- 진행일 : Day 1
- 현재 단계 : 시스템 설계
- 다음 목표 : Flask 프로젝트 생성
- 최종 목표 : 업무를 기록하고 AI가 검색·분석·자동화하는 개인 업무 허브 구축
Day 1, AI 업무 허브 프로젝트를 시작하며
AI 업무 허브 프로젝트를 사직합니다. 장기간의 프로젝트가 될것이 확실합니다. 또한 그동안 알고 있던 얕은 AI 관련 지식들, 거기에 새롭게 배우는 AI 기술등에 대하여 블로그에 기록하 고 공유하려 합니다.
왜 AI 업무 허브를 만들게 되었는가
나만의 자비스, 다양한 tool 을 AI 로 묶어주는 허브
파편화된 AI 기능을 하나씩 접할 때마다, 이 기능들을 모두 연결해 나만의 AI 업무 허브를 만들 수 있지 않을까 하는 생각을 했습니다.
영화 아이언맨의 **자비스(J.A.R.V.I.S.)**처럼 업무를 대신 정리하고 필요한 정보를 찾아주는 개인 비서를 떠올렸고, ChatGPT와 여러 차례 아이디어를 주고받으며 **’AI 업무 허브’**라는 프로젝트를 구체화하게 되었습니다.
평소 저는 업무노트와 다이어리를 꾸준히 작성합니다. 하지만 시간이 지나면 기록은 계속 쌓이는데도 필요한 내용을 다시 찾는 일은 쉽지 않았습니다. 메모는 메모대로, 일정은 일정대로, 업무 이력은 또 다른 곳에 흩어져 있어 정작 필요한 순간에는 어디에 기록했는지 기억나지 않는 경우가 많았습니다.
메일, 일정, 메신저, 업무 검색처럼 매일 사용하는 업무 도구들도 모두 제각각 관리되고 있었습니다. 필요한 정보를 찾기 위해 여러 서비스를 오가야 했고, 반복적인 작업도 직접 처리해야 했습니다.
그래서 업무를 기록하면 AI가 내용을 분석하고, 필요한 정보를 자연어로 검색하며, 일정 등록과 메일 작성 같은 반복 업무까지 자동으로 처리해 주는 하나의 통합 시스템을 직접 만들어 보기로 했습니다.
코딩을 모르는 초보자의 무모한 도전
이번 시리즈에서는 n8n, NAS, Docker, Flask를 기반으로 AI 업무 허브를 설계하고 구축하는 전 과정을 처음부터 하나씩 기록해 보려고 합니다.
사실 저는 개발자가 아닙니다. 코딩 경험도 많지 않고, 대부분의 내용을 하나씩 공부하며 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그래서 이 시리즈는 완성된 결과를 소개하는 글이 아니라, 시행착오를 겪으며 하나씩 만들어 가는 과정을 기록하는 개발 일지에 가깝습니다.
만약 저처럼 개발 경험이 많지 않은 사람도 AI 업무 허브를 처음부터 직접 구축해 하나의 프로젝트를 완성할 수 있다면, 이 기록이 같은 고민을 하는 분들에게 작은 길잡이가 될 수 있으리라 생각합니다.
왜 기존 ‘툴’ 을 사용하지 않는가?
물론 이미 비슷한 기능을 제공하는 다양한 업무 관리 도구가 있습니다. 대표적으로 **노션(Notion)**을 들 수 있습니다. 문서 작성과 데이터베이스 관리뿐 아니라 여러 사람이 함께 프로젝트를 운영할 수 있다는 점에서 매우 강력한 도구입니다.
하지만 제가 일하는 환경에서는 보안 문제로 노션에 접속할 수 없습니다. 또한 노션은 다양한 기능과 확장성을 제공하지만, 제가 원하는 업무 흐름과 기능을 완전히 자유롭게 구현하기에는 한계가 있습니다.
그래서 기존 도구에 제 업무 방식을 맞추기보다, 필요한 기능을 직접 연결해 나만의 AI 업무 허브를 만들어 보기로 했습니다.
코딩 경험은 많지 않지만, 다행히 모르는 부분을 물어보고 함께 해결해 나갈 AI 코딩 선생님이 있습니다. 이번 프로젝트 역시 AI의 도움을 받아 하나씩 배우고, 직접 부딪쳐 보며 완성해 나가려고 합니다.
AI 업무 허브에서 구현하고 싶은 기능
앞서 AI 업무 허브 프로젝트를 시작하게 된 이유를 설명드렸지만, 아직은 어떤 형태의 시스템인지 쉽게 떠오르지 않을 수도 있습니다.
제가 구상하는 AI 업무 허브는 다음과 같은 기능을 하나의 시스템으로 통합하는 것이 목표입니다.
매일 기록하는 업무 일지, DB 구축
가장 먼저 만들고 싶은 기능은 업무 일지입니다.
매일 진행한 업무는 물론, 개인적인 메모나 아이디어까지 모두 하나의 공간에 기록하고 이를 데이터베이스(DB)로 관리할 예정입니다.
단순히 종이 다이어리를 컴퓨터로 옮기는 수준은 아닙니다. 업무를 기록하면 중요한 내용을 AI가 분석하고, 필요한 정보를 별도로 저장하며, 일정 관리와 다른 플랫폼까지 자연스럽게 연동되는 AI 기반 업무 일지 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.
자연어를 통한 업무 검색
데이터베이스에 저장된 업무 기록은 필요할 때 언제든 자연어 검색으로 찾아볼 수 있도록 만들 계획입니다.
기존 업무 관리 도구는 대부분 키워드 검색만 지원합니다. 하지만 사람은 업무를 기억할 때 정확한 제목보다 상황이나 기억으로 떠올리는 경우가 많습니다.
예를 들어,
“9월쯤 진행했던 프로젝트인데, ○○ 문제 때문에 가장 힘들었던 업무 찾아줘.”
또는
“김 대리와 함께 진행했던 열교환기 관련 업무 보여줘.”
처럼 동료에게 이야기하듯 검색하는 기능을 구현해 보고 싶었습니다.
AI와 데이터베이스를 잘 활용한다면 충분히 가능성이 있다고 생각하며, 이번 프로젝트에서 가장 기대하는 기능 중 하나입니다.
아이디어 정리
업무를 하다 보면 갑자기 떠오르는 아이디어를 메모하지 못해 잊어버리는 경우가 많습니다.
그래서 아이디어 전용 공간도 함께 만들 계획입니다.
예를 들어 휴대폰으로 음성을 녹음하면 AI 업무 허브가 이를 자동으로 받아 텍스트로 변환하고, 주제별로 분류하여 체계적으로 저장하는 기능을 구현해 보고 싶습니다.
이 역시 기존에 개별 서비스는 존재하지만, 업무 기록과 자연스럽게 연결되는 하나의 시스템으로 만드는 것이 목표입니다.
일정 정리
일정 역시 여러 곳에 흩어져 있습니다.
- Google Calendar
- 회사 일정
- 휴대폰 일정
- 오프라인 다이어리
이처럼 다양한 곳에서 관리되는 일정을 AI 업무 허브 하나에서 통합 관리하고 싶습니다.
업무를 기록하면 AI가 일정과 할 일을 자동으로 추출하고, 필요한 경우 캘린더에 등록하거나 알림을 생성하는 기능까지 구현하는 것이 목표입니다.
정리된 업무를 기반으로 보고자료 작성
마지막으로 구현해 보고 싶은 기능은 업무 일지를 기반으로 보고 자료를 자동으로 작성하는 기능입니다.
업무 일지에는 업무 진행 과정, 일정, 아이디어 등 다양한 정보가 쌓이게 됩니다. 이러한 데이터를 활용하면 PPT, Excel, 보고서, 메일 등 필요한 자료를 자동으로 생성하는 것도 가능하다고 생각합니다.
AI 업무 허브 전체 시스템 구성
개인 NAS 에 구축 환경
전체 구성한 시스템은 제 시놀로지 NAS 를 활용할 예정입니다.
언제 어디서나 접속할 수 있으면서 데이터를 직접 관리 할 수 있고, 제가 원하는 기능을 Docker 로 쉽게 설치, 백업, 삭제, 복원 할 수 있기 때문입니다.
👉 함께 읽으면 좋은 포스팅
Python, Flask 를 이용한 시스템 골격 구성
전체 시스템의 중심은 Flask로 구성할 예정입니다. Flask는 업무를 입력하고 조회하는 화면을 제공하는 동시에 데이터베이스와 AI 서비스를 연결하는 핵심 역할을 담당하게 됩니다.
복잡한 기능을 한 번에 구현하기보다는 가장 단순한 업무 일지부터 시작하여, 프로젝트가 진행될수록 다양한 기능을 추가하는 방식으로 시스템을 확장해 나갈 계획입니다.
n8n 을 활용한 오케스트레이션 및 AI 연동
각 서비스를 연결하는 자동화 엔진은 n8n이 담당합니다. 업무가 등록되면 AI 분석, 일정 생성, 문서 작성, 메일 작성 등 여러 작업을 자동으로 연결하여 하나의 업무 흐름을 만들어 주는 역할을 수행합니다.
결국 n8n은 단순한 자동화 도구가 아니라, AI 업무 허브의 여러 기능을 하나로 연결하는 오케스트레이터가 될 것입니다. 앞으로 다양한 AI 서비스와 외부 플랫폼을 연동하며 기능을 계속 확장해 나갈 예정입니다.
👉 함께 읽으면 좋은 포스팅
- n8n을 Synology NAS에 설치하여, 나만의 자동화 시스템 만들기
- n8n 자동화 입문, Gmail 스마트하게 분류하기
- n8n 자동화 입문, 개인이 활용중인 n8n 워크플로우 소개
첫번째 글을 마치며
결국 AI 업무 허브는 단순한 업무 기록 프로그램이 아니라, 업무 기록, 자연어 검색, 일정 관리, 아이디어 정리, 보고서 작성, AI 자동화를 하나의 흐름으로 연결하는 개인 업무 플랫폼을 지향하고 있습니다.
작성하고 보니 생각보다 훨씬 큰 프로젝트가 된 것 같습니다.
하지만 처음부터 모든 기능을 구현하기보다는 하나씩 차근차근 만들어 나가려고 합니다. 그 과정에서 겪는 시행착오와 해결 방법도 이 시리즈를 통해 함께 공유하겠습니다.
아마 이 프로젝트에는 NAS, Docker, Flask, Python, PostgreSQL, n8n, Qdrant, AI API 등 제가 지금까지 접했던 기술은 물론, 앞으로 새롭게 배우게 될 기술들도 하나씩 등장할 것 같습니다. 기대도 되지만, 한편으로는 벌써부터 머리가 아프기도 합니다.
그래도 개발자가 아닌 일반인 한 사람이 AI를 활용해 어디까지 개인 업무 시스템을 구축할 수 있는지, 저 역시 궁금합니다. 그 과정을 처음부터 끝까지 함께 기록해 보겠습니다.