우리 회사는 아직 작은데, AI를 붙일 데가 있을까요

자동화가 붙는 자리는 사람과 사람 사이입니다

AI가 잘하는 일은 하나로 정리됩니다. 이미 같은 모양으로 반복되고 있는 일입니다. 그러니 질문은 “우리 회사가 큰가 작은가”가 아니라 “우리 회사에 같은 모양의 반복이 쌓여 있는가”가 됩니다.

그 반복은 두 군데서 생깁니다.

하나는 안쪽입니다. 일이 한 사람 손에서 끝나지 않고 다음 사람에게 넘어갈 때 생기는 반복입니다. 넘기려면 적어야 하고, 받은 쪽은 확인해야 하고, 누군가는 그걸 다시 모읍니다. 전달·취합·확인·보고가 전부 여기서 나옵니다. 이 반복은 사람이 늘어난 만큼 늘어나는 게 아니라, 사람이 늘어난 것보다 빠르게 늘어납니다. 세 명일 때 오가던 경로가 열 명이 되면 훨씬 더 촘촘해지기 때문입니다.

다른 하나는 바깥쪽입니다. 고객과 거래처가 만들어내는 반복입니다. 같은 문의가 하루에 몇 번씩 들어오고, 주문서 양식은 매번 같고, 견적서에는 늘 같은 항목을 다시 옮겨 적습니다. 이 반복의 양은 직원 수와 거의 상관이 없습니다. 거래 건수를 따라갑니다.

여기까지 오면 직원 수의 정체가 보입니다. 직원 수는 원인이 아니라 눈금입니다. 열이 나서 온도계 숫자가 올라가는 것이지, 온도계를 바꾼다고 열이 내리지는 않습니다. 직원 수는 안쪽 반복이 얼마나 쌓였는지를 대신 알려주는 숫자일 뿐입니다.

규모별로, 안 되는 것부터 보겠습니다

되는 것부터 말하면 전부 해야 할 것처럼 읽힙니다. 순서를 뒤집겠습니다.

숫자는 경계선이 아닙니다. 이 근처에서 성격이 바뀌더라는 관찰입니다. 왜 바뀌는지를 알아야 우리 회사가 어느 칸인지 판단할 수 있습니다.

5명 안팎 — 내부 업무 자동화는 대개 손해입니다

이 규모에서는 일이 사람 사이를 거의 건너가지 않습니다. 대표가 알고 있는 것이 곧 회사가 알고 있는 것이고, 물어볼 사람은 두 걸음 옆에 있습니다. 안쪽 반복이 아직 안 생겼습니다.

그런데 자동화를 하려면 규칙을 글로 적어야 합니다. 어떤 경우에 어떻게 처리하는지를 빠짐없이 적는 일인데, 이게 만만치 않습니다. 다섯 명짜리 회사는 거래처마다 다르게 대응해주는 것이 경쟁력인 경우가 많고, 그 예외들이 규칙 문서를 계속 무너뜨립니다. 아낀 시간보다 적는 시간이 더 드는 상태가 됩니다.

그래서 이 규모에서는 결재 흐름 자동화, 내부 보고 자동화, 사내 문서 검색 같은 것을 서두르지 않는 편이 낫습니다. 대신 밖에서 들어오는 쪽을 봅니다. 같은 질문에 같은 답을 반복하고 있다면, 주문서를 받아 다른 양식에 다시 옮겨 적고 있다면, 그건 다섯 명이어도 이미 자동화가 붙는 자리입니다.

다만 문의가 하루 서너 건 수준이라면 그것도 미루는 편이 낫습니다. 손으로 하는 데 십 분 걸리는 일을 만드는 데 이틀이 걸립니다.

10~30명 — 여기서 ‘전달’이 갑자기 늘어납니다

이 구간의 특징은 한 사람이 전부 알던 상태가 끝난다는 점입니다. 누가 무엇을 어디까지 했는지 아무도 다 모릅니다. 그래서 확인이 업무가 됩니다. “그 건 어떻게 됐어요?”라고 묻고 답하는 데 쓰는 시간이 실제로 계산에 잡히기 시작합니다.

여기서 흔한 실수는 그 확인을 없애겠다며 아직 사람마다 방식이 다른 업무를 자동화하는 것입니다. 세 명이 각자 다르게 하던 일을 자동화하면 세 가지 버전이 생깁니다. 손으로 할 때는 서로 눈치껏 맞춰주던 차이가, 자동화되면 그대로 굳어서 부딪칩니다.

먹히는 쪽은 자료가 이미 한곳에 모이고 있는 일입니다. 주간 보고처럼 어차피 같은 시트에 모이는 것, 진행 상태처럼 이미 한 화면에 적히는 것. 모이는 곳이 정해져 있으면 옮기고 알리는 일은 기계가 대신할 수 있습니다. 이 단계에서 무엇을 붙이면 되는지는 자동화 시스템이 어떤 부품으로 되어 있는지에서 층별로 나눠 다뤘습니다.

30명 이상 — 막히는 건 기술이 아니라 기준입니다

사람이 이만큼 되면 안쪽 반복은 충분히 쌓여 있습니다. 자동화할 거리는 넘칩니다. 그런데 막상 시작하면 다른 데서 걸립니다. 같은 업무를 팀마다 다르게 하고 있다는 사실이 그제야 드러납니다.

자동화는 하나의 방식을 골라야만 돌아갑니다. 그 선택은 기술 문제가 아니라 결정 문제입니다. 어느 팀 방식으로 통일할지, 예외를 어디까지 허용할지를 정하는 일이고, 그건 대표나 임원이 정해야 합니다. 이걸 미룬 채 도구부터 들이면 도구는 방치되고 “AI 도입 실패”라는 기억만 남습니다.

여기서 먹히는 것은 여러 팀이 이미 같은 양식으로 내고 있는 일입니다. 정산 자료, 월간 실적, 인사 관련 서류처럼 이미 형식이 하나로 정해진 것들. 기준이 이미 있으니 결정할 게 없습니다.

계정을 여러 개 사는 것과 도입이 다른 이유는 구독만으로는 왜 조직에 안 붙는지에 따로 정리해 두었습니다.

이 숫자를 기준으로 쓰면 안 되는 이유

앞의 구간은 대체로 그렇더라는 이야기지 자격 조건이 아닙니다. 뒤집히는 경우가 꽤 자주 있습니다.

직원 세 명인 온라인 판매 회사를 생각해 보겠습니다. 사람은 적지만 주문과 문의는 하루에 수십 건씩 들어옵니다. 바깥쪽 반복이 직원 수와 무관하게 쌓이는 구조입니다. 이런 회사는 서른 명짜리 제조업체보다 자동화 여지가 큽니다.

반대 경우도 있습니다. 설계나 컨설팅처럼 프로젝트마다 내용이 전부 다른 일을 하는 회사는, 직원이 서른 명이어도 같은 모양의 일이 별로 없습니다. 바쁜 것과 반복되는 것은 다릅니다. 이런 회사가 규모만 보고 뛰어들면 만들어 놓고 쓸 데가 없습니다. AI 도입 사례에 나오는 회사와 직원 수가 비슷해도 답이 같지 않은 이유가 여기에 있습니다.

그래서 직원 수를 세는 대신 이렇게 물어보는 편이 정확합니다. 지난주에 똑같은 모양으로 세 번 넘게 한 일이 무엇이었나. 그 답이 회사 규모보다 많은 것을 알려줍니다.

AI 도입 실패는 규모마다 다른 자리에서 납니다

중소기업 AI 도입이 어그러지는 지점은 몇 개로 좁혀집니다. 그런데 잘 보면 규모마다 걸리는 자리가 다릅니다.

작은 회사에서 흔한 것은 순서가 거꾸로 된 경우입니다. 도구를 먼저 정하고 그다음에 쓸 데를 찾습니다. 좋아 보이는 서비스를 결제한 뒤 “이걸로 뭘 하지”를 고민하기 시작하면, 대개 몇 달 뒤에 결제만 남습니다.

큰 회사에서 흔한 것은 만든 사람만 쓰는 경우입니다. 잘 돌아가는데도 나머지 사람들은 원래 하던 방식을 유지합니다. 새 방식이 자기 일에서 무엇을 덜어주는지 설명받지 못했기 때문입니다. 담당자를 정하라는 조언이 나오는 이유가 여기에 있는데, 정확히는 담당자보다 쓰는 사람이 이득을 보는 구조가 먼저입니다.

규모와 무관하게 자주 나오는 것도 하나 있습니다. 시간을 아꼈는데 팀이 그대로인 경우입니다. 비운 자리에 무엇이 들어갈지를 정해두지 않으면 그 시간은 조용히 흩어집니다. 이건 반복 업무를 없앴는데 팀이 그대로인 이유에서 따로 다뤘습니다. 회사 자료를 넣어도 되는지가 걸린다면 어떤 데이터를 어디까지 넣어도 되는지를 먼저 확인하시면 됩니다.

그래서 무엇을 확인하면 되나

규모 판단은 결국 목록 하나로 정리됩니다. 종이 한 장이면 됩니다.

• 1단계. 지난주에 한 일 중 같은 모양으로 세 번 넘게 반복된 것을 적습니다.
• 2단계. 각 항목 옆에 그 일이 회사 밖에서 왔는지 안에서 왔는지 표시합니다.
• 3단계. 밖에서 온 것은 그대로 둡니다. 안에서 온 것은 두 사람 이상 거친 것만 남기고 지웁니다.
• 결과. 남은 항목이 자동화 후보입니다. 하나도 안 남았다면 지금은 안 하셔도 됩니다.

마지막 줄이 중요합니다. 안 남을 수 있고, 그건 정상입니다. 회사가 작아서가 아니라 아직 같은 모양의 반복이 안 쌓였기 때문이고, 그 상태에서 시작하면 만드는 비용만 씁니다. 반년 뒤에 다시 세어보면 됩니다.

목록이 남았다면 그다음은 순서 문제가 됩니다. 어떤 것부터 어디까지 손대는지는 전환을 어떤 순서로 밟는지에 단계별로 적어 두었습니다.

자주 묻는 질문

직원이 몇 명부터 AI 도입을 고려할 만한가요?

정해진 인원 기준은 없습니다. 판단 기준은 사람 수가 아니라 같은 모양으로 반복되는 일의 양입니다. 다만 안쪽 업무의 반복은 대개 직원 10명 근처에서 눈에 띄게 늘어나고, 밖에서 들어오는 반복은 직원이 세 명이어도 충분히 쌓일 수 있습니다.

직원 5명 회사에서 하면 안 되는 자동화는 무엇인가요?

내부 결재 흐름, 내부 보고, 사내 문서 검색처럼 회사 안쪽에서만 도는 업무입니다. 이 규모에서는 일이 사람 사이를 거의 건너가지 않아서 자동화할 표면 자체가 적습니다. 규칙을 문서로 적는 비용이 아끼는 시간보다 큰 경우가 많습니다.

직원 10명대 회사가 가장 먼저 손댈 업무는 무엇인가요?

자료가 이미 한곳에 모이고 있는 일입니다. 주간 보고 취합이나 진행 상태 공유처럼 모이는 자리가 정해진 업무는 옮기고 알리는 부분만 떼어내면 됩니다. 반대로 사람마다 방식이 다른 업무는 방식을 먼저 하나로 맞춘 뒤에 손대는 편이 낫습니다.

직원이 30명을 넘으면 무엇이 달라지나요?

막히는 지점이 기술에서 기준으로 옮겨갑니다. 자동화할 거리는 충분한데, 같은 업무를 팀마다 다르게 하고 있어서 하나를 고르는 결정이 먼저 필요합니다. 이 결정을 미룬 채 도구를 먼저 들이면 도구가 방치됩니다.

사람이 적으면 자동화 효과도 적은가요?

안쪽 업무는 그렇고, 바깥쪽 업무는 아닙니다. 문의 응대나 주문 처리처럼 고객이 만들어내는 반복은 직원 수가 아니라 거래 건수를 따라갑니다. 직원 세 명인 온라인 판매 회사가 서른 명짜리 회사보다 자동화 여지가 클 수 있는 이유입니다.

중소기업 AI 도입이 실패하는 가장 흔한 이유는 무엇인가요?

작은 회사에서는 도구를 먼저 정하고 쓸 데를 나중에 찾는 순서 문제가 흔하고, 큰 회사에서는 만든 사람만 쓰고 나머지는 원래 방식을 유지하는 문제가 흔합니다. 두 경우 모두 반복되는 업무를 먼저 세어보지 않고 시작했다는 공통점이 있습니다.

AI 담당자를 따로 두지 않으면 안 되나요?

담당자를 두는 것보다 쓰는 사람이 이득을 보는 구조를 만드는 쪽이 먼저입니다. 새 방식이 자기 업무에서 무엇을 덜어주는지 보이지 않으면 담당자가 있어도 나머지는 원래 방식으로 돌아갑니다. 다만 물어볼 사람이 정해져 있지 않으면 작은 오류에서 멈추므로, 겸직이라도 창구는 한 명으로 정해두는 편이 좋습니다.

규모가 작으면 지금은 안 해도 되나요?

세어봤을 때 반복되는 일이 안 나왔다면 지금은 안 하셔도 됩니다. 같은 모양의 일이 쌓이지 않은 상태에서 시작하면 만드는 비용만 들고 쓸 자리가 없습니다. 반년쯤 뒤, 사람이 늘었거나 거래 건수가 늘었을 때 같은 방식으로 다시 세어보면 됩니다.

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세어봤더니 남는 게 있었다면 다음은 그 일을 어떻게 뜯는지의 문제입니다. 남은 것이 문의 응대 쪽이라면 문의를 세 갈래로 나누는 방법을, 자료 취합 쪽이라면 취합을 역순으로 줄이는 방법을 이어서 보시면 됩니다. 목록을 만들어 놓고 어느 칸부터인지가 애매하면 그 목록만 들고 무료 진단에 물어보셔도 됩니다.