밤 10시, 업무가 다시 시작된다
저희 팀에서 가장 신기한 순간은 아침 출근 후 메시지를 열었을 때입니다. 어제 저녁 자동화 봇들이 밤새 처리한 데이터 리포트가 쌓여있거든요. 손으로 해야 할 일들이 우리가 자는 동안 조용히 진행되고 있었던 겁니다.
어떻게 이게 가능했나
처음엔 「Claude Code가 해줄 수 있는 건 개발 언어뿐이겠지」라고 생각했어요. 하지만 실제로는 그렇지 않았습니다.
**Windows 디바이스 + 맥미니 + 클라우드 연동**
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우리는 Windows 환경에서 기본 작업을 설정하고, 맥미니가 백그라운드에서 스케줄된 봇들을 실행하도록 구성했습니다. 구글 시트와 API 연결로 모든 데이터가 실시간 동기화됩니다.
구체적인 워크플로우는 이렇습니다.
1. 오후 5시: 팀이 일일 주문 정보를 구글 시트에 정리하고 퇴근
2. 오후 6시: 봇이 자동으로 데이터 검증 시작 (중복 체크, 형식 오류 탐지)
3. 밤 11시: 심화 분석 실행 (배송지역별 통계, 이상 패턴 감지)
4. 새벽 6시: 최종 리포트 생성 및 메시지 알림
5. 아침 9시: 팀이 출근해서 분석 결과를 바로 검토
의외의 발견들
처음 1주일은 실패의 연속이었습니다. 봇이 특정 시간대에 멈춰있거나, 데이터 포맷을 잘못 읽거나, 네트워크 타임아웃이 자주 발생했어요.
それでも 계속 조정하면서 알게 된 것들:
• **시간대별 패턴**: 한국 시간 자정 이후로 Google API 응답 속도가 눈에 띄게 빨라짐 (서버 부하 감소)
• **데이터 품질**: 직원이 손으로 정리할 때는 놓치던 오류들이 정말 많았음 (약 3~4%)
• **자동화의 한계**: 완전히 새로운 상황(예: 특수 주문 형식)은 봇도 판단하지 못함 (그래서 예외 처리 로직이 중요)
지금 우리 팀은
야간 자동화 덕분에 아침 미팅이 달라졌습니다. 데이터 검증 논쟁이 거의 없어요. 봇이 이미 이상치들을 모두 분류해놨거든요. 우리는 그 결과를 보고 비즈니스 결정만 내리면 됩니다.
다음 단계
현재 진행 중인 실험:
다국어 바이어 응답 자동 번역 + 우선순위 분류
(야간에 완료해서 아침에 바로 연락 가능)
비개발자라서 코딩은 못 하지만, 「이 반복 일은 봇이 할 수 있을까?」라고 물어보고 Claude Code와 대화하는 것만으로 충분했습니다. 자동화의 문은 생각보다 넓었습니다.