--- title: "기업 AI 도입 컨설팅｜현황 파악, PoC에서 성과 측정까지 | TauX" description: "TauX는 중소기업에 AI 도입 컨설팅과 기술 구현을 제공합니다. AI로 할 가치가 있는 업무를 찾고, 우선순위를 정하고, PoC를 진행하며, 도입 전에 기준값을 측정해 두었다가 도입 후 같은 잣대로 성과를 확인합니다." url: "https://taux.io/ko-KR/ai-consulting" locale: "ko-KR" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/ai-consulting" ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/ai-consulting" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-consulting" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-consulting" --- # AI adoption consulting — 기업 AI 도입 컨설팅 AI로 할 가치가 있는 업무를 먼저 찾고, 그다음에 방법을 정합니다. 도입 전에 기준값을 재 두어야 나중에 효과가 있었는지 말할 수 있습니다. 01 ## 이런 분께 맞습니다 * 직원들이 각자 ChatGPT 같은 도구를 쓰고 있지만, 회사에 공통된 방식과 규칙이 없다 * AI를 도입하고 싶지만 어느 부서, 어떤 업무부터 시작해야 할지 모르겠다 * AI 도구를 한두 개 써 봤지만, 실제로 시간을 얼마나 줄였는지 말하지 못한다 * 회사 데이터를 AI에 넘기는 위험이 걱정되어 규칙부터 분명히 정하고 싶다 부서별 업무 반복적이고 규칙과 데이터가 있는 일 활용 사례 우선순위 효과, 위험, 데이터 준비 정도 PoC 한 부서, 한 업무부터 성과 보고서 도입 전후를 같은 기준으로 비교 먼저 현황을 재고 AI로 무엇을 할지 정하며, 끝날 때 같은 수치로 확대할지, 조정할지, 멈출지 판단합니다. 02 ## 서비스 내용 ### 현황 파악 부서별로 인터뷰해 반복이 많고, 규칙이 분명하고, 데이터를 구할 수 있는 업무를 찾고, 각 업무에 지금 시간이 얼마나 드는지 정리합니다. ### 활용 사례 평가와 우선순위 효과, 위험, 데이터 준비 정도에 따라 순위를 매겨 첫 번째로 할 항목을 고르고, 하지 않을 항목은 그 이유를 적어 둡니다. ### 도구와 아키텍처 제안 회사가 이미 비용을 내고 있는 도구(예: Google Workspace, Microsoft 365)에 들어 있는 AI로 할 수 있는지부터 봅니다. 안 되는 경우에만 개발이나 구매를 제안합니다. ### PoC와 도입 한 부서, 한 가지 업무에서 먼저 해 보고 가능성을 확인한 뒤 넓힙니다. 회사 전체를 한 번에 바꾸지 않습니다. ### 성과 측정 도입 전에 기준값(처리 건수, 처리 시간, 재작업률)을 잡고, 도입 후 같은 잣대로 잽니다. 직원의 자체 평가와 객관적인 수치는 따로 기록합니다. ### 사용 규칙 어떤 데이터를 AI에 넘겨도 되는지, 어떤 요금제를 쓸지, 결과물은 누가 검토하는지를 직원이 이해할 수 있는 규칙으로 씁니다. 03 ## 진행 방식 ### 1\. 현황 파악과 인터뷰 지금의 업무 흐름, 도구, 데이터를 파악하고 AI로 처리할 수 있는 업무 목록을 만듭니다. ### 2\. 과제 선정과 기준값 우선순위를 정하고, 첫 번째 항목들에 측정 지표를 정해 도입 전 수치를 확보합니다. ### 3\. PoC와 도입 구현하고 조정하며, 실제로 쓸 직원을 교육합니다. ### 4\. 측정과 다음 단계 같은 지표로 전후를 비교해 확대, 조정, 중단 중 하나를 정합니다. 04 ## 납품물 * 현황 파악 보고서와 AI로 처리할 수 있는 업무 목록 * 활용 사례 우선순위와 평가 근거 * PoC 결과와 실현 가능성 평가 * AI 사용 규칙 * 도입 전후 성과 측정 보고서 05 ## 협업 주기 범위에 따라 3개월, 6개월, 1년 중 하나를 한 주기로 합니다. 주기가 끝날 때마다 처음에 정한 목표와 함께 맞춰 보고, 다음 주기에 무엇을 할지, 아니면 여기서 마칠지 정합니다. 주기마다: 점검 → 설계 → 도입 → 목표와 대조, 그리고 다음 단계 결정 06 ## 비용 산정 방식 사례별로 산정합니다. 다룰 시스템과 데이터가 얼마나 되는지, 필요한 인력과 시간, 주기의 길이를 봅니다. 먼저 한 번 이야기를 나누면 실제 범위를 보고 숫자를 드립니다. 견적을 먼저 내고 범위를 거기에 맞추지 않습니다. 07 ## 자주 묻는 질문 ### 회사 규모가 크지 않은데도 AI 도입 컨설팅이 필요한가요? 규모가 작을수록 시작하기 쉽습니다. 업무 흐름이 짧고 결정이 빠르기 때문입니다. 시간이 가장 많이 드는 반복 업무 한두 가지를 먼저 찾아 거기서 시작하고, 회사 전체를 한 번에 바꾸지 않습니다. ### AI를 도입하려면 반드시 새 소프트웨어를 사야 하나요? 꼭 그렇지는 않습니다. 많은 요구는 회사가 이미 비용을 내고 있는 도구, 예를 들어 Google Workspace나 Microsoft 365에 들어 있는 AI로 해결됩니다. 지금 도구로 안 될 때에만 따로 개발하거나 구매하도록 제안합니다. ### AI 도입이 효과가 있었는지 어떻게 알 수 있나요? 도입 전에 기준값을 잽니다. 처리 건수, 처리 시간, 재작업률처럼 객관적으로 셀 수 있는 지표를 고릅니다. 도입 후 같은 잣대로 재고, 직원의 자체 평가와 객관적인 수치는 따로 기록합니다. ### 회사 데이터를 AI에 넘겨도 안전한가요? 도입 전에 정해 두어야 할 규칙입니다. 어떤 데이터를 써도 되는지, 어떤 요금제와 계약 조건을 골라야 하는지, 결과물은 누가 검토하는지를 정하도록 돕습니다. 08 ## 더 읽을거리 * [Workspace AI 도입 효과](https://taux.io/ko-KR/google-workspace-with-ai) * [프롬프트 안내](https://taux.io/ko-KR/agent-prompting-guide) * [데이터 거버넌스](https://taux.io/ko-KR/data-governance) ## 지금 상황을 들려주세요 지금 어디에서 막혀 있는지 메일로 알려 주시면, 가능한 방법과 다음 단계를 답해 드립니다. [메일 보내기](mailto:hello@taux.io) 기업 AI 도입 컨설팅 협업 주기 3개월, 6개월 또는 1년 비용 산정 방식 사례별 산정 [메일 보내기](mailto:hello@taux.io)