"문의를 드리면 영업 전화가 오는 거 아닌가요?"
"어차피 도입하라고 설득하는 자리 아닌가요?"
"저희 상황이 자동화가 될지 안 될지 잘 모르는데, 그것부터 여쭤봐도 되나요?"
진단을 신청하기 전에 이런 질문을 주시는 분들이 있습니다. 당연한 걱정입니다. "무료 상담"이라는 말 뒤에 영업 연락이 따라오는 경험을 한 번이라도 해보셨다면 더 그럴 것입니다. 이 글은 그 걱정에 먼저 솔직하게 답하기 위해 씁니다.
30분 무료 진단에서 실제로 어떤 일이 일어나는지를 기록한 것입니다. 좋게 보이려는 글이 아니라, 진단이 어떻게 진행되는지를 있는 그대로 적었습니다. 신청하기 전에 읽어보고 판단하시면 됩니다.
진단은 어떻게 시작되는가
신청을 하면 이메일로 일정 조율 연락이 갑니다. 지금까지 진행한 상담은 모두 구글 미트로 원격으로 진행했습니다. 보험설계사분도, 사무·운영 업체 대표님도, 기술 서비스 업체 T사도 모두 같았습니다. 대면을 원하시면 별도로 논의할 수 있지만, 원격이 서로에게 더 빠릅니다.
진단 전에 미리 무언가를 준비해오실 필요는 없습니다. 다만 실제 업무 화면을 보여주실 수 있으면 훨씬 정확하게 판단이 됩니다. 지금 쓰고 있는 엑셀 파일, 업무 흐름이 보이는 메신저 화면 캡처, 어디서 시간이 가장 많이 걸리는지에 대한 간략한 메모 — 이 중 하나라도 있으면 더 낫고, 아무것도 없어도 진단은 됩니다.
2026년 현재 AI 자동화 상담 시장이 커지면서, IBK기업은행을 포함한 여러 기관이 중소기업을 대상으로 무료 컨설팅을 내놓고 있습니다. 대부분은 적합성 점수나 ROI 수치를 보여주는 방식입니다. 저희가 하는 방식은 다릅니다. 숫자를 뽑아드리는 게 아니라, 이 업무가 자동화가 되는지 안 되는지를 직접 판단해서 말씀드리는 것입니다.
30분 동안 주로 묻는 것
진단에서 가장 먼저 묻는 것은 "지금 가장 반복적으로 하는 업무가 무엇인가요?"입니다. 이 질문은 어느 업무에 자동화 가능성이 있는지를 파악하기 위한 시작점입니다.
그 다음으로는 이런 것들을 확인합니다.
그 업무가 얼마나 자주 반복되는지입니다. 매일 하는 일인지, 주 1회인지, 월말에만 집중되는지에 따라 자동화의 우선순위와 적합한 방식이 달라집니다. 매일 반복되는 업무일수록 자동화 효과가 빨리 나타납니다.
지금 그 업무를 어떤 방식으로 처리하는지입니다. 엑셀에 직접 입력하는지, 메신저로 받아서 다시 시트에 옮기는지, 종이를 보고 타이핑하는지, 전화로 듣고 정리하는지 — 입력의 형태가 자동화 방식을 결정합니다.
그 업무에서 가장 손이 많이 가는 지점이 어디인지입니다. 전체 업무 흐름에서 가장 반복되고 오래 걸리는 구간이 어딘지를 짚어야 그 구간만 자동화할 수 있습니다.
그 업무를 처리한 결과가 어디로 가는지입니다. 보고서가 되는지, 다른 사람에게 전달되는지, 시스템에 입력되는지 — 출력 형태가 명확해야 자동화 설계를 할 수 있습니다.
이 질문들을 하면서 동시에 "이 업무가 자동화가 가능한지, 가능하다면 어떤 방식이 현실적인지"를 판단합니다.
30분은 길지 않습니다. 처음 10분은 상황을 파악합니다. 다음 10분은 자동화 방향이 있는지 없는지, 있다면 어떤 방식인지를 정리합니다. 마지막 10분은 질문과 답변으로 채워집니다. 여러 업무를 한꺼번에 해결하려고 오시면 30분 안에 결론을 내리기 어렵습니다. 하나의 업무에 집중하는 것이 진단에서 더 선명한 답을 얻는 방법입니다.
"됩니다"와 "안 됩니다" — 결론이 나오는 기준
진단의 목적은 가능 여부를 말씀드리는 것입니다. "가능성이 있을 수 있습니다" 같은 모호한 말을 하지 않으려 합니다.
"됩니다"라고 말할 수 있는 조건은 세 가지입니다.
첫 번째는 반복성입니다. 매번 같은 흐름으로 처리되는 업무일수록 자동화가 잘 됩니다. 그 업무를 10번 할 때 과정이 거의 같다면 자동화 대상입니다. 반대로 매번 상황이 달라서 판단이 개입되는 비율이 높다면, 자동화보다 보조 도구가 맞는 경우가 많습니다.
두 번째는 명확한 입력과 출력입니다. 어디서 무언가가 들어오고, 처리되고, 어디로 나가는지가 명확해야 합니다. "사람이 판단해서 처리하는 부분"이 많을수록 완전 자동화는 어렵습니다. 이 경우에는 판단 단계는 사람이 하고, 나머지를 자동화하는 반자동 방식이 더 현실적입니다.
세 번째는 데이터의 접근 가능성입니다. 입력이 되는 곳, 즉 PDF, 메신저, 이메일, 엑셀, 웹사이트 등에서 필요한 정보를 꺼낼 수 있어야 합니다. 종이에만 있거나 접근이 잠겨 있는 데이터는, 자동화 전에 디지털화가 먼저 이루어져야 합니다.
이 세 가지를 보고 판단합니다. 세 가지가 갖춰지지 않은 경우에는 "이 방향은 지금 시점에서 어렵습니다"라고 말씀드립니다.
"안 됩니다"라고 말했던 경험들
진단에서 나온 결론이 항상 "가능합니다"는 아닙니다.
지금 당장 자동화보다 업무 방식을 먼저 정리하는 것이 맞는 경우가 있습니다. 업무 자체가 아직 정해진 방식이 없어서, 처리할 때마다 방법이 달라지는 상황이 있습니다. 이런 경우에 자동화 시스템을 만들면, 사람이 하는 불규칙한 판단을 기계가 흉내 내려는 상황이 됩니다. 자동화가 오히려 혼란을 늘립니다.
규모 대비 효과가 맞지 않는 경우도 있습니다. 월에 한 번, 그것도 몇 분이면 끝나는 일을 자동화하는 것은 만드는 데 드는 시간과 비용을 생각하면 맞지 않습니다. "자동화"가 목표가 아니라 "시간을 줄이는 것"이 목표라면, 굳이 시스템을 만드는 게 아니라 더 빠른 수작업 방식을 찾는 편이 나은 경우가 있습니다.
기술적으로는 가능하지만, 현재 팀 규모와 운영 방식에서 자동화 시스템을 유지·관리할 여력이 없는 경우도 있습니다. 자동화 시스템은 만드는 것으로 끝나지 않습니다. 입력 데이터 형식이 바뀌거나, 연결된 외부 서비스가 변경되면 조정이 필요합니다. 이걸 감당하기 어려운 상황이라면 "지금 만들어드리는 게 도움이 아닐 수 있습니다"라고 말씀드립니다.
"안 됩니다"라고 말하는 것이 진단을 망치는 일이라고 생각하지 않습니다. 실제로 여러 사례에서, 처음 진단에서 "아직은 준비가 덜 됐다"는 판단이 나왔다가 몇 달 뒤 상황이 정리되고 나서 다시 연락을 주신 경우가 있습니다. 그때는 훨씬 빠르게 진행이 됩니다. 처음 진단이 빈손으로 끝나도, 거기서 얻은 정리가 이후의 방향을 만들어주는 경우가 있습니다. "지금 당장은 아니다"라는 답을 드리는 것이 이 진단의 품질이라고 생각합니다.
진단에서 실제로 오간 대화 — 세 팀의 경우
지금까지 진행된 사례 중 세 팀의 진단 시작 장면을 간략히 기록합니다. 사례 파일에 있는 실제 내용입니다.
보험설계사분의 경우
"보험사에서 견적서가 PDF로 옵니다. 그걸 제가 만든 엑셀 템플릿에 항목별로 옮겨 입력하는데, 매번 이게 제일 오래 걸려요."
진단에서 확인한 것은 이것이었습니다. 입력해야 할 항목들이 정해져 있고, PDF마다 같은 위치에 같은 형태로 나온다는 것. 엑셀 템플릿도 이미 잘 만들어져 있다는 것. 이 경우는 "됩니다"가 나올 수 있는 조건이 세 가지 다 갖춰져 있었습니다.
결론: Claude 세팅과 프롬프트 설계로 PDF 내용이 엑셀 템플릿에 자동으로 들어가는 흐름을 구축했습니다. 이미 쓰던 엑셀 템플릿은 그대로 유지됐습니다.
사무·운영 업체 대표님의 경우
"지시를 말로 하거나 카카오톡으로 보내는데, 나중에 어떻게 됐는지를 확인하려면 제가 직접 한 명씩 물어봐야 해요. 분명히 말했는데 못 들었다는 일도 반복됩니다."
진단에서 확인한 것은 지시가 흩어지는 경로였습니다. 구두로 전달되는 것, 메신저로 가는 것, 회의에서 나온 것이 각각 달랐습니다. 자동화 전에 지시가 한 곳으로 모이는 구조가 필요했습니다. 이미 팀이 쓰는 스프레드시트가 있었기 때문에, 그걸 허브로 쓰는 방향으로 설계했습니다.
결론: ChatGPT와 Claude를 기존 스프레드시트에 연결해, 업무 지시가 자동으로 기록·정리되는 체계를 만들었습니다. 새로운 도구를 배우게 하는 방식이 아니라, 이미 쓰던 시트를 그대로 유지하면서 AI가 정리를 맡는 구조였습니다.
기술 서비스 업체 T사의 경우
"블로그를 해야 하는 건 알아요. 쓸 이야기도 있고요. 근데 현장에서 돌아오면 정말 글 쓸 상태가 아닙니다."
진단에서 확인한 것은 "쓸 이야기는 있는데 글 쓰는 시간이 없다"는 것과, 이미 WordPress 사이트를 운영하고 있다는 것이었습니다. 블로그 플랫폼을 새로 만들 필요가 없었습니다. 이미 있는 것을 그대로 두고, 대표님이 말로 풀어놓은 현장 경험이 WordPress에 자동으로 발행되는 흐름을 만들었습니다.
결론: Claude와 WordPress를 직접 연결해, 검토를 마친 초안이 자동으로 발행되는 시스템을 구축했습니다.
세 사례가 공통으로 보여주는 것은 하나입니다. 진단에서 상황을 정확히 파악했기 때문에, 필요한 것만 만들 수 있었다는 것입니다.
진단 이후 실제로 생기는 일들
진단에서 "가능합니다"가 나왔다면, 그 다음 단계는 구체적인 방향 제안과 견적입니다. 무엇을 어떻게 만들 것인지, 어느 정도 기간이 걸릴 것인지, 비용이 얼마인지를 구축 시작 전에 먼저 확정합니다.
견적은 시작 전에 고정합니다. 진행 중에 "이런 것도 되나요?" 하는 추가 요청이 생기면, 원래 범위에 포함된 것인지 아닌지를 먼저 확인합니다. 포함되지 않은 경우에는 추가 견적 여부를 먼저 안내합니다. 진행하면서 비용이 불어나는 방식은 쓰지 않습니다.
비용 구조가 궁금하신 분들은 서비스 안내 페이지를 먼저 보시면 전체 구조를 파악하는 데 도움이 됩니다.
진단에서 "어렵겠다"는 결론이 나왔다면, 그 이유를 설명드리고 진단은 마무리됩니다. 이후에 영업 연락이 가지 않습니다.
구축이 끝난 뒤 — 인수인계라는 마지막 단계
자동화 구축이 완료되면 인수인계 단계가 있습니다. 시스템을 만드는 사람과 운영하는 사람이 다를 때, 이 단계가 제대로 이루어지지 않으면 처음에는 잘 되다가 작은 변화 하나에 멈추는 경우가 생깁니다.
인수인계에서 하는 것은 크게 두 가지입니다.
하나는 사용 방법을 직접 보면서 익히는 것입니다. 설명서를 드리는 방식이 아니라, 실제 업무 상황을 가정하고 함께 사용해보면서 익히는 방식으로 진행합니다. 보험설계사분의 경우, 직접 PDF를 넣어보면서 엑셀에 들어오는 과정을 확인하고, 혼자서도 같은 방식으로 운영하실 수 있게 될 때까지 함께했습니다.
다른 하나는 "이런 경우에는 어떻게 하면 되는지"를 미리 짚어두는 것입니다. 예상 가능한 변화, 예를 들어 PDF 형식이 조금 달라질 때, 엑셀 시트를 수정해야 할 때, 어떻게 대응할 수 있는지를 알고 가시면 이후에 의존하지 않고 운영할 수 있습니다.
만들어주고 끝내는 방식이 아닙니다. 인수인계까지 완료돼야 실제로 쓸 수 있는 상태가 됩니다. 이 부분이 이후 추가 협업으로 이어진 팀들과 그렇지 않은 경우의 차이를 만드는 지점이기도 합니다.
지금까지 함께한 팀들에서 공통으로 보인 것
지금까지 구축을 진행한 팀들에는 몇 가지 공통점이 있었습니다.
하나는 기존에 쓰던 도구를 버리지 않았다는 것입니다. 보험설계사분이 직접 만들어 쓰던 엑셀 템플릿은 그대로 유지됐습니다. 사무·운영 업체 대표님이 쓰던 스프레드시트도 그대로 사용했습니다. 기술 서비스 업체 T사의 WordPress도 교체하지 않았습니다. 익숙한 도구를 버리게 하고 새 시스템을 배우게 하는 방식은, 실무에서 도입 거부감을 만드는 가장 흔한 이유입니다. 새로 배울 것이 없도록 하는 것이 구축의 기본 원칙입니다.
다른 하나는 인수인계까지 포함된다는 것입니다. 만들어드리고 끝나는 방식이 아닙니다. 보험설계사분의 경우, 본인이 혼자서도 계속 운영할 수 있도록 사용법까지 인수인계하는 것이 컨설팅 범위에 포함됐습니다. 시스템을 만들어주고 운영자만 남겨두면, 나중에 뭔가 바뀌었을 때 대처하지 못하는 상황이 됩니다.
세 팀 모두 구축 이후에 추가 협업으로 이어졌습니다. 재구매 의사를 먼저 말씀해주신 경우도 있었습니다. 이것이 일을 제대로 했다는 신호라고 봅니다.
자주 받는 질문들
"진단 신청 후 얼마나 걸려요?"
신청 후 일반적으로 2~3일 이내에 일정 조율 연락을 드립니다. 이후 일정은 상호 확인 후 잡힙니다.
"진단에서 "가능하다"가 나오면 바로 계약해야 하나요?"
그렇지 않습니다. 진단은 가능 여부를 판단하는 자리입니다. 구축 진행 여부는 이후 별도로 결정하시면 됩니다. 진단 자리에서 바로 결정을 내리실 필요는 없습니다. 진단 후 며칠 뒤에 "진행하겠다"고 연락 주시는 경우도 있고, 한 달 뒤에 내부 논의가 끝난 뒤 연락 주시는 경우도 있습니다. 기다리는 시간 동안 별도 연락은 드리지 않습니다.
"여러 업무를 한꺼번에 자동화하고 싶은데, 진단에서 전부 다룰 수 있나요?"
30분 안에 여러 업무를 전부 판단하기는 어렵습니다. 가장 시간이 많이 걸리거나 가장 반복적인 업무 하나를 먼저 다루는 것을 권합니다. 첫 번째 자동화가 잘 되면 이후에 추가로 이어지는 경우가 많습니다. 실제로 세 사례 모두 그런 방식으로 협업이 넓어졌습니다. 하나씩 쌓는 것이 처음부터 크게 시작하는 것보다 실패 없이 확장하는 방법입니다.
"개발을 전혀 모르는데, 상담이 가능한가요?"
됩니다. 오히려 개발 용어를 쓰지 않고 설명하는 것이 저희 방식입니다. 업무를 설명해주실 수 있으면 충분합니다. 기술적인 판단은 저 쪽에서 합니다. 지금까지 진행한 모든 상담은 대표님이나 실무 담당자와 직접 진행했고, 기술 담당자가 동석하지 않아도 진단에 필요한 내용을 파악하는 데 문제가 없었습니다.
"구글 미트가 아닌 다른 방식은 안 되나요?"
구글 미트를 기본으로 쓰는 것은 화면 공유가 편리하기 때문입니다. 다른 화상회의 도구라도 화면 공유가 되면 됩니다. 전화나 문자로는 판단 정확도가 많이 떨어지기 때문에 권하지 않습니다.
"비용은 언제 알 수 있나요?"
진단에서 구축 방향이 정해진 뒤 견적을 드립니다. 진단 자리에서 바로 말씀드리기 어려운 이유는, 무엇을 만들지를 먼저 정해야 비용이 나오기 때문입니다. 대략적인 금액 범위가 궁금하시다면 서비스 안내 페이지를 먼저 확인하시면 도움이 됩니다.
신청 전에 준비하면 좋은 것들
아무것도 준비하지 않아도 진단은 가능합니다. 다만 준비가 되어 있으면 30분을 더 밀도 있게 쓸 수 있습니다.
"지금 가장 반복적으로 하는 업무 하나"를 미리 생각해오는 것이 가장 중요합니다. 무엇이든 하나만 정해서 오면 됩니다. 막연하게 "전반적으로 자동화하고 싶다"는 상태로 오시면 30분 안에 결론이 나오기 어렵습니다. 업무를 하나로 좁히는 것 자체가 어렵다면, "이 업무를 하루에 몇 번 하는가"를 기준으로 골라오시면 됩니다.
그 업무가 어떤 방식으로 처리되는지를 간략히 말씀드릴 수 있으면 됩니다. "엑셀에 직접 입력하고 있어요", "메신저로 받아서 다시 시트에 옮겨요", "PDF를 프린트해서 보고 타이핑해요" 정도면 충분합니다. 기술적인 설명은 필요 없습니다. 현재 방식이 어떻든, 그 방식이 진단의 출발점이 됩니다.
실제 업무 화면을 공유해주실 수 있으면 가장 정확하게 판단이 됩니다. 말로 설명하는 것보다 화면을 직접 보는 편이 훨씬 빠릅니다. 파일이나 화면 캡처를 미리 준비해오시면 시간 효율이 높아집니다. 업무에 쓰는 엑셀 파일이나 양식이 있다면, 그것을 보여주시는 것만으로도 어떤 방향이 가능한지를 판단하는 데 큰 도움이 됩니다.
신청 안내
진단이 부담스럽게 느껴진다면, "이 업무가 자동화가 가능한지 여부만" 물어봐도 됩니다. 30분 안에 가능 여부를 말씀드리는 것이 진단의 목적입니다. 이후 진행 여부는 전적으로 보내시는 분의 결정입니다.
AI 자동화를 고민하는 분들이 자주 하시는 말이 있습니다. "알아봐야 하는데 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"는 것입니다. 저희 진단이 그 첫 번째 답을 드리는 자리입니다. 가능 여부와 이유를 정리해드리는 것, 그것이 30분의 목적입니다. 가능하다면 "어떻게 가능한지"까지, 가능하지 않다면 "왜 지금은 어려운지"까지 말씀드립니다. 그 판단을 토대로 다음 단계를 선택하시면 됩니다.
진단을 신청하고 싶으시다면 여기서 접수하실 수 있습니다. 영업 전화는 없습니다. 상담 후 판단은 보내시는 분이 하시면 됩니다.