아침에 출근했을 때, 반복적인 업무가 이미 정리되어 있다면 어떨까요?
출근 후 이메일을 확인하고, 고객 문의에 답변하고, 전날 처리하지 못한 업무를 정리하는 일은 많은 직장인에게 익숙한 일상입니다. 부서마다 맡은 업무는 다르지만 필요한 정보를 찾고, 다른 담당자에게 확인하고, 처리 결과를 기록하는 과정은 비슷하게 반복됩니다.
대표와 경영진도 마찬가지입니다. 회사의 매출과 계약 현황, 진행 중인 프로젝트를 확인하려면 각 부서의 보고서를 살펴보거나 담당자에게 직접 문의해야 합니다.
이러한 업무에 AI를 활용하면 문서 작성이나 정보 검색에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 하지만 기업의 업무 시스템과 AI가 연결된다면 변화는 여기에서 그치지 않습니다.
고객 문의가 접수되면 필요한 정보가 확인되고, 계약이 확정되면 관련 부서의 업무가 시작되며, 중요한 문제가 발생하면 담당자와 경영진에게 필요한 내용이 전달되는 환경을 만들 수 있습니다.
그렇다면 이러한 AX가 실제로 적용된 기업에서는 하루가 어떻게 달라질까요?
직원 50명이 근무하는 한 제조기업을 가정해 살펴보겠습니다.
오전 8시 30분, 대표는 회사의 현재 상황부터 확인합니다
대표가 출근해 가장 먼저 확인하는 것은 전날의 매출 실적과 주요 업무 진행 상황입니다.
기존에는 영업팀과 운영팀에서 작성한 보고서를 살펴보고, 추가로 궁금한 내용이 있으면 담당자에게 확인을 요청해야 했습니다.
AX가 적용된 환경에서는 대표가 사내 AI에게 직접 질문할 수 있습니다.
"어제까지의 매출 실적과 오늘 확인해야 할 주요 업무를 정리해 줘."
AI는 연결된 ERP와 CRM, 프로젝트 관리 시스템에서 접근 권한이 허용된 정보를 조회합니다. 확정된 매출 실적과 주요 계약의 진행 상황을 정리하고, 일정이 지연된 프로젝트나 추가 확인이 필요한 업무가 있다면 함께 안내합니다.
대표는 이 가운데 한 거래처의 납품 일정이 지연되고 있다는 내용을 발견합니다. AI에게 관련 원인을 질문하자 시스템에 기록된 일정 변경 내역과 운영팀의 진행 상황이 정리되어 표시됩니다.
대표는 해당 내용을 확인한 뒤 운영팀장에게 대응 계획을 요청하도록 지시합니다. AI는 연결된 업무 관리 시스템에 요청을 등록하고 담당자에게 전달합니다.
대표가 여러 부서에 직접 연락하지 않더라도 필요한 정보를 확인하고 업무를 지시하는 과정까지 이어지는 것입니다.
물론 AI가 제공하는 정보는 연결된 시스템의 최신 데이터와 기록을 기준으로 합니다. 따라서 조회 시점과 데이터의 정확성을 확인할 수 있어야 하며, 중요한 판단은 대표가 직접 내려야 합니다.
대표의 하루는 보고서를 기다리는 일보다, 현재 상황을 파악하고 필요한 결정을 내리는 일에서 시작됩니다.
오전 9시, 영업팀은 밤사이 접수된 고객 요청을 확인합니다
영업팀 직원이 출근하면 전날 저녁과 아침 사이에 홈페이지로 접수된 고객 문의가 정리되어 있습니다.
기존에는 담당자가 문의 내용을 하나씩 읽고, 필요한 정보를 확인한 후 답변을 준비해야 했습니다.
AX 환경에서는 고객이 홈페이지에서 질문하는 순간 AI가 제품 정보와 업무 기준을 활용해 기본적인 문의에 답변하도록 구성할 수 있습니다.
예를 들어 한 고객이 전날 저녁 산업용 장비 10대의 가격과 납품 가능 일정을 문의했다고 가정해 보겠습니다.
AI는 고객에게 필요한 제품 모델과 설치 지역을 추가로 질문하고, 확인된 내용을 견적 요청으로 정리합니다. 연결된 제품 관리 시스템에서 표준 가격을 조회할 수 있다면 예상 금액을 안내하고, 납품 가능 여부처럼 운영팀의 확인이 필요한 사항은 별도의 업무로 등록합니다.
출근한 영업 담당자는 고객의 질문을 처음부터 다시 확인할 필요가 없습니다. AI가 정리한 요구사항과 현재까지의 처리 상태를 확인한 후, 특별한 거래 조건이나 할인 요청처럼 사람의 판단이 필요한 부분에 집중할 수 있습니다.
고객 역시 담당자의 출근을 기다려야만 기본적인 제품 정보를 확인할 수 있는 것은 아닙니다.
이러한 변화는 단순히 고객에게 빠르게 답변하는 것 이상의 의미가 있습니다.
고객이 처음 문의한 내용이 이후 견적과 상담 업무에도 연결되면서 같은 정보를 반복해서
확인하는 과정을 줄일 수 있기 때문입니다.
오전 10시, 운영팀은 영업팀에 다시 물어보지 않아도 됩니다
영업팀에서 고객의 견적 조건을 확정하고 내부 승인을 마쳤습니다. 이제 운영팀은 해당 제품의 재고를 확인하고 납품 일정을 준비해야 합니다.
기존에는 영업 담당자가 계약서나 견적서를 운영팀에 전달하고, 운영 담당자는 필요한 정보를 다시 확인하는 과정이 발생할 수 있었습니다.
AX 환경에서는 승인된 계약 정보가 업무 시스템에 기록되면 해당 내용을 바탕으로 운영팀의 후속 업무를 생성하도록 구성할 수 있습니다.
운영팀 직원은 자신에게 배정된 업무를 확인한 뒤 AI에게 질문합니다.
"이번에 확정된 A 고객사의 납품 조건과 주의사항을 정리해 줘."
AI는 승인된 계약서와 관련 협의 기록에서 제품 수량, 납품 일정, 설치 조건 등을 확인해 안내합니다. 과거에 같은 고객사와 진행한 프로젝트에서 특별한 납품 요청이 있었다면 관련 기록도 함께 찾아볼 수 있습니다.
운영 담당자는 필요한 정보를 확인하고 실제 재고와 배송 가능 일정을 검토합니다. 추가 협의가 필요하다면 해당 내용을 영업팀에 전달하도록 업무를 연결할 수 있습니다.
여기서 중요한 점은 영업팀과 운영팀이 반드시 동일한 프로그램을 사용해야 하는 것은 아니라는 것입니다.
각 부서는 기존 업무 시스템을 유지하면서도 하나의 계약을 기준으로 필요한 정보를 확인하고 후속 업무를 수행할 수 있습니다.
부서 간 협업이 사람의 반복적인 정보 전달에만 의존하지 않고,
연결된 업무 흐름을 중심으로 이루어지는 것입니다.
오전 11시, 새로운 직원도 회사의 업무 방식을 확인할 수 있습니다
한편 영업팀에 새로 입사한 직원은 처음으로 고객에게 견적서를 보내는 업무를 맡았습니다.
이 직원은 회사의 표준 견적서 양식과 승인 절차가 익숙하지 않습니다. 기존 방식이라면 선배 직원에게 질문하거나 여러 폴더에서 관련 매뉴얼을 찾아봐야 했을 것입니다.
AX가 적용된 환경에서는 사내 지식 에이전트에게 질문할 수 있습니다.
"신규 거래처에 견적서를 보낼 때 어떤 절차를 따라야 하나요?"
AI는 회사의 최신 업무 매뉴얼과 승인된 규정에서 관련 정보를 검색해 견적서 작성 방법과 내부 승인 절차를 안내합니다.
필요하다면 표준 견적서 양식을 열거나 관련 업무 시스템으로 이동할 수 있도록 연결할 수도 있습니다.
신입사원은 안내받은 절차에 따라 업무를 진행하고, 이해되지 않는 부분은 추가로 질문할 수 있습니다. 선배 직원은 기본적인 절차를 반복해서 설명하는 대신 실제 거래 조건이나 예외적인 상황에 대한 판단을 도울 수 있습니다.
이러한 변화는 신규 직원에게만 도움이 되는 것은 아닙니다. 기존 직원도 평소 담당하지 않던 업무를 수행하거나 다른 부서의 규정을 확인해야 할 때 같은 방식으로 기업의 지식을 활용할 수 있습니다.
회사에 축적된 업무 지식이 특정 직원의 기억에만 의존하지 않고
필요한 순간에 활용되는 환경이 만들어지는 것입니다.
오후 1시, 고객지원팀은 이전 상담을 다시 확인할 필요가 줄어듭니다
오후에는 한 고객이 납품 일정에 관해 문의합니다.
이 고객은 지난주 영업 담당자와 납품 일정 변경을 협의한 적이 있습니다. 하지만 고객지원팀 직원은 해당 협의에 직접 참여하지 않았습니다.
기존에는 영업팀에 연락해 내용을 확인하거나, 고객에게 이전 상담 내용을 다시 설명해 달라고 요청해야 할 수도 있습니다.
AX 환경에서는 고객지원 담당자가 접근이 허용된 CRM과 상담 기록을 AI로 검색할 수 있습니다.
"고객사 B의 최근 납품 일정 변경 내용을 확인해 줘."
AI는 관련 계약 정보와 상담 이력에서 확인된 내용을 정리하고, 최종적으로 확정된 일정이 무엇인지 안내합니다.
담당자는 원본 기록과 처리 상태를 확인한 후 고객에게 정확한 내용을 전달할 수 있습니다. 아직 확정되지 않은 사항이 있다면 운영팀에 확인 요청을 생성하도록 연결할 수도 있습니다.
이러한 업무 방식에서는 고객이 부서를 옮겨 다니며 같은 설명을 반복해야 하는 상황을 줄일 수 있습니다.
특히 고객의 요청이 여러 부서에 걸쳐 처리되는 기업이라면
고객 상담과 실제 업무 기록이 연결되는 것이 중요한 개선 요소가 될 수 있습니다.
오후 3시, 관리팀은 보고서를 만드는 대신 결과를 검토합니다
관리팀에서는 매주 작성하는 영업 실적 보고서를 준비할 시간입니다.
기존에는 ERP에서 매출 데이터를 내려받고, CRM에서 계약 현황을 확인한 뒤, 엑셀로 자료를 정리해야 했습니다. 이후 주요 수치를 비교하고 그래프를 작성해 보고서를 완성합니다.
AX 환경에서는 이러한 업무 중 반복적인 부분을 AI 업무 에이전트가 수행하도록 구성할 수 있습니다.
정해진 시점에 필요한 데이터를 조회하고, 매출과 계약 진행 현황을 비교해 회사의 보고서 양식에 맞춘 초안을 준비하는 방식입니다.
관리팀 직원은 AI가 작성한 보고서와 근거 데이터를 확인합니다. 수치가 실제 기록과 일치하는지 검토하고, 특별한 변화가 발생한 항목이 있다면 관련 부서의 업무 기록을 추가로 확인할 수 있습니다.
예를 들어 특정 거래처의 매출이 감소했다면 AI가 관련 계약이나 발주 기록을 찾아 검토에 필요한 정보를 정리할 수 있습니다.
다만 해당 변화의 원인을 AI가 임의로 확정해서는 안 됩니다.
확인된 사실과 추가 분석이 필요한 부분을 구분하고, 담당자가 최종적으로 판단하도록 해야 합니다.
관리팀의 역할은 보고서를 처음부터 작성하는 데서 벗어나 데이터의 정확성을 확인하고
중요한 변화의 의미를 분석하는 방향으로 달라질 수 있습니다.
오후 4시, 여러 AI 에이전트가 수행한 업무를 하나의 흐름에서 확인합니다
이 회사에는 고객 문의 에이전트와 사내 지식 에이전트, 견적 및 보고서 작성 에이전트가 운영되고 있습니다.
각 에이전트는 서로 다른 업무를 담당하지만, 직원이 여러 AI를 직접 오가며 처리 결과를 연결해야 한다면 기업 전체의 업무 효율은 제한될 수 있습니다.
따라서 AX 환경에서는 에이전트의 역할을 구분하고 관련 업무가 하나의 흐름으로 이어지도록 설계하는 것이 중요합니다.
예를 들어 오전에 고객이 요청했던 견적이 승인되면 계약 관리 시스템에 결과가 기록되고, 운영팀의 납품 준비 업무가 시작되도록 구성할 수 있습니다.
운영팀에서 납품 가능 일정이 확정되면 해당 결과를 고객 관리 시스템에 반영하고, 필요한 경우 고객에게 안내할 내용을 준비할 수 있습니다.
이 과정에서 AI 에이전트들이 반드시 서로 자유롭게 대화해야 하는 것은 아닙니다. 정해진 업무 절차와 시스템의 상태 변경을 기준으로 다음 작업을 실행하는 방식도 가능합니다.
특히 계약 조건 변경이나 외부 발송 등 중요한 작업은 승인된 정보와 실행 권한을 기준으로 처리해야 합니다.
이러한 구조가 갖춰지면 직원은 각 에이전트가 무엇을 하고 있는지 일일이 확인하는 대신
전체 업무의 처리 상태와 예외적인 상황을 중심으로 관리할 수 있습니다.
오후 5시, 대표는 오늘의 주요 변화를 확인합니다
하루의 업무가 마무리될 무렵 대표는 AI에게 오늘의 주요 업무 현황을 요청합니다.
"오늘 처리된 주요 계약과 아직 해결되지 않은 문제를 정리해 줘."
AI는 연결된 시스템에서 처리 완료된 계약과 진행 중인 프로젝트, 추가 확인이 필요한 업무를 조회합니다.
오전에 문제가 되었던 납품 지연 건에 대한 운영팀의 대응 계획이 등록되었다면 해당 내용도 함께 정리할 수 있습니다.
대표는 해결된 사항과 추가 결정이 필요한 문제를 구분해 확인하고, 필요한 경우 담당자에게 후속 업무를 요청합니다.
기존에는 이러한 정보를 파악하기 위해 별도의 보고서 작성이나 담당자와의 확인 과정이 필요했을 수 있습니다.
AX가 적용된 환경에서는 업무 과정에서 축적된 정보와 처리 기록을 활용해 현재 상황을 파악하도록 만들 수 있습니다.
물론 시스템에 기록되지 않은 업무까지 AI가 알 수 있는 것은 아닙니다.
따라서 각 부서에서 수행한 업무와 주요 결정이 적절하게 기록되도록 하는 운영 체계도 함께 필요합니다.
대표가 회사의 모든 일을 직접 확인하지 않더라도
중요한 변화와 미해결 과제를 파악할 수 있는 환경이 만들어지는 것입니다.
하루는 같지만, 일하는 방식은 달라집니다
지금까지 살펴본 기업의 하루에는 특별히 새로운 업무가 등장하지 않았습니다.
고객 문의를 처리하고, 견적서를 작성하고, 납품을 준비하고, 사내 정보를 확인하고, 보고서를 만드는 일은 기존에도 기업에서 수행하던 업무입니다.
AX가 바꾸는 것은 이러한 업무 자체가 아니라 업무를 수행하는 방식입니다.
고객 문의는 필요한 정보를 확인하는 단계에서 끝나지 않고 실제 업무로 연결됩니다. 부서 간에는 이미 확정된 정보를 반복해서 전달하는 과정이 줄어들고, 직원은 회사의 업무 지식을 필요한 순간에 활용할 수 있습니다.
AI 업무 에이전트는 정해진 업무를 처리하고, 직원은 중요한 조건을 검토하거나 예외적인 상황을 해결합니다. 대표와 경영진은 각 부서에서 작성한 보고서만 기다리지 않고 필요한 정보를 조회해 상황을 파악할 수 있습니다.
이러한 변화가 가능하려면 단순히 AI 기능을 여러 개 추가하는 것만으로는 부족합니다.
기업 내부의 지식과 데이터, 기존 업무 시스템을 연결하고, AI가 수행할 업무와 사람이 승인해야 할 업무를 구분해야 합니다. 사용자별 접근 권한과 업무 실행 기록, 데이터의 정확성도 함께 관리해야 합니다.
기업 AX는 하나의 AI 프로그램을 도입하는 일이 아니라
회사의 업무가 서로 연결되고 지속적으로 개선될 수 있는 환경을 만드는 과정입니다.
AX는 기업의 하루를 바꾸는 것에서 시작됩니다
기업은 매일 수많은 정보를 만들고, 다양한 업무를 처리하며, 여러 사람이 협력해 하나의 결과를 만들어 냅니다.
하지만 정보와 시스템이 분리되어 있다면 같은 내용을 반복해서 확인하고 전달하는 과정이 계속 발생할 수 있습니다.
AX는 이러한 업무 사이의 단절을 줄이고, 기업이 이미 보유한 데이터와 시스템을 AI로 연결해 일하는 방식을 개선하는 과정입니다.
직원은 반복적인 작업보다 중요한 판단과 문제 해결에 집중하고, 고객은 필요한 정보를 더 빠르게 확인하며, 경영진은 기업의 현재 상황을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.
물론 모든 업무를 AI가 대신하거나 모든 문제가 자동으로 해결되는 것은 아닙니다. 기업의 실제 업무에 맞는 설계와 검증, 사람의 책임 있는 판단이 함께 필요합니다.
그러나 하나의 업무에서 시작한 변화가 여러 부서와 시스템으로 확장된다면 기업이 일하는 방식은 점차 달라질 수 있습니다.
AI를 사용하는 직원이 있는 회사에서, AI와 함께 움직이는 업무 구조를 갖춘 회사로.
이것이 AX가 기업에 가져올 수 있는 변화입니다.
AX 파트너는,
AI 홈페이지 구축/사내 지식·보안 에이전트/AI 업무 에이전트/기업 AX 컨설팅 및 설계를 통해
기업의 기존 지식과 시스템을 연결하고,
실제 업무에 적용할 수 있는 AX 환경을 구축합니다.
