임원 회의에서 한마디가 떨어집니다.
'다른 회사는 AI 도입한다는데, 우리는 어디까지 왔어?'
다음 날부터 자료 조사가 시작됩니다.
어디는 AI 전담 조직을 만들었다는 기사,
어디는 챗GPT를 전사에 풀었다는 발표,
어디는 컨설팅펌이 그린 두께 100페이지짜리 AX 로드맵.
보고서를 정리하다 보면 한 가지 의문이 듭니다.
'발표는 봤는데, 실제로 직원이 매일 쓰고 있는 건가?'
기업 AI 활용 현황을 제대로 보려면, 도입 발표가 아니라 실무자의 책상을 봐야 합니다.
저희 팀리부뜨는 발표용이 아닌, 실무자가 매일 쓰는 AI를 만들고 있습니다.
AI 도입을 발표한 회사는 많습니다.
정작 그 회사 안에서 실무자에게 물어보면, 'AI 챗봇은 깔렸는데 잘 안 써요' 같은 답이 돌아옵니다.
이유는 단순합니다. 도입은 IT부서가 하고, 쓰는 건 현업이 하기 때문입니다.
챗GPT 같은 범용 도구를 깔아두면 기사용으로는 좋지만,
무역 담당자가 매일 처리하는 PO 입력에는 직접적인 도움이 되지 않습니다.
무역 담당자는 챗GPT에 무엇을 물어야 할지 모르고, 챗GPT는 회사 거래처 양식과 ERP 구조를 모릅니다.
도입은 시스템 설치가 아니라 업무 흐름의 변경입니다.
이 차이를 놓치면 발표와 실제 활용 사이에 큰 간극이 생깁니다.
요즘 가장 흔한 기업 AI 활용 현황은 '챗GPT 또는 클로드 전사 라이선스 도입'입니다.
도입은 빠르고 단가도 비교적 저렴합니다.
문제는 두 가지입니다.
첫째, 회사 데이터를 모릅니다.
거래처 양식, 사내 규정, 과거 견적 이력, 부품 코드, 이 정보 없이는 보고서 초안이나 메일 다듬기 정도가 한계입니다.
둘째, 보안 문제로 진짜 중요한 자료는 못 넣습니다.
무역 담당자가 인보이스를 챗GPT에 그대로 올릴 수 없고, 제조 엔지니어가 도면 데이터를 외부 클라우드에 올릴 수 없습니다.
결과는 '유료 도입했지만 직원들이 안 쓰는 도구'가 됩니다.
사용량 보고서를 뽑아보면, 전체 직원의 10~20%만 쓰고 그마저도 단순 번역, 메일 다듬기 수준에 머무릅니다.
팀리부뜨는 AI를 활용해 기업의 실제 사무 자동화를 만들고 있습니다.
때문에 실제 기업들이 AI를 어떻게 정착시키는지 눈으로 확인하고 있습니다.
진짜로 정착한 AI는 공통점이 있습니다.
회사 데이터를 학습하고, 사내 시스템과 연결되며, 한두 가지 반복 업무를 정확히 대체합니다.
전사 챗봇이 아니라 'PO 입력 전담 AI', '계산서 유효값 추출 AI' 같은 형태로 좁고 깊게 들어갑니다.
기존 시스템을 통째로 바꾸지 않는 것도 핵심입니다.
ERP, 그룹웨어, 회계 시스템은 그대로 둔 채, 사람이 시스템 사이에서 데이터를 옮기던 그 구간만 AI로 대체합니다.
[팀리부뜨가 보는 AI 도입 패턴 정리]
좁은 업무에서 시작합니다.
PO 입력, 인보이스 처리, 견적 응답, BOM 정리, 매일 반복되는 한 가지 업무에서 시작해 효과를 검증한 뒤 옆 업무로 확장합니다.
기존 시스템과 붙입니다.
ERP를 교체하지 않고, AI가 ERP의 입력 단을 대신합니다. 회계 시스템도 그대로 두고, AI가 전표 초안을 만들어 회계담당자가 검토하게 합니다.
보안은 처음부터 설계합니다.
거래처 인보이스, 도면, 견적 같은 민감 데이터는 외부 클라우드로 나가지 않도록 온프레미스 또는 사내망 옵션을 기본으로 제공합니다.
무역 PO 자동 입력
거래처 일곱 곳에서 다른 양식의 PO가 들어와도 AI가 한 장씩 읽어 ERP에 입력합니다. 담당자는 검토 후 승인만 하면 되기 때문에, 한 건당 15~20분 걸리던 입력이 1~2분으로 줄어듭니다.
제조 계산서 유효값 추출
시뮬레이션 결과로 나온 50페이지 계산서에서 AI가 도면에 들어갈 유효값 5~10개만 골라 정리합니다. 신입이 한 달 걸리던 일이 30분 이내의 검토 작업으로 바뀌고, 경력자 한 명에게 의존하던 구조가 풀립니다.
견적 응답 자동화
RFQ가 들어오면 AI가 과거 견적 이력, 부품 단가, 현재 환율을 참고해 견적 초안을 만들어 둡니다. 영업담당자는 단가만 최종 조정하면 되기 때문에, 4주 걸리던 견적 산정이 일주일 이내로 줄어듭니다.
전표 자동 분류
세금계산서, 카드 매입, 영수증이 들어오면 AI가 계정과목을 분류해 회계 시스템에 자동 입력합니다. 경리담당자는 분류 결과를 확인만 하면 되기 때문에, 매달 3~4일씩 걸리던 월말 마감 부담이 절반 가까이 줄어듭니다.
해운/항만 입항 준비
선박이 항구에 입항하기 전, AI가 선급 데이터, 환경 규제, 선석 현황을 자동으로 모아 입항 준비 보고서 초안을 만듭니다. 다섯 개 시스템을 돌아다니며 반나절 걸리던 작업이 검토 수준의 1시간 업무로 줄어듭니다.
기업 AI 활용 현황을 정확히 보려면 발표가 아닌 실무 정착도를 봐야 합니다. 도입은 IT부서의 일이 아니라, 매일 반복되는 한 가지 업무를 AI로 옮기는 일입니다.
지금 우리 회사에서 가장 반복이 많은 업무 한두 가지만 공유해주시면, 팀리부뜨의 AI자동화 전문가가 2주 안에 어떤 구간부터 자동화 가능한지 보여드립니다.
상담문의 시 '기업 AI 활용 현황 글을 보고 문의했다'고 남겨주시면 보다 원활한 상담이 가능합니다.
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