"효과가 있긴 한데, 얼마나요?"
AI를 도입한 회사에 물으면 대개 "좀 편해진 것 같다"고 답합니다. 문제는 이게 다음 투자를 결정할 근거가 못 된다는 점입니다. 대표는 숫자를 봐야 예산을 더 쓸지 판단합니다. 그래서 노하우코치는 도입을 측정에서 시작합니다.
먼저 'baseline'을 잰다
효과를 말하려면 도입 전 기준선(baseline)이 있어야 합니다. 손대기 전에 딱 세 가지를 기록하세요.
- 시간 — 그 업무 1건에 지금 몇 분 걸리나
- 건수 — 하루/주에 몇 건 처리하나
- 재작업 — 실수·수정으로 다시 하는 비율
이 숫자가 없으면 나중에 "빨라졌다"를 증명할 수가 없습니다.
같은 잣대로 도입 후를 비교
도입 후 똑같은 항목을 다시 잽니다. 예를 들어 견적서 1건이 30~40분에서 검토 포함 10분대로 줄었다면(사례 예시), 그건 느낌이 아니라 측정된 결과입니다. 월 처리 건수를 곱하면 되찾은 시간이 나오고, 그 시간이 어디로 갔는지(신규 거래처 관리 등)까지 보면 투자 판단이 섭니다.
숫자가 다음 단계를 정한다
측정은 자랑용이 아니라 의사결정용입니다.
- 효과가 큰 업무 → 팀 전체로 확산
- 효과가 애매한 업무 → 프롬프트를 다듬거나 대상에서 제외
- 12주 코칭에서는 이 전후 수치를 정착의 성적표로 씁니다
실제 효과는 회사 환경마다 다릅니다. 그래서 우리는 도입 전후 측정으로 당신 회사의 실제 숫자를 확인해 드립니다. 어디를 먼저 측정할지부터 무료 진단이 우선 업무 Top 3로 짚어 드리고, 정밀 측정은 AX 종합 진단 리포트로 이어집니다.