Services · 04
AX·업무 자동화 — 반복 업무 자동화와 사내 AI 워크플로 도입
익숙함은 그대로, 생산성은 더 높게. 사람은 판단에, 기계는 반복에.
엔터넥스트의 AX·업무 자동화는 엑셀 취합·정산·보고서·CS 응대 같은 반복 업무를 자동화하고, 문서 분류·요약·초안 작성 같은 생성형 AI 워크플로를 ERP·CRM·사내 DB에 연결해 실제 업무 흐름에 이식하는 서비스입니다. 현업 인터뷰로 주 5시간 이상 잡아먹는 반복 업무를 목록화하는 진단에서 시작하고, 단일 업무 자동화는 통상 2~4주 안에 첫 결과를 확인할 수 있습니다.
한눈에
- 01
정산·보고·CS 등 주 5시간 이상 잡아먹는 반복 업무부터 자동화
- 02
생성형 AI 워크플로를 ERP·CRM·사내 DB에 연결해 실제 업무 자리에 이식
- 03
진단 → 구축 → 병행 운영 검증 → 직원 교육까지 정착을 책임
제공 범위
AX·업무 자동화
반복 업무 자동화 설계
엑셀 취합·정산·보고서·데이터 이관처럼 규칙이 있는 일을 사람 손에서 떼어냅니다. 무엇을 자동화하고 무엇을 사람이 계속 할지 먼저 구분합니다.
CS·응대 자동화
반복 문의 분류·응답, AI ARS 응대 시스템을 구축합니다. 사람이 봐야 하는 문의만 사람에게 넘깁니다.
사내 생성형 AI 워크플로
문서 분류·요약·초안 작성·검색을 사내 데이터에 붙입니다. 온톨로지(회사의 용어 정의)와 RAG(근거 추적)를 먼저 세워 그럴듯한 답이 아니라 확인 가능한 답을 만듭니다.
시스템 연결(MCP·API)
ERP·CRM·사내 DB에 표준 프로토콜로 연결합니다. 데모가 아니라 업무가 이미 돌아가는 자리에 놓습니다.
AX 컨설팅·교육
도입 순서와 조직 정착 계획을 함께 설계하고, 병행 운영 기간에 직원 교육을 진행합니다. 민감 데이터는 마스킹·사내 배포 구성으로 외부 유출 없이 설계합니다.
진행 방식
- 011~2주
진단·목록화
현업 인터뷰로 '주 5시간 이상 잡아먹는 반복 업무'를 목록화합니다. 자동화 효과가 큰 순서로 정렬하고 첫 대상을 하나 고릅니다.
- 022~4주
첫 자동화 데모
첫 대상 업무가 실제로 자동으로 도는 데모를 만듭니다. 결과를 현업이 직접 확인하고, 여기서 아니라고 판단하셔도 됩니다.
- 03지속
구축·병행 운영·교육
기존 방식과 병행 운영하며 검증한 뒤 전환합니다. 직원 교육을 마치고, 다음 업무로 범위를 넓힙니다.
비교
| 기준 | 범용 자동화 SaaS 도입 | 사내 개발 | 엔터넥스트 AX |
|---|---|---|---|
| 회사 업무 반영 | 도구 기능 안에서만 | 충분하지만 개발 인력이 필요 | 현업 인터뷰로 업무를 먼저 정의 |
| 기존 시스템 연결 | 지원하는 커넥터만 | 직접 구현 | ERP·CRM·DB에 MCP·API 로 연결 |
| AI 답변의 근거 | 도구에 따라 없음 | 설계에 따라 다름 | 온톨로지 + RAG 로 근거 추적 |
| 첫 결과까지 | 설정 즉시, 정착은 별도 | 수개월 | 단일 업무 2~4주 |
| 정착 | 사용률이 떨어지기 쉬움 | 담당자 이탈 시 중단 | 병행 운영·교육까지 책임 |
이런 상황이라면 AX·업무 자동화가 맞습니다
- 정산·보고·취합 업무가 매주 같은 사람의 하루 이상을 잡아먹는다
- 반복 문의가 CS 인력의 대부분을 차지하고 있다
- 생성형 AI를 써 보라고는 했는데 실제 업무 흐름에는 붙어 있지 않다
- AI 파일럿을 했지만 손익에 남은 변화가 없다
왜 대부분의 AX가 실패하는가
지금 대부분의 AX는 모델이 부족해서 실패하지 않습니다. 도입해서 무엇이 달라져야 하는지를 정하지 않은 채 시작해서 실패합니다. MIT의 2025년 보고서는 생성형 AI 파일럿의 95%가 손익에 아무 변화도 남기지 못했다고 밝혔고, Gartner는 에이전틱 AI 프로젝트의 40%가 2027년까지 취소될 것으로 봤습니다.
그래서 순서를 바꿉니다. 회사의 언어부터 정의하고(온톨로지), 답이 어느 문서 어느 행에서 나왔는지 추적되게 하고(RAG), 실제 시스템에 표준 프로토콜로 붙입니다(MCP). AI를 넣는 것이 목적이 아니라, 무엇이 사라지고 무엇이 가능해지는지가 목적입니다.
무엇부터 자동화하나 — 주 5시간의 법칙
첫 대상은 가장 화려한 일이 아니라 규칙이 분명하고 매주 반복되는 일입니다. 엑셀 취합, 정산, 주간 보고, 데이터 이관, 반복 문의 응답이 통상 그 자리에 있습니다. 주 5시간 이상 잡아먹는 업무 하나를 골라 2~4주 안에 자동으로 돌게 만들면, 그 다음 대상은 현업이 먼저 가져옵니다.
민감 데이터는 마스킹과 사내 배포 구성으로 외부에 나가지 않게 설계합니다. n8n 같은 워크플로 도구, 사내 DB 연결, 생성형 AI 모델은 업무의 성격에 맞춰 고릅니다.
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FAQ
자주 묻는 질문
- 업무 자동화 비용과 기간은 어떻게 되나요?
- 진단 1~2주, 첫 자동화 데모 2~4주가 통상 범위이며 데모 승인 전까지 비용은 0원입니다. 이후는 자동화할 업무 수와 연결할 시스템 범위에 따라 단계별 또는 월 단위 계약으로 정합니다.
- 우리 회사 데이터가 외부 AI로 나가지 않나요?
- 민감 데이터는 마스킹, 사내 배포 구성, 접근 권한 분리로 외부 유출 없이 설계합니다. 어떤 데이터가 어디까지 가는지 진단 단계에서 흐름도로 먼저 확인해 드리고, 그 범위를 계약에 명시합니다.
- 직원들이 새 도구를 안 쓰면 어떻게 하나요?
- 그래서 병행 운영과 교육이 범위에 포함됩니다. 기존 방식과 자동화를 일정 기간 함께 돌리며 결과를 비교하고, 현업 담당자가 직접 확인한 뒤 전환합니다. 익숙한 화면(엑셀·메신저)을 그대로 두고 뒤에서 자동화하는 방식을 우선합니다.
- 생성형 AI가 틀린 답을 내면 어떻게 하나요?
- 그래서 근거 추적(RAG)을 먼저 세웁니다. 답이 어느 문서 어느 행에서 나왔는지 함께 보여주고, 판단이 필요한 결과는 사람의 확인 단계를 거치게 설계합니다. 사람의 확인 없이 외부로 나가는 자동 응답은 처음부터 범위에 넣지 않습니다.
- 자동화가 오히려 손해인 경우도 있나요?
- 있습니다. 규칙이 매번 바뀌거나 월 1회 미만으로 드물게 하는 업무, 예외가 대부분인 업무는 자동화 비용이 효과를 넘습니다. 진단 단계에서 그런 업무는 대상에서 빼고 말씀드립니다.
지금 팀에서 매주 같은 사람의 하루를 잡아먹는 업무 하나만 알려주시면, 그 업무가 자동으로 도는 데모를 먼저 만들어 보여드립니다. 그 다음은 보고 나서 판단하시면 됩니다.
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