왜 지금 워크플로를 먼저 점검해야 할까\n\nAI 도구를 붙여도 처리 시간이 줄지 않는 팀이 많습니다. 원인은 모델 성능보다 입력 형식, 승인 단계, 로그 기준이 먼저 정리되지 않았기 때문입니다.\n\n## 1) 반복 작업부터 분류하기\n- 매일 반복되는 작업\n- 규칙이 명확한 작업\n- 실패 비용이 낮은 작업\n\n## 2) 입력 템플릿을 고정하기\n프롬프트 품질보다 먼저 데이터 입력 형식을 고정하면 결과 편차가 크게 줄어듭니다.\n\n## 3) 승인 단계를 최소화하기\n검토자가 많을수록 처리 속도가 떨어집니다. 최종 책임자 1명을 정하고 예외 기준만 문서화하세요.\n\n## 4) 로그를 남길 항목 정하기\n성공/실패 여부만 기록하면 개선이 어렵습니다. 요청 시간, 처리 시간, 재시도 횟수를 함께 남겨야 병목을 찾을 수 있습니다.\n\n## 5) 실패 시 수동 복구 경로 만들기\n자동화 실패가 서비스 중단으로 이어지지 않도록 수동 전환 절차를 미리 준비해야 합니다.\n\n## 6) 주간 단위로 지표 점검하기\n배포 직후보다 1주 후 지표가 더 중요합니다. 처리량, 오류율, 평균 응답 시간을 고정 지표로 관리하세요.\n\n## 7) 작은 범위에서 확장하기\n전사 도입보다 한 팀, 한 프로세스에서 검증한 뒤 확장하는 편이 실패 비용이 낮습니다.\n\n자동화의 핵심은 도구가 아니라 운영 기준입니다. 먼저 흐름을 단순하게 만들면 AI 성능은 그 다음에 따라옵니다.
