AX · AI 전환

나와 업무를 파악한 AI에게, 일을 맡깁니다.

DX로 신입 사원 같은 AI가 나와 업무를 파악했다면, 이제 일을 맡길 차례입니다. 사람은 판단하고 AI는 반복을 맡도록 나누고, 코칭을 받으며 직접 셋업합니다. 스스로 해 보는 것이 AX의 핵심입니다.

01단계별로 실행하기Plan · Criteria, Steps
02

AI를 더하는 게 아니라, 일을 다시 나눕니다

AI를 얹기만 하면 일이 하나 더 늘 뿐입니다. 갖춰진 데이터 위에서 누가 맡을지 기준을 세우고, 가장 자주 막히는 일부터 단계별로 실행합니다.

사람

AI를 먼저 떠올리고, 질문하고, 판단하는 구성원

워크플로우

사람과 AI가 일을 나눠 맡는 순서. 가장 중요합니다

AI 동료

역할과 권한을 정해 팀에 배치한 에이전트와 자동화

가드레일

무엇을 맡기고 어디서 사람이 확인할지 정한 기준

네 가지를 함께 바꿔야 AI가 도구에서 일하는 방식이 됩니다.점선 밑줄 단어에 마우스를 올리면 설명이 나옵니다
무엇을 맡길지 정하는 기준

얼마나 자주 반복되는지, 틀리면 얼마나 위험한지

두 가지만 물어도 단계마다 누가 맡을지 대부분 정해집니다. 기준이 있어야 사람마다 다르게 쓰지 않습니다.

작고 잦은 일부터 시작합니다
매주 반복되고 틀려도 되돌릴 수 있는 일에서 먼저 결과를 확인합니다. 작동하는 방식만 넓힙니다.
사람이 확인할 지점을 미리 정합니다
고객에게 나가는 것, 돈이 움직이는 것, 되돌릴 수 없는 것은 사람이 승인합니다.
잘 쓰는 사람의 방법을 팀의 것으로
한 사람의 프롬프트와 순서를 팀 공용 템플릿으로 바꿉니다.
줄어든 시간을 숫자로 봅니다
바꾸기 전에 처리 시간과 재작업을 재 두고, 바꾼 뒤와 비교합니다.

업무를 다시 나누며 묻는 질문

  • 매주 같은 방식으로 반복하는 일은 무엇인가
  • 그 일을 가장 잘하는 사람은 어떤 순서로 하는가
  • 틀리면 누가, 얼마나 곤란해지는가
  • AI가 읽어야 할 자료는 어디에 있는가
  • 결과를 마지막으로 확인할 사람은 누구인가
  • 바뀐 뒤 무엇으로 좋아졌다고 판단할 것인가
  1. 01안전 기준

    AX가 멈추는 가장 흔한 이유는 사고 한 번입니다. 무엇을 넣고, 무엇을 맡기고, 어디서 사람이 확인할지 처음부터 기준으로 정합니다

    Safety

    데이터 등급

    자료를 공개, 사내, 민감으로 나눕니다. 민감 정보는 외부 AI에 넣지 않습니다.

    예: 환자·고객 개인정보는 가리거나 사내 환경에서만

    사람 승인 지점

    고객에게 나가는 것, 돈이 움직이는 것, 되돌릴 수 없는 것은 사람이 승인합니다.

    이른바 휴먼 인 더 루프 구조

    출처와 검증

    수치와 의학 정보에는 출처를 붙이고 원문과 대조합니다. 근거 없는 답은 쓰지 않습니다.

    AI가 그럴듯하게 지어내는 할루시네이션 대비

    산업 규칙

    의약품·의료기기 광고 심의처럼 산업마다 다른 규칙을 체크리스트로 넣습니다.

    예: 반려 이력을 학습한 사전 검토 에이전트
  2. 02실행 기준

    한 번에 다 바꾸지 않습니다. 작은 일 하나에서 시작해, 확인된 방식만 넓힙니다

    Steps
    01막히는 일 고르기

    매주 반복되고, 틀려도 되돌릴 수 있는 일 하나부터

    02나눠 맡기기

    업무를 단계로 쪼개고, 역할 기준대로 담당을 정합니다

    03직접 셋업·확인

    코칭을 받으며 적용하고, 줄어든 시간과 실수를 숫자로 봅니다

    04넓히기

    효과가 확인된 방식만 다음 업무와 팀으로 넓힙니다

02AI 동료 직접 채용하기Hire · Coaching, Agents, Setup
03

AI 동료와 함께 일합니다

AX의 핵심은 직접 셋업해 보는 것입니다. 데이터와 인프라가 갖춰지면, 코칭을 받으며 맡길 일과 읽을 자료, 권한, 확인할 사람을 정해 AI 동료를 직접 채용합니다.

코칭으로 직접 셋업합니다

다 만들어 드리지 않습니다. 갖춰진 데이터와 인프라 위에서, 곁에서 코칭하며 직접 셋업하도록 돕습니다. 직접 만들어 본 팀이 가장 멀리 갑니다.

  1. 01 · Sit in옆에서 함께 봅니다

    실제 업무를 곁에서 보며 AI가 도울 지점을 같이 찾습니다

  2. 02 · Build직접 셋업합니다

    DX로 갖춘 데이터 위에서 프롬프트, 자동화, 에이전트를 직접 만듭니다

  3. 03 · Practice써 보고 고칩니다

    실제 일에 써 보며 막히는 곳을 그 자리에서 함께 고칩니다

  4. 04 · Own스스로 굴러가게 합니다

    팀이 혼자 고치고 넓힐 수 있도록 방법과 기준을 넘깁니다

  1. 01역할 하나에 하나

    맡은 일이 좁을수록 결과가 안정됩니다

  2. 02권한은 작게 시작

    읽기와 초안 작성부터, 발송은 나중에

  3. 03승인자를 정합니다

    결과를 받아 확인할 사람을 지정합니다

  4. 04멈추는 조건

    모르면 추측하지 않고 사람에게 넘깁니다

에이전트에 마우스를 올리면 명세가 바뀝니다. 명세는 사람 동료의 업무 분장표, 즉 R&R과 같은 역할을 합니다.

직접 운영해 온 AX

  • 사내 AX 총괄 · 임직원 AI 활용 강의
  • 팀장급 소규모 그룹 트레이닝 (4주 과정)
  • 대학 직무 특강
  • 메신저 기반 멀티 에이전트 업무 자동화
  • 회의록 · 의학 문서 작성 자동화
  • 팀 업무 대시보드 구축
03결과 한눈에 보기Result · Individual, Team, Org, Business
04

결과 한눈에 보기

직접 셋업한 방식이 자리 잡으면 일하는 방식이 이렇게 달라지고, 개인에서 팀, 조직, 새 사업으로 넓어집니다.

1 · 일하는 방식의 변화

Before & After

사람은 판단에 시간을 쓰고, 반복은 AI와 시스템이 맡습니다.

Before
  • 모든 단계를 사람이 직접 합니다
  • 사람마다 방식과 결과물 수준이 다릅니다
  • 반복 작업에 가장 많은 시간을 씁니다
  • 실수는 마지막에 가서야 발견됩니다
After
  • 반복은 자동화, 초안은 AI, 판단은 사람이 맡습니다
  • 정해 둔 기준과 템플릿으로 같은 품질이 나옵니다
  • 사람은 해석하고 결정하는 데 시간을 씁니다
  • 확인할 지점이 미리 정해져 실수를 일찍 잡습니다

사람이 직접 쓰는 시간

Before
After
2 · 넓어지는 범위

개인에서 비즈니스까지

단계에 마우스를 올리면 하는 일과 결과물이 보입니다.

위로 갈수록 영향이 커집니다예시 · 헬스케어 마케팅 기업
기반 · DX 세팅: 관계를 그리고 데이터가 흐르게 만든 회사의 설계도DX 세팅 보기 →
  1. DX가 길을 깝니다사람과 일, 데이터의 관계를 그리고 데이터가 흐르도록 정리합니다
  2. AX가 그 길로 일합니다그 위에서 사람이 판단할 일과 AI가 맡을 일을 나눕니다
  3. 둘은 함께 갑니다관계가 선명해야 AI도 정확한 맥락 안에서 답할 수 있습니다

AI로 일하는 방식을 바꾸려는 당신께

직접 셋업해 볼 업무 하나를 알려주세요. 가장 자주 반복되는 일과 그 일을 하는 사람들을 알려주시면, 사람과 AI의 역할을 나눈 첫 지도를 함께 그리고 코칭을 시작합니다.