AI & WORKFLOW AUTOMATION

AI·업무 자동화

외부 서비스의 API나 이미 사용 중인 시스템의 데이터를 연결해, 사람이 반복하던 확인·정리·전달 작업을 프로그램이 처리하도록 만드는 개발입니다. AI 사용 자체를 목표로 삼지 않습니다. 반복적으로 처리하는 업무와 데이터를 확인한 뒤 실제 운영에 맞는 자동화 구조를 만듭니다.

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입력: 문서·데이터·외부 시스템
처리: 규칙 기반 로직과 필요한 AI
확인: 결과 검토와 예외 대응

반복 업무를 계속 사람이 처리하고 있나요?

반복적으로 데이터를 확인하고 정리하는 업무

여러 시스템 사이에 정보를 옮기는 업무

많은 문서에서 필요한 내용을 찾아야 하는 업무

정해진 형식의 데이터를 지속적으로 처리하는 업무

외부 사이트나 API의 데이터를 수집해야 하는 업무

AI 기능을 기존 서비스에 연결해야 하는 업무

업무 흐름에 맞는 자동화를 구축합니다

데이터가 들어오는 지점부터 처리 결과를 확인하는 단계까지 살펴보고, 필요한 코드 자동화와 AI 기능을 구분해 연결합니다.

01
AI API 연동
외부 AI API를 기존 서비스에 연결해 요약·분류·초안 작성처럼 필요한 기능만 붙입니다.
02
RAG·문서 검색
보유한 문서를 검색 가능한 형태로 정리하고 근거를 함께 보여주도록 구성합니다.
03
AI 챗봇
정해진 자료와 업무 범위 안에서만 답하도록 대화 기능을 구성합니다.
04
반복 업무 자동화
같은 순서로 반복하는 확인·정리·전달 작업을 프로그램이 처리하도록 옮깁니다.
05
데이터 수집·가공
흩어져 있는 데이터를 모아 필요한 형식으로 변환하고 정해진 위치에 저장합니다.
06
크롤링
API가 제공되지 않는 공개 데이터를 수집합니다. 가능 여부는 대상 사이트 구조와 이용약관을 먼저 확인합니다.
07
API 기반 시스템 연동
기존 시스템과 외부 서비스를 API로 연결하고 그 사이의 데이터 흐름을 자동화합니다.
08
문서·데이터 처리
엑셀·CSV·문서 파일을 정해진 규칙대로 읽고 정리해 필요한 결과를 만들어 냅니다.
09
기존 프로그램 자동화 기능 추가
운영 중인 프로그램을 그대로 두고 필요한 자동화 기능만 추가합니다.

연결 방식을 먼저 확인합니다

같은 자동화라도 데이터를 어떻게 주고받을 수 있는지에 따라 방법이 달라집니다. 시작 전에 대상 시스템이 어떤 연결을 제공하는지부터 확인합니다.

REST API
가장 일반적인 방식입니다. 제공되는 문서를 확인해 필요한 요청과 응답 형식을 맞춥니다.
Webhook
상대 시스템이 변경 사항을 먼저 보내주는 방식입니다. 받는 주소와 검증 방법을 함께 준비합니다.
파일·CSV
API가 없어도 정해진 위치에 파일이 쌓인다면 그 파일을 읽어 처리할 수 있습니다.
데이터베이스 연동
접근이 가능한 DB가 있으면 데이터를 직접 읽고 쓰는 방식도 함께 검토합니다.
연결 수단이 없는 경우
화면에서만 확인되는 시스템이라면 내보내기 기능, 메일 알림, 파일 출력처럼 대신 쓸 수 있는 경로부터 찾습니다.
크롤링·브라우저 자동화
공개된 화면의 데이터라면 수집을 검토할 수 있습니다. 다만 모든 사이트에서 가능하지는 않습니다.

수집 가능 여부는 먼저 확인합니다

모든 사이트에서 데이터 수집이 가능한 것은 아닙니다. 이용약관, 로그인과 보안 정책, 화면 구조에 따라 가능 여부가 달라지므로 대상 시스템을 먼저 확인한 뒤 진행 여부를 알려드립니다. 확인 전에 가능하다고 안내하지 않습니다.

인증 정보는 작업 확정 후에 받습니다

인증 방식은 시스템마다 다릅니다. API Key, 발급 토큰, OAuth 중 무엇을 사용하는지와 키를 어디에 보관하고 어떻게 갱신할지를 구축 범위에 포함합니다. 실제 키나 계정 정보는 상담 단계에서 주고받지 않고, 작업 범위가 확정된 뒤 안전한 경로로 전달받습니다.

자동화할 단계와 검토할 단계를 나눕니다

업무를 전부 대체한다고 가정하지 않고 프로그램이 처리할 부분과 사람이 확인해야 할 부분을 구분해 진행합니다.

01
현재 반복 업무 확인
지금 누가 어떤 순서로 처리하고 얼마나 자주 반복되는지 확인합니다. 사용 중인 화면과 실제 데이터를 함께 봅니다.
02
자동화 단계와 사람의 판단 영역 분리
프로그램이 처리할 구간과 사람이 검토·승인할 구간을 나눠 정리합니다. 이 범위를 함께 확인해 확정한 뒤 개발을 시작합니다.
03
사용할 데이터와 API 확인
연결할 시스템이 API나 DB 접근을 제공하는지, 인증 방식과 호출 제한은 어떤지 확인합니다. 테스트 계정이나 샘플 데이터가 있으면 이 단계에서 함께 봅니다.
04
자동화 로직 구현
확정한 범위대로 수집·변환·전달 흐름을 구현합니다. 중간 결과를 확인할 수 있는 형태로 만들어 진행 상황을 공유합니다.
05
실제 데이터 테스트와 예외 처리
예시가 아닌 실제 입력으로 돌려 보고, 형식이 어긋나거나 요청이 실패하는 경우의 처리를 함께 정리합니다.
06
실행·확인 등 운영 방식 정리
언제 실행되고 결과를 어디서 확인하는지, 문제가 생기면 어떻게 알 수 있는지 정한 뒤 운영 환경에 적용합니다.

실패했을 때의 처리까지 포함합니다

외부 시스템에 의존하는 자동화는 언젠가 멈추거나 실패합니다. 실패를 없애는 방향이 아니라, 실패했을 때 무엇이 남고 누가 어떻게 알게 되는지를 정해 두는 방향으로 만듭니다.

응답 실패와 timeout
요청이 실패하거나 응답이 오지 않을 때 얼마나 기다리고 어떻게 처리할지 정해 둡니다.
재시도 가능 여부
다시 실행해도 안전한 작업인지 먼저 구분합니다. 중복 실행되면 안 되는 작업은 재시도 대신 보류하고 확인하도록 둡니다.
중복 요청·이벤트
같은 데이터가 두 번 들어오는 경우를 걸러 결과가 중복으로 쌓이지 않게 합니다.
데이터 검증
형식이 어긋나거나 값이 비어 있는 데이터를 그대로 처리하지 않고 걸러 냅니다.
실행 기록
언제 무엇을 처리했고 무엇이 실패했는지 남겨 나중에 원인을 찾을 수 있게 합니다.
알림과 수동 개입
사람이 바로 알아야 하는 실패는 알림으로 전달하고, 직접 다시 실행하거나 건너뛸 수 있는 방법을 함께 만듭니다.

필요한 수준은 시스템마다 다릅니다

하루 한 번 도는 정리 작업과 실시간으로 외부 API를 호출하는 작업은 대비해야 할 범위가 다릅니다. 어느 정도까지 필요한지 먼저 정한 뒤 그 수준에 맞춰 구현합니다.

관리자 화면이 필요한 경우

처리 상태, 실패 내역, 작업 이력, 재실행, 운영 지표처럼 사람이 직접 확인하고 조작해야 하는 항목이 있으면 관리자 화면을 함께 만듭니다. 결과만 파일이나 메시지로 받으면 되는 자동화에는 필요하지 않습니다. 화면이 필요한 경우 관리자 페이지·업무 시스템 개발 범위로 함께 진행합니다.

AI와 일반 자동화를 구분합니다

정해진 규칙으로 충분한 작업에는 일반 코드를 사용하고, 문서 검색이나 자연어 처리처럼 필요한 지점에 AI를 적용합니다. 실제 데이터와 예외 상황을 기준으로 운영 가능한 흐름을 확인합니다.

AI가 필요한지 먼저 판단

정해진 규칙으로 해결할 수 있는 작업인지, 문서 이해나 생성처럼 AI가 필요한 작업인지부터 구분합니다.

사람의 판단 영역을 남김

모든 단계를 자동화한다고 가정하지 않고 검토와 승인이 필요한 지점을 업무 흐름에 포함합니다.

실제 데이터로 테스트

예시 데이터만으로 끝내지 않고 가능한 범위에서 실제 입력 형식과 예상 결과를 기준으로 확인합니다.

기존 시스템과의 연결 확인

현재 사용하는 프로그램과 데이터 저장 위치를 살펴보고 별도 도구 또는 기능 연동 방식을 결정합니다.

비용과 기간은 범위에 따라 달라집니다

같은 자동화라도 연결할 시스템과 필요한 안정성 수준에 따라 작업량이 크게 달라집니다. 정해진 금액을 먼저 제시하는 대신 아래 항목을 확인한 뒤 착수 전에 비용과 일정을 확정합니다.

연동할 시스템과 API 수
연결 대상이 늘어날수록 확인하고 맞춰야 할 규격도 함께 늘어납니다.
기존 시스템 분석 필요 여부
자료가 없거나 만든 사람이 없는 시스템은 구조 파악부터 시작해야 합니다.
인증 방식
단순 키 방식인지, 발급과 갱신이 필요한 방식인지에 따라 작업량이 달라집니다.
처리할 데이터 양
건수가 많아지면 처리 속도와 중단 없이 이어받는 구조를 함께 고려해야 합니다.
실시간 처리 여부
정해진 시각에 한 번 도는 작업과 실시간 처리는 대비할 범위가 다릅니다.
실행 주기와 배치 구조
얼마나 자주 실행되고 밀렸을 때 어떻게 처리할지에 따라 구조가 달라집니다.
관리자 화면 필요 여부
사람이 확인하고 조작할 화면이 필요하면 그만큼 범위가 늘어납니다.
실패 재처리·기록·알림 수준
어디까지 자동으로 복구하고 어디부터 사람에게 알릴지 정해야 합니다.
테스트 환경 제공 여부
운영 데이터로만 확인해야 하면 더 조심스럽게 진행하게 됩니다.
배포·운영 환경
기존 서버에 올리는지 새로 준비하는지에 따라 설정 작업이 달라집니다.

기간도 같은 기준으로 달라집니다. 연결 대상이 하나이고 처리 규칙이 명확하면 빠르게 끝나지만, 기존 시스템 분석이 필요하거나 실시간 처리와 운영 화면이 함께 들어가면 그만큼 늘어납니다. 확인 전에 기간이나 금액을 먼저 약속하지 않습니다.

범위 확인 요청하기

자주 묻는 질문

어떤 업무를 자동화할 수 있나요?

정해진 순서로 반복하는 데이터 수집·정리·전달 작업이나 문서 검색, 외부 API 연동 등을 검토할 수 있습니다. 현재 업무 과정을 확인한 뒤 자동화 가능한 단계와 사람이 판단해야 하는 단계를 나눕니다.

AI를 꼭 사용해야 하나요?

그렇지 않습니다. 조건과 규칙이 명확한 업무는 일반 프로그램으로 처리하는 편이 더 단순하고 안정적일 수 있습니다. AI가 필요한 문제인지 먼저 판단해 적합한 방식을 안내합니다.

기존 프로그램과 연동할 수 있나요?

API나 데이터베이스 등 연결 방법이 제공되는지 확인해야 합니다. 연동 가능한 구조라면 기존 시스템을 유지하면서 자동화 기능을 연결할 수 있습니다.

연결할 API가 없는 시스템도 자동화할 수 있나요?

연결 방법이 API만 있는 것은 아닙니다. 내보내기 파일, 정해진 위치에 쌓이는 데이터, 접근 가능한 데이터베이스가 있으면 그쪽을 사용합니다. 화면에서만 확인되는 경우에는 수집이 가능한 구조인지, 이용약관과 보안 정책에 걸리는 부분은 없는지 먼저 확인한 뒤 가능 여부를 알려드립니다.

API Key나 인증 정보는 어떻게 처리하나요?

서버에서만 읽을 수 있는 위치에 보관하고 화면이나 저장소에 남기지 않습니다. 상담 단계에서는 인증 정보를 받지 않으며, 작업 범위가 확정된 뒤 안전한 경로로 전달받습니다. 갱신 주기가 있는 방식이면 재발급 절차까지 함께 정리합니다.

관리자 페이지도 함께 만들 수 있나요?

필요한 경우에만 만듭니다. 처리 상태나 실패 내역을 사람이 확인하고 다시 실행해야 한다면 함께 구성하고, 결과만 파일이나 메시지로 받으면 되는 자동화에는 넣지 않습니다.

사내 문서를 이용한 AI 검색도 가능한가요?

가능합니다. 사용할 문서 형식과 접근 권한, 검색 범위, 답변에 필요한 근거 표시 방식을 확인한 뒤 RAG 기반 문서 검색 구조를 검토합니다.

개발 기간은 어떻게 정해지나요?

연동할 시스템 수, 기존 구조를 분석해야 하는지, 실시간 처리와 운영 화면이 포함되는지에 따라 달라집니다. 범위를 확인한 뒤 착수 전에 일정을 확정하며, 확인 전에 기간을 먼저 약속하지 않습니다.

자동화 구축 전에 무엇을 준비해야 하나요?

현재 업무 순서와 사용하는 데이터, 반복 빈도, 원하는 결과를 알려주시면 됩니다. 샘플 데이터와 사용하는 시스템의 연결 방법이 있으면 범위를 더 구체적으로 확인할 수 있습니다.

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현재 처리 방식과 사용하는 데이터, 원하는 결과를 확인한 뒤 자동화 가능한 범위와 적합한 구현 방식을 안내합니다.

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