과제보다 도구 먼저
이용권은 금방 살 수 있어요. 그걸로 구체적인 업무가 제대로 처리되는지는 거의 아무도 확인하지 않아요.
활용 사례 · AI 활용하기
AI는 반복 업무를 실제로 대신할 수 있는 곳에 쓰기.
대부분의 AI 프로젝트는 기술이 아니라 선택에서 실패해요. 어떤 업무를 맡길지 정하기도 전에 도구부터 사요. 저희에게 AI 도입이란 먼저 프로세스를 이해하고, 수작업이 가장 많은 단계를 찾아, 결과를 검증하는 파일럿을 그곳에서 만드는 거예요.
쇼핑몰 분석 받기
도구가 아니라 프로세스에서 시작해요. AI가 도움이 안 되는 곳도 솔직하게 말씀드려요.
문제
AI를 시험해 보기만 하고 실제로 쓰지는 않아요.
결과 검토 없음
AI 단계의 결과를 누가 확인할지 규칙이 없으면 도입은 실험에 머물거나 위험이 돼요.
데이터가 흩어져 있어요
견적을 준비해야 하는 어시스턴트에게는 CRM, 가격, 템플릿 접근 권한이 필요해요. 그게 없으면 뻔한 말만 만들어 내요.
진행 방식
AI 실험이 실제 도입이 되는 방법
- 01
프로세스 파악하기
매일 반복되는 단계는 무엇이고, 누가 하며, 어떤 데이터가 필요한가요?
- 02
할 일 하나 고르기
수작업 비중이 높고, 입력이 명확하며, 결과를 검증할 수 있어요. 대표적으로: 문의 분류, 견적 초안, 요약, 데이터 이전.
- 03
파일럿 만들고 측정하기
통제 규칙을 둔 제한적 도입. 이전과 이후의 소요 시간, 그리고 오류율을 측정해요.
- 04
확대하거나 중단하기
파일럿이 효과를 내면 일상 업무로 이어가요. 효과가 없으면 추가 비용 없이 종료해요.
자주 묻는 질문
분명하게 답했어요.
Peak Atlas는 자체 AI 모델을 만드나요?
아니요. 기존 모델과 도구를 활용해 프로세스와 데이터에 연결해요. 가치는 모델이 아니라 어떤 업무를 고르는지, 어떻게 연결하는지, 어떤 통제 규칙을 두는지에서 나와요.
개인정보 보호는 어떤가요?
AI 단계가 어떤 데이터를 볼 수 있고 어디서 처리되는지는 파일럿 전에 정해요. 이 기준에 맞출 수 없는 업무는 자동화하지 않아요.
"프로세스 자동화하기"와는 어떻게 다른가요?
프로세스 자동화에는 AI 없는 규칙 기반 자동화도 포함돼요. AI 활용은 언어, 분류, 초안 작성이 중요한 업무, 즉 규칙만으로는 부족한 곳에 집중해요.
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