2026 Digital Summer Week 2회차 · AX WorkForces

AI활용은 어렵지 않습니다.

AI를 어렵게 느끼는 이유에서 현업 활용 방법까지

AI데이터팀 안일훈

왜 어렵게 느껴질까

AI가 어렵게 느껴지는 이유는기술부터 떠올리기 때문입니다.

생성형 AI, 프롬프트, 에이전트, 파인튜닝, RAG처럼 낯선 말이 먼저 나오면
내 업무와 멀리 있는 일처럼 느껴집니다.

낯선 용어

낯선 용어를 접하게 되면
기술 이해와 공부가 먼저인 것처럼 느껴집니다.

막연한 부담감

개발자나 전문가만 구현하고
활용할 수 있을 것처럼 느껴집니다.

내 업무와 연결이 어려움

그래서 어떤 문제에 적용할 수 있는지
감이 잘 오지 않습니다.

AI 활용은 기술지식을 공부하는 것이 아니라, 내 업무의 불편함을 인지하는 것에서 출발합니다.

처음부터 모두가엑셀을 잘했던 것은 아닙니다.

문서 작성, 데이터 입력, 출력 업무도 한때는 전담자의 일이었습니다.
하지만 지금은 누구나 필요한 만큼 엑셀을 사용합니다.

과거

문서 작성 전담

데이터 입력 전담

출력 업무 전담

컴퓨터 작업을 일부 전담

현재

누구나 문서 작성

누구나 엑셀 정리

누구나 직접 출력

필요한 만큼 도구를 활용

AI도 모든 기능을 알 필요 없이, 업무에 필요한 만큼 쓰면서 익숙해지면 됩니다.

역할을 나누어 보면

현업은 기술을 구현하는 사람이 아닙니다.

현업은 업무요건을 정의합니다.

현업은 문제와 요건을 정의하고 IT 디지털은 기술을 검토하고 구현하며 함께 피드백하고 검증하는 흐름

PoC가 도대체 무엇이냐?

PoC는 Proof of Concept, 개념의 검증이라는 뜻으로,
본 사업 추진을 위한 다양한 검증의 단계입니다.

01

기술검증

기술이 실제로 잘 작동하고,
실제로 가치가 있는가?

02

적용검증

기술이 실제로 우리의 문제를
해결할 수 있는가?

03

사업전환

기술 적용을 바탕으로
본 사업 요건을 도출할 수 있는가?

PoC 추진 흐름

빠르게 구현하고
함께 검증하는 과정

현업의 불편함을 구체적인 문제로 정리하고
피드백 반복을 통한 결과물 도출

  1. 01Pain Point 도출

    현업의 불편함을 구체화, 명세화

  2. 02더미 데이터 제작

    생성형 AI를 활용한 샘플 데이터 제작

  3. 03간단한 데모 구현

    빠르게 보고 판단할 수 있는 화면 제작

  4. 04피드백 및 수정 반영

    현업 의견으로 다음 버전 개선

  5. 05운영 및 품질 가이드 수립

    재사용 가능성과 운영 기준 정리

Agile 관점으로 보면

생성형 AI PoC는피드백 반영이 빠릅니다.

초기 계획에 고정되기보다, 빠르게 만들고
짧은 주기로 피드백을 반영하며
다음 버전을 개선하는 방식입니다.

  1. 01 작게 만든다

    기능, 화면, 프롬프트를
    최소 단위로 먼저 만듭니다.

  2. 02 바로 보여준다

    현업이 실제 업무 관점에서
    결과를 보고 판단합니다.

  3. 03 말로 고친다

    조건, 예외, 표현, 판단 기준을
    자연어로 피드백합니다.

  4. 04 다음 버전에 반영한다

    프롬프트, 샘플 데이터, 화면 문구를
    빠르게 조정합니다.

완성된 결과를 한 번에 만드는 것이 아닙니다.
작은 데모를 반복해서 검증하고,
현업 피드백을 반영하며 완성도를 높입니다.

PoC의 궁극적인 목적

만들고 끝나는 것이 아니라판단하는 과정입니다.

  1. 01

    가치

    이 데모가 실제 업무 불편을 줄이는가?

  2. 02

    정확성

    결과를 현업이 신뢰하고 사용할 수 있는가?

  3. 03

    운영 가능성

    실제 업무에 적용하여 운영될 수 있는가?

생성형 AI PoC 사례

그래서 생성형 AI PoC로,무엇을 했는지 살펴봅시다.

작은 기능부터 구현하여, 실제 업무에 적용할 수 있는지 확인했습니다.

01

보험약관 기반 파생업무 데모

약관기반 보험금 지급 판단 어시스턴트 구현

02

Text to SQL 에이전트 데모

정책보험 데이터베이스 기반
프로그래밍 언어(SQL) 생성 어시스턴트 구현

03

보험안내장 검수 에이전트 데모

안내장 내 정보들의 정합성 검증
(문구, 숫자, 금액 등)

생성형 AI PoC 사례 01

보험약관 기반 파생업무 데모

약관기반 보험금 지급 판단 어시스턴트 구현

보험약관 기반 파생업무 데모 첫 번째 화면

생성형 AI PoC 사례 01

보험약관 기반 파생업무 데모

약관기반 보험금 지급 판단 어시스턴트 구현

보험약관 기반 파생업무 데모 두 번째 화면

생성형 AI PoC 사례 02

Text to SQL 에이전트 데모

정책보험 데이터베이스 기반 프로그래밍 언어(SQL) 생성 어시스턴트 구현

Text to SQL 에이전트 데모 첫 번째 화면

생성형 AI PoC 사례 02

Text to SQL 에이전트 데모

정책보험 데이터베이스 기반 프로그래밍 언어(SQL) 생성 어시스턴트 구현

Text to SQL 에이전트 데모 두 번째 화면

AI 과도기에서는...

현업이 AI를 100% 활용하기는 어렵습니다.

IT/디지털과 협업하기 위한 도구로, AI를 적극 활용하여 봅시다

현업의 TO-DO : 문제 + 데이터 + 원하는 결과 + 판단 기준

문제

나의 업무에서
불편한 점이 무엇인지

데이터

업무에 사용되는
데이터가 무엇인지

원하는 결과

어떻게 개선되면 좋을지

평가 기준

어떻게 결과가 나와야
실제로 사용할 수 있을지

가정을 해봅시다.

"나는 VOC 담당자인데, 녹음 기록을 바탕으로 클레임을 한눈에 보고 싶어"

담당 업무

상담 이후 고객 불편을 확인하고

반복되는 불만 원인을 정리해야 함

가지고 있는 자료

상담 녹음

고객 문의 이력

상담 처리 결과

보고 싶은 결과

고객이 불편해한 지점

반복되는 불만 유형

우선 개선이 필요한 업무 흐름

내 업무, 자료, 원하는 결과를 바탕으로 어떻게 설명해야할까요?

GPT를 활용한 요건정의

현업의 설명이명세가 되는 과정

VOC 담당자의 막연한 요청을
차근차근 구체화 시켜 나갑니다.

GPT 활용 요건정의 작성

From requirements to screen

현업의 설명이
데모 화면이
되는 과정

요건정의서를 토대로
데모를 제작하는 과정을
축약하여 시각화

Codex 활용 요건정의서 기반 데모 제작
01 요건정의서 입력

목적, 시나리오, 화면 구성

02 구현 단위 변환

패널, 데이터, 음성 샘플

03 18페이지 시연화

클릭 흐름, 분석 결과, 리포트

클릭하면 16페이지의 현업 요청이 18페이지 데모 화면으로 바뀌는 과정이 표시됩니다.

VOC AI PoC Demo

AI 기반 VOC 분석·통계 대시보드

상담 음성에서 STT, 감정분석, VOC 분류, 개선 리포트까지 한 흐름으로 확인하는 화면입니다.

시연용 누적 샘플 · 가상 데이터 · 항목별 중복 집계

01

VOC 음성 업로드

업로드 대기

00:00 02:30

샘플 음성 파일을 업로드하면 STT 처리가 시작됩니다.

02

STT 변환 결과

업로드 후 상담 음성에서 변환된 주요 발화가 표시됩니다.

03

AI 감정분석

전체 감정 부정
92
분노 답답함 불신 피로감
04

VOC 자동 분류

대분류
상담/고객센터
중분류
전화 돌림 / 부서 이관 불만
관련 업무
보험금 청구, 지급심사
이탈 위험
높음
05

VOC 통계

총 VOC
1건
부정 비율
100%
감정 점수
92점
전화 돌림 반복 설명 이력 미연계
06

결과 리포트

통계 작성 버튼을 누르면 고객 불만 원인과 개선 제안이 생성됩니다.

요건정의에서 데모 검수까지

보기 쉽게 정리해보면

현업의 설명이 요건정의, 데모 제작, 실제 화면 검수로 이어지는 흐름입니다.

요건정의 작성 GPT, 현업과 디지털 데모 제작 Codex, 실제 데모 시각화 및 검수의 3단계 협업 흐름

Question

Chat GPT로 이런 발표자료, 데모화면을 만들수 있나요?

사내 시스템 AI 에이전트화와 임직원 개인 AI 활용을 비교한 AI 활용 두 가지 방법
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