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자동화 도입 사례

견적(PI)부터 결재까지 RFQ자동화 (자동화 사례3편)

AI 활용불과 2년 전까지만 해도 AI는 막연한 ‘가능성’의 단계에 머물러 있었습니다. 하지만 2025년과 2026년을 지나며 AI는 비즈니스 현장에서 없어서는 안 될 핵심 플레이어로 자리 잡았습니다. 최근 글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면, AI를 적극적으로 도입한 산업의 생산성은 그렇지 않은 산업보다 3배나 폭증한 것으로 나타났습니다. 이제 기업들에 중요한 질문은 "AI를 도입할 것인가"가 아니라 "어떤 업무를, 어느 수준까지 자동화하여 수익으로 바꿀 것인가"가 되었습니다.​실제로 각종 조사 기관은 2026년까지 국내 기업의 약 85%가 AI를 업무에 활용하게 될 것이며, 일상적인 업무의 15% 이상이 자율적인 AI 에이전트에 의해 처리될 것으로 전망하고 있습니다. 특히 한 명이 구매부터 ..

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AI 재고관리 및 보고업무 자동화 ( 사례2편 )

2026년, 글로벌 이커머스와 물류 환경은 그 어느 때보다 복잡해졌습니다. 하지만 역설적이게도 국내 많은 중소기업과 스타트업의 백오피스(Back-office) 풍경은 수년 전과 다를 바 없는 '엑셀과의 사투'를 벌이고 있죠. 특히 유통과 물류를 병행하는 기업의 담당자들에게 매달 돌아오는 AI자동화가 표준화가 되고 있는 시대 흐름에서 기업의 월말 재고 조사와 보고는 단순한 사무를 넘어 비즈니스의 현금 흐름을 막고 인재의 창의성을 갉아먹는 고통스러운 루틴이 되었습니다.​오늘은 엑스보스(X-BOSS)의 월말 재고 취합 및 보고 자동화' 사례를 통해, 왜 수작업 재고 관리가 '지연 비용'의 주범인지, 그리고 이를 AI로 전환했을 때 어떤 드라마틱한 변화가 일어나는지 심층적으로 분석해 보겠습니다.​담당자의 무력감..

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쇼핑몰,커머스 채널별 상품등록 자동화 ( AI자동화 사례 )

요즘 중소기업·스타트업은 “사람을 더 뽑아 해결”하기가 사실상 어렵습니다. 한국경제인협회(FKI) 조사에서도 2025년 하반기 채용 계획이 없거나 미정이라고 답한 기업이 62.8%로 집계됐죠.이 환경에서는 한 명이 여러 역할을 떠안게 되고, 결국 핵심 인재의 시간이 ‘반복,검수,수정’에 소모됩니다. 특히 커머스,유통처럼 “상품 데이터가 곧 매출”인 조직은 여기서 바로 손실이 발생합니다. 영혼을 갉아먹는 '복사/붙여넣기' 반복 업무, 매일 아침 반복되는 엑셀 지옥 최근 한국경제인협회(FKI)의 발표에 따르면 상위 500대 기업 중 62.8%가 하반기 채용 계획을 세우지 못하거나 아예 채용이 없다고 응답했습니다 . 이러한 채용 절벽은 중소기업과 스타트업에 더 큰 파도로 다가오며, 한 명의 인재가 마케팅, 운..

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엑스보스 정리 2편 : 업무자동화,AI 전문용어

안녕하세요, AI, RPA 업무자동화 전문기업 엑스보스입니다. 지난1편에서 모델과 데이터, 비용과 학습의 언어를 정리했다면, 이번 2편은 “현장의 AI 자동화관련 전문용어”를 최대한 쉽게 정리해서 안내드리겠습니다. ​​ RAG ( Retrieval Augmented Generation )RAG는 우리말로 '검색 증강 생성'이라고 합니다. 인공지능이 자기가 배운 지식만으로 답변하는 게 아니라, 외부에서 신뢰할 수 있는 정보를 먼저 찾아보고(검색) 그 내용을 참고해서 답변을 생성(생성)하는 기술입니다.​쉽게 비유하자면, "암기한 내용으로만 시험을 보던 학생이 옆에 '백과사전'을 두고 찾아보며 답안지를 작성하는 것"과 같습니다. 1. RAG가 왜 혁신적인가요?기존 AI(생성형 AI)는 학습한 데이터에만 의존했..

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엑스보스 정리 1편 : 업무자동화,AI 전문용어

회의나 제안서에서 이런 말을 자주 듣습니다. “LLM 붙이면 되죠”, "HITL 삽입해서 정확도를 올려보죠", “RAG로 할루시네이션 잡으면 되죠”, “노코드로 빨리 만들면 되죠.” 문제는 이 문장 안에 모델, 학습, 비용, 데이터 검색, 운영, 자동화 실행이 한꺼번에 섞여 있다는 점입니다. 그래서 오늘은 용어를 같은 성격끼리 묶어서 하나씩 풀어보려고 합니다.기업이 AI를 도입할 때 가장 먼저 하는 착각이 있습니다. “AI다 비슷한 같은 AI아니야?”현실은 정반대입니다. AI는 종류가 다르면, 가능한 업무도 다르고, 비용 구조도 다르고, 운영 방식도 완전히 달라집니다.AGI는 “범용 인공지능”을 뜻합니다. 인간처럼 한 가지 일을 잘하는 수준이 아니라, 여러 영역의 일을 스스로 학습하고 전환해가며 해결하는..

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업무자동화에서 디지털 워커란 무엇인가?

업무자동화 이야기를 하다 보면 요즘 가장 자주 등장하는 단어가 있습니다. 바로 ‘디지털 워커’입니다. 이름만 들으면 멋있고, 그럴듯합니다. 그런데 막상 현장에서는 이런 질문으로 다시 돌아오게 됩니다.“디지털 워커는 RPA랑 뭐가 다른가요?” “AI 에이전트랑 같은 건가요?” “우리 회사도 디지털 워커를 쓰면 사람을 대체할 수 있나요?” 이 글은 그 질문에 대한 답을 최대한 현실적으로 정리하려는 목적입니다. 과장 없이, 실행 관점에서 설명드리겠습니다.​ 디지털 워커의 정의 : 업무 역할을 맡은 소프트웨어 직원 사무자동화 시장에서 “디지털워커”라는 단어가 빠르게 확산되고 있습니다. 예전에는 RPA라는 단어만으로도 충분했습니다. 엑셀 복사, 시스템 입력, 메일 발송 같은 반복 업무를 봇이 대신해 주는 그림이 ..

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워크플로우 자동화 vs 업무자동화 vs RPA 개념,종류,도입방법 (Feat. 엑스보스 )

업무자동화라는 단어가 이제는 너무 익숙해졌습니다. 그런데 막상 기업 내부에서 “우리도 자동화를 해야겠다”라고 결심하는 순간, 질문이 훨씬 구체적으로 변하죠. 자동화는 RPA로 시작해야 할까요, AI 업무자동화가 답일까요, 아니면 Make, n8n, Zapier 같은 워크플로우 자동화가 더 빠를까요. 무엇보다 “이걸 누가 만들고, 어디서 돌리고, 누가 운영하지”라는 현실적인 고민이 함께 따라옵니다. 이 글은 업무자동화의 기본 개념부터, 기업이 도입할 수 있는 자동화의 종류, 그리고 국내에서 많이 거론되는 자동화 솔루션과 기업들을 한 번에 정리해보는 포스팅입니다. 읽고 나면 최소한 “우리 회사는 어떤 자동화가 맞는지”가 감이 잡히도록 구성했습니다.​​자동화의 기본 개념( AX, DX, 하이퍼오토메이션) 쉬운..

AI & RPA

AI업무자동화의 ‘도입’이 아니라 ‘정착’이 필요한 이유 ( 엑스보스 : IBR )

기업들이 AI 업무자동화,AI자동화, RPA, 업무 효율화를 이야기하는 속도는 분명 빨라졌습니다. 그런데 현장에서는 의외로 같은 말이 반복됩니다. “도입은 했는데 체감이 없습니다”, “초기에만 반짝하고 다시 사람 손으로 돌아왔습니다”, “우리 회사 업무에는 맞지 않는것 같습니다” 같은 이야기입니다.​AI자동화 도구는 도입만으로 끝나지 않습니다. 자동화가 업무 프로세스에 붙고, 운영 환경에 올라가고, 사람과 역할 분담이 재설계되고, 예외 상황까지 굴러가야 비로소 ‘정착’이 됩니다. 그리고 도입단계를 벗어나기가 어렵고 이 ‘정착’ 구간에서 많은 기업들이 이탈하는 경우들이 발생합니다.​이번 글에서는 일부 기업들이 AI 업무자동화 정착에 실패하는 현실적인 이유를 C레벨의 관점에서 짚어보고, 시장에서 반복되는 실..

AI & RPA

AI RPA의 미래, Agentic RPA 가까이 와 있다

RPA(Robotic Process Automation)는 더 이상 단순한 '반복 작업 자동화' 도구에 머무르지 않습니다. 기술은 끊임없이 진화하고 있고, 기업의 요구도 함께 변화하고 있죠. 오늘은 지금까지 우리가 알고 있던 RPA에서 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것인지, 그리고 그 변화에 따라 기업들은 어떤 전략을 세워야 하는지를 구체적으로 살펴보려고 합니다.​ 기업들의 요구(NEEDS)는 어떻게 달라지고 있을까?불과 몇 년 전까지만 해도 기업들이 RPA에 기대한 것은 단순했습니다. 반복적인 데이터 입력, 엑셀 작업, 세금계산서 업로드 같은 수작업을 줄이는 것이 주된 목적이었죠. 하지만 디지털 전환의 가속화, 인력 구조의 슬림화, 그리고 유연한 대응이 중요한 경영환경 속에서 기업들은 이제 단순한 자동화..

AI & RPA

RPA 프로그램 비교 – UiPath, Power Automate, Automation Anywhere

기업의 업무자동화가 본격화되면서 RPA(Robotic Process Automation) 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 특히 RPA 플랫폼을 선택할 때 가장 많이 비교되는 글로벌 대표 3대 솔루션이 바로 UiPath, Microsoft Power Automate, Automation Anywhere입니다.표면적으로는 모두 UI 기반의 간편한 개발 환경, 시민 개발자 대상의 접근성을 내세우고 있지만, 실제로는 기술 구조, 학습 장벽, 활용 대상, 라이선스 모델 등에서 분명한 차이점이 존재합니다. 특히, 누구나 드래그앤드롭으로 자동화를 구현할 수 있을 것처럼 보이지만, 비개발직군의 일반인이라면 현실에서 전문가의 개입 없이는 안정적인 자동화 흐름 설계가 쉽지 않다는 것 입니다. 이 글에서는..