업무 자동화를 검토할 때 가장 흔한 계산은 "한 번에 몇 분 줄고, 한 달에 몇 번 하니, 합치면 몇 시간"입니다. 빠르고 직관적이지만, 실제로 만들어 본 뒤의 숫자와 어긋나는 경우가 많습니다. 이 글은 같은 업무를 단순 계산과 보정 계산으로 나란히 놓고, 어디서 숫자가 달라지는지 정리합니다. 글에 나오는 숫자는 구조를 보여 주기 위한 가정이며 실제 사례가 아닙니다.1. 자동화 계산에서 자주 믿는 세 가지흔한 통념맞는 경우틀어지는 경우자주 하는 일이면 무조건 이득처리 방식이 거의 같고 예외가 드문 업무예외가 잦아 사람이 계속 손봐야 하는 업무만들면 끝, 유지비는 없다입력 양식과 규칙이 오래 바뀌지 않는 업무양식이 바뀌거나 담당자가 바뀌는 업무시간을 줄이면 인건비도 준다줄어든 시간이 다른 업무로 바뀌어 성..

자동화를 요청하는 문장은 대개 짧습니다. "매일 하는 이 집계, 지금 하는 대로 자동으로 되게 해 주세요." 그런데 이렇게 만들어진 자동화가 현장에서 첫 달을 버티지 못하는 경우가 적지 않습니다. 만든 사람의 실력 문제라기보다 출발점이 된 요구사항에 업무의 절반이 빠져 있었기 때문입니다.이 글은 자동화 요구사항에서 무엇이 빠지는지, 왜 빠지는지, 그리고 만들기 전에 무엇을 먼저 확인하면 그 빈칸을 줄일 수 있는지를 정리합니다. 사내 개발이든 외주든, 직접 만드는 자동화든 같은 구조로 적용됩니다."지금 하는 대로"가 요구사항이 못 되는 이유"지금 하는 대로"라는 말에는 전제가 하나 숨어 있습니다. 지금 하는 방식이 하나로 정해져 있다는 전제입니다. 실제로 확인해 보면 그렇지 않은 경우가 많습니다.첫째, 같..

회사 업무에 AI를 들이는 곳은 늘었지만, "검수는 사람이 한다"는 원칙만 있고 무엇을 얼마나 볼지, 그 일을 누가 맡을지는 정해두지 않은 경우가 많습니다. 확신도 수치 하나만 보고 넘어가는 습관은 대개 여기서 시작됩니다. 이 글은 그 빈 자리를 채우는 기준을 다룹니다.확신도 수치는 검수가 아니다AI가 결과와 함께 내놓는 확신도(%)는 모델이 자기 판단에 얼마나 확신하는지를 보여주는 값입니다. 결과가 실제로 맞다는 보증은 아닙니다.실제 판단은 그다음 단계, 원본과의 직접 대조에서 이뤄집니다. 도면 인식이라면 원본 도면과, 문서 추출이라면 원본 문서와 결과를 나란히 놓고 봐야 확신도가 놓친 부분이 드러납니다.확신도가 높다는 이유로 대조를 생략하면, 검수는 형식만 남고 실질은 사라집니다.실제로 이런 일을 본..

"엑셀 한계"를 검색하면 답이 하나로 모입니다. 갈아타라는 것입니다. 불일치가 생기고, 파일이 갈라지고, 추적이 안 되니 시스템을 넣으라고 합니다.틀린 말은 아닙니다. 다만 그 글들을 쓰는 쪽이 대부분 시스템을 파는 회사입니다. 그러니 "아직 안 넘어가도 되는 경우"는 거기서 다뤄지지 않습니다.넘어갈 시점을 판단하는 기준은 엑셀로 버틸 수 있는 한계선에서 다뤘습니다. 이 글은 반대편을 봅니다. 아직 넘어갈 때가 아닌 회사가 그동안 무엇을 하면 되는지, 그리고 진짜 한계선이 어디에 있는지입니다.엑셀에서 잡히는 것과 아닌 것엑셀로 관리하는 회사가 겪는 문제를 열 가지로 놓고 나눠보면 성격이 확실히 갈립니다.왼쪽 다섯은 기록 규칙의 문제입니다. 엑셀이 못 해서가 아니라 규칙을 안 정해서 생깁니다. 오른쪽 다섯..

얼마 전, 퇴사하면서 자기가 만든 자동화 엑셀을 지운 일이 화제가 됐습니다. 회사는 업무방해를 주장했고, 온라인에서는 의견이 팽팽하게 갈렸습니다. 누가 옳은지는 법이 판단할 문제이고, 이 글에서 다루지 않겠습니다.다만 그 논쟁에 가려진 질문이 하나 있습니다. 그 회사는 왜 한 사람이 파일 하나를 지우는 것으로 업무가 멈추는 상태가 됐을까.이 글은 그 질문을 다룹니다. 자동화를 만든 사람이 회사를 떠날 때 무엇이 무너지는지, 그리고 만드는 시점에 무엇을 정해두면 그 일이 안 생기는지를 정리합니다.진짜 문제는 삭제가 아니다삭제는 극단적인 경우입니다. 훨씬 흔한 건 아무것도 지우지 않고 그냥 나가는 경우입니다. 파일은 그대로 있고, 인수인계도 했고, 후임도 들어왔습니다. 그런데 몇 달 뒤에 가보면 그 자동화는..

회의록을 요약하고, 사양서를 정리하고, 견적서를 비교하는 데 AI를 쓰는 회사가 늘고 있습니다. 실제로 시간이 크게 줄어듭니다.그런데 제조업에서는 짚어야 할 것이 하나 있습니다. 우리가 다루는 문서 중 상당수가 우리 것이 아니라는 점입니다.고객사에서 받은 도면, 사양서, 발주 조건. 직원과 협력사의 개인정보. 이 문서들은 우리 회사가 편의대로 처리할 권한이 없습니다.이 글은 성능 이야기가 아니라 책임 이야기입니다.먼저 밝혀둘 것이 있습니다. 저는 변호사가 아니며 이 글은 법률 자문이 아닙니다. 실제 계약과 법령 적용은 전문가 확인이 필요합니다.위험의 성격이 다릅니다AI에 문서를 넣을 때 생기는 위험은 두 종류입니다. 그리고 무게가 다릅니다.구분우리 정보남의 정보예사내 노하우, 공정 조건, 원가고객사 도면..

제조업 AI에 관한 자료를 보면 못 하는 일이 없는 것처럼 보입니다. 불량을 잡고, 고장을 예측하고, 수요를 맞히고, 공정을 최적화합니다.그런데 실제로 현장에서 성과가 나는 영역은 생각보다 좁습니다. 그리고 되는 것과 안 되는 것 사이에는 꽤 분명한 선이 있습니다.이 글은 그 선이 어디인지를 정리합니다.선을 긋는 기준: 인식인가 예측인가기준은 하나입니다. 정답이 이미 존재하는가.구분인식예측하는 일지금 이것이 무엇인지 판별앞으로 무엇이 일어날지 추정정답의 위치과거에 있다 (사람이 이미 판단해왔다)미래에 있다학습 데이터모으면 만들 수 있다사건이 일어나야 생긴다검증바로 맞았는지 알 수 있다시간이 지나야 안다이 차이가 실제 성패를 가릅니다. 인식은 사람이 이미 하고 있던 일을 옮기는 것이고, 예측은 아무도 확실..

만들 때는 다들 좋아합니다. 매일 한 시간씩 걸리던 일이 몇 분으로 줄었으니까요.그런데 6개월 뒤에 가보면 아무도 쓰지 않습니다. 파일은 그대로 있고, 담당자도 그대로인데, 다시 손으로 하고 있습니다.물어보면 대개 이런 답이 돌아옵니다. "그냥 손으로 하는 게 빠르더라고요."이 말은 결론이지 원인이 아닙니다. 그 앞에 반드시 거치는 과정이 있습니다.폐기는 사건이 아니라 과정입니다어느 날 갑자기 "이거 안 쓰기로 합시다"라고 결정하는 경우는 거의 없습니다. 자동화는 조용히, 단계적으로 버려집니다.1단계. 예외가 생긴다자동화는 정해진 형태의 입력을 전제로 만들어집니다. 그런데 어느 날 그 형태에 맞지 않는 건이 들어옵니다.거래처가 양식을 바꿔서 보냈거나, 급한 건이라 절차를 건너뛰었거나, 신규 품목이라 코드..

중소 제조업체 대부분이 엑셀로 생산 현황을 관리합니다. 그리고 시스템을 파는 쪽에서는 대개 이렇게 말합니다. "엑셀은 한계가 있습니다."맞는 말이지만 도움이 되는 말은 아닙니다. 한계가 있다는 건 다들 압니다. 문제는 그 한계가 지금 왔는지 아직 안 왔는지를 모른다는 것입니다.이 글은 그 선을 긋습니다.먼저, 엑셀은 좋은 도구입니다제조 현장에서 엑셀이 살아남은 이유가 있습니다.새 요구가 생기면 그 자리에서 열을 하나 추가하면 됩니다. 시스템은 개발 요청서를 써야 합니다교육이 필요 없습니다. 이미 다 씁니다비용이 0원입니다회사의 실제 업무 방식을 그대로 담을 수 있습니다시스템을 넣었다가 결국 엑셀로 돌아오는 회사가 적지 않은데, 대개 이 네 가지 때문입니다. 엑셀이 나빠서 문제가 생기는 게 아니라, 엑셀이..

"어떤 업무를 자동화할까"를 다룬 글은 이미 충분히 많습니다. 대부분 비슷한 기준을 제시합니다. 반복성이 높고, 규칙이 명확하고, 시간이 오래 걸리고, 오류가 잦은 업무를 먼저 하라는 것입니다.맞는 기준입니다. 그런데 제조 현장에서는 이 기준을 전부 통과한 업무를 자동화했는데도 실패하는 경우가 있습니다.매일 반복되고, 규칙도 있고, 시간도 오래 걸리는 업무였는데 결과적으로 아무도 쓰지 않게 됩니다. 이런 일이 반복된다면 기준이 틀린 것이 아니라 기준이 하나 부족한 것입니다.이 글은 그 부족한 기준, 즉 자동화하지 말아야 할 조건을 다룹니다.후보 선정 기준과 실패 조건은 다르다흔히 쓰이는 기준은 "이 업무가 자동화할 만한가"를 봅니다. 후보를 고르는 기준입니다.여기서 다루는 것은 다릅니다. 후보로 뽑힌 뒤..