회사에서 일을 하다 보면 생각보다 Excel을 사용하는 시간이 많습니다.
저도 업무를 하면서 데이터를 내려받아 정리하거나, 필요한 값만 추출하고, Pivot Table로 집계하거나, 보고서에 사용할 형태로 데이터를 다시 가공해야 하는 일이 자주 있습니다.
문제는 이런 업무가 한 번으로 끝나지 않는다는 것입니다.
지난달에 했던 작업을 이번 달에도 다시 해야 하고, 데이터만 바뀌었을 뿐 거의 똑같은 작업을 반복할 때도 있습니다.
예전에는 이런 것도 그냥 Excel 업무의 일부라고 생각했습니다.
그런데 AI를 업무에 활용하기 시작하면서 생각이 조금 바뀌었습니다.
“내가 매번 직접 하는 이 작업을 AI에게 물어보면 더 간단한 방법이 있지 않을까?”
저에게 AI를 이용한 Excel 자동화는 거창한 프로그램을 만드는 것보다 여기에서 시작됐습니다.
처음에는 Excel 수식을 물어보는 정도였다
AI를 Excel 업무에 활용하는 가장 쉬운 방법은 수식을 물어보는 것입니다.
Excel을 사용하다 보면 원하는 결과는 정확히 알고 있는데 어떤 함수를 사용해야 하는지 바로 떠오르지 않을 때가 있습니다.
예를 들어 날짜 데이터에서 Year와 Month만 따로 가져오고 싶을 수도 있고, 특정 조건에 맞는 금액만 합산해야 할 수도 있습니다.
예전에는 인터넷에서 검색해서 비슷한 예제를 찾은 다음 제 데이터에 맞게 수식을 바꿨습니다.
하지만 ChatGPT를 사용하면 원하는 결과를 그냥 말로 설명할 수 있습니다.
예를 들어,
A2에 날짜가 있는데 여기에서 연도와 월만 따로 가져오는 Excel 수식을 알려줘.
라고 물어보는 식입니다.
AI가 수식을 알려주면 끝이 아니라,
이 수식이 왜 이렇게 되는지도 설명해줘.
라고 다시 물어볼 수도 있습니다.
저에게는 이 부분이 꽤 편리했습니다.
Excel 함수를 전부 외우는 것보다 필요한 순간에 원하는 결과를 설명하고, 적절한 방법을 찾아가는 방식으로 바뀌었기 때문입니다.
Pivot Table에서도 AI가 도움이 됐다
Excel을 사용하면서 의외로 자주 막히는 것이 Pivot Table입니다.
예를 들어 원본 데이터에는 같은 Request Number가 여러 줄 존재할 수 있습니다.
하나의 Request에 상세 데이터가 6줄 있어서 같은 번호가 6번 반복되는 식입니다.
그런데 Pivot Table에서는 이것을 단순 Count하면 6건으로 계산됩니다.
제가 원하는 것은 행의 개수가 아니라 실제 Request가 몇 건인지입니다.
이럴 때 필요한 것이 Distinct Count인데, 문제는 Excel 버전이나 Pivot Table을 생성한 방식에 따라 이 옵션이 바로 보이지 않을 수도 있다는 것입니다.
이런 문제는 검색할 때도 설명하기가 애매합니다.
하지만 AI에게 현재 상황을 그대로 설명하거나 화면을 보여주면서,
같은 번호가 6줄 있는데 Pivot에서는 6개로 Count돼. 나는 같은 번호는 하나로 계산하고 싶어.
라고 물어보면 내가 원하는 것이 무엇인지 파악해서 해결 방법을 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다.
AI를 Excel에 사용하면서 느낀 장점 중 하나가 바로 이것입니다.
Excel 기능의 정확한 이름을 몰라도 내가 원하는 결과를 설명할 수 있다는 것입니다.
데이터 정리에도 AI를 활용할 수 있다
Excel 업무에서는 분석보다 데이터를 정리하는 데 시간이 더 많이 걸릴 때도 있습니다.
예를 들어 Account 데이터가 다음과 같이 되어 있다고 생각해보겠습니다.
4400603 - C.E-EMPLOYEE BENEFIT-HEALTH INSURANCE - UL
그런데 보고서에서는 마지막의 - UL 같은 회사 구분값을 제거하고 싶을 수 있습니다.
몇 개 안 된다면 직접 수정할 수 있습니다.
하지만 데이터가 수백 줄, 수천 줄이라면 이야기가 달라집니다.
이럴 때 AI에게 샘플 데이터를 보여주고,
Account Name 마지막에 붙어 있는
- UL을 제거하고 싶은데 Excel에서 가장 간단한 방법을 알려줘.
라고 요청할 수 있습니다.
그러면 상황에 따라 Excel 함수, Find & Replace, Power Query 등 여러 방법 중 적절한 방법을 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다.
여기서 중요한 것은 AI에게 무조건 복잡한 자동화를 만들어달라고 할 필요가 없다는 것입니다.
때로는 수식 하나가 가장 좋은 자동화일 수도 있습니다.
반복되는 작업을 보면 자동화할 수 있는지 먼저 생각하게 됐다
AI를 사용하면서 가장 크게 달라진 것은 Excel 실력보다 업무를 보는 방식이었습니다.
예전에는 데이터가 오면 일단 정리했습니다.
하지만 같은 일을 반복하다 보면 이제는 먼저 생각하게 됩니다.
“지난달에도 이거 하지 않았나?”
그리고 다음 질문으로 이어집니다.
“이 작업에는 규칙이 있는데 자동으로 할 수 없을까?”
예를 들어 매월 여러 데이터를 받아 하나의 보고서 형태로 정리한다고 생각해보겠습니다.
파일 이름과 데이터는 매달 달라져도 작업 순서는 거의 같을 수 있습니다.
불필요한 열 삭제 → 데이터 형식 통일 → 필요한 값 추출 → 중복 확인 → Pivot → 보고서 작성.
이렇게 순서가 일정하다면 자동화할 가능성이 있습니다.
처음부터 모든 과정을 자동화하지 않더라도 가장 시간이 많이 걸리는 단계 하나부터 AI에게 물어볼 수 있습니다.
여러 Excel 파일을 합치는 업무도 자동화 대상이다
회사에서는 한 파일만 다루는 것보다 여러 파일을 한꺼번에 다뤄야 할 때가 있습니다.
부서별 파일이나 월별 파일을 하나의 Master 파일로 합쳐야 하는 경우가 대표적입니다.
파일이 몇 개라면 Copy & Paste로 해결할 수 있습니다.
하지만 이런 작업을 매월 반복한다면 다른 방법을 찾아볼 가치가 있습니다.
예를 들어 ChatGPT에 이렇게 물어볼 수 있습니다.
같은 형식의 Excel 파일이 매월 여러 개 생성돼. 이 파일들을 하나의 Master Excel 파일로 합치고 싶은데 어떤 방법이 가장 효율적인지 알려줘.
여기서 중요한 것은 처음부터 “Python 코드를 만들어줘”라고 요청하는 것이 아닙니다.
Power Query가 더 적절할 수도 있고, Excel 기능만으로 해결할 수도 있고, 데이터 양이나 반복 횟수에 따라 코드를 사용하는 것이 나을 수도 있습니다.
그래서 저는 원하는 결과를 먼저 설명하고 방법을 추천받는 방식이 비개발자에게 더 편하다고 생각합니다.
AI에게 Excel 질문을 할 때 달라진 점
처음에는 질문도 아주 짧게 하게 됩니다.
이거 어떻게 해?
그런데 AI를 계속 활용하다 보면 질문을 조금 더 구체적으로 해야 원하는 답을 빨리 얻을 수 있다는 것을 알게 됩니다.
예를 들어,
Excel에서 중복 제거하는 방법 알려줘.
보다,
A열에는 Request Number가 있고 하나의 Request가 여러 행으로 존재해. 원본 데이터의 행은 삭제하면 안 되고 Pivot Table에서 Request Number의 실제 개수만 계산하고 싶어.
라고 설명하는 편이 훨씬 정확합니다.
결국 AI에게 Excel 업무를 맡길 때도 중요한 것은 현재 데이터가 어떤 구조인지, 무엇을 원하는지, 무엇은 변경하면 안 되는지를 설명하는 것입니다.
이 부분은 바이브코딩을 하면서 프롬프트를 작성하는 방식과도 비슷합니다.
AI를 사용한다고 Excel을 몰라도 되는 것은 아니었다
AI가 수식을 만들어주고 방법을 알려준다고 해서 Excel을 전혀 몰라도 되는 것은 아닙니다.
오히려 회사 데이터에서는 결과를 확인하는 과정이 더 중요합니다.
예를 들어 AI가 만들어준 수식이 정상적으로 작동하더라도 일부 데이터에서만 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.
Pivot 결과 역시 내가 기대했던 집계 기준과 실제 계산 기준이 다를 수 있습니다.
특히 회계나 비용 관련 데이터라면 숫자가 맞는지 반드시 확인해야 합니다.
그래서 저는 AI를 Excel을 대신하는 도구라기보다 Excel 작업을 빠르게 해결하도록 도와주는 도구에 가깝게 생각합니다.
AI가 방법을 제안하고, 사람이 결과를 확인하는 방식입니다.
AI로 Excel 자동화를 시작한다면 이렇게 해보는 것이 좋다
처음부터 “Excel 업무 전체를 자동화해야겠다”고 생각하면 오히려 어렵습니다.
저라면 가장 먼저 매주 또는 매월 반복해서 하는 Excel 작업 하나를 찾아보겠습니다.
그리고 작업 순서를 적어봅니다.
예를 들어,
파일 열기 → 데이터 정리 → Month 추출 → 중복 확인 → Pivot 생성 → 결과 확인
이라는 과정이 있다면 각각을 따로 AI에게 물어보는 것입니다.
이 과정에서 Excel 기능만으로 자동화할 수 있는 부분이 어디야?
이 질문부터 시작해도 됩니다.
필요하면 다음 단계에서 Power Query나 Python 같은 방법으로 확장할 수도 있습니다.
이렇게 작은 작업부터 하나씩 줄여가는 것이 비개발자인 직장인이 AI 자동화를 시작하기에는 훨씬 현실적이라고 생각합니다.
AI를 사용하면서 가장 크게 달라진 것은 ‘검색 방법’이었다
예전에는 Excel에서 문제가 생기면 먼저 Google에서 함수 이름을 검색했습니다.
그런데 함수 이름 자체를 모르면 검색하는 것도 쉽지 않았습니다.
AI를 사용하면서 이 과정이 달라졌습니다.
이제는 기능의 이름을 몰라도 됩니다.
“내 데이터가 지금 이런 상태인데 결과를 이렇게 만들고 싶다.”
라고 설명할 수 있기 때문입니다.
그리고 답변이 이해되지 않으면 다시 질문할 수 있습니다.
더 쉬운 방법은 없어?
수식 말고 다른 방법은?
이 방법을 데이터 5만 건에도 사용할 수 있어?
이렇게 대화를 이어갈 수 있다는 것이 기존 검색과 AI의 가장 큰 차이 중 하나라고 느꼈습니다.
마무리｜AI 엑셀 자동화는 거창한 프로그램에서 시작하지 않는다
처음 AI 자동화라는 말을 들으면 Python이나 복잡한 프로그램부터 떠올릴 수 있습니다.
하지만 실제 업무에서는 훨씬 작은 것부터 시작할 수 있습니다.
날짜에서 Month를 추출하는 수식 하나, 반복되는 문자열을 정리하는 방법 하나, Pivot Table에서 중복을 제외하고 계산하는 방법 하나를 찾는 것도 작은 자동화입니다.
이런 작업이 하나씩 줄어들면 결국 매달 반복하던 Excel 업무 전체가 조금씩 단순해집니다.
제가 AI를 Excel 업무에 활용하면서 중요하다고 느낀 것은 AI가 Excel을 대신해준다는 점이 아니라, 예전에는 그냥 반복했던 업무에 대해 “이걸 더 쉽게 할 방법은 없을까?”라고 질문하게 된다는 점입니다.
그래서 AI로 Excel 자동화를 시작하고 싶은 직장인이라면 복잡한 프로그램부터 만들려고 하기보다 오늘 Excel에서 했던 업무를 한번 돌아보는 것을 추천합니다.
그리고 반복해서 했던 작업이 하나 있다면 AI에게 이렇게 물어보면 됩니다.
“이 작업을 다음 달에는 반복하지 않으려면 어떻게 자동화하면 될까?”
저에게는 이 질문이 AI를 업무에 활용하는 가장 현실적인 시작점이었습니다.
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