AI 업무 자동화(AX)에 관심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다는 말씀을 자주 듣습니다. 회사 전체를 한 번에 바꾸려고 하면 비용도 크고, 무엇이 달라졌는지 확인하기도 어렵습니다.
서프코드는 업무 하나를 골라 작게 시작하는 방법을 권해드립니다. 이 글에서는 시작할 업무를 고르는 기준과, 실제로 납품한 업무 시스템에 들어간 AI 기능 사례를 정리해드립니다.
먼저 확인하실 세 가지
AI로 바꾸기 좋은 업무에는 공통점이 있습니다. 아래 세 가지에 모두 해당하는 업무부터 시작하시면 효과를 확인하기 쉽습니다.
- 매일 반복되는 업무인가요? 가끔 하는 일보다 매일 하는 일이 자동화의 효과가 큽니다.
- 판단 근거가 되는 데이터가 기록되고 있나요? 주문, 일정, 청구처럼 이미 기록되는 정보가 있어야 AI가 근거를 들어 제안할 수 있습니다.
- 결과를 사람이 확인할 수 있나요? AI가 제안하고 담당자가 확인하는 구조라면, 처음부터 모든 것을 맡기지 않아도 됩니다.
사례 1: 배송 지연을 미리 알리고 배차를 권고
자동차 부품 유통사 무진오토라이프의 배송 관제 화면에서는, 기사의 도착 지연이 예상되면 AI가 경로를 비교해 배차 변경을 권고합니다. 담당자는 권고 내용과 근거를 확인하고 반영 여부를 결정합니다.
사례 2: 출고 전에 부품 호환을 검토
같은 시스템에서 주문이 들어오면, AI가 요청 부품을 차종과 연식, 엔진 조건으로 대조합니다. 확인이 필요한 부품은 출고를 보류하고 사유를 표시해, 잘못된 부품이 나가기 전에 한 번 더 확인하도록 돕습니다.
두 기능이 주문과 배송 화면에서 어떻게 쓰이는지는 무진오토라이프 사례에 자세히 정리해 두었습니다.
사례 3: 자재 지연이 공정에 미치는 영향을 계산
건설사 더드림 건설의 공정과 기성 관리 시스템에서는, 자재 입고가 늦어졌을 때 후속 공정이 며칠 밀리는지 단계별로 계산하고 권장 조치와 담당자를 제시합니다. 협력업체 기성 청구에서 증빙이 부족한 청구는 AI가 보류 사유를 표시해드립니다.
세 사례의 공통점
세 기능 모두 AI가 결정하지 않고, 근거와 함께 제안합니다. 최종 판단은 담당자가 하기 때문에 도입 부담이 작고, 쓰면서 AI의 제안이 얼마나 맞는지 확인할 수 있습니다. 신뢰가 쌓이면 그때 자동으로 처리하는 범위를 넓히면 됩니다.
작게 시작하는 순서
처음부터 판단을 돕는 AI를 만들 필요는 없습니다. 효과를 확인하며 한 단계씩 넓혀 가시면 부담이 적습니다.
- 사람이 매일 하던 확인부터 덜어냅니다. 마감과 지연처럼 매일 챙기던 일은 시스템이 먼저 살펴 알려드립니다. 이 단계는 AI 없이 규칙만으로도 충분한 경우가 많습니다.
- 쌓인 기록을 읽기 쉽게 추려 드립니다. 매주 손으로 모으던 보고 자료나 긴 회의록에서, 결정에 필요한 내용만 AI가 골라 보여드립니다.
- 근거를 들어 제안하게 합니다. 기록이 충분히 쌓이면 AI가 근거와 함께 다음 조치를 제안하고, 결정은 담당자가 내립니다.
지금 쓰시는 ERP는 그대로 두고, 사람이 반복하던 확인과 정리만 AI에 맡기는 것부터 시작할 수 있습니다. 어떤 업무부터 시작하면 좋을지 알려주시면 함께 정리해드립니다.
