요즘 기업마다 AI 도입이 큰 관심을 받고 있습니다. 많은 회사가 “AI만 도입하면 업무가 자동화되고 생산성이 폭발할 것”이라는 기대를 품고 챗봇을 도입하고, LLM 솔루션을 도입합니다. 그러나 몇 달이 지나도 눈에 띄는 성과는 없고, AI는 여전히 이메일 작성이나 보고서 작성 등 단순 업무 보조에만 활용되는 경우가 많습니다.

문제의 핵심은 “데이터”입니다. AI는 마법사가 아니라, 데이터를 기반으로 학습하고 판단하는 도구입니다. 데이터가 준비되지 않으면 아무리 뛰어난 AI라도 제대로 기능할 수 없습니다.

AI에 대한 기대와 현실의 괴리

💬 “AI가 해결해줄 거라 믿었는데…”

많은 기업이 AI를 마법처럼 생각하며, AI 붐에 편승해 서둘러 도입을 추진합니다.

그러나 대부분의 프로젝트는 PoC(개념 증명) 단계에서 멈추거나, 단순 업무 보조 수준에 그치는 경우가 많습니다. “AI가 알아서 다 해줄 것”이라는 기대는 현실과 큰 차이가 있습니다.

👉🏻 현실 사례를 보면 다음과 같습니다.

• ⚠️ AI에게 “우리 회사 영업 데이터를 분석해 달라”라고 요청했지만, “데이터를 찾을 수 없습니다”라는 답변만 돌아옵니다.
• ⚠️ 수년간 쌓인 고객 관리 노하우가 영업팀 개인 PC의 엑셀 파일 안에 갇혀 있습니다.
• ⚠️ 계약서는 PDF, 회의록은 워드, 실적 데이터는 각 팀의 엑셀 파일로 흩어져 있어 AI가 접근할 수 없는 상태입니다.

결국 AI는 마법 지팡이가 아닙니다. 학습할 데이터가 준비되지 않으면, 아무리 뛰어난 AI라도 제대로 기능할 수 없는 텅 빈 깡통에 불과합니다.

데이터 사일로와 AI의 한계

💬 “제각각 흩어져버린 데이터?”

AI의 지능은 100% 학습 데이터에서 나옵니다. 데이터가 흩어져 있고 표준화되지 않으면 AI는 제대로 활용될 수 없습니다.

👉🏻기업에서 나타나는 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

• ⚠️ 핵심 업무 데이터가 직원 개인 PC의 '최종본_진짜최종.xlsx'에 저장되어 있습니다.
• ⚠️ 계약서, 제안서, 보고서는 각각 다른 형식의 문서 파일로 흩어져 있습니다.
• ⚠️ 팀 간 데이터 공유가 안되어, 같은 정보를 중복으로 관리하고 있습니다.
• ⚠️ 데이터는 있지만 표준화되지 않아, AI가 읽을 수 있는 구조가 아닙니다. 

이 상태를 ‘데이터 사일로(Data Silo)’ 현상이라고 합니다. 데이터가 각각 자물쇠로 잠긴 창고에 갇혀 있어, AI가 접근할 수 없는 상태입니다.

AI를 요리사에 비유하면, 데이터는 식재료입니다. 식재료가 냉장고에 잠겨 있다면 아무리 뛰어난 요리사라도 요리를 만들 수 없습니다.

AI 전환을 위한 전제 조건 : 데이터 표준화와 시스템화

💬 “데이터가 준비되어야 AI가 힘을 쓸 수 있다”

AI를 제대로 활용하려면, 사람이 읽는 문서가 아니라 기계(AI)가 읽고 이해할 수 있는 ‘구조화된 데이터(Structured Data)’가 필요합니다. 즉, 데이터베이스(DB) 기반의 시스템화가 선행되어야 합니다.

🌐 DX(Digital Transformation)가 먼저다.

기업 내부 데이터를 보면 꼭 퍼즐 조각 같습니다. 부서마다 파일명, 용어, 저장 방식이 제각각입니다.

제일 먼저 할 일은 흩어진 데이터를 한데 모으는 것입니다. 엑셀, ERP, CRM, 구글 드라이브, 사내 서버… 여기저기 흩어진 정보를 모은 뒤, 예를 들어 ‘고객’, ‘Client’, ‘User’ → ‘Customer’라는 용어로 통일시키는 작업 등 데이터 구조를 정리해 줘야합니다.

• ⚙️ 엑셀, 워드 수작업에서 벗어나 시스템 기반 업무 프로세스로 전환합니다.
• 📁 흩어진 데이터를 통합하고 표준화(Data Cleansing)합니다.
• 🗄️ DB에 체계적으로 저장하여 언제든 접근할 수 있도록 관리합니다.
• 📈 데이터 파이프라인 구축으로 실시간 데이터 흐름을 확보합니다.

👉🏻 데이터 흐름 변화 예시는 다음과 같습니다.

• 🔴 Before: 엑셀 → 개인 PC → 이메일 → 수작업 취합 → 분석 불가
• 🟢 After: 시스템 입력 → DB 자동 저장 → 통합 관리 → AI 학습 → 인사이트 도출

DX가 기반이 되어야 AX(AI Transformation)를 통해 AI를 진짜 성과를 내는 도구로 활용할 수 있습니다.

AI 준비 단계, 데이터 취합 및 관리를 위한 시스템 구축 방법 : SI vs 자체개발 vs 노코드(No-Code)

💬 “AX, 첫걸음 쉽게 시작하는 방법”

기업 현장에서 이런 고민을 할 때, 가장 먼저 부딪히는 장벽은 '비용’과 '시간'입니다. 전통적인 방식으로 시스템을 구축하려면 SI 업체와 수천만 원짜리 계약을 맺거나, 내부 개발팀을 꾸려야 하는데 현실적으로 쉽지 않기 때문입니다.

🔍 SI vs 내부 자체 구축 vs 노코드(No-Code) 비교

과연 우리 조직에는 어떤 방식이 맞을까요? SI 외주, 내부 자체 구축, 그리고  노코드(No-Code) 방식을 핵심 항목별로 비교해 보았습니다.

위의 표에서 보시는 것처럼 각각의 개발 방식마다 명확한 장단점이 있으며 정답은 없습니다.

🔍 결정 장애 해결! 상황별 선택 가이드

"그래서 우리는 뭘 선택해야 해?"라고 묻는다면, 정답은 '기업의 상황'에 달려 있습니다. 아래 가이드를 통해 우리 회사에 딱 맞는 방법을 찾아보세요.

✅ 1. 이럴 땐 'SI 외주 개발'을 선택하세요

• 은행의 차세대 시스템처럼 수백억 원 규모의 초대형 프로젝트일 때
• 한 번 구축하면 수년간 요구사항 변경이 거의 없는 정형화된 프로세스일 때
• 내부에 IT 관리 인력이 전무하여, 운영까지 통째로 맡겨야 할 때

✅ 2. 이럴 땐 '내부 IT 자체 구축'을 선택하세요

• '배달의민족'이나 '토스'처럼 IT 플랫폼 서비스 자체가 사업의 핵심일 때
• 고객에게 보여지는 B2C 앱으로, 미세한 UX/UI 컨트롤이 생명일 때
• 핵심 코어 기술을 내재화하여 회사의 자산으로 남겨야 할 때

✅ 3. 이럴 땐 '노코드(No-Code)'를 강력 추천합니다 (Best Choice👍)

• 사내 업무 시스템(ERP, CRM, WMS, 사내 포털) 구축이 목적일 때
• 비즈니스 환경이 자주 바뀌어 빠르고 잦은 수정이 필수적일 때
• IT 예산과 전문 개발 인력은 부족하지만, 엑셀보다는 체계적인 DB 시스템이 필요할 때
• "엑셀 지옥"에 빠져 데이터가 꼬이고 실수가 잦은 중소/중견기업
• IT 팀 지원을 받으려면 6개월을 기다려야 하는 대기업 현업 부서

DX →AX를 위한 가장 현실적인 해결책 : 노코드 개발 도구

특히 다음과 같은 고민을 안고 있는 기업이라면, 노코드가 최고의 솔루션이 될 수 있습니다.

1. "엑셀 지옥"에 빠진 중소/중견기업: 수백 개의 엑셀 파일로 재고 관리, 발주 관리를 하느라 데이터가 꼬이고 실수가 잦은 기업.
2. IT 팀의 지원을 받기 힘든 대기업 현업 부서: IT 팀에 개발 요청을 하면 "6개월 뒤에 가능하다"는 답변만 듣는 영업, 마케팅, 인사팀.
3. 디지털 전환(DX)을 시작하고 싶은 제조/유통 기업: 거창한 ERP 도입은 부담스럽고, 우리 공장/창고에 딱 맞는 가벼운 시스템부터 시작하고 싶은 기업.

👉🏻 노코드(No-Code) 도구를 활용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• ✅ 코딩 없이 엑셀 기반 업무를 DB 시스템으로 전환할 수 있습니다.
• ✅ 현업 담당자가 직접 설계하여 요구사항 반영 속도가 빠릅니다.
• ✅ 개발 기간을 수개월에서 수주로 단축할 수 있습니다.
• ✅ 기존 데이터를 손쉽게 마이그레이션하여 즉시 활용할 수 있습니다.
• ✅ DB 통합과 API 연동으로 AI 학습용 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

🔍 기업용 시스템 개발, 어떤 노코드 도구들이 있을까?

시중에는 다양한 노코드 도구가 있지만, '기업 내부 시스템 구축'에 적합한지는 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 

• Microsoft PowerApps : 
  MS 생태계(Office 365)를 쓰고 있다면 좋은 선택지입니다. 다만, 복잡한 로직 구현 시에는 생각보다 어려운 수식 언어(Power FX)를 배워야 합니다.
   
• Mendix / OutSystems : 
  글로벌 엔터프라이즈 시장에서 유명하지만, 긴 도입 프로세트와 라이선스 비용이 매우 비싸 대기업 및 가용 리소스가 많은 기업 위주로 사용됩니다.
   
• Forguncy (포건시) :
  Excel에 익숙한 한국 기업 환경에 가장 최적화된 도구입니다.
  • 💡 엑셀과 똑같은 UI로 진입 장벽이 가장 낮습니다.
  • 💡 기업 내부 시스템(Legacy DB)과의 연동성이 탁월합니다.
  • 💡 단순 조회뿐만 아니라 복잡한 비즈니스 로직과 화면 UI를 자유롭게 구현할 수 있어, 중소~대기업의 기간계 시스템 대체용으로 각광받고 있습니다.
    
     

* 포건시(forguncy)는 현업 담당자와 개발자 모두에게 친숙한 Excel을 기반으로 데이터 표준화와 디지털 전환을 현실에서 바로 구현할 수 있는 플랫폼입니다.

결론 : 사내 AI 성공의 비밀은 데이터 정리에 있다.

AI는 마법사가 아닙니다. 잘 정리되고 구조화된 데이터를 먹고 자라는 엔진입니다. 아무리 최신 AI 기술을 도입해도, 데이터가 엑셀과 워드 파일에 갇혀 있다면 성과를 내기 어렵습니다.

👉🏻 AI 성공 공식은 다음과 같습니다.

1️⃣ 데이터 통합 및 표준화 (DX) ↓

2️⃣ DB 기반 시스템 구축 (노코드 활용) ↓

3️⃣ AI 학습 데이터 확보 ↓

4️⃣ AX(AI Transformation) 실현

흩어진 엑셀 데이터를 시스템으로 전환하는 것, 그것이 AI 시대에서 살아남는 첫걸음입니다. 노코드 도구 “포건시”를 활용하면 개발자 없이도 현업 담당자가 직접 데이터 혁신을 이끌 수 있습니다.

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