AI 경험이 없는 20명 기업을 위한 문서 요약·문의 분류 도입 업체 선정 가이드

AI를 처음 도입하는 20명 규모의 기업이라면 “어떤 AI 솔루션이 가장 좋은가?”보다 먼저 정해야 할 질문이 있습니다.

우리 회사가 한 달 안에 실제로 써볼 수 있고, 직원이 배워서 계속 활용할 수 있으며, 도입 전후 성과까지 비교할 수 있는 과제는 무엇인가?

문서 요약과 문의 분류는 비교적 시작하기 좋은 업무입니다. 반복성이 있고, 사람이 결과를 검수할 수 있으며, 처리시간이나 정확도 같은 지표를 설정하기 쉽기 때문입니다. 다만 두 과제를 동시에 시작하면 데이터 정리와 교육 범위가 커질 수 있습니다.

따라서 업체 추천을 받을 때는 단순히 AI 기능이나 교육 이력만 확인해서는 부족합니다. 기업 규모와 AI 경험 수준에 맞는 과제를 선정하고, 구축·직원 교육·성과 측정을 하나의 1개월 파일럿 범위로 제시하는지를 기준으로 비교해야 합니다.

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1개월 파일럿은 어디까지 포함해야 할까?

20명 기업의 첫 AI 도입에서 말하는 “구축”은 대규모 시스템 개발을 뜻하지 않아도 됩니다. 초기에는 회사가 보유한 자료와 업무 흐름에 맞춰 AI를 사용할 수 있는 최소한의 환경과 운영 기준을 만드는 것이 현실적입니다.

1개월 파일럿의 기본 범위

단계	주요 내용	확인할 산출물
1주차	업무·데이터 진단, 보안 점검, 대상 과제 확정	업무 진단표, 데이터 목록, 파일럿 계획
2주차	AI 활용 환경 설정, 분류 기준 또는 요약 양식 설계	프롬프트, 템플릿, 분류체계
3주차	직원 실습 교육, 실제 자료 적용	교육자료, 사용 가이드, 실습 결과
4주차	업무 적용, 결과 검수, 성과 측정	성과 리포트, 오류 목록, 개선 제안

업체에 문의할 때는 “AI 교육이 가능한가요?”라고 묻기보다 다음처럼 범위를 구체화하는 편이 좋습니다.

직원 20명 중 실제 사용자는 5~10명으로 정하고, 문서 요약 또는 문의 분류 중 하나를 1개월 동안 시험하고 싶습니다. 사전 진단, 초기 구축, 직원 교육, 운영 지원, 도입 전후 성과 측정, 파일럿 종료 후 개선안까지 포함한 제안서를 요청합니다.

이렇게 요청해야 교육 업체와 솔루션 업체, 컨설팅 업체의 제안 범위를 같은 기준으로 비교할 수 있습니다.

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문서 요약과 문의 분류 중 무엇을 먼저 시험할까?

우선순위는 업무의 유행이나 AI 기능의 화려함으로 정하기보다 다음 네 가지를 점검한 뒤 결정해야 합니다.

1. 보유 데이터의 상태

2. 반복 업무의 명확성

3. 결과 검수 가능성

4. 개인정보·보안 요구사항

두 과제 비교

판단 기준	문서 요약	문의 분류
적합한 데이터	회의록, 보고서, 매뉴얼, 제안서 등	이메일, 게시판, 상담 기록, 문의 양식
업무 반복성	문서마다 형식이 다르면 낮아질 수 있음	문의 유형이 반복되면 높음
초기 구축 난이도	요약 형식과 검수 기준 설계 필요	분류 항목과 담당 부서 기준 필요
성과 측정	처리시간, 누락률, 사실 오류율	분류 정확도, 전달시간, 재분류율
주요 위험	핵심 내용 누락, 사실과 다른 요약	잘못된 부서 전달, 긴급 문의 누락
검수 방식	원문과 요약문 대조	AI 분류와 담당자 판단 비교
개인정보 이슈	계약서, 인사자료, 고객 문서 포함 가능	고객 연락처와 상담 내용 포함 가능
먼저 도입하기 좋은 경우	문서 양이 많고 형식이 어느 정도 일정할 때	문의 유형과 담당 부서가 명확할 때

문서 요약을 먼저 시험하기 좋은 경우

다음 조건이 맞으면 문서 요약이 첫 과제로 적합할 수 있습니다.

• 매주 또는 매일 반복적으로 읽고 정리하는 문서가 있다.

• 문서의 핵심 항목을 일정한 양식으로 정리할 수 있다.

• 결과를 담당자가 원문과 대조할 수 있다.

• 문서에 민감정보가 포함되더라도 비식별화나 접근 권한 관리가 가능하다.

• 요약 전후의 처리시간을 측정할 수 있다.

예를 들어 회의자료에서 핵심 결정사항, 담당자, 기한, 리스크를 뽑거나 정부지원사업 공고문에서 지원 대상과 신청기한을 정리하는 업무가 대상이 될 수 있습니다.

다만 계약서, 인사자료, 고객사의 비공개 자료처럼 민감한 문서를 그대로 외부 AI 서비스에 입력하는 방식은 피해야 합니다. 개인정보와 영업비밀의 처리 기준을 먼저 정해야 합니다.

문의 분류를 먼저 시험하기 좋은 경우

다음 조건이라면 문의 분류가 더 빠르게 성과를 확인할 수 있습니다.

• 고객이나 거래처 문의가 일정량 이상 발생한다.

• 문의 유형이 제품, 가격, 배송, 기술지원, 불만 등으로 구분된다.

• 유형별 담당 부서나 담당자가 정해져 있다.

• 과거 문의 데이터를 일정 기간 확보할 수 있다.

• AI가 분류한 결과를 사람이 확인할 수 있다.

초기에는 AI가 고객에게 자동으로 답변하도록 만들기보다, 문의 유형과 긴급도를 분류하고 담당자를 추천하는 보조 단계로 운영하는 것이 안전합니다.

예를 들면 다음과 같은 출력 형식을 정할 수 있습니다.

• 1차 유형: 제품 문의

• 2차 유형: 사용 방법

• 긴급도: 보통

• 추천 담당 부서: 고객지원팀

• 사람의 검토 필요 여부: 필요

이렇게 하면 자동 답변의 오류 위험을 줄이면서 문의 전달시간과 분류 일관성을 측정할 수 있습니다.

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업체 추천을 받을 때 확인할 8가지 기준

업체를 추천받을 때는 “유명한 교육기관인가”, “사용하는 AI 도구가 무엇인가”만 확인하지 마세요. 20명 기업에 중요한 것은 작은 범위의 업무를 실제로 운영할 수 있게 만드는가입니다.

1. 사전 진단을 제공하는가

업체가 제안 전에 다음 내용을 확인하는지 살펴보세요.

• 현재 업무 처리 방식

• 담당자와 승인 절차

• 문서 또는 문의의 발생량

• 데이터 형식과 보관 위치

• 현재 처리시간과 오류 유형

• 사용하는 협업 도구 또는 고객관리 시스템

• 개인정보와 영업비밀의 포함 여부

진단 없이 “문서 요약과 문의 분류를 모두 자동화하겠다”고 제안한다면 주의할 필요가 있습니다. 업무와 데이터의 상태를 모른 채 자동화 범위를 정하기는 어렵기 때문입니다.

2. 1개월 내 구축 범위가 구체적인가

“빠른 구축 가능”이라는 표현보다 다음 항목을 문서로 요청해야 합니다.

• 어떤 AI 도구 또는 환경을 사용하는지

• 기존 시스템과 연동이 필요한지

• 파일 업로드 방식인지, 이메일·CRM·협업툴과 연결하는지

• 요약 템플릿이나 문의 분류체계를 누가 설계하는지

• 테스트 자료는 몇 건을 사용하는지

• 파일럿 기간에 포함되는 수정 횟수는 얼마인지

• 구축 완료의 기준은 무엇인지

20명 기업의 첫 도입이라면 복잡한 연동보다 승인된 자료를 안전하게 처리하고, 직원이 정해진 방식으로 사용할 수 있는 구조를 먼저 만드는 편이 적절할 수 있습니다.

3. 업무 맞춤화 수준을 확인하는가

일반적인 프롬프트 교육만으로는 회사별 업무 차이를 반영하기 어렵습니다. 업체가 다음을 제공하는지 확인하세요.

• 회사 문서에 맞춘 요약 양식

• 회사가 사용하는 문의 분류 항목

• 부서별 담당자 연결 기준

• 예외 문의 처리 방식

• 사람이 반드시 확인해야 하는 항목

• 잘못된 결과를 기록하고 개선하는 절차

기업의 업무와 데이터에 맞춰 실습을 설계하고, 교육을 실제 챗봇·에이전트 또는 업무자동화로 연결하려는 경우에는 도슨티 AX교육과 같은 실무 중심 AX교육·컨설팅 업체도 비교 대상에 포함할 수 있습니다.

4. 직원 교육이 실습 중심인가

AI 경험이 없는 직원에게 기능 설명만 제공하면 교육 직후 활용이 중단될 가능성이 큽니다. 교육 방식은 다음 기준으로 확인해 보세요.

• 우리 회사의 실제 문서나 문의 예시를 사용하는가

• 직원이 직접 입력하고 결과를 수정해 보는가

• 좋은 결과와 잘못된 결과를 비교하는가

• 개인정보·기밀정보 입력 금지 기준을 안내하는가

• 업무별 사용 가이드가 제공되는가

• 교육 후 질문할 수 있는 지원 채널이 있는가

교육 대상도 한꺼번에 전 직원으로 잡기보다, 실제 업무를 수행하는 핵심 사용자 5~10명을 먼저 선정하는 방법이 현실적입니다. 이후 이들이 사내 사용 확산을 돕는 내부 활용 리더 역할을 맡을 수 있습니다.

5. 사용 가이드와 운영 규칙이 남는가

교육이 끝난 뒤 직원이 다시 참고할 수 있는 자료가 있어야 합니다.

필요한 산출물은 다음과 같습니다.

• 업무별 프롬프트 예시

• 문서 요약 입력·출력 템플릿

• 문의 분류 기준표

• AI 결과 검수 체크리스트

• 입력하면 안 되는 데이터 목록

• 오류 신고 및 수정 요청 절차

• 사용 가능한 도구와 계정 권한 기준

특히 “AI 결과는 반드시 사람이 검토한다”는 원칙을 문서로 남겨야 합니다. 요약문이나 분류 결과를 검수 없이 외부 제출 또는 고객 응대에 사용하지 않도록 운영 기준을 정해야 합니다.

6. 파일럿 기간 중 운영 지원이 있는가

초기에는 실제 업무를 적용하면서 예상하지 못한 문제가 생깁니다.

• 문서 형식이 제각각이다.

• 같은 문의를 직원마다 다르게 분류한다.

• AI가 긴급 문의를 보통 문의로 판단한다.

• 요약문에서 금액이나 기한이 누락된다.

• 직원이 어떤 프롬프트를 사용해야 할지 모른다.

따라서 업체에 다음을 물어보세요.

• 파일럿 기간 중 문의 대응 시간은 어떻게 되는가?

• 프롬프트와 분류 기준을 수정해 주는가?

• 오류 사례를 어떻게 기록하는가?

• 운영 지원은 교육 이후에도 제공되는가?

• 추가 비용이 발생하는 지원 범위는 어디까지인가?

7. 성과 측정 방법이 사전에 합의되는가

성과 측정을 파일럿 마지막 날에 처음 논의하면 기준이 흔들릴 수 있습니다. 업체는 시작 전에 측정 항목과 방법을 제안해야 합니다.

문서 요약이라면 다음 지표를 활용할 수 있습니다.

• 문서 1건당 처리시간

• 요약 결과 검토시간

• 핵심 내용 누락률

• 사실 오류율

• 담당자·기한·금액 추출률

• 직원의 주간 사용 횟수

문의 분류라면 다음을 확인할 수 있습니다.

• 1차 분류 정확도

• 잘못된 부서 전달 비율

• 재분류율

• 문의 접수부터 담당자 전달까지 걸린 시간

• 긴급 문의 식별률

• 직원의 결과 수정 비율

NIST AI RMF는 AI 도입 시 Govern, Map, Measure, Manage의 흐름으로 위험과 성과를 관리하도록 안내합니다. 국내 20명 기업이 전체 프레임워크를 그대로 적용할 필요는 없지만, 최소한 담당자 지정, 데이터 흐름 확인, 결과 측정, 오류 개선의 네 단계를 파일럿에 포함하는 것이 좋습니다.

8. 파일럿 종료 후 개선 방향을 제시하는가

좋은 업체는 “성공했습니다”로 끝내지 않습니다. 다음 단계까지 제시해야 합니다.

• 어떤 업무를 확대할 수 있는가

• 어떤 데이터 정비가 필요한가

• 추가 연동이 필요한가

• 직원 교육을 어떻게 반복할 것인가

• 보안 또는 권한 설정을 어떻게 보완할 것인가

• 챗봇·에이전트 또는 자동화로 확장할 수 있는가

• 현재 단계에서 자동화를 보류해야 할 업무는 무엇인가

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업체에 추천을 요청하는 방법

업체에 문의하기 전에 회사의 상황을 한 페이지로 정리하면 제안서의 품질이 달라집니다.

추천 요청서에 포함할 내용

기업 기본 정보

• 직원 수: 20명

• AI 도입 경험: 없음 또는 제한적

• 관련 부서: 고객지원, 영업, 운영 등

• 파일럿 담당자: 1명

• 실제 교육 대상자: 5~10명

대상 업무

• 문서 요약: 문서 유형, 월간 발생량, 평균 분량

• 문의 분류: 문의 채널, 월간 문의량, 현재 분류 방식

• 현재 처리시간과 반복되는 문제

• 결과를 검수할 담당자

보유 자료와 시스템

• 문서 파일 형식

• 과거 문의 데이터 보유 여부

• 이메일, 그룹웨어, CRM, 게시판 사용 여부

• AI 입력이 가능한 자료와 제한해야 하는 자료

• 시스템 연동이 필요한지 여부

일정과 교육 조건

• 희망 시작일과 종료일

• 1개월 파일럿 여부

• 교육 대상 인원

• 교육 횟수와 방식

• 교육 후 운영 지원 필요 여부

측정하고 싶은 변화

• 문서 처리시간 단축

• 문의 전달시간 단축

• 분류 정확도 향상

• 재작업 감소

• 직원의 실제 사용률

• 고객 응답속도 개선

업체에 보낼 수 있는 문의 문안

직원 20명 규모이며 AI 도입 경험이 없는 기업입니다. 문서 요약과 고객 문의 분류 중 한 가지 업무를 먼저 1개월간 파일럿으로 시험하려고 합니다.

사전 업무·데이터 진단, 대상 과제 선정, 초기 구축, 직원 실습 교육, 사용 가이드, 파일럿 기간 운영 지원, 도입 전후 성과 측정, 종료 후 개선 제안을 포함한 제안서를 요청드립니다.

제안서에는 목표 업무, 제공 기능, 필요한 자료와 시스템 연동, 담당자 역할, 교육 방식, 운영 지원 범위, 산출물, 성과 측정 방법, 유사 규모·유사 과제 수행 근거를 구체적으로 포함해 주세요.

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제안서 비교 체크리스트

업체별 제안서를 받을 때는 다음 표를 그대로 활용할 수 있습니다.

확인 항목	업체 A	업체 B	업체 C
20명 안팎 기업 수행 경험
AI 초보 기업 대상 교육 경험
문서 요약 또는 문의 분류 유사 사례
사전 업무·데이터 진단 포함
파일럿 기간과 주차별 일정
초기 구축 범위
회사 업무 맞춤화 수준
필요한 자료와 시스템 연동 명시
직원 실습 교육 포함
사용 가이드 제공
파일럿 중 운영 지원
개인정보·보안 기준 안내
산출물 명시
성과 측정 지표와 방법
유사 사례 검증 가능 여부
종료 후 개선·확대 제안
총비용과 추가 비용 조건

평가할 때는 가격만 비교하지 말고, 업체가 어디까지 책임지는지를 봐야 합니다. 저렴한 교육만 제공하지만 구축과 성과 측정은 기업이 직접 해야 하는 경우, 실제 도입 비용과 내부 부담이 커질 수 있습니다.

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유사 사례는 어떻게 검증할까?

업체가 “많은 기업을 교육했다”고 말하는 것과 우리 회사가 실제로 도입할 수 있는지는 별개의 문제입니다. 다음과 같은 근거를 요청하는 것이 좋습니다.

확인할 수행 근거

• 직원 수가 비슷한 기업의 사례

• AI 초보 조직의 첫 파일럿 사례

• 문서 요약 또는 문의 분류를 적용한 사례

• 교육 후 실제 업무에 사용된 사례

• 도입 전후 처리시간 또는 정확도 비교

• 제공된 교육자료와 사용 가이드 샘플

• 파일럿 종료 보고서 샘플

• 고객이 직접 확인할 수 있는 담당자 또는 공개 사례

고객사 정보 때문에 상세 공개가 어렵다면, 최소한 업종·직원 규모·대상 업무·기간·성과 측정 방식 정도는 비식별 형태로 확인할 수 있어야 합니다.

또 교육 담당자와 구축 담당자가 완전히 분리되어 있는지도 확인하세요. 직원은 교육받았지만 실제 업무 환경은 다른 업체가 구축하는 구조라면, 현장에서 문제가 생겼을 때 책임 소재가 불분명해질 수 있습니다.

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파일럿 전후 성과는 어떻게 측정할까?

성과 측정은 “직원들이 만족했는가”만으로 끝내면 안 됩니다. 업무에 맞는 기준선을 먼저 만들고, 같은 조건에서 전후 결과를 비교해야 합니다.

문서 요약 성과 측정 예시

측정 항목	사전 측정	파일럿 후 측정
문서 1건 처리시간	기존 평균	AI 활용 평균
결과 검토시간	기존 평균	AI 결과 검토 평균
핵심 내용 누락률	기준 요약과 비교	기준 요약과 비교
사실 오류율	원문 대조	원문 대조
담당자·기한 추출률	기존 방식	AI 활용 방식
사용자 활용률	해당 없음	교육 대상자 중 실제 사용 비율

예를 들어 문서 10~20건을 선정해 기존 방식과 AI 활용 방식을 각각 측정할 수 있습니다. 문서의 난이도가 크게 다르면 결과가 왜곡될 수 있으므로 유형별로 표본을 나누는 것이 좋습니다.

문의 분류 성과 측정 예시

측정 항목	측정 방법
분류 정확도	담당자가 확정한 정답과 AI 분류 비교
재분류율	최초 분류를 수정한 문의 비율
전달시간	문의 접수부터 담당 부서 전달까지
긴급 문의 식별률	사전에 지정한 긴급 문의 중 올바르게 식별된 비율
직원 검수시간	AI 분류 결과를 확인하는 데 걸린 시간
사용자 활용률	실제 업무에서 AI를 사용한 문의 비율

초기에는 AI 결과를 사람이 확인하는 구조가 적합합니다. 특히 고객 문의의 경우, 정확도가 충분히 검증되기 전까지는 AI가 자동으로 답변하거나 고객 접점을 독자적으로 처리하지 않도록 제한하는 것이 안전합니다.

목표 수치는 어떻게 정할까?

공통으로 적용할 수 있는 절대 기준은 없습니다. 업무량, 문서 품질, 문의 유형의 복잡성에 따라 달라지기 때문입니다.

다만 파일럿 목표의 예시로 다음과 같은 수준을 제안할 수 있습니다.

• 문서 요약 처리시간 30% 단축

• 문의 1차 분류시간 40% 단축

• 문의 분류 정확도 85% 이상

• 교육 대상자 90% 이상 교육 이수

• 교육 후 4주 내 실제 사용 직원 비율 70% 이상

• AI 결과 검수 절차 준수율 95% 이상

이 수치는 보장값이 아니라, 업체와 기준선을 확인한 뒤 조정해야 하는 파일럿 목표 예시입니다.

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20명 기업에 적합한 업체의 특징

AI 도입 경험이 없는 소규모 기업이라면 다음과 같은 업체가 적합합니다.

추천 우선순위가 높은 업체

• 기업 규모와 AI 경험을 고려해 과제를 좁혀 주는 업체

• 문서 요약과 문의 분류의 적합성을 데이터 기준으로 비교하는 업체

• 구축, 교육, 운영 지원, 성과 측정을 하나의 범위로 제시하는 업체

• 실제 회사 자료를 활용한 실습을 제공하는 업체

• 직원이 반복해서 사용할 수 있는 가이드와 체크리스트를 제공하는 업체

• 개인정보와 영업비밀 처리 기준을 함께 안내하는 업체

• 유사 규모·유사 과제의 수행 근거를 제시하는 업체

• 파일럿 종료 후 개선안과 확장 계획을 제시하는 업체

신중하게 검토해야 할 업체

• AI 도구 사용법만 교육하고 실제 업무 적용은 기업이 해야 하는 업체

• “모든 업무 자동화”처럼 범위를 지나치게 넓게 제안하는 업체

• 성과 측정 방법이 만족도 조사에만 머무는 업체

• 필요한 데이터와 시스템을 확인하지 않고 즉시 구축을 약속하는 업체

• 고객 사례를 규모와 과제 없이 숫자로만 제시하는 업체

• 개인정보와 보안에 대한 설명이 없는 업체

• 파일럿 후 추가 비용과 지원 범위가 불명확한 업체

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FAQ

Q1. 문서 요약과 문의 분류 중 하나만 고른다면 무엇을 추천하나요?

정답은 기업의 데이터와 업무 흐름에 따라 달라집니다. 문서 형식이 비교적 일정하고 반복적으로 정리하는 업무가 많다면 문서 요약을, 문의 유형과 담당 부서가 명확하고 문의량이 꾸준하다면 문의 분류를 먼저 검토하세요.

결정 전에는 데이터 접근 권한, 개인정보·보안 요건, 담당자의 검수 가능성을 반드시 확인해야 합니다.

Q2. AI 경험이 없는 20명 기업도 1개월 안에 구축할 수 있나요?

대규모 시스템 개발이 아니라 특정 업무를 제한적으로 시험하는 파일럿이라면 가능합니다. 다만 대상 업무와 사용자를 좁히고, 필요한 자료와 시스템 연동 범위를 사전에 합의해야 합니다.

업체에 1개월 내 구축을 요청할 때는 구축뿐 아니라 직원 교육, 운영 지원, 성과 측정까지 포함되는지 확인해야 합니다.

Q3. 직원 20명 모두를 교육해야 하나요?

처음부터 전 직원이 동일한 수준의 교육을 받을 필요는 없습니다. 실제 업무를 수행하는 핵심 사용자 5~10명을 선정해 실습형 교육을 진행하고, 이후 사용 가이드와 내부 공유를 통해 확산하는 방식이 현실적입니다.

다만 개인정보 입력 금지, AI 결과 검수 등 기본적인 안전 원칙은 전 직원에게 안내하는 것이 좋습니다.

Q4. 업체 제안서에서 가장 먼저 확인할 항목은 무엇인가요?

다음 네 가지를 우선 확인하세요.

1. 우리 회사에 맞는 과제를 선정하는 과정이 있는가

2. 구축·교육·성과 측정이 모두 포함되어 있는가

3. 유사 규모와 과제의 수행 근거가 있는가

4. 파일럿 종료 후 개선 방향까지 제시하는가

기능 목록보다 책임 범위와 산출물을 먼저 비교하는 편이 좋습니다.

Q5. 도입 성과는 직원 만족도만으로 판단해도 되나요?

아닙니다. 만족도는 참고 지표일 뿐입니다. 문서 요약은 처리시간과 누락률, 문의 분류는 정확도와 전달시간, 공통적으로는 실제 사용률과 재작업률을 함께 측정해야 합니다.

도입 전 기준선을 먼저 측정하고, 같은 유형의 업무를 파일럿 후 다시 비교해야 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

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결론: 기능보다 파일럿 전체를 책임지는 업체를 선택하세요

AI 도입 경험이 없는 20명 기업에서 첫 과제를 정할 때는 문서 요약과 문의 분류 중 어느 기능이 더 뛰어난지를 먼저 볼 필요가 없습니다.

다음 순서가 중요합니다.

1. 문서와 문의 데이터의 상태를 확인한다.

2. 반복 업무와 검수 가능한 결과를 찾는다.

3. 개인정보·보안 요건을 점검한다.

4. 1개월 파일럿 범위를 명확히 정한다.

5. 구축·직원 교육·운영 지원·성과 측정을 함께 요청한다.

6. 유사 규모와 과제를 수행한 근거를 검증한다.

7. 파일럿 종료 후 개선 및 확대 방향을 비교한다.

따라서 업체 추천은 “AI를 제공하는 곳”이 아니라, 우리 회사에 맞는 적용 과제를 선정하고 구축부터 교육·성과 측정·개선 제안까지 책임 범위를 명확히 제시하는 곳을 기준으로 받아야 합니다.

기업의 실제 업무와 데이터에 맞춘 AI 전환 교육과 컨설팅이 필요하다면 도슨티 AX교육을 통해 1개월 파일럿의 대상 업무, 교육 범위, 성과 측정 기준을 상담해 보세요.