미국 기반 소프트웨어 · AI 개발 팀이 한국 기업을 위해 직접 설계합니다
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Aixo Lab · AI Solutions
생성형 AI는 시연에서는 인상적이지만, 실제 업무에 넣으면 데이터 범위와 예외 처리에서 막히는 경우가 많습니다. Aixo Lab은 어디에 AI를 붙이면 반복 업무가 줄어드는지부터 정하고, 그다음 모델과 연동 방식을 정합니다.
현재 업무 흐름을 함께 보고 어디에 AI를 붙일지 정하는 상담부터 시작합니다.
AI 도입 상담 신청검증부터 시작
대화형 챗봇은 관리 부담이 큽니다. 예상 질문을 계속 관리해야 하고, 답이 틀렸을 때 신뢰가 빠르게 떨어집니다. 반면 문서 요약, 문의 자동 분류, 내부 지식검색은 결과를 검증하기 쉽습니다.
Aixo Lab은 첫 단계로 이 세 가지를 검토합니다. 예를 들어 고객 문의를 카테고리별로 자동 분류해 담당자에게 넘기면, 응답 시간이 줄고 누락도 함께 줄어듭니다.
긴 계약서, 회의록, 기술 문서를 읽고 핵심만 남깁니다. 요약이 맞는지 원문과 바로 대조할 수 있어 품질 확인이 빠릅니다.
검증 용이
들어온 문의를 카테고리별로 나눠 담당자에게 배정합니다. 분류가 애매한 건은 사람에게 넘기도록 규칙을 함께 정합니다.
첫 단계 적합
사내 문서와 규정을 찾아 근거와 함께 보여줍니다. 출처를 함께 표시하면 담당자가 답을 그대로 신뢰하지 않고 확인할 수 있습니다.
사용자 한정
모델 선택
모델은 유행이 아니라 업무 성격으로 고릅니다. 긴 문서를 다루고 분석형 응답이 필요한 작업에는 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet이 자주 비교 대상이 됩니다. 2024년에 공개된 이 모델은 긴 문맥 처리와 문서 기반 작업에서 강점이 있다는 평가를 받습니다.
제품 안에 대화형 기능을 넣거나 코드 생성, 문서 요약을 붙일 때는 OpenAI의 GPT-5가 기준점이 됩니다. 2025년에 공개된 범용 모델 계열로, API와 앱 중심 생태계가 강점입니다. Google 클라우드나 워크스페이스를 쓰는 조직이라면 멀티모달 입력과 도구 사용에 초점을 둔 Gemini 2.0도 검토합니다.
결국 어느 모델이 정답인지보다, 그 모델을 어떤 연동 방식과 프롬프트 규칙으로 감쌀지가 결과 품질을 가릅니다.
에이전트 워크플로
에이전트는 정해진 절차를 스스로 순서대로 처리하는 구조를 말합니다. 예를 들어 문의 메일을 읽고, 분류하고, 담당자에게 배정하고, 요약을 남기는 일련의 단계를 자동으로 잇는 식입니다.
중요한 건 예외 처리입니다. 분류가 애매한 건은 사람에게 넘기고, 실패한 단계는 기록으로 남겨야 합니다. 이 규칙을 정하지 않으면 자동화가 오히려 혼란을 키웁니다.
마케팅·영업
마케팅 운영 자동화는 접근성이 높은 영역입니다. HubSpot AI는 CRM과 마케팅, 세일즈 기능에 AI가 결합된 형태로, 콘텐츠 초안과 이메일, 리드 관리에 쓰입니다. 중소기업이나 성장 단계 조직에서 부담 없이 시작할 수 있습니다.
다만 고객 커뮤니케이션을 자동화할 때는 검토 단계를 남겨두는 편이 안전합니다. 초안은 AI가 만들고, 발송 전 사람이 확인하는 구조입니다.
콘텐츠 초안
블로그, 뉴스레터, 캠페인 문구의 초안을 만들고 편집자가 다듬습니다. 브랜드 톤 규칙을 프롬프트에 넣어두면 수정 폭이 줄어듭니다.
사람이 검토
이메일 운영
세그먼트별 문구를 준비하고 발송 전 확인 절차를 남깁니다. 수신 거부와 발송 규칙은 기존 정책을 그대로 따릅니다.
검토 후 발송
리드 관리
문의와 상담 신청을 단계별로 정리하고, 오래 멈춘 건을 담당자에게 알립니다. CRM 필드 정리가 먼저입니다.
CRM 연동
개발 조직
개발팀 생산성을 다룰 때 자주 언급되는 도구가 GitHub Copilot입니다. 2021년에 대중화된 코드 작성 보조 도구로, VS Code와 JetBrains 같은 환경에서 자동완성과 코드 제안을 제공합니다.
효과는 팀 규칙과 함께 들어갈 때 납니다. 리뷰 기준, 테스트 작성 규칙, 생성된 코드를 어떻게 검증할지를 정해두면 리뷰 부담이 줄어듭니다. 규칙 없이 도구만 배포하면 리뷰에서 걸러야 할 코드가 늘어납니다.
리뷰 기준
테스트 규칙
도구 환경
데이터 경계
외부 AI 모델에 어떤 데이터를 보내는지는 프로젝트 초반에 정합니다. 고객 개인정보, 계약 정보, 내부 코드처럼 민감한 자료는 모델 호출 전에 분리하거나 마스킹합니다.
로그에 남는 범위, 보관 기간, 접근 권한도 함께 정합니다. 이 경계를 문서로 남겨두면 이후 기능을 늘릴 때 판단이 빨라집니다.
전송 범위
로그 보관
접근 권한
적용 속도
같은 기능도 업무 유형에 따라 체감 속도가 다릅니다. 아래는 Aixo Lab이 상담에서 먼저 확인하는 순서입니다.
내부 업무 자동화
도입이 단순하고 효과 확인이 빠릅니다. 사용자가 한정된 영역부터 시작하기 좋고, 결과가 틀렸을 때 담당자가 바로 알아챌 수 있습니다.
먼저 시작
커머스
문의량이 몰리는 시간대에 분류와 초안이 걸러주면 상담원이 판단에 집중할 수 있습니다. 반품·교환 규정처럼 정답이 정해진 문의부터 붙입니다.
문의 대응
SaaS
신규 사용자가 어디서 멈추는지 요약해 보여주고, 안내 문구 초안을 만듭니다. 정답은 조직마다 다르므로 상담에서 현재 흐름을 보고 정합니다.
현황 확인
도입 절차
순서는 보통 업무 파악, 자동화 대상 선정, 데이터 경계 설정, 프로토타입, 검증, 운영 이관으로 이어집니다. 프로토타입 단계에서 실제 데이터로 결과 품질을 확인합니다.
검증 없이 전체로 확장하면 예외 상황에서 문제가 커집니다. 작은 범위에서 확인하고 넓히는 방식이 안전합니다.
업무 파악
현재 반복되는 일과 판단이 필요한 일을 나눠 적습니다. 담당자별 소요 시간도 함께 봅니다.
자동화 대상 선정
결과를 검증하기 쉬운 기능부터 고릅니다. 문서 요약, 문의 분류, 내부 지식검색이 여기에 해당합니다.
데이터 경계 설정
모델로 보낼 데이터와 남겨둘 데이터를 정하고, 로그 보관 기간과 접근 권한을 문서로 남깁니다.
프로토타입
실제 데이터 일부로 동작하는 최소 버전을 만듭니다. API 연동 방식은 이 단계에서 확정합니다.
검증과 운영 이관
결과 품질과 예외 처리를 확인한 뒤 담당자에게 넘깁니다. 기준을 고치는 사람도 이때 정합니다.
모델은 업데이트되고, 업무 규칙도 바뀝니다. 프롬프트와 분류 기준을 문서로 관리하고, 주기적으로 결과 품질을 점검합니다.
운영 단계에서 누가 기준을 고치는지 정해두면 담당자가 바뀌어도 흐름이 끊기지 않습니다. 모델 교체가 필요할 때도 비교 기준이 남아 있어 판단이 빠릅니다.
프로젝트 사례
진행한 프로젝트는 업무 흐름, 사용한 모델과 연동 방식, 결과를 확인한 기준 순서로 정리해 두었습니다. 비슷한 업무를 가진 조직이라면 우리 상황에 맞게 바꿀 지점을 찾을 수 있습니다.
사례는 결과 수치보다 판단 과정에 초점을 맞춥니다. 어떤 데이터를 넣고 어떤 데이터를 뺐는지, 예외를 어디서 사람이 받았는지가 다음 프로젝트에서 그대로 참고됩니다.
프로젝트 사례 보기
기술 스택
모바일 앱, 반응형 웹, AI 기능을 같은 스택 위에서 관리하면 연동 지점이 줄어듭니다. 어떤 프레임워크와 모델을 쓰는지 먼저 확인하세요.
기술 스택 확인하기자주 묻는 질문
상담에서 자주 나오는 두 가지를 정리했습니다. 더 구체적인 상황은 문의로 알려주시면 현재 흐름에 맞춰 답변드립니다.
문서 요약, 문의 분류, 내부 지식검색처럼 결과를 검증하기 쉬운 기능부터 시작하는 편이 안전합니다. 챗봇은 예상 질문 관리 부담이 큽니다.
외부 모델로 전송되는 데이터 범위, 로그 보관 기간, 접근 권한을 프로젝트 초반에 문서로 정합니다. 민감 정보는 호출 전에 분리하거나 마스킹합니다.
AI 도입 상담
Aixo Lab은 미국에 기반을 둔 소프트웨어 및 AI 솔루션 개발 기업입니다. 한국 기업 환경에 맞춘 적용 방안을 상담에서 함께 정리합니다.
