복사·붙여넣기를 하면 행이 누락되거나 잘못 옮겨지는 실수가 나오기 마련이다. AI와 함께 폴더 안 파일 10개를 클릭 한 번으로 통합 파일에 자동 취합하는 매크로를 만들었다.
두 번째는 반대로 데이터 분리였다. 취합해둔 통합 파일을 특정 열 기준으로 쪼개어 시트별로 나눠야 하는 상황이다. 대상 파일, 시트 이름, 분리 기준 열을 지정하면 해당 열의 고유값별로 데이터를 나눠 각각 독립된 시트로 만들어주는 범용 코드를 짰다.
세 번째는 좀 더 복잡했다. 외부 업체에 제출할 “현 사용 자산 명단”을 만드는 실습인데, 원본 파일에는 사용중/보관/수리중/폐기대기 같은 자산 상태와 재직/휴직/퇴사 같은 사용자 상태가 뒤섞여 있었다. 여기서 ‘사용중’이면서 ‘재직’ 중인 사용자에게 배정된 자산만 골라내고, 시리얼·금액 포맷까지 맞춰서 제출용 컬럼만 남기는 다중 조건 필터링을 AI와 VBA로 자동화했다.
세 실습을 이어서 해보니 공통된 흐름이 보였다. 조건을 사람 말로 명확히 던지면, AI가 그걸 코드로 번역해준다는 것. 결국 오늘 배운 프롬프트 4요소랑 컨텍스트 엔지니어링이 여기서도 그대로 통했다. 조건을 애매하게 던지면 매크로도 애매하게 나왔다.
오늘 느낀 것
개발할 때는 AI를 코드 짜는 용도로만 썼는데, 오늘 보니 엑셀 취합·분리·다중 조건 필터링 같은 데이터 작업에도 똑같이 쓸 수 있었다. 결국 코딩을 몰라도 패턴이 뚜렷한 업무라면 AI가 다 대체할 수 있다는 뜻이라, 나중에 실무에서 반복되는 데이터 작업이 생기면 꼭 활용해보고 싶다. 프롬프트, 컨텍스트, 하네스는 층위가 다른 이야기 같지만 결국 하나로 이어진다. 프롬프트는 한 번의 요청을 잘 던지는 법이고, 컨텍스트는 AI가 헛다리 짚지 않게 배경을 채워주는 법이고, 하네스는 그 전체를 안전하게 반복 가능한 시스템으로 만드는 법이다. 세 개를 다 갖춰야 AI가 진짜 비서처럼 움직인다는 걸, VBA 실습을 하면서 몸으로 확인한 하루였다.
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