개념·관점 · Concept
어떤 업무 루프를 먼저 AX로 만들까
후보는 늘 많다. 문제는 무엇을 고르느냐인데, 가장 눈에 띄는 일과 가장 값있는 일은 대개 다르다.
AX를 맡으면 실제로 무엇을 하나에서 다섯 자리 중 맨 앞에 “문제를 고른다”를 뒀다. 그리고 가장 자주 틀리는 자리라고도 적었다. 이 글은 그 자리만 떼어, 후보가 여럿 올라왔을 때 무엇을 먼저 집을지 거르는 기준을 정리한다.
무엇을 고르느냐가 결과의 절반을 정한다. 좋은 구현도 잘못 고른 문제 위에서는 쓸모가 없고, AX의 흔한 실패는 모델이 약해서가 아니라 바꿀 필요 없는 일을 바꾸거나 바꿔야 할 일을 못 고르는 데서 온다.
세 개의 필터
후보를 거를 때 나는 세 가지를 차례로 통과시킨다. 빈도, 경계, 회복 가능성. 위에서 아래로 갈수록 더 강하게 거른다 — 많은 후보가 빈도에서 살아남았다가 회복 가능성에서 떨어진다.
빈도. 자주 반복되는 일일수록 자동화가 아끼는 시간이 누적된다. 한 달에 한 번 하는 일은 잘 만들어도 본전 뽑기 어렵고, 만드는 동안 그 일이 또 바뀐다. 매일·매시간 반복되는 판단이 좋은 출발점이다.
경계. 입력이 무엇이고 무엇이 “잘 된 것”인지가 분명해야 한다. 경계가 흐린 일은 자동화해도 결과를 검증할 수가 없어서, 믿을 수 있는지조차 답하지 못한다. 사람이 봐도 “이게 맞나?” 싶은 모호한 판단은 기계에 넘기기 전에 먼저 기준부터 세워야 한다.
회복 가능성. 틀렸을 때 되돌릴 수 있는가. 이건 다른 둘보다 우선한다 — 빈도가 높고 경계가 분명해도 한 번 틀리면 복구 불가능한 일이라면 후보에서 뺀다. 자동화의 전제는 “가끔 틀린다”이기 때문에, 틀림을 감당할 수 없는 일은 애초에 대상이 아니다.
시연용과 가치 있는 루프
세 필터를 통과해도 함정이 하나 남는다. 가장 고르고 싶어지는 일이 대개 가장 값있는 일이 아니라는 점이다. 실천편에서도 짚었지만, 데모가 잘 나오는 루프는 보통 경계가 좁아 실제로 아끼는 시간이 적고, 정작 시간을 잡아먹는 루프는 업무 흐름 깊숙이 박혀 있어 보여주기엔 밋밋하다.
그래서 “이걸 시연하면 멋질까”가 아니라 “이게 안 되면 누가 매번 시간을 쓰나”를 묻는다. 후자에 또렷한 답이 있으면, 화면이 밋밋해도 그게 먼저다.
하나를 끝까지
마지막은 욕심의 문제다. 후보가 여럿 통과하면 다 건드리고 싶어지는데, 여러 개를 얕게 벌여두면 어느 것도 운영 단계까지 못 간다. 하나를 골라 승인 게이트와 운영까지 끝까지 끌고 가 보면, 그 과정에서 다음에 무엇을 골라야 할지에 대한 감이 훨씬 정확해진다. 첫 루프는 결과물이면서 동시에 다음 선택을 위한 학습이다.
아직 정리 중인 부분도 있다. 세 필터에 가중치를 어떻게 줄지, 빈도는 낮지만 한 번의 가치가 큰 일(예: 분기 한 번이지만 큰 결정)을 어떻게 다룰지는 사례가 더 쌓여야 답할 수 있다. 지금은 “회복 불가는 먼저 거르고, 시연성에 속지 않는다”까지를 단단한 기준으로 둔다.
- 초안 작성. 세 필터(빈도·경계·회복)와 시연/가치 함정 정리 (성숙도: 탐색 중)
- 저빈도·고가치 루프 다루는 법 · 필터 가중치를 익명화 사례로 보강