AI 실무활용 시리즈의 실습에 등장하는 가상의 로봇 부품 제조 전문 기업입니다.
- 블루 클라우드 로보틱스는 ‘기술력은 있지만, 업무 정보가 사람과 파일에 흩어져 있는 20명 규모의 제조기업’
- 마케팅 신입사원 김지수가 작은 업무 개선을 시작하고, 생산·해외영업·재무 담당자와 협업하며 AI 활용 범위를 넓혀가는 스토리 흐름
1. 기업 기본 설정
| 항목 | 설정 |
|---|---|
| 기업명 | 블루 클라우드 로보틱스 · Blue Cloud Robotics |
| 약칭 | BCR |
| 설립 | 2020년 |
| 소재지 | 경기도 화성시 소재 사무실·연구실·소규모 조립공장 |
| 사업 | 산업용 로봇에 사용하는 액추에이터·컨트롤러 개발 및 제조 |
| 규모 | 연매출 30억원, 임직원 21명 |
| 주요 고객 | 중소 로봇 제조사, 자동화 설비업체, 시스템 통합업체 |
| 매출 구성 | 국내 80%, 해외 20% |
| 생산 방식 | 핵심 설계·조립·검사는 자체 수행, 일부 가공과 기판 제작은 외주 |
| 경쟁력 | 소량 주문 대응, 고객 요구에 맞춘 사양 조정, 빠른 기술 지원 |
| 성장 과제 | 북유럽 고객 확보와 수주 증가에 대응할 업무 체계 구축 |
회사의 공통 고민은 다음 한 문장으로 정리합니다.
“제품을 만드는 기술은 있지만, 제품을 설명하고 주문을 처리하고 문제를 추적하는 일은 아직 담당자의 경험과 엑셀에 의존한다.”
실습에서 반복해서 등장할 제품도 세 가지로 고정합니다.
| 제품 코드 | 제품 | 고객에게 제공하는 가치 | 실습 활용 |
|---|---|---|---|
| BCR-A100 | 소형 로봇 관절용 액추에이터 | 좁은 공간에서 정밀한 움직임 구현 | 제품 소개, 고객 요구 분석 |
| BCR-A200 | 고하중 로봇 관절용 액추에이터 | 더 큰 하중을 다루는 장비에 대응 | 견적 비교, 생산·품질 분석 |
| BCR-C100 | 로봇 구동 컨트롤러 | 구동부 제어와 상태 정보 확인 | 매뉴얼 검색, 기술 문의 대응 |
정확한 토크·전압·가격 등은 이후 제작할 제품 마스터 데이터에서 정의하고, 모든 실습이 같은 값을 참조하게 합니다.
2. 조직 구조
21명 규모에 맞춰 조직은 작게 유지하고, 여러 업무를 겸임하도록 설정합니다.
| 조직 | 인원 | 책임과 구성 |
|---|---|---|
| 대표이사 | 1명 | 김민호 CEO, 경영·기술 전략 및 주요 고객 기술 협의 |
| 경영지원팀 | 3명 | 박민재 CFO 포함, 재무·회계·인사·총무 |
| 연구개발팀 | 5명 | 기계 설계, 제어·펌웨어 개발, 기술 문서 |
| 생산운영팀 | 7명 | 이은우 포함, 공정관리 1명·조립 4명·품질 1명·구매물류 1명 |
| 영업마케팅팀 | 5명 | 국내영업 2명·해외영업 1명·마케팅 2명 |
| 합계 | 21명 |
김지수가 소속된 마케팅팀은 영업마케팅팀 내 2명 규모의 실무 조직입니다. 심수정은 같은 상위 조직에서 북유럽 영업을 담당합니다.
3. 주요 캐릭터
| 인물 | 역할·배경 | 업무에서 겪는 어려움 | AI 활용의 출발점 |
|---|---|---|---|
| 김지수 | 입사 6개월차, 마케팅팀, 국제무역학 전공 | 기술 자료를 이해하기 어렵고, 제품 소개글마다 개발자에게 질문해야 함 | 기술 자료 요약, 고객별 소개글, 영문 콘텐츠 |
| 이은우 | 입사 3년차, 공정관리 매니저, 산업공학 전공 | 생산·불량·납기 자료가 서로 다른 파일에 있어 원인 파악이 느림 | 데이터 정리, 불량 패턴 분석, 생산 현황 시각화 |
| 심수정 | 입사 5년차, 북유럽 세일즈 매니저, 경영학 전공 | 시차 속에서 영문 문의·사양 확인·견적 후속 대응이 쌓임 | 문의 분류, 요구사항 추출, 답변·제안서 초안 |
| 박민재 | CFO, 경영학 전공, 공인회계사 | 매출은 늘지만 제품·고객별 수익성을 빠르게 확인하기 어려움 | 매출·원가 분석, 보고서 초안, 수치 검증 |
| 김민호 | CEO, 기계공학 전공, 로봇공학 박사 | 기술 검토와 경영 의사결정이 자신에게 집중됨 | 회의 요약, 의사결정 자료 통합, 실행과제 추적 |
이야기를 자연스럽게 만드는 인물별 성향도 부여합니다.
- 김지수: 질문과 시도가 빠르지만, 기술적 확신은 부족합니다. “이 설명을 고객이 이해할 수 있을까요?”
- 이은우: 현장 적용과 데이터 근거를 중시합니다. “어느 공정에서 문제가 늘었는지 먼저 보죠.”
- 심수정: 고객 대응 속도를 중시합니다. “오늘 안에 고객에게 다음 단계를 알려줘야 해요.”
- 박민재: 출처와 계산의 일치를 확인합니다. “이 숫자는 어느 자료에서 가져왔나요?”
- 김민호: 기술적 정확성과 사업 효과를 함께 봅니다. “그래서 고객 문제와 우리 업무가 얼마나 개선되나요?”
김지수가 모든 전문 업무를 해결하는 설정은 피합니다. 지수는 자료를 정리하고 초안을 만들며 협업을 연결하고, 각 분야 담당자가 결과를 검토합니다.
4. 공통 업무 환경
| 영역 | 현재 사용 환경 | 반복되는 문제 |
|---|---|---|
| 커뮤니케이션 | 이메일, Teams, 주간회의 | 결정사항이 대화와 회의록에 흩어짐 |
| 문서 관리 | 공유 드라이브, Word, PDF, PowerPoint | 최신본과 과거 버전 혼재 |
| 영업·마케팅 | Excel 고객 목록, 회사 홈페이지 | 문의 이력과 후속 조치 누락 |
| 생산·품질 | Excel 생산일보, 검사 CSV, 작업 메모 | 날짜·제품명·불량 코드 불일치 |
| 재무·구매 | 회계 프로그램, Excel 내보내기 | 매출·원가·발주 데이터 연결 부족 |
| 기술 지원 | 제품 매뉴얼, 개발자 개인 메모 | 같은 질문에 반복 답변 |
| AI 활용 | 일부 직원의 개별 사용 단계 | 공통 자료·프롬프트·검토 기준 부재 |
별도의 사내 소프트웨어 개발팀은 없습니다. 따라서 초기 실습은 문서·표·AI 대화로 작은 성과를 내고, 반복 업무를 웹앱과 워크플로우로 확장하는 순서가 적합합니다.
5. 과정을 관통하는 중심 사건
스웨덴의 가상 자동화 설비기업 Nordvik Automation이 BCR-A200 도입을 문의합니다. 고객은 2주 안에 영문 제품 자료, 요구 사양에 대한 답변, 샘플 견적과 예상 납기를 받고 싶어 합니다.
심수정은 김지수에게 영문 소개자료를 부탁합니다. 지수는 자료를 모으다가 카탈로그와 기술 문서의 내용이 다르고, 생산 일정과 견적 계산도 별도 파일로 관리된다는 사실을 발견합니다.
김민호 대표는 이번 문의를 계기로 “AI를 활용해 고객 대응부터 내부 보고까지 개선해보자”고 제안합니다.
이 사건을 중심으로 학습자는 다음 업무 흐름을 경험합니다.
고객 문의 → 자료 확인 → 콘텐츠·제안서 작성 → 생산·원가 검토 → 고객 대응 → 경영 보고
6. 실습별 업무 문제와 AI 해법
| 실습 | 실제 문제 상황 | AI 기반 해법 | 산출물·검토자 |
|---|---|---|---|
| 자료 요약·정리 | 지수가 액추에이터 설명을 이해하지 못함 | 매뉴얼에서 용어·고객 가치·확인 질문 추출 | 제품 이해 노트 / 연구개발팀 |
| 마케팅 콘텐츠 | 기술 설명 위주의 자료로 고객 관심을 얻기 어려움 | 고객 업종별 활용 장면과 소개 문구 작성 | 소개글·콘텐츠 기획안 / 심수정 |
| 이미지·슬라이드 | 제품 활용 장면을 보여줄 시각 자료가 부족함 | 개념 이미지와 제품 소개 슬라이드 제작 | 소개자료 / 지수·연구개발팀 |
| 영문 고객 대응 | 이메일에 사양·가격·납기 질문이 섞여 있음 | 요청사항 구조화, 누락 정보 확인, 답장 초안 | 요구사항 표·영문 메일 / 심수정 |
| 데이터 분석 | A200 재검사 증가 원인을 알기 어려움 | 공정·기간·부품 로트별 불량률과 표본 수 비교 | 분석표·차트 / 이은우 |
| 재무 분석 | 할인 요청을 받아도 수익성 영향이 불명확함 | 확정된 원가·가격 자료로 할인 시나리오 계산 | 수익성 비교표 / 박민재 |
| 지식 검색·RAG | 직원마다 다른 매뉴얼을 참고해 답변이 달라짐 | 승인된 최신 문서를 검색하고 출처와 함께 답변 | 사내 제품 Q&A / 연구개발팀 |
| 바이브코딩 | 고객별 요청과 처리 상태가 Excel에 흩어짐 | 문의 등록·담당자·기한·상태를 관리하는 웹앱 구현 | 고객 문의 관리 MVP / 심수정 |
| 워크플로우 자동화 | 문의 복사·분류·담당자 전달이 반복됨 | 문의 접수 → 정보 추출 → 기록 → 담당자 알림 | 문의 처리 흐름 / 영업마케팅팀 |
| 경영 보고 | 부서별 보고를 합치는 데 시간이 오래 걸림 | 영업·생산·재무 자료를 종합해 쟁점과 실행과제 정리 | 주간 경영 브리핑 / 김민호 |
실습에서는 AI가 작성·분석한 결과와 사람이 확정한 결과를 구분합니다. 특히 제품 성능, 납기, 견적은 담당자 검토 후 고객에게 전달하는 흐름으로 통일합니다.
7. 공통 실습 데이터
아래 자료를 한 번 만들어두면 여러 챕터에서 재사용할 수 있습니다.
| 데이터 묶음 | 권장 구성 | 연결 실습 |
|---|---|---|
| 기업·제품 기본자료 | 회사 소개 1개, 제품 마스터 3종, 제품 매뉴얼 3개 | 요약, 콘텐츠, RAG |
| 고객·문의 자료 | 가상 고객 20개사, 국·영문 문의 30건 | 분류, 영문 대응, CRM |
| 영업·재무 자료 | 12개월 매출 240건, 제품별 원가표 | Excel 분석, 수익성, 보고서 |
| 생산·품질 자료 | 3개월 생산·검사 기록 300건 | 데이터 정제, EDA, 대시보드 |
| 협업 자료 | 회의록 4회분, 업무 요청 20건 | 요약, 할 일 추출, 자동화 |
데이터에는 학습 목적에 맞춰 날짜 형식 차이, 빈칸, 중복 문의, 구버전 문서를 일부 포함합니다. 반면 정답 확인용 기준 데이터는 따로 유지하고, 제품 코드·고객 ID·주문번호로 자료를 연결합니다.
8. 각 실습에 적용할 공통 진행 방식
모든 실습을 다음 다섯 단계로 시작하고 마무리하면 학습자가 도구 사용의 이유를 이해하기 쉽습니다.
- 상황: 누가 어떤 업무 요청을 받았는가?
- 문제: 기존 방식에서 무엇이 어렵거나 오래 걸리는가?
- 입력: 어떤 문서와 데이터를 AI에 제공할 것인가?
- 실행: AI로 무엇을 작성·분석·구현할 것인가?
- 검토: 누가 어떤 기준으로 결과를 확인할 것인가?
예를 들어 첫 실습은 이렇게 시작할 수 있습니다.
김지수의 첫 번째 미션
“지수 씨, 스웨덴 고객에게 보낼 A200 소개자료가 필요해요. 우선 이 매뉴얼을 읽고, 고객이 알아야 할 특징 세 가지와 개발팀에 확인해야 할 질문을 정리해 주세요.”
지수에게 주어진 시간은 30분입니다. 학습자는 지수가 되어 AI로 매뉴얼을 정리하고, 문서에서 확인한 사실과 추가 확인이 필요한 내용을 구분한 1페이지 메모를 완성합니다.
