회사에서 일을 하다 보면 하루에 5분, 10분 정도 걸리는 작은 업무들이 정말 많습니다.
Excel 파일을 열어서 데이터를 정리하고, 누군가에게 확인 이메일을 보내고, 시스템에 들어가 상태를 확인하고, 지난달 자료를 복사해서 이번 달 보고서를 만드는 식입니다.
하나하나 보면 그렇게 오래 걸리는 일은 아닙니다.
그래서 저도 예전에는 이런 업무를 굳이 자동화해야 한다고 생각하지 않았습니다.
그런데 바이브코딩과 AI 업무 자동화에 관심을 가지면서 생각이 조금 달라졌습니다.
“이 일을 오늘만 하는 게 아니라 내일도, 다음 주에도, 다음 달에도 해야 한다면?”
하루 10분짜리 업무라도 매일 반복하면 한 달이면 꽤 많은 시간이 됩니다.
그래서 요즘은 새로운 업무를 볼 때 이런 생각을 해보게 됩니다.
반복되고, 처리 방법이 어느 정도 정해져 있다면 자동화할 수 있지 않을까?
특히 바이브코딩은 개발자가 아닌 직장인도 자연어로 원하는 기능을 설명하면서 작은 업무 도구를 구상해볼 수 있다는 점이 흥미롭습니다.
이번 글에서는 회사에서 자주 발생하는 반복 업무 중 바이브코딩으로 자동화를 생각해볼 만한 업무 10가지를 정리해보겠습니다.
1. 매일 확인하는 데이터를 한 화면에 모으기
업무를 시작하면서 여러 시스템을 돌아다니며 데이터를 확인하는 경우가 있습니다.
어떤 요청이 Pending인지 확인하고, 처리되지 않은 업무가 있는지 보고, 오늘 확인해야 할 항목을 찾는 식입니다.
문제는 데이터가 없는 것이 아니라 여러 곳에 흩어져 있다는 것입니다.
이럴 때 생각해볼 수 있는 것이 개인용 업무 Dashboard입니다.
예를 들어 프로그램을 실행하면,
오늘 처리할 업무 / Pending Request / 오래된 요청 / 확인 필요한 데이터
등을 한 화면에서 보여주는 방식입니다.
처음부터 회사의 모든 시스템과 연결할 필요도 없습니다. Excel이나 CSV 파일을 업로드하면 필요한 데이터만 추려서 보여주는 작은 프로그램부터 시작할 수 있습니다.
이런 자동화는 일을 대신 처리해주는 것보다 오늘 무엇을 먼저 해야 하는지 찾는 시간을 줄여주는 것에 의미가 있습니다.
2. 반복되는 이메일 초안 자동으로 만들기
직장 생활을 하면서 생각보다 시간이 많이 들어가는 것이 이메일입니다.
특히 매번 내용이 크게 달라지지 않는 이메일이 있습니다.
자료 요청, 승인 Reminder, 오류 확인 요청, 미제출 안내, 일정 안내 같은 이메일입니다.
예를 들어 Pending 상태가 일정 기간 계속된 요청이 있다면 사람이 하나씩 확인해서 이메일을 작성하는 대신,
대상 확인 → 필요한 정보 가져오기 → 이메일 초안 생성
정도까지 자동화할 수 있습니다.
여기서 중요한 것은 처음부터 자동 발송까지 만들 필요는 없다는 점입니다.
AI가 이메일 초안을 만들어주고 사람이 내용을 확인한 후 발송하는 구조만으로도 반복 작업을 상당히 줄일 수 있습니다.
업무 자동화는 꼭 100% 자동이어야 하는 것이 아닙니다.
3. Excel 데이터 정리 자동화하기
회사에서 반복 업무를 찾으라고 하면 저는 Excel부터 살펴보는 것을 추천하고 싶습니다.
Excel에는 사람이 매번 같은 방법으로 처리하는 작업이 많기 때문입니다.
날짜에서 Year와 Month를 분리하거나, 필요 없는 문자열을 제거하거나, 빈칸을 채우거나, 중복 데이터를 찾거나, 특정 조건에 맞는 데이터만 골라내는 작업이 대표적입니다.
하나씩 하면 간단합니다.
하지만 같은 작업을 매주 또는 매월 한다면 이야기가 달라집니다.
예를 들어,
Excel Upload → 데이터 자동 정리 → 중복 확인 → 필요한 Column 생성 → 결과 Download
형태의 간단한 프로그램을 생각해볼 수 있습니다.
이런 프로그램은 결과가 맞는지 원본과 비교하기도 쉬워서 바이브코딩을 처음 시작할 때 비교적 접근하기 좋은 업무라고 생각합니다.
4. 여러 Excel 파일 자동으로 합치기
매월 여러 부서에서 받은 파일을 하나로 합치는 업무도 흔합니다.
파일을 열고 데이터를 복사해서 Master File에 붙이고, Column이 같은지 확인하고, 중복이 있는지 다시 확인합니다.
한 달에 한 번 하는 작업이라 별것 아닌 것처럼 느껴질 수 있습니다.
하지만 1년이면 같은 일을 12번 합니다.
이런 업무는 규칙이 비교적 명확합니다.
지정한 폴더 또는 업로드한 Excel 파일을 모두 읽는다 → Column을 확인한다 → 데이터를 합친다 → Source File을 표시한다 → 하나의 Excel 파일로 저장한다.
이렇게 프로세스를 설명할 수 있다면 자동화를 검토하기 좋은 업무입니다.
특히 매번 같은 형식의 파일을 합치고 있다면 자동화 효과가 더 커집니다.
5. 반복되는 데이터 입력 줄이기
업무를 하다 보면 이미 문서에 있는 내용을 사람이 다시 시스템에 입력하는 경우가 있습니다.
Invoice에 Vendor, Invoice Date, Invoice Number, Amount가 있는데 사람이 화면을 보면서 같은 정보를 입력하는 식입니다.
Receipt도 마찬가지입니다.
이런 업무를 볼 때 저는 한 가지 질문이 중요하다고 생각합니다.
“이미 존재하는 정보를 왜 사람이 다시 입력하고 있을까?”
OCR이나 AI를 활용하면 문서에서 필요한 값을 추출하고 입력 화면에 미리 채워주는 방식을 생각해볼 수 있습니다.
다만 회사 데이터에서는 정확성이 중요합니다.
따라서,
문서 Upload → AI/OCR 인식 → 자동입력 → 사용자 확인 → 저장
처럼 사람이 마지막에 확인하는 구조가 현실적입니다.
자동화의 목적을 사람을 없애는 것이 아니라 사람이 타이핑하는 시간을 줄이는 것으로 보는 것입니다.
6. Pending 업무 자동으로 찾아내기
제가 업무 자동화를 생각할 때 상당히 유용하다고 보는 것이 **‘사람이 기억해서 확인하는 업무’**입니다.
예를 들어 매일 시스템에 들어가서 오래된 Request가 있는지 확인해야 한다고 생각해보겠습니다.
Pending 상태인 요청을 찾고, Submitted Date를 확인하고, 며칠이 지났는지 계산한 뒤 담당자에게 알려줘야 합니다.
이런 업무라면 사람이 매일 확인하기보다 시스템이 조건에 맞는 데이터만 찾아주는 것이 더 효율적입니다.
예를 들어,
Submitted 상태로 7일 이상 유지된 Request만 보여줘.
같은 규칙을 만들 수 있습니다.
한 단계 더 발전시키면 7일 이상 된 요청을 Dashboard에 표시하거나 담당자에게 Reminder를 보내는 방식도 생각해볼 수 있습니다.
**“매일 들어가서 확인한다”**는 업무가 있다면 자동화 후보일 가능성이 높습니다.
7. 매월 비슷한 보고서 자동으로 만들기
월말이 되면 지난달에 만들었던 보고서를 열고 이번 달 숫자로 바꾸는 경우가 있습니다.
데이터를 업데이트하고, 증감률을 계산하고, 차이가 큰 항목을 찾고, 표를 다시 정리합니다.
이런 보고서는 완전히 자동으로 작성하기보다 보고서 작성 전 단계를 자동화하는 것이 현실적일 수 있습니다.
예를 들어,
이번 달 데이터 Upload → 전월 데이터와 비교 → 증감 계산 → 변동이 큰 항목 추출 → 요약 초안 작성
정도입니다.
그러면 사람은 숫자를 다시 계산하는 대신 왜 변동이 발생했는지 확인하고 설명하는 일에 더 집중할 수 있습니다.
AI가 잘할 수 있는 반복 계산과 사람이 해야 하는 판단을 나누는 방식입니다.
8. 중복 데이터와 이상 데이터 자동으로 찾기
데이터를 다루는 업무에서는 입력하는 것만큼 검증하는 데도 시간이 많이 들어갑니다.
같은 Invoice가 두 번 등록됐는지, 같은 Request Number가 여러 번 들어갔는지, 금액이 비정상적으로 큰 데이터가 있는지 확인해야 할 수 있습니다.
데이터가 적을 때는 눈으로 볼 수 있지만 수백, 수천 건이 되면 어렵습니다.
이런 업무라면 일정한 Validation Rule을 만들어볼 수 있습니다.
예를 들어,
Duplicate Invoice Number / 동일 Vendor + 동일 Amount / 필수값 누락 / 비정상적인 날짜 / 예상 범위를 벗어난 금액
같은 조건입니다.
프로그램이 문제가 될 가능성이 있는 데이터만 표시하고 사람이 최종적으로 확인하게 하면 전체 데이터를 하나씩 확인하는 것보다 효율적일 수 있습니다.
이것 역시 AI가 판단을 대신한다기보다 사람이 확인해야 할 범위를 줄여주는 자동화입니다.
9. 회의 후 해야 할 일 자동으로 정리하기
회의 자체보다 회의가 끝난 다음이 더 번거로운 경우도 있습니다.
무엇을 결정했는지 정리하고, 누가 어떤 일을 해야 하는지 확인하고, Follow-up 이메일을 보내야 합니다.
회의 내용이나 메모를 바탕으로 AI가,
Key Discussion / Decision / Action Item / Owner / Due Date / Pending Issue
형태로 정리하도록 만들 수 있습니다.
그리고 Owner나 Due Date가 명확하지 않다면 AI가 임의로 채우지 않고 TBD로 표시하도록 할 수 있습니다.
이렇게 하면 사람이 처음부터 회의록을 다시 작성하기보다 AI가 만든 초안을 검토하는 방식으로 업무를 바꿀 수 있습니다.
특히 정기적으로 반복되는 회의라면 같은 Template을 계속 활용할 수 있습니다.
10. 반복 업무를 자동으로 알려주는 개인 업무 도구
마지막은 조금 다른 자동화입니다.
회사에는 매일, 매주, 매월 해야 하는 일이 있습니다.
월초에는 특정 자료를 확인하고, 월말에는 보고서를 만들고, 매주 금요일에는 어떤 데이터를 업데이트해야 하는 식입니다.
문제는 업무 자체보다 기억하는 것입니다.
그래서 간단한 개인용 업무 관리 프로그램을 생각해볼 수 있습니다.
업무마다 Daily, Weekly, Monthly 같은 주기를 등록하고 오늘 해야 하는 반복 업무만 보여주는 것입니다.
업무를 완료하면 체크하고 다음 예정일을 자동으로 계산하도록 만들 수도 있습니다.
아주 단순한 프로그램이지만 매일 사용하는 업무 도구가 될 수 있습니다.
바이브코딩으로 처음 프로그램을 만들어보고 싶다면 오히려 이런 작고 목적이 명확한 프로그램이 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
자동화할 업무를 어떻게 찾을까?
바이브코딩을 처음 접하면 무엇을 만들어야 할지부터 고민하게 됩니다.
저는 새로운 아이디어를 찾기보다 내가 이미 하고 있는 업무를 관찰하는 것이 먼저라고 생각합니다.
특히 업무를 하면서 이런 말을 자주 한다면 한번 기록해볼 만합니다.
“이걸 또 해야 해?”
“지난달에도 똑같이 했는데.”
“왜 이걸 사람이 매번 확인해야 하지?”
“이미 있는 데이터를 왜 다시 입력하지?”
“이거 버튼 하나 있으면 금방 끝날 텐데.”
이런 생각이 드는 순간이 자동화 아이디어가 나오는 지점입니다.
모든 반복 업무를 자동화할 필요는 없다
반복된다고 해서 무조건 자동화해야 하는 것은 아닙니다.
한 달에 한 번 2분이면 끝나는 업무를 자동화하기 위해 몇 시간을 쓰는 것은 오히려 비효율적일 수 있습니다.
반대로 하루에 10분씩 반복되는 업무라면 이야기가 달라집니다.
예를 들어 하루 10분씩 월 20일 반복한다고 단순 계산하면 한 달에 약 200분, 즉 3시간이 넘습니다.
1년이면 약 40시간입니다.
그래서 저는 자동화 후보를 찾을 때 얼마나 자주 반복되는지와 규칙이 얼마나 명확한지를 함께 보는 것이 좋다고 생각합니다.
비개발자가 처음 자동화하기 좋은 업무의 특징
처음부터 승인 시스템이나 회계 시스템처럼 중요한 프로그램을 만들 필요는 없습니다.
오히려 실패해도 업무에 큰 영향을 주지 않고 결과를 사람이 쉽게 확인할 수 있는 작업이 좋습니다.
예를 들어 Excel 데이터 정리 프로그램은 원본 파일과 결과 파일을 비교하면 됩니다.
파일 합치기도 결과 건수를 확인할 수 있습니다.
반대로 급여 계산, 회계 전표 생성, 계약 승인처럼 잘못됐을 때 영향이 큰 업무는 훨씬 신중하게 접근해야 합니다.
바이브코딩으로 무엇을 만들 수 있는가보다 무엇부터 만들어야 하는가가 더 중요할 수 있습니다.
제가 바이브코딩에서 흥미롭게 느끼는 부분
바이브코딩을 알기 전에는 업무에서 불편한 부분을 발견하면 보통 두 가지 선택지가 있었습니다.
그냥 계속 사용하거나 개발자에게 개선을 요청하는 것입니다.
하지만 AI 코딩이 등장하면서 그 사이에 새로운 단계가 하나 생긴 것 같습니다.
“일단 작은 형태로 만들어볼 수 있을까?”
완성된 회사 시스템을 혼자 개발한다는 의미는 아닙니다.
간단한 Prototype을 만들어 실제로 필요한 기능인지 확인하고, 화면을 보면서 요구사항을 구체화하고, 필요한 경우 개발자에게 전달하는 것입니다.
저는 이 부분이 비개발자에게 바이브코딩이 주는 가장 큰 변화 중 하나라고 생각합니다.
아이디어에서 Prototype까지의 거리가 짧아졌기 때문입니다.
마무리｜바이브코딩 아이디어는 회사 업무 안에서 찾을 수 있다
바이브코딩으로 무엇을 만들지 고민하고 있다면 거창한 아이디어부터 찾지 않아도 됩니다.
오늘 출근해서 했던 일을 생각해보면 됩니다.
Excel을 열어서 같은 데이터를 정리했는지,
누군가에게 Reminder 이메일을 보냈는지,
Pending 업무를 확인했는지,
다른 문서에 있는 내용을 시스템에 다시 입력했는지,
지난달 보고서를 복사해서 이번 달 보고서를 만들었는지 살펴보는 것입니다.
그리고 한 가지 질문을 해보면 됩니다.
“이 업무를 다음 주에도 똑같이 해야 할까?”
답이 “그렇다”라면 바이브코딩으로 자동화할 수 있는지 한번 생각해볼 만합니다.
처음부터 모든 과정을 자동화할 필요도 없습니다.
사람이 10단계를 하고 있다면 그중 2~3단계만 줄여도 의미가 있습니다.
반복 업무 발견 → 규칙 정리 → 가장 작은 기능 선택 → AI에게 설명 → Prototype 제작 → 사람이 결과 확인
저는 이런 순서가 비개발자 직장인이 바이브코딩을 업무에 적용해보기 가장 현실적인 방법이라고 생각합니다.
결국 바이브코딩으로 회사 업무를 줄이는 첫 단계는 코드를 작성하는 것이 아니라,
매일 반복하면서도 당연하다고 생각했던 업무를 다시 바라보는 것에서 시작합니다.
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