ENTERPRISE AI

우리 회사 자료로 답하는 사내 AI 구축

사내 문서와 업무 데이터를 검색해 필요한 정보를 찾아 답하는 기업용 AI를 구축합니다. 일반 챗봇이 아니라 회사가 이미 가지고 있는 자료와 연결되는 AI 시스템을 설계합니다.

사내 AI 핵심 요약

• 회사 문서와 데이터를 AI 검색에 연결합니다
• 질문과 관련된 자료를 찾아 그 내용을 근거로 답변하도록 설계합니다
• 답변과 함께 참고한 문서명을 표시하도록 만들 수 있습니다
• 기존 업무 시스템·API 와 연동할 수 있습니다(연동 규격에 따라 다릅니다)
• 부서·직급에 따라 조회 가능한 자료 범위를 다르게 설계할 수 있습니다
• PoC 로 작게 검증한 뒤 범위를 넓힐 수 있습니다

사내 정보, 아직도 사람이 직접 찾고 있나요?

사내 AI란?

사내 AI는 기업이 보유한 문서와 업무 데이터를 활용해 임직원의 질문에 답하거나 필요한 정보를 찾도록 돕는 내부 업무지원 AI입니다.

일반 생성형 AI는 학습해 둔 일반 지식으로 답합니다. 사내 AI는 여기에 "회사 자료를 먼저 찾아본다"는 단계를 붙입니다. 질문이 들어오면 사내 문서에서 관련 있는 부분을 검색하고, 그 내용을 근거로 답변을 만듭니다. 그래서 사내 규정·업무 절차·제품 정보처럼 회사 밖에서는 알 수 없는 것에 답할 수 있습니다.

일반 생성형 AI와 무엇이 다른가

일반 생성형 AI 제품이 기업에서 쓸 수 없다는 뜻은 아닙니다. 각 서비스의 기업용 플랜을 쓰는 것과, 회사 자료에 연결된 시스템을 직접 구축하는 것은 서로 다른 선택지입니다. 이미 쓰고 계신 도구가 있다면 그것을 살리는 방향도 함께 검토합니다.

기업에서는 이렇게 활용할 수 있습니다

위 항목은 이런 형태로 만들 수 있다는 일반적인 활용 예시이며, 특정 고객사의 도입 사례가 아닙니다. 실제로 진행한 작업은 개발 사례에서 확인하실 수 있습니다. 개발 사례 보기

RAG는 왜 사내 AI에 사용될까?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 질문을 받았을 때 관련 사내 자료를 먼저 찾아보고, 검색된 내용을 참고해 답변하도록 만드는 방식입니다.

1. ① 사용자 질문 — 임직원이 평소 쓰는 말로 질문합니다.
2. ② 관련 자료 검색 — 지정된 사내 문서·데이터에서 질문과 관련 있는 부분을 찾습니다.
3. ③ 필요한 내용 추출 — 찾은 자료 중 답변에 필요한 부분만 골라 냅니다.
4. ④ 언어모델에 전달 — 질문과 추출한 자료를 함께 모델에 넘깁니다.
5. ⑤ 답변 생성 — 전달된 자료를 근거로 답을 만들고, 참고한 문서를 함께 표시할 수 있습니다.

RAG로 해결되지 않는 것

• RAG 는 답변이 사내 자료를 근거로 삼도록 만드는 구조이지, 잘못된 답을 원천적으로 없애는 기술이 아닙니다. 중요한 판단에는 근거 문서를 함께 확인하는 흐름을 함께 설계합니다.
• 검색이 원하는 문서를 못 찾으면 답변 품질도 떨어집니다. 그래서 자료 정리와 검색 품질 점검이 실제 작업의 큰 비중을 차지합니다.
• 문서가 최신이 아니면 답변도 최신이 아닙니다. 자료를 어떻게 갱신할지 운영 방식을 함께 정합니다.
• 표·이미지가 많은 문서, 스캔한 PDF 는 텍스트 추출 품질에 따라 결과가 달라집니다. 도입 전에 실제 파일로 확인합니다.

문서 분할·검색 품질·권한 설계까지 구축 관점에서 더 보시려면 RAG 구축 가이드를 참고하세요.

답변의 근거를 함께 보여 줍니다

답변만 보여 주면 사용자는 그 말이 맞는지 확인할 방법이 없습니다. 그래서 답변과 함께 참고한 문서명과 위치를 표시하도록 설계할 수 있습니다. 사용자가 원문을 열어 확인할 수 있으면 AI 답변을 업무에 쓸 수 있는 수준으로 신뢰할지 스스로 판단할 수 있습니다.

어떤 자료를 검색 대상으로 만들 수 있나

모든 형식이 자동으로 완벽하게 처리된다는 뜻은 아닙니다. 실제 파일 몇 개를 먼저 받아 추출 품질을 확인한 뒤 처리 방식을 정합니다.

기존 업무 시스템과도 연결할 수 있습니다

• ERP · 사내 관리 시스템
• CRM · 영업 관리
• 그룹웨어 · 사내 포털
• 사내 데이터베이스
• 업무 API
• 관리자(어드민) 시스템

연동 가능 여부는 대상 시스템이 API 를 제공하는지, 어떤 권한으로 접근할 수 있는지에 따라 달라집니다. 쓰고 계신 시스템 이름을 알려 주시면 연동 가능 범위부터 확인해 드립니다. 규격이 공개돼 있지 않으면 연동 대신 내보낸 자료를 주기적으로 반영하는 방식으로 설계합니다.

사내 데이터가 아직 시스템으로 정리돼 있지 않다면 업무 시스템·ERP 구축부터 검토하는 편이 순서상 맞습니다.

부서·역할에 따라 볼 수 있는 자료를 나눕니다

권한은 화면에서 가리는 방식이 아니라 검색 단계에서 조회 대상 자체를 나누는 방식으로 설계합니다. 다만 이것으로 회사의 모든 보안 요구가 해결된다고 말씀드릴 수는 없습니다 — 실제 요구 수준은 도입 전에 함께 정리합니다.

기업 AI에서 먼저 확인해야 하는 데이터 보안

보안은 기능으로 해결되는 것이 아니라 “무엇을 어디까지 열어 둘 것인가”를 정하는 일입니다. 구축 전에 아래 항목을 함께 결정합니다.

어떤 AI 모델을 쓰나

어떤 언어모델을 쓸지는 정답이 하나로 정해져 있지 않습니다. 답변 품질, 처리 비용, 응답 속도, 그리고 무엇보다 "회사 자료를 어디까지 외부로 보낼 수 있는가"에 따라 달라집니다. 름랩은 상용 API 모델을 연동하는 구성을 기본으로 제안하며, API 키와 계정은 고객사 명의로 발급해 사용량과 비용을 직접 관리하도록 이관합니다. 외부 전송이 어려운 자료가 있다면 그 부분을 어떻게 분리할지부터 함께 설계합니다.

완성 후에는 소스코드와 계정 권한을 통째로 이관합니다. 모델을 바꾸거나 다른 팀에 맡기실 때 저희를 거치지 않아도 됩니다.

사내 AI는 이렇게 구축합니다

작게 검증하고 확장할 수 있습니다

처음부터 전사 시스템을 만들 필요는 없습니다. 한 부서, 문서 몇십 건, 자주 나오는 질문 20개 정도로 먼저 만들어 보면 "우리 자료로 쓸 만한 답이 나오는가"를 실제로 확인할 수 있습니다. 여기서 확인한 결과를 근거로 대상 부서와 자료 범위를 넓히는 순서를 권합니다. 자료 상태가 예상과 다른 경우가 많아서, 큰 범위로 한 번에 시작하면 되돌리기 어렵습니다.

검증 뒤 실제 서비스로 키우는 단계는 MVP 개발과 같은 방식으로 진행합니다.

사내 AI 구축 비용은 무엇에 따라 달라질까?

• 검색 대상 문서·데이터의 양과 정리 상태
• 자료 형태(텍스트 문서 / 스캔 PDF / 표 중심 / DB)
• 사용자 수와 동시 사용 규모
• 권한 구조의 세분화 정도
• 검색·답변 구조(RAG)의 복잡도
• 관리자 기능 범위(자료 등록·회수·이용 현황)
• 기존 시스템 연동 개수와 연동 난도
• 사용할 모델과 예상 호출량(API 사용료는 실비로 별도입니다)
• 인터페이스 형태(웹 / 앱 / 기존 시스템 안에 삽입)
• 이용 기록·분석 기능 포함 여부
• 배포 환경과 보안 요구 수준

름랩은 정액 패키지를 공개하고 있습니다. 사내 AI는 관리자와 외부 연동이 함께 들어가는 웹앱 형태가 많아 웹 프리미엄 580만 원(약 21일) 구간부터, AI 기능과 업무 자동화까지 함께 구성하면 앱 AI 1,380만 원(약 30일) 구간을 기준으로 보시면 됩니다. 다만 위 요소에 따라 범위가 달라지므로, 자료 상태와 질문 목록을 먼저 확인한 뒤 범위를 확정해 안내드립니다. API 사용료·인프라 비용은 실비로 별도입니다.

각 요소가 금액을 어떻게 움직이는지는 사내 AI 구축 비용 가이드에 따로 정리했습니다.

사내 AI와 AI 업무 자동화는 어떻게 다른가

름랩의 AI 서비스는 성격이 다른 두 갈래입니다. 하나를 고르는 것이 아니라 함께 쓰는 경우가 많습니다.

두 가지를 이어 붙일 수도 있습니다. 직원이 사내 AI 로 정보를 찾고, 그 자리에서 신청·요청을 실행하는 흐름입니다. 다만 중요한 업무를 사람 확인 없이 AI 가 바로 실행하도록 만드는 구성은 일반적으로 권하지 않습니다. 실행 단계에는 승인 절차를 넣는 것을 기본으로 설계합니다.

AI Agent는 어디까지 필요한가

AI Agent는 사용자의 요청을 해석하고, 필요한 정보나 도구를 선택해 여러 단계의 작업을 수행하도록 설계한 AI 시스템입니다.

사내 AI 를 알아보다 보면 "그럼 AI 가 실행까지 해 주나"라는 질문이 나옵니다. 답부터 드리면, 대부분의 사내 업무는 Agent 없이 정해진 흐름과 승인 절차로 충분하고 그 편이 더 안정적입니다. 아래는 네 가지 방식의 경계와, Agent 구조를 검토할 만한 경우를 정리한 것입니다.

네 가지 방식의 역할

일반 AI 챗봇과의 차이

이런 형태로 설계할 수 있습니다

• 영업 지원 — 고객 요청 분석 → CRM 정보 조회 → 제안서 초안 생성 → 담당자 검토 요청
• 내부 업무 지원 — 직원 요청 → 사내 규정 검색 → 필요한 시스템 조회 → 신청서 초안 생성
• 고객 지원 — 문의 분석 → 고객 정보 조회 → 관련 정책 검색 → 답변 초안 → 담당자 승인
• 운영 업무 — 이상 상황 감지 → 관련 데이터 조회 → 대응안 생성 → 담당자 알림

* 일반적인 활용 예시이며 특정 고객사의 도입 사례가 아닙니다.

도구 연결(Tool Calling)이란

Tool Calling 은 AI 가 문장을 생성하는 데 그치지 않고, 미리 연결해 둔 API 나 시스템 기능을 호출하도록 만드는 방식입니다. 무엇을 연결할지는 회사가 정합니다 — 고객 정보 조회, 문서 검색, 일정 생성처럼 연결한 기능만 쓸 수 있고, 연결하지 않은 것은 AI 가 호출할 수 없습니다. 연결 가능 여부는 대상 시스템이 API 를 제공하는지에 달려 있습니다.

AI Agent는 무엇이든 실행하게 만들면 안 됩니다

• 읽기 권한과 쓰기 권한을 나눈다 — 조회만 하는 도구와 무언가를 바꾸는 도구를 같은 등급으로 두지 않습니다.
• 승인이 필요한 작업을 지정한다 — 금액·계약·외부 발송처럼 되돌리기 어려운 작업은 사람 확인을 거칩니다.
• 실행 범위를 제한한다 — 연결한 도구 목록 밖의 동작은 아예 불가능하게 만듭니다.
• 민감 작업을 차단한다 — 삭제·권한 변경처럼 위험이 큰 기능은 애초에 연결하지 않습니다.
• 감사 로그를 남긴다 — 언제 어떤 요청으로 무엇을 실행했는지 기록해 사후에 확인할 수 있게 합니다.
• 외부 입력을 신뢰하지 않는다 — 문서나 사용자 입력에 섞인 지시문이 도구 실행에 영향을 주지 않도록 실행 단계에 검증을 둡니다(프롬프트 인젝션 대비).

기업 환경에서 중요한 것은 AI 의 자율성이 아니라 통제 가능성입니다. 위험이 낮은 조회·초안 작성은 바로 처리하고, 되돌리기 어려운 작업은 "AI 제안 → 사람 승인 → 실행" 순서로 두는 구성을 기본으로 설계합니다. 승인 없이 실행하도록 만들 수 있느냐고 물으시면 기술적으로는 가능하지만, 사내 시스템을 건드리는 작업에는 권하지 않습니다.

Agent가 필요하지 않을 수도 있는 경우

• FAQ 가 수십 개 수준이고 거의 바뀌지 않는다 → 정리된 답변 목록으로 충분합니다.
• 자료를 찾아 답하기만 하면 된다 → 사내 AI(RAG) 구조로 끝납니다.
• 업무 흐름이 매번 같다 → 정해진 자동화가 더 정확하고 관리도 쉽습니다.
• 조건이 맞으면 알림만 보내면 된다 → 단순 연동으로 충분합니다.

Agent 구조를 검토할 만한 경우

• 요청마다 필요한 도구가 달라진다
• 여러 시스템을 순서대로 거쳐야 한다
• 검색한 뒤 판단하고 실행까지 이어져야 한다
• 예외 상황이 많아 고정 흐름으로 다 담기 어렵다
• 직원의 자연어 요청을 업무 동작으로 바꿔야 한다

실패했을 때 어떻게 되나

API 오류, 정보 부족, 권한 없음, 애매한 요청처럼 실패는 반드시 생깁니다. 그대로 두면 AI 가 실패를 감추고 그럴듯한 답을 만들어 냅니다. 그래서 실패했을 때 무엇을 할지를 미리 정합니다 — 일시적 오류는 다시 시도하고, 정보가 부족하면 사용자에게 되묻고, 권한이 없거나 판단이 어려우면 담당자에게 넘깁니다.

무엇으로 평가하나

• 올바른 도구를 골랐는가
• 하면 안 되는 실행을 막았는가
• 작업이 실제로 끝났는가
• 승인 흐름이 의도대로 작동했는가
• 실패했을 때 사람에게 넘어갔는가
• 무엇을 했는지 로그로 확인되는가

여러 Agent가 필요한가

여러 Agent 를 나눠 구성하는 방식도 있지만, 대부분의 사내 업무는 단일 Agent 에 필요한 도구를 붙이는 구성으로 충분합니다. Agent 를 늘리면 만들 것과 확인할 것이 함께 늘어나므로, 먼저 하나로 만들어 보고 정말 나눠야 할 이유가 보일 때 검토하는 편을 권합니다.

비용을 좌우하는 것

• Agent 수와 도구·API 개수
• 업무 흐름의 복잡도와 예외 처리 범위
• 사내 자료 검색(RAG) 포함 여부
• 권한·승인 구조의 세분화 정도
• 사용 화면과 관리자 기능 범위
• 모델 사용량(요청 한 건에 여러 번 호출됩니다)
• 로그·감사 기록 범위
• 기존 시스템 연동 개수와 규격 공개 여부

사내 AI 구축 자주 묻는 질문

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