AI 도입이 어긋나는 자리는 대개 도구가 아니라 대상 선정입니다. 무엇을 고를지부터 틀리면 그 뒤는 다 틀립니다. 그래서 고르는 기준을 먼저 공개합니다.
업종별 솔루션은 그 업종의 평균에 맞춰져 있습니다. 그런데 회사가 실제로 새고 있는 자리는 평균이 아니라 그 회사만의 사정에서 생깁니다. 같은 제조업 두 곳이 하나는 출고 검수에서, 하나는 견적 회신 속도에서 막혀 있는 식입니다.
그래서 “어느 업종이신가요”로 시작하지 않고 “그 일이 어떻게 생겼나요”로 시작합니다. 아래 세 가지를 만족하면 업종과 무관하게 대상입니다.
매일·매주·매월 또는 특정 사건마다 같은 일이 다시 발생한다. 1회성 판단 업무는 대상이 아닙니다.
횟수가 아니라 횟수 × 시간으로 봅니다. 월 2회짜리라도 회당 4시간이면 월 8시간이고, 그건 충분히 대상입니다. 반대로 월 50건이어도 건당 1분이면 굳이 손대지 않습니다.
엑셀, 메일, 카톡, 문서, 사진, 통화기록, 시스템 화면 — 어디든 기록이 남는다면 읽어올 수 있습니다.
흩어진 건 문제가 아닙니다 — 모으는 게 자동화가 하는 일의 절반입니다. 문제가 되는 건 아예 남지 않는 경우입니다. 그때는 자동화보다 기록을 남기는 것부터가 순서입니다.
“이럴 땐 이렇게 한다”를 담당자가 설명할 수 있으면 됩니다. 완벽한 규칙이 아니어도, 예시 20~30건이면 학습시킬 수 있습니다.
그건 자동화 이전에 합의가 먼저입니다. 사람마다 다르게 하던 걸 그대로 자동화하면 틀린 답을 더 빨리 내는 시스템이 됩니다. 진단에서 이게 나오면 그렇게 말씀드립니다.
그래서 “견적서 자동화 되나요?”에는 답을 못 드립니다. 회사에 따라 갈리기 때문입니다.
품목·수량·할인율이 표로 정리돼 있고 담당자가 할인 기준을 말로 설명할 수 있는 회사 — 3원칙을 다 통과합니다.
매번 고객 사정을 봐 가며 대표가 감으로 정하는 회사 — 원칙 03에서 막힙니다. 기준을 먼저 정하는 게 순서입니다.
직무 요건이 문서로 있고, 지난 합격·불합격 이력이 쌓여 있는 회사 — 1차 선별은 대상입니다.
요건이 매번 바뀌고 이력이 남아 있지 않은 회사 — 원칙 02에서 막힙니다. 학습시킬 근거가 없습니다.
판매 이력이 시스템에 남고 리드타임이 품목별로 정해져 있는 곳 — 예측과 알림까지 갑니다.
발주를 분기에 한두 번 몰아서 하는 곳 — 원칙 01의 반복량이 안 나옵니다. 만드는 비용이 더 큽니다.
기준을 통과한다고 전부 하는 건 아닙니다. 아래는 기술이 아니라 판단의 문제로 멈추는 자리입니다.
인사 평가, 여신 최종 승인, 계약 해지. 자료를 모아 드리는 것까지는 하되, 결정은 사람이 하시는 게 맞습니다.
3원칙 중 「흔적이 남는다」를 못 넘습니다. 이 경우엔 자동화보다 기록을 남기는 것부터 손대는 편이 빠릅니다.
만드는 비용보다 살려 두는 비용이 큽니다. 반복 횟수가 적으면 사람이 하는 게 쌉니다.
예시 20~30건으로 규칙이 안 잡히면 아직 이릅니다. 먼저 예외를 줄이는 쪽이 순서입니다.
물어볼 곳이 없어서 안 쓰는 게 아니라, 업무가 안 바뀌어서 안 씁니다. 챗봇은 목적이 아니라 가끔 결과입니다.
5분 진단은 위 세 가지를 회사 상황에 대입해 보는 설문입니다. 통과하는 업무가 없으면 없다고 말씀드립니다 — 그게 이 기준을 공개해 둔 이유입니다.
업무별로 어떤 것들이 대상이 되는지는 홈의 업무별 사례 48가지에, 이 판정이 리포트에 어떤 표로 나오는지는 산출물 샘플에 있습니다.