데이터 정리해서 양식에 넣고, 담당자에게 메일 보내는 작업 하나만 있으면 자동화 도구로 충분히 대체 가능합니다. 그런데 이 작업들이 3~4개씩 엮여 있다면 얘기가 달라집니다.

반복 업무가 꼬리를 물고 있는 구조에서는 도구 하나로 해결되지 않습니다. 전체 업무 프로세스 자체를 뜯어고쳐야 합니다.

💡 "반복이 1개면 자동화, 3개 이상 엮여 있으면 AX의 시작점이다."

보고서를 쓰는 건 30분이면 됩니다. 그런데 보고서에 넣을 데이터를 찾는 데 2시간이 걸립니다. 드라이브, 노션, 슬랙, 메일함을 하루에도 몇 번씩 순회하게 되죠.

데이터가 한곳에 모여 있지 않으면 아무리 좋은 AI를 붙여도 달라지는 게 없습니다. AX 프로젝트에서 데이터 체계 정비를 첫 단계로 잡는 이유가 여기 있습니다.

💡 "AI가 작동하려면 먹을 데이터가 한 접시에 담겨 있어야 한다."

슬랙에서 요청받고, 지라에 티켓 만들고, 구글 시트에 현황 정리하고, 메일로 공유합니다. 시스템 3개를 넘나드는 순간, 그 사이를 잇는 건 사람입니다.

저희 팀도 똑같은 상황이었습니다. 툴 3개를 연동하는 것만으로 해당 업무의 소요 시간이 절반 이하로 줄었습니다. 시스템을 연결하는 건 AX가 가장 빠르게 효과를 보여주는 영역입니다.

💡 "시스템이 3개 이상이면 연동이 답이다. 사람이 허브가 되면 안 된다."

담당자가 휴가를 가면 업무가 그대로 밀리고 퇴사하면 인수인계도 되지 않습니다. 업무 처리 방법이 시스템이 아니라 그 사람 머릿속에만 있기 때문이죠.

이 상태에서 AI를 붙이면 어떻게 될까요? 그 사람이 AI까지 추가로 관리하게 됩니다. 업무 절차와 기준을 사람에서 시스템으로 옮기는 과정이 필요한 상황입니다.

💡 "AI는 사람을 대체하는 게 아니라, 사람 머릿속에 있는 걸 시스템으로 꺼내는 것부터 시작한다."

휴가 신청 방법, 경비 처리 기준, 특정 기능 사용법. 신규 입사자가 올 때마다, 고객이 문의할 때마다 같은 답변을 반복합니다. 이런 상황에서는 보통 챗봇을 가장 먼저 고려하실텐데요,

다만 챗봇이 제대로 답하려면 정보가 한곳에 정리돼 있어야 합니다. 현실은 사내 규정이 노션, 드라이브, 슬랙 공지에 흩어져 있고 최신 버전이 어디 있는지 아무도 모릅니다. 이 상태에서 챗봇을 만들면 오래된 정보를 그대로 내보냅니다.

챗봇보다 먼저 해야 할 일은 회사 안의 지식을 한 곳에 모으고, 기준을 통일하고, 업데이트 체계를 잡는 것입니다.

💡 "챗봇은 도구이고, 지식 체계 정비가 먼저다."