IT & AI2026.10.02
자동화가 오히려 느려지는 경우
자동화는 일을 없애는 게 아니라 옮깁니다. 확인 비용, 예외 비율, 침묵하는 고장, 한 사람 의존 — 그 교환이 손해가 되는 네 가지 조건.
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자동화는 일을 없애는 게 아니라 옮깁니다. 확인 비용, 예외 비율, 침묵하는 고장, 한 사람 의존 — 그 교환이 손해가 되는 네 가지 조건.
안 쓰는 이유는 게을러서가 아니라 대개 새 방식이 개인에게는 더 느려서입니다. 동작 수, 이중 입력, 예외 처리, 그리고 되돌릴 수 있는 마지막 시점.
가장 힘든 업무는 대개 판단이 많은 업무이고, 그건 AI가 가장 못하는 일입니다. 반복·규칙·위험 세 축으로 후보를 추리는 방법.
모아 놔도 검색이 안 되면 폴더를 뒤지는 건 같습니다. 스캔본 문자 인식, 파일 이름 규칙, 표기 통일, 안쪽 정보를 밖으로 꺼내기.
도입 프로젝트의 대부분은 데이터 정리에 잡아먹힙니다. 같은 것이 여러 이름으로 있는 문제부터 입력 방식을 함께 고치는 것까지.
엑셀이 나쁜 도구여서 문제가 생기는 게 아닙니다. 바꿔야 할 신호와 아직 아닌 경우, 그리고 전부 바꾸려다 실패하지 않는 방법.
데모는 잘 도는데 실제 업무에 붙이면 정확도가 무너집니다. 원인을 모델에서 찾다가 몇 주가 사라지는데, 대개 문제는 그쪽에 없습니다. 자동화가 실제로 멈추는 세 가지…
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