매일 붙여넣어 만드는 취합 보고서를 파워 쿼리로 바꿀 때 '자동'이 어디서 멈추는지 정리했습니다. 새로고침은 결국 누군가 엑셀을 열어야 하고, 원본 경로나 열 이름이 바뀌면 그 자리에서 끊깁니다. 웹용 엑셀의 지원 원본 제약, Office Scripts로 새로고침이 안 되는 이유, 사람 손 없이 돌릴 때 드는 월 비용까지 공식 문서 기준으로 짚었습니다.
종이 거래명세서와 영수증을 OCR로 옮길 때 장당 API 요금과 사람 검수 시간을 함께 넣어 손익분기점을 계산했습니다. 공개 요금은 장당 14~42원이라 인건비 앞에서는 변수가 아니고, 실제 갈림길은 구축비와 검수 비율이 만듭니다. 전량 검수해도 사람 손은 약 59% 줄고, 구축비 300만원을 1년에 회수한다면 월 1,250장이 기준선입니다.
Power Automate로 사내 반복 업무를 자동화할 때 무료로 끝나는 구간과 유료 라이선스가 시작되는 지점을 구분합니다. 표준 커넥터와 사람이 직접 실행하는 데스크톱 흐름은 0원이지만, 흐름 공유·프리미엄 커넥터·무인 실행에서 요금이 발생합니다. 실제 업무 시나리오 네 개로 월 비용을 계산했습니다.
통장 내역을 손으로 맞추던 입금 확인을 자동화할 때 붙일 수 있는 가상계좌, 펌뱅킹, 오픈뱅킹을 공개된 가격표로 비교했습니다. 월 입금 건수별 실제 부담액과 계약 절차, 정산 주기 차이까지 정리했습니다. 세 방식이 답해 주는 질문이 서로 다르다는 점이 선택의 기준입니다.
구글 스프레드시트와 Apps Script로 만든 사내 자동화가 실제로 멈추는 지점을 공식 할당량 숫자로 짚습니다. 실행 6분, 트리거 하루 90분(무료)과 6시간(Workspace), 메일 수신자 100명과 1,500명, URL Fetch 2만 건과 10만 건을 기준으로 계산합니다. 계정을 Workspace로 올려서 버틸 때와 별도 서버로 옮겨야 할 때를 가르는 신호도 정리했습니다.
DeepSeek가 왜 주목받았는지, 기업이 AI 도입 관점에서 무엇을 봐야 하는지 비용 구조와 추론 모델의 변화 중심으로 정리했습니다.
엑셀로 관리하던 업무를 웹 시스템으로 바꾸면 단순히 화면만 바뀌는 것이 아닙니다. 입력 방식, 권한, 승인, 검색, 통계, 데이터 정합성, 유지보수 방식까지 함께 바뀝니다. 전환 전에 확인해야 할 현실적인 기준을 정리했습니다.