업무 34개를 조사해 착수 3개를 정한 AI 도입 진단 사례

고객은 어떤 상황이었나요?

경영진은 AI 도입을 결정했지만 어떤 업무에 적용해야 효과가 있을지 판단할 기준이 없었습니다. 부서마다 "우리도 AI가 필요하다"는 요구가 올라왔고, 견적을 받아도 범위가 서로 달라 비교가 되지 않았습니다. 잘못 시작하면 비용만 쓰고 쓰지 않는 시스템이 남을 상황이었습니다.

기존에는 무엇이 문제였나요?

• —도입 대상 업무가 정해지지 않아 견적 비교 불가
• —AI로 되는 업무와 안 되는 업무의 구분 부재
• —부서별 요구가 우선순위 없이 나열
• —도입 효과를 사후에 측정할 기준 없음

데벨은 AI 도입 진단을 어떻게 구축했나요?

먼저 34개 업무를 조사해 반복 횟수, 규칙이 명확한지, 판단 근거가 되는 데이터가 남아 있는지를 기준으로 나눴습니다. 그 결과 상당수는 AI가 아니라 규칙 기반 자동화로 더 싸고 안정적으로 해결되는 업무였고, AI가 필요한 업무는 문서 이해와 비정형 분류에 집중돼 있었습니다. 효과와 난이도를 함께 놓고 착수 3개를 먼저 정하고, 각 단계마다 무엇으로 성공을 판단할지 지표를 함께 정의했습니다.

AI 도입 진단 도입 전후 비교

자동화 후 무엇이 달라졌나요?

• 가장 비용이 큰 구간부터 착수해 초기 성과 확보
• AI가 필요 없는 업무를 걸러 예산 낭비 방지
• 부서 요구를 우선순위로 정리해 합의 도출
• 도입 후 효과를 같은 기준으로 재측정 가능

운영하면서 무엇을 개선했나요?

진단 결과는 문서로 끝내지 않고 착수 3개의 실제 구축까지 이어졌습니다. 각 단계 종료 시 처음 정의한 지표로 결과를 확인하고 다음 순서를 조정했습니다.

AI 도입 진단에 대해 자주 묻는 질문