Claude Code로 직접 만든 사내 업무 허브, 지금 회사에서 사용하고 있습니다

화면의 이름·거래처·수치·일정은 공개용 예시로 바꾼 내용입니다.

먼저 읽는 핵심 3가지

• 재고, 주문, 할 일, 해외 거래처 소식을 한 화면에서 확인하는 사내 업무 허브를 만들었습니다.
• 제가 업무 흐름과 기능을 정하고, Claude Code를 활용해 구현한 뒤 실제 사용과 개선까지 이어가고 있습니다.
• 성과는 정보를 찾고 정리하는 번거로움이 줄어든 데서 나타났습니다. 이 글에서는 수치보다 실제 업무 과정의 변화를 이야기합니다.

이 글에서 다룰 질문

1. 왜 사내 업무 허브를 직접 만들었습니까?
2. Claude Code와 어떻게 기획하고 만들었습니까?
3. 실제 업무에서 무엇이 달라졌습니까?
4. 계속 쓰기 위해 무엇을 고쳤습니까?
5. 직접 만들고 운영하며 무엇을 배웠습니까?

왜 사내 업무 허브를 직접 만들었습니까?

회사 일을 하다 보면 필요한 정보가 여러 곳에 나뉘어 있습니다. 재고는 ERP에서, 주문은 쇼핑몰 관리 프로그램에서, 발주 관련 문제는 엑셀에서 확인해야 합니다. 공지나 요청은 메신저에 남습니다. 각각의 도구에는 정보가 있지만, 오늘 무엇부터 봐야 하는지는 다시 정리해야 했습니다.

해외 거래처의 신제품과 전시회 소식, 휴무 일정도 마찬가지였습니다. 사이트를 찾아가 확인하는 일이 필요했고, 번역이나 메일, 견적 내용을 정리하는 작업도 반복됐습니다. 한 번씩은 작은 일이지만 업무 중간중간 계속 끼어드는 일이었습니다.

그래서 회사에서 자주 확인하는 정보를 모으는 것부터 시작했습니다. 오늘 할 일과 일정, 주문 상태, 재고, 발주 이슈를 같은 화면에서 볼 수 있게 하고, 해외 거래처 소식과 사내 AI를 연결했습니다. 기존 업무 시스템을 이용하면서 필요한 정보를 한곳에서 꺼내 볼 수 있는 구조입니다.

할 일과 일정, 주문·재고 상태를 모은 대시보드 구성 예시

출처: 공개용으로 재구성한 화면이며 이름·거래처·수치·일정은 예시입니다.

Claude Code와 어떻게 기획하고 만들었습니까?

기획의 출발점은 제가 회사에서 겪는 불편이었습니다. 어떤 정보를 먼저 보여줄지, 자주 쓰는 기능을 어디에 둘지, 자료를 확인한 다음 어떤 일을 하게 되는지를 정했습니다. 그 흐름을 바탕으로 Claude Code와 코드를 작성하고 수정했습니다.

제 역할은 기능을 요청하는 데서 끝나지 않았습니다. 실제로 연결되는지 확인하고, 화면에서 써 보고, 불편한 부분을 고치는 일까지 맡았습니다. 외부 시스템과 연결할 때는 짧은 호출로 가능한 동작을 먼저 확인했고, 사용 과정에서 드러나는 문제를 다음 수정에 반영했습니다.

개발할 때 사용하는 AI와 업무 허브 안의 AI도 구분됩니다. Claude Code는 도구를 만드는 과정에 활용했습니다. 허브 안에서는 업무별 지침과 참고 자료를 두고 답변을 받거나, 필요한 정보를 조회하는 AI 기능을 사용합니다. 직접 만든 도구 안에 실제 업무를 돕는 기능을 넣은 셈입니다.

화면이 지나치게 길거나 글씨가 읽기 어려우면 그 부분부터 손봤습니다. 모바일에서는 자주 쓰는 메뉴를 하단에 배치했습니다. 기능이 있어도 찾아 쓰기 번거로우면 일상적인 업무에 자리 잡기 어렵기 때문에, 사용하면서 느끼는 불편을 계속 고치고 있습니다.

실제 업무에서 무엇이 달라졌습니까?

여러 곳에서 확인하던 일을 한 화면에서 시작합니다

업무를 시작할 때 할 일과 일정, 주문·재고 상태를 한곳에서 확인할 수 있습니다. 세부 내용이 필요하면 해당 기능으로 이동합니다. 필요한 프로그램을 차례로 열어 상태를 모으던 과정이 짧아졌습니다. 업무를 처리하기 전에 정보를 찾고 정리하는 번거로움이 줄어든 것이 가장 직접적인 변화입니다.

회사 자료를 놓고 AI와 작업합니다

업무별로 프로젝트를 만들고 지침과 PDF, 캡처, 엑셀 같은 참고 자료를 넣어둘 수 있습니다. 예를 들어 견적 회신을 준비할 때는 단가표를 바탕으로 품목과 납기 내용을 정리하고, 영문 메일 초안을 만드는 데 활용합니다. 답변을 문서로 저장하는 기능도 마련했습니다.

재고처럼 실제 값이 필요한 질문은 조회 기능과 연결했습니다. 숫자를 모델의 기억에 맡기지 않도록 한 것입니다. 다만 조회한 자료가 오래됐을 수 있고, AI가 자료를 잘못 해석할 수도 있습니다. 출처와 조회 시점을 확인하고 중요한 내용은 원자료와 대조하는 과정이 필요합니다.

업무별 자료와 지침을 두고 답변을 받는 사내 AI 구성 예시

출처: 공개용으로 재구성한 화면이며 이름·거래처·수치·일정은 예시입니다.

해외 거래처 소식을 모아서 확인합니다

거래처 사이트의 신제품, 뉴스, 전시회와 영상 소식을 모아 볼 수 있게 했습니다. 거래 국가의 공휴일과 휴무 관련 정보도 함께 확인할 수 있습니다. 사이트를 하나씩 방문하는 부담을 줄이고, 새 소식이 올라온 곳부터 살펴볼 수 있습니다.

여기에 거래처별 메모를 남기는 기능을 붙였습니다. 공개된 소식과 내부에서 확인할 일을 같은 흐름에서 볼 수 있도록 한 것입니다. 수집된 정보가 업무에 필요한지 판단하고 후속 조치를 정하는 일은 사람이 맡습니다.

해외 거래처의 새 소식과 휴무 정보를 모아 보는 구성 예시

출처: 공개용으로 재구성한 화면이며 이름·거래처·수치·일정은 예시입니다.

이런 변화가 제가 말하는 생산성 개선입니다. 확인하고 옮기고 다시 정리하는 작업을 줄이고, 필요한 일을 시작하기 편하게 만드는 변화입니다. 구체적인 시간 절감률을 제시하기보다, 직접 만든 도구가 실제 회사 업무에서 어떻게 쓰이는지를 보여주고 싶습니다.

계속 쓰기 위해 무엇을 고쳤습니까?

사용하는 도구가 되면서 오류가 났을 때의 모습도 중요해졌습니다. 정상적으로 결과가 나오는 화면만 만들어서는 충분하지 않았습니다.

해외 거래처 소식을 찾을 때는 AI가 제시한 링크가 실제로 존재하는지 확인하는 과정을 넣었습니다. 거래처의 뉴스 목록이나 RSS 같은 출처를 먼저 활용하고, AI 검색은 보조로 사용하도록 구성했습니다. 링크가 열린다는 사실만으로 내용까지 정확해지는 것은 아니어서, 원문을 확인할 수 있는 동선도 중요했습니다.

재고 조회에는 공유 저장소와 캐시를 사용했습니다. 요청이 몰릴 때 같은 조회를 반복하지 않도록 하고, 조회가 실패하면 마지막 정상 조회 값을 구분해서 보여주는 방식입니다. 이 값은 실시간 재고와 다를 수 있으므로, 얼마나 최근 정보인지 알 수 있어야 합니다.

저장소의 호출 한도와 오류 표시도 손봤습니다. 불러오지 못한 상태를 빈 목록으로 보여주면 데이터가 없어진 것으로 오해할 수 있습니다. 데이터가 없는 경우와 잠시 불러오지 못한 경우를 구분하는 것까지 사용성에 포함된다는 것을 배웠습니다.

수정한 기능을 가짜 데이터로 실행해 보는 테스트도 마련했습니다. 테스트를 통과했다고 모든 문제가 사라지는 것은 아니지만, 같은 오류가 다시 들어오는 일을 줄이는 데 필요했습니다. 자료 접근 권한과 개인정보 처리 역시 계속 확인해야 할 운영 항목으로 두고 있습니다.

직접 만들고 운영하며 무엇을 배웠습니까?

Claude Code를 활용하면서 필요한 기능을 직접 구현하고 고쳐 나갈 수 있었습니다. 그 과정에서 계속 확인할 기준은 “회사에서 이 도구를 어떻게 쓰게 될 것인가?”였습니다. 보여줄 정보의 순서, 확인해야 할 출처, 오류가 났을 때의 안내까지 업무 흐름에 맞춰 결정해야 했습니다.

지금도 기획과 사용, 개선이 이어지고 있습니다. 실제로 써 보니 다음에 고칠 부분이 보이고, 그 부분을 수정한 뒤 다시 업무에서 확인합니다. 이 과정을 직접 이어가는 것이 사내 업무 허브를 운영하는 방식입니다.

자주 묻는 질문

지금 실제 회사 업무에 사용하고 있습니까?

• 네. 직접 기획하고 만든 업무 허브를 실제로 사용하면서 관리하고 개선하고 있습니다.
• 회사의 구체적인 업무 데이터는 공개하지 않고, 글에 들어가는 화면은 공개용 예시로 준비합니다.

AI 답변이나 재고 값을 그대로 믿어도 됩니까?

• AI 답변은 출처와 원자료를 확인해야 합니다. 조회 기능과 연결해도 해석 오류가 생길 수 있습니다.
• 캐시나 마지막 정상 조회 값은 현재 상태와 다를 수 있으므로, 조회 시점을 함께 확인해야 합니다.

생산성이 얼마나 좋아졌습니까?

• 정보 확인과 반복 정리가 편해진 효과를 실제 사용에서 느끼고 있습니다.
• 이번 글에서는 시간 절감률이나 비용 절감액 대신, 정보를 확인하고 일을 시작하는 과정이 어떻게 달라졌는지 소개했습니다.

회사에서 계속 쓰는 도구로 만들어 가고 있습니다

제가 직접 기획하고 만든 업무 허브는 지금 회사에서 사용되고 있습니다. 흩어진 정보를 모으고, 반복되는 확인과 정리를 줄이며, 필요한 일을 시작하기 쉽게 만들었습니다. 앞으로도 실제로 쓰는 과정에서 필요한 부분을 고치면서 회사의 업무 편의와 생산성을 높여 가려고 합니다.

AI를 업무에 적용하면서 겪은 선택과 시행착오가 궁금하다면 VECTORLOG LETTER에서도 이야기를 이어가겠습니다.