AutoLab : AI 자동화 연구실

Home

업무 자동화(Workflow Automation) 무엇부터 할까? 반복 업무 20개 분류표 + 우선순위 선정법(Impact × Effort)

What should you automate first? Use the Impact × Effort matrix and a 20-task checklist to prioritize workflow automation with Make, n8n, Opal, and Python.

HS Jeong
HS Jeong Dec 26, 2025
 
 

반복 업무를 자동화하려고 할 때, 대부분 여기서 막혀요.

 
  • “자동화 도구는 알겠는데… 뭘 먼저 자동화해야 하지?”
  • “이거 만들었다가 유지보수 지옥 되는 거 아냐?”
  • “강의/템플릿으로 팔려면 커리큘럼도 구조적으로 잡아야 하는데…”
 

그래서 오늘은 자동화 후보를 20개로 뽑고 → 우선순위를 정하는 방법을 “이해하기 쉽게, 근거(자료) 기반”으로 정리해볼게요.

 
노코드 자동화는 결국 반복 업무를 워크플로우로 바꾸는 것이고, 목표는 ‘멋져 보이는 자동화’가 아니라 안정적으로 돌아가는 시스템입니다.
 
 
 
 
 

목차

 
  1. 자동화 후보를 고르는 7가지 기준(초보용)
  1. 우선순위는 이렇게 정합니다(점수표 + 2×2 매트릭스)
  1. 솔로프리너 반복 업무 20개 분류표(바로 체크 가능)
  1. Make / n8n / Opal / Python 도구 선택 규칙(실무 기준)
  1. 실패 확률 줄이는 “3개만 먼저” 전략
  1. FAQ 3개
 
 
 

1) 자동화 후보를 고르는 7가지 기준(이것만 보면 됩니다)

 

자동화 후보는 “내가 하기 싫은 일”이 아니라 자동화에 잘 맞는 일부터 고르는 게 정답이에요.

 

특히 RPA/자동화 쪽에서 공통으로 반복되는 기준이 있어요:

  • 반복이 많고(빈도/볼륨)
  • 규칙 기반이고(rule-based)
  • 표준화/안정적이며(stable, standardized)
  • 예외가 적을수록(low exception rate)

      • 자동화에 적합하다는 거죠.

 

AutoLab 기준으로는 아래 7개만 체크하면 됩니다.

 

자동화 후보 7가지 체크

  1. 빈도(Volume): 하루/주에 몇 번 반복하나요?
  1. 시간(Time): 1회 처리에 몇 분 걸리나요?
  1. 규칙성(Rule-based): 판단 기준이 문장으로 설명 가능한가요? (예: “제목에 견적 포함 + 첨부 있음”)
  1. 입력 데이터 형태(Structured): 이메일/폼/시트처럼 “구조화된 데이터”인가요?
  1. 예외율(Exception rate): 사람 손이 자주 개입하나요? (예외가 많으면 난이도↑)
  1. 안정성(Stability): 프로세스가 매주 바뀌지 않나요? (바뀌면 유지보수 지옥)
  1. 효과(Impact): 자동화하면 “돈/시간/오류/스트레스” 중 뭐가 줄어드나요?
 
 
 

2) 우선순위는 이렇게 정합니다(점수표 + 2×2 매트릭스)

 

A. 먼저 점수표(간단 버전)로 “후보를 걸러내기”

아래 항목을 각 1~5점으로 채점하세요. (5점이 가장 좋음)

  • 빈도(Volume)
  • 시간(Time)
  • 규칙성(Rule-based)
  • 데이터 구조화(Structured)
  • 예외율(예외 적을수록 점수 높음)
  • 안정성(Stable)
  • 효과(Impact)
 

총점이 높은 5개만 남기고 다음 단계로 가면, 초보가 시행착오를 줄일 확률이 큽니다. 실무/연구에서도 PoC는 보통 저복잡·고가치/고빈도 “퀵윈”부터 시작하는 경향이 반복적으로 관찰됩니다.

 
복붙용 점수표(표)
 

B. 그 다음 2×2 매트릭스로 “지금 당장 할 것”을 고르기

  • Impact(효과): 돈/시간/오류를 얼마나 줄이나?
  • Effort(난이도): 구현/운영이 얼마나 복잡한가?
 

우선순위

  1. 고효과·저난이도 = 지금 당장(Quick Win)
  1. 고효과·고난이도 = 로드맵(프로젝트형)
  1. 저효과·저난이도 = 시간 남을 때
  1. 저효과·고난이도 = 과감히 버리기
 
 
 

3) 솔로프리너 반복 업무 20개 분류표(체크만 해도 후보가 정리돼요)

 

아래 20개는 “강의 커리큘럼”으로도 좋게, 업무 흐름 기준으로 5개 카테고리로 묶었습니다.

 
✅ 사용법
  • 일단 20개 중 “내가 실제로 하는 것”에 체크
  • 각 업무를 7점수표로 채점
  • 상위 5개만 남겨서 Quick Win부터 진행
 

(A) 리드/고객/영업(수익과 직결)

  1. 문의 메일/DM → CRM(노션/시트) 저장 + 담당 태그
  1. 상담 예약 폼 → 캘린더 일정 자동 생성 + 알림
  1. 상담 후 메모 → 요약 + 다음 액션(태스크) 자동 생성
  1. 제안서 요청 → 템플릿 복제 + 고객명 자동 채우기
  1. 계약/결제 완료 → 프로젝트 폴더/보드 자동 생성
 

(B) 문서/파일/정리(시간을 가장 많이 잡아먹는 영역)

  1. 이메일 첨부파일 → 폴더 규칙대로 저장 + 파일명 규칙 변경
  1. 파일 정리(다운로드/스크린샷) → 날짜/프로젝트별 자동 분류
  1. 문서/PDF 생성 → 견적서/계약서/리포트 자동 생성
  1. 회의록/녹취 → 요약 + 결정사항/할일 추출
  1. 링크/자료 수집 → 주제별 DB 자동 저장(태그 자동)
 

(C) 콘텐츠 운영(블로그/뉴스레터/숏폼)

  1. 글 아이디어 수집 → 캘린더/콘텐츠 보드 자동 등록
  1. 초안 작성 → 체크리스트 기반 품질 점검(제목/목차/FAQ)
  1. 발행 후 → SNS/뉴스레터로 자동 재배포
  1. 댓글/문의 → 분류/우선순위/답변 템플릿 추천
  1. 업데이트 주기 → “에버그린 글 갱신” 알림 + 작업 생성
 

(D) 운영/CS(신뢰와 유지에 직결)

  1. 고객 질문 → 카테고리 분류 + FAQ DB 업데이트
  1. 업무 진행상황 → 주간 리포트 자동 생성/발송
  1. 오류/실패 로그 → 실패 알림 + 원인 기록(재발 방지)
  1. 반복 작업(수작업 클릭) → UI 자동화 또는 파이썬으로 대체
  1. 비용/구독 정리 → 결제 내역/구독 갱신 알림 자동화
 
 
 

4) Make / n8n / Opal / Python 도구 선택 규칙(헷갈릴 때 이대로)

 

자동화는 “도구 싸움”이 아니라 프로세스 타입 싸움이에요.

 

Microsoft는 자동화를 크게

  • API 기반(디지털 프로세스 자동화, DPA)
  • UI 기반(RPA, 화면 조작)

      • 으로 나눠 설명합니다.

 

이를 AutoLab 방식으로 번역하면:

 

1) API가 있으면: Make 또는 n8n(가장 안정적)

  • Gmail/Google Drive/Notion/Slack 등 커넥터가 있으면 이게 정답
  • 운영/로그/재시도/스케줄이 편함
 

2) API가 없고 화면 클릭뿐이면: RPA 또는 Python(Selenium)

  • 사이트에서 로그인해서 버튼 눌러야 한다?
  • 이 경우는 UI 자동화가 필요해요(난이도↑)
 

3) “AI 요약/분류/생성”을 워크플로우에 넣고 싶다면: Opal(또는 AI 단계)

Opal은 자연어로 워크플로우를 만들고 시각적으로 편집해 “AI 미니앱”처럼 공유하는 방향으로 소개되고 있어요. 즉 AI 작업 단계를 빠르게 묶어볼 때 좋습니다.

 

4) 노코드로 안 되는 예외 로직이 생기면: Python을 “보강 레이어”로

  • 텍스트/데이터 정규화
  • 복잡한 조건 분류
  • 파일 처리(PDF/이미지)
  • 애매한 API 응답 처리

      • 이런 것들이 Python이 강한 영역입니다.

 
 
 

5) 실패 확률 줄이는 “3개만 먼저” 전략(100개 목표라면 더 중요해요)

 

100개 콘텐츠/100개 워크플로우를 목표로 하더라도, 시작은 이렇게 하시는 걸 추천해요.

 

1단계(Quick Win 3개)

  • 고효과·저난이도 3개만 골라서 “끝까지” 만듭니다.
  • 여기서 “끝까지”는: 예외처리 + 로그 + 실패 알림까지 포함이에요.
 

2단계(템플릿화)

  • 3개를 만들고 나면, 공통 패턴이 보입니다.
  • 그걸 “템플릿”으로 만들면 이후 속도가 폭발적으로 빨라져요.
 

3단계(커리큘럼화)

  • 초급: 스케줄 기반 자동화 → 필터 → 저장
  • 중급: 웹훅 → 분기/반복 → 에러 처리
  • 고급: API/데이터 정규화/Python 보강

      • 이 흐름으로 강의 구조가 깔끔해집니다.

 
 
 

FAQ

 

Q1. 자동화 후보가 너무 많아요. 진짜 뭘 먼저 해야 해요?

빈도 높고, 규칙 기반이고, 안정적인 업무부터요. RPA/자동화 분야에서 반복적으로 강조되는 “고빈도·반복·규칙 기반·안정적” 특성은 자동화 적합도를 크게 올립니다.

 

Q2. “AI 자동화”는 그냥 다 AI로 하면 되는 거 아닌가요?

AI는 강력하지만, 운영 관점에서는 규칙 기반(노코드/DPA) + AI 단계(요약/분류) + 예외처리 조합이 더 안정적입니다. 즉, AI는 “전체를 대체”라기보다 워크플로우의 한 단계로 넣는 게 실전적이에요.

 

Q3. 이걸 블로그/강의로 팔 수 있을까요?

가능성 높아요. 이유는 간단합니다. 사람들이 원하는 건 “도구 설명”이 아니라 내 업무에 적용할 수 있는 설계법(선정 기준/우선순위/운영 체크리스트)이거든요. 오늘 글의 7기준 + 점수표 + 20분류표는 그대로 강의 1~2강이 될 수 있습니다.

 
 
 
  • 최종 업데이트: 2025-12-26
  • 참고: Business Process Automation 개념 (IBM)
  • 참고: RPA는 고빈도/반복/규칙 기반 업무에 강함 (uipath.com)
  • 참고: 자동화 후보 선정에서 안정성/표준화 중요 (uipath.com)
  • 참고: Power Automate 관점의 자동화 유형(DPA vs RPA) (Microsoft Learn)
  • 참고: Opal(자연어 → 시각적 워크플로우/미니앱) (Ksolves)
 
 

You might also like