책상 위에 견적서가 세 장 쌓여 있습니다.
한 곳은 억 단위를 부르고, 한 곳은 월 구독료만 적어 보냈습니다.
나머지 한 곳은 "일단 미팅부터 하시죠"라고만 합니다.
기업용 AI 에이전트 도입을 알아보라는 지시는 위에서 내려왔습니다.
그런데 무엇을 기준으로 골라야 하는지는 아무도 알려주지 않습니다.
결정은 내가 해야 하고, 잘못되면 책임도 내가 집니다.
세 곳 모두 데모는 훌륭했습니다.
질문을 던지면 답을 하는 챗봇이었고, 화면도 깔끔했습니다.
다만 우리 회사가 매일 하는 그 일과 어떻게 연결되는지는 끝내 그려지지 않았습니다.
이런 상태로 몇 주째 멈춰 계시다면, 문제는 정보가 부족해서가 아닙니다.
업체를 못 골라서가 아닙니다.
비교할 기준 자체가 없기 때문입니다.
ERP를 도입할 때는 기준이 명확했습니다.
회계 모듈이 있는지, 우리 업종 템플릿이 있는지, 사용자 수가 몇 명까지인지 표로 정리하면 됐습니다.
AI 에이전트는 그게 안 됩니다.
업체마다 부르는 이름이 다르고, 파는 단위도 다릅니다.
어떤 곳은 모델 성능을 이야기하고, 어떤 곳은 구축 기간을 이야기하고, 어떤 곳은 사용자당 요금을 이야기합니다.
같은 물건을 파는 게 아니라서 그렇습니다.
비교표를 아무리 잘 만들어도, 애초에 축이 다른 것들을 한 줄에 놓고 있는 겁니다.
문제는 판단력이 부족해서가 아니라, 무엇을 물어봐야 하는지 아직 정리되지 않았기 때문입니다.
대부분의 데모는 대화창을 보여줍니다.
질문을 입력하면 그럴듯한 답이 돌아옵니다.
여기서 확인되는 것은 모델이 말을 잘한다는 사실 하나뿐입니다.
그런데 회사가 실제로 겪는 문제는 말을 못 해서 생기는 게 아닙니다.
거래처가 보낸 발주서를 ERP에 옮겨 적는 일, 매입 세금계산서를 계정과목별로 분류하는 일, 선적서류에서 품목과 수량을 뽑아 확인하는 일.
이런 작업은 대화가 아니라 처리입니다.
대화창에서 잘 답하는 것과, 우리 회사 양식을 읽고 우리 시스템에 값을 넣는 것은 완전히 다른 능력입니다.
데모가 아무리 매끄러워도 이 부분이 확인되지 않으면 판단 근거가 되지 못합니다.
RPA 견적을 함께 받아보신 경우도 비슷합니다.
RPA는 정해진 화면의 정해진 위치를 반복해서 클릭합니다.
거래처가 양식을 조금만 바꿔도 멈추기 때문에, 자동화라기보다 자동 반복에 가깝습니다.
팀리부뜨는 기업용 AI 에이전트를 구축하고 있습니다.
회사의 업무 맥락을 학습한 에이전트 하나가, 사람이 하던 반복 작업을 대신 처리하는 방식입니다.
이 에이전트는 기업용 AI 에이전트 도입을 검토하는 단계에서 이렇게 접근합니다.
[팀리부뜨 AI 에이전트의 구축 과정]
먼저 회사가 매일 처리하는 문서와 그 문서가 흘러가는 경로를 확인합니다.
어떤 양식이 메일로 들어오고, 누가 어디에 옮겨 적고, 어느 시스템에 최종적으로 쌓이는지를 봅니다.
그다음 에이전트가 그 경로 안에서 사람을 대신할 지점을 정합니다.
읽고 뽑고 입력하는 구간은 에이전트가 맡고, 판단과 승인은 담당자에게 남깁니다.
마지막으로 기존 시스템에 값을 넣습니다.
쓰던 ERP나 그룹웨어를 바꾸지 않습니다. 시스템을 교체하는 프로젝트가 아니라, 사람이 손으로 하던 구간만 에이전트로 바꾸는 작업이기 때문입니다.
핵심은 단순 반복이 아니라 맥락을 이해한다는 점입니다.
거래처마다 양식이 달라도 "이 숫자가 수량이고 이 항목이 결제조건"이라는 것을 이해하기 때문에, 양식이 바뀌어도 멈추지 않습니다.
에이전트 하나를 구축하면 부서 하나에만 쓰이고 끝나지 않습니다. 같은 에이전트가 회사 안의 여러 반복 작업으로 넓어집니다.
무역 서류 처리
거래처마다 양식이 제각각인 PO, 인보이스, 선적서류가 메일로 들어오면 에이전트가 한 장씩 읽어 품목, 수량, 인코텀즈, 결제조건을 뽑아 ERP에 자동 입력합니다.
담당자는 에이전트가 정리해 둔 항목을 훑어보고 승인만 누르면 되기 때문에, 한 건당 20분씩 걸리던 입력이 1~2분짜리 검토 작업으로 바뀝니다.
매입 세금계산서 분류
월말에 200건씩 몰리는 매입 세금계산서를 에이전트가 거래처와 품목명을 보고 계정과목까지 분류해 전표 초안으로 만들어 둡니다.
경영지원 담당자는 애매한 20건 남짓만 골라 확인하면 되기 때문에, 월말마다 이틀씩 걸리던 마감이 반나절 안에 끝납니다.
영수증과 법인카드 정리
직원들이 사진으로 올린 영수증을 에이전트가 읽어 사용처, 금액, 날짜를 뽑고 사용 규정에 맞는지까지 확인합니다.
한 달에 300건이 넘어가는 회사라면, 담당자가 한 장씩 넘겨보던 작업이 예외 건 몇 개만 확인하는 일로 줄어듭니다.
발주와 납기 확인
거래처가 메일 본문에 그냥 적어 보낸 발주 내용도 에이전트가 품목과 수량으로 정리해 주문 건을 생성하고, 납기가 3일 안으로 들어온 건을 따로 모아 알려줍니다.
하루 40통씩 쌓이는 메일함을 아침마다 처음부터 훑던 40분이, 정리된 목록에서 챙길 건만 보는 5분으로 줄어듭니다.
계약서와 스펙 문서 검토
50페이지가 넘는 계약서나 제품 스펙 문서가 들어오면 에이전트가 이전 버전과 비교해 바뀐 조항을 짚어냅니다.
전체를 다시 읽던 반나절이 바뀐 부분만 확인하는 30분으로 줄어들기 때문에, 놓치고 넘어가는 조항도 함께 줄어듭니다.
공통점은 하나입니다. 읽고 옮겨 적는 구간은 에이전트가 맡고, 담당자가 할 일은 검토뿐이라는 것입니다.
기업용 AI 에이전트 도입에서 먼저 정리해야 할 것은 업체 비교가 아니라, 우리 회사에서 사람이 옮겨 적고 있는 구간이 정확히 어디인지입니다.
그 구간이 보이면 무엇을 물어봐야 하는지도 자연스럽게 정해집니다.
지금 견적서만 쌓이고 판단이 멈춰 있다면,
어디까지 자동화가 가능한지 팀리부뜨의 AI 에이전트 구축 전문가와 함께 정리해보세요.
현재 쓰고 계신 ERP와 하루에 처리하는 문서 종류를 공유해주시면 맞춤형 자동화 방안을 제시해드립니다.
상담문의 시 "기업용 AI 에이전트 도입 글을 보고 문의했다"고 남겨주시면 보다 원활한 상담이 가능합니다.
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