AI 팀원에게는 화려한 일보다 자꾸 돌아오는 일을 먼저 맡겨야 합니다. 연차 보고 견적서, 지출결의, 정부지원사업 증빙, 회사 기본 정보와 업계 모니터링은 작은 회사에도 계속 돌아옵니다. 첫 편에서는 AI 에이전트 10명과 반복 스킬 6개로 이 일을 기록과 역할로 나눈 과정을 소개합니다.
한눈에 보기
반복 업무를 기록과 역할로 나눕니다
견적, 지출, 보고 모니터링을 역할별 AI 팀원에게 맡기고 결과는 하나의 기록 체계에 모읍니다.
AI 팀원 승선기
반복 업무를 안정적으로 처리해야 다음 일이 열립니다
이 실험은 거대한 AI 비서가 아니라 증빙, 견적, 결재, 보고와 모니터링을 파일, 기록표와 역할로 나누는 데서 시작합니다.
회사는 눈에 띄는 발표보다 견적을 남기고 증빙을 붙이며 보고를 빠뜨리지 않을 때 안정적으로 성장합니다. 반복 업무를 맡길 AI 팀원에게도 같은 기준이 필요합니다.
먼저 만든 것은 화면이 아니라 업무 기록표입니다. 기록이 없어서 매번 다시 만드는 문제와, 기록은 있지만 찾지 못하는 문제를 함께 줄이기 위해서입니다.
로그인 실패, 화면 오류와 상태 점검도 기록으로 남깁니다. 실패 원인과 수정 결과가 있어야 다음 실행의 기준을 개선할 수 있습니다.
개발 기록
AI 운영팀을 만드는 과정을 여섯 단계로 정리했습니다
이 글은 AI 팀원에게 일을 맡기기 전 정리한 작업 기록, 업무 기록표, 에이전트 역할 정의, 자동화 점검 화면을 바탕으로 정리한 빌드 로그입니다. 공개 가능한 범위에서 작업 구조와 배운 점만 풀어 썼습니다.
1. 맡길 일을 기록 단위로 나눕니다
이 실험의 핵심은 직무별 AI 팀원과 반복 업무 스킬, 그리고 업무 기록표를 한 세트로 묶는 것입니다.
여기서 중요한 선택은 데이터의 위치입니다. 대시보드는 멋진 화면이지만 함께 보는 기준 문서는 DB가 아니라 markdown 업무 기록입니다. 견적, 지출, 청구, 연차, 연구노트, 회사 기본 프로파일이 각각 파일로 남고 웹 대시보드는 그 파일을 읽고 보여주는 방식입니다.
작은 회사에서 자동화가 실패하는 이유는 AI가 약해서가 아니라, 기록이 없거나 기록의 출처가 흩어져 다시 찾기 어렵기 때문입니다. 그래서 먼저 '기록이 없거나, 있어도 못 찾으면 끝이다'라는 원칙을 세워 이 문제를 줄이려 합니다.
2. 첫 대상은 누락되면 문제가 되는 증빙 업무입니다
사용자가 꼽은 첫 타깃은 연차별 보고 견적서 발행, 내부 지출결의, 정부지원 증빙 문서, 회사 기본 프로파일 관리, 회사 언급 모니터링입니다. 모두 당장 매출을 만드는 일처럼 보이지는 않지만 안 하면 회사 운영이 흔들리는 일입니다.
멋진 일은 회사를 알리지만 지루한 일은 회사를 버티게 합니다. 그리고 버틴 회사만 다음 수주, 다음 지원사업, 다음 협업의 문 앞에 다시 설 수 있습니다. 이 지루한 반복을 시스템으로 옮기는 순간, 자동화는 단순 편의 기능이 아니라 성장 장치가 됩니다.
견적 기록표에는 실제 견적 흐름을 흉내 낸 항목이 올라와 있습니다. 고객사, 품목 요약, 공급가액, 유효기한, 상태가 한 줄로 관리됩니다. 수주가 될지 모르는 견적서도 회사 기억 안에서는 추적 가능한 사건이 됩니다.
지출과 결재 기록표는 아직 비어 있거나 초기 상태에 가깝지만 바로 그 빈칸이 다음 할 일을 말합니다. 지출은 품의와 집행으로 나뉘어야 하고 결재권자와 증빙 여부가 함께 남아야 합니다. 회사 소개, 대표 문구, 사업영역, 주요 실적처럼 매번 복사해 쓰는 기본 프로파일도 같은 기준으로 관리되어야 합니다.
3. 사람 이름보다 책임 단위로 역할을 나눕니다
하네스 안에는 운영관리, 재무관리, 홍보·모니터링, 총괄 조율처럼 역할별 카드가 들어 있습니다. 사람 이름이 아니라 책임 단위로 팀원을 먼저 만든 것입니다.
운영관리 팀원은 견적서, 계약서, 인사기록, 연차, 지출결의, 청구서를 관리합니다. 재무관리 팀원은 런웨이와 비용 구조를 보고 홍보·모니터링 팀원은 모니터링 결과와 미디어킷을 챙기며 총괄 조율 팀원은 여러 부서의 일을 의사결정 가능한 상태로 묶습니다.
이 구조가 좋은 이유는 단순합니다. 'AI야 회사 일 좀 해줘'라고 말하면 아무 일도 제대로 끝나지 않습니다. 하지만 '견적 기록표를 보고 다음 번호를 채번한 뒤 문서를 만들고 상태를 갱신해줘'라고 말하면 일이 시작됩니다.
4. 실패 화면도 다음 실행의 자료로 남깁니다
자동화 점검 기록에는 로그인, 페이지 렌더링, 팀 화면 실패, 상태 확인 같은 장면이 남아 있습니다. 이름만 봐도 대시보드 로그인, 페이지 렌더링, 팀 화면 실패, 상태 확인을 반복해서 찍어본 흔적입니다.
문서 자동화도 화면, 로그인, 데이터 연결과 같은 여러 지점에서 실패합니다. 각 장면을 저장하면 어느 단계에서 문제가 생겼는지 다시 확인할 수 있습니다.
이 연재에서는 성공 화면뿐 아니라 실패 로그와 수정 과정도 다룹니다. 실패 기록과 검증 기준이 있어야 AI 팀원을 개선할 수 있습니다.
5. 에이전트 10명과 반복 스킬 6개를 연결합니다
이번 실험의 뼈대는 단순한 챗봇 하나가 아닙니다. 운영관리, 재무관리, 홍보·모니터링, 총괄 조율, 연구기록, 문서검수처럼 책임이 다른 에이전트 10명을 먼저 세우고 그들이 반복해서 쓰는 스킬 6개를 붙이는 방식입니다.
헤르메스는 모든 일을 직접 처리하지 않습니다. 요청을 읽고 알맞은 역할에 보내며 기록표와 검수 기준을 확인해 결과를 회수합니다. 견적서는 운영관리, 비용 판단은 재무관리, 회사 언급 모니터링은 홍보 역할에 배정합니다.
여기서 스킬은 팀원이 들고 다니는 도구입니다. 견적서 생성, 지출결의 초안, 회사 프로파일 갱신, 모니터링 기록, 보고 초안, 검수 체크리스트 같은 스킬이 있어야 에이전트가 말만 하는 조언자가 아니라 일을 끝내는 작업자가 됩니다.
공개용 샘플 견적서는 그중 하나의 예시입니다. 실제 회사 양식에는 직인, 계좌, 담당자 정보가 들어가므로 공개 연재에서는 더미 값으로 구조만 보여줍니다. 중요한 건 샘플 자체가 아니라, 헤르메스가 어떤 에이전트에게 어떤 스킬을 들려 보내고 어떤 기록표를 갱신하게 만드는지입니다.
6. 반복 문서를 처리해 온 실무자를 존중합니다
이 글은 견적서와 지출결의서를 미워하는 글이 아닙니다. 오히려 그 문서들을 매번 살려내던 모든 실무자에게 바치는 작은 헌사입니다.
연차별 보고 표를 채우고 수주가 될지 모르는 견적서를 발행하고 작은 지출 하나에도 증빙을 붙여온 사람들 덕분에 회사는 매일 조금씩 굴러갑니다.
다만 이제는 그 헌사 옆에 AI 팀원 하나쯤 앉혀도 되지 않을까요. 커피는 사람이 마시고 기록표는 AI가 갱신하는 걸로.
