업무 쪼개기 (Work Decomposition)
업무 쪼개기는 큰 업무를 입력, 처리, 판단 기준, 산출물, 책임이 분명한 실행 단위로 나누는 일입니다. AI와 코드가 수행할 부분, 사람이 판단할 부분을 구분해 실제로 맡길 수 있는 형태로 만듭니다.
BOAZ · 최종 업데이트 2026-09-13
업무명만으로는 실행 조건이 부족하다
‘품의서 검토’라는 업무에는 요청 내용을 읽기, 숫자 확인, 기준과 비교, 누락 탐지, 보완 질문 작성, 승인 판단이 함께 들어 있습니다. AI에게 한 문장으로 맡긴 뒤 결과가 부족했다면 어떤 조각에서 막혔는지 확인해야 합니다.
BOAZ의 업무 쪼개기 교안은 후보 업무를 ‘AI 실행 단위’로 바꾸는 데 초점을 둡니다. 맡·당·쪼가 부족한 결과를 다시 시도하게 하는 원칙이라면, 업무 쪼개기는 그 시도를 구체적인 절차로 옮기는 방법입니다.
품의서 검토를 나누는 예시
아래는 실제 고객 문서가 아닌 설명용 예시입니다.
| 실행 단위 | 입력 | 산출물·통과 조건 | 담당 |
|---|---|---|---|
| 필수 항목 추출 | 품의서, 필수 항목 목록 | 원문 위치가 붙은 항목 표 | AI 추출 후 확인 |
| 금액 계산 확인 | 추출한 수량·단가 | 계산 결과와 불일치 목록 | 코드 |
| 사내 기준 대조 | 현행 기준서, 항목 표 | 근거 조항과 예외 후보 | AI와 담당자 |
| 보완 질문 작성 | 누락·불일치 목록 | 확인할 사항만 담은 초안 | AI |
| 승인 여부 결정 | 원문, 대조 결과, 예외 | 담당자의 승인 또는 반려 | 권한 있는 사람 |
원문에 없는 숫자를 AI가 채웠다면 계산기를 연결하기 전에 추출 단계부터 고칩니다. 계산은 맞는데 적용 기준이 틀렸다면 기준서의 버전과 범위를 확인합니다. 이렇게 나눠야 ‘AI가 틀렸다’보다 구체적인 수정 지점이 생깁니다.
각 단위에 다섯 가지를 적는다
- 입력: 어떤 자료를 어디서 가져오는가.
- 처리: 읽기·추출·분류·비교·생성 중 무엇을 하는가.
- 기준: 무엇이면 맞고, 무엇이면 보류하는가.
- 산출물: 다음 단계에 어떤 형식으로 넘기는가.
- 책임: 누가 검토하고 어디까지 실행해도 되는가.
자료가 없어서 못 하는 일과 판단 기준이 없어서 못 하는 일을 구분합니다. 전자는 AI 준비도의 자료·접근 문제이고, 후자는 담당자가 기준을 합의해야 하는 문제일 수 있습니다.
담당자가 멈춰 보는 지점을 찾는다
업무를 설명해 달라고 하면 순서만 나오기 쉽습니다. 실제 사례를 보며 ‘어디에서 다시 확인했는가’, ‘무엇이 달랐다면 결정을 바꿨을까’를 물으면 담당자의 암묵지가 드러날 수 있습니다.
품의서 검토에서 금액은 맞지만 적용 기간이 다른 기준서를 사용했다면, ‘기준과 비교’ 앞에 적용 대상과 시행일 확인이 필요합니다. 이런 관찰을 실행 단위의 입력과 통과 조건에 반영합니다. 모든 암묵지를 한 번에 문서화하기보다 반복해서 막히는 판단부터 정리합니다.
새 앱을 만드는 일에서는 PRD에 정한 사용자와 요구사항을 바탕으로 실행 단위를 나눕니다. 제품의 완료 조건을 정하는 일과 그 조건을 구현할 작업으로 나누는 일은 연결되지만 서로 다른 역할입니다.
너무 잘게 나누면 전달 비용이 늘어난다
각 문장을 별도 에이전트에게 맡기는 식으로 나누면 전체 맥락을 반복해서 설명해야 합니다. 서로 강하게 의존하는 판단은 같은 단위에 두고, 별도로 검증하거나 독립적으로 처리할 수 있는 부분을 나누는 편이 낫습니다.
작업을 쪼갠 뒤에는 다시 전체 흐름으로 실행해 봅니다. 단계별 결과가 맞더라도 최종 사용자가 원하는 결과로 이어지는지는 따로 확인해야 합니다.
검증한 방식을 Skill로 남긴다
한 번 만족스러운 결과를 얻으면, 그때 사용한 판단 기준과 입력·출력 형식을 Skill로 정리합니다. 모든 대화 과정을 복사하기보다 결과의 품질을 바꾼 조건을 남깁니다. 다음 자료로도 실행해 보고, 실패하면 업무 정의·지식·절차 중 무엇을 고칠지 구분합니다.
자주 묻는 질문
프롬프트를 여러 번 나눠 보내면 업무 쪼개기인가요?+
질문 횟수보다 각 단계의 입력·기준·산출물이 분명한지가 중요합니다. 무엇을 확인할지 모른 채 요청만 나누면 같은 모호함이 여러 단계로 옮겨갑니다.
얼마나 작게 나눠야 하나요?+
입력 자료를 지정할 수 있고 결과를 검토할 수 있으며 다음 단계로 넘길 조건이 설명되는 크기까지 나눕니다. 문장 수나 단계 수를 고정할 필요는 없습니다.
모든 단계를 AI에게 맡겨야 하나요?+
아닙니다. 정해진 계산과 형식 검사는 코드가, 요약과 초안은 AI가, 예외와 책임 있는 결정은 사람이 맡는 식으로 업무에 맞춰 나눌 수 있습니다.
LINE 엔지니어 출신이, 실효성 있는 AX 프로그램을 진행합니다. 대기업 임원 및 실무자 대상 AX 프로그램 진행 경험을 바탕으로, 기업의 실제 업무를 분석하고 작동하는 AI 활용 결과물까지 함께 만듭니다.
관련 용어
맡·당·쪼
맡·당·쪼(맡당쪼)는 BOAZ가 AX 교육에서 쓰는 실행 원칙으로, AI에게 업무를 맡기고(맡), 처음 결과가 부족한 건 당연하다고 받아들이며(당), 업무를 AI가 처리할 수 있는 단위로 잘게 쪼개는(쪼) 태도를 말합니다. 막히면 강사가 아니라 AI에게 먼저 묻는 습관까지 포함합니다.
바이브 코딩 (Vibe Coding)
바이브 코딩은 프로그래밍 언어로 코드를 직접 작성하는 대신, 원하는 결과를 자연어로 설명해 AI가 코드를 생성하고 실행까지 하게 만드는 방식을 말합니다. 비개발자도 아이디어를 작동하는 결과물로 옮길 수 있게 해주지만, 코드를 몰라도 된다는 뜻이 아니라 결과물을 검증하는 기준을 사람이 갖춰야 한다는 뜻입니다.
온사이트 기업 AI 교육
온사이트 기업 AI 교육은 고객사의 현장에서 진행하는 교육입니다. BOAZ는 여기에 대상별 업무·자료·판단 기준을 반영한 실습을 결합해, 교육 이후 실제 업무 적용으로 이어지는 것을 목표로 합니다.
휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop)
휴먼 인 더 루프(HITL)는 AI를 학습·평가하거나 업무에 사용하는 과정에 사람의 피드백과 판단을 넣는 방식입니다. 업무에서는 무엇을 검토하고 어떤 근거로 수정·채택·보류할지 정해야 개입이 실제 품질 개선으로 이어집니다.
AI 자산화 (업무 자산화)
AI 자산화는 업무 지식·판단 기준·코드·수행 절차를 조직이 다시 활용하고 개선할 수 있는 형태로 남기는 과정입니다. BOAZ는 재사용 가능성, 결과를 확인할 기준, 갱신 경로를 함께 살펴봅니다.
AI Agent (AI 에이전트)
AI 에이전트는 모델이 목표와 현재 상태를 바탕으로 필요한 도구와 다음 행동을 선택하며 작업을 이어가는 시스템입니다. 계획·실행·확인을 반복할 수 있지만, 자율적으로 동작한다는 사실이 작업의 성공이나 정확성을 보장하지는 않습니다.
AI Readiness (AI 준비도)
AI Readiness(AI 준비도)는 조직이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있는 상태인지를 업무·데이터·판단 기준·시스템 접근·책임 소재 관점에서 확인하는 진단입니다. 문서와 인터뷰에 더해 작은 실행으로 실제 제약을 확인하면 첫 과제를 구체화할 수 있습니다.
AX 실행 역량
AX 실행 역량은 실제 업무를 AI와 소프트웨어로 재설계하고 구현·검증·운영하는 능력입니다. 업무 이해, AI 활용, 기술 구현, 시스템 접근, 조직 내 실행을 연결하며 내부와 외부의 공동 작업으로도 축적할 수 있습니다.
PRD (제품 요구사항 문서)
PRD(Product Requirements Document)는 제품이나 기능의 목적, 대상 사용자, 범위와 요구사항을 정리한 문서입니다. AI와 개발할 때는 무엇을 만들고 무엇으로 완료를 확인할지 합의하는 기준으로 사용할 수 있습니다.
Skill (Claude Code Skill)
Skill은 에이전트가 필요할 때 참고하는 지침·자료·스크립트 등을 묶은 재사용 단위입니다. BOAZ는 반복 업무를 Skill로 남길 때 절차와 함께 입력·출력·판단 기준·예외 처리를 정리하는 데 초점을 둡니다.
우리 조직에 맞는 AX가 궁금하다면
조직 상황과 대상(임원·실무자·전사)을 알려주시면, 어떤 프로그램이 맞는지 — 혹은 아직 워크숍이 필요 없는 단계인지 — 솔직하게 답해드립니다.