목록으로
업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
AI로 업무 자료와 노하우를 연결하는 인수인계 도우미 '이어드림'
AI가 흩어진 업무 자료의 분류를 돕고 담당자의 설명을 함께 연결해, 인계자의 정리 부담과 후임자의 업무 파악 부담을 줄입니다.
🤖 활용 AI 도구
OpenAI Chat GPT API, Chat GPT-6 Astra
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
담당자가 퇴사하거나 다른 업무로 이동하면 파일은 남아 있어도, 후임자가 그 자료만으로 업무를 이어가기는 어렵습니다. 제안서·견적서·예산 자료·협의 기록이 여러 폴더에 흩어져 있고, 파일을 찾아도 현재 진행 상황이나 다음에 처리할 일이 드러나지 않을 수 있기 때문입니다. 인계자가 모든 자료를 정리하고 설명하려면 시간이 들고, 준비를 간소화하면 후임자의 탐색과 재확인 부담이 커집니다.
저희는 이러한 문제를 해결하고자 AI 인수인계 도우미 ‘이어드림’을 기획하고 웹 프로토타입으로 구현했습니다. 반복적인 자료 정리는 AI가 지원하고, 담당자는 자신의 경험과 판단이 필요한 업무 설명에 집중하도록 구성했습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI GPT API를 연결해 업로드한 파일의 이름과 추출 가능한 본문 일부를 분석하고, 자료에 맞는 폴더와 파일 배치를 제안하도록 구현했습니다. 사용자는 자료를 미리 정리하지 않고 업로드한 뒤, 제안된 분류를 검토하며 폴더명을 바꾸거나 파일 위치를 수정할 수 있습니다. 분류가 모호한 자료는 ‘확인 필요’로 구분하도록 했습니다.
자료에서 파악한 프로젝트와 연례 행사 등의 정보는 근거 파일과 함께 보여주도록 구성했습니다. AI가 추정한 내용임을 표시하고, 사용자가 원문을 열어 확인할 수 있게 했습니다. 파일별로 진행 상황, 활용 목적, 유의사항과 코멘트를 직접 남기는 기능도 연결했습니다. 후임자는 파일명·본문 검색과 폴더 탐색으로 자료를 찾고, 관련 설명을 함께 확인할 수 있습니다.
프로토타입과 랜딩페이지 개발에는 OpenAI Codex를 활용했습니다. 서비스가 해결하려는 문제와 이용 흐름을 바탕으로 화면과 기능을 구현하고 수정하는 과정에 사용했습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
프로토타입에서는 파일 보관, 분류 검토, 업무 설명, 자료 탐색을 하나의 흐름으로 연결했습니다. 인계자는 파일에 설명을 붙일 수 있고, 후임자는 해당 자료를 열면서 설명도 함께 확인할 수 있습니다. 파일을 다른 폴더로 옮겨도 설명의 연결이 유지되며, 정리한 폴더 구조와 원본 파일을 ZIP으로 내려받을 수 있도록 구현했습니다.
가상 자료를 활용한 로컬 검증에서는 업로드, 파일 탐색, 설명 저장, 분류 수정과 원본 내보내기 등 주요 흐름을 확인했습니다. 다만 AI 분류 관련 검증에는 모의 응답을 사용했으며, 실제 GPT 호출에 따른 분류 품질이나 기업 현장에서의 시간 절감 효과를 입증한 단계는 아닙니다.
현재 확인한 변화는 자료와 업무 설명을 함께 전달하고 확인할 수 있는 구조를 구현했다는 점입니다. 정리 시간과 탐색 시간이 얼마나 줄어드는지는 향후 같은 자료와 과제로 기존 방식과 비교해 측정할 계획입니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
이어드림은 인계자의 정리 부담과 후임자의 이해 부담을 함께 고려했습니다. 인계자가 자료를 빠르게 넘기는 것만으로는 후임자의 업무 파악이 쉬워졌다고 볼 수 없기 때문입니다.
이를 위해 AI의 분류 제안과 사람의 업무 설명을 결합했습니다. 파일명과 본문으로 파악할 수 있는 분류는 AI가 제안하고, 실제 진행 상황과 주의사항은 담당자가 직접 남기도록 했습니다. 예를 들어 계약 자료에 “거래처 검토 중이며 다음 주 수정안을 전달해야 함”이라는 설명을 연결하면, 후임자는 문서와 후속 업무를 함께 확인할 수 있습니다.
사람이 수정한 파일 배치와 폴더명은 재분석 과정에서도 보존하도록 했습니다. 또한 AI가 제시한 정보에는 근거 파일을 연결하고, 원문에서 확인되지 않는 날짜나 잘못된 파일 참조는 검증 과정에서 거부하도록 구성했습니다. AI 분석이 실패했을 때도 원본을 유지하고 재시도를 안내하도록 했습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
같은 방식으로 자신이 보유한 업무 자료를 모으고, AI의 분류 제안을 검토한 뒤, 후임자가 알아야 할 설명을 관련 파일에 남기는 과정을 적용할 수 있습니다. 정확한 파일명이나 기존 담당자의 폴더 구성에 익숙하지 않은 사람도 검색과 설명을 함께 활용하도록 하는 방식입니다.
이어드림 프로토타입을 재현하려면 실행 환경과 GPT API 설정이 필요합니다. 처음에는 가상 자료나 사용 권한을 확보한 비민감 자료로 시험하고, 분류 결과와 근거를 직접 확인하는 방식으로 시작할 수 있습니다. AI 분석 시 파일명과 본문 일부가 외부 API로 전송되므로, 실제 회사 자료를 적용하기 전에는 자료 반출 기준과 개인정보 포함 여부를 확인해야 합니다.
현재 프로토타입에는 실제 서비스용 계정·초대·접근 권한이 포함되어 있지 않습니다. 기업 도입을 위해서는 이러한 기능을 보완하고, 인계자의 준비 시간과 후임자의 탐색 시간·업무 이해 정확도를 함께 검증할 계획입니다.
서비스 데모 링크 :
https://ieodream-himec-production.up.railway.app/app
담당자가 퇴사하거나 다른 업무로 이동하면 파일은 남아 있어도, 후임자가 그 자료만으로 업무를 이어가기는 어렵습니다. 제안서·견적서·예산 자료·협의 기록이 여러 폴더에 흩어져 있고, 파일을 찾아도 현재 진행 상황이나 다음에 처리할 일이 드러나지 않을 수 있기 때문입니다. 인계자가 모든 자료를 정리하고 설명하려면 시간이 들고, 준비를 간소화하면 후임자의 탐색과 재확인 부담이 커집니다.
저희는 이러한 문제를 해결하고자 AI 인수인계 도우미 ‘이어드림’을 기획하고 웹 프로토타입으로 구현했습니다. 반복적인 자료 정리는 AI가 지원하고, 담당자는 자신의 경험과 판단이 필요한 업무 설명에 집중하도록 구성했습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
OpenAI GPT API를 연결해 업로드한 파일의 이름과 추출 가능한 본문 일부를 분석하고, 자료에 맞는 폴더와 파일 배치를 제안하도록 구현했습니다. 사용자는 자료를 미리 정리하지 않고 업로드한 뒤, 제안된 분류를 검토하며 폴더명을 바꾸거나 파일 위치를 수정할 수 있습니다. 분류가 모호한 자료는 ‘확인 필요’로 구분하도록 했습니다.
자료에서 파악한 프로젝트와 연례 행사 등의 정보는 근거 파일과 함께 보여주도록 구성했습니다. AI가 추정한 내용임을 표시하고, 사용자가 원문을 열어 확인할 수 있게 했습니다. 파일별로 진행 상황, 활용 목적, 유의사항과 코멘트를 직접 남기는 기능도 연결했습니다. 후임자는 파일명·본문 검색과 폴더 탐색으로 자료를 찾고, 관련 설명을 함께 확인할 수 있습니다.
프로토타입과 랜딩페이지 개발에는 OpenAI Codex를 활용했습니다. 서비스가 해결하려는 문제와 이용 흐름을 바탕으로 화면과 기능을 구현하고 수정하는 과정에 사용했습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
프로토타입에서는 파일 보관, 분류 검토, 업무 설명, 자료 탐색을 하나의 흐름으로 연결했습니다. 인계자는 파일에 설명을 붙일 수 있고, 후임자는 해당 자료를 열면서 설명도 함께 확인할 수 있습니다. 파일을 다른 폴더로 옮겨도 설명의 연결이 유지되며, 정리한 폴더 구조와 원본 파일을 ZIP으로 내려받을 수 있도록 구현했습니다.
가상 자료를 활용한 로컬 검증에서는 업로드, 파일 탐색, 설명 저장, 분류 수정과 원본 내보내기 등 주요 흐름을 확인했습니다. 다만 AI 분류 관련 검증에는 모의 응답을 사용했으며, 실제 GPT 호출에 따른 분류 품질이나 기업 현장에서의 시간 절감 효과를 입증한 단계는 아닙니다.
현재 확인한 변화는 자료와 업무 설명을 함께 전달하고 확인할 수 있는 구조를 구현했다는 점입니다. 정리 시간과 탐색 시간이 얼마나 줄어드는지는 향후 같은 자료와 과제로 기존 방식과 비교해 측정할 계획입니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
이어드림은 인계자의 정리 부담과 후임자의 이해 부담을 함께 고려했습니다. 인계자가 자료를 빠르게 넘기는 것만으로는 후임자의 업무 파악이 쉬워졌다고 볼 수 없기 때문입니다.
이를 위해 AI의 분류 제안과 사람의 업무 설명을 결합했습니다. 파일명과 본문으로 파악할 수 있는 분류는 AI가 제안하고, 실제 진행 상황과 주의사항은 담당자가 직접 남기도록 했습니다. 예를 들어 계약 자료에 “거래처 검토 중이며 다음 주 수정안을 전달해야 함”이라는 설명을 연결하면, 후임자는 문서와 후속 업무를 함께 확인할 수 있습니다.
사람이 수정한 파일 배치와 폴더명은 재분석 과정에서도 보존하도록 했습니다. 또한 AI가 제시한 정보에는 근거 파일을 연결하고, 원문에서 확인되지 않는 날짜나 잘못된 파일 참조는 검증 과정에서 거부하도록 구성했습니다. AI 분석이 실패했을 때도 원본을 유지하고 재시도를 안내하도록 했습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
같은 방식으로 자신이 보유한 업무 자료를 모으고, AI의 분류 제안을 검토한 뒤, 후임자가 알아야 할 설명을 관련 파일에 남기는 과정을 적용할 수 있습니다. 정확한 파일명이나 기존 담당자의 폴더 구성에 익숙하지 않은 사람도 검색과 설명을 함께 활용하도록 하는 방식입니다.
이어드림 프로토타입을 재현하려면 실행 환경과 GPT API 설정이 필요합니다. 처음에는 가상 자료나 사용 권한을 확보한 비민감 자료로 시험하고, 분류 결과와 근거를 직접 확인하는 방식으로 시작할 수 있습니다. AI 분석 시 파일명과 본문 일부가 외부 API로 전송되므로, 실제 회사 자료를 적용하기 전에는 자료 반출 기준과 개인정보 포함 여부를 확인해야 합니다.
현재 프로토타입에는 실제 서비스용 계정·초대·접근 권한이 포함되어 있지 않습니다. 기업 도입을 위해서는 이러한 기능을 보완하고, 인계자의 준비 시간과 후임자의 탐색 시간·업무 이해 정확도를 함께 검증할 계획입니다.
서비스 데모 링크 :
https://ieodream-himec-production.up.railway.app/app
