데이터 에이전트가 읽을 「매출」의 뜻은, 우리 팀 어디에 적혀 있나요?
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회의에서 같은 숫자에 두 개의 답이 나오면, 누가 틀렸는지부터 따지게 됩니다. 예로 만든 장면 하나를 보겠습니다.
월요일 회의에서 팀장이 묻습니다. “지난달 매출 얼마였죠?” 두 사람이 동시에 답하는데 숫자가 다릅니다. 한 사람은 부가세를 뺀 금액을 말했고, 다른 사람은 부가세를 넣은 금액을 말했습니다. 한 사람은 대리점 판매까지 합쳤고, 다른 사람은 직접 판매만 셌습니다.
한눈에 보기
핵심에이전트가 숫자를 읽기 전에, 사람끼리 그 숫자의 뜻부터 맞아야 합니다.
「지난달 매출은?」
작성자 A부가세 뺌 · 결제 완료일 · 정산 파일
작성자 B부가세 넣음 · 주문일 · 주문 원장
숫자가 둘로 갈립니다 → 다르게 적힌 칸부터 맞춥니다
바로 할 일두 사람이 지표 세 개의 정의를 서로 보지 않고 적은 뒤, 차이부터 맞추기
누구도 틀리지 않았습니다. 「매출」이라는 말이 두 가지 뜻으로 쓰이고 있었을 뿐입니다.
사람끼리는 이게 금방 풀립니다. “아, 부가세 빼고요?” 한마디면 되니까요. 지난주에 나온 소식은 이 대화에 AI가 끼어드는 이야기입니다.
1. 정의가 적혀 있어야 에이전트도 같은 숫자를 읽습니다
오픈AI가 9월 10일 ChatGPT Work에 데이터 분석용 에이전트를 붙였습니다. 발표 내용과 권한이 어떻게 적용되는지는 「주간 AI 동향 — 9월 둘째 주」에 정리해 뒀습니다. 여기서는 숫자의 뜻 이야기만 하겠습니다.
발표문에서 제 눈에 들어온 건 한 대목이었습니다. 이 에이전트가 조직이 정해 둔 지표 정의와 계산식을 읽어서 분석에 쓴다는 부분입니다.
방향은 맞습니다. 에이전트가 「매출」을 제멋대로 해석하지 않고, 회사가 정한 뜻을 따르겠다는 거니까요.
다만 여기에는 조건이 붙습니다. 회사가 정해 둔 뜻이 어딘가에 적혀 있어야 에이전트도 그걸 읽을 수 있습니다.
2. 그 뜻은 몇 사람 머릿속에만 있기 쉽습니다
매주 쓰는 숫자인데, 계산하는 방법이 어디 적혀 있냐고 물으면 대답이 늦어지는 팀이 있습니다.
“그건 ○○ 님이 뽑으세요.”
정의가 없는 게 아닙니다. 그 사람 머릿속에 있습니다. 그 사람이 매번 같은 방식으로 뽑아 왔기 때문에 숫자가 흔들리지 않았던 겁니다.
데이터 에이전트가 들어오면 이 구조가 드러납니다. 적힌 정의가 없으면 빈자리는 에이전트가 그럴듯한 쪽으로 채울 가능성이 크고, 그렇게 나온 숫자는 겉보기엔 멀쩡한 표로 옵니다.
AI가 빈 기준을 조용히 채운다는 이야기는 「말하지 않은 기준은, AI가 대신 정합니다」에서 했고, 거기서는 AI에게 스스로 정한 기준을 밝히게 하라고 권했습니다. 오늘은 그보다 한 걸음 앞입니다. 에이전트가 읽을 정의를 적어 두려면, 그 전에 사람 사이의 기준부터 맞아 있어야 합니다.
그렇다고 “그 사람한테 다 적어 달라고 하면 되겠네”로 끝나지는 않습니다. 오래 같은 방식으로 세어 온 사람일수록, 자기가 무엇을 당연하게 빼고 넣는지 말로 다 꺼내지 못합니다. 너무 익숙해서요.
그래서 혼자 적지 않고, 두 사람이 따로 적게 합니다. 같은 질문 하나가 어디서 두 숫자로 갈라지는지는 이렇게 생겼습니다.
3. 동작 — 숫자 이름 세 개의 완성 정의를, 두 사람이 따로 적어 보십시오
거창한 데이터 사전을 만들자는 이야기가 아닙니다. 10분이면 되는 일부터 권합니다.
우리 팀이 회의에서 매주 입에 올리는 숫자 이름 세 개를 고릅니다. 매출, 신규 고객, 처리 건수 같은 것들이요. 그리고 같은 팀 두 사람이 서로 보지 않고 이름마다 완성 정의를 한 문장씩 적습니다. 무엇을 넣고 빼는지, 어느 날짜로 기간을 자르는지, 어디서 가져오는지가 모두 들어간 문장이어야 합니다.
두 사람이 적은 문장을 나란히 놓으면 예컨대 이런 표가 됩니다. 마지막 「차이」 열은 다 적은 뒤에 둘이 함께 채웁니다.
| 지표 | 작성자 A의 완성 정의 | 작성자 B의 완성 정의 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 신규 고객 | 지난달 처음 결제한 사람 수. 가입만 한 사람과 재가입자는 뺀다. 기준일은 첫 결제일, 원천은 주문 파일 | 지난달 가입한 회원 수. 결제하지 않은 사람과 재가입자도 넣는다. 기준일은 가입일, 원천은 회원 명단 | 결제 여부, 재가입자 포함 여부, 첫 결제일과 가입일, 주문 파일과 회원 명단 |
| 매출 | 부가세를 뺀 결제 금액. 취소·환불 건은 빼고 대리점 판매는 넣는다. 기준일은 결제 완료일, 원천은 정산 파일 | 부가세를 넣은 주문 금액. 직접 판매만 세고 취소 건은 취소한 달에 뺀다. 기준일은 주문일, 원천은 주문 원장 | 부가세, 대리점 포함 여부, 취소를 빼는 시점, 결제 완료일과 주문일, 정산 파일과 주문 원장 |
| 처리 건수 | 지난달 완료 처리한 문의 수. 중복 접수는 1건으로 합치고 재처리는 뺀다. 기준일은 완료일, 원천은 시스템 처리 기록 | 지난달 접수된 문의 수. 중복 접수와 재처리도 각각 1건으로 센다. 기준일은 접수일, 원천은 팀 업무 관리표 | 완료와 접수, 중복과 재처리를 세는 법, 완료일과 접수일, 시스템 기록과 업무 관리표 |
「차이」 열에 적힌 것이 발견입니다. 에이전트를 들이기 전에 먼저 맞춰야 할 곳이 거기 있습니다. 제품 조건은 앞으로도 바뀌겠지만, 이 표는 어떤 도구를 들이든 그대로 쓸 수 있습니다.
마무리
처음의 월요일 회의로 돌아가 보겠습니다. 표를 한 번 채워 두면 “아, 부가세 빼고요?”는 회의 중에 알아채는 일이 아니라 미리 맞춰 둔 한 줄이 됩니다.
데이터 에이전트도 「매출이 얼마냐」는 질문에 답을 내놓겠지만, 그 답이 우리 팀이 말하는 매출과 같은 뜻인지는 도구가 보장하지 않습니다. 답의 품질은 데이터 상태·권한·계산식에도 달려 있고, 그중 정의가 맞는지는 우리가 맞춰 적어 둔 만큼만 확인할 수 있습니다.
팀에서 매주 쓰는 숫자 이름 세 개를, 두 사람이 따로 완성 정의로 적어 나란히 놓고 차이 열 채우기.
차이가 하나도 없다면 적어도 정의 쪽 준비는 된 겁니다. 차이가 적힌 줄이 있다면 그 줄부터 맞추시면 됩니다.
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도구는 갈아타는 것이고, 실력은 실려 가는 것입니다
데이터임팩트 박상훈
AI 글은 많이 읽었는데 여전히 뭘 어떤 순서로 해야 할지 모르겠다면. 10년, 130여 건의 기업 교육 현장에서 정리한 순서 한 장을 담았습니다. 지금 내가 어디에 있는지, 도구가 바뀌어도 안 바뀌는 것은 무엇인지, 그리고 오늘 붙일 한 줄까지.
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