Copilot Power Automation: GPT 기반 워크플로우 설계

  • 워크플로우라는 개념을 이해하고, 이를 GPT와 같은 강력한 AI 도구와 연결하면 업무 프로세스를 혁신적으로 개선할 수 있음

1. 워크플로우의 개념과 사용법

  • 워크플로우(Workflow)란?
    • 특정 목표를 달성하기 위해 일련의 작업들이 정의된 순서와 규칙에 따라 진행되는 과정
    • 이는 조직이나 개인이 업무를 수행하는 방식에 대한 구조화된 정의라고 할 수 있음
  • 핵심 구성 요소
    • 작업(Tasks)
      • 목표 달성을 위해 수행해야 하는 개별적인 활동들
    • 순서(Sequence)
      • 작업들이 어떤 순서로 진행되어야 하는지를 정의
      • 순차적으로 진행되거나, 병렬적으로 진행될 수도 있음
    • 조건(Conditions)
      • 특정 작업이 수행되기 위한 전제 조건이나,
      • 워크플로우의 흐름을 변경하는 분기점
    • 트리거(Trigger)
      • 워크플로우를 시작시키는 특정 이벤트
    • 참여자(Participants)
      • 각 작업을 수행하거나 승인해야 하는 개인, 팀, 또는 시스템
  • 사용법 (일반적인 워크플로우 설계 관점)
    1. 목표 정의
      • 워크플로우를 통해 무엇을 달성하고 싶은지 명확하게 설정
        • 예: 보고서 자동 생성 및 공유, 고객 문의 처리
    2. 현재 프로세스 분석
      • 현재 업무가 어떻게 진행되는지 단계별로 분석하고,
      • 병목 현상, 비효율적인 부분, 반복적인 수동 작업을 식별함
    3. 작업 분해
      • 전체 목표를 달성하기 위한 개별적인 작업들을 나열
    4. 흐름 설계
      • 작업들 간의 순서, 의존성, 조건부 분기를 정의하여 논리적인 흐름도를 만듦
      • 플로우차트 등으로 시각화하면 좋음
    5. 역할 및 책임 할당
      • 각 작업을 누가(또는 어떤 시스템이) 수행할 것인지 명확히 함
    6. 자동화 지점 식별
      • 수동 작업을 자동화할 수 있는 기술적 도구(예: Power Automate, RPA, 스크립트, API 연동)를 적용할 지점을 식별
    7. 구현 및 테스트
      • 설계된 워크플로우를 실제 도구를 사용하여 구현하고,
      • 다양한 시나리오에 대해 철저히 테스트함
    8. 모니터링 및 개선
      • 워크플로우가 실행되는 과정을 모니터링하고,
      • 피드백을 받아 지속적으로 개선함
  • 워크플로우 관리 시스템(Workflow Management System, WfMS)
    • 워크플로우를 효율적으로 정의, 실행, 모니터링할 수 있도록 돕는 소프트웨어 시스템
    • Microsoft Power Automate, Zapier, Monday.com, Jira 등이 대표적인 예시
    • 이들은 복잡한 코딩 없이도 워크플로우를 설계하고 실행할 수 있는 기능을 제공함

2. 워크플로우 설계의 특징

  • GPT와 같은 LLM(Large Language Model)이 워크플로우에 통합되면,
  • 기존 자동화 시스템의 한계였던 ‘비정형 데이터 처리’와 ‘지능형 의사결정’ 능력이 크게 강화됨
  • 주요 특징
    • 비정형 데이터 처리
      • 이메일 본문, 회의록, 고객 피드백 등 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 LLM이 이해하고 분석하여
      • 워크플로우에 필요한 정보(핵심 키워드, 감성, 의도)를 추출함
    • 콘텐츠 생성
      • 알림 메시지, 보고서 초안, 요약 문서 등 다양한 형태의 텍스트 콘텐츠를 LLM이 직접 생성하여 수동 작성을 대체함
    • 동적 의사결정
      • 특정 조건이나 입력 값에 따라 LLM이 상황을 판단하고,
      • 워크플로우의 다음 단계를 동적으로 결정하는 데 기여함
    • 개인화 및 맞춤화
      • LLM이 수신자나 컨텍스트에 맞춰 알림 메시지의 톤앤매너, 문서의 내용 등을 개인화 함
  • 설계 시 고려사항
    • LLM 역할 명확화
      • 워크플로우의 어느 단계에서 LLM이 어떤 종류의 ‘지능적인 작업’을 수행할 것인지(예: 텍스트 요약, 감성 분석, 초안 생성) 정확히 정의해야 함
    • 프롬프트 엔지니어링
      • LLM에게 일관되고 정확한 결과를 얻기 위해 정교하게 설계된 프롬프트가 필수적
    • 데이터 흐름 관리
      • 워크플로우 각 단계에서 LLM으로 들어가는 데이터(입력)와 LLM에서 나오는 데이터(출력)의 형식을 명확히 정의
      • 필요한 경우 데이터 변환 단계를 포함해야 함
    • 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)
      • LLM의 결과물이 민감하거나 중요한 의사결정으로 이어질 경우,
      • 최종적으로 사람이 검토하고 승인하는 단계를 포함하는 것이 안전함