직장인이 외주 없이 AI로 반복 업무를 자동화하는 3단계, 조달청·웹케시 사례 기반

두 사례의 공통 구조는 무엇인가?

공통점은 세 가지다. ①만드는 사람이 개발자가 아니라 업무 담당자다 ②자연어(바이브 코딩)가 개발 언어를 대체했다 ③보안 요건을 우회하지 않고 그 안에서 만들었다. "외주 없이"가 가능해진 것은 이 세 조건이 동시에 갖춰졌기 때문이다.

조달청의 7종을 뜯어보면 대단한 기술이 아니라 정확한 과녁이 보인다. 법령 질문 답변, 보도자료 초안, 기안문 작성, 국회 요구자료 부서 배정: 전부 "매일 반복되고, 규칙이 있고, 산출물이 문서인" 업무다. 지방정부 AI 8사례에서 확인된 원리("업무를 가장 잘 아는 사람이 직접")가 중앙부처에서도, 그리고 민간 솔루션 시장에서도 동시에 작동하기 시작한 것이다. 웹케시가 판매하는 것도 사실 소프트웨어가 아니라 이 원리다. AXPort의 셀링 포인트는 "실무자가 직접 만든다"이다.

한 가지 정직하게 밝혀둘 것: 두 사례 모두 아직 정량 성과(절감 시간, 비용)는 공개되지 않았다. 그래서 이 글의 방법론은 성과 수치가 아니라 두 사례의 공통 구조에서 역산한 것이다.

1단계: 업무 목록화: 자동화할 것을 찾는 법

시작은 도구 선택이 아니라 내 업무를 "반복성 × 규칙성 × 산출물 형태"로 목록화하는 것이다. 조달청 7종이 전부 문서 산출 업무인 것은 우연이 아니다. 가장 자동화하기 쉬운 과녁부터 맞힌 것이다.

이번 주 업무를 시간 단위로 적고 세 가지 질문을 던진다. ①이번 달에 세 번 이상 했는가(반복성) ②처리 규칙을 후임에게 말로 설명할 수 있는가(규칙성) ③산출물이 문서·표·메시지인가(형태). 세 개 모두 "예"인 업무가 1순위 후보다. 조달청의 "국회 요구자료 부서 배정"이 좋은 예다. 매번 오고(반복), 배정 기준이 있고(규칙), 결과는 배정 문서다(형태). 반대로 "관계자 설득", "이해관계 조율" 같은 업무는 목록에서 지운다. 자동화는 판단을 대체하는 것이 아니라 판단 전후의 준비와 정리를 대체한다.

2단계: 트리거 설정: 언제 실행될지를 정하는 법

자동화가 실패하는 흔한 이유는 "내가 실행하는 걸 잊어서"다. 트리거(무엇이 들어오면 실행되는가)를 정의하는 것이 2단계다. 조달청의 지능형 업무 자동화가 법령 검색에 스케줄러를 붙인 것이 정확히 이 단계다.

트리거는 세 유형이면 충분하다. ①시간 트리거("매주 월요일 9시에 주간 보고 초안 생성" ②수신 트리거)"특정 메일함에 요구자료가 들어오면 분류·배정안 작성" ③상태 트리거("시스템에 새 데이터가 올라오면 요약 생성". 비개발자 기준의 실행 방법도 단순해졌다)ChatGPT·Claude의 예약 작업 기능, 사내 워크플로 도구, 혹은 웹케시 AXPort류의 빌드 도구가 이 트리거 층을 담당한다. 핵심은 도구가 아니라 문장이다. "OO가 들어오면, XX 규칙으로 처리해서, YY 형태로 만들어라": 이 한 문장을 쓸 수 있으면 트리거 설계는 끝난 것이다.

3단계: 출력 자동화: 결과물이 스스로 도착하게 하는 법

마지막 단계는 AI의 출력이 내 손을 거치지 않고 쓸 수 있는 형태로 도착하게 만드는 것이다. 단, 외부로 나가는 출력에는 반드시 검토 관문을 남긴다. 자동화하는 것은 작성이지 책임이 아니다.

출력 자동화의 수준은 세 단계로 올린다. 레벨 1: AI가 초안을 만들어 내 앞에 가져다 놓는다(내가 검토 후 발송). 레벨 2: 정해진 포맷(주간 보고, 회의 안건)은 자동 완성되고 나는 예외만 본다. 레벨 3: 사내 시스템에 바로 기록된다(조달청의 기안문 자동 작성이 이 방향이다). 중요한 것은 레벨을 올리는 조건이다. 한 달간 초안 수정률이 충분히 낮아졌을 때만 다음 레벨로 간다. 출력이 외부(고객, 상급기관, 공식 문서)로 나가는 업무라면 검증 장치 없이 레벨 3으로 가지 않는 것이 원칙이다.

나는 직장인 31명과 4주간 AI 프로젝트를 빌드하는 코호트를 직접 운영하면서 이 단계 구분의 중요성을 배웠다. 비개발자 참가자들이 4주 만에 동작하는 결과물을 만들어냈는데, 성공한 프로젝트의 공통점은 기술 수준이 아니라 과녁 선정이었다. 자기 업무에서 반복되는 것을 골라 작게 시작한 사람들이 끝까지 갔고, 처음부터 "다 자동화하겠다"고 나선 프로젝트는 4주 안에 완성되지 못했다. 작게 시작해 검토 관문을 유지한 채 레벨을 올리는 것, 그것이 현장에서 확인한 유일한 지속 가능 경로다.

자동화의 3단계는 결국 한 문장이다. 무엇이(목록화), 언제(트리거), 어떤 형태로(출력). 이 문장을 쓸 수 있는 사람이 코딩을 아는 사람보다 빨리 자동화에 도달한다.

왜 지금이 개인 자동화의 적기인가?

환경이 세 방향에서 동시에 열렸기 때문이다. 공공 조직이 선례를 만들었고(조달청·지자체), 도구가 비개발자용으로 재편됐으며(바이브 코딩·빌드 플랫폼), 글로벌 기업들은 이미 소프트웨어를 사는 대신 만드는 쪽으로 이동 중이다.

맥킨지 조사에서 기업 32%가 에이전틱 코딩으로 소프트웨어 구매를 포기했다는 것은, 개인 차원에서 읽으면 이렇게 번역된다. "이 업무엔 도구가 없네"가 더 이상 멈출 이유가 되지 않는다. 보수적인 조직의 대명사인 공공기관에서 26명의 비개발 직원이 7개의 도구를 만들어 실무에 붙였다면, 질문은 "가능한가"에서 "우리 팀은 왜 아직인가"로 바뀐 것이다.