데이터 통합
고객, 주문, 재고, 회계, 생산 데이터가 흩어져 있으면 AI가 신뢰할 만한 판단 근거를 갖지 못합니다.
AI 전환 · 데이터 우선
AI는 결국
ERP 데이터 기반에서 시작합니다.
실제 AI 성과는 정리된 데이터와 표준화된 프로세스에서 나옵니다. 링크업인포텍은 Odoo ERP 위에 AX 전환 기반을 설계합니다.
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AI는 기술 때문에 실패하지 않습니다.
데이터와 프로세스 때문에 실패합니다.
AI가 실제 업무에서 성과를 내려면, 모델이 돌기 전에 네 가지가 먼저 갖춰져야 합니다.
프로세스 표준화
사람마다 업무 흐름이 다르면 자동화의 기준이 될 안정적인 베이스라인이 없습니다.
권한과 보안
AI가 읽을 수 있는 데이터와 수행할 수 있는 작업은 명확한 권한과 경계로 통제되어야 합니다.
실행 시스템 연계
추천만 하고 운영 시스템과 연결되지 않는 AI는 실제 효과가 제한적입니다.
AI 도입은 기술 프로젝트라기보다 ERP, 데이터, 프로세스, 운영을 아우르는 AX 전환에 가깝습니다.
Linkup Infotech
AI가 실행할 데이터를
Odoo가 하나로 모읍니다.
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영업
리드 우선순위 추천, 견적 초안 생성, 고객 이력 요약.
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재고
품절 위험 알림, 적정재고 추천, 출고 지연 분석.
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구매
발주 시점 추천, 공급사 납기 리스크 분석.
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Accounting
미수금 회수 우선순위, 이상 거래 탐지, 월마감 체크리스트.
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고객지원
문의 자동 분류, 답변 초안 생성, 긴급도 판단.
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제조
생산 지연 위험 분석, 불량 가능성 예측, 작업지시 추천.
6단계. 데이터에서 운영까지.
1. AI Readiness 진단
현재 데이터, 시스템, 업무 프로세스 성숙도를 진단합니다.
2. Use Case 발굴
반복, 판단, 문서, 예측 업무를 도출합니다.
3. ERP 데이터 구조 설계
Odoo 기준정보, 트랜잭션, 권한 구조를 설계합니다.
4. AI Agent 설계
역할별 에이전트, RAG, 업무 자동화 흐름을 설계합니다.
5. PoC 구축
특정 업무에 AI를 작게 적용하고 결과를 측정합니다.
6. 운영 확장
여러 팀으로 에이전트를 확장하고 KPI를 관리합니다.
성과를 측정합니다.
영업
견적·제안 리드타임 단축.
견적 작성 시간, 리드 응답 시간
고객지원
반복 문의 대응 자동화.
평균 응답시간, 1차 해결률
재고
품절·과잉재고 감소.
재고회전율, 품절률, 폐기율
구매
발주 판단 정확도 향상.
긴급 발주 건수, 납기 지연률
Accounting
월마감 체크 자동화.
월마감 소요시간, 오류 수정 건수
경영관리
의사결정 속도 향상.
보고서 작성 시간, 데이터 조회 시간
자주 묻는 질문.
AI 도입 전에 ERP가 꼭 필요한가요?
반드시 필요한 것은 아니지만, 데이터가 구조화되어 있으면 실제 업무에서 AI 효과가 훨씬 커집니다.
기존 ERP를 그대로 두고 AI만 붙일 수 있나요?
가능한 경우도 있습니다. 데이터 접근성, API, 권한 구조, 데이터 품질에 따라 범위가 달라집니다.
Odoo와 AI Agent를 어떻게 연결하나요?
업무·문서 데이터 기반 RAG, API 연동, 업무별 Agent 설계로 연결합니다.
AI ERP 구축은 어느 부서부터 시작하는 게 좋나요?
반복 업무가 많고 성과 측정이 쉬운 부서부터 시작합니다: 영업, 고객지원, 재고, 구매, 회계 마감.
처음부터 전사 AI 전환을 해야 하나요?
PoC 또는 Mini-Phase 방식이 현실적입니다. 한 업무에서 성과를 확인한 뒤 확장합니다.