상황
데이터는 하루면 나오는데, 장표는 밤을 새워야 했다
실적은 스프레드시트에 다 있었다. 문제는 그걸 보여줄 형태로 옮기는 일. 숫자를 복사해 슬라이드에 붙이고, 차트를 그리고, 색을 맞추고, 무슨 말을 할지 요약을 쓴다.
발표 전날 밤이 그렇게 사라지고, 정작 '이 숫자가 무슨 의미인지'는 생각할 시간이 없다.
실적은 스프레드시트에 다 있었다. 문제는 그걸 보여줄 형태로 옮기는 일. 숫자를 복사해 슬라이드에 붙이고, 차트를 그리고, 색을 맞추고, 무슨 말을 할지 요약을 쓴다.
발표 전날 밤이 그렇게 사라지고, 정작 '이 숫자가 무슨 의미인지'는 생각할 시간이 없다.
손으로 만드는 장표 하나가 실제로 얼마를 흘려보내는지, 숫자로 보면 이렇다.
"데이터 넣으면 AI가 발표 자료 다 만들어서 그대로 발표하면 되지 않나?" 이 유혹부터 검토했다.
AI가 쓴 해석은 그럴듯하지만 종종 과장되거나 근거가 없다. 숫자를 잘못 읽은 요약을 그대로 발표하면 청중 앞에서 무너진다. 숫자는 규칙으로 고정 계산하고, 해석은 사람이 검토해야 한다.
"숫자를 집계하고 차트를 그리고 요점 초안을 다는" 90%를 자동화한다. 숫자는 규칙으로 고정 계산해 환각을 막고, "무엇을 강조해 말할지" 10%만 사람이 쥔다.
네 단계를 따라가 보세요. 마지막, 메시지 확정만 사람의 몫입니다.
스프레드시트·CSV 실적 데이터를 그대로 넣는다.
핵심 지표를 계산하고 알맞은 차트로 그린다.
장표 레이아웃에 지표와 차트를 얹고 요점 초안을 단다.
장표가 준비된 상태에서, 무엇을 강조해 말할지 판단만 사람이 쥔다.
말로 하면 여기까지다. 이제 직접 눌러보세요. 아래는 데모 데이터로 만든 실제 동작 화면입니다.
지표가 집계되고 알맞은 차트로 장표가 구성됩니다. 숫자는 규칙으로 계산하고, 강조할 해석은 발표자가 확정합니다.
같은 데이터, 제작 전과 제작 후. 바뀐 건 숫자가 아니라, 발표를 준비하는 밤이다.
숫자와 차트는 자동으로 얹혔고, 강조할 메시지만 사람이 고른다. 밤을 새우는 대신, 내용을 준비한다.
