스마트 학원 가이드: 프로세스 엔지니어의 시선 (Smart Academy Guide: A Process Engineer’s Perspective)

 지난 15년간 엔지니어로 근무하며 수많은 툴을 다뤘지만, 가장 오랜 시간 함께한 도구는 단연 엑셀(Excel)이었습니다. 특히 2022년 생성형 AI가 대중화되면서 제가 엑셀을 사용하는 방식은 완전히 바뀌었습니다. 과거에는 복잡한 수식을 외우거나 VBA 문법을 공부해야 했지만, 이제는 AI와의 협업을 통해 기초적인 함수부터 고도화된 매크로까지 너무나 쉽고 빠르게 해결할 수 있게 되었기 때문입니다. 하지만 AI를 통해 엑셀의 한계를 끝까지 밀어붙이다 보니, 역설적으로 엑셀이라는 플랫폼 자체가 가진 근본적인 한계를 마주하게 되었습니다. 대량의 데이터를 정밀하게 처리하기 위해 결국 파이썬(Python) 코딩으로 엔진을 교체하게 되었고, 나아가 동시 협업의 부재와 외부 서비스와의 연결성(API) 문제를 해결하기 위해 시스템 전체를 재설계하기에 이르렀습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 많은 현장에서 엑셀은 가장 강력한 실무 도구입니다. 이 시리즈의 첫 장에서는 엑셀을 사용 중인 많은 분께 실질적인 도움이 되고자, AI를 활용한 엑셀 매크로 자동화부터 다뤄보겠습니다. 이제 엑셀 함수를 외우지 마세요: AI가 바꾼 업무 방식 과거에는 엑셀의 복잡한 함수를 얼마나 많이 알고 있는지가 실력이었습니다. 하지만 생성형 AI의 등장으로 그 패러다임은 완전히 바뀌었습니다. 아래 이미지처럼 내가 필요한 결과값만 문장으로 설명하면, AI는 즉시 최적의 수식을 설계해 줍니다. 이제 매크로 코드를 공부하지 마세요: AI가 완성하는 1초 업무 자동화 과거에는 수천, 수만 행의 데이터를 처리하기 위해 복잡한 VBA 문법을 머릿속에 꿰고 있어야 했습니다. 하지만 생성형 AI의 등장은 그 패러다임을 완전히 바꿨습니다. 이제 실력은 '코드를 외우는 것'이 아니라, 'AI에게 무엇을 시킬지 명확히 설명하는 것'에서 나옵니다. 1. 프롬프트 한 줄로 만드는 VBA 매크로 이름과 아이디가 뒤섞인 수만 개의 데이터에서 총 누적 사용 시간을 계산해야 한다고 가정해 봅시다. 예전 ...

  1. 15년의 설계, 그리고 예기치 못한 떨림 대학에서 물리학을 전공하고 LASER 테크 기업에서의 1년, 그리고 반도체 후공정(OSAT) 분야에서 프로세스 엔지니어로 14년. 도합 15년이라는 시간 동안 저는 오차와 에러를 허용하지 않는 정밀한 세계에 몸담아 왔습니다. 그런 제 인생에 작은 균열이 생긴 건 주말마다 지인들의 자녀들을 멘토링하며 가르치던 시간이었습니다. 아이들의 성적이 오르고 배움의 즐거움을 깨닫는 모습을 지켜보는 일은, 회사에서의 승진이나 연봉 인상이 주던 성취감과는 비교할 수 없는 뜨거운 무언가를 제 가슴에 심어주었습니다. 결국 저는 15년의 엔지니어 커리어를 뒤로하고, '과학 강사'이라는 새로운 도전을 결심하게 되었습니다. 2. "선생님보다는 시스템이 더 필요합니다" 과학 강사로서의 새로운 출발을 위해 마주한 인천 송도의 학원 면접 자리. 하지만 학원 대표님은 제 이력을 보시고는 뜻밖의 제안을 건네셨습니다. "지금 우리 학원에는 과학 강사보다 이 복잡한 현장을 시스템화해 줄 전문가가 더 절실합니다." 그렇게 저는 '과학 강사' 대신, 엔지니어의 시각으로 학원 전체를 조망하고 관리하는 '관리자'로서 인생 2라운드를 시작하게 되었습니다. 3. 시스템 없는 현장, 엔지니어가 마주한 충격 출근 첫날, 제가 목격한 광경은 실로 당혹스러웠습니다. 학원의 생존과 직결된 휴원 및 퇴원 데이터 관리가 오로지 '수작업'으로 이루어지고 있었기 때문입니다. 한 달치 메신저 기록을 일일이 드래그하여 정리하는 업무. 심지어 '전체 선택(Ctrl+A)'조차 작동하지 않는 환경에서 담당자는 며칠 밤을 새우며 그 작업을 해내고 있었습니다. "원래 이렇게 하는 건가요?"라는 저의 질문에 돌아온 대답은 "네, 늘 이렇게 해왔고 이거 하는 날은 전날 밤을 새워야 해요"였습니다. 효율과 수율이 생명인 반도체 공정에서는 상상조차 할 ...