— 계약이 아니라 구조를 먼저 점검해야 하는 이유(Outsourcing Risk and Structural Failure) 외주 자체를 부정하려는 글은 아니다.모든 업무를 내부에서 처리하자는 주장도 아니다.이 글은 “외주를 맡겼는데 결과가 기대와 다르다”는 상황이 반복되는 구조를 점검하는 글이다. 현장에서 자주 듣는 질문이 있다. “분명히 잘하는 업체라던데 왜 결과가 애매하죠?”“요구사항은 다 전달했는데 왜 핵심이 빠졌을까요?”“돈은 썼는데 우리 조직은 하나도 바뀌지 않았습니다.” […]

— 비용이 아니라 구조로 계산해야 한다(Automation ROI Framework) 자동화를 도입하면 얼마를 벌 수 있느냐는 질문에는 답하지 않겠다.정부지원사업 선정 확률을 높이는 방법도 다루지 않는다.이 글은 자동화 기술 자체를 설명하는 글이 아니다. 현장에서 반복되는 질문 하나만 다룬다. “이 자동화, 돈이 되나요?” 왜 ROI 계산이 항상 틀릴까? 현장에서 이런 대화가 자주 나온다. “이 업무 하루 2시간 걸립니다.”“그럼 자동화하면

숫자를 보여주는 것이 아니라 어떤 기준으로 판단할지를 먼저 정한다(Decision Criteria) 우리는 왜 숫자를 먼저 요구하는가? “데이터로 분석해보죠.”“이번 달 수치가 어떻게 나왔습니까?”“그래프를 한 번 뽑아보세요.” 숫자를 보는 것 자체를 부정하려는 것은 아니다.데이터 분석 기법이나 시각화 도구를 설명하려는 글도 아니다. 내가 먼저 묻는 질문은 이것이다. 그 숫자를 보고 무엇을 결정할 것인가?어떤 수치가 나오면 행동을 바꿀 것인가?임계값은 정해져

– 자영업 마케팅 자동화 산업 적용 사례(Small Business Automation) 자동화 툴 추천 글이 아니다.특정 플랫폼 기능을 비교하지도 않는다.이 글은 자영업 매장의 홍보 자동화 구조를 어떻게 설계해야 하는지에 대한 실행 설계안이다. “홍보는 하고 있는데 왜 효과가 없을까?” 현장에서 가장 많이 나오는 질문은 이것이다. 문제는 노력 부족이 아니다.문제는 흐름 설계가 없다는 것이다. 구조가 없는 매장의 사례 전북

– 도구는 맞았지만 구조가 틀렸던 이유(AI Automation Failure) [사고 정리] AI 자동화 실패 원인 5가지 구조 분석 AI 도입 방법을 설명하는 글이 아니다.툴 비교도 하지 않는다. 이 글은 한 가지 질문에 답하기 위해 작성했다. 왜 도구는 맞았는데 자동화는 실패하는가? 현장에서 가장 많이 듣는 말은 이것이다. “RPA도 넣었고, GPT도 붙였고, 대시보드도 만들었는데 왜 체감이 없습니까?” 문제는

자동화는 결과물이다. 입력·책임·검증 기준이 정리되지 않으면 자동화하지 않는다(Pre-Automation Design) 우리는 왜 자동화를 먼저 말하는가? “이 업무 자동화할 수 있습니까?”“RPA나 AI 붙이면 인건비 줄어들지 않나요?”“엑셀 대신 시스템으로 돌리면 끝나는 것 아닙니까?” 나는 이런 질문에 곧바로 솔루션을 제시하지 않는다.자동화 도구 비교나 기능 설명은 이 글의 목적이 아니다.내가 먼저 묻는 것은 이것이다. 지금 그 업무의 입력 기준은 무엇인가?누가

툴을 가르치기 전에 그 업무가 어떤 흐름으로 돌아가는지부터 해석한다 우리는 왜 자꾸 도구부터 묻는가? “어떤 AI 툴이 좋습니까?”“이 업무는 ChatGPT로 가능합니까?”“KNIME이 좋을까요, Python이 좋을까요?” 나는 이런 질문에 바로 답하지 않는다.도구 추천이 목적이라면 다른 강의를 찾는 편이 낫다. 내가 다루는 것은 기능 비교가 아니다.업무가 어떤 흐름으로 움직이고 있는지,그 구조를 먼저 해석하는 일이다. 툴은 마지막에 붙는다.흐름이 보이지

나는 동기부여 강사가 되고 싶었던 적이 없다.사람을 뜨겁게 만드는 말보다, 일이 돌아가는 방식을 정리하는 사람이 되고 싶었다. 왜 그랬을까?강의장에서 박수를 받아도, 현장에 돌아가면 달라지지 않는 경우를 여러 번 봤기 때문이다.그때 나는 질문하게 됐다.“사람을 바꾸는 것이 먼저인가, 구조를 바꾸는 것이 먼저인가?” 사람은 쉽게 변하지 않는다.하지만 구조는 설계할 수 있다. 업무 흐름, 보고 체계, 데이터 관리 방식,

지식을 설명하는 사람일까, 아니면 다른 역할이 있을까? Problem-Solving Instructor 나는 강의를 할 때 스스로에게 먼저 선을 긋는다.최신 툴을 빠르게 정리해주는 역할, 기능을 대신 실습해주는 역할, 트렌드를 요약해주는 역할은 내가 맡지 않겠다고 말한다. 그런 정보는 이미 충분히 많다. 검색하면 나온다. 영상 플랫폼에도 넘쳐난다. 그렇다면 강의 현장에서 굳이 사람이 필요한 이유는 무엇일까?단순 설명을 위해서라면 녹화 영상으로도 충분하지

나는 왜 스스로를 AI 강사라고 부르지 않고 문제해결자라고 말할까?(Applied AI Practitioner)강의를 하지 않는다는 뜻은 아니다. 교육을 가볍게 본다는 뜻도 아니다. 다만, 내가 다루는 중심이 기술 설명인지, 아니면 현장의 문제인지에 따라 정체성이 달라진다고 보기 때문이다. AI를 가르치는 일은 점점 쉬워지고 있다. 툴은 직관적으로 바뀌고 있고, 사용법 영상도 넘쳐난다. 그렇다면 지금 필요한 것은 무엇일까? 기능을 아는 사람일까,