자동화 후보는 «기술적으로 되는 것»이 아니라 «반복 횟수 × 건당 시간 × 오류 비용»이 큰 것부터 고릅니다. 1~2주 진단으로 후보 Top 5 와 ROI 가설을 세운 뒤 하나만 먼저 만듭니다.
자동화 워크숍을 열면 후보가 30개쯤 나옵니다. 그리고 대부분은 그중 「기술적으로 제일 쉬운 것」부터 손을 댑니다. 돌아가기는 합니다. 그런데 몇 달 뒤 손익계산서는 그대로입니다.
후보를 줄 세우는 네 축
우리는 진단 첫 주에 후보마다 네 개의 수를 채웁니다. 추정이어도 괜찮습니다 — 중요한 것은 «같은 자로» 모든 후보를 재는 것입니다.
- 반복 횟수 — 월 몇 건인가. 10건짜리 업무는 자동화해도 티가 안 납니다.
- 건당 시간 — 한 건에 몇 분인가. 여기에 반복 횟수를 곱하면 월 절감 시간이 나옵니다.
- 오류 비용 — 틀리면 무슨 일이 생기나. 재작업·환불·컴플라이언스는 시간보다 비쌉니다.
- 권한 난이도 — 어떤 시스템에 붙어야 하나. 여기가 막히면 나머지 세 축이 아무리 좋아도 못 만듭니다.
먼저 만들 «하나»를 고른다
네 축을 채우면 대개 한두 개가 눈에 띄게 앞섭니다. 그때 나머지를 버리는 게 아니라 «순서»를 정합니다. 그리고 1건만 먼저 만듭니다. 이유는 단순합니다 — 첫 번째가 현업에 실제로 쓰이는지 봐야, 두 번째를 제대로 설계할 수 있습니다.
왜 「되는 것」부터 하면 실패하나
기술 난이도가 낮은 업무는 대개 이미 사람이 빠르게 처리하고 있습니다. 즉 절감할 시간이 애초에 적습니다. 반대로 병목은 대체로 «여러 부서가 얽힌 곳»에 있고, 그건 권한과 합의가 필요해서 기술적으로 어려워 보입니다. 그 어려움은 기술이 아니라 조직의 문제인 경우가 많습니다.
그래서 진단에는 현업 인터뷰가 들어갑니다. 업무 흐름도만 보면 「누가 이 일을 놓기 싫어하는가」가 안 보입니다.
FAQ
- AI 자동화 진단은 보통 얼마나 걸리나요?
- 1~2주입니다. 업무 흐름·데이터·권한 진단과 현업 인터뷰를 거쳐 자동화 후보 Top 5, 우선순위와 ROI 가설, 그리고 먼저 만들 PoC 1건의 범위·일정·리스크를 정의합니다.
- 자동화 후보는 무엇을 기준으로 고르나요?
- 반복 횟수, 건당 처리 시간, 오류 비용, 권한 난이도 네 축으로 모든 후보를 같은 기준으로 재고 줄 세웁니다. 기술 난이도만 보고 고르면 절감 효과가 작은 업무부터 하게 됩니다.