강의 전에 실제로 쓰시는 엑셀 파일 하나만 볼 수 있을까요?
클로드 코드 원데이 클래스를 준비하면서 고객사에 먼저 드린 요청입니다.
AI 교육을 준비한다면서 왜 샘플 데이터부터 달라고 할까. 조금 이상하게 들릴 수도 있습니다.
클로드 사용법을 알려주면 되는 것 아닌가. 프롬프트를 어떻게 쓰는지, 파일을 어떻게 올리는지, 코드를 어떻게 만들게 하는지 보여주면 되는 것 아닌가.
그것도 필요하죠 하지만 기업에서 AI를 실제 업무에 붙이려면 툴 사용법만으로는 금방 한계가 옵니다.
AI가 읽을 수 있는 회사의 일이 있어야 합니다.
결국 현장의 데이터, 문제를 다뤄야 합니다!
매출 400억대 충북에 있는 한 제조기업에서 클로드 코드 원데이 클래스 강의를 준비하고 있어요.
오늘 사전 미팅에서 차장님과 이야기를 나누다 보니 자연스럽게 현장에서 매일 반복되는 일들로 대화가 옮겨갔습니다.
어떤 자료를 매번 정리하는지, 어떤 기록을 아직 손으로 남기는지, 어떤 엑셀을 여러 사람이 번갈아 수정하는지, 보고서는 누가 만들고 어디서 다시 옮겨 적는지 사전 질문을 드렸어요.
AI 이야기를 하다가 결국 이런 질문으로 돌아왔습니다.
“지금 회사의 데이터는 어디에 있나요?”
제조 현장의 데이터화가 중요한 이유
제조기업 현장에도 남겨야 할 데이터가 많습니다. 발주 내역, 생산 기록, 재고 현황, 품질 이슈, 납기 일정, 작업 일지, 현장 메모, 사진, 거래처 요청 등등
다만 한곳에 있지 않을 때가 많아요. 어떤 건 엑셀에 있고, 어떤 건 종이에 있고, 어떤 건 카톡 대화에 남아 있고, 어떤 건 담당자 머릿속에만 있습니다.
저도 화신이라는 중견기업의 기술영업팀에서 일했던 적이 있어요. 기술영업팀이다 보니 생산팀, 부품개발팀, 신차개발팀, R&D팀 등 여러 팀과 협업할 일이 많았어요. 당시 회사는 디지털 전환이 잘되어 있던 조직이었지만 고객사가 수시로 요청하는 자료들은 현장에 있는 경우가 많았어요. 직접 수작업으로 모으거나 수기로 입력하는 경우가 많았죠.
그때는 이런 방식이 크게 이상하다고 느껴지지 않았어요. 거래처에서 요청이 오면 담당자에게 물어보고, 재고나 생산 가능 여부를 확인하고, 다시 전달하고, 필요하면 엑셀을 열어서 정리했습니다.
보고서 형식에 맞춰 다시 옮겨 적는 일도 많았습니다.
하나하나는 작은 일입니다. 문제라고 말하기도 애매합니다. 그냥 원래 그렇게 돌아가는 일처럼 보이니까요. 그런데 이런 작은 일이 하루에도 여러 번 반복되면 사람의 흐름이 계속 끊깁니다. 누군가는 확인하던 일을 멈추고, 누군가는 답을 기다리고, 누군가는 이미 있는 내용을 다시 정리합니다.
문제는 더 부가가치 큰 일에 쓸 시간이 없다는 거죠. 실무자에게 AI, 클로드 공부를 알아서 하라는 말은 사실 무책임하게 느껴질 수 밖에 없습니다.
AI는 회사 안의 사정을 알아서 찾아내지 못합니다!
요즘 AI 도입을 이야기하면 챗GPT, 클로드, 코파일럿 같은 이름이 먼저 나옵니다.
저도 클로드를 많이 씁니다. 클로드 코드는 실제 업무에 필요한 작은 도구를 만들 때 꽤 강력합니다. AI가 아무리 좋아져도 회사 안의 일이 기록되어 있지 않으면 할 수 있는 일이 줄어듭니다.
예를 들어 이런 질문을 해볼게요.
“지난달에 반복된 품질 이슈가 뭐였지?”
“이 거래처 요청은 전과 뭐가 달라졌지?”
“이 제품을 더 만들려면 어떤 원자재부터 확인해야 하지?”
“현장에서 자주 막히는 업무는 뭐지?”
이 질문에 답하려면 먼저 기록이 있어야 합니다. 파일함에 자료가 있다, 파일로 저장되어 있다고 해서 잘 정리된게 아닙니다. AI가 읽고, 비교하고, 다시 쓸 수 있는 형태여야 합니다.
교육 전에 샘플 데이터를 봅니다
제가 샘플 데이터를 요청하는 이유는 강의를 통해 고객사의 실제 업무를 넣어서 효용을 바로 느끼도록 하기 위해서 입니다.
예제 파일로도 클로드 사용법은 설명할 수 있습니다. 하지만 그러면 “클로드가 이런 것도 하네요”에서 끝나기 쉽죠.
실제로 쓰는 엑셀 한 장을 보면 질문이 달라집니다.
이 파일은 누가 입력하는지, 어떤 항목은 매번 비어 있는지, 어떤 값은 사람이 반복해서 복사하는지, 어떤 정보는 다른 파일과 연결되어야 의미가 생기는지, 결과물이 보고서, 알림, 대시보드, 자동화로 이어질 수 있는지.
이런 현장의 데이터를 교육에 반영하면 참여자들의 눈빛이 달라집니다.
“이 회사의 이 일을 어떻게 바꿔볼 수 있을까” 고민하기 시작하죠. 그 차이를 느끼고 바로 적용하는 조직과 그렇지 않은 조직의 차이는 엄청 클겁니다.
데이터화부터 시작해야 합니다.
제조기업에서 AI나 데이터 이야기를 하면 처음부터 큰 시스템을 떠올리기 쉽습니다.
ERP, MES, BI 대시보드 같은 것들입니다. 물론 중요죠. 이미 쓰고 있는 회사도 많고, 더 잘 써야 하는 회사도 많습니다.
하지만 AI 도입의 시작이 꼭 거대한 구축 프로젝트일 필요는 없습니다.
이번 사전 미팅을 하면서 다시 생각했습니다. 데이터화는 생각보다 더 가벼운 일일 수 있습니다.
현장 사람이 더 쉽게 입력하고, 그 기록이 바로 정리되고, 필요한 형태로 바뀌는 환경을 만드는 것이죠.
종이에 쓰던 내용을 간단한 폼으로 남기고, 사진과 메모를 따로 저장하지 않고 하나의 기록으로 묶기, 엑셀에 매번 붙여넣던 내용을 AI가 정리하기, 보고서를 만들기 위해 다시 가공하던 데이터를 처음부터 쓰기 좋은 형태로 쌓기 같은 것들이죠.
작게 보면 입력 방식의 변화입니다. 길게 보면 회사가 일하는 방식이 바뀌는 일입니다.
클로드 강의에서 다루고 싶은 것
이번 원데이 클래스에서도 클로드 기능으로 시작하지 않습니다.
"우리 회사에서는 이 업무부터 바꿔볼 수 있겠다." 이런 생각이 자연스럽게 들도록 하는게 목적이기에 바로 실전에 적용하도록 설계했습니다. 실제 데이터를 바탕으로 요청사항에 맞춰서요.
강의 전에 샘플 데이터를 요청하는 이유도 여기에 있습니다. 우리 회사의 진짜 일을 가지고 시작해야 "클로드가 이런 것도 하네"에서 멈추지 않고 "이 일을 이렇게 바꿔볼 수 있겠다"로 이어지기 때문입니다.
AI 교육이나 클로드 코드 도입을 고민하고 계신다면, 먼저 회사 안에서 매일 반복되는 일 하나를 떠올려 보세요. 바로 그 일이 시작점입니다.
