안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 AI를 활용해 사내 공지사항을 자동으로 생성하는 방법을 다뤄보려 합니다.이전 글에서 매뉴얼 작성 자동화까지 다뤘다면,이번에는 그보다 더 자주 작성되는 공지/안내문을 AI로 해결하는 법을 공유합니다.📢 공지사항, 은근히 어려운 이유?형식은 늘 같지만, 매번 문장 구성이 새로워야 해서 시간이 걸립니다전달하려는 메시지는 명확한데, 톤앤매너가 고민됩니다담당자가 바쁘면 결국 “나중에 정리해서 올리자”로 미뤄집니다외부 팀이나 파트너사에 보내려면 형식적/공식적 문장이 필요합니다📌 그래서 결국 복붙 → 수정 → 확인 반복...하지만 AI를 쓰면 이 흐름이 완전히 달라집니다.🤖 공지사항 자동 생성 3단계1. 핵심 정보만 입력하기예시 입력:diff복사편집- 대상: 전체 품질관리팀 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 반복되는 문서 중 하나인 **업무 매뉴얼(SOP)**을 AI로 자동화하는 방법을 소개합니다.이전 글에서 메일 분류나 회의 요약처럼 ‘일상적인 정리 업무’에 AI를 활용했다면,이번엔 지식 공유와 프로세스 전파에 집중한 실전 사례입니다.📄 매뉴얼, 왜 작성이 어려울까요?막상 ‘어떻게 설명해야 할지’ 막막합니다바쁜 실무 속에서 매뉴얼은 늘 우선순위 뒤로 밀립니다작성자마다 포맷이 달라, 일관성 없는 자료가 쌓입니다하지만 신규 직원이 오거나, 시스템이 바뀌거나, 외주사에게 내용을 넘길 때정리된 문서가 없으면 결국 커뮤니케이션 병목이 발생하죠.🤖 AI로 업무 매뉴얼을 작성하는 3단계1. 업무 흐름을 대화로 설명"이 작업은 고객이 요청하면 메일 확인 → ERP 등록 → 승인 요..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 매일 쌓여가는 메일함을 어떻게 AI로 스마트하게 정리할 수 있는지에 대해 이야기해보겠습니다.이전 글에서 회의록 자동화에 대해 다뤘다면, 오늘은 그보다 더 자주 접하는 업무,바로 이메일 처리에 AI를 접목한 사례입니다.✉️ 메일, 왜 문제인가요?업무시간의 20% 이상을 ‘메일 정리’에 씁니다중요한 메일을 놓치거나, ‘회신 누락’이 자주 발생합니다스팸/광고성/보고용/업무요청 메일이 혼재되어 있습니다하지만 매번 메일을 다 읽고 요약하고 분류하는 건 너무 비효율적입니다.여기서 AI가 등장합니다.🤖 AI가 도와주는 메일 자동화 흐름1. 메일 요약 기능GPT 모델을 이메일 원문에 연결하면 이렇게 작동합니다:text복사편집[요약] - 김팀장으로부터 5월 10일 보고서 제출 요청 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 AI를 활용한 회의 요약과 기록 자동화에 대해 이야기해보겠습니다.이전 글에서 AI를 활용한 문서 작성, 번역, 일정 관리에 대해 다뤘다면,이번에는 누구나 공감할 수 있는 "회의"라는 일상적 업무에 AI를 접목한 사례입니다.🧠 회의는 왜 AI와 잘 어울릴까?회의는 정보를 빠르게 교환하고 의사결정을 유도하는 것이 목적입니다.하지만 현실은 어떨까요?회의록 작성에만 30분…회의 내용을 놓쳐 재요청…회의 중 중요한 결론이 정리되지 않음…이 모든 문제는 기록/요약/공유가 제대로 되지 않아 생깁니다.바로 이 지점에서 AI가 빛을 발합니다.✨ AI로 회의를 자동화하는 3단계1. 자동 회의 기록 (Speech to Text)Zoom, MS Teams, Google Meet 등 주요 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 실질적으로 ‘업무를 더 빠르게, 더 정확하게’ 만들 수 있는 AI 활용법에 대해 이야기해보려 합니다.이전 글에서 데이터 시각화의 본질을 다뤘다면,이번에는 실질적인 업무 속도와 품질을 동시에 끌어올릴 수 있는 AI 사용법을 정리해보려고 합니다.📌 왜 업무에 AI를 써야 할까?업무량은 늘어가는데, 시간은 그대로입니다.이때 필요한 것은 단순한 노력이나 야근이 아니라, '도구를 바꿔서 일하는 방식 자체를 최적화' 하는 것입니다.💡 AI는 단순 반복 작업은 빠르게, 복잡한 사고는 보조하는 역할을 해줍니다."사람은 판단, AI는 처리" 이 조합이 앞으로의 표준이 될 거예요.✨ 업무 생산성을 높이는 AI 활용법 5가지1. 문서 작성 자동화GPT 기반 AI를 활용해 초안 작성, ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 데이터를 다루는 사람들이 꼭 한 번은 고민해봐야 할 주제, '데이터 시각화의 진짜 의미' 에 대해 이야기해보려 합니다.이전 글에서는 RPA, 생성형 AI, 자동화 등을 다루며 업무 혁신을 논했다면,이번에는 그 혁신의 '결과'를 어떻게 '보여줄 것인가' 에 집중해보려 합니다.데이터 시각화, 단순히 예쁜 그래프?많은 사람들이 데이터 시각화를 이야기할 때, 화려한 차트나 멋진 대시보드를 떠올립니다.하지만 진짜 중요한 것은 '무엇을, 왜 보여주는가' 입니다.✔️ 예쁜 그래프는 기억에 남지 않습니다.✔️ 의도를 명확히 전달하는 그래프는 행동을 이끌어냅니다.즉, 시각화는 의사결정을 돕기 위한 도구이지, 전시용 작품이 아니라는 거죠.좋은 데이터 시각화의 3가지 조건맥락(Contex..