보고서를 작성하는 시간보다 자료를 모으는 시간이 더 길지 않나요?
"이번 주 영업 실적 보고서 작성해 주세요."
"지난달 대비 매출이 얼마나 달라졌는지 정리해 주세요."
"이번 프로젝트 진행 현황을 보고서로 만들어 주세요."
기업에서 매주, 매월 반복되는 업무입니다.
보고서를 작성하려면 담당자는 먼저 여러 시스템에서 데이터를 확인해야 합니다.
매출 자료는 ERP에서, 고객 정보는 CRM에서, 프로젝트 진행 상황은 업무 관리 시스템에서 가져옵니다.
이렇게 수집한 자료를 엑셀로 정리하고, 이전 기간과 비교하고, 주요 변화를 분석한 뒤 보고서 문서를 작성합니다.
보고서 작성 자체보다 자료를 수집하고 정리하는 데 더 많은 시간이 들어가는 경우도 있습니다.
그런데 이 과정에서 매번 사람이 직접 해야 하는 일은 얼마나 될까요?
이번에는 기업의 보고서 작성 업무를 AX로 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보겠습니다.
매주 반복되는 보고서, 작성 과정도 매번 반복됩니다
예를 들어 매주 월요일 영업 실적을 보고하는 기업을 생각해 보겠습니다.
담당자는 지난주 판매 실적을 확인하고, 거래처별 매출을 정리합니다.
지난주와 이번 주의 실적을 비교하고, 목표 달성률을 계산합니다.
실적이 증가하거나 감소한 거래처가 있다면 원인을 확인하기 위해 영업 담당자에게 문의하기도 합니다.
이후 주요 내용을 요약하고 그래프를 추가해 보고서를 완성합니다.
이 과정은 매주 거의 동일하게 반복됩니다.
달라지는 것은 데이터와 그 데이터를 통해 발견되는 변화입니다.
그런데도 담당자는 매번 자료를 내려받고, 표를 만들고, 수치를 계산하고, 문서 형식을 맞추는 작업을 반복합니다.
더 큰 문제는 이런 단순 작업에 시간을 사용하다 보면 정작 중요한 분석과 의사결정에 집중하기 어렵다는 것입니다.
보고서의 목적은 문서를 완성하는 것이 아니라, 기업의 현재 상황을 이해하고 다음 행동을 결정하는 데 있습니다.
AX를 적용하면 무엇이 달라질까요?
AX는 AI에게 "보고서 하나 작성해 줘"라고 요청하는 것에서 끝나지 않습니다.
기업의 실제 업무 데이터를 AI와 연결하고, 수집부터 분석, 작성, 검토까지 이어지는 업무 프로세스를 구축하는 것입니다.
앞서 살펴본 주간 영업 보고서 작성 업무에 AX가 적용되면 다음과 같이 달라질 수 있습니다.
필요한 데이터를 자동으로 수집합니다.
매주 월요일이 되면 AI 업무 에이전트가 연결된 시스템에서 보고서 작성에 필요한 데이터를 가져옵니다.
ERP에서 매출 현황을 확인하고, CRM에서 거래처별 영업 활동 기록을 조회합니다.
필요한 경우 프로젝트 관리 시스템이나 기존 보고서도 함께 참고할 수 있습니다.
담당자가 여러 시스템에 접속해 자료를 내려받을 필요가 줄어듭니다.
데이터를 비교하고 주요 변화를 분석합니다.
AI는 수집된 데이터를 바탕으로 지난주 대비 매출 증감, 목표 달성률, 주요 거래처의 실적 변화 등을 정리합니다.
예를 들어 특정 거래처의 매출이 크게 감소했다면 해당 거래처의 최근 영업 기록을 함께 확인할 수 있습니다.
"지난주 A 거래처의 매출이 전주 대비 25% 감소했습니다. 같은 기간 주요 발주 일정이 변경된 기록이 확인됩니다."
이처럼 단순한 수치 나열을 넘어 관련 업무 기록을 연결해 변화를 이해하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.
다만 매출 감소와 발주 일정 변경이 반드시 인과관계에 있는 것은 아닙니다.
AI는 확인된 사실과 추정 가능한 원인을 구분하고, 추가 확인이 필요한 부분을 표시하도록 설계해야 합니다.
보고서 초안을 자동으로 작성합니다.
수집과 분석이 완료되면 AI가 회사에서 사용하는 보고서 형식에 맞춰 초안을 작성합니다.
주요 실적 요약, 전주 대비 변화, 거래처별 현황, 주요 이슈 등을 정리하고 필요한 표와 그래프를 생성합니다.
담당자는 숫자를 옮겨 적거나 문서 형식을 맞추는 작업보다 보고서의 내용에 집중할 수 있습니다.
담당자가 검토하고 최종 확정합니다.
완성된 보고서 초안은 담당자에게 전달됩니다.
담당자는 분석 결과가 실제 업무 상황과 일치하는지 확인하고, 추가 설명이나 향후 대응 계획을 작성합니다.
필요하다면 승인된 보고서를 정해진 담당자에게 자동으로 전달하거나 사내 시스템에 저장하도록 연결할 수도 있습니다.
이렇게 하면 담당자의 역할은 보고서를 처음부터 만드는 것에서
AI가 준비한 데이터를 검토하고 중요한 판단을 추가하는 일로 바뀝니다.
단순한 보고서 작성 도구와 무엇이 다를까요?
이미 많은 기업에서 생성형 AI를 활용해 보고서 문장을 작성하고 있습니다.
엑셀 데이터를 AI에 업로드하고 "이 자료를 분석해서 보고서를 작성해 줘"라고 요청할 수도 있습니다.
이 역시 유용한 AI 활용 방법입니다.
하지만 기업 AX는 여기서 한 단계 더 나아갑니다.
직원이 매번 데이터를 수집하고 AI에 전달하는 것이 아니라,
AI가 필요한 업무 시스템에 연결되어 데이터를 직접 조회하고 정해진 절차에 따라 업무를 수행하도록 만드는 것입니다.
예를 들어 매주 영업 보고서를 작성하는 과정을 비교해 보겠습니다.
기존 생성형 AI 활용 방식
직원이 데이터를 수집합니다.
AI에 파일을 업로드하고 분석을 요청합니다.
결과를 확인한 뒤 보고서를 작성하고 전달합니다.
AX를 적용한 업무 방식
AI 업무 에이전트가 정해진 시점에 데이터를 조회합니다.
연결된 업무 기록을 함께 확인하고 주요 변화를 분석합니다.
회사의 보고서 양식에 맞춰 초안을 생성합니다.
담당자가 검토하고 승인하면 보고서가 전달됩니다.
핵심적인 차이는 AI가 보고서를 작성할 수 있느냐가 아닙니다.
보고서를 작성하기 위해 사람이 수행하던 업무 과정 자체를 얼마나 AI로 전환할 수 있느냐입니다.
보고서에 필요한 정보가 여러 시스템에 흩어져 있다면?
기업의 보고서는 하나의 시스템에 있는 데이터만으로 작성되지 않는 경우가 많습니다.
영업 보고서에는 매출 데이터뿐 아니라 고객 상담 이력, 계약 진행 상황, 영업 담당자의 활동 기록 등이 필요할 수 있습니다.
프로젝트 보고서라면 업무 진행률, 일정 변경, 회의록, 비용 집행 내역 등을 함께 살펴봐야 합니다.
이러한 정보가 서로 다른 시스템에 저장되어 있더라도, AX 환경에서는 필요한 데이터를 연결해 활용할 수 있습니다.
예를 들어 대표가 다음과 같이 질문한다고 가정해 보겠습니다.
"이번 달 진행 중인 프로젝트 중 일정이 지연되고 있는 건과 그 원인을 정리해 줘."
AI는 프로젝트 관리 시스템에서 일정 지연 현황을 확인하고, 접근 권한이 허용된 회의록과 업무 기록을 함께 검색할 수 있습니다.
그리고 지연된 프로젝트 목록, 확인된 지연 사유, 추가 점검이 필요한 사항을 정리해 보고서로 만들 수 있습니다.
물론 시스템에 기록되지 않은 사유까지 AI가 정확하게 알 수 있는 것은 아닙니다.
따라서 데이터의 출처와 확인 가능한 사실을 명확하게 표시하고, 중요한 판단은 담당자가 검토하도록 설계해야 합니다.
이러한 구조가 갖춰지면 보고서는 단순히 정기적으로 작성하는 문서를 넘어 기업 내부의 정보를 종합해 현재 상황을 파악하는 수단이 됩니다.
우리 회사에서도 적용할 수 있을까요?
다음과 같은 업무가 반복된다면 보고서 작성을 AX 도입 대상으로 검토해 볼 수 있습니다.
매주 또는 매월 동일한 형식의 보고서를 작성하는 기업
ERP, CRM, 엑셀 등 여러 곳에서 자료를 수집하는 기업
담당자가 반복적으로 데이터를 비교하고 표와 그래프를 만드는 기업
실적 변동이나 프로젝트 진행 상황을 정기적으로 확인해야 하는 기업
보고서 작성보다 분석과 의사결정에 더 많은 시간을 사용하고 싶은 기업
처음부터 모든 보고서를 자동화할 필요는 없습니다.
우선 매주 반복되는 하나의 보고서를 선정하고, 필요한 데이터와 작성 규칙을 정리하는 것부터 시작할 수 있습니다.
이후 데이터 수집, 분석, 초안 작성, 내부 승인, 자동 전달 순서로 AX 적용 범위를 확대할 수 있습니다.
도입 효과는 보고서 작성 시간, 수작업 데이터 입력 횟수, 수치 오류 및 수정 횟수, 보고서 전달까지 걸리는 시간 등을 기준으로 확인할 수 있습니다.
보고서를 만드는 업무에서, 보고서를 활용하는 업무로
기업에서 보고서는 반드시 필요한 업무입니다.
하지만 보고서를 작성하기 위해 반복적으로 자료를 수집하고 정리하는 과정까지 모두 사람이 담당할 필요는 없습니다.
AX는 반복적인 작업을 AI가 수행하도록 만들고, 사람은 분석 결과를 검토하고 중요한 의사결정에 집중하도록 업무 구조를 바꾸는 과정입니다.
보고서를 작성하는 데 시간을 쓰는 기업에서, 보고서를 통해 더 빠르게 판단하고 행동하는 기업으로.
이것이 보고서 작성 업무에 AX를 적용했을 때 기대할 수 있는 변화입니다.
우리 회사에서도 매주 반복되는 보고서가 있다면, 그 보고서를 작성하는 과정 중 어디까지 AI에 맡길 수 있을지 살펴보는 것부터 시작할 수 있습니다.
AX 파트너는 기업의 기존 업무 시스템과 데이터를 AI로 연결하고, 반복적인 보고서 작성과 분석 업무를 수행하는 AI 업무 에이전트를 설계하고 구축합니다.
