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IGM세계경영연구원

업무 프로세스 자동화 AX 기업맞춤 과정

자동화가 표준이 되지 못하면,
결국 잘하는 사람만 빨라집니다.



반복 업무를 자동화해도 업무 흐름이 그대로면 체감이 작습니다.
현업에서 실증하기 위해서는 AI로 업무 프로세스 자체를 자동화 구조로 재설계해야 합니다.

업무 프로세스가
자동화되지 않는 사례 4가지


개인 스킬로만 남는다

반복 업무가 많은데도, 자동화가 개인 매크로/요령 수준에 머문다

시스템이 분절 되는 현상

메일 · 엑셀 · 메신저 · ERP가 분절되어 전달 / 승인 / 취합이 계속 수작업이다

검증 부족

자동화가 있어도 예외처리 / 품질검증이 없어 신뢰가 낮아 운영이 중단된다

설계 역량부족

도구는 도입했지만 무엇부터 어떻게 자동화할지 우선순위 · 설계 역량이 없다

IGM 맞춤교육 특장점

IGM이 제공하는 업무자동화는 툴 사용법이 아니라,
실제 업무 프로세스를 AI와 워크플로우로 연결해 돌아가는 자동화를 만드는 과정입니다.
1. 툴 교육이 아니라 업무 프로세스 재설계 교육

· 단일 작업 수준이 아니라 요청 → 승인 → 처리 → 보고 전체 흐름을 자동화 단위로 봅니다.
· 자동화 대상 업무를 프로세스 맵으로 정리해 병목을 명확히 합니다.
· 결과적으로 '몇 명이 잘 쓰는 자동화'가 아니라 팀이 함께 쓰는 프로세스로 정착합니다.

2. 자동화가 실패하지 않게 우선순위/난이도 기준부터 잡아줍니다.

· 무엇부터 해야 하는지를 다음 기준으로 정리합니다.
  1. 시간절감 / 리스크 감소 / 처리속도 효과
  2. 연동 / 데이터 / 예외처리 난이도
  3. 부서 공통 / 표준화

3. 현업 그대로 가져와 실제 돌아가는 자동화를 만듭니다.

· 우리 조직의 메일 / 엑셀 / 폼 / 메신저 / 업무요청 양식 등 실제 입력 · 출력물을 그대로 씁니다.
· 자동화 결과도 '데모'가 아니라 현업이 쓰는 형태로 고정합니다.

교육과정의 흐름도

  • STEP 1.


    이해


    반복 업무 / 핸드오프 / 병목 구간을 프로세스로 시각화


    자동화 목표와 성공 기준(KPI) 설정

  • STEP 2.


    설계


    자동화 후보를 난이도 · 효과 기준으로 우선순위화


    트리거 > 처리 > 출력 > 예외 구조로 자동화 시나리오 설계

  • STEP 3.


    구현


    n8n / Copilot / AI Agent로 자동화 구현

  • STEP 4.


    내재화


    예외처리 / 검증 체크리스트로 품질 안정화


    템플릿 · 프롬프트 · 워크플로우를 팀 자산화하고 확산 계획 수립

  • 프로그램 상세

    ■ MODULE 01.

    ChatGPT로 시작하는
    반복 업무 자동화

    반복 업무를 자동화 가능한 작업으로 분해하는 방법


    생성형 AI로 문서 / 메일 / 요약 / 분류 / 응답 초안 자동화


    표준 프롬프트 / 출력 포맷 고정

    ■ MODULE 02.

    n8n으로 구현하는
    업무 자동화 입문

    워크플로우 자동화 개념


    자주 쓰는 자동화 패턴


    간단한 데이터 변환 및 기본 노드 활용

    ■ MODULE 03.

    Copilot으로 구현하는
    스마트 오피스 자동화

    Outlook / Word / Excel / PowerPoint에서 업무 자동화 시나리오


    보고 / 회의 / 메일 처리 속도 개선


    협업 문서 / 자료 흐름을 Copilot 중심으로 단축

    ■ MODULE 04.

    n8n 활용
    워크플로우 자동화 스킬업

    다단계 워크플로우 설계


    API 연동, 웹훅, 데이터 저장


    운영을 위한 로그 / 모니터링 / 에러 핸들링

    고객사례

    • 무역업



      대상 및 기간
      운영/백오피스 실무자 / 3일( 24시간 )


      Pain Point
      요청 · 승인 · 취합이 메일 / 엑셀로 분산되어 진행 현황 추적이 어렵고, 누락 · 지연이 반복됨


      핵심 적용
      - 공통 요청 양식( 폼 / 메일 )을 기준으로 요청 접수 → 자동 분류 → 담당 자동 배정 흐름 설계
      - n8n으로 승인 단계를 넣고, 완료 시 자동 로그 기록 + 상태 대시보드 업데이트
      - 주간 보고는 상태 데이터를 자동 취합해 요약 리포트 자동 생성 및 발송


      성과(정성)

      “누락이 줄고, 지연 건이 자동으로 드러나서 ‘쫓는 일’이 크게 줄었습니다.”

      “주간 보고가 자동으로 만들어지니 회의 준비 시간이 줄고, 현황 공유가 빨라졌습니다.”

    • 유통 / 커머스



      대상 및 기간
      CS / 운영 / 물류 운영관리 담당자 / 2일( 16시간 )


      Pain Point
      문의가 여러 채널로 들어와 분류 · 우선순위 · 담당 배정이 느리고, 처리 기준이 사람마다 달라 재작업이 발생함


      핵심 적용
      - 채널별 유입을 하나로 모아 AI가 문의를 자동 요약 · 분류
      - 문의 내용에서 필수 정보( 주문번호 / 고객정보 / 상품 / 증빙 )를 추출해 누락 여부를 자동 체크
      - 분류 결과에 따라 n8n이 티켓 생성 → 담당자 배정 → SLA( 기한 ) 설정 → 진행 상태 알림까지 자동화


      성과(정성)

      “분류와 배정이 자동화되니 접수부터 처리까지 리드타임이 확실히 줄었습니다.”

      “필수 정보 누락을 먼저 잡아줘서 재문의/재작업이 줄고 응대 품질이 안정화됐습니다.”

    • 공공 / 공기업



      대상 및 기간
      발전소 본부별 담당자 / 5일( 35시간 )


      Pain Point
      - 건설단계별 설계도서 리비전에 따른 이력관리 및 검색 어려움
      - 고장정지로 인한 빈도와 손실이 매년 반복되고 줄어들지 않음


      핵심 적용
      - 생성형 AI(Llama3 7B) Standalone 서버 구축
      - 고장 사례 데이터베이스 구축
      - 고장 예측 시스템 개발 및 대책 수립


      성과(정성)

      “건설업무 활용을 통한 업무시간 단축 등 업무 효율화가 가능해졌습니다.”

      “매년 반복되던 고장정지 손실을 ‘운이 나쁜 사건’이 아니라 데이터로 예측·대응 가능한 문제로 바꿀 수 있다는 확신이 생겼습니다.”

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