규칙 자동화
배송비 6,000원 확정
개발 기술 · 더 알아보기 · 직접 체험형
AI 기능과 일반 규칙 자동화는 무엇이 다를까요?
AI가 더 새로운 기술이라고 해서 모든 자동화에 필요한 것은 아닙니다. 답이 분명한 일은 일반 규칙이 더 빠르고 예측하기 쉬우며, 표현이 다양해 정답을 한 줄로 정하기 어려운 일은 AI가 보조할 수 있습니다.
약 13분쉽게 보는 핵심 기준
RULE · AI · REVIEW업무에 맞는 방식 선택
규칙
조건대로 계산
AI
결과 후보 제안
사람 검토
확인 뒤 적용
확정된 결과만 업무에 반영근거·검토·실패 시 대체 흐름까지 기록검수 완료
먼저 이해할 내용
기술 이름보다 업무의 답이 얼마나 분명한지부터 확인합니다
조건과 답을 정확히 정할 수 있는 계산·권한·상태 변경은 일반 규칙으로 처리하는 편이 안정적입니다. 문장·사진처럼 입력이 다양하고 결과를 해석해야 하는 일은 AI가 후보를 만들 수 있지만, 확률적인 결과이므로 확신 정도·검수 기준·실패 시 대체 흐름을 함께 설계해야 합니다.
- 01
업무 입력 확인
- 02
규칙·AI 처리
- 03
확신·조건 검수
- 04
적용·사람 확인
같은 업무를 세 방식으로 처리하기
규칙·AI·혼합 방식의 결과와 검수 과정을 재생합니다
자동화할 업무와 처리 방법을 선택해보세요. 결과만 비교하지 않고 어떤 근거로 판단하며, 틀리거나 응답하지 않을 때 어떻게 이어지는지도 함께 보여줍니다.
처리 방법 선택
기술 이름보다 결과를 만드는 방식을 비교하세요
같은 입력을 세 방식으로 처리한 결과
선택한 방식을 아래에서 자세히 재생
1. 실제 입력이 들어옵니다
주문 금액 42,000원
주문 금액과 배송 지역과 나머지 정보를 AUTO-2409 한 건으로 묶어 보냅니다.
왜 이런 결과가 나왔나요?
AUTO-2409애니메이션 재생
1 / 4
지금 재생 중인 장면
규칙 자동화 · 업무 입력
단계 직접 선택
1 / 4 · 업무 입력
결과는 무엇인가요?
배송비 6,000원 확정 · 기본 3,000원 + 제주 추가 3,000원
실패하거나 애매하면 어떻게 하나요?
조건이 없거나 충돌하면 결제를 멈추고 운영자에게 알립니다.
우리 업무에 맞는 시작점 찾기
세 가지 질문으로 필요한 자동화 방식을 좁힙니다
모든 업무를 AI로 바꾸기보다 답의 형태, 실수의 영향, 사람이 검토할 수 있는지를 먼저 확인하세요. 실제 결정은 사용하는 자료와 운영 환경을 추가로 검토해 확정합니다.
1. 같은 입력에 항상 같은 답이 필요한가요?
2. 틀린 결과가 고객·금액·권리에 큰 영향을 주나요?
3. 사람이 원문과 결과를 확인할 수 있나요?
추천 시작 방식
규칙 자동화
답과 조건을 명확히 적을 수 있으므로 예측 가능한 규칙부터 만드는 편이 적합합니다.
01
업무부터 구분
AI 도입 여부보다 같은 입력에 늘 같은 답이 필요한 업무인지 먼저 확인합니다.
02
검수 가능한 결과
AI 결과만 보여주지 않고 근거·확신 정도와 사람이 고칠 수 있는 화면을 함께 만듭니다.
03
실패해도 이어지는 흐름
AI가 늦거나 응답하지 않을 때 규칙 처리·직접 입력·사람 검토로 이어지게 합니다.
04
운영 결과로 측정
처음 정확도를 약속하기보다 실제 승인·수정·오류 비율을 기록해 계속 개선합니다.
고객과 함께 정하는 내용
- 자동화할 업무의 입력·정답·예외와 현재 처리 시간
- 잘못된 결과가 고객·금액·운영에 미치는 영향
- AI가 제안하고 사람이 최종 결정할 업무 범위
- 서비스에서 사용 가능한 실제 자료와 보관 기준
데브크래프트가 설계·구현하는 내용
- 규칙·AI·혼합 방식의 역할과 적용 범위 분리
- 결과 근거·확신 정도·검토 상태를 보여주는 화면
- 응답 지연·실패·낮은 확신의 대체 처리 흐름
- 입력·결과·사람 수정·모델 버전 기록과 품질 측정
공식 기준도 함께 확인합니다
단순한 방법부터 시작하고 사람과 AI의 역할을 명확히 나눕니다
Google은 데이터와 필요성이 충분하지 않다면 단순한 규칙부터 시작하고 전체 처리 구조와 측정을 먼저 갖추도록 권합니다. 생성형 AI 자동화에서는 중요한 결정에 사람 검토가 필요한지 평가해야 하며, NIST는 사람과 AI의 역할·책임과 지속적인 위험 관리를 분명히 하도록 안내합니다.
AI의 확신 점수는 정답을 보장하는 숫자가 아닙니다
서비스 상황과 모델마다 점수의 의미가 다르므로 실제 자료로 틀린 결과와 놓친 결과를 함께 측정해야 합니다. 중요한 업무는 점수 하나로 자동 확정하지 않고 차단 규칙, 원문 근거와 사람 검토를 연결합니다.
확인할 내용
이 내용을 보면 알 수 있습니다
- 정해진 조건을 실행하는 규칙 자동화와 예시에서 패턴을 찾는 AI의 차이 이해하기
- 업무별 결과 변동·실수 영향·검수 가능성을 보고 규칙·AI·혼합 방식 선택하기
- AI 결과에 근거·확신 정도·사람 검토·재처리 기록을 연결하는 방법 확인하기
판단 기준
실제 구현에서는 이렇게 확인합니다
- 01AI를 붙이기 전에 같은 입력에 항상 같은 답이 필요한 업무인지 먼저 확인했는가
- 02AI가 틀리거나 응답하지 않을 때 사람 검토·규칙 처리·직접 입력으로 이어지는가
- 03입력·모델·결과·수정 이력을 남기고 실제 운영 자료로 품질을 계속 측정하는가
우리 서비스에 AI가 필요한 지점을 함께 구분해보세요
자동화하려는 업무와 현재 사용하는 자료를 알려주세요. 규칙으로 충분한 부분, AI가 보조할 부분, 사람이 최종 확인할 기준을 30분 상담에서 함께 정리합니다.