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#AI도입

총 33개의 아티클

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정형 데이터가 없는 회사도 AI를 도입할 수 있습니까문서·메일·녹음으로 시작하는 순서

회사에서 AI 도입 이야기를 꺼내면 자주 돌아오는 답이 있습니다. 「우리는 데이터가 없어서 아직 이르다」는 말입니다. 그런데 이 말을 풀어 보면 대개 데이터가 없다는 뜻이 아닙니다. 견적서 PDF, 작업일지, 거래처와 주고받은 메일, 회의 녹음, 설비 매뉴얼은 이미 쌓여 있습니다.

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회사가 업무를 AI로 무인화할 때, 사람 승인은 어디에 남겨야 하는가되돌리기 어려운 일 5가지로 나누는 기준

업무에 AI를 붙이는 회사가 처음 부딪히는 질문은 「무엇을 자동화할까」입니다. 메일 초안, 보고서 요약, 견적 계산처럼 후보는 금방 나옵니다. 그런데 몇 주 쓰다 보면 질문이 바뀝니다. AI가 만든 결과를 어디까지 사람이 확인해야 하는가, 그리고 사람이 없는 밤에 실행된 작업이 제대로 끝났는지 어떻게 아는가입니다.

비즈니스

제조기업이 AI 전에 「기존 시스템부터 연결해 달라」고 요청하는 이유서로 다른 곳에서 출발한 두 요청이 같은 순서를 밟았습니다

제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 요즘 제조기업에서 받는 요청의 모양이 달라지고 있습니다. 최근 받은 요청 가운데에는 AI와 기존 시스템 연결을 한 요청에 함께 담아 오는 경우가 여럿 있었고, 처음부터 시스템 연결만을 요청하는 곳도 있었습니다.

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은행 앱에 소비 분석이 가능해진 것은 계좌를 한 앱에 모은 뒤였습니다제조기업이 AI 전에 먼저 모을 BOM 기록

회사에 아무리 유능한 경력직이 들어와도 첫 달은 비슷하게 흘러갑니다. 필요한 파일이 어느 폴더에 있는지 묻고, 같은 자료의 최신본이 누구 엑셀에 있는지 찾고, 부서마다 같은 물건을 다른 이름으로 부른다는 것을 알아 가는 데 한 달을 들입니다. 능력이 모자라서가 아닙니다. 일할 자료가 한 곳에 없어서입니다.

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10년 뒤 로봇을 누구나 살 수 있게 되면, 중소 제조기업은 무엇으로 앞서는가숙련공의 판단을 지금 기록하는 법

지난 9월 16일 LG는 계열사 최고경영진 40여 명을 모아 약 8시간 동안 사장단 회의를 열었습니다. 보도에 따르면 회의 주제는 「투자 전략 고도화」였고, AI 팩토리·피지컬 AI·반도체·AI 전환을 중심으로 투자 전략을 점검했습니다. 이 회의를 해설한 한 유튜브 채널은 흥미로운 비유를 하나 들었습니다.

비즈니스

웨이스가 AI 준비가 안 된 제조기업에 기초 DX부터 함께 만드는 이유더 큰 시장은 스마트공장이 없는 13만 곳(중기부 조사)에 있습니다

많은 AI 기업은 데이터가 잘 만들어져 있는 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고 생산 실적이 시스템에 남는 회사라면 모델을 얹는 순간 답이 나오고, 데모도 그런 회사에서 찍힙니다. 그런데 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 중소 제조기업의 대다수는 ERP부터 없습니다.

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ERP도 없는 제조기업이 AI를 시작하려면 무엇부터 만들어야 하는가기초 3가지와 순서

AI를 구축하는 회사들의 데모는 데이터가 잘 갖춰진 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고, 생산 실적이 시스템에 남고, 재고가 숫자로 있는 회사에서는 모델이 그 위에서 바로 답을 냅니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 제조기업의 대다수는 그 반대편에 있습니다.

비즈니스

보안이 걱정돼 멈춘 AI 도입을 웨이스가 경영진 의지의 문제로 보는 이유걱정은 설계로 풀고, 실패해도 다시 하는 회사가 남습니다

제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아왔습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다고 했습니다. 회사 자료가 외부 AI로 나가면 어떻게 하느냐는 질문에 답이 없어 회의가 멈춘다는 것이었고, 그 사이 AI를 안 써서 뒤처지는 비용은 누구도 세고 있지…

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경영진이 AI 도입을 결정하면 보안 걱정은 설계 요건이 됩니다구축 업체에 확인할 5가지

제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아와 이런 이야기를 꺼냈습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다는 것입니다. 회사 자료가 밖으로 나가면 어떻게 하느냐, 그 답이 없으니 다음 회의로 넘어가고, 다음 회의에서도 같은 질문이 나온다고 했습니다.

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AI로 시간을 아끼고도 생산량이 그대로인 공장에는 무엇이 빠졌나

국내에서 공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%입니다. 도입 계획이 있는 1.6%를 더해도 1.7%입니다(중소벤처기업부, 2024년 스마트제조혁신 실태조사, 2025년 4월 발표). 이 숫자만 보면 지금 AI를 도입하기만 해도 경쟁 공장을 크게 앞지를 것 같습니다.

비즈니스

AI 도입 3개월 뒤 아무도 안 쓰는 6가지 형태, 90일 계획으로 막기 (30분)

오늘은 AI 도입이 시작된 뒤 사라지는 6가지 형태의 점검표, 안 쓰는 이유 3가지와 그때 줄 것을 적은 대응표, 90일 계획 1장을 만듭니다. 걸리는 시간은 부서장 2명과 함께 30분이고, 경영진이 보는 것은 월 1회 15분입니다. 오늘 만드는 것은 결론이 아니라 3개월 뒤에도 반복되는 일정입니다.

비즈니스

AI 도입 전후 기록표, 경영진 보고 반 장 만들기 (30분)

오늘은 9편에서 고른 첫 사례의 전후 기록표(주차·시간·건수·오류·되돌림) 4주치, 비용 한 줄, 경영진 보고 반 장을 만듭니다. 오늘 책상에서 하는 일은 30분이고, 그 뒤 4주 동안 매주 금요일 5분씩 적습니다.

비즈니스

부서 업무 20개, 질문 2개로 AI 초안과 사람 몫 나누기 (30분)

오늘은 우리 부서의 반복 업무 20개를 질문 2개로 세 구분으로 나눈 분류표 1장, 「사람만」 하는 일 목록, 다음 달 첫 사례 1개와 그 성공 기준 1줄을 만듭니다. 걸리는 시간은 30분이고, 부서원이 업무 목록을 적어 주는 것은 전날 5분입니다.

비즈니스

고객 문의 10가지, AI 답변 초안의 근거를 한 장으로 한정하기 (30분)

오늘은 「답변 기준 문서」 1장(우리 회사가 확정한 사실만 10줄)을 쓰고, 자주 오는 고객 문의 10가지에 그 문서 안에서만 답하는 초안 10개와 발송 전 확인 규칙 3줄을 30분 안에 만듭니다. 기준 문서가 없으면 AI 는 세상 평균으로 약속합니다 — 우리 납기가 4주여도 「통상 2주」라고 적습니다.

비즈니스

견적서·계약서 초안, 검토표 먼저 주고 AI로 검토하기 (30분)

오늘은 견적서 검토표 10항목과 계약서 검토표 10항목을 만들고, 거래처가 보낸 문서 1건에 그 표를 대어 「있음·없음·불명확」과 「우리 기준과 다른가」를 30분 안에 채웁니다. 그 결과가 곧 상대에게 보낼 질문 목록이 됩니다.

비즈니스

머릿속 반복 업무, AI 질문에 답하며 절차서 초안 만들기 (30분)

오늘은 내가 매달 하는 반복 업무 하나의 절차서 초안 1장과 「미확인」 목록을 30분 안에 만듭니다. 내가 쓰는 것이 아니라 AI 가 나에게 질문하고 내가 답하는 방식입니다. 우리 회사 절차는 내 머릿속에만 있으므로 AI 에게 「절차서 써 줘」라고 하면 세상 평균의 절차가 나오고, 물어보게 해야 우리 것이 나옵니다.