최근 LLM(대형 언어 모델)의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠릅니다. 이 변화는 많은 현업 종사자들에게 ‘내가 뒤처지는 것은 아닐까?’ 하는 고민을 안겨주고 있습니다. 특히 대기업 뿐만 아니라 중소기업 혹은 소규모 개인사업자 에게도 AI 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수로 다가오고 있는 듯 합니다. 그렇다면 2025년, AI 자동화는 기업들에게 어떤 의미를 가지며, 특히 소규모 사업장에서는 어떻게 부담 없이 시작할 수 있을까요? 오늘은 이 질문에 대한 고민을 써보려 합니다.
AI 자동화, 대기업만의 이야기일까요?
“AI 자동화는 대기업이나 하는 거야.” 많은 주위의 중소기업 대표님들에게서 듣는 말입니다. 하지만 이제는 다르다고 생각합니다.
가트너에 따르면 2026년까지 모든 규모의 기업 중 30%가 업무의 절반 이상을 자동화할 예정이라고 합니다. 여기서 중요한 건 ‘모든 규모‘라는 점입니다. 이젠 중소기업도 AI 자동화의 주요 플레이어가 되어야 하지 않을까요?
우리 회사에서 자동화할 수 있는 일은 무엇일까?
AI 자동화를 시작하기 전에 먼저 ‘어떤 일을 자동화하면 좋을까?’ 생각해봐야 합니다.
제 경험으로는 이런 생각이 필요할듯 합니다:
“우리 회사에서 가장 지루하고 반복적인 일은 무엇일까? 직원들이 ‘이런 건 컴퓨터가 대신 해줬으면…’이라고 생각하는 일은 뭘까?”
예를 들어 보겠습니다.. 한 중소 제조업체에서는 직원들이 매일 2시간씩 이메일에서 주문 정보를 복사해 ERP 시스템(혹은 소규모 업체에서는 엑셀 등..)에 붙여넣는 작업을 한다고 가정하겠습니다. 이 회사는 간단한 자동화 도구를 도입해 이 과정을 자동화했고, 결과적으로 월 수 십시간을 절약할수 있습니다. 이제 그 시간에 그들은 고객 관계 관리와 신제품 개발에 집중하게 됩니다.
자동화하기 좋은 일의 특징은 이렇습니다:
- 매일 또는 매주 반복되는 일
- 명확한 규칙이 있는 일 (“만약 A라면, B를 해라”)
- 오류가 자주 발생하는 일
- 직원들이 “이건 내 시간 낭비야…”라고 느끼는 일
부서별로 살펴보는 쉬운 자동화 시작점
다양한 분야에서의 예를 들어 보겠습니다.
영업의 경우: 손님이 문을 두드리게 하세요
영업이 가장 귀찮아하는 일이 뭘까요?
보통은 잠재 고객 연구에 대부분을 쓰게 됩니다. 특히 누가 우리 서비스에 관심 있을지 찾고, 그들의 정보를 검색하고… 실제 영업은 일부분의 시간밖에 못하게 됩니다.
따라서 영업쪽에서는 AI 기반 리드 생성 도구를 도입할 수 있습니다. 이 도구는 웹에서 잠재 고객을 자동으로 찾고, 그들의 정보를 수집하며, 심지어 관심도에 따라 순위까지 매겨줄 수있습니다. 결과는 어떨까요? 영업팀이 실제 고객과 대화하는 시간이 몇 배로 늘고, 계약 성사율도 상승할수 있습니다.
마케팅팀의 경우: 한 번 쓰고 여러 번 활용하세요
“콘텐츠 제작에 너무 많은 시간이 들어요. 블로그 글 하나 쓰는데 하루가 꼬박 걸리고, 그걸 SNS용으로 다시 각색하는 데 또 시간이 들죠.”
이건 여러 업체의 브랜드 마케팅 담당자들이 공통적으로 하는 말입니다. 만약 이 회사가 AI 콘텐츠 도구를 도입한다면 하나의 블로그 글에서 인스타그램, 페이스북, 트위터용 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이제 콘텐츠 제작 시간은 대폭 줄게되고, 빠른 컨텐츠 생성으로 소셜 미디어 참여도는 오히려 증가하게 될 것입니다.
재무팀의 경우: 숫자는 기계에게 맡기세요
“월말 결산 때마다 영수증과 청구서 처리하느라 늦게까지 일해요.”
이건 많은 중소기업 재무 담당자들의 공통된 의견입니다. 예를 들어 유통업체가 AI 기반 영수증 처리 시스템을 도입하게 되면, 이 시스템은 스캔한 영수증에서 자동으로 중요 정보를 추출하고, 회계 시스템에 입력할수 있스빈다. 결과는? 월말 결산 시간이 크게 줄게 되고, 입력 오류도 감소합니다.
고객 지원팀의 경우: 밤에도 대답하는 비서를 고용하세요
“같은 질문에 하루에도 수십 번 답변해요. ‘배송은 언제 되나요?’, ‘환불은 어떻게 하나요?’…”
온라인 쇼핑몰을 운영하는 중소기업들의 흔한 고민입니다. 만약 AI 챗봇을 도입한다면, 이 챗봇은 기본적인 질문에 24시간 응답하고, 복잡한 문의만 실제 직원에게 전달합니다. 결과적으로 고객 응답 시간은 단축되고, 고객 만족도는 상승합니다.
중소기업을 위한 현실적인 자동화 시작하기
지금까지 다양한 사례를 살펴봤습니다. 이제 회사에서 어떻게 시작할 수 있을까요?
첫 번째: 작게 시작하세요
AI 자동화를 전면적으로 도입하려고 하지는 말아야 합니다. 하나의 작은 프로세스부터 시작하는 것을 추천드립니다.
예를 들어,
- 가장 시간이 많이 소요되는 일을 목록화합니다: 이메일 응대, 견적서 작성, 생산 일정 관리
- 그중 규칙이 가장 명확한 ‘견적서 작성’을 첫 자동화 대상으로 선택합니다.
- 2주 동안 무료 도구로 파일럿 테스트를 진행 해 봅니다. 파일럿 테스트를 진행할 인력이 없다면 최저의 비용으로 외주 인력을 구합니다.
- 견적서 작성 시간을 측정해 봅니다. 대폭 시간이 줄었다면, 다른 좀 더 큰 자동화 프로젝트를 시도합니다.
핵심은 빠른 성공을 보여주는 것입니다. 작은 승리가 더 큰 변화의 시작점이 됩니다.
두 번째: 직원들과 함께하세요
“AI가 내 일자리를 빼앗을 거야.”
이건 자동화 도입 시 많은 직원들이 갖는 두려움입니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다. AI 자동화의 목적은 일자리를 없애는 것이 아니라, 직원들이 지루한 작업에서 벗어나 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 하는 것입니다.
예를 들면 기업에서는:
- 자동화의 목적이 ‘일자리 대체’가 아닌 ‘업무 향상’임을 명확히 해야 합니다.
- 직원들에게 “자동화하고 싶은 업무는 무엇인가요?”라고 직접 물어 봐야 합니다.
- 자동화로 절약된 시간에 어떤 가치 있는 일을 하고 싶은지 의견을 수렴해야 합니다.
- 자동화 성공 사례를 공유하고 기여한 직원들을 칭찬해야 합니다.
결론적으로, 이런 절차가 직원 저항 없이 성공적으로 자동화를 도입하게 하며, 오히려 직원들이 새로운 자동화 아이디어를 제안하는 문화가 형성될 수 있습니다.
세 번째: 저렴하게 시작하세요
“AI 자동화는 비싸다”라는 생각은 오해입니다. 많은 중소기업에 적합한 자동화 도구들은 적은 비용으로(보통 월 5만원 이하) 사용할 수 있습니다. 만약 내부 직원이 없다면 외부 전문가를 활용하시면 됩니다.(최근 여러 전문가 서비스들이 있습니다. 특히 교육이 중요합니다.)
예를 들면, 다음과 같은 무료 자동화 도구를 활용할 수도 있습니다.
- 이메일 자동화: Gmail의 무료 필터와 자동 응답 기능
- 일정 예약: Calendly 무료 버전
- 문서 작업: Google Docs의 무료 템플릿과 애드온
또한, 중소기업을 위한 저비용 도구 몇 가지를 소개합니다:
- Make(구 Integromat): 월 9달러부터 시작하는 워크플로우 자동화 도구
- n8n: 오픈소스 자동화 도구로 기술력이 있다면 무료로 사용 가능
- Zapier: 다양한 앱을 연결하는 자동화 도구, 기본 기능은 무료
AI 자동화 가상 예시
가상 예시를 들어 구체적으로 설명해 보겠습니다.
10인 규모 디자인 스튜디오
이 회사는 클라이언트 프로젝트 관리에 어려움을 겪고 있었습니다. 디자이너들은 창의적인 작업보다 이메일 확인, 피드백 정리, 파일 관리에 더 많은 시간을 쏟고 있었죠.
그들의 자동화 여정은 이렇게 진행됩니다.
1단계 (1개월): 이메일 자동 분류 Gmail 필터와 간단한 스크립트를 사용해 클라이언트 이메일을 프로젝트별로 자동 분류했습니다. 이것만으로도 매일 30분의 시간이 절약되었죠.
2단계 (3개월): 피드백 자동화 AI 도구를 도입해 클라이언트 피드백을 자동으로 추출하고 디자인 태스크로 변환했습니다. 이제 디자이너들은 긴 이메일을 읽을 필요 없이 바로 필요한 수정 사항을 파악할 수 있게 되었습니다.
3단계 (6개월): 프로젝트 자동 업데이트 디자인 파일이 업데이트되면 자동으로 클라이언트에게 알림이 가고, 진행 상황이 업데이트되는 시스템을 구축했습니다.
결과: 디자이너들의 관리 업무가 65% 감소했고, 같은 인원으로 30% 더 많은 프로젝트를 처리할 수 있게 되었습니다. 가장 중요한 점은 디자이너들의 직무 만족도가 크게 향상되고 이직률이 감소했다는 것입니다.
그리고 이 모든 자동화에 들인 비용은? 월 10만원 미만이었습니다.
5인 규모 온라인 쇼핑몰
이 회사는 고객 문의 응대와 재고 관리에 어려움을 겪고 있었습니다. 특히 야간에 들어오는 문의에 대응할 인력이 부족했죠.
1단계 (2주): 챗봇 도입 간단한 AI 챗봇을 도입해 “배송 조회”, “환불 방법” 같은 반복적인 질문에 자동 응답하게 했습니다.
2단계 (2개월): 재고 알림 자동화 재고가 특정 수준 이하로 떨어지면 자동으로 발주서가 생성되고 담당자에게 알림이 가는 시스템을 구축했습니다.
3단계 (4개월): 고객 행동 분석 AI를 활용해 고객의 쇼핑 패턴을 분석하고, 개인화된 제품 추천을 자동으로 제공하는 시스템을 구축했습니다.
결과: 고객 응답 시간이 12시간에서 10분으로 단축되었고, 재고 부족으로 인한 판매 기회 손실이 90% 감소했습니다. 또한 개인화된 추천을 통해 객단가가 15% 증가했습니다.
AI 자동화의 실제 효과를 측정하는 방법
“그래서 실제로 얼마나 효과가 있는 거죠?”
이건 많은 사람들이 묻는 질문입니다. AI 자동화의 효과를 정확히 측정하는 간단한 방법들을 알아보겠습니다.
시간 절약 계산하기
가장 쉬운 측정 방법은 절약된 시간을 계산하는 것입니다:
- 자동화 전: 특정 작업에 걸리는 시간을 측정합니다 (예: 견적서 1개 작성에 15분)
- 자동화 후: 같은 작업에 걸리는 시간을 측정합니다 (예: 2분)
- 월간 절약 시간 계산: (이전 시간 – 현재 시간) × 월간 작업 수 예: (15분 – 2분) × 월 100건 = 1,300분 = 약 21.7시간
- 금전적 가치 환산: 절약된 시간 × 시간당 인건비 예: 21.7시간 × 시간당 2만원 = 월 43.4만원
이런 계산을 통해 비용 절감 효과를 입증할 수 있습니다.
오류 감소 측정하기
많은 기업들은 자동화를 통한 오류 감소도 중요한 이점으로 꼽습니다:
- 자동화 전: 월간 오류 발생 건수와 각 오류 수정에 드는 시간/비용을 기록합니다
- 자동화 후: 같은 지표를 측정합니다
- 절감액 계산: (이전 오류 수 × 오류당 비용) – (현재 오류 수 × 오류당 비용)
2025년 이후를 준비하기
지금까지 현재 도입할 수 있는 AI 자동화에 대해 간단히 이야기 해 보았습니다. 그럼 미래는 어떨까요? 2025년 이후 중소기업이 준비해야 할 트렌드는 무엇이 있을까요?
생성형 AI의 일상화
ChatGPT, DALL-E와 같은 생성형 AI는 이제 단순 텍스트 생성을 넘어 기업의 다양한 영역에 적용되고 있습니다. 예를 들어:
- 마케팅팀은 타겟 고객층에 맞춘 다양한 광고 문구와 이미지를 자동으로 생성
- 제품 개발팀은 AI가 제안한 디자인 아이디어를 검토하며 혁신 가속화
- 고객 지원팀은 개인화된 응답을 실시간으로 생성
음성 인터페이스의 확산
음성 인식 기술의 발전으로 키보드와 마우스 없이도 업무 자동화가 가능해지고 있습니다. 특히 현장 작업이 많은 중소기업에게 큰 변화를 가져올 것입니다.
예를 들어, 창고 관리자가 “제품 A의 재고를 확인해줘”라고 말하면 즉시 정보를 제공하거나, 공장 관리자가 “생산 라인 2의 오늘 실적을 보고해줘”라고 요청하면 자동으로 보고서가 생성되는 세상이 곧 현실이 될 수 있습니다.
협업적 AI의 등장
미래의 AI는 단순 자동화를 넘어 인간과 협업하는 파트너가 될 것으로 생각됩니다. 회의에 참여해 노트를 작성하고, 의사결정에 필요한 데이터를 실시간으로 제공하며, 업무 조언을 해주는 AI 비서가 모든 직원에게 제공될 것입니다.
마무리: 첫 걸음 내딛기
AI 자동화라는 여정은 거창한 프로젝트가 아닌 작은 첫 걸음에서 시작합니다. 이 글이 실제 중소기업에서 AI 자동화의 첫 걸음을 내딛는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
“완벽한 자동화 계획을 기다리지 마세요. 오늘 작은 것부터 시작하세요.”