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AI EASY GUIDE · 2026.08.24

우리 회사에 AI, 어디부터 적용해야 할까?

“AI를 해야 한다는 건 알겠는데… 우리 회사에서는 뭘 해야 하지?” 사실 이 질문이 제일 정상입니다. 처음부터 AI 에이전트나 LLM 같은 어려운 단어를 알 필요는 없습니다. 먼저 사람이 반복해서 힘들게 하고 있는 일을 찾으면 됩니다.

우리 회사에 AI를 적용하는 4단계 로드맵: 반복 업무 찾기, 데이터 모으기, 작은 자동화 시작, 성과 확인
AI 도입은 복잡한 기술보다 반복 업무 하나를 찾는 데서 시작할 수 있습니다.

딱 5분만 회사 일을 떠올려보세요

아래 질문 중 하나라도 “맞아, 우리도 그런데” 싶다면 AI나 자동화를 적용할 후보가 이미 있는 겁니다.

예를 들어 볼까요?

1. 매일 경쟁사 가격을 확인하는 직원

사람이 쇼핑몰 20곳을 돌아다니며 가격을 엑셀에 적는다고 해보죠. 이건 AI 이전에 먼저 데이터 수집 자동화가 가능한 일입니다. 시스템이 가격을 모으고, AI가 “오늘 가격이 크게 떨어진 상품”만 알려주면 직원은 확인과 대응에 집중할 수 있습니다.

2. 매주 엑셀 보고서를 만드는 팀장

매출, 광고비, 재고 데이터를 매주 복사해서 하나의 파일로 합치고 있다면 자동화 후보입니다. 각 데이터를 한곳으로 모으고 AI에게 “지난주보다 매출이 떨어진 이유를 요약해줘”라고 분석하게 만들 수 있습니다.

3. 고객 문의가 너무 많은 쇼핑몰

배송, 교환, 재고 같은 비슷한 질문이 계속 들어온다면 AI가 1차로 답하거나 담당자에게 필요한 정보까지 미리 정리해줄 수 있습니다. 중요한 건 고객에게 무조건 챗봇을 붙이는 게 아니라, 사람이 반복해서 답하는 부분부터 줄이는 것입니다.

그럼 ChatGPT만 쓰면 되는 거 아닌가요?

간단한 글쓰기나 요약은 ChatGPT만으로도 충분합니다. 그런데 회사 업무를 진짜 자동화하려면 조금 달라집니다.

예를 들어 AI가 우리 회사 매출을 분석하려면 매출 데이터에 접근해야 합니다. 경쟁사를 분석하려면 경쟁사 데이터를 모아야 하고, 고객을 분석하려면 CRM이나 주문 데이터와 연결해야 하죠.

쉽게 말하면:
ChatGPT는 똑똑한 직원이고, 데이터 연결은 그 직원에게 회사 장부와 업무 도구를 보여주는 일입니다.

FDE라는 역할이 필요한 이유도 여기 있습니다

요즘 자주 나오는 FDE(Forward Deployed Engineer)는 아주 쉽게 말하면 “AI 기술을 실제 우리 회사 업무에 붙여주는 사람”에 가깝습니다.

회사 입장에서는 “우리는 주문 관리가 너무 힘들어요”라고 말할 뿐인데, 누군가는 ERP가 어디에 있고, 어떤 데이터를 가져와야 하고, 어떤 부분을 자동화하고, AI는 어디에 넣어야 하는지 설계해야 합니다.

내부에 이런 역할을 할 사람이 없다면 AI 도입이 자꾸 “ChatGPT 교육” 정도에서 끝나는 이유가 여기에 있습니다.

오늘 바로 할 수 있는 3가지

  1. 반복 업무 10개 적기 — 매일·매주 사람이 반복하는 일을 적습니다.
  2. 시간이 많이 드는 순서로 정렬하기 — 한 달에 몇 시간이 들어가는지 대략 계산합니다.
  3. 매출과 가까운 일에 별표 치기 — 고객, 영업, 마케팅, 상품, 가격, 재구매와 가까운 업무를 우선합니다.

이렇게만 해도 첫 번째 AI 프로젝트 후보가 꽤 선명해집니다.

AI는 어려운 기술부터 시작할 필요가 없습니다

회사에 AI를 적용한다는 말을 들으면 거대한 시스템부터 떠올리기 쉽습니다. 하지만 실제로는 “직원이 하루 한 시간씩 하던 일을 10분으로 줄이는 것”부터 시작해도 됩니다.

작은 자동화 하나가 잘 돌아가기 시작하면 그다음 데이터를 연결하고, 분석을 붙이고, 고객 대응이나 영업까지 확장하면 됩니다. AI 도입의 출발점은 AI가 아니라 회사가 지금 불편해하는 일입니다.

FAQ

개발자가 없어도 시작할 수 있나요?

네. 우선 문제를 정리하는 것부터 가능합니다. 다만 ERP, CRM, 쇼핑몰, 사내 DB처럼 여러 시스템을 연결해야 한다면 개발과 데이터 경험이 있는 사람이 필요할 수 있습니다.

어떤 업무부터 자동화해야 하나요?

반복 횟수가 많고, 시간이 많이 들고, 규칙이 비교적 명확하며, 매출이나 고객과 가까운 업무를 먼저 보는 게 좋습니다.

AI 에이전트가 꼭 필요한가요?

아닙니다. 단순 자동화만으로 충분한 업무도 많습니다. 먼저 자동화한 뒤 AI가 판단해야 할 부분이 있을 때 에이전트를 붙이는 편이 더 현실적입니다.

Voxen은 이런 일을 합니다

Voxen은 “AI를 써보세요”라고 말하는 데서 끝나지 않고, 회사의 반복 업무와 데이터를 살펴 어디를 자동화하면 실제 효과가 나는지부터 함께 설계합니다. 데이터 수집·데이터 엔지니어링·AI 자동화·API·대시보드·맞춤형 업무 시스템까지 실제 비즈니스 과정에 연결하는 일을 합니다.

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