AI가 만들고 사람이 승인
사람이 승인하는 실행
AI가 요청을 분류하고, 공장 규칙에 맞는지 확인한 뒤, 코드를 짜고 테스트를 돌립니다. 실제 데이터를 바꾸는 일은 사람이 승인하도록 설계합니다.
활용 예시
이렇게 활용할 수 있습니다
01요청 분류·규칙 확인
요청을 분류하고 공장 규칙에 맞는지 확인합니다.
02코드 작성·테스트
코드를 짜고 테스트를 돌립니다.
03사람 승인 후 반영
실제 데이터를 바꾸기 전에 사람이 승인합니다.
요청 분류·규칙 확인사람의 승인
코드 작성·테스트사람의 승인
사람 승인 후 반영사람의 승인
도입 전에 확인할 사항
- 01기존 데이터베이스는 읽기 전용으로 연결
- 02기록 변경은 정해진 경로로만
- 03처음 30일은 FlowOS 엔지니어가 확인
사람이 승인할 일을 정하기 전에
- 01
입력 자료와 원하는 결과
반복하는 업무 중 한 가지를 골라 실제로 받는 자료와 완성된 결과물의 예시를 준비합니다. 정산 대조라면 비교 항목을, 보고서라면 회사 양식과 집계 기준을 정해야 결과를 평가할 수 있습니다.
- 02
자동 처리와 사람의 판단
자료 정리나 초안 작성과, 가격·납기 약속이나 최종 승인처럼 담당자가 판단해야 하는 일을 구분합니다. AI 결과에 누락이나 잘못된 해석이 있을 수 있으므로 원본 확인과 수정 절차를 함께 설계합니다.
- 03
현장 검증과 운영 범위
정상 자료 외에 정보가 빠지거나 서로 충돌하는 사례로도 결과를 확인합니다. 초안 생성 시간뿐 아니라 검토·수정에 드는 시간까지 비교해야 실제 업무 개선을 판단할 수 있습니다. 사용할 데이터와 실행 환경은 회사의 권한·보안 요구를 확인해 결정합니다.
구체적인 구축 범위와 산출물은 현재 시스템과 요구사항을 확인한 뒤 협의합니다.
자주 묻는 질문
적용 전에 확인하세요
사람이 승인하는 실행은 일반 AI 도구와 무엇이 다른가요?
공장의 규칙과 업무 기준을 확인한 뒤 코드를 짜고 테스트를 돌립니다. 실제 데이터를 바꾸는 일은 사람이 승인하도록 설계합니다.
공장에서 어떤 일이 가장 막히나요?
단가표, 재고, 성적서처럼 수작업으로 다시 정리하는 일을 알려 주세요.