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  • 지금 바로 시작하는 ERP/CRM AI 자동화 – 작고 구체적인 시나리오 다섯 가지로 워크플로우를 만든다

    지금 바로 시작하는 ERP/CRM AI 자동화 – 작고 구체적인 시나리오 다섯 가지로 워크플로우를 만든다

    지금이 ERP/CRM AI 자동화를 시작하기에 왜 가장 적합한 순간일까?

    나는 이 질문 앞에서 한동안 멈칫했다가, 결국 작은 관찰로 방향을 바꿨다. 어제의 숫자나 이론의 허공이 아니라, 오늘 우리 팀의 손끝에서 벌어지는 실제 작업이 이 변화의 중심이라는 것을 직감했다. 작년까지만 해도 반복되는 업무의 대부분은 사람의 손에 의존했고, 매일 같은 질문이 같은 답을 낳았다. 하지만 지금은 다르다. 데이터가 흐르고, 에이전트가 대화를 시작하고, 우리의 실무는 더 빨리, 더 정확하게 움직인다. 이 변화는 거대한 설계도나 완벽한 프레임을 필요로 하지 않는다. 작은 시나리오 하나를 만들어 실행에 옮기는 용기에서 출발한다.

    작은 시작이 큰 변화를 만든다는 것을 나는 오늘 이 글에서 함께 확인하고 싶다. 아래에 다섯 가지 구체적 시나리오를 제시한다. 각 시나리오는 실제 업무에서 자주 마주치는 문제를 선택했고, AI 에이전트가 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 초점을 맞췄다. 모든 제안은 단순화된 예시이며, 당신의 조직 맥락에 맞춰 변주될 수 있다. 벤더의 발표나 사례를 보면, 지금의 흐름은 단순 자동화가 아니라 사람이 설계하는 자동화의 경계가 없어지는 쪽으로 움직이고 있다. 에이전트 AI가 다루는 것은 데이터 그 자체가 아니라 데이터가 만들어내는 의사결정의 흐름이라는 점을 기억하자.

    1) 시나리오 1: 고객 응대의 반자동화에서 시작하기
    – 현황: 영업/고객 서비스 팀은 자주 같은 문의에 동일한 답변을 반복하고, 간단한 고객 질의는 사람의 시간이 많이 소요된다.
    – 아이디어: 에이전트가 FAQ와 최신 정책을 바탕으로 5단계 응답 흐름을 제안하고, 수신된 요청을 분류해 담당자에게 전달하기 전 초안 응답을 자동으로 작성한다. 사람이 최종 승인만 해주면 된다.
    – 기대 효과: 반응 시간 단축, 반복 업무 감소, 직원은 보다 복합적인 이슈에 집중 가능.

    2) 시나리오 2: 재고와 주문 흐름의 실시간 오케스트레이션
    – 현황: 재고 수량과 주문 처리 간의 간격이 길고, 부서 간 소통의 비효율로 재고 부족과 낭비가 발생한다.
    – 아이디어: ERP의 재고 데이터와 CRM의 주문 흐름을 연결하는 에이전트를 통해 신호가 발생하는 즉시 자동으로 재고 보충 제안과 발주를 트리거한다. 현장 운영은 운송 일정과 창고 운영을 함께 조정한다.
    – 기대 효과: 재고 최적화, 주문 이행 속도 증가, 데이터를 기반으로 한 의사결정일관성 강화.

    3) 시나리오 3: 현장 운영의 현명한 자동화
    – 현황: 생산 현장이나 서비스 현장에서의 이슈는 빠르게 발생하지만, 이를 해결하는 표준 프로세스가 부재하다.
    – 아이디어: 현장 데이터를 실시간으로 분석하는 GenAI 어시스턴트가 이슈를 탐지하고, 표준 작업 지침과 연결된 자동 응답/경고를 보낸다. 현장 운영자는 즉시 개입하거나 피드백을 통해 개선점을 남길 수 있다.
    – 기대 효과: 현장 의사결정 속도 향상, 예측 가능한 운영, 현장 데이터를 활용한 학습으로 지속 개선.

    4) 시나리오 4: 재무 및 운영 보고의 자동화된 인사이트
    – 현황: 월간/분기별 보고서 작성은 시간이 많이 걸리고, 숫자의 맥락과 해석은 종종 사람의 주관으로 흐른다.
    – 아이디어: GenAI가 도메인 특화된 보고서를 자동 작성하고, 핵심 KPI에 대한 해설과 이를 뒷받침하는 데이터 포인트를 함께 제시한다. 수동으로 보강해야 하는 부분은 최소화하고, 경영진은 의사결정에 집중한다.
    – 기대 효과: 보고 프로세스 단축, 데이터 해석의 일관성 확보, 의사결정의 속도 향상.

    5) 시나리오 5: 데이터 거버넌스와 품질 관리의 자동화
    – 현황: 데이터 품질 이슈는 숨은 문제로 남아있고, 누가 무엇에 접근하는지에 대한 관리가 어렵다.
    – 아이디어: iPaaS나 데이터 레이어를 활용해 데이터 흐름의 품질 체크를 자동화하고, RBAC 기반의 접근 제어를 강화한다. 에이전트는 데이터 파이프라인에서 이상치를 탐지하고, 필요한 경고를 생성한다.
    – 기대 효과: 데이터 신뢰성 향상, 보안 및 준수 강화, 비즈니스 프로세스의 탄력성 강화.

    이 다섯 가지 시나리오는 서로 독립적으로 운용될 수도 있지만, 실제로는 서로 보완적으로 작동한다. 예를 들어 시나리오 1과 2를 잘 integration하면 고객 문의의 이슈를 파악하는 즉시 재고 흐름이 함께 조정되는, 하나의 오케스트레이션으로 확장될 수 있다. 이는 ERP-CRM 간 데이터 흐름의 실시간 공유와 자동화 로드맵의 실제 구현을 보여주는 작은 실험이 된다. 최근 업계의 흐름을 보면, 대형 벤더들이 AI 어시스턴트를 내재화하고, 데이터 거버넌스와 AI 에이전트의 협업 모델을 함께 강화하는 방향으로 움직이고 있다. 이 흐름은 단순한 도구의 도입이 아니라 조직의 운영 방식 자체를 재구성하는 방향으로 나아가고 있다. 예를 들어 SAP의 Joule이나 NetSuite의 GenAI, Microsoft Dynamics 365의 Copilot 기반 기능은 단일 모듈이 아니라 여러 시스템을 아우르는 워크플로우를 설계하는 데 초점을 맞춘다. 프라이버시와 거버넌스의 중요성도 함께 커지고 있으며, 토큰 기반이 아닌 태스크/액션 단위의 유연한 가격 정책으로 전환하는 움직임도 나타난다. 일부 벤더는 데이터 레이어와 에이전트 간의 통합을 통해 더 큰 가치를 약속하고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 당신의 조직은 어떤 작은 시나리오부터 시작할 수 있을까?

    다음은 시작점을 구체화하는 데 도움이 되는 간단한 가이드다:
    – 먼저 하나의 비즈니스 문제를 선택하고, 그 문제를 AI 에이전트가 해결하는 구체적인 시나리오를 만든다. 가능하면 2~3명의 이해관계자를 포함한 짧은 실험으로 시작하라.
    – 데이터 흐름의 경로를 시각화하고, 어느 지점에서 데이터가 생성되고, 어디로 흐르는지 명확히 한다. 특히 ERP-CRM 간의 경계에서 데이터를 실시간으로 공유하는 지점을 찾으라.
    – 차후 확장을 대비해 데이터 품질과 보안 거버넌스의 기본 원칙을 함께 설계해 두라. 이 원칙들이 자동화의 성공 여부를 좌우한다.

    그럼에도 나는 여전히 한 가지를 잊고 싶지 않다. 자동화의 진짜 가치는 기술의 성능이 아니라 사람들이 어떻게 협력하는가에 있다. 에이전트가 당신의 팀원이고, 데이터가 대화를 이끄는 씨앗이 된다면, 우리는 어떤 대화를 시작할 수 있을까?

    마지막으로 이 글을 읽는 당신에게 묻고 싶다. 당신은 어떤 작은 시나리오로 오늘의 비즈니스 문제를 시작하고, 어느 부서의 어떤 질문에서 자동화의 가능성을 발견해 보고 싶은가? 우리 함께 그 시작점을 찾아보자.

    지금 이 순간, ERP와 CRM 사이를 잇는 대화의 시작

    나는 늘 작은 관찰에서 시작한다. 오늘 아침, 영업팀과 IT 팀이 서로 다른 화면을 보며 말없이 흐름을 확인하던 그 순간, 데이터가 대화를 시작하는 모습이 보였다. 숫자는 여전히 숫자로 남아 있지만, 그 숫자들을 해석하고 행동으로 바꿔내는 과정이 에이전트의 말 한마디와 워크플로우의 작은 트리거에서 시작되었다. 이 글은 그런 진행 중인 사유의 기록이다. 완벽한 해답을 찾으려는 시도가 아니라, 한계와 가능성을 함께 느끼며 생각의 여정을 공유하는 에세이다.

    전쟁 같은 변화의 바람이 분다고 한다. 엔터프라이즈 앱의 내부에 AI 어시스턴트가 점점 더 보급되고, ERP와 CRM 간의 경계는 느리게 흐르는 강처럼 서로를 밀어당기며 하나의 흐름으로 합쳐진다. 다수 벤더가 제시하는 방향은 명확하다. 에이전트가 단일 시스템을 넘나들며 일상 업무의 의사결정과 실행을 자동화하는 방향으로, 실시간 데이터 공유와 오케스트레이션이 핵심 축으로 자리 잡는다는 점이다. 이 흐름은 데이터 거버넌스와 보안의 중요성을 더 크게 만든다. 그리고 이 모든 변화의 중심에는 사람과 팀 간의 협력이 있다. 기술은 도구일 뿐, 우리가 어떻게 협력하느냐가 가치를 결정한다.

    이제 본격적으로 다섯 가지 시나리오를 통해 구체적으로 들여다보려 한다. 각 시나리오는 독립적으로 시작할 수 있지만, 서로 보완되며 하나의 거대한 자동화 오케스트레이션으로 자리 잡을 수 있다. 시작은 언제나 작은 한 걸음이다. 대다수의 기업이 처음부터 대규모 전환을 꿈꾸지만, 실제로는 2~3명의 이해관계자를 포함한 짧은 실험에서 시작될 때 성공 확률이 높다. 이 글의 목표는 그 시작점을 찾고, 실행에 옮길 수 있는 구체적 방법을 제시하는 것이다.

    Q. 왜 지금이 ERP/CRM AI 자동화를 시작하기에 최적의 순간일까?
    A. 이유는 크게 다섯 가지다. 첫째, 에이전트 AI가 엔터프라이즈 앱의 핵심 모듈에 내재화되며 워크플로우를 주도하는 사례가 늘고 있다. 둘째, iPaaS와 로우코드 도구가 ERP와 CRM 간 데이터 흐름의 실시간 연결을 가능하게 한다. 셋째, 다수 벤더가 데이터 레이어를 강화하고 거버넌스 보강에 나서고 있다. 넷째, 현장 운영부터 재무 보고에 이르기까지 실무 중심의 GenAI 도구가 일상 업무를 빠르게 지원한다. 다섯째, 데이터 품질과 보안 거버넌스의 중요성에 대한 인식이 커지면서, 신뢰성 있는 자동화의 토대가 마련되고 있다.

    이제 본론으로 들어가 보자. 아래 다섯 가지 시나리오는 서로 독립적으로 적용할 수 있지만, 하나의 흐름으로 연결될 때 더 큰 시너지를 낸다. 시작은 가능하면 간단하고 명확한 문제를 선택하는 것이다. 그리고 이때 중요한 것은 사람이 개입해야 할 지점과 자동으로 처리될 수 있는 지점을 구분하는 일이다. 실제 현장에 적용할 때는 데이터 흐름의 경로를 시각화하고, ERP와 CRM 사이에 데이터를 실시간으로 공유하는 지점을 찾아야 한다. 또한 데이터 품질과 거버넌스의 기본 원칙을 함께 설계해 두면 자동화의 성공 가능성이 눈에 띄게 높아진다.

    시나리오 1 고객 응대의 반자동화에서 시작하기

    • 현황
    • 영업과 고객 서비스 팀은 매일 반복되는 문의에 같은 답을 반복하고, 짧은 질의에 너무 많은 시간이 쓰인다.
    • 아이디어
    • AI 에이전트가 FAQ와 최신 정책을 바탕으로 5단계 응답 흐름을 제안하고, 수신된 요청을 분류해 담당자에게 전달하기 전 초안 응답을 자동 작성한다. 사람의 최종 승인만 필요하게 한다.
    • 기대 효과
    • 반응 시간 단축, 반복 업무 감소, 직원은 더 복잡한 이슈에 집중 가능
    • 실행 가이드
      1) 2~3명의 이해관계자를 선정하고, 대표적인 반복 문의 유형 3가지를 선정한다.
      2) FAQ와 최신 정책 문서의 최근 버전을 중앙 저장소에 모으고 대화 컨텍스트를 정의한다.
      3) 에이전트의 초안 작성 로직을 노출하지 않는 프롬프트 프레이밍으로 시작하고, 합의된 승인을 위한 간단한 승인 루프를 설계한다.
      4) CRM의 고객 기록과의 연결 지점을 확인하고, 응답 이력과 고객 만족도 지표를 함께 수집한다.
    • 실무 포인트
    • 초기 도입은 단일 채널(예: 이메일)에서 시작하고, 이후 채팅, 음성 채널로 확장하라.
    • 이 글의 메시지와의 연결고리
    • 대화의 힘은 사람과 기계의 협력에서 나온다. 초안 작성이라는 작은 실험이 큰 신뢰를 쌓는 첫걸음이 된다.

    시나리오 2 재고와 주문 흐름의 실시간 오케스트레이션

    • 현황
    • 재고 수량과 주문 처리의 간격이 길고 부서 간 소통이 비효율적이다. 재고 부족이나 과잉으로 인한 낭비가 발생한다.
    • 아이디어
    • ERP의 재고 데이터와 CRM의 주문 흐름을 연결하는 에이전트를 통해 신호가 발생하는 즉시 재고 보충 제안과 발주를 트리거한다. 현장 운영은 운송 일정과 창고 운영을 함께 조정한다.
    • 기대 효과
    • 재고 최적화, 주문 이행 속도 증가, 데이터 기반의 의사결정 일관성 강화
    • 실행 가이드
      1) 재고 수준, 주문 패턴, 리드타임을 포함한 핵심 지표를 정의한다.
      2) ERP와 CRM 데이터 연결점의 우선 순위를 결정하고, iPaaS를 사용한 실시간 이벤트 흐름을 설계한다.
      3) 경고 임계값과 자동 발주 정책을 테스트하고, 승인 규칙을 명확히 한다.
      4) 공급사와의 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 데이터 품질 모니터링을 도입한다.
    • 실무 포인트
    • 자동 발주가 작동하는 조건을 너무 빡빡하게 두지 말고, 예외 시나리오를 포함한 안전장치를 마련하라.

    시나리오 3: 현장 운영의 현명한 자동화

    • 현황
    • 현장에서 이슈가 발생하면 표준 프로세스가 부재하여 반응이 지연된다.
    • 아이디어
    • 현장 데이터를 실시간으로 분석하는 GenAI 어시스턴트가 이슈를 탐지하고 표준 작업 지침과 연결된 자동 응답과 경고를 보낸다. 운영자가 즉시 개입하거나 피드백으로 개선점을 남길 수 있다.
    • 기대 효과
    • 현장 의사결정 속도 향상, 예측 가능한 운영, 지속적 개선
    • 실행 가이드
      1) 현장 데이터 소스(센서, 로그, IoT 디바이스 등)의 연결 가능성을 점검
      2) 표준 작업 지침서를 디지털 형태로 정리하고, 이벤트에 따라 자동 응답 흐름을 매핑
      3) 이상치 탐지 임계값과 피드백 루프를 설정
      4) RBAC와 감사로그를 통해 보안과 거버넌스 강화
    • 실무 포인트
    • 현장 피드백을 신속히 모델에 피드백하는 루프를 만들어야 진짜 학습이 이루어진다.

    시나리오 4 재무 및 운영 보고의 자동화된 인사이트

    • 현황
    • 월간/분기 보고서 작성은 시간이 많이 들고 맥락 해석은 주관적일 수 있다.
    • 아이디어
    • GenAI가 도메인 특화된 보고서를 자동 작성하고, 핵심 KPI 해설과 데이터 포인트를 함께 제시한다. 수동으로 보강해야 하는 부분은 최소화한다.
    • 기대 효과
    • 보고 프로세스 단축, 해석의 일관성 강화, 의사결정 속도 향상
    • 실행 가이드
      1) 경영진이 필요로 하는 핵심 KPI를 사전에 확정한다.
      2) 도메인 특화 템플릿을 생성하고 자동화 도구에 연결한다.
      3) 해설과 데이터 포인트의 정확성 검증 루틴을 마련한다.
      4) 주관적 해석의 개입 포인트를 최소화하는 자동 교정 메커니즘을 도입한다.
    • 실무 포인트
    • 자동화된 인사이트가 제시되더라도 최종 의사결정은 사람의 맥락 해석이 필요하다는 점을 잊지 말라.

    시나리오 5 데이터 거버넌스와 품질 관리의 자동화

    • 현황
    • 데이터 품질 이슈와 접근 권한 관리의 공백이 비즈니스에 리스크를 준다.
    • 아이디어
    • iPaaS나 데이터 레이어를 활용해 데이터 흐름의 품질 체크를 자동화하고 RBAC 기반의 접근 제어를 강화한다. 에이전트는 데이터 파이프라인에서 이상치를 탐지하고 경고를 생성한다.
    • 기대 효과
    • 데이터 신뢰성 향상, 보안 및 준수 강화, 비즈니스 프로세스의 탄력성 강화
    • 실행 가이드
      1) 데이터 품질 지표와 접근 제어 정책을 문서화한다.
      2) 데이터 파이프라인의 주요 지점을 모니터링하고 이상치를 자동으로 탐지하는 규칙을 설정한다.
      3) 감사 로깅과 권한 관리 체계를 강화한다.
      4) 주기적인 거버넌스 검토를 루틴으로 만들고 학습 피드백을 반영한다.
    • 실무 포인트
    • 데이터 품질의 악순환을 끊기 위해서는 초기 설정의 명확성, 오해를 줄이는 거버넌스가 핵심이다.

    이 다섯 가지 시나리오는 서로 독립적으로 시작될 수 있지만 서로 보완적으로 작동할 때 더 큰 효과를 만들어 낸다. 예를 들어 시나리오 1과 시나리오 2를 조합하면 고객 문의의 이슈를 파악하는 즉시 재고 흐름이 조정되는 하나의 오케스트레이션으로 확장될 수 있다. 이는 ERP와 CRM 간 데이터 흐름의 실시간 공유와 자동화 로드맵의 실무 구현을 보여주는 작은 실험이 된다. 최근 업계 흐름을 보면 대형 벤더들이 AI 어시스턴트를 내재화하고 데이터 거버넌스와 에이전트 협업 모델을 강화하는 방향으로 움직이고 있다. SAP의 Joule, NetSuite의 GenAI, Microsoft Dynamics 365의 Copilot 기반 기능은 단일 모듈이 아니라 여러 시스템을 아우르는 워크플로우 설계에 초점을 맞춘다. 또한 프라이버시와 거버넌스의 중요성도 커지고 토큰 기반이 아닌 태스크 단위의 가격 정책으로의 전환 움직임이 보인다. 데이터 레이어와 에이전트 간의 통합을 통해 더 큰 가치를 약속하는 사례도 늘고 있다.

    이제 당신의 조직은 어떤 작은 시나리오부터 시작할 수 있을까? 아래는 시작점을 구체화하는 간단한 가이드다.

    • 하나의 비즈니스 문제를 선택하고 그 문제를 AI 에이전트가 해결하는 구체적인 시나리오를 만든다. 가능하면 2~3명의 이해관계자를 포함한 짧은 실험으로 시작하라.
    • 데이터 흐름의 경로를 시각화하고 어느 지점에서 데이터가 생성되고 어디로 흐르는지 명확히 한다. 특히 ERP와 CRM 간의 경계에서 데이터를 실시간으로 공유하는 지점을 찾으라.
    • 차후 확장을 대비해 데이터 품질과 보안 거버넌스의 기본 원칙을 함께 설계해 두라. 이 원칙들이 자동화의 성공 여부를 좌우한다.

    그럼에도 나는 한 가지를 잊지 않으려 한다. 자동화의 진짜 가치는 기술의 성능이 아니라 사람들이 어떻게 협력하는가에 있다. 에이전트가 당신의 팀원이고 데이터가 대화를 이끄는 씨앗이 된다면, 우리 어떤 대화를 시작할 수 있을까?

    마지막으로 이 글을 읽는 당신에게 묻고 싶다. 당신은 어떤 작은 시나리오로 오늘의 비즈니스 문제를 시작하고, 어느 부서의 어떤 질문에서 자동화의 가능성을 발견해 보고 싶은가? 우리 함께 그 시작점을 찾아보자.

    • 실무를 위한 핵심 요약

    • 지금이 ERP CRM 통합을 통한 AI 자동화 워크플로우 구축의 최적 시점이다. 에이전트 AI의 확산과 iPaaS의 성장, 데이터 거버넌스의 강화가 이를 가능하게 한다. 작은 시작으로도 큰 변화를 만들 수 있다. 이 여정은 사람 간의 대화와 협력의 힘으로 완성된다. 이제 직접 시도해보시기 바란다.

    • 주요 맥락과 독자 대상에 대한 메모

    • 이 글은 AI 기술 튜토리얼, AI 기업, AI 보안, AI 산업 동향 및 실무 튜토리얼을 다루는 독자들을 대상으로 한다. 초보자도 따라할 수 있도록 단계별 가이드와 실용적 팁을 포함했고, 전문 용어를 가볍게 풀어 설명한다.
    지금 바로 시작하는 ERP/CRM AI 자동화 - 작고 구체적인 시나리오 다섯 가지로 워크플로우를 만든다 관련 이미지

    핵심 정리와 시사점

    지금의 흐름은 거대한 설계도나 완벽한 프레임을 요구하지 않는다. 작은 실험과 팀 간의 협력을 통해 데이터가 흐르고 에이전트가 대화를 시작하는 순간, 조직은 실전에서 학습하며 조금씩 더 지능적인 자동화를 축적한다. 다섯 가지 시나리오가 서로 독립적으로 작동하더라도 실제 현장에선 하나의 오케스트레이션으로 연결될 수 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 포인트는 다음과 같다.

    • 사람과 기계의 협력이 가치를 만든다. 에이전트는 팀원의 역할을 보완하고, 데이터는 대화를 이끌어내는 씨앗이 된다.
    • 데이터 거버넌스와 보안의 중요성이 최대 이익을 만든다. 실시간 공유와 자동화가 가능해도 신뢰성과 책임소재가 먼저 다져져야 한다.
    • 작은 시작이 큰 변화를 만든다. 2~3명의 이해관계자와 짧은 실험으로 시작해 반복과 학습을 쌓아가면 속도와 품질 모두 향상된다.
    • ERP와 CRM 간 경계에서의 데이터 흐름이 자동화 로드맵의 심장이다. 실시간 업데이트와 오케스트레이션이 가능할 때 비로소 의사결정의 신뢰도가 올라간다.

    extended 내용에서처럼 현장의 대화가 데이터 흐름의 시작점이 되고, 벤더의 에이전트 강화 전략은 이 대화를 조직의 운영 철학으로 확장한다. 이 흐름 속에서 당신의 조직은 어떤 작은 시작으로 당신만의 자동화 여정을 시작할지 생각해 보자.

    실천 방안

    • 하나의 비즈니스 문제를 선택하고, AI 에이전트가 해결하는 구체적 시나리오를 2~3명의 이해관계자를 포함한 짧은 실험으로 시작한다.
    • 데이터 흐름의 경로를 시각화하고, ERP와 CRM 사이에서 데이터를 실시간으로 공유하는 지점을 명확히 정의한다.
    • 데이터 품질과 보안 거버넌스의 기본 원칙을 함께 설계해 두고, 초안 실행에서 이를 바탕으로 안전장치를 마련한다.
    • 초기 도입은 한 채널에서 시작하고, 차츰 다른 채널로 확장하되 피드백 루프를 통해 개선점을 즉시 반영한다.

    마무리 메시지

    작은 시작이 큰 변화를 만든다. 오늘의 고민과 실험이 내일의 실행 가능성을 확장시킨다. 당신의 팀이 한 사람의 에이전트처럼 서로의 역할을 보완하고, 데이터가 대화를 이끌도록 작은 실험을 시작해 보자. 지금 바로 오늘의 첫 걸음을 내딛고, 1주일 안에 1차 실험 결과를 공유하는 것을 목표로 삼아 보라.

    • 여러분의 생각은 어떠신가요? 어떤 부서의 어떤 질문에서 자동화의 가능성을 발견하고 싶은가요? 우리 함께 그 시작점을 찾아가자.
    • 오늘의 첫 걸음은 간단한 문서화에서 시작된다. 문제 정의와 데이터 흐름, 책임 주체, 그리고 거버넌스 원칙을 짧은 문서로 남겨 두면 다음 단계의 실행이 훨씬 수월해진다.
    • 이 여정은 단지 기술의 진보를 넘어 협력 방식의 변화이다. 사람과 에이전트가 함께 일하는 새로운 방식에 익숙해질수록, 더 큰 가치가 열린다.