AI 도입 진단

무엇부터 바꿔야 하는지 정하는 법

AI 도입이 실패하는 지점은 대개 기술이 아닙니다. 무엇부터 손댈지 정하지 못한 채 시작해서, 만들기 쉬운 것부터 만들고, 정작 아픈 업무는 그대로 남습니다.

좋은 후보 업무의 조건

자동화하기 좋은 업무에는 공통점이 있습니다. 자주 반복되고, 판단 기준이 어느 정도 정해져 있고, 틀렸을 때 되돌릴 수 있는 업무입니다.

반대로 자주 없고, 매번 판단이 다르고, 틀리면 되돌리기 어려운 업무는 뒤로 미뤄야 합니다. 기술적으로 가능한지와 지금 손대도 되는지는 다른 질문입니다.

되돌릴 수 있는지가 우선순위를 가릅니다

같은 난이도라면 사람이 확인한 뒤 나가는 업무부터 시작하는 게 안전합니다. 초안을 만들고 사람이 검토하는 구조는 틀려도 손해가 없습니다. 반면 확인 없이 바로 고객이나 외부로 나가는 업무는 사고가 그대로 사고가 됩니다.

그래서 첫 도입은 거의 항상 "초안 작성"과 "1차 확인" 자리에서 시작합니다. 여기서 신뢰가 쌓인 뒤에 범위를 넓히는 순서가 실패 확률이 낮습니다.

계정만 열어두면 아무 일도 안 일어납니다

가장 흔한 상황이 이겁니다. 계정도 있고 교육도 했는데 6개월 뒤에 아무것도 안 바뀌어 있습니다. 원인은 각자 자기 업무에 어떻게 붙일지 모르기 때문입니다.

이걸 푸는 방법은 도구를 더 주는 게 아니라, 업무 하나를 골라 실제로 끝까지 바꿔 보는 것입니다. 한 사람이 자기 업무를 바꾸는 걸 옆에서 보면 나머지가 따라옵니다.

진단 순서

1. 반복되는 업무를 있는 그대로 적는다 (해결책 말고 현상)
2. 각 업무의 빈도·판단 여지·되돌릴 수 있는지를 표시한다
3. 되돌릴 수 있고 자주 반복되는 것부터 위로 올린다
4. 첫 대상 하나만 고른다 (여러 개를 동시에 시작하지 않는다)
5. 오늘 해볼 수 있는 크기로 범위를 자른다

자주 묻는 것