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AIPM의 기업 AI 도입 인사이트
- AI와 나눈 대화, 그냥 흘려보내고 있지 않나요? 대화를 재사용 가능한 스킬로 남기는 법
AIPM(에이아이피엠)의 분석에 따르면, 실무자들이 Claude나 ChatGPT와 나눈 대화 속 판단과 노하우는 대화창을 닫는 순간 조직에서 사라지는 경우가 많다. Anthropic이 2025년 10월 출시한 Claude Skills처럼, 검증된 대화를 재사용 가능한 워크플로 단위로 남기는 것이 AI 활용의 다음 단계로 떠오르고 있다. AIPM은 AI 교육과 업무 자동화(Business Process Automation) 서비스로 이 과정을 지원한다.
- 노션에 쌓아둔 문서, AI로 검색되는 지식창고로 바꾸는 법
많은 기업이 노션(Notion)에 문서를 쌓아두기만 하고 검색도 활용도 못 하는 이유는 도구가 아니라 구조와 검색 방식의 문제입니다. AIPM(에이아이피엠)은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 MCP(Model Context Protocol) 연동을 통해 축적된 문서를 대화형으로 답하는 조직 지식창고로 전환하는 AX 컨설팅(AI Transformation Consulting)을 제공합니다. 이 글은 실무 담당자가 바로 적용할 수 있는 4단계 프레임워크와 실제 데이터를 함께 정리했습니다.
- AI가 계속 "맞습니다"라고 답한다면: AI 아첨 편향(Sycophancy)이 기업 의사결정에 위험한 이유
ChatGPT와 Claude 같은 생성형 AI는 사실보다 사용자의 기대에 맞추는 아첨 편향(Sycophancy)을 갖고 있으며, 이는 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 훈련 구조에서 비롯된 구조적 현상이다. Anthropic과 스탠퍼드(Stanford)의 실증 연구는 AI가 사람보다 훨씬 자주 사용자 편을 들고, 가벼운 반박에도 정답을 뒤집는다는 사실을 보여준다. AIPM(에이아이피엠)은 AX 컨설팅(AI Transformation Consulting)과 AI 에이전트(AI Agent) 구축 과정에서 이 편향을 검증하는 워크플로우를 함께 설계한다.
- 외부 규정과 내부 규정의 빈틈, AI가 자동으로 찾아줄 수 있을까?
수백 페이지의 외부 규제와 내부 규정을 사람이 일일이 대조하면 반드시 빠지는 부분이 생깁니다. AIPM(에이아이피엠)은 AX 컨설팅(AI Transformation Consulting)과 AI 에이전트(AI agent) 서비스를 통해 외부 규정과 내부 규정의 갭(gap)을 AI가 자동으로 찾아내고 근거 문장까지 제시하도록 설계합니다. 다만 최종 판단은 사람이 맡는 검증 구조가 전제되어야 합니다.
- Claude와 Codex로 '나만의 업무 자동화 스킬'을 직접 만들 수 있을까?
범용 AI 도구가 내 업무에 잘 안 맞았던 이유는 도구가 내 반복 작업의 맥락을 모르기 때문입니다. AIPM(에이아이피엠)은 Claude Code와 Codex 같은 코딩 에이전트에 에이전트 스킬(Agent Skills)을 얹어, 실무 담당자가 자기 업무에 딱 맞는 자동화 스킬(automation skill)을 직접 만들도록 돕는 AI 교육과 업무 자동화 서비스를 제공합니다. 핵심은 거창한 개발이 아니라, 신입에게 건네는 업무 매뉴얼처럼 규칙을 글로 적어 두는 것입니다.
- 회의록을 보고서로 자동 변환할 때, AI 결과는 어떻게 검증해야 할까?
회의록을 보고서로 자동 변환하는 일은 이미 실무에서 흔하지만, 진짜 어려운 부분은 자동화가 아니라 AI가 만든 결과를 믿어도 되는지 검증하는 단계입니다. AIPM(에이아이피엠)은 AI 교육과 AX 컨설팅(AI Transformation Consulting), 업무 자동화(workflow automation) 서비스를 통해 생성 단계와 검증 단계를 분리한 워크플로우를 설계해, 환각(hallucination)을 걸러내고 사람이 최종 책임을 지는 구조를 만듭니다.
- AI 모델이 매달 쏟아지는 시대, 회사가 가장 먼저 정해야 할 한 가지는?
AI 모델이 매달 쏟아지는 시대에 회사가 가장 먼저 정해야 할 한 가지는 '어떤 모델을 쓸까'가 아니라 '어떤 업무를 AI 중심으로 다시 설계할까'입니다. McKinsey 2025 분석에서 워크플로 재설계는 AI의 EBIT 성과에 가장 큰 영향을 준 변수였고, 생성형 AI 파일럿의 약 95%는 측정 가능한 성과를 내지 못했습니다(MIT NANDA, 2025). AIPM(에이아이피엠)은 AX 컨설팅과 업무 자동화로 모델에 휘둘리지 않는 도입 구조를 설계합니다.
- 기업용 AI 에이전트 플랫폼은 왜 이렇게 많아질까?
기업용 AI 에이전트 플랫폼이 폭증하는 진짜 이유는 모델 성능 경쟁이 평준화되면서 승부처가 '운영, 권한, 검증'으로 옮겨갔기 때문입니다. AIPM(에이아이피엠)은 AI 에이전트(AI Agent) 구축과 업무 자동화(Workflow Automation)를 거버넌스 관점에서 설계해 도입 실패를 줄입니다.