처음에는 반복 횟수가 많고 입력과 결과가 명확하며, 사람이 결과를 검토할 수 있는 업무 하나를 고르는 편이 좋습니다. 자동화 범위와 예외 처리를 작게 정한 뒤 기존 방식과 비교해보세요.
AI를 도입하려고 하면 어떤 모델이나 도구를 쓸지부터 고민하기 쉽습니다. 그런데 실제 프로젝트의 출발점은 팀에서 반복하는 일을 구체적인 단위로 나누는 것입니다. 이 글은 첫 자동화 범위를 정하기 위한 리베테랩스의 제안입니다.
먼저, 한 번의 업무를 끝까지 적어보세요
예를 들어 고객 문의를 처리한다면 메일 확인, 문의 유형 판단, 주문 정보 조회, 담당자 배정, 답변 작성과 발송으로 나눌 수 있습니다. 이 가운데 AI가 읽고 정리할 부분과 기존 시스템이 정확하게 조회해야 할 부분을 구분합니다. 마지막 발송 전에 사람이 확인할 필요가 있는지도 정합니다.
- 입력: 메일 본문, 첨부 문서, 주문 번호 등 어떤 정보가 들어오나요?
- 처리: 분류, 요약, 검색, 계산 중 무엇을 해야 하나요?
- 결과: 어떤 화면이나 시스템에 결과가 남아야 하나요?
- 예외: 정보가 없거나 판단이 모호하면 누가 처리하나요?
이 네 항목을 설명하기 어렵다면 전체 자동화 견적부터 받기보다 실제 업무 예시를 모으는 것이 다음 단계입니다.
첫 업무를 고르는 네 가지 기준
반복성을 확인하세요. 일주일에 몇 번 수행하는지, 담당자가 어디에서 시간을 쓰는지 기록하면 개발 범위를 판단하는 데 도움이 됩니다. 반복이 드문 업무는 기존 도구를 활용하는 편이 나을 수도 있습니다.
입력의 일관성을 보세요. 메일 제목이나 문서 양식이 일정한지, 필요한 정보를 시스템에서 가져올 수 있는지 확인합니다. 자료가 여러 계정에 흩어져 있다면 접근 권한과 연결 작업이 먼저 필요합니다.
검토 가능성을 정하세요. 사람이 결과의 맞고 틀림을 확인할 수 있어야 개선 기준을 잡을 수 있습니다. 예를 들어 문의 분류에서는 실제 담당자의 분류와 비교할 수 있고, 요약에서는 원문과 중요한 항목의 누락 여부를 확인할 수 있습니다.
실패했을 때의 영향을 따져보세요. 내부 참고용 초안과 고객에게 바로 전송하는 답변은 필요한 검토 수준이 다릅니다. 첫 단계에서는 되돌릴 수 있는 작업과 검토 가능한 초안부터 범위를 잡아볼 수 있습니다.
성공 기준은 도입 전에 정합니다
단순히 AI가 답변을 생성했다는 사실만으로 업무가 개선됐다고 보기는 어렵습니다. 기존 방식의 처리 시간, 수정에 드는 시간, 예외 건수를 함께 기록해 비교하는 편이 좋습니다.
- 원문 확인부터 최종 완료까지 걸리는 시간
- 결과를 그대로 사용할 수 있었던 건수와 수정이 필요했던 건수
- 자동 처리에서 제외해야 했던 업무와 이유
- 모델 사용료, 서버 비용, 사람이 검토하는 데 드는 시간
한 번의 시연 결과로 전체 업무를 판단하지 말고 실제와 비슷한 여러 입력을 사용해 확인하세요. 평가에 사용하는 데이터의 접근 권한과 외부 전송 조건도 확인해야 합니다.
자동화 이후의 담당자를 정하세요
입력 양식이 바뀌거나 연결 시스템에 오류가 나면 누군가 확인해야 합니다. 오류 알림을 받는 사람, 결과를 수정하는 방법, 기존 방식으로 돌아가는 절차를 작업 범위에 포함하면 운영 중 혼란을 줄일 수 있습니다.
상담 전에 준비하면 좋은 자료
정상 처리 사례와 예외 사례, 현재 사용하는 시스템, 원하는 결과의 예시를 준비해주세요. 민감한 정보는 제외하거나 비식별 처리한 자료로 시작할 수 있습니다. 리베테랩스와 상담할 때도 이 자료를 바탕으로 첫 자동화 범위를 함께 논의할 수 있습니다.
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