챗GPT로 엑셀 업무 자동화하기 — 함수부터 파일 취합까지

"AI가 계산해 준 숫자를 그대로 정산에 쓸 수는 없잖아요. 그래서 결국 엑셀로 다시 확인합니다."

정산팀 과장님이 사전 미팅에서 하신 말씀입니다. 팀에서 이미 챗GPT를 쓰고 있었는데, 쓰고 나서 다시 검산하느라 시간이 더 걸리는 상태였습니다.

사전 조사에서 확인한 것

어떻게 쓰고 계신지 물어봤더니 원인이 바로 나왔습니다.

① 표를 채팅창에 붙여넣고 있었다 — 엑셀에서 범위를 복사해 대화창에 그대로 붙였습니다. 그리고 합계를 물었습니다.

② 그 숫자가 틀렸다 — 가끔이 아니라 자주였습니다. 그런데 그럴듯하게 나오니 매번 검산해야 했습니다.

③ 왜 틀리는지는 몰랐다 — 이게 핵심이었습니다. 원인을 모르니 "AI는 숫자에 약하다" 로 결론 내고 계셨습니다. 절반만 맞는 말입니다.

과장님이 원한 건 새 기능이 아니라 "언제 믿어도 되는지 아는 것" 이었습니다.

설계 — 틀리는 걸 먼저 보게 했다

7시간의 첫 시간을 일부러 틀리게 만드는 데 썼습니다.

같은 데이터를 두 방식으로 넣고 결과를 나란히 놓습니다. 표를 채팅창에 붙여넣은 것과, 엑셀 파일로 올린 것.

① 채팅창에 표로 붙여넣기
   합계 48,120,000   평균 240,600      ← 엑셀과 다름

② 엑셀 파일 업로드 (파이썬 실행)
   import pandas as pd
   df['운임'].sum()    # 47,930,000
   df['운임'].mean()   # 239,650       ← 엑셀 SUM/AVERAGE 와 일치

차이가 나는 이유가 이 교육의 뼈대입니다.

• 붙여넣으면 생성형 AI가 직접 숫자를 더합니다. 언어 모델이 산수를 하는 것이라 자릿수가 크고 행이 많을수록 어긋납니다
• 파일을 올리면 AI가 파이썬 코드를 짜서 실행합니다. 계산은 파이썬이 합니다. 파이썬은 숫자에 환각을 일으키지 않습니다

"AI는 숫자에 약하다" 가 아니라 "AI에게 직접 계산시키면 약하다" 입니다. 이 한 줄이 검산 습관을 바꿉니다.

진행

1단계 — 무엇을 시킬 수 있는지부터 물었다

시작을 "챗GPT에게 챗GPT의 쓸모를 묻는 것" 으로 잡았습니다. 업무 효율화·자동화를 어떻게 도울 수 있는지 물으면 데이터 정제, 분석과 시각화, 작업 자동화, 템플릿 생성까지 목록이 나옵니다.

이 습관 자체가 산출물입니다. 교육에서 다루지 않은 업무를 만났을 때 참가자가 스스로 물어보게 됩니다.

2단계 — 실습 데이터를 AI에게 만들게 했다

실제 정산 데이터에는 거래처와 단가가 들어 있어 실습에 그대로 쓰기 어렵습니다. 그래서 같은 구조의 가상 데이터를 만들게 했습니다.

한 번에 안 됩니다. 처음에는 빈칸만 주거나 10건만 만들어 주기도 합니다. 추가 지시를 몇 번 해서 원하는 형태를 얻는 과정을 그대로 겪게 했습니다 — 첫 답이 기대와 다른 것이 정상이라는 감각이 이 교육 내내 필요하기 때문입니다.

3단계 — 함수를 배워서 쓴다

여기서부터 실무입니다. "이런 조건의 데이터만 뽑고 싶다" 를 말로 설명하면 함수를 추천해 줍니다.

D열이 '서울' 인 행의 E열 값을 모두 더하고 싶어. 어떤 함수를 쓰면 돼?

SUMIF 를 추천하고 수식을 그대로 줍니다. 코드 블록 우측 상단의 복사 버튼으로 붙여넣으면 끝입니다.

조건에 맞는 행 전체를 뽑고 싶다고 하면 FILTER 를 줍니다. 이건 결과가 여러 행·여러 열로 펼쳐지는 함수라, 한 셀에 넣으면 범위가 자동으로 채워집니다.

이 구간에서 참가자들이 얻은 것은 함수 두 개가 아니라 "함수 이름을 몰라도 된다" 는 사실이었습니다.

4단계 — 조건부 서식, 그리고 AI가 틀리는 지점

만족도가 5점인 칸은 파란색, 1점인 칸은 빨간색으로 칠하기로 했습니다.

여기서 의도한 실패가 나옵니다. 챗GPT가 알려주는 메뉴 경로가 실제 엑셀 화면과 다릅니다. '새 규칙' 안의 항목 이름이 버전마다 다르기 때문입니다.

그래서 원칙을 하나 정리했습니다.

메뉴 이름은 참고만 하고 화면에서 비슷한 것을 찾습니다. 설명이 다르다고 프롬프트를 고치며 시간을 쓸 일이 아닙니다.

참고로 조건부 서식은 한 번 걸어두면 값이 바뀔 때 색도 따라 바뀝니다. 매크로로 칠하는 것과 다른 점입니다.

5단계 — 분석은 파일을 올려서

1단계에서 본 차이를 실제 업무 데이터로 다시 확인했습니다.

파일을 올리고 기초통계량을 요청하면 파이썬이 평균·최솟값·최댓값·표준편차를 냅니다. 그것을 엑셀에서 AVERAGE · MIN · MAX · STDEV · COUNTIF 로 직접 구해 대조하게 했습니다.

전부 일치합니다. 이 대조를 각자 자기 손으로 해본 것이 이 교육에서 가장 오래 남은 장면이었습니다. 설명으로 들은 것과 확인한 것은 다릅니다.

6단계 — 그래프는 AI가 그리지 않는다

이것도 오해가 많은 대목입니다. 챗GPT는 그림을 그리는 게 아니라 그래프를 그리는 파이썬 코드를 짭니다. 파일을 올린 상태라면 그 코드를 바로 실행해 이미지를 보여 줍니다.

한글 축 이름이 깨지면 파일 탓이 아닙니다. 파이썬 기본 폰트에 한글이 없어서입니다. 나눔고딕 같은 .ttf 를 대화창에 함께 올리면 해결됩니다.

7단계 — 파일을 쪼개고 다시 합친다

이 팀에 가장 급한 업무였습니다. 월정산 통합표를 지점별로 나눠 배포하고, 회신본을 다시 하나로 합치는 일을 매달 반복하고 있었습니다.

분리 — "지점 열의 값에 따라 파일을 나눠 달라" 고 하면 파이썬이 파일을 만들어 다운로드 링크를 줍니다. 13개 지점이면 13개 파일입니다.

취합 — 회신본을 올려 하나로 합칩니다. 여기서 실무 제약이 하나 나왔습니다. 파일 업로드는 한 번에 10개까지입니다. 13개면 10개를 먼저 올려 합치고, 나머지 3개를 이어서 올립니다.

대조 — 합친 결과를 원본과 비교합니다. 정렬 순서를 맞춘 뒤 항목별로 확인하면 일치합니다. 이 단계를 건너뛰지 않도록 절차에 넣었습니다.

이 방식으로 안 되는 것

• 표를 붙여넣으면 숫자가 틀립니다. 반드시 파일로 올립니다. 이 교육에서 가장 중요한 한 줄입니다
• 업로드는 한 번에 10개까지입니다. 그 이상은 나눠 올려야 합니다
• UI 메뉴 경로는 자주 틀립니다. 함수·매크로와 신뢰도가 다릅니다
• 대화창을 벗어나면 파일이 사라집니다. 만들어진 파일은 그 자리에서 내려받아야 합니다
• 거래처·단가가 든 원본은 올리기 전에 판단이 필요합니다. 이 팀은 실습에 가상 데이터를 썼습니다

운영 준비 — 무엇을 올릴 수 있는지 먼저 정했다

정산 데이터에는 거래처명과 단가가 들어 있습니다. 교육 전에 어디까지 외부 도구에 올릴 수 있는지를 팀에서 정하고 왔습니다.

결론은 "가상 데이터로 절차를 익히고, 실제 데이터는 사내 정책에 맞는 도구에서 같은 절차를 쓴다" 였습니다. 절차는 도구가 바뀌어도 그대로 갑니다.

그리고 실습용 가상 데이터를 미리 만들지 않았습니다. 만드는 것부터 교육 안에서 했습니다 — 다음에 다른 업무를 연습할 때 스스로 만들 수 있어야 하기 때문입니다.

진행 중에 나온 질문

"그럼 검산은 계속 해야 하나요?"

답은 "종류가 바뀝니다" 였습니다.

파일을 올려 파이썬이 계산했다면 산술 오류를 걱정할 필요는 없습니다. 대신 확인할 것은 다른 쪽입니다 — 올린 파일이 맞는 파일인지, 필터 조건이 의도대로 걸렸는지, 결측치가 어떻게 처리됐는지.

"AI가 더한 값이 맞나" 를 보던 검산이 "AI가 무엇을 대상으로 계산했나" 를 보는 확인으로 바뀝니다. 뒤쪽이 훨씬 빠르고, 사람이 잘하는 일입니다.

교육이 끝났을 때 남은 것

그달 정산 통합표가 실제로 만들어졌습니다. 예제가 아니라 그 주에 처리해야 할 건이었습니다.

석 달 뒤 확인했을 때 과장님이 짚으신 변화는 시간이 아니었습니다.

"이제 붙여넣지 않습니다."

팀 전원이 파일을 올리는 방식으로 바뀌었고, 그러자 검산이 짧아졌다는 것입니다. 전에는 결과 전체를 다시 확인했는데, 이제는 무엇을 대상으로 계산했는지만 봅니다.

월정산 분리·취합은 반나절 걸리던 것이 20분이 됐습니다. 다만 이건 부수적이었습니다. "믿어도 되는 경우와 아닌 경우를 가르게 된 것" 이 실제 성과였습니다.

다룬 도구

• 챗GPT 파일 업로드 — 파이썬으로 계산합니다. 숫자를 다룰 때는 반드시 이쪽
• 엑셀 함수 — SUMIF · FILTER. 이름을 몰라도 말로 설명하면 나옵니다
• 조건부 서식 — 값이 바뀌면 색도 따라 바뀝니다. 매크로와 다릅니다
• 파이썬 (AI가 실행) — 분석·그래프·파일 분리와 취합을 대신합니다

비슷한 교육을 검토 중이시라면

이 과정은 7시간이었습니다. 숫자 검증과 파일 취합만 필요하면 3시간으로도 됩니다. 다만 함수와 서식까지 다루려면 하루가 맞습니다.

• AI가 낸 숫자를 다시 검산하고 있는가 — 그렇다면 원인부터 봐야 합니다
• 같은 양식을 나눠 배포하고 다시 취합하는가 — 물류·정산·영업에서 잦습니다
• 외부 도구에 올릴 수 있는 데이터 범위가 정해져 있는가 — 없으면 먼저 정합니다

다루시는 정산·취합 업무의 주기와 파일 개수만 알려주시면 어느 구간부터 손대면 좋을지 정리해 보내 드립니다.