개발자가 아닌 팀장이 Codex로 반복 업무 자동화에 도전해봤습니다
🤔 이런 문제에서 시작했습니다
저는 팀원들의 성과와 회원 관리 현황을 여러 개의 Google Sheets로 관리하고 있습니다.
가입률, 해지, 학습 수행률, 체험 및 결제 현황, 회원 배정 등 관리해야 하는 데이터가 많다 보니 어느 순간부터 문제가 생기기 시작했습니다.
데이터가 없는 게 아니라, 데이터가 너무 많아서 관리하기가 어려웠습니다.
매월 새로운 데이터를 확인해서 옮기고, 교사별로 다시 정리하고, 누락된 데이터가 없는지 확인하고, 팀장용 현황판에 다시 반영하는 일을 반복했습니다.
하나하나는 어려운 업무가 아니지만 계속 반복되다 보니 시간이 많이 들었고, 무엇보다 사람이 직접 처리하다 보니 누락이나 잘못된 수식 같은 오류도 발생했습니다.
그래서 생각했습니다.
“내가 매번 데이터를 찾아서 옮기는 게 아니라, 원본 데이터만 업데이트하면 필요한 곳에 자동으로 반영되게 만들 수 없을까?”
그렇게 Codex를 활용한 업무 자동화를 시작했습니다.
💡 처음에는 정말 단순하게 시작했습니다
처음부터 거창한 자동화 시스템을 만들려고 한 것은 아니었습니다.
예를 들어 이런 요청부터 시작했습니다.
교사별 데이터를 자동으로 정리하기
월별 실적을 팀장 현황에 자동 반영하기
반복되는 데이터를 필요한 열에 자동으로 가져오기
조건에 맞는 회원을 찾아서 분류하기
새로운 데이터가 추가되면 기존 구조를 유지하면서 자동 반영하기
예전 같으면 Google Sheets 함수나 Apps Script를 검색하고, 코드를 복사해서 붙여 넣고, 오류가 발생하면 다시 검색했을 일입니다.
Codex를 사용하면서부터는 제가 원하는 업무 규칙을 설명하고, Codex가 기존 구조와 코드를 확인한 뒤 수정하도록 하는 방식으로 바뀌었습니다.
🛠 가장 크게 달라진 것은 ‘코딩’보다 업무 설계였습니다
사용해보면서 의외였던 부분이 있습니다.
Codex에게 단순히
“이거 자동화해줘.”
라고 말한다고 해서 제가 원하는 결과가 바로 나오는 것은 아니었습니다.
오히려 제가 업무 기준을 명확하게 설명해야 했습니다.
예를 들면,
어떤 시트가 원본인지 → 어떤 데이터를 가져올지 → 어떤 조건은 제외할지 → 어디에 표시할지 → 기존 데이터와 서식은 무엇을 보존해야 하는지 → 다음 달 데이터가 들어와도 자동으로 작동해야 하는지
같은 기준입니다.
결국 Codex를 잘 사용하는 과정은 코드를 배우는 것보다 먼저 내가 하던 업무를 규칙으로 만드는 과정에 가까웠습니다.
📊 실제 업무에서는 이렇게 활용했습니다
가장 많이 활용한 곳은 반복적인 Google Sheets 데이터 관리였습니다.
1. 월별 성과 데이터 자동 반영
매월 팀원별 데이터를 찾아 팀장 관리 시트에 다시 입력하던 작업을 원본 데이터 기준으로 자동 집계되도록 설계했습니다.
새로운 월 데이터가 추가되더라도 기존 구조를 최대한 유지하면서 이어질 수 있도록 만드는 것이 목표였습니다.
2. 회원 배정 업무 자동화
회원의 가능한 요일과 시간, 담당 교사, 제외 조건, 수업 가능 인원 등의 기준을 정하고 조건에 맞게 배정할 수 있도록 자동화 작업을 진행했습니다.
예전에는 여러 조건을 사람이 하나씩 대조해야 했다면, 이제는 먼저 배정 규칙 자체를 시스템에 설명하는 방식으로 바뀌었습니다.
3. 누락 데이터와 반복 작업 줄이기
특정 열에 데이 터가 입력되면 날짜가 자동으로 기록되거나, 필요한 데이터가 다른 영역에 자동으로 표시되도록 했습니다.
작은 자동화지만 이런 작업들이 쌓이니 매번 확인하고 복사해서 붙여 넣어야 하는 일이 상당히 줄었습니다.
😅 물론 처음부터 잘 된 것은 아닙니다
자동화를 시작하면서 시행착오도 꽤 많았습니다.
숫자가 예상과 다르게 집계되기도 했고, 일부 데이터가 누락되기도 했고, 제가 생각했던 조건과 Codex가 구현한 조건이 다른 경우도 있었습니다.
처음에는 오류가 생기면 다시
“이거 안 됐어. 수정해줘.”
라고 요청했습니다.
그런데 계속 사용하다 보니 요청 방식도 달라졌습니다.
이제는 단순히 오류만 고쳐달라고 하기보다,
기존 기능은 건드리지 말 것 / 원본 데이터는 수정하지 말 것 / 오류 원인을 먼저 확인할 것 / 수정 후 실제 데이터로 테스트할 것 / 다음 데이터가 추가되어도 작동하는지 확인할 것
같은 조건을 함께 전달합니다.
이 차이가 생각보다 컸습니다.
🔥 제가 가장 크게 느낀 변화
예전에는 문제가 생기면 제가 직접 데이터를 찾아 수정했습니다.
지금은 먼저 생각합니다.
“이 작업은 다음 달에도 반복될 텐데, 사람이 계속 해야 할까?”
한 번만 하는 업무라면 직접 처리하는 것이 더 빠를 수도 있습니다.
하지만 매주, 매월 반복되는 업무라면 처음에 조금 시간을 들여 자동화해두는 편이 결국 훨씬 효율적이었습니다.
그래서 요즘은 업무를 볼 때도 자연스럽게 세 가지로 나누게 됩니다.
사람이 판단해야 하는 일 / AI에게 맡길 수 있는 일 / 아예 자동화할 수 있는 일
이렇게 구분하기 시작하면서 AI를 단순히 질문에 답해주는 도구가 아니라 업무 구조를 바꾸는 도구로 사용하게 되었습니다.
🎯 아직 완성형은 아닙니다
지금도 자동화를 계속 수정하고 있습니다.
실제 업무에서 사용해보면 새로운 예외 상황이 생기고, 처음에는 필요하지 않았던 기능이 추가로 필요해지기도 합니다.
그래서 지금은 처음부터 완벽한 시스템을 만드는 것보다
작은 반복 업무 하나 자동화 → 실제 사용 → 문제 확인 → 수정 → 다음 업무 연결
방식으로 진행하고 있습니다.
오히려 이 방식이 부담도 적고 실제 업무에 적용하기 쉬웠습니다.
✨ AI를 사용하면서 가장 달라진 생각
예전에는 자동화를 하려면 코딩을 알아야 한다고 생각했습니다.
지금은 조금 다르게 생각합니다.
물론 복잡한 개발에는 개발 지식이 필요합니다.
하지만 실무 자동화에서는 그보다 먼저 필요한 것이
“내 업무가 어떤 규칙으로 돌아가는지 설명할 수 있는 능력”인 것 같습니다.
AI가 코드를 작성해 줄 수 있게 되면서 비개발자도 자신이 가장 잘 알고 있는 업무를 직접 자동화해볼 수 있는 영역이 굉장히 넓어졌습니다.
저 역시 아직 배우는 중이지만, 반복 업무 하나씩을 Codex와 함께 바꿔보면서 제 업무 방식 자체가 조금씩 달라지고 있습니다.
앞으로는 단순히 시간을 줄이는 자동화를 넘어,
팀의 데이터를 한곳에서 보고 → 이상 징후를 빠르게 찾고 → 필요한 관리 대상을 자동으로 알려주는 구조
까 지 만들어보려고 합니다.
아마 저처럼 엑셀이나 Google Sheets에 수많은 데이터를 쌓아놓고 매번 사람이 직접 관리하고 있다면, 거창한 시스템부터 만들기보다 매주 반복하는 작업 하나를 골라 AI에게 맡겨보는 것부터 시작해도 좋을 것 같습니다.
