직원 개인 사용이 늘어남
부서별로 AI 사용 방식이 달라지고 있어 보안, 품질, 비용 기준이 필요합니다.
Enterprise AI Adoption
팀의 AI 사용을 회사의 업무 시스템으로 바꿉니다
직원이 각자 쓰는 AI를 반복 업무, 보안 기준, 권한, 산출물 관리 흐름으로 정리해 부서와 조직 단위에서 안정적으로 운영할 수 있게 합니다.
기업에서 AI가 필요한 순간은 이미 업무 안에 있습니다.
Aiworks는 AI 도구 자체보다 먼저 회사가 어떤 업무에 AI를 적용해야 하는지, 어떤 기준으로 써야 하는지, 어디까지 사람 검토가 필요한지를 정리합니다.
문서와 회의가 반복됨
회의록, 보고서, 제안서, 공지문처럼 매주 반복되는 지식 업무를 줄일 수 있습니다.
고객 응대가 누적됨
FAQ, 상담 이력, 문의 분류, 답변 초안 작성을 체계화해 응대 속도를 높입니다.
영업·마케팅 산출물이 많아짐
제안서, 캠페인 문구, 상품 설명, 시장 조사 초안을 더 빠르게 만들고 검토합니다.
운영 데이터가 흩어짐
재고, 일정, 품질, 비용 데이터를 업무 기준으로 모아 의사결정 보조에 활용합니다.
보안 기준이 불명확함
개인정보, 고객 자료, 계약서, 접속 정보처럼 입력하면 안 되는 범위를 먼저 정의합니다.
Use cases by team
부서별로 바로 검토할 수 있는 AI 도입 영역
시장 조사와 의사결정 자료
업계 동향, 경쟁사 비교, 회의 안건, 의사결정 메모를 표준 양식으로 정리합니다.
제안서와 캠페인 산출물
고객군별 제안서 초안, 상세페이지 문구, 광고 소재, 세일즈 이메일을 빠르게 준비합니다.
문의 분류와 답변 초안
반복 문의를 분류하고 FAQ 후보, 답변 초안, 상담 요약을 만들어 응대 품질을 맞춥니다.
사내 안내와 교육 자료
입사 안내, 교육 콘텐츠, 사내 규정 요약, 공지문을 직원 눈높이에 맞게 다듬습니다.
증빙 정리와 리포트
반복 정산 자료, 비용 항목, 월간 보고서 초안을 분류 기준에 맞춰 정리합니다.
현장 데이터와 운영 개선
품질 이슈, 작업 지시, 재고, 안전 점검 데이터를 모아 개선 후보를 찾습니다.
내부 도구와 자동화
반복 입력, 알림, 데이터 변환, 사내 업무 도구 요구사항을 자동화 후보로 구체화합니다.
분류·요약·비교표
엑셀, 고객 목록, 설문, 리뷰, 로그처럼 반복되는 자료를 의사결정 표로 바꿉니다.
Adoption process
도입은 툴 선택보다 업무 기준 정리부터 시작합니다.
작게 검증하고, 보안 기준을 세운 뒤, 부서별 운영 방식으로 확장하는 흐름으로 설계합니다.
업무 진단
반복 빈도, 소요 시간, 산출물 품질, 담당 부서를 기준으로 AI 후보 업무를 찾습니다.
데이터·보안 분류
입력 가능한 자료와 금지 자료, 승인 필요 자료, 외부 반출 금지 기준을 나눕니다.
파일럿 설계
2~4개 업무를 골라 셀프 도구, 전문가 의뢰, 자동화 중 맞는 방식으로 검증합니다.
운영 기준화
프롬프트, 검토자, 권한, 산출물 보관, 수정 요청 흐름을 팀 기준으로 정리합니다.
확산과 측정
절감 시간, 재작업률, 응대 속도, 산출물 품질 같은 지표를 정해 확장 여부를 판단합니다.
상담 후 정리되는 산출물
- 부서별 AI 업무 후보 목록
- 셀프 처리·전문가 의뢰·자동화 분기표
- 보안 입력 금지 기준과 검토 체크리스트
- 우선 파일럿 업무와 4주 실행 일정
- 권한, 승인, 산출물 보관 기준
- 성과 측정 지표와 운영 리포트 항목
기업 도입에서 반드시 같이 보는 기준
보안
개인정보, 영업비밀, 계약 정보, 계정 정보가 AI 입력값에 섞이지 않게 기준을 둡니다.
품질
AI 산출물을 그대로 쓰지 않고 담당자 검토, 출처 확인, 수정 요청 기준을 둡니다.
권한
부서, 역할, 업무 민감도에 따라 사용할 수 있는 도구와 자료 범위를 나눕니다.
운영
일회성 실험이 아니라 누가 요청하고, 누가 검토하며, 어디에 기록할지 정합니다.
처음부터 대규모 시스템을 만들 필요는 없습니다.
반복 업무 몇 개를 먼저 고르고, 보안 기준과 검토 흐름을 세운 뒤, 효과가 확인된 업무부터 팀 단위로 확장합니다.