경영진 설득 가이드
경영진 프로필
역할: CEO, CFO, COO, CTO, CHRO 등 C-Level
관심사: 비즈니스 성과, 투자 수익, 경쟁 우위
의사결정 기준: ROI, 리스크, 전략적 가치
정보 소비 방식: 요약 중심, 숫자 기반
핵심 메시지 (30초 피치)
"ChatGPT Enterprise에 수천만 원 투자하셨는데, 직원 10%만 쓰고 계시죠? 써도 쓸모없는 답변만 나오니까요. 이유는 간단합니다 — LLM이 우리 회사를 모릅니다. ONESHIM이 그 LLM에 '우리 회사 맥락'을 입혀서 진짜 ROI를 만듭니다. 3개월 파일럿으로 증명하겠습니다. 실패해도 손실은 1,000만원입니다."
경영진의 4가지 질문
비즈니스 케이스
현재 상태 (LLM 도입 실패)
왜 실패하는가?
| 증상 | 근본 원인 | 결과 |
|---|---|---|
| LLM 응답이 쓸모없음 | 우리 회사 맥락/데이터 모름 | 일반론만 답변 |
| 프롬프트 시행착오 | 최적 질문 방법 모름 | 시간 낭비 |
| 결과물 재가공 필요 | LLM → 시스템 연결 없음 | 수동 작업 그대로 |
| 부서마다 따로 사용 | 통합된 컨텍스트 없음 | 사일로 유지 |
목표 상태 (ONESHIM 도입 후)
ROI 계산서
현재 LLM 투자 (매몰 비용)
| 항목 | 연간 비용 | 활용률 | 실제 가치 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT/Claude 라이선스 | 5,000만원 | 10% | 500만원 |
| RAG/벡터DB 구축 | 3,000만원 | 20% | 600만원 |
| 프롬프트 교육 | 1,000만원 | - | 비효과 |
| 합계 | 9,000만원 | - | 1,100만원 |
현재 LLM 투자 효율: 12% — 즉, 8,000만원이 사실상 사라지고 있습니다
ONESHIM 추가 투자
| 항목 | 연간 비용 | 비고 |
|---|---|---|
| 라이선스 | 3,000만원 | 직원 100명 기준 |
| 구축 | 500만원 | 1회성 |
| 운영 | 500만원 | 지원/유지보수 |
| 합계 | 4,000만원 | 첫해 기준 |
ONESHIM 도입 효과
| 항목 | 현재 | 목표 | 가치 환산 |
|---|---|---|---|
| LLM 활용률 | 10% | 80% | 기존 투자 회수 |
| 프롬프트 시도 | 3-5회 | 1회 | 시간 70% 절약 |
| 수동 데이터 입력 | 일 2시간 | 일 30분 | 인건비 절감 |
| 부서 간 회의 | 주 10시간 | 주 5시간 | 회의비 50% 절감 |
ROI 계산
기존 LLM 투자 회수분:
- 현재 낭비: 8,000만원/년
- ONESHIM 후 활용률 80%로 상승
- 회수 가치: 6,000만원/년
추가 생산성 향상:
- 프롬프트 시간 절약: 2,000만원/년
- 수동 작업 감소: 3,000만원/년
- 회의 감소: 2,000만원/년
총 효과: 13,000만원/년
투자 비용: 4,000만원/년
순 이익: 9,000만원/년
ROI = 225%
회수 기간: 약 4개월
전략적 가치
1. LLM 투자 정당화
2. 데이터 자산화
ONESHIM = 조직 지식의 자동 자산화
Before:
- ERP 데이터: 있지만 LLM이 못 씀
- 업무 노하우: 사람 머릿속에만 있음
- 부서 맥락: 각자만 알고 있음
After:
- ERP/CRM/SCM: LLM이 직접 활용
- 업무 노하우: 자동 추출 → 조직 자산
- 부서 온톨로지: 자동 연결 → 크로스 인사이트
3. 경쟁 우위
AI 활용 수준이 경쟁력입니다.
경쟁사: LLM 도입 → 효과 없음 → 포기
우리: LLM 도입 → ONESHIM → 실제 생산성 향상
차이:
- 의사결정 속도 2배
- 시장 대응 가속
- 인재 경쟁력 (AI 활용 환경)
리스크 관리
파일럿 전략
실패 시 손실 제한
| 항목 | 금액 | 비고 |
|---|---|---|
| 파일럿 라이선스 | 500만원 | 3개월분 |
| 초기 구축 | 300만원 | 최소 버전 |
| 운영 지원 | 200만원 | 파일럿 기간 |
| 최대 손실 | 1,000만원 | 중단 시 |
"이미 9,000만원을 쓰셨습니다. 1,000만원을 더 써서 그 9,000만원의 가치를 살릴 수 있다면, 시도해볼 만하지 않으십니까?"
경쟁 상황
LLM 활용 격차
현재 시장:
- 모든 기업이 LLM 도입 → 대부분 효과 없음
- 차별화: 누가 LLM을 '잘' 쓰느냐
ONESHIM 도입 기업:
- LLM 활용률 80%
- 실제 업무 자동화
- 측정 가능한 생산성
미도입 기업:
- LLM 활용률 10%
- 일반적인 답변만
- ROI 입증 불가
→ 6개월 후 격차가 벌어집니다
이사회/주주 설명 포인트
LLM 투자 해명
Q: "LLM에 투자했는데 왜 효과가 없나요?"
A: "LLM 자체는 범용입니다.
우리 회사 맥락을 모르니까 일반적인 답만 합니다.
ONESHIM은 LLM이 우리 회사를 알게 합니다:
- 우리 ERP 데이터를 이해
- 우리 용어를 번역
- 우리 프로세스에 연결
기존 LLM 투자 + ONESHIM = 실제 ROI 실현"
ESG 관점
S (Social):
- 직원 생산성 향상 (단순 반복 제거)
- 신입 온보딩 개선 (자가 학습)
- 업무-생활 균형 (불필요한 작업 감소)
G (Governance):
- AI 활용 투명성 (대시보드)
- 데이터 기반 의사결정
- 투자 ROI 측정 가능
경영진 반론 대응
"LLM 이미 도입했는데 또요?"
"네, 그래서 효과가 없으신 거죠.
ChatGPT는 우리 회사를 모릅니다. ONESHIM이 우리 맥락을 자동으로 학습시킵니다.
기존 LLM 투자를 살리는 겁니다. 버리는 게 아니에요."
"RAG 이미 구축했는데요"
"RAG는 검색입니다. 문서를 찾아주지만 구조화는 못해요.
ONESHIM은 온톨로지입니다. 용어와 관계를 구조화해서 맥락을 만듭니다.
RAG + ONESHIM = 더 정확한 답변"
"직원들이 안 쓸 것 같아요"
"지금 안 쓰는 이유:
- 프롬프트 쓰기 어려움
- 답변이 쓸모없음
ONESHIM 도입 후:
- 프롬프트 자동 생성
- 우리 상황에 맞는 답변
어렵지 않고 쓸모있으면 씁니다."
"ROI 검증이 안 되잖아요"
"3개월 파일럿로 검증합니다.
측정 지표:
- LLM 활용률: 10% → 80%
- 프롬프트 시도: 3회 → 1회
- 수동 작업 시간: 일 2시간 → 30분
모두 정량 데이터로 측정 가능합니다. 대시보드로 실시간 확인하실 수 있어요."
의사결정 체크리스트
□ 현재 LLM 투자 대비 효과가 미흡하다고 인식하고 있다
□ LLM 활용률 향상에 관심이 있다
□ 파일럿 예산 (1,000만원) 승인 가능하다
□ 2-3개 파일럿 팀을 지정할 수 있다
□ 3개월 후 Go/No-Go 결정 기준이 명확하다
□ 성공 시 전사 확대 의지가 있다
다음 단계 제안
오늘:
- 현재 LLM 투자 현황 확인
- 파일럿 범위 논의
- 예산 승인
1주 내:
- 파일럿 팀 선정 (부서 간 협업 빈번한 팀)
- 현재 LLM 활용률 베이스라인 측정
1개월:
- ONESHIM 구축 완료
- ERP/CRM 연동
- 파일럿 시작
3개월:
- 효과 측정 (활용률, 만족도, 자동화율)
- ROI 계산
- 전사 확대 결정