엑셀을 다루는 사람이라면 한 번쯤 VBA 매크로 앞에서 멈춰 선 경험이 있습니다. 반복되는 업무를 자동화하고 싶지만, 코드를 배우기엔 시간과 진입 장벽이 부담스럽습니다. 특히 실무에서는 매크로를 잘 짜는 것보다 빠르게 결과를 내는 것이 더 중요해졌습니다 AI에게 복잡한 VBA 문법 대신 자연어로 작업을 설명하면, AI가 그 의도를 이해하고 데이터를 자동으로 정리해 줍니다. 이제 엑셀 자동화는 개발자만의 영역이 아니라, 문장을 정확히 쓰는 사람이면 누구든 할수있게 되었습니다.
엑셀 VBA와 업무 자동화의 한계
엑셀 VBA는 한때 사무 자동화의 대표적인 도구였습니다. 반복되는 보고서 작성이나 데이터 정리 작업을 매크로로 처리할 수 있었기 때문입니다. 하지만 실제 현장에서 VBA는 점점 부담스러운 기술이 되고 있습니다. 가장 큰 이유는 진입 장벽입니다. VBA는 프로그래밍 언어이기 때문에 기본적인 문법 이해가 필요하고, 오류가 발생했을 때 원인을 직접 찾아 수정해야 합니다. 단순한 합계 계산 하나를 자동화하려 해도 변수 선언과 반복문, 조건문을 이해해야 하며, 작은 문법 오류 하나로 전체 코드가 작동하지 않는 경우도 잦습니다. 또 다른 문제는 유지 보수입니다. 처음 매크로를 만든 사람은 구조를 이해하고 있지만, 시간이 지나 담당자가 바뀌면 코드가 블랙박스처럼 느껴집니다. 실제로 많은 회사에서 "이 매크로는 손대지 말라"는 말이 암묵적으로 통용됩니다. 잘못 수정하면 전체 파일이 망가질 수 있기 때문입니다. 이런 상황에서는 자동화가 오히려 리스크가 됩니다. 업무 환경 변화도 VBA의 한계를 키우고 있습니다. 엑셀은 여전히 강력하지만, 데이터는 점점 외부 시스템과 연결됩니다. CSV 파일, 구글 스프레드시트, 데이터베이스, 클라우드 기반 툴과의 연동이 늘어나면서 VBA만으로 처리하기 어려운 구조가 되었습니다. 특히 비개발자 입장에서는 '왜 이 작업을 자동화하려고 코드를 배워야 하는가'라는 근본적인 의문이 생깁니다. 이 지점에서 사람들은 더 직관적인 방식의 자동화를 찾기 시작했고, 그 대안으로 AI 기반 자연어 자동화가 등장했습니다.
자연어 기반 AI활용 데이터 처리 방식
AI를 활용한 자동화의 핵심은 자연어입니다. 사용자는 더 이상 매크로 로직을 코드로 설계하지 않아도 됩니다."이번 달 매출을 거래처별로 합산해 표로 만들어 주세요"라고 입력하면, AI가 그 의도를 이해하고 필요한 작업을 수행합니다. 이 변화는 단순한 편의성 향상을 넘어 업무 사고방식 자체를 바꿉니다. 기존 VBA 방식에서는 먼저 '어떻게 구현할 것인가'를 고민해야 했습니다. 반복문을 쓸지, 조건문을 어떻게 구성할지부터 생각해야 했습니다. 반면 AI 자동화에서는 "무엇을 하고 싶은가"만 명확히 말하면 됩니다. 이는 사람에게 일을 시키는 방식과 매우 유사합니다. 그래서 프로그래밍 경험이 없는 사람도 빠르게 적응할 수 있습니다. 예를 들어 엑셀 데이터 정리 작업을 떠올려보면 차이가 분명해집니다. VBA에서는 특정 열을 기준으로 데이터를 분류하고 합산하려면 여러 줄의 코드가 필요합니다. 하지만 AI 도구에서는 "A열을 기준으로 중복 제거하고, B열 합계를 계산해 주세요"라는 문장 하나로 끝납니다. AI는 열 구조를 파악하고, 계산 방식까지 스스로 결정합니다. 또한 AI는 맥락을 기억합니다. 이전 요청과 이어지는 작업을 자연스럽게 처리할 수 있기 때문에, 단계별 자동화가 가능합니다. 이달 매출을 정리한 뒤 "작년 같은 달과 비교해서 증감률도 계산해 주세요"라고 말하면, 추가 코드를 작성하지 않아도 흐름이 이어집니다. 이런 방식은 업무 속도를 높일 뿐 아니라, 자동화를 '대화형 도구'로 인식하게 만듭니다. 결과적으로 데이터 자동화는 더 이상 개발자의 영역이 아니라, 실무자의 일상 도구로 이동하고 있습니다.
실무에서 AI 자동화 활용 전략
AI 기반 데이터 자동화를 실무에 적용할 때 중요한 점은 거창한 시스템 구축이 아닙니다. 오히려 작고 반복적인 작업부터 대체하는 것이 효과적입니다. 예를 들어 매주 반복되는 매출 집계, 월말 정산용 표 정리, 거래처별 통계 산출 같은 업무가 좋은 출발점입니다. 이런 작업은 규칙이 명확하고 반복 빈도가 높기 때문에 AI 자동화의 효과를 체감하기 쉽습니다. 실무에서는 엑셀 파일을 그대로 두고 AI를 보조 도구로 활용하는 방식이 현실적입니다. 엑셀 데이터를 복사해 AI에게 붙여넣거나, 파일을 업로드해 자연어로 작업을 지시합니다. 결과로 나온 표나 수식을 다시 엑셀에 적용하면 됩니다. 이 과정에서 VBA처럼 파일 자체가 망가질 위험도 없습니다. 또 하나의 전략은 자동화를 완성본이 아니라 '초안 생성 도구'로 활용하는 것입니다. AI가 만들어준 결과를 그대로 쓰기보다, 사람이 최종 검토를 거쳐 다듬는 방식입니다. 이렇게 하면 오류에 대한 불안감도 줄어들고, 자동화에 대한 심리적 저항도 낮아집니다. 실제로 많은 실무자들이 AI를 '능숙한 신입 사원'처럼 활용합니다. 기본적인 작업은 맡기고, 판단이 필요한 부분만 직접 처리하는 방식입니다. 장기적으로 보면 AI 자동화는 VBA를 완전히 대체하기보다 역할을 분담하게 될 가능성이 큽니다. 복잡하고 안정성이 중요한 시스템은 기존 방식이 유지되고, 일상적인 데이터 정리와 보고서는 AI가 담당하는 구조입니다. 중요한 것은 이제 자동화의 중심이 코드가 아니라 언어로 이동했다는 점입니다. 이 변화는 엑셀 업무를 훨씬 가볍게 만들고, 비개발자에게도 자동화의 문을 열어주고 있습니다.