Claude Cowork 과정 참여 후기: 품질 담당자가 비교 PPT 구성을 Claude에게 맡기기까지

엑셀은 됐는데, PPT가 늘 오래 걸렸다

애니원 품질분석센터 이영찬 님은 제품이 만들어지는 전 과정의 품질을 관리합니다.

협력사에 나가 원자재를 검사하고, 베트남 생산 현장에 출장 가서 불량을 살핍니다.

완성된 제품은 직접 평가해 합격·불합격을 판정합니다.

평가 기계로 얻은 수치를 엑셀에 쌓는 것도 일의 큰 부분입니다.

주로 쓰는 문서는 엑셀과 PPT입니다. 그런데 두 문서의 무게가 달랐습니다.

"Excel은 데이터를 넣고 아는 함수를 쓰면 됐습니다. PPT는 숫자로 그래프를 만들고 보는 사람이 읽기 쉽게 구성해야 하는데, 이런 자료를 만들어 본 경험이 많지 않았습니다."

교육 전에는 AI를 채팅으로만 썼습니다.

메일 초안을 부탁하거나, 웹에서 직접 찾는 대신 검색을 맡기는 정도였죠.

본격적으로 쓴 건 이번 교육이 처음이라고 합니다.

PPT 한 건에 3~4시간

분량에 따라 다르지만 한 건에 평균 3~4시간이 걸렸습니다.

이번 달에만 5건 정도였고, 선임이 오기 전에는 더 많았다고 합니다.

평소 더 많이 다루는 건 엑셀입니다.

그래도 가장 오래 붙잡고 있는 문서를 꼽으라면 단연 PPT였습니다.

"두 제품을 비교하는 발표자료 만들어줘"

회사 업무 자료는 암호화가 걸려 있어 교육장에 가져올 수 없었습니다.

그래서 2일차와 3일차 사이 2주 동안, 암호화되지 않은 자료로 혼자 따로 만들어 봤습니다.

원자재 구매 업체를 A사에서 B사로 바꾸는 건으로, 두 제품의 물성 평가 결과를 비교하는 PPT였습니다.

꼭 만들어야 하는 자료는 아니었지만 AI로 한번 해 보고 싶었다고 합니다.

과정은 이렇게 흘러갔습니다.

1. 자료 고르기 — 암호화되지 않은 A사·B사 제품의 물성 평가 결과를 준비했습니다. 금액은 참고로만 넣었습니다.

2. 첫 요청 — "두 제품을 비교하는 발표자료 만들어줘." 세부 구성은 일부러 정해 주지 않았습니다.

3. 첫 결과 확인 — 막대나 꺾은선 정도를 예상했는데, 기울인 도넛 그래프까지 들어 있었습니다.

4. 이어서 요청 — 준 정보 밖의 데이터는 임의로 만들지 말라는 문구를 넣고, 평가 데이터를 더하고, 서식과 양식을 바꿔 달라고 했습니다.

5. 마무리 — 처음 생각했던 모습에 훨씬 가까운 발표자료가 나왔습니다.

"꺾은선이나 막대 그래프 정도를 예상했는데, 도넛 모양 그래프를 그것도 기울여서 보기 좋게 알아서 잘 해 주더라고요."

혼자 만들었다면 "A 제품 결과는 이렇다, B 제품 결과는 이렇다" 식으로 나열만 했을 것 같다고 하셨습니다. 구성을 떠올리는 일이 가장 큰 짐이었던 셈이죠.

구성은 Claude가 먼저 제안하고, 데이터는 지어내지 않게 막는다.

가장 오래 걸리던 일이 10분, 20분 만에 끝난다면

PPT를 이 방식으로 만들면 무엇이 달라지겠느냐고 물었더니, 웃으며 "업무 시간이 많이 심심해질 것 같다"고 답했습니다. 이어진 설명은 진지했습니다.

"가장 오래 걸린다고 생각했던 일이 10분, 20분 만에 끝나 버리면 여유 시간이 굉장히 많이 늘어날 뿐더러, 다른 업무도 처리할 수 있는 시간적 여유가 생길 거고요."

입력은 사람이, 함수 고르기는 AI가

사람이 꼭 해야 하는 단계도 분명히 짚으셨습니다. 평가 기계로 얻은 수치를 엑셀에 넣는 일입니다.

"사진으로 찍어 AI에게 입력을 맡길 수는 있지만, 사람이 반드시 확인해야 해서 직접 입력하는 편이 낫다고 봅니다."

사진은 텍스트가 아니라서, 해상도가 낮으면 실제와 다른 값으로 읽은 적이 있었다고 합니다.

반대로 상황에 맞는 함수를 고르는 일은 AI에게 맡겨도 충분하다고 봤습니다.

다음은 점착력 트렌드와 공정능력 분석

교육에서 가장 새로웠던 건, 사람이 자리에 없어도 Claude에게 일을 시켜 두면 알아서 처리한다는 점이었다고 합니다.

2일차에 다룬 예약 작업입니다.

그래서 가장 먼저 붙여 보고 싶은 업무도 그 방식에 맞는 일을 골랐습니다.

제품 데이터 트렌드 그래프와 공정능력 분석입니다.

같은 제품의 생산 월별 데이터를 엑셀 한 곳에 모아, 월·연 평균으로 트렌드를 봅니다.

점착력 기준이 2000±500이면 1500도 2500도 합격이지만, 2000에 가까울수록 좋습니다.

그래서 합격 여부보다 중심값에서 얼마나 벗어나는지를 관리합니다.

지금은 사람이 월별 데이터를 모아 그래프를 그리고, 해석하는 데도 따로 시간을 씁니다.

데이터 입력은 계속 사람이 하더라도, 미리 넣어 둔 지시문으로 Claude가 그래프와 해석을 함께 내준다면 이야기가 달라집니다.

"주마다, 로트마다 진행하게 된다면, 사람이 없이도 미리 입력해 놓은 프롬프트만으로 Claude가 알아서 처리해 주면 굉장히 좋을 거라고 생각합니다."

1년 뒤의 업무 방식을 떠올린 답

이번 경험을 한 문장으로 부탁드리자, AI를 거의 처음 써 본 사람답게 솔직한 답이 돌아왔습니다.

당장의 변화보다 쌓이는 변화였습니다.

"당장 내일 크게 달라지지는 않겠지만, 배운 내용을 참고하며 계속 쓰다 보면 1년만 지나도 제 업무 스타일이 굉장히 많이 바뀌어 있을 것 같습니다."

매달 반복되는 PPT와 트렌드 분석은 한 번 지시문을 다듬어 두면 다음 달에 그대로 다시 쓸 수 있습니다.

1년이라는 시간은 그 지시문이 열두 번 다듬어지는 시간이기도 합니다.

매달 만드는 비교 PPT나 트렌드 그래프가 있다면 지난번 결과물과 원본 엑셀을 가져오세요. 구성은 Claude에게 맡기고 데이터는 지어내지 않게 막는 요청문을 과정 안에서 만들어 봅니다.