Chapter 1. 왜 실행할 때마다 AI를 부르면 안 되는가 ? 에이전트형과 컴파일형 자동화의 실행 구조를 비교하고, 업무 단계를 ‘판단 필요·규칙화 가능·사람 승인 필요’로 분류한다. 장별 산출물: 런타임 AI 적합성 판정표와 현재 워크플로우 분해도.
Chapter 2. 몇 번 반복하면 손해가 이득으로 바뀌는가 ? 초기 설계비, 회당 모델비, 검수 시간, 실패·재작업 비용을 포함한 총비용 모델을 만들고 낙관·기준·비관 시나리오별 손익분기점을 계산한다. 장별 산출물: 손익분기 계산 시트와 전환 의사결정 체크리스트.
Chapter 3. 코드를 못 짜도 워크플로우 구조는 내가 지시한다 ? 자연어 요구를 트리거, 입력, 처리, 분기, 출력, 실패 경로로 바꾸고 이를 DAG 또는 상태 그래프로 표현한다. AI에는 초안 생성과 예외 탐색을 맡기고 최종 그래프는 사람이 승인한다. 장별 산출물: 워크플로우 명세 캔버스, 자연어 설계 프롬프트, 입출력 계약 템플릿, 승인용 그래프 예시.
Chapter 4. 한 번 만든 워크플로우를 다른 자동화의 부품으로 재사용하기 ? 수집·정규화·검증·변환·저장·알림 모듈을 작은 계약 단위로 나누고, 설정값과 비밀정보를 실행 로직에서 분리하며 버전·테스트·관측성을 부여한다. 장별 산출물: 자동화 부품 카드, 컴포넌트 레지스트리, 회귀 테스트 체크리스트.
Chapter 5. 이 원칙을 내 자동화 도구에 적용하기 ? 노코드 도구, 셸·파이썬 스크립트, API 연동에 동일한 설계 원칙을 적용하고 기존 에이전트 루프를 단계적으로 교체한다. 완전 고정화가 불가능한 구간은 명시적 AI 예외 노드로 격리한다. 장별 산출물: 도구별 구현 패턴, 기존 자동화 이관 절차, 운영 전 점검표와 30일 성과 측정표.