버려지지 않는 AI 챗봇 도입 판단법

2억 원짜리 챗봇이 버려지는 걸 본 적 있습니까? AI 프로젝트의 70~85%가 기대 성과를 달성하지 못합니다. 제조 현장에서는 이 숫자가 더 뼈아프게 와닿습니다. 벤더 데모에서는 완벽했던 챗봇이, 실제 현장 문서를 넣으면 엉뚱한 답을 자신 있게 내놓습니다. 30년 경력의 숙련공분들은 "그거 쓸모없어"라며 외면합니다. 수억 원을 들여 만든 시스템이 조용히 버려집니다. 저는 삼성전자, 삼성디스플레이, 현대모비스, LS일렉트릭까지 16년 넘게 제조 현장에서 MES, 스마트팩토리, 제조 DX/AX를 직접 기획하고 실행해 왔습니다. 그리고 지금, 제조 현장에 AI 챗봇을 직접 설계하고 구축하는 일을 하고 있습니다. 이 과정에서 "왜 제조 챗봇은 이렇게 많이 실패하는가"를 계속 고민했고, 그 답이 기술이 아니라 기획에 있다는 결론에 도달했습니다. 이 강의는 코드를 가르치지 않습니다 이 강의는 챗봇을 만드는 개발자를 위한 강의가 아닙니다. 챗봇 도입을 기획하고, 벤더를 평가하고, 성능을 검증하고, 최종적으로 도입 여부를 판단해야 하는 사람을 위한 강의입니다. 제조 현장의 기획자, 관리자, 팀장님이 대상입니다. 코딩 없이, 50분 만에, 이런 것들을 할 수 있게 됩니다. 1. AI 챗봇의 핵심 기술(RAG, Knowledge Graph)을 비유 하나로 이해하기 2. 벤더 실력을 가려내는 질문 5개를 실전에서 바로 활용하기 3. 30일 시범 도입(POC)을 체크리스트 한 장으로 설계하기 4. 현장 작업자의 저항 없이 챗봇을 정착시키는 전략 세우기 왜 이 강의가 필요한가? - 한국 제조업의 AI 도입률은 24%에 머물러 있지만, 81%의 기업이 AI 투자 확대를 계획하고 있습니다. 도입률은 낮은데 의지는 높다는 뜻입니다. 문제는 실행 방법을 아는 기획자가 부족하다는 것입니다. - 인프런에 RAG, 챗봇 관련 강의는 있지만 전부 개발자 대상입니다. 제조업 현장의 비개발자를 위한 AI 챗봇 기획 강의는 이 강의가 처음입니다. 50분이 2억 원짜리 실수를 막아줄 수 있습니다.