방법론
도면·수율 리포트·설비 매뉴얼, 제조 현장에서 자동화가 먼저 통하는 업무 3가지
치수만 다른 도면 작성, 공정 데이터 수작업 집계, 설비 매뉴얼·정비 이력 검색. 제조·설계 조직에서 자동화 우선순위가 높은 업무 3가지와 각각에 맞는 접근, 도입 전 확인할 것을 정리한 실무 가이드입니다.
INSIGHTS & FIELD NOTES
좋은 AI 결정의 시작,
더 나은 질문.
AI를 설계하고 구축하며 마주한 질문을 정리합니다. 기술을 고르는 기준부터, 실제 업무에 적용하는 방법까지.
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도입 전의 고민, 구축 중의 선택, 운영에서 얻은 배움. 지금 필요한 주제부터 살펴보세요.
도면·수율 리포트·설비 매뉴얼, 제조 현장에서 자동화가 먼저 통하는 업무 3가지
치수만 다른 도면 작성, 공정 데이터 수작업 집계, 설비 매뉴얼·정비 이력 검색. 제조·설계 조직에서 자동화 우선순위가 높은 업무 3가지와 각각에 맞는 접근, 도입 전 확인할 것을 정리한 실무 가이드입니다.
공고·시세·리뷰, 매일 사람이 확인하는 정보는 시스템이 모아야 합니다
입찰·조달 공고 선별, 원자재 시세·환율 확인, 고객 리뷰 모니터링처럼 매일 반복되는 확인 업무의 공통 자동화 구조(수집→정규화→필터·요약→알림)와 과알림·요약 오류를 막는 설계 원칙을 정리했습니다.
Claude냐 GPT냐, 업무 유형별로 갈리는 선택 기준
Claude와 GPT 중 무엇을 쓸지 고민하는 회사를 위해, 벤치마크 점수가 아니라 업무 유형·데이터 정책·운영 조건으로 판단하는 실무 기준과 자체 평가셋으로 비교하는 방법을 정리했습니다.
자동화 ROI, '건당 시간 × 월 건수 × 인건비'로 직접 계산해 보세요
자동화 도입 여부를 감이 아니라 숫자로 판단하는 법. 건당 시간 × 월 건수 × 인건비의 기본 공식과 숨은 비용, 구축·운영 비용까지 넣은 회수 기간 계산을 실제 사례 수치로 정리했습니다.
기존 ERP에 AI를 붙이기 전에 확인해야 할 것들
ERP·그룹웨어·내부 시스템에 AI를 연동할 때 개발보다 먼저 확인해야 할 항목들. 접근 방식, 벤더 협조, 마스터 데이터 품질, 쓰기 권한의 위험, 테스트 환경까지 실무 체크리스트로 정리했습니다.
스캔 문서를 AI로 처리할 때 정확도를 지키는 법
스캔본 PDF·팩스·사진 서류를 AI로 처리할 때 숫자가 조용히 틀리는 것을 막는 설계. 문서 상태 분류, 전처리, 교차 검증, '확인 필요' 표시, 처리 포기 기준까지 실무 원칙을 정리했습니다.
크롤링 파이프라인은 만드는 것보다 지키는 것이 어렵다
크롤링 기반 데이터 파이프라인을 안정적으로 운영하는 법. 소스 선택 원칙, 구조 변경 감지, 조용한 실패를 막는 모니터링, 데이터 품질 검증, 약관·정책 확인까지 운영 관점에서 정리했습니다.
무인 키오스크가 멈추지 않게 만드는 설계 원칙
현장에 개발자가 없는 무인 키오스크·무인 매장 시스템이 스스로 버티게 만드는 설계. 자동 복구, 네트워크 단절 대비, 하드웨어 예외 처리, 원격 모니터링, 안전한 업데이트 순서로 정리했습니다.
AI가 모르는 걸 지어내지 않게 만드는 가드레일 설계
LLM 환각을 프롬프트 한 줄로 막을 수 없는 이유와, 실무에서 작동하는 가드레일 5겹. 근거 제한, 출처 표시, 모른다는 응답 경로, 구조화 출력 검증, 에스컬레이션 설계를 정리했습니다.
엑셀로 돌아가는 업무, 시스템으로 옮기는 순서가 따로 있습니다
엑셀 파일이 사실상 시스템이 된 회사를 위한 이관 가이드. 규칙 문서화, 데이터 정리, 병행 운영과 값 대조, 입력 자동화, 엑셀 은퇴까지 실패하지 않는 5단계 순서를 정리했습니다.
직원 10명 이하 회사의 현실적인 AI 도입 전략
전담 인력도 큰 예산도 없는 작은 회사가 AI를 도입하는 현실적인 순서. 구독 도구부터 시작하는 기준, 만들 가치가 있는 한 가지를 고르는 법, 작은 조직이 오히려 유리한 지점을 정리했습니다.
인계받은 자동화 시스템, 유지보수는 어떻게 하나
구축 업체에게 인계받은 자동화 시스템을 오래 쓰는 법. 인계 시점에 확인할 것, 내부 1차 대응 체계, 주기별 점검 항목, 성능 저하 신호, 유지보수 계약 형태의 선택 기준을 정리했습니다.
AI 개발 에이전시, 계약 전에 확인해야 할 7가지
AI 에이전시·개발 외주 업체를 고를 때 계약 전에 확인할 7가지를 정리했습니다. 검증 방식, KPI 계약 명시, 소스코드 소유권, 데이터 보안, 유지보수, 계약 구조입니다. 그대로 쓸 수 있는 질문 리스트를 포함했습니다.
엑셀 수기 입력 자동화, 어디서부터 시작해야 할까
메일로 받은 서류를 엑셀에 옮겨 적는 일이 아직 남아 있는 회사를 위해, 엑셀 수기 입력 자동화가 가능한 조건 3가지와 실패하지 않는 도입 순서를 정리했습니다.
메일로 오는 서류, 사람이 안 열어봐도 되게 만드는 법
이메일 서류 자동 처리 파이프라인의 표준 5단계 구조(수신, 분류, 추출, 검증, 기입)와 함께, 스캔본 PDF와 제각각인 양식, 애매한 값을 다루는 실무 원칙을 정리했습니다.
AI 자동화, 우리 회사 업무에 맞을까? 도입 전 체크리스트
AI 업무 자동화 도입 전 스스로 점검하는 체크리스트. 자동화하기 좋은 업무의 4가지 조건, 첫 프로젝트로 피해야 할 유형, 준비하면 좋은 데이터를 정리했습니다.
PoC가 실패하는 3가지 이유
AI PoC를 본 프로젝트로 이어가기 위해 확인할 목표 지표, 검증 범위, 실제 사용자 참여. Plan AI가 2주 파일럿을 설계하며 점검하는 세 가지 함정과 대응 방법을 정리했습니다.
n8n vs 직접 코드: 우리가 선택하는 기준
n8n 같은 노코드 자동화 도구와 직접 코드 중 무엇을 선택해야 할까요? Plan AI가 프로젝트마다 둘 사이를 결정하는 5가지 기준을 공유합니다.
RAG를 도입하기 전 확인해야 할 5가지
RAG는 만능이 아닙니다. 도입 전에 답해야 할 5가지 질문이 있습니다. 이 질문에 답하지 않고 시작한 RAG 프로젝트는 거의 예외 없이 LLM이 엉뚱한 답을 한다는 결론으로 끝납니다.
LET’S MAKE WHAT’S NEXT.
지금의 질문을, 다음의 프로젝트로.
지금 겪고 계신 문제를 그대로 보내주세요. 가능 여부와 예상 범위·비용·기간을 검토해 1영업일 내 회신드립니다.