Enterprise AX 컨설턴트의 진짜 일: AI를 고르는 것이 아니라 경계를 설계하는 것

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노란 후드티와 ‘Peter’ 모자를 쓴 고릴라 캐릭터가 RAG, Voice Agent, AI Automation을 Value·Decision·Authority·Execution·Adoption으로 연결한 Business Boundary 보드 옆에 서 있다.

RAG, Voice Agent, 자동화 프로젝트를 직접 설계하며 반복해서 확인한 것은 기술보다 경계였다. 모호한 AI 요구를 Value·Decision·Authority·Execution·Adoption의 운영 계약으로 바꾸는 AX 컨설팅 방법을 실제 사례로 정리한다.

AI Agent가 Workflow를 대체할 수 있을까? — Enterprise 업무의 State·Transition·Constraint가 사라지지 않는 이유

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Workflow Authoring과 Semantic Planning이 있는 Agent 패널이 ESTC를 거쳐 Committed State, Authority, Legal Transition, Constraint, Commit, Audit로 이어지는 구조와 Peter가 보인다.

Agent가 n8n·Make·Zapier 같은 Workflow를 대체할 수 있다는 주장에는 무엇이 빠져 있을까. Enterprise 업무를 Entity·State·Transition·Constraint로 보고, Agent와 Software의 책임 경계를 다시 설계해야 하는 이유를 설명합니다.

Voice Agent는 고객에게 전화하기 전에 무엇을 확인해야 할까? — 보안·동의·DNC로 보는 Enterprise Voice AI

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노란 후드티를 입은 Peter가 연결 전 일시 정지된 outbound call을 바라본다. 화면에는 CALL ADMISSION 아래 CONTACT·DATA·ACTION 권한, TOOLS, DURABLE EVIDENCE와 감사 추적이 연결되어 있다.

실제 outbound Voice Agent를 만들며 마주친 질문은 대화 품질보다 먼저 ‘이 고객에게 지금 전화해도 되는가’였습니다. DNC·동의·현지 시간·인증·Tool 권한을 LLM 밖의 deterministic gate로 설계하는 방법을 정리합니다.

기업에 Voice Agent를 도입하려면 어떻게 설계해야 할까? — 콜봇에서 GPT-Live까지, 직접 만들어보며 바뀐 것

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전화 시스템과 기업 시스템 사이에 Live Conversation Runtime을 배치한 다이어그램이다. 중앙의 Voice Runtime은 CRM, Business Authority, Tools, Durable State와 연결되고, 아래에서는 Human Handoff가 Human Authority로 이어진다. 왼쪽에는 조립형 STT·LLM·TTS 파이프라인이 비교되어 있다.

n8n과 Whisper로 Voice Agent를 조립하던 PoC부터 GPT-Live 시대까지 직접 경험하며, Enterprise Voice AI의 핵심이 Speech가 아니라 CRM·Telephony·Business Authority의 경계를 설계하는 문제로 이동한 과정을 정리합니다.