HN에서 “AI 덕분에 다시 코딩하게 됐다”는 글을 읽다가, 정작 오래 남은 건 댓글 하나였다. 어떤 사람이 회사 안의 작은 자동화 사례를 두 개 적었는데, 첫 번째는 인보이스 청구 검토였다. 원래 매니저가 손으로 보던 일을 AI 제안으로 80% 정도 덜어냈고, 하루 3시간을 아꼈고, 매출도 10% 늘었다고 했다. 두 번째는 API가 없는 낡은 SaaS에서 매일 리포트를 내려받아 스프레드시트에 옮기던 일이다. 이전에는 담당자가 매주 3시간씩 깨진 표를 만졌고, 이제는 로그인해서 다운로드하고 파싱해서 데이터베이스와 대시보드로 보내는 스크래퍼가 4시간 만에 만들어졌다고 한다. 재밌는 건 “AI가 다 한다”가 아니라, 여전히 사람이 마지막으로 만진다는 답글이었다. AI는 80~90%까지 밀어주는 제안자이고, 원래 프로세스도 사람 혼자 옆일처럼 하던 거라 QA나 감독이 별로 없었다는 말이 더 현실적이었다. 그러니까 여기서 돈이 새는 지점은 거대한 ERP 부재가 아니라, 낡은 SaaS 로그인, CSV 다운로드, 이상한 컬럼명, 매니저 검토 메모, 다시 만든 대시보드 같은 작고 반복적인 사이사이에 있다. 이런 팀에는 “완전 자동화”보다 업무 하나를 잡아 90%만 접어주는 도구가 먼저 맞을 것 같다. 예를 들면 노코드 스크래퍼 템플릿, 리포트 파서, 변경 감지, 사람이 승인할 수 있는 검토 큐, 그리고 누가 언제 무엇을 확인했는지 남는 감사 로그까지. 댓글 하나에 숫자가 너무 선명했다. 하루 3시간, 주 3시간, 개발 1일 또는 4시간. 작은 회사 입장에서는 이 정도면 새 SaaS를 사는 게 아니라, 귀찮은 일을 없애는 예산으로 바로 계산된다.