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# 사내 AI로 반복 업무 줄이는 법 2026 — 비개발자도 업무 자동화한 데이블 사례 4가지
- URL: https://www.sharehows.com/ai-work-automation/
- Published: 2026-10-23T07:01:33.000Z
- Updated: 2026-10-24T04:16:56.000Z
- Description: 개발자 없이도 직원이 직접 업무 도구를 만들어 반복 업무를 줄이는 '사내 AI' 활용법을, 데이블의 실제 숫자와 사례로 정리했어요.
- Author: 뉴스 큐레이션
- Tags: #보도자료초안

사내 AI로 반복 업무를 줄이는 핵심은 **문제를 가장 잘 아는 직원이 원하는 기능을 말로 설명하고, AI가 코드 작성과 배포를 맡게 하는 것**이에요. 애드테크 기업 데이블은 이렇게 사내 AI 플랫폼을 운영해 반복 업무 시간을 최대 85% 줄였어요. 반년 동안 직원들이 직접 만든 업무 도구는 184개입니다. 우리 회사에도 적용해 볼 만한 포인트를 사례별로 정리했어요.

![사내 AI 플랫폼 도입 후 바뀐 숫자 — 결산 점검 85% 단축, 업무 도구 184개, 질문 177건 10분 내 답변](https://www.sharehows.com/content/images/2026/10/987956218_20261022185435_6018003757.png)

사내 AI 플랫폼 도입 후 바뀐 숫자 — 결산 점검 85% 단축, 업무 도구 184개, 질문 177건 10분 내 답변

## 사내 AI 플랫폼은 어떻게 만들었나

데이블은 '데이블LLM'이라는 사내 플랫폼을 직접 만들었어요. 외부의 여러 AI 모델을 한곳에서 골라 쓸 수 있고, 필요한 기능을 말로 설명하면 AI가 코드를 짜고 배포까지 해 줍니다. 회사 업무에 AI를 쓰는 만큼 보안 장치를 처음부터 함께 넣었다는 점이 눈에 띄어요.

- 회사 계정으로 로그인하고 사내망에 연결해야만 사용
- AI 사용에 필요한 키는 이 플랫폼에서만 사람별로 발급
- 사람별 사용 한도 관리

![데이블LLM 구조 — 직원이 기능을 말로 설명하면 AI가 코드 작성·배포를 맡고, 로그인·사내망·사람별 키로 보안을 관리](https://www.sharehows.com/content/images/2026/10/987956218_20261022185454_7728591417.png)

데이블LLM 구조 — 직원이 기능을 말로 설명하면 AI가 코드 작성·배포를 맡고, 로그인·사내망·사람별 키로 보안을 관리

## 비개발자도 업무 도구를 직접 만든다

4월에 플랫폼을 연 뒤 9월 말까지 만들어진 업무 도구는 184개예요. 예전엔 개발자에게 부탁해야 했던 대시보드나 업무 자동화를 이제는 직원이 직접 만듭니다. 8월 말 기준으로 도구를 만든 46명 가운데 24명, 절반 이상이 개발 직군이 아니었어요. '개발팀 요청 대기열'이 업무 자동화의 가장 큰 병목이라는 걸 생각하면 의미 있는 변화입니다.

## 업무 자동화 사례 ① 재무팀 결산 점검 85% 단축

재무팀은 매달 42시간가량 걸리던 결산 점검을 6시간 안팎으로 줄였어요. 회사 자체 추산으로는 재무팀이 자동화로 아낀 시간이 한 달 70시간이 넘습니다. 민감한 데이터는 따로 지켰다는 점도 참고할 만해요. 회계 원장 원본은 외부 AI 서비스로 보내지 않고, 권한을 받은 재무팀원만 다룹니다.

## 업무 자동화 사례 ② 광고 예산 관리 봇

광고 운영 쪽에서는 한 PM이 개발자 도움 없이 예산 관리 봇을 만들었어요. 사람이 수시로 들여다보던 하루 예산 점검을 봇에게 맡긴 거죠.

- 등록한 광고주 그룹의 집행액을 30분마다 확인
- 예산의 80%에 도달하면 경고 발송
- 95%에 도달하면 캠페인 자동 중지

'일정 조건이 되면 알리고, 더 넘으면 멈춘다'는 구조는 재고, 비용, 마감 관리처럼 다른 부서 업무에도 그대로 응용할 수 있어요.

## 업무 자동화 사례 ③ 사내 질문에 답하는 AI 에이전트

개발 조직에서는 AI 에이전트 'DNA 시스템 위키'가 사내 메신저로 들어오는 시스템 질문에 코드를 직접 읽고 답해요. 예전에는 개발자에게 묻고 길게는 며칠씩 기다려야 했던 질문들입니다. 9월에는 질문 256건 가운데 177건, 10건 중 7건꼴로 10분 안에 답했고 30분을 넘긴 건 5건뿐이었어요. 에이전트가 제안한 코드 변경 77건은 8월 말까지 사람의 검토를 거쳐 실제 코드에 반영됐습니다. AI가 제안하고 사람이 검토하는 구조를 유지한 거예요.

## 우리 회사에 적용할 때 체크포인트

데이블 사례에서 뽑아 보면, 사내 AI 도입은 세 가지로 정리돼요. 첫째, 반복적이고 규칙이 분명한 업무(점검, 모니터링, 자주 묻는 질문)부터 시작합니다. 둘째, 로그인·사내망·개인별 키와 한도 같은 보안 장치를 플랫폼 단계에서 함께 설계합니다. 셋째, 민감한 원본 데이터는 외부 AI로 보내지 않고, AI의 결과물은 사람이 검토합니다.

**한눈에 보기**  
사례: 데이블 사내 AI 플랫폼 '데이블LLM'(2026년 4월 오픈)  
만든 업무 도구: 184개(4\~9월 말), 제작자 46명 중 24명이 비개발 직군  
재무 결산 점검: 월 42시간 → 6시간 안팎(85% 단축)  
광고 예산 봇: 30분마다 확인, 80% 경고·95% 자동 중지  
AI 질문 에이전트: 9월 256건 중 177건 10분 내 답변

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자료: 데이블