학습관리스쿼드는 PM, 개발자, 디자이너로 구성된 스쿼드 조직으로 교육 현장에서 발생하는 문제를 제품으로 풀어내고 있습니다.
기술이 아닌 ‘사람이 어떻게 판단하고 있는지’를 이해하는 것에서 출발한 프로젝트, 소개할게요!
우리는 왜 ‘행정’을 제품으로 만들려고 했을까
교육 서비스를 만든다고 하면 보통은 학습 경험을 먼저 떠올립니다. 콘텐츠, 커리큘럼, 과제, 프로젝트 같은 것들 말이죠.
하지만 실제 교육 과정을 운영해 보면 그 뒤에서 훨씬 많은 시간을 차지하는 영역이 따로 있습니다.
바로 행정 업무입니다.
특히 K-Digital Training 과정에서는 훈련장려금 지급을 위한 출결 관리와 데이터 취합 프로세스가 필수적으로 따라붙습니다. 수강생에게는 단순한 절차처럼 보일 수 있지만 운영 담당자에게는 매달 가장 많은 시간과 주의를 요구하는 업무 중 하나였습니다.
마감 시기가 다가오면 여러 엑셀 파일을 동시에 열어두고, 실 수강생 데이터를 비교하며 정합성을 맞추며 정책 기준과 예외 상황을 판단해 오류와 누락을 검증하는 과정까지 이어집니다.
이 모든 과정은 결국 사람의 시간 위에 얹혀 있었습니다. 그래서 우리가 던진 질문은 단순했습니다.
어떻게 하면 이 시간을 사람에게 다시 돌려줄 수 있을까?
문제는 절차가 많아서가 아니었다
처음에는 이 업무를 단순히 복잡한 프로세스로 바라봤습니다.
단계가 많고 해야 할 일이 많고 그래서 자동화하면 해결될 거라고 생각했습니다. 하지만 실제 운영을 해보고 담당자들과 이야기를 나누면서 문제의 본질은 전혀 다른 곳에 있다는 것을 알게 되었습니다.
이 업무는 반복 작업처럼 보이지만 사실은 매번 다른 판단이 필요한 작업이었습니다.
출결 데이터를 하나 확인하는 과정에서도
- 정책 기준을 해석해야 하고
- 최신 상태를 확인해야 하며
- 예외 상황을 판단해야 했습니다.
즉, 문제는 절차가 아니라 판단이 흩어져 있는 구조에 있었습니다.
정책은 문서에 있고 데이터는 여러 시스템에 나뉘어 있고 예외 처리는 사람의 경험에 의존하고 있는 구조였습니다. 그래서 우리는 질문을 다시 정의했습니다.
반복적으로 발생하는 판단을 어디까지 제품의 로직으로 옮길 수 있을까?
이 질문이 이후 모든 의사결정의 기준이 되었습니다.
자동화의 시작은 기능이 아니라 이해였다
우리는 처음부터 기능을 만들지 않았습니다.
대신 먼저 한 일은 사람이 어떻게 판단하고 있는지를 이해하는 것이었습니다. 운영 담당자가 실제로 무엇을 보고 어떤 순서로 판단을 내리는지 정리했고 정책과 예외 조건을 하나씩 분해해 규칙으로 표현하기 시작했습니다.
그리고 이 과정에서 한 가지 중요한 고민이 생겼습니다.
모든 판단을 자동화하는 것이 정말 맞는 방향일까?
처음에는 모든 과정을 자동화하는 방향도 검토했습니다. 하지만 정책은 언제든 바뀔 수 있고 예외 상황은 계속 발생할 수 있기 때문에 모든 판단을 시스템으로 옮기는 것이 오히려 더 큰 운영 리스크가 될 수 있다는 결론에 도달했습니다.
그래서 우리는 방향을 바꿨습니다.
반복적으로 발생하는 판단은 로직으로 흡수하고상황에 따라 달라지는 판단은 사람의 영역으로 남긴다.
자동화의 핵심은 모든 것을 기계가 하도록 만드는 것이 아니라 사람과 제품의 역할을 다시 나누는 일이었습니다.
사람의 판단이 제품이 되는 순간
훈련장려금 자동화는 거창한 기술을 도입한 프로젝트는 아니었습니다.
대신 사람이 하던 판단을 제품 안에서 자연스럽게 흐르도록 만드는 작업이었습니다.
기존에는 아래와 같은 단계가 필요했습니다.
- 데이터 취합
- 엑셀 가공
- 공지 안내
- 문의 대응
- 수동 검증
이 모든 과정은 결국 사람이 직접 연결하고 확인해야 하는 작업이었습니다.
자동화 이후 변화
자동화 이후에는 구조가 달라졌습니다. 출결 데이터가 시스템 안에서 관리되고 상태가 명확하게 보이며 필요한 경우에만 사람이 개입하는 구조가 만들어졌습니다.
그 결과
- 데이터 취합 기간 : 14일 → 3일
- 처리 기간 : 약 80% 단축
하지만 여기서 중요했던 것은 단순히 속도가 빨라졌다는 사실이 아니었습니다.
시간이 달라졌다는 것
자동화 이후 가장 크게 달라진 것은 업무 시간이 줄었다는 사실보다 사람이 사용하는 시간의 성격이 바뀌었다는 점이었습니다.
수강생은 불필요한 제출과 확인 과정을 줄일 수 있었고 운영 담당자는 데이터 취합 대신 더 중요한 확인과 의사결정에 집중할 수 있게 되었습니다. 오류와 누락은 줄었고 팀 간 커뮤니케이션도 필요한 순간에만 이루어지게 되었습니다.
무엇보다 중요한 변화는 이것이었습니다.
자동화는 사람을 대체하지 않았다는 것. 대신 사람이 더 의미 있는 일에 집중할 시간을 만들었다는 것
PM으로서 배운 것
이 프로젝트를 통해 가장 크게 느낀 점은 자동화 프로젝트의 출발점은 기술이 아니라 현상 파악과 뾰족한 문제 정의라는 사실이었습니다.
겉으로 보이는 절차만 줄이려고 했다면 우리는 아마 부분적인 효율 개선에 그쳤을 것입니다. 하지만 문제를 다시 정의하면서 우리는 사람의 판단 구조 자체를 제품으로 옮길 수 있었습니다.
결국 자동화 프로젝트는 기술 프로젝트가 아니라 사람의 판단 구조를 이해하는 프로젝트였습니다.
앞으로의 방향
훈련장려금 자동화는 하나의 시작에 가깝습니다.
교육 서비스 안에서 행정 업무는 여전히 많은 시간을 차지하는 영역이기 때문입니다. 앞으로도 우리는 사람의 판단을 존중하면서 그 판단을 제품으로 옮기는 시도를 계속하려 합니다.
사람이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록. 그리고 제품이 사람의 시간을 아껴줄 수 있도록.
다음 이야기도 이어가 보겠습니다.
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