Poooling Forest

풀링 AX 프로그램

기업 시스템을 모르는 회사가AI 도입을 이끌 수 있을까요?

풀링포레스트는 제조·유통·무역·건설 현장에 ERP를 직접 구축해 왔습니다. 이카운트부터 SAP까지, 부서마다 다른 숫자, 새 시스템은 거부부터 하는 현장까지 겪었습니다. AI보다 먼저, 회사가 어떻게 돌아가는지 알아야 합니다.

01

AI보다 먼저 배운 것

AI 도입은 기술의 문제가 아니라 회사의 문제입니다. 우리는 그 회사들을 먼저 겪었습니다.

풀링포레스트는 다양한 업종의 회사에 ERP와 데이터 기반을 직접 구축해 왔습니다. 그 과정에서 배운 것은 기능이 아니라, 회사가 실제로 어떻게 돌아가고 어디서 멈추는지였습니다.

어두운 사무실에 놓인 구형 모니터에 빽빽한 레거시 ERP 화면이 떠 있는 흑백 사진
01시스템

이카운트부터 자체 개발 레거시, SAP까지

  • 같은 매출을 부서마다 다르게 계산하는 ERP
  • 담당자 PC 엑셀에만 있는 진짜 원장
  • 바꿀 개발자가 없는 오래된 시스템과 API
  • 카톡·메일·종이로만 오가는 주문과 지시
회의 탁자 위에 서로 기준이 다른 스프레드시트 화면과 출력물이 흩어져 있는 흑백 사진
02조직

숫자가 다른 이유는 시스템이 아니라 사람에 있었습니다

  • 부서 사이 이해관계가 다른 기준과 마감
  • 결재 관행 때문에 두 번 입력되는 전표
  • 새로운 시스템은 거부부터 하는 현장, 그 나름의 이유
  • 대표가 보는 숫자와 실무가 보는 숫자의 간격
공장 설비와 물류 랙, 컨테이너가 어둠 속으로 이어지는 흑백 사진
03도메인

제조·유통·무역·건설, 업종마다 다른 흐름을 직접 겪었습니다

  • 수주·생산·출고·정산이 끊어진 제조 흐름
  • 채널마다 다른 유통 주문과 반품, 정산 주기
  • 입항·통관·환율이 얽힌 무역 원가
  • 현장별 공정과 기성, 외주 정산이 겹치는 건설

그래서 우리는 AI부터 권하지 않습니다.
회사가 어떻게 돌아가는지부터 봅니다.

02

매일 반복되는 장면

한 건의 주문이 네 군데에 따로 적힙니다.

AI는 준비됐습니다. 회사가 아직 AI가 읽을 수 있는 상태가 아닐 뿐입니다.

어두운 사무실에서 고개를 갸웃한 로봇이 흩어진 사내 시스템들을 바라보고 있다

이번 달 거래처별 손익이랑 재고 현황 파악해줘

운영 ERP

제조·재고·발주 입력

카톡·메일

발주·생산지시

회계 시스템

세금계산서·급여

담당자 PC 엑셀

미수금·원가표

종이 지시서

출고·거래명세서

수출 서류·통관

포워더·관세사 메일

은행·카드 사이트

입출금·법인카드

영업 노트

영업 계획·거래처 메모

이 중 AI가 바로 읽을 수 있는 것은 하나도 없습니다.

같은 주문을 부서마다 다시 적는 사이 납기가 밀리고 정산이 늦어집니다. 그리고 AI에게 이번 분기 매출을 물어봐도, AI가 볼 수 있는 곳에는 그 숫자가 없습니다.

원인

특강도 들었고, ChatGPT도 구독했습니다.
회사는 왜 그대로일까요?

교육이 나빠서가 아닙니다.
강의실에서 배운 AI가 회사로 돌아오면

읽을 데이터가 없기 때문입니다.

회사가 어떻게 돌아가는지는 문서나 말이 아니라
장부, 업무 시스템, 엑셀 안에 흩어져 있고,

연결하지 않는 한 AI는 그것을 읽지 못합니다.

모델의 문제도, 직원의 문제도 아닙니다.
순서의 문제입니다.

04

풀링 AX 프로그램

3단계, 각 단계가 끝나면 손에 남는 것이 있습니다.

교육은 이 프로그램의 마지막 단계입니다. 데이터가 먼저입니다.

  1. 01

    진단

    3~5일
    흩어진 점들을 한 줄기 빛이 훑고 지나가는 추상 이미지

    지금 반복해서 만드는 리포트, 내부 엑셀, ERP를 그대로 들여다봅니다. 회사의 데이터가 지금 어디서 어긋나 있고 무엇부터 합쳐야 하는지 진단해 드립니다.

  2. 02

    연결

    4~8주
    흩어진 점들이 가는 실선으로 이어져 하나의 줄기를 이루는 추상 이미지

    기존 시스템은 그대로 두고 데이터만 하나로 모읍니다. AI를 연결해 물으면 숫자로 답하고, 시키면 입력까지 대신하게 합니다.

  3. 03

    정착

    매월
    규칙적인 격자 구조가 안정적으로 자리 잡은 추상 이미지

    AI 전문가가 붙어 우리 회사 데이터로 사례를 만들어 보여주고 코칭합니다. 부서마다 자기 데이터로 필요한 리포트는 물론, 툴과 소프트웨어까지 직접 만들 때까지 함께합니다.

AI가 지금 못 답하는 경영 질문

복잡한 질문일수록, 사람이 표를 만드는 대신 AI가 분석하게 만듭니다.

원래 만들던 보고서를 자동으로 만드는 데서 그치지 않습니다. 그동안은 전문가가 붙어야 겨우 볼 수 있던 분석까지, 물어보면 나옵니다.

05

연결되면 생기는 일

이런 것도 전부 말로 됩니다.

정해진 기능 목록이 아닙니다. 데이터가 연결된 AI에게는 말하는 모든 요청이 기능이 됩니다.

ClaudeClaude 에이전트
09:41
어제 매출 얼마였어?

화면을 열지 않고도 숫자를 바로 확인합니다.

8월 24일 · 전 채널

12,480만원

전주 같은 요일 대비 +8.2%

화면을 열지 않고 숫자만 확인

GPTGPT 에이전트
09:41
8월 브랜드별 매출, 엑셀로 뽑아줘

조건을 걸어 XLSX·CSV 파일로 저장합니다.

브랜드 A3억 1,200만
브랜드 B2억 4,800만
브랜드 C1억 9,300만

매출_8월_브랜드별.xlsx 저장됨

GeminiGemini 에이전트
09:41
이번 달 실적, 보고용 구글 시트에 채워줘

스프레드시트·문서·슬라이드에 자동으로 채워 넣습니다.

보고용 시트 A1:D12 채워짐

ClaudeClaude 에이전트
09:41
슬랙에 올릴 주간 추이 차트 한 장 만들어줘

공유용 이미지·차트를 즉석에서 만듭니다.

weekly-trend.png 생성됨

GPTGPT 에이전트
09:41
이번 주 재고에서 이상한 움직임 있어?

급증·급감 지점을 찾아 요약해 줍니다.

8월 21일 · 물류센터 B 재고 급감

급감 지점 1건 요약

GeminiGemini 에이전트
09:41
지난주 매출 왜 빠졌는지 매장·품목별로 쪼개서 알려줘

숫자만이 아니라 어디서 빠졌는지까지 찾아 정리합니다.

강남점 · 의류
부산점 · 가방
온라인 · 의류
대구점 · 신발

온라인 · 의류 한 곳에서 빠졌습니다

ClaudeClaude 에이전트
09:41
고객 발주 카톡인데, ERP에 주문으로 등록해줘

거래처·납기·품목을 AI가 읽어 채우고, 등록 전에 담당자가 확인합니다. 카톡에만 남던 주문이 ERP에 남습니다.

카톡 캡처 붙여넣기

안녕하세요, 강관 200개 9월 3일까지 부탁드립니다

ERP에 등록된 주문 · SO-2609-014

거래처대한강관AI
납기9월 3일AI
품목강관 200EAAI
담당자김영업

입력 근거: 카톡 원문 첨부 · 등록 전 담당자 확인

06

정착

우리 회사 데이터로, 부서가 필요한 툴과 리포트를 직접 만듭니다.

외울 것은 없습니다. 말로 요청하면 나머지는 AI가 합니다.

매월 회사에 쌓이는 것

풀링 워크스페이스
9월

사용자별 토큰 사용량

이번 달 · 전 부서
김영업영업팀
1,240만
박생산생산팀
980만
이재무재무팀
870만
정물류물류팀
640만
최경영경영지원
520만

자주 사용하는 스킬

  • 주간 매출 리포트128
  • 미수금 30·60·90 점검96
  • 재고 이상 감지74
  • 카톡 발주 등록61
  • 제품별 원가 분석43

우리 회사 스킬

12개
  • 주간 매출 리포트 v3영업팀 배포사용 중
  • 미수금 구간별 점검재무팀사용 중
  • 재고 이상 감지물류팀사용 중
  • 카톡 발주 → ERP 등록영업팀검수 중

앱 마켓플레이스

사내 공개
  • 매출 대시보드영업
  • 재고 회전 분석물류
  • 13주 자금 예측재무
  • 거래처별 손익경영
07

소유와 통제

빌려 쓰는 게 아니라, 회사의 자산으로 남습니다.

01

시스템부터 바꾸려고 하지 않습니다

이카운트·더존·엑셀은 그대로 원천이 됩니다. 먼저 지금 자리에서 연결하고, 바꿔야 할 것이 분명해졌을 때 바꿉니다.

02

모인 데이터와 만든 화면은 회사 소유입니다

구독이 끝나면 사라지는 자산이 아닙니다. 데이터도, 부서가 만든 화면도 회사에 남습니다.

03

중요한 결정은 사람이 승인합니다

전표 전기, 외부 발송, 자금 집행처럼 영향이 큰 일은 담당자가 확인한 뒤에 실행됩니다.

04

AI가 무엇을 조회하고 실행했는지 모두 기록으로 남습니다

조회한 데이터, 실행한 작업, 승인한 사람을 나중에 다시 확인할 수 있습니다.

08

시작하기

진단부터 시작합니다.

AI를 도입해야 한다는 압박에 “뭐라도” 시작해야 한다면, 그 뭐라도는 교육이 아니라 진단입니다. 진단이 끝나면 “뭐라도 했다”가 아니라 “무엇부터 해야 하는지 안다”가 남습니다.

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