계획 95개 → 실제 11개 - 사용자 18배 증가 (68명 → 1,253명) 분석
| 구분 | 기존 설문 (계획) | 신규 현황 (실제) | 변화 |
|---|---|---|---|
| AI Agent 수 | 95개 동시 개발 | 11개 오픈 완료 | ⚠️ 84개 차이 |
| 개발 단계 | 자료취합→학습→테스트→오픈 | 전사 공통 6건, 업무특화 5건 | ✅ 단계별 완성 |
| 상태 | 계획/개발 중 | 실제 운영 중 | ✅ 프로덕션 |
| 구분 | 기존 설문 | 신규 현황 | 변화 |
|---|---|---|---|
| Copilot 사용자 | 68명 설문 응답 | 1,253명 누적 | ✅ 18배 증가 |
| 사용 빈도 | 주 2-3회 다수 | 일 평균 사용자 47% 증가 | ✅ 활성화 |
| 인지도 문제 | "어디서 사용하는지 모름" | AI Hub 오픈, 전사 교육 | ✅ 개선 중 |
주요 Agent 예시:
전사 공통 Agent (6건):
업무 특화 Agent (5건):
"어디서 사용하는지 모름" - 컴플라이언스담당, 리징담당
주요 불만:
사용자 증가:
직무별 분포:
실제 사용자 피드백:
"의사결정사항과 후속작업까지 디테일하게 정리해주네요" - 회의록 AI 사용자
"매일 시세 알람 잘 받고 있습니다. 팀에도 배포했습니다" - 과일 시세 AI 사용자
| 요구사항 | 비율 |
|---|---|
| 정확성 향상 | 85% |
| 응답 속도 개선 | 78% |
| 한국어 지원 강화 | 72% |
| 회사 데이터 연동 | 68% |
| 사용법 단순화 | 65% |
| 모바일 최적화 | 58% |
| AI Agent | 실제 효과 | 반영된 요구사항 |
|---|---|---|
| 회의록 AI | 타사 대비 31~51% 비용 절감 PC/모바일 환경 제약 없음 |
모바일 최적화, 사용법 단순화 |
| [인사] 복리후생 AI | RAG 아키텍처 기반 내부 시스템 연동 |
정확성 향상, 회사 데이터 연동 |
| 트렌드 탐색 AI | 10분 이상 → 30초 이내 절감 | 응답 속도 개선 |
| [명절] 선물세트 계산기 | 1시간 → 10초 처리 휴먼 에러 감소 |
응답 속도 개선, 정확성 향상 |
| [축산] 웹 검색 AI | 3~5개 사이트 → 단일 플랫폼 클릭 수 80% 절감 |
사용법 단순화 |
| 구분 | 기존 설문 (계획) | 신규 현황 (실행) |
|---|---|---|
| 개발 규모 | 95개 AI Agent 동시 개발 | 11개 AI Agent 집중 완성 |
| 접근 방식 | 광범위한 요구사항 수집 | 8개 업무 자동화 구현 |
| 목표 설정 | 이상적 목표 설정 | 측정 가능한 효과 달성 |
| 기존 설문 문제 | 신규 현황 해결 |
|---|---|
| "어디서 사용하는지 모름" | ✅ AI Hub 오픈 |
| 사용 빈도 낮음 (주 2-3회) | ✅ 일 평균 사용자 47% 증가 |
| 교육 효과 높지만 실행 격차 | ✅ 사용자 18배 증가 (68명 → 1,253명) |
"많이 만드는 것보다 제대로 만드는 것이 중요하다"
"사용자 요구사항을 듣고 실제로 반영하는 것이 성공의 열쇠다"
"효과를 측정하고 공유하는 것이 확산의 동력이다"
| 항목 | 기존 설문 (계획) | 신규 현황 (실제) | 달성률 |
|---|---|---|---|
| AI Agent | 95개 계획 | 11개 오픈 | 12% (핵심 집중) |
| 사용자 | 68명 설문 | 1,253명 사용 | 1,843% |
| 사용 증가 | 주 2-3회 | 일 평균 47% 증가 | ✅ 활성화 |
| 인지도 | "어디서 사용?" | AI Hub 오픈 | ✅ 개선 |
| 요구사항 반영 | 6개 요청 | 6개 모두 반영 | 100% |
| 업무 자동화 | 87개 요청 | 8개 구현 | 9% (핵심 집중) |
| 시간 절감 | 기대 | 50~100% 실제 | ✅ 달성 |
| 비용 절감 | 기대 | 31~51% 실제 | ✅ 달성 |