매주 45분 낭비하는 수동 리포트, AI 기반 데이터 자동화로 해결

Context

분산된 시스템의 데이터를 사람이 직접 수집하여 리포트를 작성하는 수동 워크플로우 구조. 데이터 소스의 파편화와 빈번한 포맷 변경으로 인한 자동화 구축의 높은 진입 장벽. 단순 데이터 전사 작업으로 인한 엔지니어링 리소스 낭비 및 데이터 최신성 결여 문제.

Technical Solution

• 고정된 스크립트 방식 대신 AI 모델에 직접적인 데이터 접근 권한을 부여하는 동적 생성 구조 채택
• Natural Language Prompt를 통해 실시간 데이터 집계와 포맷팅 및 이상 징후 플래깅을 동시에 처리하는 로직 설계
• MCP(Model Context Protocol) 또는 API 통합 계층을 통해 AI 모델과 정형 데이터 소스를 연결하는 아키텍처 구현
• 하드코딩된 쿼리 대신 프롬프트 업데이트만으로 리포트 요구사항을 즉시 반영하는 유연한 인터페이스 구축
• 정해진 스케줄에 따라 라이브 데이터를 추출하여 협업 툴로 전송하는 자동화 파이프라인 구성

Impact

• 리포트 작성자 1인당 연간 39시간의 단순 반복 작업 시간 절감

Key Takeaway

정적인 스크립트 기반의 자동화보다 AI를 통한 데이터 추상화 계층을 도입함으로써 요구사항 변경에 유연하게 대응하는 적응형 자동화 설계의 중요성.