빠르게 연결했다고 모두 맞는 건 아니에요
엑셀에 적힌 ‘사용량’이라는 항목만으로는 어떤 에너지의 사용량인지 알기 어려울 수 있어요. 단위를 확인하더라도 사업장이나 기간 정보가 빠져 있다면 올바른 항목을 고르기 어렵습니다.
이런 상황에서 AI가 무조건 답을 내놓으면 오히려 검토할 일이 늘어날 수 있어요. 보기 좋은 결과와 설명할 수 있는 결과는 다르기 때문입니다.
애매한 데이터는 사람이 확인할 수 있도록
봄은 AI 매핑 과정에서 의미와 단위 같은 단서를 함께 살펴 추천 근거를 보여주도록 설계합니다. 확실하지 않은 항목은 검토 대상으로 남기고, 사용자가 승인하거나 수정할 수 있어요.
AI는 반복 작업을 줄이는 데 힘을 보탤 수 있습니다. 하지만 기업의 보고 책임까지 대신한다고 말할 수는 없어요. 중요한 판단은 사람이 할 수 있어야 합니다.
신뢰는 작은 설명에서 시작해요
AI가 어떤 근거로 추천했는지, 확인이 필요한 항목이 무엇인지 알 수 있다면 결과를 이해하고 수정하기도 쉬워집니다.
우리는 이 과정을 제품의 부가 기능이 아니라 ESG 업무를 쉽게 만드는 기본 조건으로 보고 있어요. 모르는 것을 숨기지 않는 AI가 더 유용한 AI라고 생각합니다.