AI 도구를 고를 때 기능보다 먼저 봐야 할 5가지

1. 기능표보다 업무 한 장면을 먼저 정한다

AI 제품 비교를 시작하면 기능 수가 많은 도구가 좋아 보입니다. 하지만 실제 수익성은 특정 업무의 시작부터 끝까지 몇 분을 줄이는지에서 나옵니다.

예를 들어 ‘영업에 AI를 쓴다’가 아니라 ‘매주 월요일 CRM 메모를 읽고 우선 연락할 고객 10명을 정한다’처럼 평가 장면을 좁혀야 합니다.

• 입력 자료는 무엇인가
• 원하는 결과 형식은 무엇인가
• 사람이 반드시 검토할 지점은 어디인가

2. 무료 체험은 같은 자료로 반복한다

제품마다 다른 예시를 쓰면 품질을 비교할 수 없습니다. 같은 입력, 같은 요구사항, 같은 평가표로 최소 세 번 테스트하세요.

첫 결과의 인상보다 재현성, 수정 횟수, 최종 결과를 얻는 데 걸린 시간을 기록하는 편이 구매 판단에 유용합니다.

3. 데이터 정책은 제품명이 아니라 요금제별로 본다

같은 서비스도 개인용과 비즈니스용의 데이터 처리 조건이 다를 수 있습니다. 민감한 고객정보를 넣기 전에 해당 요금제의 학습 사용 여부, 보관기간, 관리자 통제, 삭제 방법을 공식 문서에서 확인해야 합니다.

예를 들어 OpenAI는 비즈니스 제품과 API의 조직 데이터를 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않는다고 안내합니다. 다른 공급자도 동일하다고 가정해서는 안 됩니다.

4. 내보내기와 종료 비용을 확인한다

AI가 만든 결과가 문서, 스프레드시트, CRM 또는 표준 파일로 이동하지 못하면 수작업이 다시 생깁니다. 계약을 끝낼 때 데이터와 템플릿을 회수할 수 있는지도 확인하세요.

5. 가격 대신 회수기간을 계산한다

월 30달러짜리 도구가 매월 3시간을 안정적으로 줄인다면 저렴할 수 있습니다. 반대로 월 10달러라도 거의 쓰지 않으면 낭비입니다.

• 월 절감가치 = 월 절감시간 × 내부 시간가치
• 순효과 = 월 절감가치 − 월 총비용
• 회수기간 = 도입·학습비용 ÷ 월 순효과