자동화 업무 후보군도 찾았고, 업무 간 의존관계도 정리했습니다.
이제 바로 자동화를 시작하면 될까요?
아닙니다. 실제 자동화 계획을 세우기 전에 먼저 확인해야 할 사항이 있습니다.
바로 자동화 후보 업무별로 기대 효과를 비교해 보는 것입니다.
자동화할 수 있는 업무가 여러 개라면 모두 같은 효과를 내는 것은 아니기 때문에 어떤 업무는 자동화해도 절약되는 시간이 크지 않을 수 있고, 어떤 업무는 하나만 자동화해도 반복 업무가 크게 줄어들 수 있습니다.
따라서 자동화를 시작하기 전에는 어떤 업무가 가장 큰 효과를 낼 수 있는지 먼저 분석하는 과정이 필요합니다.
이번 글에서는 ChatGPT를 활용해 자동화 효과를 비교하는 방법을 알아보겠습니다.
왜 자동화 효과를 분석해야 할까요?
자동화 후보를 찾고 의존관계를 정리했다고 해서 모두 같은 가치가 있는 것은 아닙니다.
의존관계를 정리했기 때문에 업무의 선후관계는 이미 잘 알고 있는 사실이지만, 그 정보만으로 어떤 업무를 먼저 자동화하면 가장 큰 개선 효과를 얻는지는 알 수 없었습니다.
하루에 한 번만 수행하는 업무와 하루에 수십 번 반복되는 업무는 자동화했을 때 얻는 효과가 다를 수 있습니다.
또 같은 반복 업무라도 처리 시간이 오래 걸리거나 실수가 자주 발생하는 업무라면 자동화 효과는 더욱 커질 수 있습니다.
따라서 자동화를 시작하기 전에는 업무의 반복 빈도, 소요 시간, 실수 발생 가능성 등을 함께 비교해 보는 것이 좋습니다.
이 과정을 거치면 자동화를 할 경우 큰 효과를 기대할 수 있는 업무를 찾을 수 있습니다.
활용 예시
한 온라인 쇼핑몰에서는 자동화 후보를 찾고, 이전 단계에서 업무 간 의존관계까지 모두 정리했습니다.
하지만 자동화 후보 가운데 어떤 업무가 가장 큰 효과를 낼 수 있는지 판단하기 위해 각 업무를 자동화했을 때 효과를 비교 분석한 정보가 필요했습니다.
담당자는 각 업무의 하루 수행 횟수, 평균 소요 시간, 실수 발생 가능성을 함께 정리한 뒤 ChatGPT에 분석을 요청했습니다.
그 결과 송장 생성 업무는 주문 확인 이후에 진행되는 업무였지만, 하루 수십 번 반복되고 처리 시간도 길어 자동화 효과가 가장 크다는 분석 결과를 얻었습니다.
반면 주문 확인은 선행 업무였지만 반복 횟수와 소요 시간이 상대적으로 적어 자동화 효과는 크지 않았습니다.
이를 통해 담당자는 어떤 업무가 가장 큰 개선 효과를 낼 수 있는지 먼저 파악할 수 있었고, 이후 실제 자동화 계획을 세울 때는 이전 단계에서 정리한 업무 의존관계와 함께 검토해 구현 순서를 결정할 수 있었습니다.
즉, 자동화 효과 분석으로 개선 효과가 큰 업무를 먼저 파악하고, 이후 실제 구현 단계에서는 업무 의존관계를 함께 고려해 구현 순서를 결정하면 됩니다.
추천 프롬프트
당신은 업무 자동화 컨설턴트입니다.
아래 업무들을 반복 횟수, 평균 소요 시간, 실수 발생 가능성을 기준으로 비교하여 자동화 기대 효과를 분석해 주세요.
업무 목록
- 업무명 : [내용 입력]
- 하루(또는 주간) 수행 횟수 : [내용 입력]
- 평균 소요 시간 : [내용 입력]
- 실수 발생 가능성 : [낮음 / 보통 / 높음에서 택일]
제공된 정보만을 기준으로 분석해 주세요.
업무 중요도, 자동화 난이도, 비용 등 입력되지 않은 요소는 추정하지 말아 주세요.
다음 형식으로 답변해 주세요.
- 업무별 자동화 효과
- 자동화 효과가 큰 업무
- 그렇게 판단한 이유
업무 목록 예시)
- 업무명 : 송장 생성
- 하루 수행 횟수 : 40회
- 평균 소요 시간 : 3분
- 실수 발생 가능성 : 높음
이 프롬프트는 ChatGPT가 업무의 중요도를 임의로 판단하도록 만드는 것이 아닙니다.
사용자가 반복 횟수, 소요 시간, 실수 발생 가능성 등 실제 업무 정보를 입력하면 ChatGPT는 이를 기준으로 업무별 자동화 효과를 비교합니다.
즉, 자동화 효과를 분석하는 기준은 사용자가 제공하고, ChatGPT는 그 정보를 종합적으로 비교·분석하는 역할을 수행합니다.
따라하기
1단계
이전 단계에서 정리한 자동화 후보 업무를 준비합니다.
2단계
각 업무의 반복 횟수, 평균 소요 시간, 실수 발생 가능성을 함께 정리합니다.
3단계
추천 프롬프트와 함께 ChatGPT에 입력합니다.
4단계
ChatGPT가 제안한 자동화 효과 분석 결과를 확인하고, 가장 큰 개선 효과를 기대할 수 있는 업무를 표시해 둡니다.
실제 자동화 구현 단계에서는 이번에 분석한 자동화 효과와 이전 단계에서 정리한 업무 의존관계를 함께 고려해 구현 순서를 결정하면 됩니다.
자주 묻는 질문
Q1. 반복 횟수는 적지만 시간이 오래 걸리는 업무도 자동화 효과가 클 수 있나요?
가능합니다.
반복 횟수뿐 아니라 업무에 소요되는 시간과 실수 발생 가능성도 함께 고려하기 때문에 상황에 따라 자동화 효과가 높게 평가될 수 있습니다.
Q2. 업무별 데이터를 정확하게 측정해야 하나요?
반드시 초 단위까지 측정할 필요는 없습니다.
평균적인 수행 횟수와 소요 시간만 입력해도 업무 간 효과를 비교하는 데는 충분합니다.
Q3. 자동화 효과가 가장 큰 업무를 바로 구현하면 되나요?
반드시 그렇지는 않습니다.
자동화 효과를 확인한 뒤에는 업무 의존관계를 함께 검토해 실제 구현 순서를 결정하는 것이 좋습니다.
Q4. 업무별 담당자가 다른 경우에도 분석할 수 있나요?
가능합니다.
담당 부서를 함께 입력하면 업무 간 연결 관계와 자동화 효과를 보다 현실적으로 비교하는 데 도움이 됩니다.
마무리
자동화는 모든 업무를 한꺼번에 구현하는 작업이 아닙니다.
먼저 자동화 후보를 찾고, 업무 의존관계를 정리한 뒤 어떤 업무가 가장 큰 효과를 낼 수 있는지 분석하는 과정이 필요합니다.
효과가 큰 업무를 먼저 파악해 두면 이후 업무 의존관계를 함께 고려해 실제 자동화 계획을 세울 때도 훨씬 합리적인 판단을 내릴 수 있습니다.