AI 도구를 활용해 백오피스 자동화하기

관리자가 올리는 컨텐츠가 생명인 프로젝트

Hearit은 오디오 기반 IT 학습 플랫폼이다. NotebookLM으로 오디오 콘텐츠를 만들어서 올린다. 당연히 컨텐츠가 핵심이다. 콘텐츠가 안 올라오면 서비스가 죽는다.

콘텐츠는 나를 포함한 7명의 팀원이 1개씩, 일주일에 7개씩 올렸다. 근데 어느 순간부터 속도가 줄기 시작했다. 일주일에 3개, 2개... 그러다 어쩔 때는 일주일에 1개만 올라올 때가 있었다.대부분의 팀원들이 콘텐츠를 안 올린 것이다.

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솔직히 말하면, 귀찮았다

히어릿 팀원들의 컨텐츠 등록 검사표, 대부분이 공란이다.

원인을 찾아보니 별거 없었다.

귀찮아서.

다들 바빠지기도 했지만, 솔직히 그게 전부는 아니었다. 콘텐츠 하나 올리는 데 30~40분이 걸렸고, 그 시간 동안 계속 신경을 써야 했다. 집중이 끊기고, 다른 일 하다가 다시 돌아오고, 어디까지 했더라 확인하고... 이게 반복되니까 자연스럽게 미루게 됐다. "내일 해야지" 하다가 일주일이 지나 있었다.

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기존에도 자동화는 해뒀는데

사실 기존 프로세스도 완전 수동은 아니었다. 백오피스와 스크립트를 통해 자동화할 수 있는 부분은 어느 정도 해놨었다.

1. 오디오 업로드
2. Whisper API로 STT (스크립트 돌림)
3. 대본 교정 — 직접 들으면서
4. 쇼츠 오디오 생성 (FFmpeg 스크립트)
5. 제목·요약·키워드 작성
6. 파일 정리 + 콘텐츠 등록

2번이랑 4번은 스크립트로 어느 정도 자동화해뒀다. 근데 문제는 나머지였다.

Whisper API 결과물이 생각보다 부정확했다. 그래서 3번에서 결국 직접 오디오를 들으면서 대본을 고쳐야 했다. 제목이나 요약, 키워드도 AI가 뽑아줄 순 있는데, 그대로 쓰기엔 어색해서 사람이 한 번은 봐야 했다.

결국 "자동화했다"고 말은 하지만, 사람이 계속 끼어들어야 하는 구조였던 거다.

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다시 생각해보기

문제를 정리해보면 이랬다.

• 자동화된 것처럼 보이지만, 실제론 손이 많이 간다
• 중간중간 사람이 개입해야 해서 흐름이 끊긴다
• 흐름이 끊기니까 귀찮고, 귀찮으니까 미루게 된다
• 미루니까 콘텐츠가 안 올라간다

핵심은 "사람이 끼어드는 횟수"였다.

그렇다고 모든 걸 AI한테 맡길 수는 없다. Whisper는 부정확하고, 제목이나 요약은 검토가 필요하다. 완전 자동화는 답이 아니었다.

그래서 목표를 바꿨다. 자동화의 끝을 "완성"이 아니라 "검토 직전"으로 두자.

AI가 할 수 있는 건 다 시키고, 사람은 마지막에 한 번만 검토하도록 프로세스를 간소화한다..

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새로운 파이프라인

[오디오 업로드]
       ↓
[AI 처리 요청 생성]
       ↓
[Whisper API 활용한 STT]
       ↓
[LLM 활용해 대본 교정]
       ↓
[쇼츠 오디오 생성]
       ↓
[LLM 기반 추천 제목·요약·키워드 생성]
       ↓
[검토 대기]

 

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결과: 이제 사람이 할 일은 하나

모든 처리가 끝나면, 관리자가 할 일은 이것뿐이다.

1. 대본 빠르게 훑기
2. 제목·요약 조금 다듬기
3. 카테고리, 키워드 선택
4. 등록 버튼 클릭

40분 걸리던 게 5분으로 줄었다.

콘텐츠 등록 시간	40분	5분
외부 스크립트	여러 개	통합
반복 작업	매번 수동	자동
사람 개입	전 과정	마지막 검토만

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심리적 저항감 줄이기

사실 5분이냐 40분이냐는 큰 문제가 아닐 수도 있다. 40분도 못 쓸 시간은 아니니까.

진짜 바뀐 건 심리적 저항이다.예전엔 "콘텐츠 올려야 하는데..." 하면서 자꾸 미뤘다. 시작하기가 싫었다. 한번 시작하면 30분은 집중을 하며 붙잡혀 있어야 하니까. 지금은 다르다. 오디오 파일 하나 올려두면 나머지는 알아서 된다. 바로 들어가서 검토만 하면 끝이다. .

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배운 것

• 자동화의 시작은 AI가 아니라 업무 분해다. 뭘 자동화할지 모르면서 AI부터 들이대봤자 의미 없다.
• 목표를 "완벽"이 아니라 "검토 직전"으로 잡기. AI의 결과가 부정확하더라도, 일단 생성하고 사람이 그 결과를 검토하게 한다면 훨씬 부담을 줄일 수 있다..
• 귀찮음을 무시하면 안 된다. 귀찮으면 안 하게 된다. 당연한 얘긴데, 이걸 시스템으로 해결하려고 했던 게 이번 작업이었다.