ClickUp Accelerator 대 맞춤형 Enterprise AI: 선택 방법

경쟁력을 유지하려면 AI 도입이 필요하다는 건 알지만, 앞으로 나아갈 길이 불분명합니다.

잘못된 접근 방식을 선택하면 '파일럿 피로도'로 이어질 수 있습니다. 유망한 AI 프로젝트가 예산을 소진하고 중단되는 현상으로, 팀 구성원이 실제로 활용하기도 전에 막히는 상황을 의미합니다.

이러한 결정 불능은 IT 부서만 늦추는 것이 아닙니다. 모든 부서가 수동적이고 비효율적인 워크플로우에 갇히게 하는 키 AI 과제 중 하나입니다.

이 가이드는 팀 크기, 타임라인, 기술 자원에 맞는 올바른 선택을 할 수 있도록, ClickUp 전문가 지원이 포함된 즉시 배포 가능한 ClickUp 슈퍼 에이전트를 제공하는 ClickUp Accelerator를 선택할 시점과 맞춤형 엔터프라이즈 AI 시스템을 처음부터 구축할 시점을 분석합니다.

기업 AI 선택이 지금 중요한 이유

가트너는 개념 검증(PoC) 후 30%가 포기될 것이라고 예측합니다. 기술이 작동하지 않아서가 아니라, 팀들이 18개월 동안 맞춤형 솔루션을 구축하지만 아무도 사용하기 전에 이미 쓸모없어지기 때문입니다.

다음과 같은 고민 중 적어도 하나는 겪고 계실 것입니다:

이는 전략적 갈림길에 서게 합니다.

확장 중인 팀, 특히 100명에서 1,000명 규모의 직원 수를 가진 팀에게 이 선택은 매우 중요합니다. 이러한 상황에서 ClickUp Accelerator와 맞춤형 기업 AI가 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.

ClickUp Accelerator란 무엇인가요?

워크플로우를 자동화하고 지금 당장 AI의 혜택을 누리고 싶지만, 대기 중인 머신러닝 엔지니어 팀이 없거나 맞춤형 솔루션을 위해 1년을 기다릴 여유가 없습니다.

이러한 지연은 팀이 회사 생산성을 저하시키는 반복적인 작업에 계속 허덕이는 동안, 이미 AI를 활용 중인 경쟁사들이 더욱 앞서 나가게 된다는 것을 의미합니다.

ClickUp Accelerator 는 바로 이 문제를 해결합니다. 일상 워크플로우에 AI를 도입하기 위한 턴키 솔루션입니다.

이 프로그램은 팀이 아무것도 처음부터 구축하지 않고도 생산 환경에 바로 적용 가능한 AI 워크플로우로 신속하게 '가동'할 수 있도록 설계되었습니다.

핵심 개념은 바로 융합입니다. 액셀러레이터는 ClickUp의 융합형 AI 작업 공간 내에서 실행되며, 여기서는 다음 모든 요소가 실시간으로 연결 및 동기화됩니다:

실제 상황을 전혀 모르는 어시스턴트에 정보를 복사하여 붙여넣기하는 대신, Accelerator는 일이 변화함에 따라 /AI를 지속적으로 연결합니다. 간단히 정리해 드립니다. 👇🏼

ClickUp Accelerator로 얻을 수 있는 것

이제 액셀러레이터 내 다양한 오브젝트들이 어떻게 함께 일하는지 자세히 살펴보겠습니다:

1) 사전 구축 및 검증된 워크플로우를 위한 부서별 즉시 사용 가능한 AI 에이전트

Accelerator에는 대부분의 팀이 매주 수행하는 일반적이고 반복적인 업무를 처리하는 사전 구축된 슈퍼 에이전트가 포함됩니다. 이를 빈 채팅창이 아닌 실제 워크플로우를 위한 '전문 보조 도구'로 생각하세요.

여기서 실질적인 결과물에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

핵심은? 이 에이전트들은 트리거가 이미 존재하는 곳(작업, 문서, 채팅 스레드)에서 작동하도록 설계되어 일반적인 프롬프트가 아닌 실제 컨텍스트를 기반으로 작동합니다.

2) 안내형 온보딩 및 설정으로 "실행"이 몇 달이 아닌 며칠 안에 이루어집니다.

대부분의 "AI 도입" 노력이 중단되는 이유는 팀이 AI를 실제 워크플로우에 연결하지 못하기 때문입니다. 가이드 온보딩이 실용적인 연결고리입니다.

ClickUp Accelerator는 작업 공간을 AI가 안정적으로 유용하게 활용될 수 있는 상태로 만들어줍니다. 구체적으로 이는 일반적으로 다음을 의미합니다:

연결된 채팅, 작업, 문서 및 상황 인식 AI로 이러한 워크플로우가 어떻게 운영되는지 확인하세요:

3) 전문가 지원 및 교육으로 AI가 선반 위의 제품이 되지 않도록

기업에게 가장 큰 숨겨진 비용은 소프트웨어가 아닙니다. tools가 일관되게 채택되지 않을 때 낭비되는 시간입니다. Accelerator의 전문가 팀은 팀이 다음과 같은 일을 할 수 있도록 지원합니다:

기본적으로, 여러분은 단순히 AI 솔루션을 구매하는 것이 아니라, AI가 실제 워크플로우에 정착하는 더 빠른 경로를 구매하는 것입니다.

우리의 GVP 카일 콜먼이 슈퍼 에이전트를 활용해 보고 프로세스를 가속화하는 방법을 확인하세요:

별도의 AI 도구 사용보다 가속기가 더 효과적인 이유

대부분의 AI 도구는 실제 업무가 이루어지는 시스템 외부에서 작동하기 때문에 실제 비즈니스 활용에서 실패합니다. 이는 세 가지 반복적인 문제를 야기합니다:

ClickUp Accelerator는 정반대의 접근 방식으로 설계되었습니다: 먼저 일을 통합한 후, AI를 전체에 적용합니다.

작업, 문서, 채팅, 보고가 연결되면 AI는 상태 요약, 시작 문서, 실행 항목, 콘텐츠 초안과 같은 고효율 일에 지속적으로 수동으로 재설명할 필요 없이 안정적으로 도움을 줄 수 있습니다.

바로 이 점이 "멋진 데모"가 아닌 "실전 투입 가능한" 느낌을 주는 이유입니다.

맞춤형 Enterprise AI란 무엇인가요?

때로는 비즈니스 요구사항이 시중의 어떤 AI 제품도 안전하거나 안정적으로 처리할 수 있는 범위를 넘어설 때가 있습니다.

워크플로우가 매우 특화되었거나, 데이터 모델이 독자적이거나, 규정 준수 및 보안 요구사항이 엄격해 대규모 맞춤형 개발 없이는 범용 도구를 사용할 수 없는 경우가 있습니다. 이러한 상황에서는 "도구를 구입하고 내일부터 시작하자"는 접근 방식이 통하지 않습니다.

바로 여기서 맞춤형 기업 AI가 필요합니다.

맞춤형 AI 시스템은 특정 비즈니스 워크플로우를 지원하기 위해 기업이 내부적으로 구축하거나(또는 서비스 파트너를 고용해 구축하는) 시스템입니다. 미리 패키징된 AI 워크플로우를 도입하는 대신, 아키텍처를 처음부터 끝까지 직접 설계하는 것입니다. 실제로 이는 대개 다음 중 하나를 의미합니다:

가장 큰 장점은 제어권입니다. 시스템이 추론하는 방식, 접근 가능한 데이터 범위, 생성 허용 내용, 작업 기록 방식, 승인 및 규정 준수 프로세스와의 연계 방식 등 정확한 요구사항에 맞춰 시스템을 맞춤 설정할 수 있습니다.

맞춤형 기업 AI 프로젝트에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:

1) 대규모 언어 모델( LLM) 전략 선택 및 운영

다음 중 선택해야 합니다:

실제 운영 현실도 고려해야 합니다: 모델 업그레이드, 프롬프트/버전 관리, 비용 통제, 지연 시간, 안정성 등이 그것입니다.

2) 보안 데이터 접근 구축 (파이프라인 문제)

AI는 올바른 비즈니스 컨텍스트를 추출할 수 있을 때만 유용합니다. 이를 위해서는 종종 다음이 필요합니다:

많은 프로젝트가 여기서 막히는 이유는 "데이터 확보"가 텍스트 생성보다 거의 항상 어렵기 때문입니다.

3) 가이드레일 및 규정 준수 통제 정의

Enterprise급 AI는 일반적으로 다음이 필요합니다:

4) 사용자 경험 구축 (UI + 워크플로우 통합)

모델만으로는 사용 가능한 제품이 아닙니다. 팀은 다음과 같이 모델과 상호작용할 수 있는 공간이 필요합니다:

5) 공급업체, 계약 및 신뢰성 조정

여러 제공자(모델 제공자, 벡터 데이터베이스/검색, ETL 도구, 가시성, 보안)를 사용한다면, 다음과 같은 부담도 함께 지게 됩니다:

결론

맞춤형 구축이 '잘못된 선택'은 아니지만, 고투자 경로입니다. 이는 고위험·고수익 베팅으로 보는 것이 가장 적절합니다: 진정으로 차별화된 솔루션을 얻을 수 있지만, 이를 유지하고 발전시킬 엔지니어링 용량, 예산, 장기적 소유권 플랜이 있을 때에만 가능합니다.

ClickUp Accelerator와 맞춤형 AI의 주요 차이점

즉시 배포 가능한 프로그램과 맞춤형 구축 사이의 선택은 다섯 가지 핵심 요소에 달려 있습니다. 각 요소를 팀에 물어볼 질문으로 삼아 어떤 경로가 가장 적합한지 판단하세요.

가치 실현 시간

맞춤형 AI 프로젝트는 첫 버전을 출시하는 데만도 6개월에서 18개월이 소요될 수 있습니다. 출시 시점이 되면 비즈니스 요구사항이 이미 변해 솔루션이 출시되자마자 쓸모없어질 수 있습니다.

바로 여기서 '플러그 앤 고' 방식이 빛을 발합니다. ClickUp Accelerator를 통해 팀은 단 며칠 만에 작동하는 AI를 확보할 수 있습니다. AI 에이전트가 사전 구축되어 있고 가이드 온보딩이 팀의 빠른 적응을 돕기 때문에, 첫 번째 스프린트 내에서도 결과를 확인하고 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

아직 아무 성과도 내지 못한 프로젝트에 예산을 확보하기 위해 애쓰는 대신, AI의 가치를 즉시 입증하고 더 넓은 도입을 위한 추진력을 구축할 수 있습니다.

비용 및 자원 요구 사항

예산이 한정되어 있어 고가의 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어로 구성된 전체 팀을 고용할 여유가 없습니다.

맞춤형 AI 프로젝트는 범위가 점차 확대되는 현상, 클라우드 인프라, 전문 인력의 높은 급여로 인해 예측 불가능한 비용이 발생하며 금세 돈 먹는 하마가 될 수 있습니다. 일반적으로 파일럿 단계에서 생산 단계로 넘어가기까지 500만 달러에서 2,000만 달러의 비용이 소요됩니다.

총 소유권 비용은 방대하고 개방형 질문입니다.

ClickUp Accelerator는 예측 가능한 투자로 재정적 추측을 멈춥니다. ClickUp Accelerator를 통해 AI 기술, 전문가 지원, 실습 교육이 하나의 명확한 패키지로 제공됩니다.

새로운 역할을 채용하거나 복잡한 공급업체 계약을 관리할 필요가 없습니다. 예측 불가능한 가격표나 채용 관련 골칫거리를 겪지 않고도 기업급 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

구현 복잡성

데이터가 CRM, 스프레드시트, 채팅 앱에 흩어져 있다면, 완전히 새로운 문제가 발생합니다.

모든 시스템을 중앙 AI 모델에 연결하려는 시도 자체가 통합의 악몽입니다. 이는 맞춤형 AI 프로젝트의 흔한 장애물로, 팀이 취약한 통합 및 미들웨어를 구축하고 유지하는 데 수개월을 소모하게 만듭니다.

ClickUp과 같은 통합 AI 작업 공간 내에서 운영하면 이 모든 문제를 우회할 수 있습니다.

별도의 'AI 레이어'(그리고 이를 지속적으로 공급하기 위한 파이프라인)를 구축하고 유지하는 대신, 일이 이미 존재하는 곳에서 AI를 실행할 수 있습니다.

ClickUp은 방대한 통합 생태계를 지원하며, 연결된 다수 앱의 경우 엔터프라이즈 검색 인덱싱을 통해 정보를 검색 가능하고 최신 상태로 유지합니다. 일부 소스는 이벤트/webhook을 통한 실시간에 가까운 업데이트를 지원합니다. 실질적인 결과는 팀이 시스템 연동에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 업무에 실시간으로 AI를 활용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 점입니다.

이는 AI가 귀사가 이미 사용하는 타사 도구(예: Google Drive, Slack, Jira, Salesforce, GitHub, Confluence, SharePoint, Dropbox, Box)의 정보를 활용해 질문에 답변할 수 있으며, 자동화가 단일 플랫폼이 아닌 여러 도구에서 실행된다는 의미입니다.

유지보수 및 도입 위험

이 모든 과정을 거친 후, 겨우 맞춤형 AI 도구를 출시할 수 있을지도 모릅니다. 하지만 6개월 후, 이상한 답변을 내놓기 시작하고, 그 작동 방식을 알고 있던 유일한 엔지니어가 회사를 떠났습니다.

맞춤형 구축의 숨겨진 위험: 모델 드리프트.

데이터가 변화함에 따라 AI 모델의 정확도는 떨어지며, 재훈련 및 유지 관리를 전담하는 팀이 없다면 조용히 성능이 저하되어 결국 쓸모없어집니다. 2024년 한 해에만 233건의 AI 관련 인시던트가 보고되었으며, 이는 전년 대비 56.4% 증가한 수치입니다.

지속적인 업데이트와 전문가 지원으로 모든 백엔드 유지보수를 손쉽게 처리할 수 있다면 어떨까요? 네, ClickUp Accelerator에 모두 포함되어 있습니다. 이 프로그램은 또한 팀이 도구를 효과적으로 계속 사용할 수 있도록 변경 관리 리소스와 교육 리프레셔를 제공합니다. 직접 관리할 필요 없이 항상 유지보수되고 업데이트되는 신뢰할 수 있는 AI를 확보하세요.

ClickUp 액셀러레이터가 적합한 경우

스타트업이나 조직을 확장 중이며, 직원 수가 100명에서 1,000명 사이일 가능성이 높습니다. tool 과다 사용으로 인한 어려움을 겪고 계실 것입니다. 팀들은 서로 다른 부서에서 일하고 있으며, 더 광범위한 전략에 대한 경영진의 지지를 얻기 위해 신속한 AI 성과를 보여줄 필요가 있습니다.

사내 AI 팀이 없고, 결과를 위해 1년을 기다릴 여유가 없습니다.

이런 상황이라면 ClickUp Accelerator가 최적의 선택입니다. 맞춤형 구축의 위험과 비용 없이 업무를 단일 AI 플랫폼으로 통합하고 즉시 생산 환경에 적용 가능한 생성형 AI tools를 배포해야 하는 팀을 위해 설계되었습니다.

분석 마비를 우회하고 가장 중요한 크로스-기능적 워크플로우를 바로 자동화할 수 있습니다.

맞춤형 Enterprise AI가 필요한 경우

때로는 맞춤형 구축이 유일한 해답입니다. 경쟁 우위를 제공하는 진정으로 독보적인 독점 데이터 모델에 비즈니스가 의존한다면, 이를 보호하고 활용하기 위해 맞춤형 솔루션을 구축해야 할 수 있습니다.

규제 요건이 매우 엄격한 산업에서 운영 중이며, 표준 도구가 충족할 수 없을 정도로 구체적인 규정 준수 요구사항이 있는 경우에도 마찬가지입니다.

성숙한 데이터 엔지니어링 팀을 보유하고 장기 개발 프로젝트를 지속할 예산이 있는 조직은 이러한 특수한 사용 사례를 위한 맞춤형 AI 솔루션의 비용을 정당화할 수 있습니다.

일부 기업은 하이브리드 전략으로 성공하기도 합니다: 핵심 전문 애플리케이션 몇 가지에는 맞춤형 AI를 활용하고, 모든 부서가 공유하는 일상 워크플로우에는 ClickUp Accelerator와 같은 프로그램을 사용하는 방식입니다.

팀에 적합한 접근 방식 선택 방법

아직 고민 중이신가요? 간단한 프레임워크로 결정을 내리세요. 팀과 함께 다음 질문을 검토하고 결론을 내보세요.

대부분의 답변이 "Accelerator" 열에 해당된다면 선택은 명확합니다. 속도, 예측 가능성, 그리고 AI 활용을 시작하는 저위험 방식을 원하시는 것입니다. "맞춤형 AI" 쪽으로 기울고 있다면, 투입할 자원과 시간에 대해 솔직히 평가해 보십시오.

ClickUp Accelerator 시작 방법

빠르고 체계적인 접근 방식이 적합하다고 판단하셨다면, 다음 단계는 무엇일까요? ClickUp Accelerator 시작은 간단하며, AI 도입의 복잡성을 해소하도록 설계되었습니다.

전문가 팀과의 액셀러레이터 컨설팅으로 시작합니다. 귀사의 목표를 파악하고 팀의 준비 상태를 평가하며, 특정 부서에 가장 큰 효과를 낼 수 있는 활용 사례를 함께 설계합니다. 이후 ClickUp 가이드 설정 프로세스를 통해 혼자가 아닌 지원을 보장합니다. 첫 몇 주 안에 빠른 성과를 창출하는 데 초점을 맞춘 실습 중심 교육 세션을 제공합니다.

가장 큰 장점은 장기적인 락인(lock-in)에 대한 걱정 없이 실제 워크플로우에서 AI를 테스트할 수 있다는 점입니다. AI 에이전트와 자동화 기능이 ClickUp 내부에서 구축되기 때문에, 새로운 시스템으로 이전할 필요가 없습니다. 팀이 이미 작업 중인 환경에서 강력한 새로운 기능을 활성화하기만 하면 됩니다.

어떻게 작동하는지 확인해 보시겠습니까? ClickUp을 무료로 시작하여 Accelerator가 귀사 팀에 적합한지 알아보거나, 지금 바로 상담을 예약하세요!

자주 묻는 질문

Accelerator는 사전 구축된 AI 에이전트, 가이드형 교육, 전문가 지원, 지속적인 업데이트를 포함하며, 통합 작업 공간 내에서 제공되어 맞춤형 구축 시 겪게 될 통합 관련 번거로움을 없앱니다.

Accelerator를 사용하면 며칠 또는 몇 주 만에 작동하는 AI를 확인할 수 있습니다. 맞춤형 AI 프로젝트는 일반적으로 생산 단계에 도달하고 투자 수익을 창출하기까지 수개월, 심지어 수년이 소요됩니다.

예, 기존 맞춤형 도구와 함께 Accelerator를 동시에 운영할 수 있습니다. 이를 통해 결과를 확인하면서 점진적으로 워크플로우를 전환할 수 있어, 통합된 접근 방식을 테스트하는 동안 마이그레이션 위험을 줄일 수 있습니다.

물론입니다. 액셀러레이터는 ClickUp 구성 가능 에이전트, 강력한 ClickUp 워크플로우 자동화, 그리고 ClickUp 사전 구축 커넥터와의 통합을 통해 심층적인 맞춤형 설정을 지원하므로, 처음부터 새로 구축하지 않고도 대부분의 기업 요구사항에 적응할 수 있습니다.