연구소 담당자의 반복 문서 업무를 AI 자동화로 줄이는 방법

자동화의 목표를 세금판단으로 잡으면 실패한다

R&D 문서 자동화는 세액공제 가능 여부를 AI가 대신 판단하게 만드는 프로젝트가 아니다. 연구일지 초안, 회의록 요약, 비용전표 대조, 장비사용대장 집계, 누락 알림처럼 반복작업을 줄이는 프로젝트다. 판단은 사람이 하고, AI는 빠진 칸과 반복 문장을 줄인다.

배터리 소재 I사의 연구소 담당자는 매월 22시간을 문서 정리에 썼다. 연구일지, 장비사용대장, 재료비 명세, 회의록, 과제별 진척표가 따로 있었다. 결산 전에는 세무팀 요청으로 40시간이 추가됐다. 담당자는 세액공제보다 문서 복사에 지쳐 있었다. 자동화 목표는 "공제액 증가"가 아니라 "월 22시간을 7시간으로 줄이고 누락을 월말에 잡기"였다.

I사의 갈등: 연구원은 기록을 싫어하고, 회계팀은 증빙을 원한다

연구원들은 연구일지를 길게 쓰는 것을 싫어했다. 회계팀은 과제별 비용 명세가 없으면 결산을 못 한다고 했다. 대표는 AI로 전부 자동 작성하면 된다고 생각했다. 세 부서의 기대가 모두 달랐다. 그래서 자동화 범위를 아주 좁혔다. 연구원이 입력해야 하는 것은 과제번호, 오늘 한 일 한 줄, 사용 장비, 사용 재료뿐이었다. 긴 문장은 AI가 초안을 만들고, 연구소장이 승인했다.

회계팀에는 다른 화면을 줬다. 비용전표가 들어오면 과제번호가 있는지, 공급자가 외주계약서와 맞는지, 결과파일이 연결됐는지 표시했다. 대표에게는 월말 대시보드만 보여줬다. 과제 없는 비용 8건, 근무시간 미입력 3명, 산출물 없는 회의록 2건처럼 의사결정에 필요한 숫자만 남겼다.

네 개 원장으로 시작한다

I사는 거대한 시스템을 만들지 않았다. 과제원장, 인력원장, 비용원장, 산출물원장 네 개로 시작했다. 과제원장에는 과제명, 기간, 책임자, 목표, 예상 산출물을 넣었다. 인력원장에는 연구전담 여부와 월별 투입률을 넣었다. 비용원장에는 전표번호, 금액, 공급자, 과제번호를 넣었다. 산출물원장에는 파일 위치, 시험일, 검토자를 넣었다.

이 네 원장을 연결하자 자동화 규칙이 생겼다. 비용은 있는데 과제가 없으면 경고. 과제는 있는데 산출물이 없으면 보류. 인건비는 있는데 시간표가 없으면 미확정. 외주비는 있는데 결과보고서가 없으면 검토 필요. 규칙은 단순했지만 효과는 컸다.

자동화 후 숫자

도입 전 I사는 월 문서정리 22시간, 결산 추가 40시간, 과제번호 누락 평균 15건이었다. 두 달 뒤 월 문서정리는 8시간, 결산 추가 예상시간은 12시간으로 줄었다. 과제번호 누락은 4건으로 줄었다. 더 중요한 변화는 누락 발견 시점이었다. 예전에는 12월에 찾던 것을 이제는 그 달 마지막 주에 봤다.

AI가 만든 문장은 그대로 쓰지 않았다. 연구소장은 초안을 줄이고, 숫자와 파일 위치를 확인했다. 자동화가 사람을 없앤 것이 아니라, 사람이 판단할 수 있는 시간을 만든 것이다.

다음 글과 I사 준비자료

전체 필러는 기업부설연구소, 인증, R&D 세액공제: 신청보다 사후관리가 중요한 이유에서 본다. 명세서 기본 구조가 없으면 연구개발비 명세와 근무시간 기록을 남기는 실무 체크리스트를 먼저 봐야 한다. 연간 일정까지 묶으려면 연구소, 인증, 세액공제를 한 해 결산 일정에 맞춰 관리하는 법로 이어진다.

I사가 법인AI자동화컨설팅 전에 가져온 자료는 양식 5종이 아니라 실제 파일 흐름이었다. 구글드라이브 폴더 구조, 전표 엑셀, 연구일지 샘플 20개, 회의록 10개, 장비사용대장, 세무팀이 매년 요청하는 자료 목록이었다. 자동화는 이 자료를 보고 "무엇을 새로 만들지"가 아니라 "어디서 반복이 생기는지"를 찾는 작업으로 시작했다.

I사가 자동화하지 않은 것

I사는 일부러 자동화하지 않은 영역도 정했다. 연구개발비 해당 여부의 최종 판단, 발명자 기여도 평가, 세액공제 신고 여부, 정책자금 신청 금액 결정은 사람이 맡았다. AI가 이 영역까지 답을 내면 편해 보이지만 책임 소재가 흐려진다. 대신 AI는 초안과 누락 표시만 맡았다.

예를 들어 회의록을 넣으면 AI는 과제명, 참석자, 결정사항, 다음 실험을 뽑아 연구일지 초안을 만든다. 구매전표를 넣으면 과제번호 누락을 표시한다. 장비사용대장을 넣으면 같은 장비가 생산과 연구에 동시에 쓰인 날짜를 보여준다. 연구소장은 이 목록을 보고 판단한다. I사는 자동화의 경계를 정했기 때문에 현장 반발이 줄었다. 사람의 권한을 빼앗지 않고 귀찮은 반복만 덜어냈다.

I사의 프롬프트보다 중요한 권한표

자동화 회의에서 처음 나온 질문은 어떤 프롬프트를 쓰느냐였다. 그러나 실제로 먼저 정한 것은 권한표였다. 연구원은 초안 생성과 수정 요청만 할 수 있고, 연구소장은 확정할 수 있고, 회계팀은 비용 연결 상태를 볼 수 있고, 대표는 월말 요약만 본다. 권한표가 없으면 AI가 만든 문서가 누구의 책임인지 흐려진다.

I사는 자동 생성된 연구일지에 회색 배지를 붙였다. 연구소장이 확인하면 파란 배지, 회계팀이 비용 연결을 확인하면 초록 배지로 바뀐다. 이 작은 표시가 문서 상태를 명확히 했다. 예전에는 파일이 있으면 완료된 줄 알았다. 이제는 초안, 연구확정, 비용확정이 분리된다. AI 자동화는 문장을 빠르게 만드는 일보다 상태를 분명하게 만드는 일에서 더 큰 효과를 냈다.

I사의 실패한 자동화 요구사항

처음 요구사항에는 "세액공제 가능 여부 자동 판정"이 있었다. 이 문장은 삭제됐다. 대신 "판정에 필요한 증빙 누락 자동 표시"로 바꿨다. 표현은 비슷해도 책임 구조는 완전히 다르다. 전자는 AI가 세무판단을 하는 구조이고, 후자는 사람이 판단할 자료를 빨리 모으는 구조다. I사는 이 차이를 명확히 한 뒤에야 자동화를 시작했다.

I사의 월말 화면

I사의 월말 화면에는 긴 보고서가 없었다. 빨간 숫자 세 개만 있었다. 과제 없는 전표, 시간표 없는 인건비, 산출물 없는 회의록이다. 이 세 숫자가 0에 가까워지면 결산 준비가 쉬워진다. AI 자동화는 멋진 대시보드보다 월말에 줄여야 할 숫자를 정확히 보여줄 때 실무 가치가 생긴다.

I사는 이 화면을 연구소장, 회계팀, 대표가 같은 순서로 보게 했다. 같은 숫자를 보는 것만으로도 월말 문서 회의의 감정 소모가 줄었다. 자동화의 성과는 버튼 수가 아니라 누락 숫자가 줄어드는 것으로 측정했다.