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AI 도입이 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 기업들이 가장 먼저 주목하는 분야는 ‘반복적인 업무의 자동화’입니다. 특히 문서 작성, 데이터 입력, 요약 정리 등 매일 반복되는 문서 작업 영역은 생성형 AI 기술을 통해 빠르게 혁신되고 있습니다.
하지만 AI 자동화라고 하면 아직도 어렵고 복잡하다고 느끼는 분들이 많습니다. 실제로는 우리 업무 환경에 적용할 수 있는 현실적인 사례와 도입 방식이 존재하며, 이를 통해 즉각적인 성과를 낸 기업들도 이미 적지 않습니다.
이번 콘텐츠에서는 문서 입력과 생성, 요약 자동화 등 생성형 AI를 활용한 대표적인 문서 작업 자동화 사례를 소개합니다. 각 기업이 어떤 문제를 해결하고, 어떤 방식으로 AI를 도입했는지 구체적인 포트폴리오를 통해 살펴보며, 우리 조직에 맞는 도입 아이디어를 얻어보시기 바랍니다.
문서 작성과 데이터 입력은 비즈니스 전반에서 빈도가 높은 작업임에도 불구하고, 대부분 수작업에 의존하고 있습니다. 이로 인해 시간이 오래 걸리고, 업무 담당자의 실수나 누락으로 인해 데이터 품질 저하, 운영 지연, 고객 불만 등 다양한 문제가 발생하곤 합니다. 게다가 회사가 성장하고 업무량이 늘어나면, 문서 작업은 더욱 비효율적으로 느껴질 수밖에 없습니다.
하지만 AI 기술, 특히 OCR(광학문자인식)과 NLP(자연어처리), 그리고 템플릿 기반 문서 생성 모델의 발전으로, 이 영역은 이제 충분히 자동화가 가능한 수준에 이르렀습니다.
기존의 RPA(Robotic Process Automation)가 정형화된 패턴에 따라 자동화된 작업을 반복했다면, 생성형 AI는 보다 유연하게 문서의 맥락을 이해하고, 추론하고, 생성하는 역할까지 수행할 수 있습니다.
예를 들어 단순한 데이터 입력만이 아니라,
즉, 생성형 AI는 ‘사람이 문서를 읽고 판단해 작성하는 과정’ 전체를 모방할 수 있다는 점에서 기존 자동화 기술과는 차원이 다른 생산성 향상을 기대할 수 있습니다.
✔️ 문제 상황
• C사는 매일 수백 건의 주문 데이터를 엑셀에 수작업으로 입력
• 입력 오류로 인해 주문 정보가 누락되거나 배송 지연 사례 빈번
• 데이터 입력 및 정리에 하루 평균 5시간 소요
✔️ 솔루션
• 위시켓 추천 개발사와 AI 기반 데이터 입력 및 처리 자동화 프로그램 개발
• AI에 과거 주문 데이터 및 배송 기록 학습시킴
• 주문서 이미지를 스캔하거나 파일 업로드 시 AI가 데이터 자동 인식 및 입력
• 입력된 데이터를 실시간으로 분류하고 오류를 감지, 수정
✔️ 성과
• 데이터 입력 시간이 평균 5시간에서 20분으로 단축
• 입력 오류로 인한 배송 지연이 월 10건에서 1건 이하로 감소
• 업무 효율 증가로 직원들이 고객 서비스에 집중 가능
✔️ 예산/기간
• 예산: 2,000만 원
• 기간: 45일
✔️ 문제 상황
• B사는 고객사로부터 맞춤형 설비 주문을 받을 때마다 개별적으로 견적서를 작성
• 부품 비용이나 인건비를 잘못 계산하는 사례가 빈번하게 발생
• 견적서를 작성하는 데 2~3일이 걸리다 보니 고객 대응이 지연
✔️ 솔루션
• 위시켓 추천 개발사와 AI 기반 견적서 자동 프로그램 개발
• AI에 과거 견적서, 부품 가격 데이터, 공정 비용 데이터 학습시킴
• AI가 고객 요구사항(설비 스펙, 수량, 납기 등)을 분석해 최적의 조합 추천
• 실시간 가격 변동이나 할인 정책을 반영해 견적을 계산, PDF 견적서 생성
✔️ 성과
• 견적서 작성 시간이 평균 2시간에서 30분으로 단축
• 수작업 오류로 인한 비용 손실이 연간 5천만 원 절감
✔️ 예산/기간
• 예산 : 3,000만 원
• 기간 : 60일
✔️ 문제 상황
• C사는 매주 학술 논문을 검토, 필요한 데이터를 수동으로 추출하고 요약본을 작성함
• 연구원들이 논문 분석에 과도한 시간을 소요하며, 오류도 빈번하게 발생
✔️ 솔루션
• 위시켓 추천 개발사와 협력하여 AI 기반 연구 자료 자동 입력 시스템 개발
• OCR 및 NLP 기술을 활용해 논문(PDF)에서 필요한 데이터를 자동 추출
• 연구소의 표준 요약본 템플릿에 맞게 데이터 자동 정리
• 데이터베이스에 주제별로 자동 분류 및 저장 기능 구현
• 저장된 데이터를 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 메타데이터를 추가
✔️ 성과
• 데이터 입력 및 요약 시간이 평균 4시간에서 20분으로 단축
• 데이터 입력 오류율이 15%에서 2%로 감소
• 연구원당 연간 480시간의 노동 시간이 절감되어 연구 효율 30% 향상
✔️ 예산/기간
• 예산 : 2,500만 원
• 기간 : 60일
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