AI 업무 자동화, 데이터를 한 호수에 담고 대화로 | AXLake

SQL·BI 툴 없이 말로 시키면 데이터 조회·분석·보고서·대시보드·반복 보고까지 자동. AXLake로 AI 업무 자동화하는 법을 정리했습니다.

지난 몇 달간 여러 기업의 현장에 들어가 AI 도입을 도우면서, 저희는 같은 장면을 반복해서 봤습니다. ChatGPT는 다들 쓰는데, 정작 팀이 반복 업무에 쓰는 시간은 좀처럼 줄지 않았습니다.

처음엔 "아직 익숙하지 않아서"라고 생각했습니다. 그런데 회사를 옮겨 다녀도 이유는 같았습니다. 범용 AI는 아무리 똑똑해도 그 회사의 데이터를 모릅니다. 데이터는 CRM에, 정산은 엑셀에, 계약서와 회의록은 또 다른 툴에 흩어져 있으니, 결국 사람이 매번 무엇을 어디서 가져올지 떠먹여야 했죠. 편해 보여도 손이 계속 가는 이유가 여기 있었습니다.

그래서 저희가 내린 결론은 단순했습니다. 필요한 건 '더 똑똑한 챗봇'이 아니라, 우리 회사의 데이터를 아는 도구다. 그렇게 만든 것이 AXLake입니다. 이름 그대로, 흩어진 사내 데이터를 하나의 '호수(Lake)'에 담고 그 위에서 AI와 대화하며 일하게 했습니다.

작동 방식은 생각보다 단순합니다. 평소 말하듯 시키면 AXLake가 호수에 모인 데이터를 읽고 실무를 처리합니다. 반복되는 업무는 한 번 예약해두면 조회부터 발송까지 알아서 돌아갑니다. SQL도, 무거운 BI 툴도 필요 없습니다.

만들면서 가장 흥미로웠던 건, 시간이 지날수록 격차가 벌어진다는 점이었습니다. 범용 AI는 어제 나눈 대화를 오늘 기억하지 못합니다. 그런데 AXLake는 반대였습니다. 데이터와 대화가 쌓일수록 그 회사의 용어와 일하는 방식을 더 정확히 이해했고, 처음엔 두세 번 되물어야 했던 일이 나중엔 한마디로 끝났습니다. 쓸수록 느려지는 도구가 아니라, 쓸수록 빨라지는 자산이 되더군요.

현장을 돌며 저희가 확인한 건 한 문장으로 정리됩니다. AI 전환의 성패는 도구를 도입했느냐가 아니라, 그 위에서 사람이 실제로 일하게 되느냐에서 갈린다는 것. 흩어진 데이터를 사람이 쫓아다니던 회사가, 데이터 위에서 대화로 일하는 회사로 바뀌는 것 — 저희가 만들고 싶은 변화입니다.

AXLake가 실제로 어떤 업무를 대신하는지, 도입 전에 무엇을 확인해야 하는지는 아래 글에 더 자세히 정리해두었습니다. → https://blog.jocodingax.ai/axlake-ai-work-automation

 

혹시 사내 데이터를 AI로 묶어보려는 팀이라면, 8월 14일까지는 도입 시 워크플로우 하나당  $300 크레딧을 지원하고 있습니다. AXLake가 궁금하시다면 여기서 살펴보실 수 있어요 → https://jocodingax.ai/go/eaab2