AI 에이전트라는 표현이 이제는 낯설지 않습니다.
하지만 기업 환경에서 어떤 역할을 하는지,
어디까지 실무에 적용되는지에 대해서는 여전히 궁금해하시는 경우가 많습니다.
최근에는 기업 내부에서 문서 중심의 반복 업무를 줄이기 위한 방법으로
AI 에이전트를 검토하는 흐름이 늘고 있습니다.
저희 팀리부뜨 역시 AI 기반 무역,B2B 자동화를 개발해오면서,
고객사 분들의 관심도 역시 증가하는 것을 몸소 느끼고 있는데요.
이 글에서는 실제 현장에서 도입해보며 확인한 부분을 중심으로
지금 AI가 실제 현장에서는 어떻게 사용될 수 있는지 설명드려보겠습니다.
이름만 보면 거창하게 느껴지지만,
기업에서 사용하는 AI 에이전트는 아직까지 정해진 업무 흐름을 수행하는 형태에 가깝습니다.
예를 들어 다음과 같은 흐름을 생각해볼 수 있습니다.
쉽게 말해 사람이 하던 작업 흐름 중,
특히 “정리 → 입력 → 검토 요청”까지의 구간을 맡길 수 있다고 보면 이해가 쉽습니다.
업무 전체를 대신한다기보다, 반복되는 구간을 맡는 쪽에 가깝습니다.
이를 통해 ‘반복업무’를 줄이고, 사람의 생산성을 높이는 역할입니다.
실제 사용 가능한 범위와 여전히 조심해야 하는 범위가 나뉩니다.
도입을 고려하신다면 이 부분이 가장 중요한 기준이 될 것입니다.
가능한 범위
아직은 사람 검토가 필요한 범위
정리하면,
문서 중심의 반복 작업을 줄이는 데에는 이미 충분히 활용되고 있고,
중요한 판단까지 모두 맡기는 단계는 아직 이르다는 의견이 많습니다.
때문에 현재는
AI가 반복업무를 줄이고,
사람이 최종적으로 ‘결정 및 확인’하는 형태로 진행되는 경우가 많습니다.
팀리부뜨는 무역·B2B 문서가 많은 기업을 중심으로
다음과 같은 형태의 에이전트를 구축하고 있습니다.
고객사 주문서, Packing List, BL 등의 데이터를
고객사 기준에 맞춰 정리합니다.
회사마다 다른 양식의 비정형 데이터들을
AI가 인식하고, 자동으로 채워줍니다.
정해진 시간에 ERP나 고객사 포털을 조회하고
변경된 납기, 지연 가능성, 누락 건을 정리해 전달합니다.
담당자가 매일 직접 확인해야 했던 부분을 덜어줍니다.
HS CODE와 같은 ‘검색’도 ChatGPT 같은 모델이 아닌,
직접 구글과 네이버 등 웹을 오가며 정보를 탐색합니다.
월별 거래량, 주요 품목 흐름, 출고·입고 현황 등
반복적으로 작성하던 보고서를 자동으로 정리합니다.
정확한 판단은 사람이 하지만, 초안 작성 시간을 줄이는 데 효과가 있습니다.
도입 기업들은
엑셀 변환 → 입력 → 보고 초안 작성까지의 흐름에서
시간과 반복 스트레스를 줄이는 부분에 의미를 두고 있습니다.
기업에서 AI 에이전트를 검토할 때는 우선
‘어떤 작업이 반복적으로 일어나는가’
‘그리고 이 작업을 자동화했을 때, 어떤 효과가 있는가’를 먼저 판단해야 합니다.
무역·B2B 환경처럼
문서가 많고, 표현이 조금씩 달라서
정리 시간이 반복되는 업무라면 도입 효과가 비교적 명확하게 나타납니다.
AI 에이전트가 ‘정말 우리도’ 사용해도 효과가 있을지 궁금하시다면
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