최근 2-3년 사이에 AI 붐으로 인해 조직 내부적으로 AI를 어떻게 하면 잘 활용할 지 고민이 많은게
사실입니다...LLM 그 차제로도 매우 효과가 좋지만 LLM을 업무 자체에 녹아 들어가도록 해서
기존 업무의 생산성과 효율을 높이고자 하는 노력들도 시작되고 있습니다....
아래는 기업, 기관의 온프레미스 솔루션을 활용하여 AI 기반의 업무 자동화를 온프레미스로 구축하실 때
참조하실 만한 사항들을 사전에 참조가 되시도록 말씀드리고자 합니다.
- AI 업무 자동화 솔루션 도입 전에 체크해야 할 사항
: 업무 중에 단순, 반복되는 포인트들이 무엇인가?
: 단순 반복되는 업무중에 가장 먼저 해결해야 할 우선 순위는 무엇인가?
: 단순 반복되는 업무의 대상 데이터가 정형인가? 비정형인가?
: 데이터들 중에 화면 콘트롤이나 키인, 브라우저 콘트롤이 필요한 작업인가?
: 처리해야 할 데이터들이 제대로 쌓이거나 변동이 있는것인가?
- 기존 단순 반복되는 업무중에 자동화할 대상의 데이터가 정형(DB, xls, CSV)이며 화면 콘트롤, 키인 등이
필요한 업무일 경우
: RPA(Robotic Process Automation)를 먼저 도입하거나 더 업그레이드하여 활용하는 게 좋습니다
: 가장 자동화 효과가 높고 실수를 하지 않습니다.
- RPA를 도입중이거나 이미 도입했을 경우
: 기존의 구축한 RPA를 효율적으로 더 활용하거나 RPA를 도입할 때 AI를 요소요소에 조합하여 도입합니다.
: LLM을 도입하여 자연어 기반 명령어 처리를 통해 RPA와 연동해서 트리거 역할을 하게 합니다.
: LLM으로 번역이나 외부에서 수집한 문서들을 요약하는 역할 등 LLM이 잘하는 일을 하게 합니다.
: RAG를 도입할 때 RPA가 자동으로 내부 문서를 올리고 전달하고 처리하게 하는 역할을 하게 합니다.
: RAG를 도입할 때는 조직내 문서의 생성시 자동으로 마크다운으로 변환되어 RAG로 가도록 시스템을 구성하는
작업이 먼저 이루어 져야 지속적으로 AI를 활용한 업무가 성공적으로 구축됩니다.
: AI 에이전트 플랫폼을 도입할 때 정형 데이터를 처리하는 RPA와 연동하고 비정형 데이터 기반의 업무를
AI 에이전트 플랫폼으로 처리하도록 구축합니다. AI 에이전트를 도입할 때엔 내부 레가시, 기존 SW들이
API를 제공하는지 미리 체크해서 코넥터를 만들 수 있는 AI 에이전트 플랫폼을 채택해야 합니다.
-외부 SaaS를 업무에 많이 사용하고 있을 경우
: API 워크플로우에 매우 강한 AI 에이전트 플랫폼을 도입하여 SaaS간의 연결 및 전달 역할을 하게 합니다.
: SaaS 서비스 회사에서 API를 제공하는지, 어떤 식으로 제공하는지 사전에 체크하여야 합니다.
-가장 조화로운 AI 업무 자동화란?
: LLM, RAG, RPA, Agent 들을 서로 연동하고 조합하여 업무별, 취급 데이터별, 연결별로 우선순위를 정해서
업무 자동화를 구축하여 나가는 것이 좋습니다. 추후 "Computer Use" 같은 기능이 고도화되고 100% 정확해
져서 Human처럼 모든 컴퓨팅 작업이 가능해진다면 이 기능을 가진 플랫폼으로 고도화하시면 될 듯 합니다.
어떤 한 도구가 정답인 경우는 거의 없으며 기존 보유한 솔루션들을 업그레이드하여 더 ROI가 나오도록 할 수도 있고
신규 도입시에도 원활안 연동을 통해 가장 효과적인 업무 자동화가 실현되도록 조치하는게 더 효율적입니다.
AI 업무 자동화, 그리 어렵지도 비싸지도 복잡하지도 않습니다.....!!! AI는 AI답게 활용만 하시면 됩니다...!!!
저희 (주)코세나는 AI, RPAI, LLM/RAG, AI Agent 솔루션들을 제공해 오고 있으며 혹시 AI 업무 자동화에 대한 솔루션,
플랫폼의 문의 및 협의가 필요하시다면 언제든지 연락주시면 감사하겠습니다.
(주)코세나 이승훈 드림 (010-9338-6400, admin@kosena.kr)
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