AI 에이전트, 전사 도입 말고 업무 하나로 시작하세요

AI 에이전트 도입은 회사 전체보다 업무 한 가지로 먼저 시작하는 방법이 있습니다. AI 에이전트의 뜻과 맞는 회사, 도입 순서, 도입한 뒤 확인할 기준을 설명합니다.

월말 저녁에 직원이 한 화면의 숫자를 다른 표에 다시 옮겨 적고 있는 모습을 보신 적이 있으실 것입니다. AI 에이전트가 그런 일을 줄여 준다는 말에 기대가 생기지만 회사 전체를 바꾸는 큰 일이 될까 걱정도 따라옵니다. 큰 비용을 들여 도입한 시스템을 직원이 쓰지 않게 될까 걱정되시는 것은 자연스럽습니다.

AI 에이전트는 회사 전체에 한꺼번에 도입하지 않고 업무 한 가지에 먼저 도입하는 방법이 있습니다. 바뀌는 업무가 한 가지이면 결과가 기대와 다를 때 확인할 범위도 좁아집니다.

AI 에이전트는 무엇이고 업무 한 가지로 시작한다는 것은 무슨 뜻입니까?

AI 에이전트는 맡은 일을 어떤 순서로 처리하고 어떤 프로그램을 쓸지 AI가 스스로 정하며 수행하는 시스템입니다. 맡길 업무와 범위는 고객이 정하고 AI 에이전트는 정해진 업무를 수행합니다. 직원이 하던 확인과 입력 같은 반복 일을 맡는다고 생각하시면 됩니다.

정해진 순서대로만 움직이는 자동화도 있습니다. 순서를 사람이 미리 정해 두고 AI와 프로그램이 그대로 따라 움직이는 방식이며 AI 에이전트와는 순서를 정하는 주체가 다릅니다. 업무 순서가 단순하면 순서를 미리 정한 방식으로 충분할 수 있습니다. 가능한 한 가장 단순한 방법을 먼저 찾고 꼭 필요할 때만 복잡하게 만드는 순서가 바람직합니다.

중소기업은 가치가 큰 업무 한 가지에 AI 에이전트를 먼저 적용하는 집중 시범 도입부터 시작할 수 있습니다. 집중 시범 도입은 회사 전체의 업무 방식을 바꾸기 전에 업무 한 가지에서 AI 에이전트가 제대로 움직이는지 확인하는 방식입니다.

기업 AI 시범 사업이 실패한다는 MIT 보고서 결론을 접하셨을 수 있습니다. 다만 보고서 스스로 결론이 공식 기업 보고가 아닌 개별 인터뷰에 바탕을 둔 대략적 수준이라고 밝히고 있습니다. 보고서 결론은 참고할 수 있지만 시작 규모를 정하는 근거로 쓰기에는 한계가 있습니다.

회사 전체에 도입할 때와 업무 한 가지로 시작할 때 하루는 어떻게 다릅니까?

회사 전체에 도입하면 여러 부서의 업무가 한꺼번에 바뀌지만 업무 한 가지로 시작하면 담당 직원의 업무만 바뀝니다. 회사 전체에 도입할 때 따라오는 일은 다음과 같습니다.

1. 여러 부서의 업무 방식을 한꺼번에 새로 정해야 합니다.

2. 직원 여러 명이 같은 시기에 새 방식에 적응해야 합니다.

3. 결과가 기대와 다를 때 어느 업무가 원인인지 확인하기 어렵습니다.

부서별 범위가 정해지기 전에는 비용 범위를 예상하기 어려울 수 있습니다. 직원이 새 방식을 쓰지 않으면 도입한 시스템의 결과도 확인할 수 없게 됩니다.

업무 한 가지로 시작하면 하루가 이렇게 달라집니다.

1. 시간: 새 방식에 적응하는 직원이 담당 직원으로 한정되어 다른 직원의 업무 시간은 그대로입니다.

2. 꾸준함: 정해 둔 기준대로 같은 업무를 반복 수행하므로 담당 직원이 바뀌어도 처리 기준이 유지됩니다.

3. 확장: 업무 한 가지의 결과를 기록으로 확인한 뒤에 다음 업무를 고를 수 있습니다.

4. 비용: 도입 범위가 업무 한 가지로 정해져 있어 비용 범위를 업무 단위로 확인할 수 있습니다.

업무 한 가지로 시작하면 바뀌는 범위와 비용 범위를 업무 단위로 확인할 수 있습니다.

우리 회사에는 어떤 업무가 맞습니까?

처리 순서를 말로 설명할 수 있고 반복 횟수가 많은 업무가 첫 후보입니다. 후보 업무는 다음 세 가지로 고릅니다.

1. 같은 순서로 반복됩니다. 학원의 상담 신청 접수나 시공 회사의 견적 요청 접수가 예입니다.

2. 처리 순서를 말로 설명할 수 있습니다. 처리할 때마다 판단 기준이 달라지는 업무는 첫 업무로 맞지 않을 수 있습니다.

3. 결과를 숫자로 확인할 수 있습니다. 처리 시간이나 처리 건수가 숫자의 예입니다.

쓰시는 프로그램이 둘 이상이고 직원이 프로그램 사이를 오가며 같은 내용을 입력하는 업무가 있다면 후보로 올려 볼 수 있습니다. 반대로 한 달에 몇 번 되지 않는 업무는 개발에 쓰는 비용에 비해 줄어드는 직원 시간이 작을 수 있어 첫 업무로 맞지 않을 수 있습니다.

후보에 들어가는지 판단하기 어려울 때는 담당 직원이 업무 한 건에 쓰는 시간을 일정 기간 적어 보는 방법이 있습니다. 적어 둔 시간은 후보 업무끼리 비교하는 자료가 되고 도입 후 비교할 기준으로도 쓸 수 있습니다.

고객은 도입하기 전에 무엇을 정하면 됩니까?

AI 에이전트가 업무를 수행하는 방식도 처음에 고객이 기준을 한 번 정해 두는 일에서 시작합니다. 정할 기준은 맡길 업무와 성과 기준, 확인 지점입니다.

1. 맡길 업무 한 가지와 맡기지 않을 범위를 정합니다.

2. 도입 전에 무엇을 성과로 볼지 숫자로 정합니다.

3. 결과를 담당 직원이 확인하고 승인하는 지점을 정합니다.

맡기지 않을 범위를 정해 두는 이유는 AI 에이전트가 처리할 일과 직원이 계속 처리할 일을 분리하기 위해서입니다. 범위가 분명하면 직원도 자기 업무에서 무엇이 달라지는지 미리 알 수 있습니다.

돈이나 고객 자료에 닿는 업무라면 담당 직원이 결과를 확인하고 승인한 뒤에 확정하는 방식으로 시작할 수 있습니다. 결과를 믿을 수 있는지 확인된 뒤에 승인 단계를 줄일지 고객이 정하시면 됩니다.

한 번 정한 기준은 도입한 뒤에도 바꿀 수 있습니다. 사업이 달라지면 맡기는 범위와 성과 기준을 다시 정하시면 됩니다.

도입한 뒤에는 무엇으로 성과를 확인합니까?

도입 전에 정해 둔 성과 기준 숫자를 도입 후에 같은 방법으로 측정해 비교합니다. 기준이 없으면 도입 후 숫자만 남아 좋아졌는지 판단할 수 없습니다.

도입 전에 측정할 수 있는 성과 기준을 정해 두면 도입한 뒤 같은 기준으로 결과를 확인할 수 있습니다. 확인된 가치는 다음에 어느 업무에 AI를 쓸지 우선순위를 정할 때도 참고가 됩니다.

도입한 뒤 확인할 항목은 처리 시간과 수정 건수, 직원 의견입니다.

1. 처리 시간: 업무 한 건을 처리하는 데 걸린 시간을 도입 전 기록과 비교합니다.

2. 수정 건수: 담당 직원이 결과를 확인하다 수정한 건이 있는지 봅니다.

3. 직원 의견: 담당 직원에게 업무가 달라진 점을 직접 묻습니다.

성과 기준에 도달하지 않았다면 맡긴 업무 범위나 처리 규칙을 수정해 다시 측정합니다. 다시 측정한 결과를 보고 같은 업무를 유지할지 다른 업무로 바꿀지 고객이 정하시면 됩니다.

비용은 무엇에 따라 달라집니까?

정해진 가격표는 없고 다섯 가지 조건에 따라 범위가 달라지므로 상담 후 견적으로 안내합니다.

1. 처리 단계: 맡길 업무의 처리 단계가 얼마나 많은지

2. 쓰시는 프로그램: 서로 연결해야 하는 프로그램이 얼마나 되는지

3. 자료 상태: 업무에 쓰는 자료가 정리되어 있는지 새로 모아야 하는지

4. 확인 지점: 결과를 담당 직원이 승인하는 단계를 둘지

5. 화면: 담당 직원이 쓸 관리자 화면이나 입력 폼이 필요한지

다섯 가지를 알려 주시면 업무 한 가지에 필요한 개발 범위를 잡을 수 있습니다.

문의하면 어떤 순서로 진행됩니까?

문의에서 인계까지 다섯 단계로 진행됩니다.

1. 문의: 맡기려는 업무 한 가지와 지금 쓰시는 프로그램을 남기십시오.

2. 상담: 업무의 처리 순서와 성과 기준을 상담합니다.

3. 범위와 견적 안내: 상담 내용에 맞춰 개발 범위와 견적을 안내합니다. 견적을 보고 진행할지는 고객이 정하시면 됩니다.

4. 제작: 정한 범위대로 시스템을 제작합니다.

5. 인계: 시스템이 동작하는 장치와 계정을 고객에게 인계합니다.

그래서 지금 AI 에이전트를 도입할 준비가 되어 있습니까?

직원이 반복하는 업무가 있고 그 업무의 처리 시간이나 건수를 지금 기록하고 있다면 업무 한 가지로 시작할 조건이 갖춰진 상태입니다. 결과를 확인하고 승인할 담당 직원이 정해져 있는지도 살펴보실 만합니다.