3분 요약
한 줄로: DS의 일은 "AI로 뭘 할 수 있을까"가 아니라 "이 회사에서 어떤 일을 바꾸면 돈이 되나"를 찾고, 그 일이 실제로 바뀔 때까지 붙어 있는 것이다.
하루의 절반은 고객 쪽에 있다. FDE 1,500명을 조사한 업체 보고서에서 FDE는 근무 시간의 47%를 고객과 보냈다C. DS는 이보다 고객 쪽 시간이 더 길다. 회의실보다 실무자 자리 옆이 일터다.
여섯 단계로 움직인다. ① 현장 진단 → ② 과제 목록과 우선순위 → ③ 가치 가설 → ④ 시범 운영 → ⑤ 업무 재설계 → ⑥ 확산과 보고.
단계마다 문서가 하나씩 남는다. 진단서, 과제 목록, 가치 가설 한 장, 시범 운영 계획서, 업무 재설계 문서, 효과 보고서. 이 여섯 장이 DS의 포트폴리오다.
가장 자주 빠지는 단계는 ⑤다. 싱가포르 기업의 51%가 에이전트를 도입했지만 업무를 다시 설계한 곳은 10%였다C. 도구만 깔고 일하는 방식을 안 바꾸면 효과가 안 난다. DS가 따로 필요한 이유다.
DS의 하루 — 시범 운영 3주 차의 예
아래는 국내 은행 여신 부서에 문서 검토 에이전트를 붙이는 프로젝트를 가정한 하루다. 실제 사례를 섞어 만든 예시다.
| 시간 | 하는 일 | 같이 있는 사람 |
|---|---|---|
| 08:30 | 어제 사용 기록 확인 — 누가 몇 건 썼고 어디서 멈췄나 | 혼자 (대시보드) |
| 09:30 | 여신 심사역 2명 옆에 앉아 실제 사용 관찰 | 실무자 |
| 11:00 | 관찰 결과로 "다음 주에 고칠 것" 3개 정리, FDE와 우선순위 협의 | FDE |
| 13:30 | 리스크관리부와 "에이전트가 틀렸을 때 누가 확인하나" 규칙 회의 | 리스크·준법 |
| 15:00 | 기준선 데이터 다시 확인 — 시범 전 보고서 1건에 며칠 걸렸나 | 부서 관리자 |
| 16:30 | 본부장 주간 보고 자료 작성(사용률·처리 시간·오류 사례) | 혼자 |
| 17:30 | 현장에서 들은 기능 요청을 본사 제품팀에 전달 | 제품팀 |
코드는 한 줄도 안 썼다. 그러나 FDE와의 11시 회의에서 "이 오류는 검색이 잘못 찾아온 건가, 모델이 잘못 읽은 건가"를 구분해 말할 수 있어야 회의가 10분에 끝난다. 이 구분법은 4편에서 다룬다.
여섯 단계와 산출물
① 현장 진단 — 진단서
하는 일. 실무자를 만나 하루 업무를 시간 단위로 받아 적는다. "AI로 뭘 하고 싶으세요?"는 묻지 않는다. 대신 "이번 주에 가장 오래 걸린 일이 뭐였나요?", "같은 걸 반복해서 찾아보는 자료가 있나요?"를 묻는다.
남기는 것 — 진단서 (2~4쪽). - 부서별 반복 업무 목록과 주당 소요 시간 - 업무가 쓰는 데이터와 그 데이터가 있는 곳(시스템·파일·사람 머릿속) - 이미 쓰고 있는 AI 도구와 사용 실태 - 막힌 이유(보안 규정, 데이터 형식, 담당자 부재)
사례. 우리은행은 생성형 AI를 붙이기 전에 직원 포털의 내규·지식관리 기록·전자결재 문서를 AI가 읽기 좋은 구조화 데이터로 바꾸는 작업부터 했다B. 진단서에서 "자료가 AI가 못 읽는 형태로 흩어져 있다"가 나오면 이런 데이터 정리가 1번 과제가 된다.
② 과제 목록과 우선순위 — 과제 목록표
하는 일. 진단에서 나온 후보를 표 하나에 모으고 순서를 매긴다.
사례. KT는 사내 AX 전문가가 현업과 업무를 분석해 AI 적용을 설계하는 'AX 디자인 클리닉'을 열었고, 15개 조직에서 122건이 접수됐다. 절반 넘게가 데이터 수집·정리 자동화였다B. NH농협은행은 직원이 제안한 과제 39건에 우선순위를 매겨 업무용 에이전트 10종을 먼저 만들었다B.
남기는 것 — 과제 목록표.
| 과제 | 주당 시간 | 영향 인원 | 데이터 준비도 | 위험도 | 측정 가능성 | 순위 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PF 보고서 초안 작성 | 20시간 | 30명 | 중 | 중 | 상 | 1 |
| 고객 민원 분류 | 12시간 | 8명 | 상 | 하 | 상 | 2 |
| 내규 질의응답 | 6시간 | 전 직원 | 하(문서 정리 필요) | 하 | 중 | 3 |
순위 기준은 단순할수록 좋다. 자주 하고, 오래 걸리고, 결과를 숫자로 잴 수 있고, 틀려도 사람이 잡을 수 있는 일이 1순위다. 고객 돈이 바로 움직이는 일은 뒤로 미룬다.
③ 가치 가설 — 한 장짜리 문서
하는 일. 1순위 과제 하나에 대해 "이렇게 바꾸면 이만큼 좋아진다"를 한 장에 쓴다. 경영진이 시범 운영 예산을 승인하는 근거가 된다.
남기는 것 — 가치 가설 한 장.
과제: PF 보고서 초안 작성 지금: 심사역이 자료 수집·요약에 건당 5일. 월 40건. 바꾸면: 에이전트가 공시·내부 자료를 모아 초안을 쓰고 심사역은 검토만 한다. 기대 효과: 건당 소요 시간, 월 처리 건수, 검토 단계 오류율. 성공 기준: 시범 4주 뒤 건당 1일 이하, 오류율은 지금보다 높지 않을 것. 위험: 잘못된 수치 인용 → 출처 표시 의무화, 심사역 최종 확인. 필요한 것: 공시 데이터 접근 권한, 심사역 3명의 주 2시간.
농협은행은 이 과제에서 보고서 작성 기간을 5일에서 4시간으로 줄였다고 밝혔다B. 성공 기준을 미리 적어 둬야 나중에 "효과가 있었나"를 놓고 다투지 않는다.
④ 시범 운영 — 시범 운영 계획서
하는 일. 작은 집단에서 정해진 기간 동안 써 본다. 기간·대상·지표·중단 조건을 미리 정한다.
사례. 우버는 1,000명 시범 운영을 거친 뒤 ChatGPT Work를 직원 3만 명 이상에게 배포했다C. 순서가 중요하다. 작게 시작해서 숫자를 확인하고 넓힌다.
남기는 것 — 시범 운영 계획서 (1~2쪽). - 대상: 어느 부서 몇 명, 기간 몇 주 - 지표: 사용률(주 1회 이상 쓴 사람 비율), 처리 시간, 품질(오류·재작업) - 기준선: 시범 전 같은 지표 값(3편) - 중단 조건: 예를 들어 오류율이 기준보다 높으면 멈춘다 - 지원: 매주 현장 방문, 질문 창구
⑤ 업무 재설계 — 업무 재설계 문서
하는 일. 시범 운영에서 효과가 확인되면 업무 절차 자체를 바꾼다. 누가 언제 무엇을 하는지, 에이전트가 어디까지 하고 사람이 어디서 확인하는지를 새로 그린다.
이 단계가 빠지면 "AI를 써도 되는 도구"로 남고, 바쁜 날에는 아무도 안 쓴다. 한국은행 분석에서 생성형 AI로 주당 업무 시간은 1.5시간 줄었지만 처리량은 그대로였다B. 줄어든 시간을 무엇에 쓸지 정하지 않으면 효과가 숫자로 안 남는다.
남기는 것 — 업무 재설계 문서.
| 단계 | 지금 (담당) | 바뀐 뒤 (담당) | 확인 지점 |
|---|---|---|---|
| 자료 수집 | 심사역 (2일) | 에이전트 (10분) | — |
| 초안 작성 | 심사역 (2일) | 에이전트 (20분) | — |
| 검토 | 팀장 (1일) | 심사역 (3시간) | 수치 출처 전부 확인 |
| 승인 | 본부장 | 본부장 | 변화 없음 |
함께 바꿀 것: 업무 매뉴얼, 성과 평가 기준(처리 건수를 다시 정한다), 교육 자료, 오류 신고 절차.
⑥ 확산과 보고 — 효과 보고서
하는 일. 다른 부서로 넓히고, 결과를 경영진에게 보고하고, 현장 의견을 제품팀에 돌려준다.
확산의 두 가지 길. - 위에서 아래로: 효과가 확인된 과제를 다른 지점·부서에 그대로 복제한다. - 아래에서 위로: 직원이 직접 에이전트를 만들게 한다. 서울대병원은 구성원 1명이 에이전트를 1개 이상 만들어 쓰는 체계를 추진한다B. KB금융은 그룹 경진대회에 316명이 참여했고, 직원이 만든 에이전트를 7개 계열사가 같이 쓰기로 했다B. 오렌지 스페인에서는 직원이 만든 에이전트가 1,000개를 넘었다A.
오픈AI 최고재무책임자는 자사 재무조직을 바꾸며 얻은 교훈으로 "전원에게 AI를 주되 해커톤처럼 직접 만들어 보게 하라"를 꼽았다A. 두 길은 같이 간다.
남기는 것 — 효과 보고서 (2~3쪽). - 성공 기준 대비 결과(③에서 정한 숫자) - 사용률 추이 - 비용(라이선스·토큰·사람 시간) - 실패·오류 사례와 고친 방법 - 다음 확산 대상과 필요 예산
여섯 문서 한눈에
| 단계 | 문서 | 분량 | 읽는 사람 |
|---|---|---|---|
| ① 현장 진단 | 진단서 | 2~4쪽 | 프로젝트 책임자 |
| ② 우선순위 | 과제 목록표 | 표 1장 | 경영진·FDE |
| ③ 가치 가설 | 가치 가설 한 장 | 1쪽 | 예산 승인자 |
| ④ 시범 운영 | 시범 운영 계획서 | 1~2쪽 | 현업 관리자·FDE |
| ⑤ 업무 재설계 | 업무 재설계 문서 | 표 + 2쪽 | 현업 전원 |
| ⑥ 확산·보고 | 효과 보고서 | 2~3쪽 | 경영진 |
DS에게 포트폴리오는 이 여섯 장이다. 회사 이름을 지우고 숫자만 남겨도 "이 사람이 무슨 일을 했는지"가 보인다.
DS가 하지 않는 일
- 운영 코드 작성. FDE의 일이다. 다만 시제품(노코드 도구, 간단한 스크립트)은 직접 만들 수 있으면 대화가 빨라진다.
- 영업. Palantir에서 FDE 순환 프로그램을 운영한 사람은 "FDE는 영업직이 아니다"라고 했다B. DS도 계약을 따내는 사람이 아니라 계약한 효과를 내는 사람이다. 다만 효과가 나면 다음 계약이 따라온다.
- 도구 선정만 하는 컨설팅. "이 솔루션을 쓰세요"로 끝나면 DS가 아니다. ⑤와 ⑥까지 가야 한다.
다음 편
3편 「측정과 ROI」에서는 ③에서 적은 성공 기준을 어떻게 재는지, 기준선은 어떻게 잡는지, 숫자가 사람을 속이는 경우는 언제인지 다룬다.
출처
이 편이 인용한 기사는 모두 AX 브리핑 지난 호에 실렸다. 괄호 안은 신뢰 표시(A 공식 자료 · B 언론 보도 · C 업체 주장).
- 2026-05-24 · FDE 1500명 조사, 주당 47%를 고객과 보낸다 C getperspective.ai
- 2026-08-18 · 싱가포르 기업 에이전트 AI 도입 51%…업무 재설계는 10% C technode.global
- 2026-06-03 · 우리은행, 사내 문서 마크다운으로 바꿔 AI 기반 닦아 B etnews.com
- 2026-09-09 · KT 현업 AX 아이디어 122건, 절반 넘게 데이터 자동화 B etnews.com
- 2026-11-09 · 농협은행 AI 에이전트 10종, PF 보고서 5일→4시간 B en.sedaily.com
- 2026-10-25 · 우버, 1000명 시범 뒤 직원 3만 명에 ChatGPT Work 전면 배포 C aiweekly.co
- 2026-06-08 · 한은 "생성형 AI로 주 1.5시간 줄었지만 처리량은 그대로" B hankyung.com
- 2026-08-22 · 서울대병원, 1인 1 에이전트 목표로 스누하이 확산 B medigatenews.com
- 2026-09-07 · KB금융, 직원이 만든 AI 에이전트 7개 계열사 공동자산화 B yna.co.kr
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