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AI와 함께 배우는 반자동화 설계 입문1시간

모듈 5 — 다른 주제에도 적용하는 법

하나를 만들고 끝내지 않고, 다른 주제에도 확장하는 사고법. 이번에 익힌 구조를 반복 적용해 스스로 반자동화를 설계할 수 있는 프레임을 완성합니다.

하나를 만든 것의 진짜 가치

모듈 4에서 작은 반자동화 프로그램을 하나 만들었다. 그것의 진짜 가치는 그 프로그램 자체가 아니다. 그것을 만드는 과정에서 익힌 패턴이다.

문제를 발견하고, 문제를 정의하고, 흐름으로 분해하고, AI와 함께 설계하고, 작은 버전을 만들고, 테스트하고 수정하는 이 과정. 이 패턴은 어떤 주제에도 똑같이 적용된다.

이번 모듈은 그것을 확인하는 시간이다. 이번에 만든 것의 구조를 다시 보고, 다음에 다른 주제가 왔을 때 같은 방식으로 시작할 수 있다는 것을 확인한다.

프로그램 구조 돌아보기

이번에 만든 프로그램을 다시 본다. 이 구조에서 두 가지를 구분한다.

매번 바뀌는 것:

  • 입력으로 들어오는 정보의 종류 (텍스트, 이미지, 폼 등)
  • AI에게 보내는 프롬프트의 내용
  • 결과물이 저장되는 위치

바뀌지 않는 것:

  • 입력 → AI 처리 → 사람 검토 → 출력의 흐름
  • 문제를 먼저 정의하고 MVP를 찾는 방식
  • AI에게 구조적으로 질문하는 틀

바뀌지 않는 것이 재사용 가능한 프레임이다. 이것이 있으면 새로운 주제가 와도 같은 방식으로 접근할 수 있다.

다른 업무에 적용하는 법

예를 들어 이번에 "SNS 게시글 초안 자동 생성"을 만들었다면, 같은 구조를 이렇게 확장할 수 있다.

인스타그램 게시글 → 블로그 포스트 초안 생성으로 확장: 입력(주제, 키워드)만 바뀌고 나머지 구조는 같다.

게시글 초안 → 학생 피드백 초안 자동 생성으로 확장: AI 프롬프트만 바뀌고 흐름 구조는 같다.

텍스트 입력 → 이미지 설명 텍스트 자동 생성으로 확장: 입력 형태가 이미지로 바뀌지만 흐름은 같다.

핵심은 전체를 처음부터 다시 만들 필요가 없다는 것이다. 이미 만든 구조에서 바뀌는 부분만 교체하면 된다.

앞으로 새로운 주제가 왔을 때의 시작 순서

새로운 자동화 아이디어가 생겼을 때, 다음 순서로 시작한다.

  1. 이것이 반복되는 일인가? 반복되지 않는 일은 자동화 대상이 아니다.
  2. 입력과 출력이 명확한가? 불명확하면 먼저 명확하게 만든다.
  3. 가장 작은 MVP는 무엇인가? 한 가지 단계만 자동화하는 버전부터 시작한다.
  4. AI에게 어떻게 물어볼 것인가? 모듈 3의 5가지 질문 틀을 꺼낸다.
  5. 만들고 테스트한다. 잘 안 되면 다시 1번으로 돌아간다.

주 1회 운영 루틴으로 연결하기

반자동화를 한 번 만들고 끝내는 것이 아니라 지속적으로 발전시키려면 작은 루틴이 필요하다.

주 1회, 30분을 정해서 이것을 한다.

  • 이번 주에 가장 불편했던 반복 작업은 무엇인가
  • 그것을 자동화할 수 있는가, 반자동화할 수 있는가
  • 지금 있는 프로그램에서 하나를 개선할 수 있는가

이 작은 루틴이 쌓이면 3개월 후에는 처음과 완전히 다른 업무 방식이 된다.


최종 결과물

9시간이 끝나면 이것이 손에 남는다.

작은 반자동화 프로그램 1개

실제로 실행되는, 아주 작더라도 동작하는 프로그램

문제 정의서 1장

입력·처리·출력 언어로 다시 쓴 문서

업무 흐름표 1장

반복 업무를 단계별로 분해한 표

자동/반자동/수동 구분표

AI에게 맡길 것과 내가 판단할 것의 기준

AI 질문 템플릿 1세트

새 주제가 왔을 때 재사용 가능한 질문 틀

반자동화 설계 로직서 1부

구조에서 바뀌는 것과 안 바뀌는 것을 정리한 문서

이 교육이 끝난 뒤

9시간이 끝났을 때 이런 상태가 되어 있어야 한다.

"이걸 자동화할 수 있을까요?"라고 막연히 묻는 사람이 아니라, "이건 입력이 뭐고, 중간 처리 단계가 뭐고, 사람이 검토할 부분이 여기고, 가장 작은 버전은 이렇게 만들면 되겠네"라고 스스로 생각할 수 있는 사람.

그리고 새로운 주제가 와도, 배운 패턴을 꺼내서 같은 방식으로 시작할 수 있는 사람.

그것이 이번 교육의 진짜 목표다.

리도 프로필

리도 인사이트

기술을 현장 언어로 다시 풀어 쓰는 사람

3D 설계, 광통신 인프라 장비 개발, 글로벌 현장 교육을 19년 넘게 다뤄왔고, 요즘은 AI 자동화, 꿈꾸는 카메라, 실무 채널 운영을 연결해 복잡한 일을 더 쉽게 만드는 방법을 기록하고 있습니다.

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