AI Canvas로 엔터프라이즈 업무 자동화 시작하기
"자동화할 업무를 찾아오세요"라고 하면, 아무도 못 찾습니다
제가 10년간 300건 넘는 AI 프로젝트를 총괄하면서 가장 많이 겪은 실패 패턴이 있습니다. 고객사에 가서 "어떤 업무를 자동화하고 싶으세요?"라고 물으면, 대부분 한참을 고민하다가 막연한 답변을 합니다. 현업 담당자 입장에서는 자기 업무 중 뭐가 자동화 가능한지 판단하기가 어렵기 때문입니다.
국내 대형 금융지주 A사와 첫 PoC를 진행할 때도 똑같은 문제를 겪었습니다. 그래서 우리 팀은 접근 방식을 완전히 바꿨습니다. "말로 설명하지 말고, 그냥 평소 하던 대로 업무를 하면서 화면을 녹화해 주세요." 이것이 AI Canvas의 출발점이었습니다.
영상 한 편이 요구사항 문서 30장을 대체합니다
기존 자동화 프로젝트는 이런 순서로 진행됩니다: 요구사항 정의(2주) → 프로세스 맵핑(2주) → 개발(4~8주) → 테스트(2주). 최소 10주입니다.
AI Canvas는 이 과정을 뒤집었습니다.
- 업무 화면 녹화 — 현업 담당자가 평소처럼 업무를 수행하면서 화면을 녹화합니다
- AI 워크플로우 분석 — 녹화 영상에서 클릭, 입력, 판단 포인트를 AI가 자동 추출합니다
- Agent 생성 및 튜닝 — 추출된 워크플로우를 기반으로 AI Agent가 자동 생성되고, 현업 담당자가 시각적 에디터에서 직접 수정합니다
- 실행 및 모니터링 — 배포된 Agent의 과업 완수율, 처리 시간, 오류율을 실시간으로 추적합니다
글로벌 제조 대기업 B사에서 이 방식을 도입한 결과, 자동화 프로젝트 착수에서 1차 배포까지 평균 5일이 걸렸습니다. 이전 RPA 방식으로는 평균 8주가 걸렸던 작업입니다.
숫자로 보는 도입 효과
아래는 AI Canvas를 6개월 이상 운영 중인 고객사 5곳의 평균 실측 데이터입니다 (내부 데이터 기준, 2025 Q3).
| 지표 | 도입 전 | 도입 후 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 건당 업무 처리 시간 | 42분 | 8.5분 | 80% 단축 |
| 일일 처리 건수 | 15건 | 72건 | 4.8배 증가 |
| 연간 인건비 절감 (부서 단위) | — | 3.8억원 | — |
| PoC → 정식 계약 전환율 | — | 87% | — |
특히 PoC 후 전환율 87%라는 수치에 주목해 주셨으면 합니다. AI 프로젝트의 가장 큰 리스크는 "PoC는 성공했는데 정식 도입은 안 된다"는 것인데, AI Canvas는 현업 담당자가 직접 만들고 직접 쓰기 때문에 PoC 단계부터 실제 업무에 바로 적용됩니다.
왜 "현업 주도"가 중요한가
제가 과거에 총괄했던 SI형 AI 프로젝트에서는 개발팀이 자동화 로직을 만들고 현업에 "쓰세요"라고 전달하는 구조였습니다. 결과는 뻔했습니다. 현업에서 실제로 쓰는 비율이 30%도 안 됐습니다. 업무 맥락을 가장 잘 아는 사람은 현업 담당자 본인인데, 그 사람이 빠져 있으니까요.
AI Canvas의 핵심 설계 원칙은 "만드는 사람이 쓰는 사람"입니다. No-code 환경에서 현업 담당자가 직접 Agent를 만들고, 직접 검증하고, 직접 개선합니다. IT팀은 인프라와 거버넌스만 관리하면 됩니다.
다음 단계
저는 엔터프라이즈 AX의 본질이 "기술 도입"이 아니라 "업무 방식의 전환"이라고 생각합니다. AI Canvas가 그 전환의 가장 낮은 진입 장벽이 되길 바랍니다. 실제 업무 환경에서 어떻게 작동하는지, 데모를 통해 직접 확인해 보시면 좋겠습니다.
"Find tasks to automate" — and nobody can
Over ten years leading more than 300 AI projects, I've seen one failure pattern more than any other. You walk into a client and ask, "What tasks would you like to automate?" Most people think for a long time and give vague answers. From a frontline worker's perspective, it's genuinely hard to judge which parts of their daily work are automatable.
When we ran the first PoC with a major Korean financial holding company (Company A), we hit exactly this wall. So our team flipped the approach entirely: "Don't explain it — just do your work as usual and record your screen." That was the starting point of AI Canvas.
One screen recording replaces 30 pages of requirements
Traditional automation projects follow this sequence: requirements definition (2 weeks) → process mapping (2 weeks) → development (4–8 weeks) → testing (2 weeks). Ten weeks minimum.
AI Canvas inverts this process:
- Screen recording — Frontline workers perform their tasks as usual while recording their screen
- AI workflow analysis — AI automatically extracts clicks, inputs, and decision points from the recording
- Agent generation & tuning — An AI Agent is auto-generated from the extracted workflow; the worker refines it in a visual editor
- Execution & monitoring — Deployed Agents are tracked in real time for task completion rate, processing time, and error rate
When a global manufacturing conglomerate (Company B) adopted this approach, the average time from project kickoff to first deployment was 5 days. The same work had previously taken 8 weeks with traditional RPA.
Deployment impact in numbers
The data below is the measured average across five customers who have operated AI Canvas for 6+ months (internal data, 2025 Q3).
| Metric | Before | After | Change |
|---|---|---|---|
| Processing time per task | 42 min | 8.5 min | 80% reduction |
| Daily throughput | 15 tasks | 72 tasks | 4.8× increase |
| Annual labor cost savings (per dept.) | — | ₩380M (~$280K) | — |
| PoC → full contract conversion rate | — | 87% | — |
The 87% PoC-to-contract conversion rate deserves attention. The biggest risk in AI projects is "PoC succeeded, but full adoption didn't happen." Because AI Canvas lets frontline workers build and use Agents themselves, the PoC is already running on real work from day one.
Why "frontline-led" matters
In the SI-style AI projects I previously led, the dev team built the automation logic and handed it to the business unit saying "use this." The result was predictable — actual usage rates barely reached 30%. The person who understands the work best is the frontline worker, and they were cut out of the process.
AI Canvas's core design principle is "the builder is the user." In a no-code environment, frontline workers build Agents themselves, validate them, and improve them. IT manages infrastructure and governance only.
What's next
I believe the essence of enterprise AX isn't "technology adoption" but "transforming how people work." I hope AI Canvas becomes the lowest barrier to entry for that transformation. If you'd like to see how it works in a real enterprise environment, I'd encourage you to request a demo.
AI Canvas
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