도입 준비

AI 도입 준비 자가진단, 시작 전에 확인할 16가지

AI 도입이 멈추는 곳은 대개 기술이 아닙니다. 맡길 일이 정해지지 않았거나, 데이터가 어디 있는지 모르거나, 누가 결정할지 정해지지 않은 곳에서 멈춥니다.

글 안재영 · Rivly 대표2026. 10. 18. 수정

쓰는 법

아래 질문에 '예' 또는 '아니오'로 답해 보세요. 점수를 매기는 시험이 아닙니다. '아니오'가 나온 항목이 곧 도입 전에 할 일 목록입니다. 혼자보다 업무 담당자 · IT 담당자와 함께 답하면 더 정확합니다.

질문	'아니오'라면 먼저 할 일
AI에게 맡길 질문이나 처리를 문장으로 적을 수 있나요?	담당자가 하루에 가장 자주 찾아보는 것 3~5개를 적어 봅니다.
그 일에 지금 시간이 얼마나 드는지 알고 있나요?	한 주 동안 건수와 걸린 시간을 대략 기록해 둡니다. 시범의 비교 기준이 됩니다.
그 일의 규칙과 예외를 설명해 줄 사람이 있나요?	규칙을 아는 담당자를 정합니다. 문서가 없어도 됩니다.
효과를 무엇으로 볼지 정했나요?	줄어든 시간, 놓친 건수, 답의 정확도처럼 셀 수 있는 기준 하나를 고릅니다.

질문	'아니오'라면 먼저 할 일
그 일에 필요한 데이터가 어느 시스템에 있는지 아나요?	주문 · 재고 · 배송처럼 대상별로 시스템 이름을 적어 봅니다.
시스템에서 데이터를 꺼낼 방법이 있나요?	데이터베이스 접근, 연동, 파일 내보내기 중 무엇이 되는지 IT 담당자에게 확인합니다(ERP 연결).
같은 상품 · 거래처를 시스템마다 같은 코드로 부르나요?	다르다면 대응표가 있는지 봅니다. 없다면 그 정리가 첫 작업입니다(데이터 사일로).
엑셀이나 메일로만 남는 기록이 무엇인지 아나요?	시스템 밖 기록을 적어 둡니다. 연결 대상에 넣을지 정합니다.

질문	'아니오'라면 먼저 할 일
도입을 책임질 사람이 정해져 있나요?	업무 쪽 책임자 한 명을 정합니다. IT만으로는 범위가 정해지지 않습니다.
AI가 만든 처리를 누가 승인할지 정했나요?	처리마다 승인할 역할을 정합니다(휴먼 인 더 루프).
현업 담당자가 시범에 시간을 낼 수 있나요?	시범 기간 동안 주 몇 시간이라도 참여할 사람을 확보합니다.
도입 뒤 업무 지도를 고칠 사람이 있나요?	업무가 바뀔 때 지도를 고칠 담당자를 정합니다. 코드를 몰라도 되는 방식인지 공급사에 묻습니다.

질문	'아니오'라면 먼저 할 일
회사 데이터를 외부 서비스에 보내도 되는지 정해져 있나요?	보안 담당자와 허용 범위를 정합니다. 안 된다면 온프레미스 AI를 검토합니다.
사람마다 볼 수 있는 데이터가 정해져 있나요?	지역 · 역할별로 볼 수 있는 범위를 적어 둡니다. AI도 같은 범위를 따라야 합니다.
AI가 시스템을 바꿔도 되는 범위가 정해져 있나요?	읽기만 할 일과 승인 후 바꿀 일을 나눕니다.
변경 기록에 무엇이 남아야 하는지 정해져 있나요?	감사 · 내부 통제에 필요한 기록 항목을 정해 둡니다.

'업무' 영역에 '아니오'가 많다면 아직 도구를 고를 때가 아닙니다. 맡길 일부터 정합니다.
'데이터' 영역에 '아니오'가 많다면 시범 범위를 시스템 한두 개로 좁힙니다.
'사람' 영역에 '아니오'가 많다면 책임자와 승인자를 먼저 정합니다. 도입이 자주 멈추는 곳입니다.
'보안' 영역의 답은 설치 방식을 정합니다. 외부로 데이터를 보낼 수 없다면 플랫폼뿐 아니라 AI 모델도 고객사 안에서 돌리는 방식을 찾습니다(온프레미스 AI).

대부분 '예'라면 짧은 시범 프로그램으로 실제 데이터에서 효과를 확인할 준비가 된 것입니다. 비용이 어디서 갈리는지는 사내 AI 구축 비용에 정리했습니다.