처음 바이브코딩이라는 말을 들었을 때는 솔직히 저와는 크게 관계없는 이야기라고 생각했습니다.
저는 전문 개발자가 아니기 때문입니다.
회사에서 ERP와 회계 관련 업무를 하다 보면 개발이 필요한 부분이 생기지만, 예전에는 요구사항을 정리해서 개발자에게 전달하고 결과를 기다리는 것이 당연하다고 생각했습니다.
그런데 AI를 이용해 직접 코드를 만들어보기 시작하면서 생각이 조금 달라졌습니다.
특히 회계 업무에는 생각보다 반복적인 작업이 많았고, 그중 일부는 바이브코딩으로 직접 자동화해볼 수 있었습니다.
오늘은 바이브코딩의 개념보다는 제가 회계 업무와 연결해서 사용하면서 느꼈던 점을 정리해보려고 합니다.
회계 업무를 하면서 가장 불편했던 것은 반복 작업이었다
회계 관련 업무를 하다 보면 엑셀을 정말 많이 사용하게 됩니다.
시스템에서 데이터를 다운로드하고, 필요한 열만 정리하고, 거래처나 계정별로 금액을 확인하고, 다시 보고용 자료를 만드는 식입니다.
한 번만 하면 별것 아닌 작업도 매주 또는 매월 반복하면 꽤 많은 시간이 필요합니다.
특히 제가 불편하다고 느꼈던 부분은 이미 시스템에 존재하는 데이터를 사람이 다시 정리해야 하는 상황이었습니다.
예를 들어 시스템에 거래처, 금액, 계정 등의 정보가 있는데도 보고를 위해 다시 엑셀로 내려받아 가공해야 하는 경우가 있습니다.
그때부터 이런 생각을 자주 했습니다.
"이걸 사람이 매번 해야 할까?"
바이브코딩에 관심을 가지게 된 것도 이런 작은 불편함 때문이었습니다.
처음에는 코드가 무슨 뜻인지도 잘 몰랐다
처음 AI에게 코드를 만들어달라고 했을 때 가장 신기했던 점은 제가 프로그래밍 문법을 정확하게 몰라도 된다는 것이었습니다.
예를 들어,
"거래처별로 월별 Invoice를 관리하고 처리 여부를 확인할 수 있는 화면을 만들고 싶어."
라고 설명하면 AI가 필요한 화면 구조와 코드를 제안해줍니다.
여기에 다시,
"Monthly와 Quarterly를 구분하고 싶어."
"아직 처리되지 않은 Invoice만 볼 수 있게 해줘."
"엑셀로 다운로드하는 기능도 넣어줘."
처럼 제가 실제 업무에서 필요한 기능을 하나씩 이야기하면서 결과를 수정할 수 있었습니다.
이 과정에서 느낀 것은 바이브코딩에서는 처음부터 완벽한 요구사항을 만드는 것보다 작은 기능부터 하나씩 완성하는 것이 훨씬 편하다는 점이었습니다.
가장 먼저 보이기 시작한 것은 자동화할 업무였다
바이브코딩을 조금씩 해보면서 의외의 변화가 하나 있었습니다.
코딩 실력이 늘었다기보다 업무를 보면서 자동화할 수 있는 부분이 눈에 들어오기 시작했습니다.
예전에는 엑셀 파일을 받아서 데이터를 정리하는 것이 그냥 업무의 일부라고 생각했습니다.
하지만 이제는 반복 작업을 보면 먼저 이런 생각을 합니다.
"규칙이 정해져 있다면 시스템이 대신할 수 있지 않을까?"
예를 들어 매달 발생하는 Invoice가 있다면 담당자가 일일이 기억하기보다 시스템에 Monthly, Quarterly 등의 주기를 등록해두고 이번 달에 받아야 할 Invoice를 보여주는 방식으로 관리할 수 있습니다.
Budget과 Actual을 매번 엑셀에서 비교하고 있다면 시스템에서 자동으로 계산해 보여줄 수도 있습니다.
이런 아이디어는 거창한 AI 프로젝트라기보다 기존 업무에서 불편한 부분을 하나씩 없애는 것에 가깝습니다.
영수증 입력 업무도 좋은 자동화 대상이었다
제가 특히 자동화와 잘 맞는다고 생각한 분야 중 하나가 영수증 처리입니다.
회사에서 비용을 신청할 때 영수증을 첨부하면서 날짜, 거래처, 금액 등을 다시 입력해야 하는 경우가 있습니다.
영수증에 이미 적혀 있는 내용을 사람이 또 입력하는 것입니다.
그래서 영수증을 업로드하면 OCR을 이용해 날짜, 업체명, 금액 등을 읽고 신청 화면에 자동으로 입력하는 구조를 생각해봤습니다.
예를 들어 영수증에서 다음과 같은 정보를 추출하는 것입니다.
- 거래처명
- 결제 날짜
- 결제 금액
- 세금
- 영수증 번호
사용자는 AI가 읽어온 내용을 확인하고 틀린 부분만 수정합니다.
직접 모든 내용을 입력하는 방식보다 훨씬 간단합니다.
이런 기능을 생각하면서 바이브코딩의 장점을 다시 느꼈습니다.
개발 지식부터 공부한 뒤 프로그램을 만드는 것이 아니라 먼저 업무 문제를 정의하고 AI와 대화하면서 해결 방법을 만들어볼 수 있기 때문입니다.
물론 AI가 만들어준 코드가 항상 맞는 것은 아니었다
직접 사용하면서 불편했던 점도 있었습니다.
가장 큰 문제는 AI가 꽤 자신 있게 코드를 만들어주지만 실제로 실행하면 오류가 발생할 때가 있다는 것입니다.
한 가지를 수정했더니 기존에 잘되던 다른 기능이 작동하지 않는 경우도 있었습니다.
처음에는 오류가 나오면 무엇이 문제인지 몰라 답답했습니다.
하지만 오류 메시지를 AI에게 보여주고,
"이 오류가 왜 발생한 거야?"
"기존 기능은 유지하면서 이 부분만 수정하려면 어떻게 해야 해?"
라고 질문하면서 하나씩 해결할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 바이브코딩도 결국 AI에게 한 번 요청해서 프로그램을 완성하는 방식은 아니라는 것을 알게 됐습니다.
사람이 계속 테스트하고 결과를 확인하는 과정이 필요했습니다.
회계에서는 특히 숫자를 믿으면 안 됐다
회계 업무에 바이브코딩을 적용하면서 제가 가장 중요하다고 느낀 부분입니다.
프로그램 화면이 잘 작동한다고 해서 계산 결과까지 무조건 맞는 것은 아닙니다.
예를 들어 Budget이 100,000달러이고 Actual이 75,000달러라면 Remaining Budget은 25,000달러가 되어야 합니다.
이처럼 간단한 계산도 처음에는 직접 계산한 값과 프로그램의 결과를 비교해보는 것이 좋습니다.
특히 세금, 환율, 감가상각, Accrual처럼 회계 규칙이 들어가는 기능이라면 더욱 그렇습니다.
그래서 저는 바이브코딩을 회계 담당자를 대신하는 기술이라기보다 반복 업무를 줄여주는 도구로 보는 것이 더 적절하다고 생각합니다.
최종적인 회계 판단과 검증은 여전히 사람이 해야 합니다.
개발자가 아니어도 업무를 알아야 만들 수 있었다
바이브코딩을 경험하면서 개발자와 실무자의 역할에 대해서도 생각하게 됐습니다.
AI가 코드를 작성해줄 수 있다고 해서 아무나 좋은 업무 프로그램을 만들 수 있는 것은 아니었습니다.
예를 들어 Invoice 관리 화면을 만든다고 해도 실제 업무를 모르면 어떤 정보가 필요한지 알기 어렵습니다.
Invoice Date와 Due Date가 왜 필요한지, Account와 Cost Center를 어떻게 사용할지, 어떤 상태를 기준으로 미처리 건을 판단할지 등을 알아야 제대로 된 요구사항을 만들 수 있습니다.
결국 바이브코딩에서는 코딩 지식만큼 업무를 얼마나 정확하게 이해하고 있는지가 중요했습니다.
이 부분이 비개발자인 제가 바이브코딩을 재미있게 느꼈던 이유이기도 합니다.
제가 생각하는 바이브코딩의 가장 큰 장점
직접 사용해보면서 가장 좋았던 점을 하나만 고른다면 아이디어를 바로 테스트할 수 있다는 것입니다.
예전에는 업무 중 불편한 부분을 발견해도 개발 요청을 해야 할 정도인지 먼저 고민하게 됐습니다.
하지만 지금은 간단한 아이디어라면 AI와 함께 화면이나 기능을 먼저 만들어볼 수 있습니다.
실제로 만들어보고 별로면 버리고, 괜찮으면 기능을 조금 더 발전시키면 됩니다.
이 과정에서 개발 자체보다 중요한 것은 계속해서 이런 질문을 하는 것이었습니다.
"지금 사람이 반복하고 있는 일을 시스템이 대신할 수 없을까?"
마무리
바이브코딩을 처음 접했을 때는 개발자가 사용하는 새로운 AI 기술이라고 생각했습니다.
하지만 직접 업무와 연결해서 사용해보니 생각이 달라졌습니다.
회계, 재무, ERP처럼 규칙과 반복 작업이 많은 업무에서도 활용할 수 있는 부분이 상당히 많았습니다.
물론 바이브코딩만으로 회사의 중요한 회계 시스템을 쉽게 만들 수 있다는 의미는 아닙니다. 보안, 데이터 정확성, 권한 관리, 테스트 등 전문적인 검토가 필요한 영역도 많습니다.
하지만 매달 반복되는 엑셀 정리나 간단한 데이터 비교처럼 작은 업무부터 시작한다면 이야기가 달라집니다.
저 역시 처음부터 거창한 시스템을 만들려고 하기보다 업무 중에 **"이건 왜 매번 사람이 하고 있지?"**라는 생각이 드는 부분부터 찾아보고 있습니다.
바이브코딩을 배우면서 가장 크게 달라진 점도 코드를 많이 알게 된 것이 아니라, 평소 하던 업무를 자동화할 수 있는 일과 사람이 판단해야 하는 일로 나눠서 바라보게 된 것입니다.
앞으로 AI가 더 발전한다면 회계 담당자에게도 이러한 능력이 점점 중요해질 것이라고 생각합니다.
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