Overview
시니어 헬스케어 AIoT 기업에서 전사 AI 도입(AX) 프로젝트를 총괄했습니다. 매출 대시보드·신사업 발굴·LLM Wiki 볼트·온보딩·스킬 교육 5개 트랙을 설계하고, 개인 볼트에서 검증한 체계를 팀 전체로 확산시켰습니다.
Problem
이메일·슬랙·문서에 흩어진 회사 데이터가 지식으로 축적되지 않았고, AI 도입은 “무엇을 어떻게”가 불명확했습니다. 공용 AI 계정 1개를 전원이 돌려쓰는 구조라 개인 맞춤형 AI 활용 자체가 불가능했습니다.
Approach
“AI를 쓰자”가 아니라 “기록이 남는 경로를 먼저 만든다”를 1단계로 정의했습니다. LLM Wiki 방법론을 습득(5월 수강 → 8월 수료)해 본인 볼트에서 ingest·tag·lint·훅 체계를 먼저 검증한 뒤, 경영진 보고서(구축 목적 5개, 데이터 연결 4단계 로드맵, 역할별 활용 예시, 안전장치 5원칙)로 승인을 받았습니다. 팀장 1:1 세팅을 5영업일 연속 진행하며 막히는 지점을 STEP A(강사와 수작업 9단계, AI 사용량 0)·STEP B(설치 프롬프트) 체크리스트로 전환해 혼자서도 설치 가능한 패키지로 만들고, 계정 구조를 1인 1계정으로 재설계했습니다. 회의록은 로컬 음성 전사 파이프라인을 직접 구축해 자동 적재했습니다.
Results
볼트 페이지 99·고아 노트 0·처리율 95%, 누적 ingest 38회. 상시 사용 3인에서 4인으로 확대 확정. 설치 패키지가 사외 교육 커리큘럼 원고이자 사내 온보딩 실행본으로 이중 사용되며 중소기업 대상 B2B AI 구축 사업의 제품 원형이 되었습니다. 회의록 전사는 56분 녹음을 20분 만에 처리합니다.
Lessons Learned
“이만큼 했다”와 “이만큼 아꼈다”는 설득력이 다릅니다. 후자만 고객의 도입 근거이자 사내 예산의 근거가 됩니다. 구축의 다음 단계는 환산 가치 측정이고, 그 측정 항목까지 진단해 두었습니다.