고객은 어떤 상황이었나요?
담당자는 매주 상품 변경사항과 주요 실적을 확인한 뒤 내부 공유문, 고객 안내문, 간단한 주간 보고를 각각 작성했습니다. 내용의 핵심 정보는 비슷했지만 문서 목적에 맞게 표현을 바꾸는 데 시간이 많이 들었습니다.
기존에는 무엇이 문제였나요?
- 같은 사실 정보를 여러 문서에 반복 사용
- 초안 작성 시간이 담당자에게 집중
- AI만 사용하면 숫자·고유명사 오류 위험
- 문서별 표현 품질 편차
데벨은 생성형 AI 업무자동화를 어떻게 구축했나요?
숫자, 날짜, 상품명 등 사실 정보는 시트와 시스템에서 직접 가져오고 생성형 AI는 목적별 문장 초안과 요약에만 사용하도록 구성했습니다. 생성 결과에는 원본 데이터와 비교할 체크 항목을 함께 제공해 검토 가능성을 높였습니다.
자동화 흐름
생성형 AI 업무자동화 도입 전후 비교
| 구분 | Before | After |
|---|---|---|
| 주간 초안·정리 업무 | 약 10시간 | 약 3시간 |
| 숫자·고유명사 | AI 생성값 검토 | 원본 데이터에서 직접 입력 |
| 문서 표현 품질 | 문서별 편차 | 목적별 프롬프트 통일 |
자동화 후 무엇이 달라졌나요?
- 반복 초안 작성 시간 감소
- 사실 정보와 생성 문장을 분리해 검토 용이
- 문서 형식 일관성 향상
- 담당자가 최종 메시지와 전략에 집중
생성형 AI 업무자동화, 우리 회사에도 적용할 수 있을까요?
지금 하시는 업무를 알려주시면 자동화 가능 여부와 적용 방식을 무료로 확인해 드립니다.
운영하면서 무엇을 개선했나요?
생성형 AI를 단독 도구로 쓰지 않고 기존 데이터 흐름과 결합해 오류를 줄이고 실무 활용성을 높였습니다.
생성형 AI 업무자동화에 대해 자주 묻는 질문
생성형 AI 업무자동화는 어떤 업무에 적용할 수 있나요?
마케팅·운영 인력이 적은 중소기업 환경에 적용한 사례입니다. 기존에는 상품 정보와 실적 데이터를 확인해 주간 안내문·보고서 초안을 반복 작성하는 방식이었고, 자동화한 범위는 사실 데이터 자동 수집, 문서 목적별 프롬프트 적용, 초안·요약 자동 생성, 원본 데이터와 검토 항목 표시, 담당자 승인 후 사용입니다.
생성형 AI 업무자동화 적용 전에는 어떤 문제가 있었나요?
같은 사실 정보를 여러 문서에 반복 사용 / 초안 작성 시간이 담당자에게 집중 / AI만 사용하면 숫자·고유명사 오류 위험 / 문서별 표현 품질 편차 등의 문제가 반복되고 있었습니다.
생성형 AI 업무자동화 적용 후 무엇이 달라졌나요?
반복 초안 작성 시간 감소 / 사실 정보와 생성 문장을 분리해 검토 용이 / 문서 형식 일관성 향상 / 담당자가 최종 메시지와 전략에 집중 등의 변화가 있었습니다. 주간 초안·정리 업무 항목은 약 10시간에서 약 3시간으로 바뀌었습니다.
우리 회사 업무도 비슷하게 자동화할 수 있나요?
업무 순서가 정해져 있고 반복되는 일이라면 대부분 자동화할 수 있습니다. 데벨은 정해진 솔루션을 그대로 적용하지 않고, 회사가 실제로 일하는 방식을 먼저 확인한 뒤 자동화할 범위를 설계합니다. 업무 범위가 분명하면 24시간 안에 첫 프로토타입으로 결과를 확인할 수 있습니다.
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