반복 업무는 AI에게,
판단은 사람에게.
AI 솔루션과 에이전트의 성패는 모델이 아니라 설계에서 갈립니다. 고객사의 업무 현황에 맞춰 AI에 맡길 업무를 빠르게 분석하고, 사람이 판단할 지점까지 설계해 운영 환경에서 작동하는 워크플로로 구현합니다.
AI 도구를 도입해도
업무가 바뀌지 않는 이유
도구가 부족해서가 아닙니다. 업무를 어떻게 나누어 맡길지 설계하지 않은 채 도구부터 도입했기 때문입니다.
구성원마다 AI를 개별적으로 사용해, 결과물 품질이 일정하지 않습니다.
자동화할 업무의 우선순위 기준이 없습니다.
사내 자료를 AI에 입력해도 되는지 판단할 기준이 없습니다.
진단 · 전환 · 정착
진단
업무를 단위 작업으로 나눠 AI가 맡을 일과 사람이 판단할 일을 구분하고, 효과·난이도·위험을 기준으로 우선순위를 정합니다.
전환
우선순위가 높은 업무부터 에이전트와 워크플로를 설계해 기존 시스템에 연결합니다. 에이전트가 사용할 데이터·권한·도구와 중단 조건도 함께 정의합니다.
정착
실무 부서가 자체적으로 운영할 수 있도록 운영 가이드, 권한 체계, 모델·프롬프트 변경 이력을 갖추고 담당자 교육을 진행합니다.
빠른 도입보다, 믿을 수 있는 운영
근거 제시
AI가 낸 결과에는 출처와 신뢰도를 함께 표시합니다.
사람의 최종 승인
중요한 결정은 AI 분석, 담당자 확인, 최종 승인의 절차를 거칩니다.
데이터 등급 관리
자료를 공개·내부·기밀·제한 4등급으로 분류하고, 등급별로 AI 입력 허용 범위를 정합니다.
불확실성의 명시
근거 데이터가 부족하면 결론을 생성하지 않고 "데이터 부족"으로 표시합니다.
적용 사례
신기술 리포트 자동 발간
신기술 정보를 자동으로 수집·분석해 연구원용 리포트를 발간합니다.
테스트 증적 자동화
화면 캡처와 테스트 증적 문서를 자동 생성해 감리에 대응했습니다.
학원 온라인 반응 모니터링
학원 관련 SNS·검색 콘텐츠를 매일 분석해, 확인이 필요한 게시물만 선별해 알립니다.
입찰 RFP 분석
제안요청서에서 자격·제출 조건과 문서 간 불일치를 찾아 근거와 함께 정리합니다.
자주 묻는 질문
진단 결과 자동화할 업무가 많지 않다면 어떻게 되나요?
그 자체로 유의미한 진단 결과입니다. 자동화보다 업무 정비가 우선이라면, 그 근거와 실행 순서를 보고서로 제시합니다.
사내 데이터가 외부로 나가나요?
승인되지 않은 외부 환경으로는 보내지 않습니다. 진단 단계에서 자료 등급을 먼저 정의하고, 기밀 자료는 사내 환경 또는 승인된 모델에서만 처리합니다.
특정 AI 모델만 쓰나요?
아니요. 업무 특성과 보안 요건에 따라 상용·사내·로컬 모델 중 적합한 모델을 선택합니다.
기존 시스템과 연결되나요?
네. 전환 단계에서 API, 파일, 데이터베이스 연동을 설계합니다. 차량 진단 플랫폼에서 기존 시스템 10종을 연동한 실적이 있습니다.
진단만 받아도 되나요?
네. 진단만 별도로 진행할 수 있습니다.