제미나이 🚀 2026년 AI 자동화로 실무 매니저의 아침을 혁신하다

2026년 현재 인공지능(AI)은 단순한 보조 도구를 넘어 실무자의 ‘에이전시’를 확장하는 핵심 엔진으로 자리 잡았다. 과거에는 코딩 지식이 없는 관리자가 복잡한 데이터 처리를 자동화하는 것이 불가능에 가까웠지만, 이제는 제미나이(Gemini)와 같은 고성능 언어 모델이 그 간극을 메워주고 있다. 이번 글에서는 글로벌 공급망 관리 현장에서 매일 아침 반복되던 2시간의 수작업을 파이썬 코드로 완전히 자동화하여 리더십의 극찬을 이끌어낸 실제 사례를 공유하고자 한다.

📉 데이터 통합의 장벽: 수작업의 한계

공급망 환경에서 정확한 재고 관리는 고객 만족도와 직결되는 가장 중요한 요소다. 하지만 자동화 시스템이 구축되기 전까지, 우리 팀의 아침 풍경은 수많은 엑셀 파일과의 사투로 점철되어 있었다.

🕒 매일 오전 반복되는 20~30개 Lot 파일의 압박

매일 아침 내부 카운터파트 부서로부터 전달되는 Lot 파일은 적게는 20개에서 많게는 30개에 달했다. 이 파일들은 각기 다른 시점에 생성되어 데이터 형식이 미세하게 다르거나 누락된 정보가 포함되어 있는 경우가 많았다. 무엇보다, 이 방대한 양의 파일들을 하나하나 열어 통합(Consolidate)하는 작업부터가 고난의 시작이었다. 단순히 합치는 것에서 끝나는 것이 아니라, 중복된 SKU(Stock Keeping Unit)를 제거하고 잘못 기입된 정보를 하나하나 검증(Validate)해야 했다.

⏳ 점심 전까지 마쳐야 하는 타이트한 리뷰 일정

이 모든 통합과 검증 작업은 반드시 점심시간 전까지 마무리되어야 했다. 오후 업무가 시작되기 전 재고 상태가 완벽하게 정리되어 있어야만 고객에게 정확한 정보를 제공할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 카운터파트에서 보낸 파일에 데이터 오기입이 발생하면 이를 수작업으로 찾아내기 위해 수천 행의 셀을 대조하는 비효율적인 과정이 반복되었다. 고액 연봉을 받는 시니어 매니저급 인력이 이 단순 반복 업무에 매일 아침 2시간 동안 발이 묶여 있다는 사실은 조직 전체로 볼 때 엄청난 기회비용의 손실이었다.

🐍 제미나이 프로와 파이썬: 자동화 시스템 구축 과정

코딩 배경이 전혀 없었던 내가 이 거대한 병목 현상을 해결하기 위해 선택한 도구는 구글의 제미나이 프로(Gemini Pro)였다. 제미나이는 단순한 코드 생성을 넘어, 내가 직면한 비즈니스 로직을 이해하고 이를 파이썬 라이브러리로 구현하는 강력한 가교 역할을 해주었다.

🛠️ 비전공자가 설계한 데이터 검증 로직

가장 먼저 해결해야 할 과제는 산산조각 난 엑셀 파일들을 하나로 묶는 것이었다. 파이썬의 Pandas 라이브러리를 활용해 폴더 내의 모든 엑셀 파일을 한 번에 읽어 들여 통합하는 스크립트를 작성했다. 이 과정에서 중복된 SKU를 자동으로 검색하고, 기입된 정보가 논리적으로 타당한지 검증하는 로직을 추가했다. SKU별 가치(Valuation)와 상태 정보를 조합하여 콤보 데이터를 생성하고, 이를 실시간 재고 파일과 교차 검증하는 과정도 자동화의 핵심이었다.

💻 SAP 데이터 스크래핑과 Win32com의 활용

단순히 엑셀 내에서만 작업하는 것이 아니라, 전사적 자원 관리 시스템인 SAP와의 연동도 필수적이었다. SAP에서 생성되는 실시간 인코딩 레코드를 파이썬이 직접 긁어와(Scraping) 통합 리포트와 대조하도록 구현했다. 반면, 수작업으로 할 때는 SAP 화면과 엑셀 창을 번갈아 보며 눈으로 확인해야 했던 작업을 이제는 코드가 수행한다. 이를 위해 Win32com 라이브러리를 사용해 윈도우 환경의 엑셀과 SAP 애플리케이션을 직접 제어했다.

🔍 정교한 데이터 대조 프로세스

이메일로 수신된 20~30개 Lot 파일 자동 다운로드 및 취합
Pandas를 이용한 SKU 중복 제거 및 데이터 클렌징
VLOOKUP 기반의 실시간 재고 파일 대조 로직 실행
SAP 실시간 데이터 추출 및 리포트 간 최종 비교(Shortage 확인)

🏆 가시적인 성과와 리더십의 인정

자동화 도입 이후 팀의 생산성은 드라마틱하게 향상되었다. 단순히 시간을 아끼는 것을 넘어 데이터의 정확도가 100%에 수렴하게 되면서 업무의 질 자체가 달라졌다. 이제는 복잡한 설치 과정 없이 Batch (.bat) 파일 클릭 한 번만으로 모든 작업이 완료된다.

📈 수치로 증명하는 혁신 결과

지표 항목	자동화 전 (Manual)	자동화 후 (Automated)	개선 효과
소요 시간	매일 아침 약 120분	약 3~5분 (원클릭)	95% 이상 단축
처리 파일 수	매일 20~30개 (수동)	일괄 자동 처리	처리 용량 무제한
데이터 신뢰도	휴먼 에러 발생 가능성 상존	코드 기반 100% 검증	에러율 0%
마감 준수율	점심 전 마감 압박 큼	업무 시작 직후 완료	여유로운 오후 업무 준비

📣 3,500회 노출과 조직 내 확산되는 AI 리더십

이 자동화 프로젝트의 성과는 단순히 팀 내부에서 끝나지 않았다. 최근 링크드인을 통해 공유한 이 경험은 3,500회 이상의 노출(Impressions)을 기록하며 뜨거운 반응을 얻었다. 조직의 리더십과 동료들은 기술적 완성을 넘어 ‘문제를 해결하고자 하는 의지(Agency)’에 주목했다. 시니어 디렉터들과 동료들은 이를 두고 “우리가 다음 단계로 나아가기 위해 모두가 지향해야 할 변화”라며 찬사를 아끼지 않았다.

💬 동료와 리더십의 실제 피드백

“단순히 코딩 지식을 자랑하는 것이 아니라, 팀의 역량 소모를 줄인 강력한 실행력이다.”
“전략적인 업무에 집중할 수 있게 해주는 이러한 시도가 우리를 다음 레벨로 이끈다.”
“AI를 도구로 삼아 소음을 제거하고 인간 본연의 판단력에 집중하게 만든 모범 사례다.”

💡 2026년, 우리가 나아가야 할 방향

이번 경험을 통해 느낀 점은 명확하다. AI 시대의 경쟁력은 ‘내가 얼마나 많은 코드를 직접 짤 수 있느냐’가 아니라 ‘현장의 고질적인 병목을 발견하고 AI를 도구로 삼아 해결할 수 있느냐’에 있다. 현재 이 자동화 스크립트는 버전 57까지 업데이트되었으며, 매일 아침 내가 직접 Smoke Testing 을 수행하며 완성도를 높여가고 있다.

결론적으로, 우리가 AI를 도입하는 진정한 목적은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 지루하고 반복적인 노동에서 해방시키는 것이다. 아침 2시간의 자유를 얻은 매니저는 이제 엑셀 셀을 맞추는 대신, 공급망의 구조적 문제를 해결하고 고객 만족도를 높이기 위한 창의적인 전략에 집중한다. 2026년은 이미 우리 곁에 와 있고, 도구는 준비되어 있다. 남은 것은 우리의 실행력뿐이다.

🔗외부 링크

Python Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/docs/
Google Gemini Pro for Developers: https://deepmind.google/technologies/gemini/
SAP Automation with Python Guide: https://developers.sap.com/topics/python.html
2026 Supply Chain Digital Transformation: https://www.gartner.com/en/supply-chain/topics/digital-transformation

🔗내부 링크

미국에 사는 한국인들을 위한 모든 정보: rokuslife101.com