제조업 AX, 어디서 시작할까? AX 기업 조슈아앤컴퍼니의 사내 AI 활용 사례

회의에서 정한 일을 다시 확인하려고 메신저를 뒤지고, 거래처 문의에 답하려고 자료를 찾는 일이 반복되고 있나요? 이런 반복 업무를 줄이기 위해 AX 도입을 고민해도, 여러 업무 중 무엇을 먼저 바꾸고 어디까지 맡겨야 할지 정하기는 쉽지 않은데요. 그렇다면 우리 회사는 어떤 것부터 AX(AI 자동화)를 할 수 있을까요?

기업의 AI 도입을 돕는 AX 파트너, 조슈아앤컴퍼니도 같은 질문에서 출발했습니다. 그리고 사내에서 반복되는 업무를 살펴봤어요. 다른 기업의 AI 도입을 돕는 만큼, 팀이 먼저 AI를 실제 업무에 적용하고 그 가능성과 한계를 직접 경험해야 한다고 생각했기 때문입니다.

조슈아앤컴퍼니의 대표 조쉬는 이렇게 한 달간 쌓은 경험을 유튜브 ‘빌더 조쉬’ 채널에 공유했습니다. 회의 기록을 업무 제안으로 연결하고, 이메일 답장을 준비하고, 사내 업무 도구를 개선한 세 가지 사례인데요.

이 글에서는 각 사례를 통해 팀의 자료를 AI와 연결해 실제 업무에 활용한 과정을 살펴보겠습니다. 우리 회사에도 비슷하게 반복되는 일이 있는지 떠올리며 읽어보세요.

빌더 조쉬(@builderjoshkim)는 조슈아앤컴퍼니 대표 조쉬가 운영하는 유튜브 채널입니다. AI를 업무에 적용한 경험과 자동화 방법, 창업가·실무자 인터뷰를 공유합니다.

1. AI 회의록 활용: 업무 기록을 모아 할 일과 후속 조치 정리하기

AI로 다른 팀의 업무에 도움이 되려면, 먼저 팀이 어떤 일을 하고 있는지 파악할 수 있어야 합니다. 그래서 저희도 회의 기록과 팀원들의 업무 기록을 모으는 일부터 시작했습니다.

팀원들은 매일 아침 모여 어제의 성과와 오늘 할 일, 앞으로 진행할 일을 이야기했고, 이 회의를 녹음해 사내 메신저와 저장 공간에 기록이 쌓이도록 연결했습니다. 팀원들이 메신저에 적은 오늘 할 일도 함께 모았고요.

이 과정에서 도구와 사람의 역할은 다음과 같이 나뉘었습니다.

• 녹음 도구는 회의 대화를 기록합니다.

• 자동화 도구는 기록을 정해진 곳으로 전달합니다.

• AI는 모인 자료를 읽고 업무에 필요한 내용을 정리합니다.

• 팀원은 회의에서 결정한 내용과 실제 업무 진행 상황을 남깁니다.

이렇게 모은 자료를 활용하는 AI가 ‘헤르메스 에이전트’입니다. 연결된 자료를 읽고, 요청에 따라 글을 작성하거나 업무 도구를 사용할 수 있도록 사내 메신저 Slack에 연결해 사용했죠. 팀원들이 평소 대화하고 업무를 공유하던 곳에서 AI도 함께 활용할 수 있게 한 것입니다.

✔️ 회의록을 오늘 할 일과 확인 사항으로 연결할 수 있습니다

기록을 모은 다음엔, 이를 바탕으로 팀 전체와 구성원별 업무 제안을 받았습니다. 오늘 할 일과 마감, 확인할 위험 요소, 다음 행동 등을 제안받았는데요. 저희는 긴 회의록을 매번 읽는 부담을 줄이기 위해 회의 요약본과 업무 제안을 이미지로 받아 보기도 했습니다.

하지만 처음부터 유용한 제안이 나온 건 아닙니다. 이런 활동을 한 초반, 팀원들은 “이미 이야기한 내용이다”, “오늘 필요한 일은 아니다”라는 피드백을 주곤 했습니다. 그런데 기록이 쌓이고 AI가 참고할 회사의 업무 맥락이 충분해지자, 그때부턴 실제 업무에 도움이 된다고 느낄 수 있었습니다.

기록이 늘어나자, 쌓인 내용을 정리해두는 일도 필요해졌는데요. 이를 위해 회사의 업무와 구성원 역할, 운영 절차를 담은 표준운영절차서(SOP)를 매일 갱신해 받았습니다. AI가 모든 회의록을 처음부터 읽기보다, 정리된 업무 지식에서 필요한 내용을 찾아 활용하도록 하려는 목적이었죠.

이런 경험을 통해 깨달은 점은, 이런 흐름을 유지하기 위해서는 팀원들의 기록과 피드백이 계속 필요하다는 점입니다. 어떤 일을 마쳤고 어떤 제안이 맞지 않았는지 남겨야, AI도 달라진 업무 상황을 참고해 다음 제안을 할 수 있기 때문입니다.

✔️ 제조업 AX에 적용한다면: 생산회의 후속 조치부터

생산·구매·영업 담당자가 모여 납기 변경을 논의하는 회사라면, 회의 후 부서별 확인 사항과 미결정 항목을 정리하는 업무에 이 방식을 적용해볼 수 있습니다. 회의록에 주문번호나 품목처럼 관련 자료를 찾을 단서를 남기고, 담당자가 확인해야 할 문서와 연결하는 것입니다.

다만 회의에서 논의한 예정과 실제 업무 상태는 구분해야 합니다. AI가 후속 조치를 정리하더라도, 다음 내용은 담당자가 확인해야 합니다.

• 실제 진행 상태: 자재가 입고됐는지, 생산이 완료됐는지 관련 자료와 대조합니다.

• 일정 변경 가능 여부: 변경된 납기를 맞출 수 있는지 담당자가 판단합니다.

• 기록 갱신 책임: 회의 이후 달라진 결정과 업무 현황을 누가 기록할지 정합니다.

회의 내용을 정리하는 데서 끝내지 않고, 실제 진행 상황을 확인하고 기록에 반영하는 과정까지 연결하는 것이 핵심입니다.

2. AI 이메일 작성: 문의 답장 초안부터 담당자 승인까지

조슈아앤컴퍼니에는 광고·협업 요청 메일도 들어옵니다. 이전에는 이런 요청에 모두 답장하지는 못했는데요. AI를 활용하는 김에 회신을 빠르게 준비하는 식으로도 활용해 봤습니다. Gmail을 사내 메신저와 연결해 문의를 확인하고, AI가 답장 초안과 검토할 내용을 함께 제시하도록 했거든요.

AI를 통해 회사에 쌓인 자료와 각 문의 내용을 참고해 초안을 준비했고, 이후 답하지 않은 메일과 회신이 필요한 항목을 일일 요약으로 받아, 남은 것도 챙길 수 있었습니다.

다만 외부로 발송하기 전에는 반드시 사람의 승인을 거치도록 했습니다. 회사의 입장으로 전달되는 내용인 만큼, 회신 준비는 AI의 도움을 받되 최종 판단은 사람이 맡았습니다.

✔️ 답장 준비부터 발송 승인까지 역할을 나눌 수 있습니다

AI 이메일 활용은 초안을 작성하는 데서 끝나지 않습니다. 답장에 필요한 자료를 연결하고, 검토할 내용을 정리하고, 승인 후 발송하는 과정까지 이어져야 실제 업무에 도움이 됩니다.

조슈아앤컴퍼니는 이 과정에서 AI와 사람의 역할을 나눴습니다.

• AI는 회사 자료와 문의 내용을 참고해 답장 초안을 준비하고, 회신이 필요한 메일을 정리합니다.

• 사람은 초안이 회사의 입장에 맞는지 검토하고, 외부로 발송할 내용을 최종 승인합니다.

이렇게 역할을 나누면 담당자는 AI가 준비한 초안을 바탕으로 판단이 필요한 내용에 집중할 수 있습니다. AI가 어디까지 준비하고, 어느 단계에서 사람의 확인을 받을지 정하는 것이 활용의 핵심입니다.

✔️ 제조업 AX에 적용한다면: 거래처 문의 회신부터

거래처에서 제품 사양이나 견적을 문의할 때마다 자료를 찾아 답장을 쓰고 있다면, 회신 초안을 준비하는 일에 AI를 활용해볼 수 있습니다. 문의 원문과 제품 소개서, 확인된 거래 조건을 연결해 답장을 작성하고, 견적에 필요한 정보가 빠져 있다면 추가로 묻는 내용까지 준비하는 방식입니다.

이때 AI가 참고할 자료와 담당자가 판단할 내용을 구분해야 합니다.

• 제품 안내: 제품 소개서와 사양서를 참고해 답장 초안을 작성합니다.

• 견적 정보 확인: 문의에 빠진 사양·수량·희망 납기를 확인하는 질문을 준비합니다.

• 거래 조건 검토: 생산 가능 여부, 납기 확약, 가격 변경은 담당자가 판단하고 승인합니다.

처음에는 확인된 자료로 답할 수 있는 문의부터 적용해보세요. 어떤 자료를 참고하고, 어떤 내용은 담당자에게 확인받아야 하는지 정하면 AI에 맡길 범위가 또렷해집니다.

3. AI로 사내 업무 도구 개발하기: 프로젝트·휴가 관리 사례

AI를 업무 제안과 이메일 회신뿐 아니라 사내 업무 도구를 개발하는 데도 활용했습니다. 프로젝트와 업무 보고, 휴가 등을 한곳에서 관리할 수 있도록 만들고, 직원들의 요구에 따라 필요한 기능을 추가했습니다. 조슈아앤컴퍼니의 일하는 방식에 맞춘 관리자 페이지를 만든 셈입니다.

팀원들이 일상적으로 사용하는 도구인 만큼, 개선 과정에도 여러 구성원이 참여했습니다. 비개발자인 PD는 일부 유지보수를 맡았고, PM은 프로젝트 관리에 필요한 기능을 추가할 때 AI를 활용했습니다. 공용 채널에서 필요한 작업을 요청하고 결과를 확인하면서 도구를 다듬어간 것입니다.

메신저에서 AI에게 업무를 요청하는 방식도 시도했습니다. 아래 화면에서는 세금계산서 발급을 요청하자, AI가 발급에 필요한 정보를 입력하도록 안내합니다.

다만 앞서 이메일 회신할 때처럼 AI가 요청을 받아 필요한 정보를 모으도록 하되, 금전이 오가는 업무와 견적서는 사람이 검수하도록 했습니다. 계약 관련 판단 역시 사람이 맡았습니다.

✔️ 업무를 아는 구성원이 도구 개선에 참여할 수 있습니다

이번 사례는 업무를 직접 하는 구성원이 필요한 기능을 설명하고, AI를 활용해 구현하는 과정에서 시작됐습니다. PD와 PM이 사내 도구를 다듬은 것처럼, 일하면서 느낀 불편을 구체적인 개선으로 이어갈 수 있습니다.

기능을 만든 뒤에는 실제 업무에 맞게 작동하는지 확인하고, 부족한 부분을 보완해야 합니다. 구성원의 요청과 사용 후 피드백이 쌓이면서 도구도 팀의 일하는 방식에 맞춰집니다.

✔️ 제조업 AX에 적용한다면: 반복 문서 작성에 필요한 정보 연결

제조업에서는 견적서처럼 반복해서 작성하는 문서에 필요한 정보를 모으는 일부터 검토해볼 수 있습니다. 기존 자료에서 거래처·품목·수량을 가져오고, 빠진 정보는 담당자에게 확인하도록 연결하는 방식입니다. 먼저 자료를 어디서 가져와 어떤 양식에 넣을지, 완성된 초안은 누가 검토할지 정해야 합니다.

AI는 자료를 모아 초안을 준비하고, 담당자는 단가와 거래 조건을 확인하도록 역할을 나누면 도구가 수행할 기능과 사람의 검토 범위가 명확해집니다.

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AX의 첫걸음: 반복 업무와 필요한 자료 정리하기

앞서 언급한 세 가지 사례에는 공통점이 있습니다. 업무에 필요한 자료를 모아 기존 도구와 연결하고, AI가 만든 결과를 실제로 사용하며 개선했다는 점입니다. 팀원들의 피드백을 바탕으로 활용 방식을 다듬되, 외부 발송이나 거래 조건처럼 회사의 판단이 필요한 일은 사람이 최종 확인했습니다.

제조업에 적용할 때도 이 흐름을 참고할 수 있습니다. 다만 회사마다 업무 절차와 사용하는 시스템이 다르므로, 지금 반복하는 일 하나를 골라 필요한 자료와 담당자가 판단할 내용을 먼저 정리해보세요.

제조업 AX를 시작하는 전체 과정이 궁금하다면 제조업 AX 도입 과정: 조슈아앤컴퍼니가 일하는 방법도 함께 살펴보세요. 업무 진단부터 과제 선정, 구현과 현장 검증까지 어떤 식으로 접근하는지 자세히 적어 놓았습니다.

우리 회사의 AX, 어디부터 시작할까요?

여러분의 회사에서는 어떤 일이 반복되고, 어디에서 자주 막히나요? 필요한 정보를 찾거나, 여러 자료를 비교하거나, 비슷한 형식의 문서를 매번 새로 작성하는 일처럼 지금 손이 많이 가는 업무를 조슈아앤컴퍼니에 이야기해 주세요. 현재 사용하는 자료와 업무 흐름을 바탕으로, 어떤 업무부터 AX를 시작할 수 있을지 함께 살펴보겠습니다.