스토리
실제 고객사에 AI를 들이며
맨땅에 헤딩해 알게 된 것
결정할 때 읽는 글이에요.
코드 한 줄 모르던 사람이 20곳 넘게 만들어보고 알아낸 것
스냅플러그를 만든 사람 이야기 →
고객센터 상담을 AI(AICC)에 맡기면, 상담사는 무엇을 하게 될까요?
고객센터 AI 상담(AICC)은 상담사를 없애는 게 아니라, 상담사 앞에 먼저 받는 자리를 하나 더 두는 일이에요. 정답이 시스템 안에 있는 문의는 AI가 끝내고, 돈과 판단이 걸린 문의는 상담사가 받아요. CS팀 3명이 손으로 받던 회사와 첫 답까지 8시간 걸리던 회사의 실제 숫자로, 어디부터 맡기고 상담사 자리가 어떻게 바뀌는지 정리했어요.
2026-10-02
RPA와 AI 에이전트, 우리 회사 일에는 뭐가 맞을까요?
정해진 순서대로 하고 정답이 하나인 일은 RPA·매크로·수식이 맞아요. 제각각인 문서나 사람 말을 읽고 갈라야 하는 일은 AI 에이전트가 맞아요. 회사 일은 대부분 둘이 섞여 있어서 한 일 안에서도 나눠 맡겨요. AI를 말렸던 상담, 둘을 섞은 부품 제조사 사례, 고르는 질문 네 개로 정리했어요.
2026-09-29
카카오톡 챗봇 직접 만들기, 어디까지 되고 어디서 막힐까요?
카카오톡 챗봇은 카카오 오픈빌더로 직접 만들 수 있어요. 정해진 답과 예약 버튼까지는 무료로 돼요. 막히는 건 AI가 답을 지어내게 할 때와, 상담사가 같이 들어가야 할 때예요. 직접 만들어본 세 갈래와 갈래마다 막히는 자리, 만들기 전에 확인할 세 가지를 정리했어요.
2026-09-29
GPT로 만든 AI 비서, 왜 회사 일에서는 멈출까요?
대표님이 GPT·GPTs로 직접 만든 AI 비서는 대표님 한 사람의 일에서는 잘 돌아가요. 회사 일로 넓히려는 순간 멈춰요. 자료를 사람이 옮겨 넣어야 하고, 한 사람 계정에 묶이고, 틀린 답을 당연하다는 듯 말하기 때문이에요. 직접 만들어본 대표님들의 말과 제 경험으로 멈추는 자리 네 곳을 정리했어요.
2026-09-29
엑셀 자동화, 매크로·GPT로 하다 막히는 자리는 어디일까요?
엑셀 일에는 모양을 맞추는 일과 숫자를 계산하는 일이 섞여 있어요. 매크로는 양식이 바뀌면 멈추고, GPT는 숫자를 그럴듯하게 틀려요. 한 도구로 둘 다 하려 할 때 막혀요. 세 사람이 하루 8시간 엑셀을 풀던 부품 제조사에서 모양은 AI, 계산은 수식, 확인은 사람으로 나눈 과정과 숫자를 정리했어요.
2026-09-29
AI에 회사 자료를 붙여도 괜찮을까요? 보안·권한·기존 시스템 연동, 먼저 볼 네 가지
회사 자료와 고객 정보를 AI에 붙여도 안전하게 만들 수 있어요. 새는 곳은 대개 AI가 아니라 연결하는 방식이에요. 누가 볼 수 있나, 어디로 나가나, 무엇이 남나, 어디에 어떻게 붙나. 챗봇을 만들러 갔다가 보안 구멍부터 막은 사례와 제가 겪은 사고로 먼저 볼 네 가지를 정리했어요.
2026-09-29
AI 에이전트란? 챗봇과 뭐가 다르고, 중소기업은 어디에 쓸까요
AI 에이전트는 묻는 말에 답만 하는 AI가 아니라, 필요한 자료를 스스로 찾아보고 정해진 일을 끝까지 해내는 AI예요. 챗봇·GPT 비서·RPA와 무엇이 다른지, 중소기업이 실제로 맡긴 자리 다섯 곳과 맡기면 안 되는 일까지 우리 사례의 숫자로 정리했어요.
2026-09-29
바이브코딩·클로드 코드로 회사 일을 직접 만들었는데, 왜 운영에서 깨질까요?
대표님이 바이브코딩이나 클로드 코드로 회사 업무 자동화를 직접 만들면, 만드는 건 돼요. 그런데 운영에서 깨져요. 깨지는 자리는 잠금·비용·멈춤·고칠 사람·사람과 AI의 경계, 이렇게 다섯 곳이에요. AI 에이전트 9개를 만들었다가 6개를 끈 경험과, 직접 만든 사이트에서 고객 정보가 열려 있던 사례로 정리했어요.
2026-09-27
AI 챗봇으로 고객 문의 자동화, 몇 %까지 맡길 수 있을까요?
카카오톡·쇼핑몰 고객 문의를 AI 챗봇(AI 상담)에 맡기면 몇 %까지 자동으로 끝날까요? 같은 회사에서도 재고 문의 95.7%, 배송 문의 71%로 갈렸어요. 문의 종류별로 어디까지 맡기고 어디서 사람에게 넘기는지, 카카오톡 연동 전에 확인할 것까지 실제 사례로 정리했어요.
2026-09-27
중소기업 AI 도입(AX), 어디서부터 시작해야 할까요?
중소기업·공공기관의 AI 도입(AX)은 회사 전체를 바꾸는 데서 시작하지 않아요. 직원이 손으로 하던 일 중 한 자리를 골라, 그 일만 하는 AI 에이전트에게 맡기는 데서 시작해요. 어느 자리부터 고르는지, 공공기관은 무엇이 다른지, 실제로 맡긴 사례와 함께 정리했어요.
2026-09-27
AI 챗봇에 어디까지 맡겨야 할까요? 경계를 먼저 긋는 법
AI 챗봇을 붙였다가 꺼버리는 이유는 대부분 경계를 안 그어서예요. AI는 모른다고 하지 않고 틀린 답을 확신 있게 해요. "틀렸을 때 누가 책임지나" 하나로 종이 한 장에 맡길 일과 사람이 붙잡을 일을 나누는 법을 정리했어요.
2026-09-11
AI 자동화, 자료 정리부터 해야 할까요? AI에게 먼저 틀리게 두세요
AI 자동화를 하려면 자료부터 정리해야 한다고들 해요. 그런데 그 정리는 영영 안 끝나요. 순서를 뒤집어 AI가 먼저 틀리게 두고, 고치면서 이유를 한 줄씩 남기면 돼요. ETH 취리히 연구와 깃허브 실측으로 확인한 근거까지 정리했어요.
2026-08-28
반복 업무의 숨은 인건비, 고지서가 안 오는 비용은 어떻게 찾을까요?
회사에서 돈이 새는 방식은 두 가지예요. 고지서가 안 오는 사람 시간(반복 업무)과, 고지서는 오는데 아무도 안 쓰는 구독이에요. 둘 다 눈에 안 띄지만 한 번 세어보면 바로 보여요. 오늘 5분 만에 찾는 법을 정리했어요.
2026-08-02
AI 자동화로 비용절감을 했는데, 왜 회사는 그대로일까요?
AI 자동화로 인건비를 아껴도 회사는 그대로일 수 있어요. 비용절감은 목적이 아니라 부산물이기 때문이에요. 병목을 풀어 같은 인원으로 더 큰 매출을 만드는 '버는 AI'와, 대표가 오늘 자신에게 물어볼 질문 3개를 정리했어요.
2026-07-25
회사 브레인은 어떻게 만들까요? 흩어진 정보를 한곳에 모으지 않는 방법
회사 브레인은 흩어진 정보를 한곳에 모아서 만드는 게 아니에요. 원본은 카톡·엑셀·ERP에 그대로 두고, 그 위에 어디에 뭐가 있는지 다 아는 사서를 얹어요. AI 도입(AX)의 진짜 전제인 회사 브레인의 원리와 철학을 정리했어요.
2026-07-21
ERP를 써도 '엑셀로 내보내기' 버튼은 왜 30년째 사라지지 않을까요?
SAP·컨커·세일즈포스를 다 쓰는 회사에서도 사람들은 엑셀로 일해요. ERP가 못나서가 아니라, 시스템은 기록하는 도구고 일은 질문에 답하는 것이기 때문이에요. 진짜 병목인 '내려받기 다음의 여섯 단계'와 질문 하나로 병목 찾는 법을 정리했어요.
2026-07-16
업무 자동화, 어디부터 시작해야 할까요? 첫 업무 고르는 기준 3가지
업무 자동화의 성패는 어떤 툴을 쓰느냐가 아니라 첫 업무를 무엇으로 고르느냐에서 갈려요. 매일·매주 반복되고, 옮겨 적기·대조가 많고, 2–4주 안에 맞다/틀리다를 확인할 수 있는 일 하나로 시작하세요. 미룰 업무까지 표로 정리했어요.
2026-07-15
업무 자동화·AI 도입 비용은 얼마인가요? 견적 기준과 가격, 375만원부터
업무 자동화·AI 도입 비용과 견적은 어떻게 정해질까요? 전문가 1명이 한 달 붙으면 750만원 기준이고, 가벼운 일은 375만원부터예요. 같은 일인데 견적이 두 배까지 갈리는 이유와 견적 받을 때 확인할 것까지 정리했어요.
2026-09-27
대표 눈에 안 보이는 업무 자동화 거리, 어떤 게 있을까요? 15개 전체 공개
「자동화할 게 있을까요?」라던 한 제조 회사에서 업무 자동화 거리가 15개 나왔어요. 절반 넘게는 직원들이 먼저 정리해서 보내줬어요. 현장·데이터 7개, 재무·회계 8개 전체를 공개해요. 우리 회사와 몇 개나 겹치는지 세면서 읽어보세요.
2026-07-06
직원들이 AI 자동화를 반대하는 진짜 이유는 뭘까요?
직원들이 AI 자동화를 반대하는 건 게을러서가 아니라 무서워서예요. "이거 들어오면 내 일은 어떻게 되지?"라는 공포예요. 이 저항은 설득이 아니라 설계로 줄여요. 기존 일을 건드리지 않고 새는 곳만 줄이는 세 가지 원칙을 정리했어요.
2026-07-04
AI 자동화, 모든 일에 AI가 답일까요? 코드로 해야 하는 일
"AI로 해주세요"라는 생산 스케줄 자동화 요청, 성공의 비결은 AI가 아니라 규칙대로 계산하는 코드였어요. 정답이 하나인 일은 코드로, 답이 여럿이어도 되는 일은 AI로, 틀렸을 때 비용이 큰 판단은 사람에게. 세 갈래로 나누는 기준을 정리했어요.
2026-07-03
AI 재고관리 제안서, 왜 현장에서 무너질까요?
화장품 공장에 실시간 AI 재고관리를 제안하려다 현장 한마디에 접은 이야기예요. 측정이 사람 손인 곳에서 AI로 횟수만 늘리면 자동화가 아니라 일이 늘어요. 책상에서 만든 제안이 무너지는 이유와 AI가 매출에 바로 닿지 않는 이유를 정리했어요.
2026-07-03
AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일, 어디서 나눠야 할까요?
반복되고 패턴이 있는 조회는 AI에게, 틀렸을 때 비용이 큰 판단은 사람에게 남겨요. 문의의 95%를 AI에 넘긴 한 제조·유통사가 끝까지 사람에게 남긴 일과, 그렇게 나눠 상담사 업무가 70% 줄어든 과정을 정리했어요.
2026-07-03
AI 자동화, 비용 절감 말고 매출로 이어지는 5가지 길은?
AI 팀원이 매출을 올리는 길은 5가지예요. 놓치던 문의를 잡고, 반복 업무를 덜고, 고객별로 맞춤 제안을 하고, 새 고객을 모으고, 아낀 비용을 성장에 다시 써요. 직접 매출이 되는 길과 시간을 만들어주는 길을 나눠 정리했어요.
2026-03-30
소규모 비즈니스 AI 자동화, 무엇부터 시작하면 될까요?
소규모 비즈니스의 AI 자동화는 시간을 가장 많이 먹는 반복 업무 하나를 골라, 2–4주 안에 맞다/틀리다를 확인하는 데서 시작해요. 도입 전에 확인할 3가지와 비용 기준, 서류 한 건이 1시간에서 10분이 된 사례까지 정리했어요.
2026-03-28
AI 자동화가 실패하는 이유, 기술 문제일까요?
AI 자동화를 들였는데 일이 더 늘었다면 기획 없이 시작했기 때문이에요. 실패 원인은 기술이 아니라 준비예요. 도입 전에 물어야 할 5가지 질문, 60:30:10 비율, 상담 9만 건이 하룻밤에 분석된 사례까지 정리했어요.
2026-03-28
코드 한 줄 모르는 대표도 AI 자동화를 직접 만들 수 있을까요? 외주에 당한 뒤 알게 된 것
할 수 있어요. 코드 한 줄 모르던 비개발자가 외주 사기를 겪고, 노코드에서 바이브코딩, Claude Code까지 직접 만들며 AI 자동화 에이전시를 운영하게 됐어요. 중요한 건 기술이 아니라 질문하는 법과 부딪히는 용기였어요.
2026-03-27
직원을 뽑기 전에, 혼자 일하는 대표는 AI 자동화를 어떻게 시작할까요?
1인 사업가의 AI 자동화는 일주일간 반복 업무를 적고, 가장 많이 쓰는 일부터 AI와 사람의 몫을 나누는 데서 시작해요. 사람을 뽑지 않고 AI 팀원 5명과 하루 4시간 일하는 방법과, 5단계 시작 순서를 정리했어요.
2026-03-26
혼자 일이 넘치는 대표, AI 팀원에게 하루를 어떻게 나눠 맡길까요?
저는 새벽 4시에 AI 팀원들에게 일을 맡기고, 결과를 검토하고, 결정을 내려요. 오전 8시면 하루 일이 끝나고 나머지는 가족과 보내요. AI 팀원 다섯의 역할과 하루 루틴, 남는 시간에 또 일하게 되는 함정까지 정리했어요.
2026-03-25