[boostcourse] 업무 자동화 기획 _ (1) 문제 정의하기

 

이전 포스팅에서 고객 대응 에이전트를 사례로 훑어보았다.

느낀 점은 '기획'이 중요하다는 것인데, 기획의 첫 걸음이 바로 문제를 정의하는 것이다.

문제를 바로보아야, 올바른 방향으로 해결해 낼 수 있다.

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문제 해결 접근법

💡  자동화는 만드는 기술이 아니라, 설계하는 사고에서 시작합니다. 도구는 사고를 실행하는 수단일 뿐입니다.

실제로 어떤 프로그램을 만들더라도 기획이 가장 중요한 법이다.

만들려는게 무엇인지조차 방향성이 명확하지 않은채로

'일단 개발부터 해보자', '개발해놓고 불편하면 수정하지 뭐' 라는 생각은 매우 위험하다.

개발 일을 하면서 너무 많이 겪었던 터라 강사님의 말씀이 매우 와닿았다.

(물론 기획을 완성도있게 한다고 개발을 차일피일 미루면 안되겠지!)

 

1. 최종 결과를 먼저 정하지 않은 경우. 중간 방향성을 잃기 쉬움

2. 전체 흐름을 보지 못하면 부분은 맞아도 전체는 연결되지 않음

3. 예외사항을 고려하지 않음. 잘 될 때만 생각하고 문제가 생겼을 때를 생각하지 않음

 

=> 아웃풋 중심 사고와 시스템 사고가 필요하다!

 

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아웃풋 중심 사고 vs. 시스템 사고

두 사고법은 서로 다른 질문에 답하며, 함께 쓸 때 가장 강력

구분	아웃풋 중심 사고 "What"	시스템 사고 "How"
핵심 질문	"최종적으로 어떤 결과물이 나와야 하는가?"	"이 구조가 계속 잘 돌아가려면 어떻게 설계해야 하는가?"
사고방향	결과물 →거꾸로 →과정 설계(역방향)	요소 → 프로세스 → 피드백 → 개선(순환)
주요 목표	전달 시점의 아웃풋을 완성도 있게 만들기	지속적으로 스스로 개선하는 시스템 만들기
잘 어울리는 상황	보고서 생성, 알림 발송, 문서 처리 자동화	데이터 모니터링, 반복 수집 분석, 지속적 운영
n8n 활용	어떤 데이터가 최종적으로 어디에 전달될지 먼저 설계	워크플로우가 반복, 순환하며 자기 교정하도록 설계
	결과를 완성하는 사고	그 결과가 계속 나오도록 유지하게 하는 사고

 

 

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아웃풋 중심 사고

개념 이해 _ 아웃풋 중심사고란? 이게 왜 효과적일까?

최종적으로 어떤 모습이어야 하는지 먼저 그려보는 방식. 기획의 방향성을 잡아준다.

💡  어떤 결과가 나와야하는가? 누가 어디서 어떤 형태로 이 결과를 보게 될 것인가? → 설계 → 결과 도출

i.e.
slack에 어떤 메세지가 도착해야하지? → 그 메세지를 만들려면 어떤 데이터가 필요하지? → 그 데이터를 어디서 어떻게 가져오지?

e.g. 
먼저 어떤 공간이 만들어져야하는지 건물의 설계도를 그리고, 어떤 자재와 공정이 필요한지 결정하는 건축가

 

⭐ 4단계 프레임워크 

1. 문제 재정의	2. 아웃풋 이미지	3. 성공 조건	4. 프로세스
해결하려는 문제가 뭘까?	최종 결과물은 어떤 모습일까?	잘 작동했다고 보는 기준은?	어떤 노드들이 어떤 순서로 동작해야할까?
표면적 요구 뒤에 숨은 진짜 필요를 파악하기	누가, 무엇을, 어디서, 어떤 형태로 받아볼지 구체적으로 그려보기	성공적으로 작동했다고 판단할 수 있는 세부 조건을 리스트업하기	앞에서 얻은 답을 기반으로 노드 구성과 데이터 흐름을 설계하기

 

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시스템 사고

계속 안정적으로 돌아가게 하는 사고방식

개념이해 _ 순환 프로세스와 피드백이란? 

어떤 일이 왜 그렇게 돌아가고 어떻게 변하고 어떻게 유지되는지 전체 흐름과 반복 구조로 이해

한 번 잘 되게 만드는 것이 아니라 계속 잘 돌아가게 만드는 방법

 

⭐ 순환과 피드백 개념

• 순환 : 계속 반복되며 돌아가는 구조
• 피드백 : 과정에서 문제가 생기거나 결과가 나왔을 때 어떻게 조정할 것인지 알려주는 신호

3가지 구성요소 _ 요소(Element) · 프로세스(Process)  · 피드백(FeedBack)

요소 (Element)	프로세스 (Process)	⭐피드백 (Feedback)
시스템을 이루는 부품	요소들이 서로 영향을 주고받는 방식	결과를 보고 다시 조정하는 루프
시스템을 구성하는 독립적인 부분	요소를 연결하는 다리	목표에 기반하여 하위 항목을 리뷰하고 교정하는 과정
e.g RSS 피드 소스 AI 요약 모델 Slack 채널 이메일 알림...	e.g 트리거→RSS수집 →키워드필터 →AI요약 →Slack발송	e.g 오류 감지 → 재시도 or 담당자 알림 주간 성공률 리포트 생성
요소가 프로세스를 통해 연결되고, 피드백이 시스템 전체를 목표 방향으로 유지하고 개선 피드백이 빠지면 시스템은 점점 목표에서 벗어나게 됨 (궤도 이탈!)

피드백이 중요한 이유

⚠ 피드백이 없는 워크플로우	✅ 피드백이 있는 워크플로우
오류가 발생해도 모른다 며칠 째 작동을 안해도 방치된다 API 요금이 폭발해도 알림이 없다 데이터 품질이 낮아져도 감지 못 한다	오류 발생 즉시 담당자에게 알림이 간다 주간 실행 성공률 리포트를 자동으로 생성한다 이상 감지 시 실행을 일시 중지한다 3회 실패 시 자동 재시도 후 에스컬레이션
👉 피드백은 주로 오류감지(Error Trigger), 조건 분기(IF 노드), 자동 재시도(Retry 설정), 로그 저장 노드 등으로 구현합니다.

 

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적용예시 _ 실제 업무 자동화 기획에 어떻게 적용할까?

🙌 "뉴스를 수집하고 요약해서 알림을 보내주세요"

 

[아웃풋 중심 사고]

1. 문제 재정의

   매일 아침 핵심 뉴스를 써치해서 볼 때 30분의 시간이 걸림

2. 아웃풋 이미지

  매일 아침 같은 시간에 핵심 뉴스 3개를 요약하여 보내주기

3. 성공 조건 

  1) 시간에 맞게 알림이 가는지 

  2) 관련 뉴스만 선별이 되었는지 

  3) 3개만 골랐는지

  4) 요약이 짧게 되었는지 

  5) 링크가 포함되었는지 

  6) 문제 시 알림이 가는지

4. 프로세스 

  정해진 시간에 도착 → 뉴스 모으기 → 관련 뉴스 고르기 → 요약 → 결과 전달하기 → 문제가 생기면 알림 보내기

 

👉 성공 기준을 먼저 정하면, 그 기준을 충족하는 과정이 자연스럽게 따라옴. 즉, 기준이 명확할수록 필요한 단계가 쉽게 보임

 

[시스템 사고]

1. 요소 : 뉴스 출처, 요약 기능, 결과 전송 채널, 오류 기록

2. 프로세스 : 정해진 시간 → 뉴스 모으기 → 관련 뉴스 고르기 → 요약 → 전달

3. 피드백 : 오류 발생 시 알림 → 여러 번 실패 시 재시도 → 주기적 결과 점검

 

 

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