공여사들 진서우 CX 리드가 탭엔젤파트너스 농식품 스타트업 특강에서 발표하고 있다 ·사진 제공: 공여사들
생성형 AI 도입 후 업무 효율이 높아지지 않는 이유는 회사의 맥락과 기준 부재에 따른 것으로, 공여사들은 이를 '일의 구조'를 설계하는 방법으로 해결책을 제시했다.
핵심 요약
•AI 도입 후 업무 효율이 높아지지 않는 이유는 회사의 맥락과 기준 부재에 따른 것으로 분석
•'P.O.S.T' 구조를 통해 회사의 일을 체계적으로 관리하고 AI에게 일할 수 있는 환경을 제공해야 한다
•작은 조직에서는 대표나 핵심 실무자의 업무 기준이 집중되기 쉽지만, 이를 AI에게 전달하기 위한 시스템이 필요하다
공여사들이 지난 9월 30일 탭엔젤파트너스가 마련한 농식품 스타트업 특강에서 AI 도입 후 업무 효율이 높아지지 않는 이유를 회사의 맥락과 기준 부재에 따른 것으로 분석했다. 이들은 프롬프트보다 먼저 AI가 참고할 회사 정보가 정리돼 있어야 한다고 강조했다.
특히 작은 조직에서는 대표나 핵심 실무자의 머릿속에 업무 기준이 집중되기 쉽다고 공여사들은 설명하며, 이를 'AI는 회사에 가장 빨리 들어온 신입'이라고 표현했다. 이에 따라 AI 역시 회사가 어떤 기준으로 일하는지를 먼저 배워야 한다고 강조했다.
공여사들은 이를 위한 방법으로 회사의 일을 프로젝트(Project)·운영(Operation)·SOP·태스크(Task)로 구분하는 'P.O.S.T' 구조를 소개했으며, 실제 활용 사례로 농식품 스타트업의 해외 판로 개척, 박람회 참가, 생산 발주, 샘플 발송 기준 등의 업무를 예시로 들었다.