검증과 운영
AI가 만든 결과를 그대로 사용자에게 보여줄지, 사람이 확인한 뒤 보낼지는 업무 성격에 따라 다릅니다. 저희는 초기에는 사람 확인 단계를 두고, 정확도가 안정되면 범위를 넓히는 방식을 제안합니다.
- 기록어떤 질문에 어떤 답이 나갔는지 로그를 남깁니다.
- 검토모니터링 지표를 정해 두고 답변 품질을 주기적으로 확인합니다.
- 확대범위를 넓힐 시점을 담당자와 함께 정합니다.
시스템 통합 · AI 에이전트
업무에 붙이는 AI 에이전트와 생성형 AI
AI 도입 상담에서 가장 자주 나오는 말은 "어디에 써야 할지 모르겠다"입니다. 여우비 디지털은 거창한 전략보다 반복되는 업무 한 곳을 골라 붙이는 방식으로 시작합니다. 이 페이지는 어떤 업무에 AI가 맞고, 무엇이 먼저 준비되어야 하는지 설명합니다.
업무에 붙인 AI가 실제로 하는 일
상담 · 검색 · 초안 작성
AI 에이전트가 잘 맞는 업무
AI 에이전트는 정해진 규칙 안에서 반복되는 판단과 안내에 강합니다. 결과를 검증하기 어렵거나 책임 소재가 민감한 업무는 사람이 마지막에 확인하는 구조가 안전합니다. 처음부터 완전 자동화를 목표로 잡지 않는 편이 좋습니다.
그래서 저희는 상담 한 줄을 먼저 골라 붙이는 방식으로 시작합니다. 문의 유형 분류, 주문 상태 안내, 사내 규정 검색, 예약 접수처럼 답의 범위가 좁은 업무부터 검증하면 결과를 확인하기 쉽습니다.
상담 문의 분류
접수 채널 · 라우팅
사람 확인 단계 유지
주문 상태 안내
커머스 연동
조회 범위 한정
사내 규정 검색
문서 검색
출처 함께 표시
예약 접수
일정 · 캘린더 연동
확정은 담당자
검증이 어렵거나 책임이 큰 업무는 목록에 넣지 않고, 사람 확인 절차를 앞에 두는 쪽으로 설계합니다.
서울 · 협업하는 제품팀의 야간 작업
대화형 커머스와 상담 자동화
신세계그룹이 2026년 4월 OpenAI와 MOU를 맺고 이마트 앱 안에 ChatGPT 기반 AI 쇼핑 에이전트를 넣는 계획을 발표한 이후, 대화로 상품을 찾고 문의를 처리하는 흐름이 국내 유통에서도 현실적인 과제가 됐습니다.
SK텔레콤이 2026년 9월 발표한 소비자 대상 AI 서비스는 본인인증부터 신청과 결제까지를 대화형으로 안내하고, 앱과 웹이 익숙하지 않은 사용자를 위해 전화·문자 기반 에이전트를 함께 두는 접근을 보여줍니다.
두 사례 모두 공통점이 있습니다. 화면을 새로 만드는 게 아니라 기존 업무 흐름 위에 대화 층을 얹는다는 점입니다. 그래서 저희 프로젝트도 상담 스크립트, 주문 조회 권한, 결제 단계의 확인 주체를 먼저 정리한 뒤에 대화를 붙입니다.
생성형 AI를 사내 업무에 쓰는 방법
사내 문서 검색, 회의록 요약, 반복 리포트 생성은 생성형 AI가 가장 먼저 효과를 내는 영역입니다. Microsoft 365 Copilot처럼 업무 도구에 통합된 형태도 국내에서 검토되고 있습니다. 다만 사내 문서가 정리되어 있지 않으면 검색 품질이 나오지 않습니다.
문서 검색
사내 문서, 규정, 매뉴얼을 한곳에서 찾게 하려면 파일 위치와 이름 규칙부터 정리해야 합니다. 답변에는 어느 문서에서 나온 내용인지 출처를 함께 붙입니다.
회의록 요약
회의 녹취를 요약하고 결정 사항과 후속 담당을 뽑아냅니다. 초안은 AI가 만들고, 확정은 참석자가 확인하는 순서로 운영합니다.
반복 리포트
주간·월간 지표 리포트 초안을 자동으로 만들고, 이상 수치가 보이면 담당자에게 먼저 알립니다. 숫자의 출처가 되는 시스템은 바꾸지 않고 그대로 연동합니다.
결국 데이터 정리가 AI 도입의 절반입니다. 검색할 대상이 정리되어 있지 않으면 어떤 도구를 붙여도 답이 흐려집니다.
먼저 준비해야 하는 것
AI 기능은 데이터와 기존 시스템 연동이 선행되어야 작동합니다. 어떤 데이터를 어디서 가져올지, 누가 접근 권한을 가지는지, 결과를 어디에 기록할지를 정해야 합니다. 개인정보가 포함된 데이터라면 처리 범위와 보관 기간도 함께 정합니다.
이 단계를 건너뛰면 시연은 되지만 운영은 안 됩니다. 그래서 상담 첫 자리에서 바로 이 목록을 함께 채웁니다.
데이터 출처
어떤 시스템에서 어떤 항목을 가져올지, 원본이 갱신되는 주기는 어느 정도인지 적습니다.
접근 권한
누가 어떤 문서를 조회할 수 있는지, 담당자별로 권한을 어떻게 나눌지 정합니다.
기록 위치
AI가 만든 결과와 사람이 고친 내용을 어디에 남길지, 누가 열람하는지 정합니다.
개인정보 범위
고객 정보가 포함된다면 처리 목적과 보관 기간을 먼저 합의하고 시작합니다.
검색과 추천 개선
상품이나 콘텐츠 검색 품질을 올리는 작업도 AI가 자주 쓰이는 영역입니다. 동의어 처리, 오타 보정, 사용자 행동 기반 정렬 같은 기능이 여기에 해당합니다.
국내 사용자는 한국어 검색 정확도에 민감하기 때문에, 형태소 처리와 동의어 사전을 함께 다뤄야 합니다. "여우비"처럼 붙여 쓴 말과 띄어 쓴 말이 섞이는 경우, 사전을 어떻게 짜느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다.
이 부분은 데이터가 쌓일수록 결과가 좋아집니다. 처음부터 완벽한 순위를 목표로 하지 않고, 로그를 보며 사전과 가중치를 조금씩 조정하는 편이 현실적입니다.
검색 개선은 웹사이트 개발, 이커머스 구축, 모바일 앱 개발 어느 쪽과도 붙일 수 있습니다. 이미 만든 서비스가 있다면 그 위에 검색 층만 얹는 방식도 가능합니다.
작은 한국 AI 기업들이 만드는 것
국내에는 Deepfine처럼 AI를 다루는 소프트웨어 회사들이 기업 고객을 대상으로 기능을 만들고 있습니다. 대형 플랫폼이 범용 기능을 다루는 반면, 이런 팀들은 특정 산업이나 업무에 집중하는 경우가 많습니다.
그래서 프로젝트 범위를 정할 때 저희가 직접 만드는 부분과 전문 파트너가 맡는 부분을 나눠 제안합니다. 필요한 범위가 좁다면 협업 없이 진행하는 편이 낫습니다.
도입 순서
한 번에 여러 업무를 바꾸려 하면 아무것도 안정되지 않습니다. 한 업무를 골라 붙이고, 결과를 확인한 뒤 다음으로 넘어가는 순서를 권합니다. 각 단계마다 무엇을 측정할지 미리 정합니다.
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범위 선정
반복되는 업무 한 곳을 고릅니다. 답의 범위가 좁고 결과를 확인하기 쉬운 업무가 먼저입니다.
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데이터 정리
출처, 접근 권한, 기록 위치를 정하고 개인정보 처리 범위를 합의합니다.
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연동과 시험
기존 시스템과 연결하고 사람 확인 단계를 둔 채로 실제 문의와 주문에 붙여 봅니다.
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측정과 조정
정한 지표를 확인하고 답변 품질을 다듬습니다. 여기서 안정되면 다음 업무로 넘어갑니다.
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확대
자동 처리 범위를 넓힐지 결정합니다. AI 솔루션은 한 번 만들고 끝나는 게 아니라 운영하며 조정하는 대상입니다.
자주 묻는 질문
상담 자리에서 자주 나오는 질문을 정리했습니다. 여기 없는 내용은 상담으로 문의해 주세요.
AI 상담봇은 어떤 업무에 가장 잘 맞나요? +
반복되는 문의 분류, 주문 상태 안내, 사내 규정 검색처럼 정답 범위가 비교적 명확한 업무에 잘 맞습니다. 판단이 복잡하거나 책임이 민감한 업무는 사람 확인 단계를 두는 편이 안전합니다.
생성형 AI를 어디까지 자동화에 쓸 수 있나요? +
결과를 검증할 수 있는 범위까지가 안전합니다. 초기에는 초안 생성과 검색 보조에 쓰고, 정확도가 안정되면 적용 범위를 넓히는 방식을 권합니다.
데이터가 정리되어 있지 않아도 시작할 수 있나요? +
시작은 가능하지만 효과는 제한적입니다. 어떤 데이터를 쓸지, 누가 접근할지를 먼저 정하는 작업이 함께 필요합니다.
기존 웹사이트나 쇼핑몰에도 붙일 수 있나요? +
붙일 수 있습니다. 다만 화면을 새로 만드는 게 아니라 기존 업무 흐름 위에 대화 층을 얹는 방식이라, 연동 가능한 범위와 권한 구조를 먼저 확인합니다. 어떤 시스템과 연결해야 하는지 알려 주시면 검토해 안내드립니다.
어디에 쓸지부터 함께 정리합니다
업무 목록, 쓰고 있는 시스템, 다루는 데이터의 종류만 알려 주시면 어디에 AI를 붙일 수 있는지 정리해 드립니다. 상담은 평일 09:00 - 18:00에 진행하며, 주말과 공휴일은 쉽니다.
AI 도입 상담하기
웹사이트 개발 살펴보기
이커머스 구축이나 모바일 앱 개발과 함께 검토하는 경우가 많습니다. 범위가 넓다면 프로젝트 진행 방식 페이지에서 단계를 먼저 확인하세요.
상담 시간
평일 09:00 - 18:00
주말 및 공휴일 휴무
전화
+82 2-542-5298
오시는 길
서울특별시 마포구 양화로15안길 19, 2층 디테일에이 114호 (서교동), 대한민국