정윤섭 · Younsub Jung
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AI adoption

작은 회사의 AI 도입

도구 사용법이 아니라, 어느 업무에 붙이고 어디는 빼야 하는지.

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2026.08.17Latest

왜 이 순서인가

AI 도입 이야기는 대개 도구 소개로 끝납니다. 그런데 석 달 뒤에 다시 가 보면 안 쓰고 있습니다. 문제는 도구가 아니라 어느 업무에 붙였는가입니다.

이 시리즈는 붙일 곳과 빼야 할 곳을 가리는 기준부터 시작합니다. 그다음이 90일 정착 구조, 그리고 「편해졌다」 말고 무엇으로 성과를 셀 것인가입니다.

쓰기 시작한 다음에 필요한 것도 넣었습니다. 사내 규칙 한 장, 산출물 검수 순서, 그리고 2026년 1월에 시행된 인공지능기본법에서 우리 회사가 어디에 걸리는지.

AI 아이템으로 심사와 투자를 받으려는 분들을 위해, 평가위원과 심사역이 어디서 막히는지도 같이 넣었습니다.

Contents

읽는 순서

전체 글 →

먼저 — 어디에 붙이고 어디는 빼는가

  1. 01AI 업무 자동화에서 먼저 빼야 할 업무 여섯 가지AI를 쓰면 빨라질 것 같아서 적용했는데, 오히려 업무가 복잡해지는 경우가 있습니다. 굳이 AI를 쓰지 않는 편이 낫다고 판단한 업무를 여섯 가지로 정리했습니…2026.08.17
  2. 02스타트업 AI 도입은 왜 석 달 뒤에 멈춥니까처음에는 팀원들이 적극적으로 사용합니다. 그런데 몇 달이 지나면 다시 예전 방식으로 돌아가는 회사도 많습니다. 여러 조직에 AI를 적용하면서 반복해서 봤던 실…2026.08.18
  3. 03AI에 일을 맡길 때 넘기면 안 되는 것혼자 판단하고 실행까지 하는 도구가 늘고 있습니다. 편해지는 만큼 되돌릴 수 없는 자리가 생깁니다.2026.10.06 공개

정착시키는 순서

  1. 04스타트업 AI 도입 90일, 우선순위 채점표와 정착 점검표AI 도입 후 실제 업무에 정착시키기까지 어떤 과정을 거쳤는지 정리했습니다. 우선순위를 정하는 방법부터 90일 동안 무엇을 점검했는지까지 담았습니다.2026.08.19
  2. 05AI를 쓰기 싫다는 팀원이 있습니다반대에는 종류가 있습니다. 종류를 나누지 않고 「써 보세요」만 반복하면 서로 지칩니다.2026.10.05 공개
  3. 06AI를 맡을 사람을 따로 둬야 합니까담당자를 정하면 일이 굴러갑니다. 다만 그 사람에게 무엇을 맡기는지에 따라 결과가 정반대로 갑니다.2026.09.12 공개
  4. 07AI 때문에 늘어난 일만드는 시간은 줄었습니다. 그런데 확인하는 시간이 그만큼 늘었습니다. 총량이 안 줄면 도입이 아닙니다.2026.10.19 공개

무엇으로 만들 것인가 — 도구와 구조

  1. 08어떤 모델을 쓸지는 업무가 정합니다가장 좋은 모델 하나를 고르려다 시간을 씁니다. 업무마다 필요한 것이 달라서 하나로는 안 맞습니다.2026.09.28 공개
  2. 09사내 문서를 AI가 찾아 주게 만들려면「우리 회사 자료를 학습시키자」로 시작하면 대개 넉 달 뒤에 멈춥니다. 먼저 필요한 것은 학습이 아니라 정리입니다.2026.09.23 공개
  3. 10프롬프트를 사람마다 따로 갖고 있으면 안 됩니다같은 일을 하는데 사람마다 결과가 다릅니다. 각자 자기 방식으로 시키고 있어서 그렇습니다.2026.10.03 공개

붙여 본 자리 — 회의록 · 응대 · 문서

  1. 11회의록을 AI에 맡기기 전에 정할 것녹음해서 넣으면 요약이 나옵니다. 그런데 그 요약을 아무도 안 읽는 상태가 몇 주 만에 옵니다.2026.09.30 공개
  2. 12고객 응대를 AI에 맡기면 어디까지 됩니까문의가 줄어들 것 같아 붙였는데, 화난 고객이 늘어나는 경우가 있습니다. 나누는 기준이 없어서 그렇습니다.2026.09.27 공개
  3. 13AI가 쓴 제안서 초안, 어디를 고쳐야 합니까초안이 삼십 분에 나옵니다. 그런데 그대로 내면 평가위원이 먼저 알아봅니다. 고칠 자리가 정해져 있습니다.2026.10.01 공개
  4. 14AI 번역으로 해외에 문서를 보낼 때초안까지는 잘 나옵니다. 그대로 보내면 상대가 오래 읽습니다. 어디를 손봐야 하는지 정해 두면 됩니다.2026.10.08 공개
  5. 15채용에 AI를 쓰면 어디까지 됩니까서류를 정리하는 것과 사람을 거르는 것은 다른 일입니다. 그 사이에 법이 정해 둔 선이 있습니다.2026.10.16 공개
  6. 16영업에 AI를 붙이면 어디까지 됩니까조사와 초안까지는 크게 줄어듭니다. 그런데 사람이 해야 하는 자리를 넘기면 성사율이 떨어집니다.2026.10.22 공개

무엇으로 성과를 세고, 얼마가 나가는가

  1. 17AI 도입 효과, 편해졌다는 말은 성과가 아닙니다AI 도입 성과를 「업무가 편해졌다」로 보고하면 다음 예산을 받기 어렵습니다. 무엇을 어떻게 재야 하는지 정리했습니다.2026.08.16
  2. 18AI 도구 비용은 좌석 수가 아니라 쓰는 양에서 샙니다구독료는 예상한 대로 나가는데 청구서가 두 배입니다. 새는 자리는 대개 좌석 밖에 있습니다.2026.09.25 공개
  3. 19쓰는 AI 도구를 줄여야 할 때늘릴 때는 하나씩 늘어나는데, 줄일 때는 아무도 먼저 말하지 않습니다. 기준을 정해 두면 됩니다.2026.10.09 공개
  4. 20AI 도구 계약서에서 보는 곳월 얼마인지만 보고 결제합니다. 정작 확인해야 하는 것은 우리 자료가 어디로 가는지입니다.2026.10.14 공개

규칙과 검수 — 쓰기 시작한 다음

  1. 21AI 기본법, 우리 회사도 인공지능사업자입니까2026년 1월 22일에 시행됐습니다. 모델을 만드는 회사만 해당한다고 생각하시는데, 남의 AI를 갖다 쓰는 회사도 법 적용 대상에 들어 있습니다.2026.09.15 공개
  2. 22사내 AI 사용 규칙은 한 장이면 충분합니다열 쪽짜리 지침은 아무도 안 읽습니다. 넣지 말 것, 반드시 볼 것, 남길 것. 세 칸으로 정리하면 지켜집니다.2026.09.17 공개
  3. 23AI가 쓴 문서를 내보내기 전에 보는 네 곳다 읽어 보는 건 시간이 더 듭니다. 틀리는 자리가 정해져 있어서, 그 네 곳만 보면 대부분 걸립니다.2026.09.18 공개
  4. 24사내 데이터를 AI에 넣기 전에 보는 세 가지고객 명단을 붙여넣고 요약을 시키는 순간 개인정보를 국외로 보낸 것이 될 수 있습니다. 그 전에 봐야 할 자리를 정리했습니다.2026.09.20 공개
  5. 25AI가 만든 것의 저작권은 누가 가집니까저작권법이 말하는 저작물은 인간이 표현한 창작물입니다. 그 문장 하나가 AI 산출물의 자리를 정합니다.2026.09.21 공개
  6. 26고객에게 AI를 썼다고 알리는 자리예의 문제로 생각하기 쉬운데, 우리나라는 법에 고지와 표시 의무가 들어 있습니다.2026.10.11 공개
  7. 27AI가 쓴 코드를 제품에 넣어도 됩니까돌아가는지만 보고 넣습니다. 나중에 문제가 되는 것은 대개 작동이 아니라 출처입니다.2026.10.17 공개
  8. 28같은 질문에 매번 다른 답이 나올 때어제는 잘 나왔는데 오늘은 이상합니다. 도구가 고장 난 것이 아니라 그렇게 만들어져 있습니다.2026.10.21 공개

AI 아이템으로 심사와 투자를 받을 때

  1. 29AI 사업계획서, 평가위원이 첫 장에서 보는 것평가위원석에서 사업계획서를 연달아 읽다 보면 아이템은 다른데 첫 문단이 비슷한 문서가 계속 나옵니다. AI로 쓴 초안이 왜 그렇게 되는지, 그 자리에서 무엇을…2026.08.27
  2. 30문제인식 문단은 AI가 쓴 티가 가장 먼저 납니다사업계획서를 순서대로 읽으면 기술이나 사업모델보다 문제인식 파트에서 먼저 막히는 경우가 많습니다. AI 로 초안을 쓸 때 이 파트가 유독 자주 무너지는 이유를…2026.08.28
  3. 31AI 창업 아이템은 심사석에서 왜 떨어집니까2025년 경기도 생성형 AI 공공데이터 활용 창업경진대회를 총괄하며 본 지원서들에서, 감점은 거의 같은 자리에서 났습니다.2026.08.15
  4. 32기술기업 사업모델, 평가위원이 막히는 지점기술 파트는 몇 페이지씩 상세한데 사업모델로 넘어가면 갑자기 문장이 짧아지는 계획서가 있습니다. 그 자리에서 무엇을 묻게 되는지 적었습니다.2026.09.01
  5. 33AI 스타트업 IR에서 투심위가 마지막에 묻는 것심사석에서 AI 스타트업 IR을 보면 모델 성능 설명이 절반을 차지합니다. 투자심의위원회가 그 자리에서 실제로 확인하는 것을 적었습니다.2026.08.14

아직 안 올라온 24편은 예정일에 저절로 열립니다. 가운데 있는 글부터 보셔도 됩니다.

FAQ

이 시리즈가 답하는 것

AI를 붙이면 안 되는 업무도 있습니까

있습니다. 여섯 가지로 정리했습니다. 판단 책임이 남는 일과 틀렸을 때 되돌릴 수 없는 일이 대표적입니다.

도입했는데 석 달 뒤에 안 씁니다

정착 구조가 없어서입니다. 90일 플레이북에 우선순위 채점표와 정착 점검표를 넣어 뒀습니다.

AI 에 회사 데이터를 넣어도 됩니까

개인정보가 섞여 있는지, 그게 국외로 나가는지부터 봅니다. 개인정보 보호법 제28조의8은 국외에서 조회되는 경우까지 이전으로 봅니다. 「사내 데이터를 AI에 넣기 전에 보는 세 가지」에 순서를 적었습니다.

AI 가 만든 결과물은 우리 것입니까

저작권법 제2조제1호는 저작물을 인간이 표현한 창작물로 정합니다. 사람이 손대지 않은 부분은 우리 것으로 잡아 두기 어렵습니다. 「AI가 만든 것의 저작권은 누가 가집니까」에 판단 순서를 적었습니다.

AI 도입 효과는 어떻게 측정합니까

「편해졌다」는 성과가 아닙니다. 시간·건수·오류율 중 무엇을 셀지 먼저 정하는 방법을 적었습니다.

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강의 · AI 도입 모듈붙일 곳과 뺄 곳을 가리는 기준→실무 팁 전체바로 쓰는 체크리스트→
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