어떤 업종에서 사내 AI 효과가 큰가요?

업종별 효과

설계·건축처럼 도면과 과거 자료를 계속 찾아 보는 곳, 병원·회계처럼 자료를 밖으로 낼 수 없는 곳, 제조처럼 사양서와 도면이 쌓이는 곳에서 효과가 큽니다. 자료 자체가 적고 매번 새로 만드는 업무 위주라면 효과가 작습니다.

업종보다 자료의 모양이 결정합니다

같은 업종이라도 효과가 갈립니다. 실제로 가르는 것은 자료가 어떤 상태로 있느냐입니다. 세 가지를 봅니다.

첫째, 같은 질문이 반복되는가. 신입이 선배에게 그 자료 어디 있어요, 지난번엔 어떻게 처리했어요 하고 묻는 일이 잦은 곳이 맞습니다. 사내 AI가 하는 일은 문서 안에 이미 적힌 것을 찾아 주는 것이지, 없는 답을 만들어 내는 것이 아닙니다.

둘째, 자료가 글자로 되어 있는가. 워드, 한글, 텍스트 PDF는 바로 읽습니다. 스캔한 PDF와 사진은 글자 추출을 거쳐야 하고, CAD 도면 파일 자체는 읽지 못합니다. 설계 업종에서 효과가 큰 것은 도면 자체가 아니라 도면 옆에 쌓인 사양서, 검토 의견, 변경 이력을 찾아 주기 때문입니다.

셋째, 자료가 한 곳에 모여 있는가. 직원 개인 PC와 메신저에 흩어져 있으면 AI가 읽을 것이 없습니다. 이런 회사는 사내 AI보다 NAS로 자료를 모으는 일이 먼저이고, 그것만으로도 찾는 시간이 많이 줄어듭니다.

도입 전에 효과를 가늠하는 방법

간단한 계산이 있습니다. 지난 한 달 동안 직원들이 자료를 찾느라 쓴 시간을 대략 세어 보고 인원과 시급을 곱합니다. 이것이 지금 매달 내고 있는 검색 비용입니다. 사내 AI 답변은 소형 모델 기준 7초에서 60초 사이(한별시스템 실측)라서, 폴더를 뒤지는 데 5분씩 걸리던 일이 1분 안에 끝나는지가 판단 기준이 됩니다.

한별시스템도 IT 유지관리 업종이라 도면이 쌓이는 곳은 아니지만, 사내 관리 데이터를 반복해서 찾는 일이 많아 자사 NAS에서 사내 AI를 쓰고 있습니다. 업종 이름보다 반복 검색이 있느냐가 기준이라는 뜻입니다.

자료 유형별 준비 상태

방문 상담에서 실제로 보는 것은 아래 표의 어느 칸에 자료가 많이 있느냐입니다. 준비 작업이 많은 칸에 몰려 있으면 도입 효과가 나기까지 시간이 더 걸립니다.