AI를 도입했지만, 실제 업무에서
지속적으로 활용되지 않고 있습니다.
지속적으로 활용되지 않고 있습니다.
도입한 AI가 실제 업무에서 쓰이게 만듭니다.
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표만 보고 AI와 사람의 역할을 나누면,
실제 업무에서는 맞지 않을 수 있습니다.
실제 업무 자료로 테스트해,
AI의 처리 범위와 사람의 검토 지점을 정합니다.
네이버와 라인에서 14년간, 수천 명이 함께 일해도 결과의 품질이 흔들리지 않도록 기준과 시스템을 설계해 온 디렉터가 있습니다.
이제 그 운영 방식을 AI 에이전트에 옮겨 김자매와 클라이언트의 실제 업무에 적용합니다.
부서의 반복 업무를 분석하고, 잘하는 사람의 판단 기준을 꺼내 문서화한 뒤, 현업에 맞는 부서별 AI 에이전트로 구현합니다. 교육이 끝나는 날, 직원들은 무엇을 배웠는지가 아니라 무엇이 실제로 돌아가기 시작했는지를 확인합니다.
그 결과 반복 업무의 품질 하한선은 올라가고, 특정인에 대한 의존도는 낮아집니다.
사람은 같은 일을 매번 잘 해내는 역할에서 벗어나, 더 나은 기준을 만들고 중요한 판단을 내리는 일로 올라갑니다.
김자매는 AI 사용법을 가르치는 회사가 아닙니다.
조직이 사람의 감각에 의존하지 않고, 기준으로 일하게 만드는 회사입니다.
같은 업무 안에서도 단계마다 AI가 잘하는 지점이 다릅니다. 그래서 업무 단위로 가능·불가능을 판정하지 않고, 자료 수집·초안·검토·승인 단계로 나눠 실제 자료로 테스트합니다.
필요한 경우 해당 업무만 처리하는 전용 AI 에이전트를 직접 만들어 제공합니다.
물론 가능합니다. 다만 오랫동안 일한 사람일수록 자신이 무엇을 보고 어떻게 판단하는지 말로 설명하기 어려울 수 있습니다.
김자매는 담당자 인터뷰와 실제 업무 자료를 통해 판단 기준을 정리하고, 다른 직원도 사용할 수 있는 업무 기준과 AI 에이전트로 만듭니다.
새로운 도구를 꼭 도입할 필요는 없습니다. 현재 사용 중인 AI 도구에 회사의 업무 기준과 서식을 적용할 수 있습니다.
필요한 경우 기존 도구 안에서 사용할 전용 에이전트를 직접 제작하고, 담당자가 바로 사용할 수 있도록 사용 방법도 함께 제공합니다.
특정 업무를 맡도록 미리 설정해 둔 AI 도우미입니다.
예를 들어 고객 문의 답변, 지점별 콘텐츠 작성, 보고서 초안처럼 반복되는 업무에 필요한 회사 정보와 작성 기준을 미리 넣어둡니다. 담당자는 매번 긴 설명을 하지 않고 필요한 정보만 입력해 사용할 수 있습니다.