2025년 7월 셋째 주, AI 업무 자동화 특히, 실전사례 중심으로 관련한 총 7편의 글을 발행하였습니다. 이번 주는 자동화의 기반을 다지는 데이터 수집, 문서 정리, 프롬프트 설계, 노코드 연동, 그리고 보고서 발송 시스템 구축까지 이어지는 고도화 실습에 집중하였습니다. 본 글에서는 8일부터 14일까지 발행된 글을 다시 한번 정리하고, 각 글의 링크를 연결해두었습니다.
8일차: 데이터 수집 자동화 기초와 실습
발행일: 2025.07.19
핵심 키워드: AI 업무 자동화, 데이터 수집 자동화
본문 링크: AI 업무 자동화 – 08.데이터 수집 자동화 기초와 실습
이 글에서는 자동화를 위한 첫 단추인 데이터 수집 자동화의 기본 원리를 다루었습니다. 실무에서 반복적으로 데이터를 수집해야 하는 경우, 구글 스프레드시트와 자동화 도구(예: Zapier, Make)를 활용하여 데이터를 실시간으로 모을 수 있는 구조를 설계하였습니다.
특히 RSS 피드 수집, 구글 폼을 통한 데이터 입력, 외부 API를 통해 정보 호출하는 세 가지 사례를 기반으로 설명하였으며, 이를 통해 자동화의 첫 흐름을 체험할 수 있도록 안내하였습니다.
👉 개선 포인트
- 수집된 데이터가 구조화되어 있는지 점검하십시오.
- 수집 빈도와 저장소 구조를 설계단계에서 명확히 정의하면 다음 단계 연동이 수월해집니다.
9일차: AI에게 시켜보자! Notion에 자동으로 글 정리시키기
발행일: 2025.07.20
핵심 키워드: AI 업무 자동화, 노션 자동화
본문 링크: AI 업무 자동화 – 09. Notion에 자동으로 글 정리시키기
이번 실습에서는 수집된 데이터를 활용해 AI에게 문서 정리를 시키는 방법을 실습하였습니다. 구글 스프레드시트에 수집된 내용을 기반으로 GPT를 호출해 요약한 후, 이를 Notion에 자동으로 정리하는 워크플로우를 구성하였습니다.
특히 Zapier를 통한 트리거 자동화 설정, GPT API를 이용한 요약, Notion API를 활용한 문서 업데이트까지의 흐름을 도구 간 연결 중심으로 상세하게 구성하였습니다.
👉 개선 포인트
- 요약되는 콘텐츠의 품질을 높이려면 GPT 프롬프트 최적화가 중요합니다.
- Notion 템플릿 구조를 사전에 정의해두면 게시물 정리가 더욱 깔끔해집니다.
10일차: GPT 프롬프트 설계와 최적화 전략
발행일: 2025.07.21
핵심 키워드: GPT, GPT 프롬프트 설계
본문 링크: AI 업무 자동화 – 10. GPT 프롬프트 설계
AI 자동화의 핵심은 프롬프트 설계입니다. 이 글에서는 실무에서 자주 사용하는 프롬프트의 유형(요약, 재작성, 태그 분류 등)을 정리하고, 단일 지시어 → 구성형 프롬프트 → 체계적 시스템 메시지로 발전하는 과정을 소개하였습니다.
또한 텍스트 길이 제한, 모델 버전별 반응 차이, 명확한 역할 설정 방법 등 프롬프트 작성 시 실무자가 반드시 알아야 할 팁을 함께 다루었습니다.
👉 개선 포인트
- 프롬프트는 작업 목적에 따라 계속 실험하며 조정해 나가야 합니다.
- 유사 프로젝트에서 반복 활용할 수 있도록 프롬프트 아카이빙을 추천드립니다.
11일차: GPT API 연동 기초: 노코드 툴로 시작하기
발행일: 2025.07.22
핵심 키워드: 노코드 툴, GPT API 연동
본문 링크: AI 업무 자동화 – 11. 노코드 툴 사용하기
API는 개발자만 사용하는 도구가 아닙니다. 이 글에서는 GPT API를 노코드 툴로 연동하는 기본 흐름을 중심으로, 개발자와 비개발자에게 맞는 시나리오를 나누어 설명하였습니다.
- 개발자는 Python 코드 기반 자동화를
- 비개발자는 Zapier + OpenAI + Google Sheet를 활용한 간단한 자동화를
실무에 적용할 수 있도록 상세히 비교하고, 실제 실습 절차를 단계별로 정리하였습니다.
👉 개선 포인트
- API 키 관리와 호출 요금에 대한 이해는 필수입니다.
- 테스트 시나리오를 작은 단위로 쪼개 검증해 나가십시오.
12일차: 자동화 워크플로우 고도화: 분기와 예외 처리
발행일: 2025.07.23
핵심 키워드: AI 업무 자동화, 워크플로우 분기
본문 링크: AI 업무 자동화 – 12. 분기와 예외처리하기
이번 회차에서는 자동화의 실무 활용도를 높이기 위한 조건 분기, 예외 처리 전략을 다루었습니다. 단일 트리거-액션 구조에서 나아가, 조건(If/Else), 필터링(조건에 따라 실행 여부 결정), 에러 발생 시 백업 루틴 설계까지 다루었습니다.
뉴스 수집 후 광고성 콘텐츠만 필터링하기, 요약이 실패했을 때 알림만 전송하기 등 실무 예제를 통해 구조적 자동화 구성법을 제시하였습니다.
👉 개선 포인트
- 분기 로직은 비즈니스 로직과 함께 설계되어야 하며, 너무 복잡하면 추적이 어려워집니다.
- 에러가 발생했을 때 대체 플로우가 있는지 점검해야 합니다.
13일차: 데이터 시각화 자동화: 실무 예제와 도구 추천
발행일: 2025.07.24
핵심 키워드: 데이터 시각화
본문 링크: AI 업무 자동화 – 13. 데이터 시각화 자동화: 실무 예제와 도구 추천
이 글에서는 자동화된 데이터 흐름이 어떻게 시각적 인사이트로 연결되는지를 설명하였습니다. 수집한 데이터를 바탕으로 구글 데이터 스튜디오, 노션 차트, 그리고 AI 기반 시각화 툴(Power BI, Tableau Public 등)을 활용한 사례를 소개하였습니다.
특히 실무 예제로 주요 키워드 트렌드 자동 수집 → 요약 → 주간 트렌드 차트로 시각화하는 구조를 설명하며, 시각화 자동화의 흐름을 전반적으로 안내하였습니다.
👉 개선 포인트
- 시각화는 자동화 결과의 설득력을 높입니다.
- 차트 형식(라인, 바, 도넛 등)은 전달하고자 하는 메시지에 맞게 선정하십시오.
14일차: 업무 알림 및 리포트 자동 발송 시스템 만들기
발행일: 2025.07.25
핵심 키워드: 리포트 자동발송
본문 링크: AI 업무 자동화 – 14. 리포트 자동 발송 시스템 만들기
마지막으로 이번 주를 마무리하며, 자동화 결과물을 슬랙, 메일, 노션 등으로 자동 전송하는 시스템을 구축하는 방법을 소개하였습니다.
일일 보고서, 주간 알림, 주요 지표 추적 리포트 등은 자동화의 마지막 단계이자 실무에 가장 직접적인 영향을 미치는 부분입니다.
실습에서는 조건에 따라 자동 발송 시간 설정, 요약 문장 포맷 구성, 다양한 채널에 맞는 출력 방식 조정 등을 다루었습니다.
👉 개선 포인트
- 수신 대상자별 포맷이 다른 경우, 채널별 커스터마이징이 필요합니다.
- 발송 실패 시 수동 확인 루틴도 함께 설계해두면 안정성을 높일 수 있습니다.
다음 회차 예고: 데이터 분석 기본 – 실무에서 바로 쓰는 통계 기초
다음 회차에서는 자동화된 데이터 흐름 이후 단계인 데이터 분석을 다룹니다. 실무에서 자주 마주치는 기초 통계 개념을 중심으로, 분석 자동화를 위한 기반을 함께 정리해보겠습니다.