ChatGPT로 실제 업무 자동화 해본 후기 – 단순 실험이 아니었다

최근 저는 반복적인 보고서 작성과 메일 정리 때문에 업무 시간이 늘어져 있었습니다.
그래서 ChatGPT를 단순한 대화형 AI가 아니라 업무 자동화를 돕는 실질적인 도구로 사용할 수 있을까 궁금해졌습니다.
이 글은 단순히 명령어를 던져본 실험이 아니라, 실제 제 업무 환경에서 ChatGPT를 연동해 자동화했던 과정과 결과를 정리한 기록입니다.
제가 직접 시행착오를 겪으며 느낀 장단점을 솔직하게 공유하려고 합니다.

1. ChatGPT를 업무 자동화에 적용한 이유

제가 처음 자동화를 시도하게 된 계기는 반복되는 문서 작업 이었습니다.
매주 같은 형식의 보고서를 작성하면서 내용을 바꾸는 일만 반복했는데,
이 과정을 ChatGPT가 도와줄 수 있을 것 같았습니다.
특히 ChatGPT API를 이용하면 노션(Notion)이나 구글 스프레드시트와 연결할 수 있다는 점이 흥미로웠습니다.

2. 실제 설정 과정

우선 OpenAI API 키를 발급받은 뒤, 노션 페이지에 간단한 스크립트를 추가했습니다.
제가 입력한 키워드는 이번 주 주요 업무 요약, 이슈 발생 원인, 다음 주 계획이었습니다.
그 결과 ChatGPT는 제가 입력한 텍스트를 기반으로 자동 보고서 초안을 작성해주었습니다.
처음에는 문장이 어색했지만,
톤을 자연스럽게 바꿔줘, 말투를 부드럽게 정리해줘 같은 지시어를 반복하면서 점점 완성도가 높아졌습니다.

3. 성공과 실패의 순간

처음엔 감탄했지만, 완벽하진 않았습니다.
특히 데이터를 포함한 부분에서 오타나 문맥 오류가 발생했습니다.
예를 들어, 숫자 단위를 잘못 표기하거나, 표 내용을 반대로 해석하는 일이 있었죠.
하지만 텍스트 기반 요약에서는 상당히 유용했습니다.
예전엔 같은 보고서를 쓰는 데 40분이 걸렸다면,
이제는 ChatGPT가 초안을 작성해주고 제가 수정하는 방식으로 15분 내에 완료할 수 있었습니다.

4. 자동화의 확장 가능성

단순 보고서 작성 외에도,
ChatGPT를 이용해 고객 문의 이메일 자동 분류 시스템을 시도해봤습니다.
Zapier와 Gmail을 연동해 메일 제목과 내용을 ChatGPT가 읽고,
문의, 불만, 요청으로 자동 분류하도록 설정했습니다.
놀랍게도 정확도가 약 80% 수준으로 나왔습니다.
물론 완벽하진 않았지만, 메일 분류에 들이던 시간을 하루 30분 이상 줄일 수 있었습니다.

5. 느낀 점과 한계

ChatGPT는 사람의 손을 완전히 대체하진 못했습니다.
하지만 사람의 집중 시간을 효율적으로 줄여주는 보조 도구로서는 확실한 가치를 보여줬습니다.
특히 글을 쓰거나 정보를 정리하는 업무를 하는 사람에게는
시간 절약 효과가 매우 크다고 느꼈습니다.
단점이라면, 프롬프트(지시문)를 잘못 쓰면 결과가 엉뚱해지는 경우가 많아
AI의 출력을 이해하고 제어하는 능력이 중요하다는 점입니다.

결론

ChatGPT는 단순한 대화용 인공지능이 아니라,
업무 프로세스를 효율화할 수 있는 실질적 도구로 성장하고 있음을 느꼈습니다.
저는 이 경험을 통해 AI는 사람을 대체하는 존재가 아니라,
사람이 더 가치 있는 일에 집중하도록 돕는 파트너라는 확신을 얻게 되었습니다.
앞으로는 문서 자동화뿐 아니라, 고객 응답 및 일정 관리 자동화까지 단계적으로 시도해볼 계획입니다.