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경험 기반 구체화
비즈니스 요구와 고충을 AI 기반 워크플로우로 전환하는 접근 방식은 현업 프로세스 이해부터 시작한다고 생각합니다. AI 솔루션을 먼저 정하고 업무에 끼워맞추면, 사용이 불편해 결국 쓰이지 않게 됩니다. 학교 케이스 스터디에서 고객 응대 자동화 프로젝트를 분석했는데, 가장 중요한 단계는 어떤 업무가 반복적이고 규칙 기반인지를 먼저 파악하는 것이었습니다.
자동화 적합도가 높은 업무(분류·요약·패턴 탐지)와 사람 판단이 필요한 업무를 구분한 뒤, AI를 전자에만 적용하고 후자는 AI가 인간에게 이관하는 구조를 설계했습니다. 워크플로우 전환 성패는 AI 적용 전후의 시간·오류율 변화를 측정할 수 있는 지표를 사전에 정의하는 것에 달려 있다고 생각합니다.
사람-AI 협업 구조는 AI가 더 가치 있는 일에 집중하게 해주는 설계가 핵심입니다.
이 결의 특징
비즈니스 요구를 AI 워크플로우로 변환하는 과정에서 요구사항을 그대로 받지 않고 '자동화가 가능한 자리'와 '사람 판단이 필요한 자리'를 먼저 구분한 흔적이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
AI 도입 컨설팅이나 내부 자동화 프로젝트에서 이 결이 자주 보입니다. 기술 구현보다 어느 자리에 AI를 넣을지를 먼저 판단하는 시각이 있다는 인상을 주는 자리에서 통합니다.