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목차

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자동화 설계를 배워야 하는 이유

AI 시대의 새로운 규칙: '지도'가 아닌 '나침반'이 필요한 이유

• 인재상의 시대적 변화
  • 과거 인재상: 정해진 답을 빠르게 찾는 능력 (AI가 대체)
  • 현재 AI의 역할: 인류의 모든 지식을 담은 완벽한 '지도'
  • AI가 잘 하는 것: 이미 누군가가 풀어낸 문제를 빠르게 알려준다.
  • AI 시대의 인재상: 지도가 없는 곳에서 방향을 찾는 '나침반' 같은 능력
• AI가 잘 하는 것: 잠재된 패턴을 찾아 최적의 답 도출
  • 기존의 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 만드는 일
  • 과거의 방대한 데이터를 분석하여 미래 결과나 사용자의 선호를 예측하는 일
  • 수많은 변수와 제약 조건 속에서 가장 효율적인 해결책을 찾는 일
• 인간이 (아직은) 더 잘 하는 것
  • 맥락, 상식, 경험 기반의 직관적인 평가하는 일
• AI 시대의 핵심 역량: 문제 정의
  • 아무도 가보지 않은 영역에서 '어디로 가야 할지' 결정하는 능력
  • 알려진 것을 전달하는 시대의 종말과 미지의 것을 탐색하는 시대의 시작

AI시대의 생존 전략: '조타수'에서 '선장'으로

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AI가 발전할수록 단순히 키를 돌리고 노를 젓는 ‘운항 기술’의 가치는 제로에 수렴할 것입니다. 하지만 항해 이유인 '명분'을 담아내고, 선원을 지휘하는 '협력 프로토콜'을 정의하며, 경쟁 함대를 압도하는 '속도'의 차이를 만들어내는 '설계'의 가치는 폭발적으로 증가할 것입니다.

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• 반복되는 운영의 비극을 끊어낼 유일한 동아줄은 '자동화'입니다.
• 조타수: 정해진 항로대로 빠르고 정확하게 배를 운항하는 역할
  • 역할: AI가 주는 정보대로 키를 돌리고 엔진을 작동
  • 목표: 주어진 경로의 효율적 운항
  • 질문: "How?" (어떻게 더 빨리 할까?)
  • 결과: 표준화된 운항, 대체 가능성 높음
• 선장: 항해의 모든 것을 평가하고 결정하고 최종 목적지의 품질을 책임지는 역할(총괄)
  • 역할: AI에게 필요한 정보를 요구, 최종 결정
  • 목표: 고유한 목적 달성을 위한 항해 설계
  • 질문: "Why?" (왜 저 곳으로 가야 하는가?)
  • 결과: 고유한 비즈니스 자산, 대체 불가능

언제 자동화를 사용하고 언제 AI를 사용해야 할까?

• 기준

  구분	자동화 (Automation)	인공지능 (AI)
  핵심 정의	규칙 기반 (Rule-based)	맥락 기반 (Context-based)
  작동 원리	입력 A가 들어오면 무조건 결과 B를 도출 (100% 예측 가능)	입력 A에 대해 가장 적절한 결과 B를 '추론' (매번 다를 수 있음)
  데이터 형태	정형 데이터 (숫자, 날짜, 태그, 체크박스 등)	비정형 데이터 (긴 줄글, 이메일 내용, 이미지, 음성 등)
  적합한 업무	데이터 이관, 알림 발송, 상태 변경, 계산	요약, 번역, 톤앤매너 변경, 분류, 초안 작성
  치명적 단점	예외 상황 발생 시 에러로 멈춤 (유연성 부족)	틀린 답을 자신 있게 말함 (할루시네이션)
  비유	손과 발 (시키는 대로 빠르고 정확하게 움직임)	두뇌 (생각하고 판단하지만 가끔 실수함)

  1. 정확성 vs 확률성

     • 정확성: 자동화가 담당하는 영역
       • 정해진 순서
       • 정해진 규칙
       • 정해진 결과
       • 사람 손이 닿는 순간 오히려 느려지는 반복
     • 확률성: AI가 담당하는 영역
       • 상황에 따라 정답이 유동적
       • 정답이 ‘여러 개’일 수 있음
       • 평가·판단·생성·요약
       • 정답을 정교하게 맞추기보다는 방향을 잡는 일

  2. 실패 비용

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     틀렸을 때 어떤 일이 벌어지는가?

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     • 자동화: 결제 처리, 수강생 DB 등록, 권한 부여, 정산 금액 계산
     • AI: 강의 요약, 수강생 질문에 대한 초안 답변, 마케팅 문구 생성

• '선장'의 역할: Human in the Loop

  • 완전 자동화(Full Auto)

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    정해진 룰대로 완벽하게 100% 수행해야 한다

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    • 정답이 1개이고, 절차가 고정일 때
      • 규칙이 100% 결정적
      • 오차 허용치 0%
      • 사람이 개입할수록 느려지고 실수가 나는 업무
      • 결과가 매번 동일해야 하는 업무
    • 언제 써야 하는가?
      • 이벤트가 자주 발생한다(반복성 높음)
      • 입력 구조가 정형적이다(엑셀·폼·API·DB)
      • 업무 지침이 이미 존재한다
      • 비즈니스 리스크가 높다(잘못하면 사고나는 일)
    • 예시
      • 결제 → 영수증 → 알림톡
      • 예약 → 캘린더 기록
      • OKR 월말 집계
      • 출석 체크 → 문자 발송
      • DB 업데이트 → Slack 공지

  • 반자동화(Semi Auto: Human-in-the-Loop)

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    AI가 초안을 잡고, 인간이 최종 승인을 한다.

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    • 정답은 있지만, 사람의 판단이 한 번 필요할 때
      • 절차는 명확하지만 일부 단계가 확률적
      • AI 또는 사람이 “검증/승인/선택”을 해야 한다
      • 업무량은 많지만, 완전 자동화하기엔 책임·위험도가 있는 업무
    • 언제 써야 하는가?
      • 중간에 경로가 갈린다
      • 고객 케이스마다 맥락이 미묘하게 다르다
      • 완전 자동화하기 위한 데이터가 불충분하다
      • 품질 통제가 필요하다
    • 예시

  • 반 AI(Semi AI)

• 결정 트리

고객사 진단

1. 어떤 문제를 해결하고 싶으신가요?

• 영상 제작 회사에서 업무 흐름이 전혀 시스템화되지 않아, 진행 상황 파악 불가, 피드백 누락, 재작업, 일정 충돌, 병목, 계약 편수 누락 같은 문제가 반복적으로 발생합니다.

2. 그 문제의 가장 큰 불편함/문제는 무엇인가요?