AI 업무 워크플로 설계 — 프롬프트에서 프로세스로

프롬프트에서 프로세스로의 전환

초기 AI 활용 단계에서는 *"어떤 말을 입력해야 그럴듯한 답변이 나오는가?"*를 고민한다.

하지만 조직 내 실무 단계에서는 질문의 차원이 바뀐다. "이 업무가 시작되어 끝날 때까지 어떤 단계와 규칙을 거쳐야 하는가?"

AI 워크플로 7단계 표준 모델

[1. Input] → [2. Collect] → [3. Process] → [4. Verify] → [5. Approve] → [6. Act] → [7. Record]

1. Input (입력 접수): 메일, 요청서, 고객 문의, 캘린더 이벤트 등 트리거 발생
2. Collect (데이터 수집): Connector를 통해 필요한 사내 Drive 문서, 과거 이력 조회
3. Process (분석·가공): AI가 분류, 비교 분석, 금액 집계, 초안 문서 생성
4. Verify (자동 검증): 정해진 룰셋(규격, 필수값 누락, 산식 일치 여부) 기계적 검증
5. Approve (사람 승인): 중요 지표나 이상치에 대해 담당자가 최종 확인
6. Act (실행 반영): 승인된 결과를 ERP 등록, 파일 저장, 이메일 발송 등으로 실행
7. Record (감사 기록): 작업 내역, 로그, 결과 보고서를 중앙 폴더에 저장

실무 예시: 월말 거래처 정산 워크플로

• Input: 거래처로부터 이메일로 세금계산서 및 거래명세서 도착
• Collect: 메일 첨부파일을 다운로드하고 ERP 계약 정보 조회
• Process: 에이전트가 항목별 공급가액/부가세 데이터를 표로 추출
• Verify: 계약 단가 × 수량 == 청구 금액 일치 여부 전수 검사
• Approve: 불일치 항목이 발견되면 담당자에게 슬랙 알림 및 수동 확인
• Act: 검증 완료된 내역을 회계 시스템에 전표 등록
• Record: 월별 정산 완료 폴더에 아카이빙 및 감사 로그 기록

워크플로 설계의 핵심

좋은 워크플로를 만들 때 *"AI를 어디에 써볼까?"*부터 고민하지 않는다.

1. 현재 업무 흐름의 전체 단계(As-Is)를 도식화한다.
2. 그중 반복적이고, 규칙이 명확하며, 기계가 검증 가능하고, 시간이 많이 소요되는 병목 구간을 찾는다.
3. 그 지점에 AI와 자동화 도구를 정확히 배치한다.

프롬프트 엔지니어링보다 상위의 역량은 업무 프로세스 자체를 구조화하고 통제하는 능력이다.