엑셀 함수 몰라도 됩니다. 챗GPT에게 엑셀 수식 짜달라고 하는 법

직장인이라면 누구나 한 번쯤 엑셀 데이터 앞에서 막막함을 느껴본 경험이 있을 것입니다. 산더미처럼 쌓인 매출 데이터, 복잡하게 얽힌 직원 급여 명세서, 그리고 상사의 재촉하는 눈빛 속에서 깜빡이는 커서는 엄청난 압박감으로 다가옵니다. 저 역시 사회 초년생 시절, 엑셀은 공포의 대상이었습니다.

 

브이룩업이나 피벗 테이블 같은 용어는 외계어처럼 들렸고, 함수 하나를 잘못 입력해 전체 데이터가 엉망이 되었을 때의 식은땀은 아직도 생생합니다. 엑셀 학원을 다녀야 하나 고민하고 두꺼운 매뉴얼 책을 사서 책상에 꽂아두기도 했지만, 실무에서 마주하는 변수들은 책에 나온 예제처럼 단순하지 않았습니다. 그러던 중 저는 업무의 패러다임을 바꿀 도구를 만났습니다.

 

바로 생성형 인공지능입니다. 처음에는 반신반의했지만, 이제 저는 더 이상 복잡한 함수식을 외우지 않습니다. 그저 동료에게 말하듯 인공지능에게 말을 걸 뿐입니다. 오늘은 제가 수많은 시행착오 끝에 터득한, 엑셀 초보자가 인공지능을 나만의 유능한 비서로 활용하여 칼퇴근을 사수하는 실전 노하우를 공유하려 합니다.

 

엑셀 함수 몰라도 됩니다. 챗GPT에게 엑셀 수식 짜달라고 하는 법

상황 설명만 구체적으로 해도 야근이 사라집니다

처음 인공지능에게 엑셀 관련 질문을 던졌을 때, 저는 큰 실수를 저질렀습니다. 마치 검색창에 단어를 입력하듯이 A열과 B열을 더해줘 라고 짧게 명령했던 것입니다. 물론 인공지능은 썸 함수라는 기본적인 답을 주었지만, 실제 제 업무 파일에는 적용할 수 없었습니다. 중간중간 비어 있는 셀도 있었고, 숫자 뒤에 원이라는 글자가 붙어 있어 계산이 되지 않는 경우도 있었기 때문입니다. 이때 제가 깨달았던 가장 중요한 사실은, 인공지능은 제 모니터 화면을 볼 수 없다는 점이었습니다. 내 눈앞에 있는 엑셀 시트의 상황을 마치 전화 통화로 상대방에게 묘사하듯이 아주 구체적으로 설명해야만 원하는 답을 얻을 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

 

그 이후로 저는 질문의 방식을 완전히 바꿨습니다. 우선 데이터가 위치한 정확한 좌표를 불러주기 시작했습니다. 현재 내 엑셀 파일의 A1 셀부터 A100 셀까지는 날짜 데이터가 들어 있고, B열에는 제품명이, C열에는 판매 수량이 적혀 있어 라고 데이터의 구조를 머릿속에 그려주듯 설명했습니다. 그리고 내가 원하는 결과물의 형태까지 명시했습니다. 단순히 합계를 구해줘가 아니라, 월별로 제품의 판매 수량을 합산해서 별도의 표로 만들고 싶어 라고 요청했습니다. 실제로 지난달 연말 정산 데이터를 정리할 때 이 방법은 빛을 발했습니다. 수천 명의 직원 데이터 중에서 특정 부서의 인센티브를 계산해야 했는데, 재직 기간과 성과 등급이라는 두 가지 조건이 얽혀 있어 일반적인 함수로는 해결이 어려웠습니다. 저는 인공지능에게 각 열의 데이터 성격을 상세히 설명하고 조건들을 나열했습니다.

 

놀랍게도 인공지능은 제가 이름조차 들어본 적 없는 썸이프스라는 복합 함수를 활용한 긴 수식을 짜주었습니다. 저는 그 수식이 어떤 원리로 작동하는지 이해할 필요도 없었습니다. 그저 인공지능이 짜준 코드를 복사해서 엑셀에 붙여넣기만 하면 되었습니다. 3시간은 족히 걸릴 것이라 예상했던 작업이 단 3분 만에 끝나는 순간이었습니다. 여기서 핵심은 여러분이 엑셀 전문 용어를 알 필요가 없다는 것입니다. 그저 내가 가진 데이터가 어떻게 생겼는지, 그리고 내가 최종적으로 얻고 싶은 모습이 무엇인지만 육하원칙에 따라 상세하게 설명하세요. 질문이 구체적일수록 인공지능은 더 정확하고 강력한 수식으로 보답할 것입니다.

오류가 났을 때 당황하지 않고 다시 묻는 기술

인공지능이 알려준 수식을 설레는 마음으로 붙여넣었는데, 기대했던 숫자가 아닌 샵 밸류나 샵 엔에이 같은 알 수 없는 오류 코드가 셀을 가득 채울 때가 있습니다. 과거의 저라면 당황해서 수식을 지우고 다시 인터넷 검색을 하거나, 계산기를 두드렸을 것입니다. 하지만 이제 저는 압니다. 이 오류 메시지야말로 업무를 완벽하게 마무리할 수 있는 가장 중요한 힌트라는 사실을 말입니다. 많은 분이 여기서 포기하지만, 진정한 고수는 오류가 발생한 시점부터 인공지능과의 진짜 대화를 시작합니다. 오류가 떴다는 것은 인공지능이 제 데이터의 특수성을 아직 파악하지 못했다는 뜻이기도 합니다.

 

한번은 거래처별 미수금을 정리하기 위해 브이룩업 함수를 요청해 사용한 적이 있습니다. 그런데 절반 이상의 셀에서 값을 찾을 수 없다는 오류가 발생했습니다. 저는 당황하지 않고 오류가 난 셀의 내용과 인공지능이 알려준 수식, 그리고 오류 메시지 전체를 그대로 복사해서 대화창에 다시 입력했습니다. 그리고 이렇게 덧붙였습니다. 네가 알려준 대로 했는데 이런 오류가 났어. 내 데이터에 눈에 보이지 않는 공백이 있는 것 같은데 확인해 줄 수 있니 라고 말이죠. 마치 의사에게 증상을 설명하듯 구체적인 상황을 전달했습니다. 그러자 인공지능은 즉시 사과하며, 데이터의 앞뒤 공백을 제거해 주는 트림 함수를 추가하여 수식을 수정해 주었습니다.

 

이 경험을 통해 저는 인공지능 활용이 한 번의 질문과 답변으로 끝나는 것이 아니라, 지속적인 티키타카 과정임을 이해하게 되었습니다. 엑셀 오류의 대부분은 수식 자체의 문제보다는 데이터 형식의 불일치에서 옵니다. 눈으로는 숫자로 보이지만 엑셀은 문자로 인식하고 있다거나, 날짜 형식이 달라서 계산이 안 되는 경우가 허다합니다. 이런 디테일한 원인은 사람이 일일이 찾아내기 어렵습니다. 하지만 인공지능에게 오류 상황을 공유하면, 그는 탐정처럼 원인을 분석하고 해결책을 제시합니다. 심지어 오류가 발생했을 때 지저분한 코드 대신 확인 필요라는 깔끔한 문구가 뜨도록 이프에러 함수를 써달라고 요청할 수도 있습니다. 오류를 두려워하지 마십시오. 그것은 여러분의 보고서를 더욱 완벽하게 만들어주는 과정일 뿐입니다.

복잡한 매크로도 코딩 지식 없이 말로 만듭니다

엑셀 업무의 꽃은 자동화라고들 합니다. 매일 아침 출근해서 전날의 데이터를 다운로드받고, 불필요한 열을 삭제하고, 서식을 예쁘게 꾸며서 팀장님께 메일로 보내는 단순 반복 업무. 이런 지루한 과정을 버튼 하나로 해결해 주는 것이 바로 매크로와 브이비에이입니다. 하지만 이 영역은 프로그래밍 언어를 다뤄야 하기에 일반 직장인에게는 넘을 수 없는 거대한 벽과도 같았습니다. 저 역시 서점에서 매크로 관련 책을 샀다가 까만 화면에 가득 찬 영어 코드를 보고 질려서 책을 덮었던 기억이 있습니다. 하지만 생성형 인공지능을 활용하면, 코딩 지식이 전혀 없어도 이 모든 과정을 자동화할 수 있습니다.

 

방법은 간단합니다. 엑셀 화면에서 내가 손으로 하는 동작 하나하나를 글로 풀어서 설명하면 됩니다. 예를 들어 재고 현황 시트에서 재고 수량이 10개 미만인 품목은 빨간색으로 칠하고, 그 품목들만 따로 뽑아서 주문 목록이라는 새로운 시트에 복사해 줘 라고 요청하는 것입니다. 그러면 인공지능은 알아볼 수 없는 영어들로 구성된 코드를 짜줍니다. 우리는 그 코드가 무슨 뜻인지 해석할 필요가 전혀 없습니다. 인공지능이 시키는 대로 엑셀의 개발 도구 탭을 열고, 코드를 붙여넣기만 하면 됩니다. 실행 버튼을 누르는 순간, 제가 1시간 동안 눈이 빠져라 모니터를 들여다보며 해야 했던 작업들이 단 1초 만에 마법처럼 처리되는 것을 목격했을 때의 짜릿함은 잊을 수 없습니다.

 

여기서 팁을 하나 드리자면, 레고 블록을 쌓듯이 기능을 하나씩 추가하는 것입니다. 처음부터 완벽한 자동화 프로그램을 요구하면 인공지능도 헷갈릴 수 있습니다. 먼저 빨간색으로 칠하는 기능부터 만들어줘 라고 하고, 잘 작동하면 이제 이걸 다른 시트로 옮기는 기능도 추가해 줘 라고 덧붙이는 식입니다. 혹시 코드를 실행하다가 오류가 나더라도 걱정할 필요가 없습니다. 오류 팝업창에 뜬 내용을 그대로 복사해서 인공지능에게 보여주면, 어느 부분이 잘못되었는지 스스로 찾아서 수정한 코드를 다시 줍니다. 이제 엑셀 자동화는 개발자의 전유물이 아닙니다. 업무의 흐름을 가장 잘 아는 실무자가 말로써 명령하고, 기술적인 구현은 인공지능에게 맡기는 시대입니다. 여러분도 이제 단순 반복 업무에서 해방되어 진짜 중요한 기획과 의사결정에 집중하시길 바랍니다.