① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
1인 기업을 운영하면서 해외 공급사로부터 컴퓨터 제품을 대량 조달하는 업무를 진행하게 되었습니다. 이 과정에서 여러 업체의 제품 사양, 가격, 배송비, 무역조건, 인증자료 등을 동시에 비교해야 했습니다.

문제는 공급사마다 정보를 제공하는 방식이 달랐다는 점입니다. 어떤 업체는 채팅으로 제품 사양과 가격을 알려주었고, 어떤 업체는 인증서를 PDF로 보냈으며, 배송조건이나 원산지증명서 발급 가능 여부는 별도로 다시 질문해야 했습니다.

비교해야 할 항목도 CPU, 메모리, 저장장치, Wi-Fi 규격, 영상 출력, 제품 단가, 배송비, EXW·DAP·DDP와 같은 무역조건, 인증자료 등으로 많았습니다. 자료가 쌓일수록 이미 확인한 내용을 다시 찾거나, 업체별로 아직 확인하지 못한 항목을 빠뜨릴 가능성이 커졌습니다.

그래서 생성형 AI를 단순한 질문 답변 도구가 아니라, 흩어진 정보를 정리하고 다음에 해야 할 일을 찾아주는 업무 보조 도구로 활용하기 시작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI를 활용해 공급사와 주고받은 내용을 일정한 기준으로 구조화했습니다.

먼저 각 업체의 답변에서 CPU, RAM, 저장장치, 네트워크, 운영체제, 제품 가격, 배송조건, 인증자료 등 필요한 항목을 추출해 동일한 형식으로 정리하도록 했습니다.

그다음에는 단순히 업체를 비교해 달라고 하지 않고, 현재 자료에서 확인된 항목과 확인되지 않은 항목을 구분해 달라고 요청했습니다.

예를 들어 한 공급사에는 제품 가격과 배송비가 모두 확인되어 있지만 다른 공급사에는 배송비가 빠져 있다면, AI가 이를 비교 과정에서 별도로 표시하도록 했습니다. 인증자료 역시 이미 받은 자료와 아직 확보하지 못한 자료를 나누어 정리했습니다.

확인이 필요한 항목이 나오면 AI를 이용해 해외 공급사에 보낼 후속 질문도 작성했습니다. 이미 받은 내용을 다시 질문하지 않고, 현재 부족한 정보만 간결하게 확인할 수 있도록 영문 메시지를 정리하는 데 활용했습니다.

전체적인 과정은 다음과 같았습니다.

`공급사 자료 수집 → AI를 이용한 항목별 구조화 → 누락 정보 탐색 → 공급사 추가 질문 작성 → 회신 반영 → 다시 비교 → 사람이 최종 검토`

다만 인증이나 통관처럼 실제 비용과 법적 절차에 영향을 줄 수 있는 정보는 AI의 답변만으로 판단하지 않았습니다. 공급사가 제공한 원본 서류와 공식 자료를 다시 확인한 뒤 최종 결정을 내렸습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 복잡했던 업무가 하나의 반복 가능한 과정으로 정리되었다는 점입니다.

이전에는 여러 채팅방과 문서를 오가면서 필요한 정보를 직접 찾았다면, AI를 활용한 뒤에는 먼저 정보를 같은 기준으로 정리하고, 그다음 빠진 내용을 찾아 추가 질문을 하는 순서로 업무를 처리할 수 있었습니다.

특히 AI가 잘한 부분은 ‘정답을 알려주는 것’보다 무엇이 아직 확인되지 않았는지를 찾아주는 것이었습니다.

덕분에 공급사별 조건을 보다 쉽게 비교할 수 있었고, 이미 받은 자료를 다시 요청하거나 특정 조건을 확인하지 않은 채 다음 단계로 넘어가는 일을 줄일 수 있었습니다.

또 해외 업체와의 영어 커뮤니케이션에서도 원하는 내용을 먼저 정리한 뒤 질문을 작성할 수 있어, 긴 문장을 반복해서 직접 작성하는 부담을 줄일 수 있었습니다.

AI가 최종 의사결정을 대신한 것은 아닙니다. 대신 반복적인 정보 정리와 비교를 보조함으로써 저는 서류 검증과 실제 구매 조건 판단처럼 사람이 직접 해야 하는 일에 더 집중할 수 있었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
제가 활용한 방식의 핵심은 AI에게 처음부터 “어느 업체가 가장 좋은가?”라고 판단을 맡기지 않았다는 점입니다.

대신 AI의 역할을 세 가지로 제한했습니다.

첫째, 서로 다른 형식의 정보를 동일한 기준으로 구조화하는 것.
둘째, 현재 자료에서 빠진 정보나 추가 확인이 필요한 항목을 찾아내는 것.
셋째, 사람이 직접 확인할 수 있도록 원문과 후속 작업을 연결하는 것입니다.

이 방식을 사용하면 AI가 부정확한 판단을 하더라도 최종 결정에 바로 반영되는 것을 방지할 수 있습니다. 또 중요한 정보는 AI의 요약만 보지 않고 반드시 원본과 비교했습니다. 인증서라면 실제 문서의 제품명과 적용 범위를 확인하고, 무역이나 행정 절차에 관한 내용이라면 공식 자료를 다시 확인했습니다.

개인정보와 영업정보도 필요한 범위에서만 활용했습니다. 공모전처럼 외부에 사례를 공개해야 할 때는 실제 업체명, 개인 연락처, 이메일 등 제3자의 정보가 노출되지 않도록 익명화하는 방식으로 정리했습니다.

결국 제가 만든 방식은 ‘AI가 결정하는 업무’가 아니라 ‘AI가 정리하고 사람이 검증하는 업무’입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
이 방식은 별도의 프로그램을 만들지 않아도 생성형 AI를 사용할 수 있다면 쉽게 적용할 수 있습니다.

예를 들어 여러 업체에서 견적을 받은 사람이 있다면 다음과 같은 방식으로 따라 할 수 있습니다.

먼저 각 업체의 자료를 모은 뒤 비교에 필요한 항목을 정합니다. 이후 AI에게 모든 업체의 정보를 같은 항목으로 정리하게 하고, 확인되지 않은 정보를 별도로 표시하도록 요청합니다. 그 결과를 보면서 필요한 질문을 추가로 보내고, 업체의 답변이 오면 다시 표를 업데이트합니다.

마지막으로 가격, 계약조건, 인증, 법률 등 중요한 사항은 반드시 사람이 원문이나 공식 자료로 다시 확인합니다.

이 방법은 해외 조달뿐 아니라 여러 업체의 서비스 견적 비교, 제품 구매, 외주업체 선정, 장비 도입 검토처럼 서로 다른 자료를 비교해야 하는 다양한 업무에 활용할 수 있습니다.

특히 인력이 적은 소상공인이나 1인 기업의 경우 한 사람이 여러 업무를 맡아야 하기 때문에, AI를 이러한 정보 정리와 누락 점검 도구로 활용하면 업무 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

저에게 AI는 모든 일을 대신 처리하는 직원이 아니라, 사람이 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 정보를 정리해 주는 ‘두 번째 팀원’이었습니다.

AI가 사람을 대신 판단하게 하는 것이 아니라, 사람이 판단해야 할 부분에 더 집중할 수 있도록 돕는 것.

이것이 제가 실제 업무에서 활용하고 있는 AI 활용 방식입니다.