AI로 자동화 가능한 업무, 어떻게 판단할 수 있을까?
AI 기술이 빠르게 발전하면서, “우리도 AI를 활용해봐야 하지 않을까?”라는 고민을 하는 기업들이 많아졌습니다.
하지만 실제로 무엇을, 어디서부터, 어떻게 시작해야 할지 막막한 경우가 대부분입니다.
일부 조직은 ChatGPT 활용을 시도했지만, 조직 전체의 생산성과 경쟁력을 높이는 데는 한계를 느꼈다는 피드백도 많습니다.
이 글에서는 실제 AI 컨설팅 현장에서 자주 받은 핵심 질문 3가지를 중심으로, 실제 기업들이 어떻게 문제를 풀었는지 정리해 소개합니다.
AI를 단순히 ‘도입’하는 데서 그치지 않고, 조직 맞춤형으로 실질적인 활용을 원한다면 이 글에서 힌트를 얻어 보세요.
자주 묻는 질문 1. “우리 업무에 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요?”
– 반복되는 작업부터, AI가 대신할 수 있는 역할을 찾아야 합니다
AI를 활용하고 싶은 마음은 있지만, 막상 우리 업무 중 어떤 부분에 적용할 수 있을지 감이 안 오는 경우가 많습니다.
사람의 판단이 필요한 영역과, 반복적이고 정형화된 작업처럼 AI에 적합한 영역을 구분하는 것이 시작입니다.
❓ 대표적인 질문
“우리 팀 업무 중에 AI가 쓸모 있을 만한 부분이 있을까요?”
“요즘 다들 AI 쓴다는데, 우리한텐 어떻게 적용할 수 있죠?”
“자동화 툴이 많다는데, 우리가 뭘 써야 할지 모르겠어요.”
✅ Dalpha의 컨설팅
팀의 주요 업무 흐름을 분석해 AI가 기여할 수 있는 반복·정형 작업을 우선 식별합니다.
업무 성격에 맞는 AI 솔루션을 제안합니다.
데이터 품질, 예외 케이스, 자동화 가능 범위를 고려해 현실적인 적용 방안을 도출합니다.
💡 실제 사례: 언더웨어 커머스 G사
상황: 검색 정제, 연관 상품 추천 등으로 업무 과중을 겪는 MD팀에서 추가 채용을 할 지, AI 도입으로 해결할 지 고민하고 있었습니다.
Dalpha의 컨설팅 :
HS Code 태깅, 개인화 추천 등 MD의 반복 작업을 대체할 수 있는 AI 솔루션을 제안했습니다.
MD 인력 추가 없이도 기존보다 높은 정확도와 처리량 확보가 가능함을 확인했습니다.
결과: MD 인력을 채용하지 않고도, 해당 솔루션을 도입해 데이터 처리량을 2배 이상 향상할 수 있었습니다
자주 묻는 질문 2. “전사적으로 AI를 도입하려고 하는데, 어디서부터 시작해야 할까요?”
– 조직 맞춤형 우선순위와 전략을 함께 설계해야 합니다
AI를 조직 전반에 도입하고자 하는 의지는 있지만, 막상 어디서부터 실행할지 막막한 경우가 많습니다.
특히 부서마다 업무 성격이 다르고, AI에 대한 이해도와 니즈도 다르다 보니 정리가 쉽지 않습니다.
❓ 대표적인 질문
“모든 팀에 AI를 쓰고 싶은데, 어디부터 시작하죠?”
“TF는 꾸렸는데, 부서마다 상황이 달라 정리가 어렵습니다”
“각 부서의 업무를 AI를 활용하는 관점에서 어떻게 분석해야 할지 모르겠어요”
✅ Dalpha의 컨설팅
부서별 반복 작업, 문서 처리, 단순 판단 등의 AI 적합도 진단 체크리스트를 제공합니다
도입 효과가 높고 리스크가 낮은 영역부터 우선순위를 설정해 전략을 수립합니다
시범 도입(PoC) → 검증 → 확산이라는 구조로 실행 로드맵을 함께 설계합니다
💡 실제 사례: 마케팅 대행사 C사
상황: 사내 5개 본부에 AI 도입을 진행해야 하는 TF가 구성됐지만, 무엇부터 해야할 지 막막해 했습니다.
Dalpha의 컨설팅:
템플릿을 통한 수작업 조사 → 부서별 적용할 AI 솔루션 정리 → AI 적용 가능성 및 기대 효과 정리
뉴스 스크래핑, 사내 검색 챗봇, 인플루언서 시딩 자동화 등 AI 솔루션을 카테고리별로 분류하여 제안
결과: PoC 실행안 도출 → 부서 간 우선순위 정리 → 단계별 확산 전략 수립
자주 묻는 질문 3. “이 문제, AI로 해결할 수 있나요?”
–워크플로우를 분석해 AI를 활용할 수 있는 구조로 설계해야 합니다
조직 내부에서 해결하고자 하는 문제 자체는 명확하지만,
AI를 어떤 방식으로 활용할 수 있는지, 기존 시스템과의 연계는 어떻게 해야 할지 모호한 경우가 많습니다.
❓ 대표적인 질문
“고객 리뷰가 너무 많아 실시간 대응이 어렵습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요?”
“보고서 작성 업무를 더 빠르게 할 수 있는 구조를 만들고 싶습니다.”
“문서가 흩어져 있어 검색도 힘든데, 사내 정보 검색을 AI로 구축할 수 있을까요?”
✅ Dalpha의 컨설팅
고객이 정의한 문제를 기반으로 AI로 풀 수 있는 구조로 재설계합니다.
전체 워크플로우를 분석해 AI를 활용할 수 있는 지점과 사람이 해야만 하는 일을 명확히 분리합니다
현재 데이터 · 사용하는 툴 · 조직 구조를 고려해 현실적인 설계안을 제시합니다.
💡실제 사례: 자동차 부품 전문기업 U사
상황:
사내 설계 문서가 방대하여 직원들이 필요한 정보를 빠르게 찾지 못하는 문제가 잦았습니다.
이전 설계 자료나 유사 도면 등을 쉽게 찾을 수 있으면 좋겠다는 니즈가 있었습니다.
Dalpha의 컨설팅 :
문서 내의 구조적 맥락을 AI가 탐색하여, 전체적인 방향성과 유사 사례 탐색은 AI가 충분히 가능함을안내했습니다.
단, 세부 도면의 정밀한 해석이나 전문적인 판단은 AI로 대체할 수 없다는 점을 명확히 구분했습니다.
결과
최종적으로 기초 정보 검색과 유사 사례 탐색은 AI가, 정교한 도면 분석은 사람이 하는 하이브리드 설계안 수립
AI 도입, 어디까지 내부에서? 어디부터 전문가와 함께?
AI 도입을 고민할 때, 모든 과정을 외부에 맡길 필요는 없습니다.
오히려 내부에서 잘 정리해야 하는 영역도 있습니다.
반면, 전문가의 관점과 경험이 효율적인 지점이 있습니다.
앞선 세 가지 유형에서, 사내에서 할 수 있는 일과 전문가의 도움이 필요한 일을 구분해 보았습니다.
1. 우리 업무에 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요?
- 사내에서 할 수 있는 일
- 팀 내 반복 업무, 비효율 작업 리스트 정리
- 현재 사용하는 툴/시스템, 기존 자동화 시도 정리
- 팀원들이 체감하는 불편 포인트 정리
- 전문가의 도움이 필요한 일
- 반복·정형 작업 중 AI로 처리 가능한 항목 선별
- 데이터 구조, 품질에 따른 AI 적용 조건 진단
- 적절한 AI 솔루션 유형 및 도입 방식 제안
2. 전사적으로 AI를 도입하려고 하는데, 어디서부터 시작해야 할까요?
- 사내에서 할 수 있는 일
- 각 부서의 주요 업무와 프로세스 정리
- AI 도입에 관심 있는 TF나 담당자 지정
- 현재 쓰는 내부 시스템이나 툴 정리
- 전문가의 도움이 필요한 일
- AI 적합도 진단 체크리스트 제공
- 도입 우선순위 설정 및 확산 전략 수립
- 시범 프로젝트(PoC) 설계 및 실행 로드맵 제안
3. 이 문제, AI로 해결할 수 있나요?
- 사내에서 할 수 있는 일
- 현재 겪고 있는 문제를 명확하게 정의
- 해당 문제와 관련된 업무 흐름, 데이터 흐름 정리
- 유사한 과거 사례나 시도했던 방법 정리
- 전문가의 도움이 필요한 일
- 문제를 AI 활용 가능한 구조로 재해석 (입력–처리–출력)
- 활용 가능한 기술 스택/모델 설계
- 기존 시스템과 연동 가능한 설계 및 운영 방식 기획
우리 조직에 AI 도입이 필요하다면
지금까지 AI 도입을 고민하는 기업들이 자주 묻는 질문 3가지를 살펴 보았습니다.
각 질문에서 확인해야 할 사항은 다시 정리하면 다음과 같습니다.
우리 업무에 AI를 어떻게 쓸 수 있을까요?
→ 반복되는 작업부터, AI가 대신할 수 있는 역할을 찾아야 합니다
전사적으로 AI를 도입하려고 하는데, 어디서부터 시작해야 할까요?
→ 부서별 우선순위와 확산 전략을 설계해야 합니다.
이 문제, AI로 해결할 수 있나요?
→ 워크플로우를 분석해 AI를 활용할 수 있는 구조로 설계해야 합니다
이 세 가지 질문을 제대로 정리하고 진단하는 것만으로도, AI 도입의 방향이 명확해집니다.
AI 도입을 고민하고 있다면, 위 3가지 질문을 참고해 우리 기업의 현황을 파악해 보세요.
✅달파(Dalpha)에서는 1:1 컨설팅을 통해,
각 기업과 분야에 최적화된 AI 에이전트를 기획하고 제작해 드립니다.
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