대화를 수십 건 되짚어 매기던 견적을, 시스템이 초안으로 내놓게

고객은 결과로 말하고, 공장은 사양으로 듣습니다. “가슴에 로고”, “A3만 하게”가 한쪽 끝이고 치수·도수·색 규격이 반대쪽 끝입니다. 이 번역이 운영 대화의 상당 부분을 차지했습니다. 같은 품목도 공장마다 단가와 전문성이 달라 어디로 보낼지가 매번 내부 판단이었고, 맥락은 요청서·상담·전화로 흩어져 있었습니다 — 전화로 합의된 내용은 어떤 기록에도 없었습니다. 병목은 계산이 아니라 번역이었습니다.

1. 품목을 기계가 읽는 구조로 세웠습니다 — 품목 → 의미 있는 차원 → 값. 복잡한 사양을 중첩으로 쌓지 않고 평평하게 폅니다.
2. 치수 하나에서 두 값을 같이 보존합니다 — 제작이 쓰는 실측값과 가격이 쓰는 구간. 같은 사실이 레이어마다 다른 언어를 요구하기 때문입니다.
3. 분류의 정본은 규칙과 사전이고, AI는 제안만 합니다. 같은 입력이면 언제 다시 계산해도 같은 결과가 나와야 감사가 됩니다. AI가 모르는 것을 사람 앞으로 데려오면, 사람이 승인한 것만 사전에 등록되고 — 다음부터는 AI 없이 확정됩니다.
4. 되는 것 · 물어볼 것 · 못 하는 것을 시스템이 스스로 가릅니다. 근거가 부족하면 견적 대신 되물을 것을 내고, 그것도 아니면 못 한다고 말합니다. 공장이 공표한 단가표가 있으면 통계 추정보다 항상 우선합니다.
5. 시스템은 정본을 직접 바꾸지 않습니다. 바꿀 것을 승인 큐에 제안으로 올리고, 각 제안에는 실제 주문 예시가 붙습니다. 관측이 쌓이고 편차가 내려가면 “이건 이제 자동으로 해도 됩니다”가 자동으로 올라옵니다.

• 사람이 확정한 사양이 흩어진 시트가 아니라 정본으로 쌓입니다.
• 손으로 뜯어보던 견적 라인이 구조로 분해되어, 가격이 품목·차원 단위로 설명됩니다.
• 쓸수록 AI 의존이 줄어드는 구조입니다 — 승인된 것이 사전이 되고, 사전이 결정론이 됩니다.
• 발행은 여전히 사람이 합니다. 무인 발행은 설계에 없습니다.