"ChatGPT 써봤는데, 이걸 우리 회사 업무에 어떻게 연결하죠?"
IT팀 김 과장은 최근 임원회의에서 'AI Agent 도입'을 검토하라는 지시를 받았습니다. ChatGPT는 개인적으로 써봤지만, 회사 내부 시스템과 연결되고 보안도 지킬 수 있는 '기업용 AI Agent'는 어떤 게 있는지, 어떻게 선택해야 하는지 막막하기만 합니다. 더욱이 시장에는 수십 개의 AI Agent 솔루션이 쏟아지고 있고, 각자 "최고"라고 주장합니다.
김 과장의 고민은 지금 수많은 기업 담당자들이 공통적으로 겪고 있는 현실입니다. 생성형 AI를 넘어 '스스로 실행하는 AI 에이전트(Agent)' 시대가 본격화되면서, 단순한 대화형 챗봇이 아니라 업무 자동화, 문서 생성, 데이터 분석까지 수행하는 자율형 AI가 기업 경쟁력의 새로운 기준이 되고 있습니다.
실제로 구글, 오픈AI, 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크는 물론, 국내 대기업과 공공기관도 AI Agent 도입에 적극적입니다. 국내에서는 서울시여성가족재단이 AI Agent 도입으로 문서 검색 시간을 15분에서 30초로 단축했고, 교육 플랫폼 비즈니스PT는 질의응답 시간을 4시간에서 10분으로 줄였습니다.
하지만 중요한 것은 '어떤 AI Agent를 선택하느냐'입니다. 잘못된 선택은 비용 낭비는 물론 보안 사고로 이어질 수 있습니다.
이 글에서는 AI Agent의 종류부터, 기업이 선택 시 고려해야 할 7가지 핵심 기준, 상황별 추천 업체, 그리고 데이터 보안과 연결을 모두 충족하는 솔루션까지 상세히 적어보았습니다.
AI Agent란 무엇이고, 왜 지금 주목받는가?
AI Agent는 목표를 스스로 달성하기 위해 일련의 작업을 자동으로 수행하는 인공지능 시스템입니다. 간단히 말하면, 명령만 주면 알아서 여러 단계를 실행하는 '자율형 AI'입니다.
전통적인 챗봇과의 가장 큰 차이는 '능동성'입니다. 챗봇은 질문에 답변만 하지만, AI Agent는 질문을 이해하고, 필요한 정보를 검색하고, 여러 시스템을 조회하고, 분석하고, 최종 결과물을 생성합니다. 예를 들어 "지난달 품질 불량률 상위 5개 품목 알려줘"라고 물으면, AI Agent는 품질관리 시스템에 접속하고, 데이터를 조회하고, 분석하고, 시각화된 리포트까지 자동으로 만들어냅니다.
기업들이 AI Agent에 주목하는 이유는 명확합니다. 반복 업무 절감, 비용 효율화, 데이터 기반 의사결정 속도 향상이라는 실질적 효과 때문입니다. 가트너(Gartner)는 2025년까지 기업의 30%가 AI Agent를 활용한 자동화를 도입할 것으로 전망했습니다.
AI Agent 종류 - 우리 회사엔 어떤 AI가 필요할까?
AI Agent는 역할과 기술 수준에 따라 다양하게 분류됩니다. 자신의 기업 상황에 맞는 Agent를 선택하려면, 먼저 각 유형의 특징을 이해해야 합니다.
기능 기반 AI Agent 분류
AI Agent를 '무엇을 하는가'를 기준으로 나누면 크게 다섯 가지 유형으로 구분됩니다.
Task Agent는 가장 보편적인 형태로, 일정 관리, 이메일 정리, 간단한 보고서 작성 같은 반복적인 사무 업무를 자동화합니다. 직원들이 "매주 월요일 오전 9시에 지난주 실적 요약 보고서 만들어줘"라고 설정해두면, 알아서 데이터를 모아 보고서를 생성합니다.
Search Agent는 방대한 정보 속에서 필요한 내용을 찾아내는 데 특화되어 있습니다. 연구개발팀이나 전략기획팀처럼 최신 논문, 시장 동향, 경쟁사 분석 자료를 지속적으로 모니터링해야 하는 부서에 유용합니다.
Customer Service Agent는 고객 응대 자동화의 핵심입니다. 단순히 FAQ를 답변하는 수준을 넘어, 고객의 과거 구매 이력을 조회하고, 문제를 진단하고, 해결책을 제시하며, 필요시 상담원에게 자동으로 연결합니다.
Research/Data Agent는 기업 내부 데이터를 분석하는 데 특화된 유형입니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 연결하고, 자연어로 질문하면 SQL 쿼리를 자동으로 만들어 결과를 제공합니다. 다비스(DARVIS)가 대표적인 사례입니다.
Creative Agent는 마케팅 콘텐츠, 디자인 시안, 광고 영상 등 창작물을 생성합니다. 다만 기업 내부 업무 자동화보다는 외부 커뮤니케이션 용도로 주로 활용됩니다.
자율성 수준에 따른 분류
AI Agent를 '얼마나 스스로 판단하고 실행하는가'를 기준으로 나누면 네 가지로 구분됩니다.
반응형(Reactive) Agent는 가장 단순한 형태로, 입력이 들어오면 정해진 규칙에 따라 출력만 합니다. 과거 맥락을 고려하지 않아 단순 FAQ 챗봇이 여기 해당합니다.
계획형(Deliberative) Agent는 목표를 이해하고 여러 단계의 실행 계획을 세운 뒤 순차적으로 수행합니다. 자율주행차가 목적지까지 경로를 계획하고 주행하는 것이 대표적인 예입니다.
학습형(Learning) Agent는 경험을 통해 스스로 성능을 개선합니다. 넷플릭스나 유튜브의 추천 알고리즘처럼 사용자 행동 데이터를 학습해 점점 더 정확한 추천을 제공합니다.
혼합형(Hybrid) Agent는 반응형과 계획형을 결합한 형태로, 상황에 따라 즉각 반응하거나 계획을 수립합니다. Siri, Alexa 같은 음성 비서가 대표적이며, 기업용 AI Agent 대부분이 여기에 해당합니다.
특히 기업 환경에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성) 기반 하이브리드형이 가장 많이 활용됩니다. RAG는 사내 문서나 데이터베이스를 검색한 뒤, 그 정보를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이렇게 하면 AI가 근거 없는 내용을 만들어내는 '허구(hallucination)' 문제를 크게 줄일 수 있습니다.
최근에는 다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템도 주목받고 있습니다. AutoGPT나 CrewAI처럼 여러 개의 전문화된 Agent들이 협력해 복잡한 문제를 해결하는 구조입니다. 예를 들어 '시장조사 Agent'가 데이터를 수집하면, '분석 Agent'가 인사이트를 도출하고, '보고서 작성 Agent'가 최종 문서를 생성하는 식입니다.
즉, AI Agent 종류는 기능과 자율성 수준에 따라 업무형, 탐색형, 상담형, 분석형, 창작형 등으로 나눌 수 있으며, 기업용으로는 RAG 기반 하이브리드형이 가장 많이 활용됩니다.
AI Agent 선택 시 기업이 고려해야 할 7가지 핵심 체크리스트
AI Agent는 도구가 아니라 '업무 파트너'입니다. 따라서 단순히 '최신 기술'이라는 이유만으로 도입하면 실패합니다. 실제로 가트너는 AI 프로젝트의 85%가 기대에 못 미친다고 보고했습니다. 성공적인 도입을 위해서는 다음 7가지를 반드시 점검해야 합니다.
1. 도입 목적을 명확히 정의하라
"AI Agent를 도입하면 뭔가 좋아지겠지"라는 막연한 기대는 실패의 지름길입니다. 먼저 물어야 할 질문은 "우리는 정확히 무엇을 해결하려는가?"입니다.
반복적인 업무를 자동화하려는 건가요? 데이터 분석 속도를 높이려는 건가요? 고객 응대 품질을 개선하려는 건가요? 목적이 명확해야 적합한 Agent 유형을 선택할 수 있고, 도입 후 성과도 측정할 수 있습니다.
서울시여성가족재단의 사례가 좋은 예입니다. 이들은 "직원들이 내부 규정과 문서를 찾는 데 너무 많은 시간을 쓴다"는 명확한 문제를 파악했고, 문서 검색 특화 AI Agent를 도입해 검색 시간을 96% 단축(15분→30초)하는 성과를 냈습니다
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2. 데이터 보안과 접근성을 최우선으로
기업용 AI Agent에서 가장 중요한 건 보안입니다. 민감한 고객 정보, 재무 데이터, 영업 기밀이 외부로 유출되면 금전적 손실은 물론 법적 책임까지 져야 합니다.
반드시 확인해야 할 사항들입니다:
온프레미스(On-premise) 설치가 가능한가? 데이터가 외부 클라우드로 나가지 않고 사내망에서만 처리되는지 확인하세요.
접근권한을 세밀하게 관리할 수 있는가? 부서별, 직급별로 다른 데이터 접근 권한을 설정할 수 있어야 합니다.
감사로그(Audit Log)가 기록되는가? 누가, 언제, 어떤 데이터를, 어떤 목적으로 조회했는지 추적 가능해야 합니다.
범용 AI 서비스(ChatGPT, Claude 등)는 강력하지만, 입력한 데이터가 외부 서버로 전송됩니다. 금융, 제조, 공공기관처럼 보안이 중요한 조직이라면 온프레미스 설치를 지원하는 기업용 솔루션을 선택해야 합니다.
3. 기존 시스템과의 통합성을 확인하라
AI Agent가 아무리 똑똑해도, 회사 내부 시스템과 연결되지 않으면 '고립된 챗봇'에 불과합니다. 진짜 생산성 향상은 ERP, CRM, 그룹웨어, 문서 저장소 등 기존 시스템과의 연동에서 나옵니다.
확인해야 할 통합 기능은 다음과 같습니다.
API 연동: 사내 주요 시스템들과 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있는가?
DB 질의 기능: 자연어로 질문하면 SQL을 자동으로 생성해 데이터베이스를 조회하는가?
문서 연동: Google Drive, SharePoint, Notion 등에 있는 문서를 검색하고 활용하는가?
다비스(DARVIS)의 text2SQL 기술이 좋은 사례입니다. "지난달 품질 불량률 상위 5개 품목"이라고 자연어로 물으면, 이를 SQL 쿼리로 변환해 3초 이내에 정확한 결과를 제공합니다. 여러 시스템(ERP, MES, HR 등)에 흩어진 데이터를 물리적으로 통합하지 않고도, AI가 논리적으로 연결해 한 번에 조회할 수 있습니다.
4. 우리 회사 언어를 이해하는 맥락 이해력
모든 기업에는 고유한 '언어'가 있습니다. 업계 전문 용어, 사내 약어, 프로세스 명칭 등이 그것입니다. 범용 AI는 이런 맥락을 이해하지 못해 엉뚱한 답변을 하거나, "잘 모르겠습니다"라고 답할 수밖에 없습니다.
기업용 AI Agent는 RAG(검색증강생성) 구조와 도메인 특화 학습을 통해 이 문제를 해결합니다. 사내 문서, 매뉴얼, 과거 보고서를 학습시키면, "WQMS에서 지난달 불량률 추이 알려줘"같은 회사 특화 질문에도 정확하게 답변할 수 있습니다.
중요한 것은 답변의 근거를 명시하는 기능입니다. "이 정보는 2024년 3분기 품질관리 보고서 17페이지에서 가져왔습니다"처럼 출처를 제공하면, 경영진 보고용으로도 신뢰할 수 있는 데이터가 됩니다.
5. 운영 편의성과 확장성
AI Agent는 한 번 도입하고 끝이 아닙니다. 지속적으로 관리하고, 새로운 부서로 확장하고, 사용자가 증가해도 안정적으로 작동해야 합니다.
다음 세 가지에 대한 답변을 명확히 제시해야 합니다.
비개발자도 관리할 수 있는가? 프롬프트 수정, 문서 추가, 권한 설정 등을 IT 전문가 없이도 할 수 있어야 합니다.
모듈형 구조인가? 품질팀, 인사팀, 영업팀 등 부서별로 기능을 추가하거나 뺄 수 있어야 합니다.
사용자 증가에 대응 가능한가? 초기 50명에서 시작해 전사 500명으로 확대될 때도 성능이 유지되어야 합니다.
6. 성과를 측정하고 개선할 수 있는가
"AI Agent를 도입했더니 직원들이 편해졌어요"는 좋은 피드백이지만, 경영진을 설득하기엔 부족합니다. 구체적인 수치로 성과를 입증해야 합니다.
측정해야 할 KPI는 4가지 입니다.
시간 절감률: 정보 검색 시간, 보고서 작성 시간 감소
자동화율: 반복 업무 중 AI가 처리한 비율
정확도: AI 답변의 정확성 (인간 검증 통과율)
사용자 만족도: 직원들의 실제 활용도와 만족도
비즈니스PT는 AI Agent 도입으로 트레이너들의 질의응답 시간을 4시간에서 10분으로 단축했고, 이를 명확한 수치로 입증했습니다. 이런 데이터가 있어야 추가 투자나 확장을 정당화할 수 있습니다.
7. 비용 구조와 투자 대비 효과(ROI)
AI Agent의 비용 구조는 매우 다양합니다. 월 구독형(SaaS), 일회성 구축형(On-premise), 사용량 기반 과금(Token 방식) 등이 있으며, 각각 장단점이 있습니다.
초기 도입 비용: 라이선스, 구축, 교육
월간 운영 비용: 구독료, 사용량 과금, 유지보수
숨겨진 비용: 커스터마이징, 시스템 연동, 직원 교육
중요한 것은 단순 비용 비교가 아니라 ROI(투자 대비 효과) 분석입니다. 진평회계법인은 AI Agent 도입으로 1,000곳 이상의 고객사 대상 세무·회계 상담에서 반복 업무를 대폭 줄였고, 이는 상담원 인건비 절감으로 이어졌습니다.
여기서 우리가 알 수 있는 점은 AI Agent 선택 시 가장 중요한 것은 '기술력'보다 '맥락 이해력(Context Intelligence)'이라는 것입니다. 우리 회사의 언어, 프로세스, 보안 요구사항을 얼마나 잘 이해하고 대응하느냐가 성패를 가릅니다.
AI Agent 업체 추천 - 기업별·상황별 맞춤 가이드
AI Agent 시장은 글로벌 빅테크부터 국내 스타트업까지 다양한 플레이어가 경쟁하고 있습니다. 중요한 것은 '누가 유명한가'가 아니라 '우리 회사 상황에 맞는가'입니다. 아래는 기업 규모와 도입 목적별로 검토할 만한 솔루션들입니다.
대기업·공공기관형 - 복잡한 시스템 통합이 필요한 조직
LG CNS - 에이전틱웍스
2025년 8월 공개된 LG CNS의 에이전틱웍스는 모듈형 구조가 가장 큰 강점입니다. 인사, 영업, 고객지원, 생산관리 등 부서별로 필요한 기능만 선택해 적용할 수 있습니다. 이미 대규모 시스템 통합 프로젝트를 다수 수행한 경험이 있어, 복잡한 레거시 시스템을 보유한 대기업에 유리합니다.
적합한 기업: 전사 차원의 디지털 전환을 추진하는 대기업, 여러 부서에 단계적으로 AI Agent를 확산시키려는 조직
솔트룩스(Saltlux)
국내 AI 기업 중 기업용 검색과 지식관리 분야에서 오랜 경험을 보유한 솔트룩스는 Goover Enterprise 제품을 통해 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 배포를 모두 지원합니다. 특히 보안이 중요한 금융, 공공, 제조 분야에서 온프레미스 설치 옵션이 강점입니다.
적합한 기업: 내부 문서 검색과 리포트 자동화가 중요한 조직, 보안 규제가 엄격한 금융·공공기관
고객응대·이커머스 중심 기업
Sendbird
원래 커뮤니케이션 API 전문 기업이었던 Sendbird는 최근 AI 고객 서비스 에이전트 기능을 강화했습니다. 웹, 앱, 메신저 등 다중 채널을 통합 관리하고, AI 응답과 상담원 전환을 매끄럽게 처리하는 것이 특징입니다.
적합한 기업: 콜센터나 고객지원팀 규모가 큰 이커머스, 금융, 헬스케어 기업
Kore.ai
글로벌 챗봇 플랫폼 Kore.ai는 대화형 AI와 비즈니스 프로세스 통합에 강점이 있습니다. 특히 고객 응대뿐 아니라 내부 직원용 챗봇(HR 문의, IT 헬프데스크 등)까지 포괄적으로 지원합니다.
적합한 기업: 고객 응대와 내부 업무 자동화를 동시에 추진하려는 중견기업 이상
스타트업·중소기업형 - 빠른 실험과 저비용 도입
뤼튼, 라이너, Enhans
국내 AI Agent 스타트업들은 초기 비용이 낮고 구축 속도가 빠른 것이 장점입니다. 일부 부서에서 파일럿 테스트를 해보고, 효과가 입증되면 확대하는 방식에 적합합니다.
적합한 기업: 예산이 제한적이지만 AI Agent를 먼저 경험해보고 싶은 스타트업, 특정 팀 단위로 시작하려는 중소기업
Stack AI
노코드/로우코드 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있는 Stack AI는 SOC2, GDPR 등 보안 기준을 준수하면서도 빠른 구축이 가능합니다.
적합한 기업: 보안은 중요하지만 개발 리소스는 제한적인 중견기업
디피니트의 다비스(DARVIS) - 보안과 데이터 연결을 모두 잡은 기업용 AI Agent
위에 나와있는 회사들을 고려하고 계시다면, 디피니트의 다비스(DARVIS) 서비스도 검토해보시면 비교하는데 도움이 됩니다. 특히 보안에 민감한 회사라면 좋은 기준점이 되어드릴 수 있습니다.
"우리 회사 데이터는 외부로 나가면 안 되는데, AI는 어떻게 쓰죠?"
이것이 많은 기업 담당자들이 갖는 가장 큰 고민입니다. 특히 제조, 금융, 공공기관처럼 보안이 중요한 조직일수록 AI 도입을 망설입니다. 다비스(DARVIS)는 바로 이 문제에 대한 답입니다.
다비스(DARVIS)는 무엇이 다른가?
다비스(DARVIS)는 단순한 챗봇이 아니라 '기업 데이터 인텔리전스 시스템'입니다. 사내에 흩어진 여러 시스템(ERP, MES, HR, 품질관리 등)의 데이터를 물리적으로 통합하지 않고, AI가 논리적으로 연결해 자연어로 질문하면 즉시 답변을 제공합니다.
예를 들어 품질관리팀 직원이 "지난 3개월간 A라인의 불량률 추이와 주요 원인 알려줘"라고 물으면, 다비스는
품질관리 시스템(WQMS)에서 불량 데이터 조회
생산관리 시스템(MES)에서 생산량 데이터 조회
두 데이터를 결합해 불량률 계산
과거 보고서에서 주요 원인 패턴 검색
시각화된 차트와 함께 요약 보고서 생성
이 모든 과정이 3초 이내에 완료됩니다. 과거라면 여러 시스템을 각각 조회하고, 엑셀로 데이터를 정리하고, 보고서를 작성하는 데 최소 2~3시간이 걸렸을 작업입니다.
다비스(DARVIS)의 3가지 핵심 차별화
① 데이터는 나가지 않고, 사람은 편해지는 AI - GUARDIA 보안 시스템
다비스의 가장 큰 강점은 GUARDIA 보안 시스템입니다. 많은 기업들이 범용 AI 서비스 사용을 꺼리는 이유는 입력한 데이터가 외부 서버로 전송되기 때문입니다. 다비스는 이 문제를 다음과 같이 해결합니다.
온프레미스 설치: 모든 처리가 사내망 안에서 이루어집니다. 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
데이터 비저장 원칙: 다비스는 질문을 처리한 후 결과만 반환하고, 원본 데이터는 즉시 폐기합니다. 학습이나 저장 목적으로 데이터를 보관하지 않습니다.
세밀한 접근권한 제어: 부서별, 직급별로 다른 데이터 접근 권한을 설정할 수 있습니다. 인사팀 직원은 인사 데이터만, 품질팀은 품질 데이터만 조회 가능합니다.
완벽한 감사로그: 누가, 언제, 어떤 질문을, 어떤 데이터를 사용해 조회했는지 모든 기록이 남습니다. 보안 감사 시 추적이 가능합니다.
기존 보안 시스템 연동: NAC(네트워크 접근 제어), DRM(문서 권한 관리) 등 기존 보안 인프라와 연동됩니다. 등록된 기기와 IP에서만 접근 가능합니다.
② 흩어진 데이터를 AI가 연결합니다 - txt2SQL 기술
대부분의 기업은 ERP, CRM, MES, HR, 품질관리 등 여러 시스템을 운영합니다. 문제는 이 시스템들이 서로 연결되지 않아, 통합 데이터를 보려면 각 시스템을 일일이 조회하고 수작업으로 합쳐야 한다는 점입니다.
다비스의 txt2SQL 기술은 이 문제를 해결합니다. 자연어 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환해(정확도 100%, 응답 3초 이내) 여러 시스템의 데이터를 논리적으로 연결합니다.
예를 들어 "이번 달 신입사원 중 품질교육을 이수하지 않은 사람은?"이라고 물으면,
HR 시스템에서 이번 달 입사자 명단 조회
교육관리 시스템에서 품질교육 이수자 조회
두 데이터를 대조해 미이수자 명단 생성
이 모든 과정이 자동으로 이루어집니다. 중요한 것은 물리적 통합이 아닌 논리적 연결이라는 점입니다. 기존 시스템을 건드리지 않고, AI가 필요할 때마다 데이터를 읽고 연결합니다.
③ RAG 기반으로 허구 없는 신뢰할 수 있는 답변
생성형 AI의 가장 큰 문제는 '할루시네이션(hallucination)', 즉 근거 없는 내용을 그럴듯하게 만들어내는 것입니다. 경영 보고나 의사결정에 사용할 데이터라면 절대 용납할 수 없는 문제입니다.
다비스는 RAG(검색증강생성) 구조로 이를 해결합니다. 질문이 들어오면 먼저 사내 문서와 데이터베이스를 검색하고, 실제로 존재하는 정보만을 기반으로 답변을 생성합니다. 또한 모든 답변에 출처를 명시합니다.
"이 정보는 2024년 4분기 품질관리 보고서 23페이지와 WQMS 시스템 2024-12-15 데이터에서 가져왔습니다."
이렇게 근거가 명확하니, 임원 보고용으로도 신뢰할 수 있습니다.
디피니트 다비스(DARVIS)의 실제 도입 성과
📌 서울시여성가족재단 - 공공기관의 행정 효율화
도입 배경: 직원 수가 100명에서 220명으로, 예산이 100억에서 400억으로 증가했지만 행정인력은 오히려 부족했습니다. 직원들은 내부 규정집, 조례, 예산 자료를 찾는 데만 하루에도 몇 번씩 시간을 허비했습니다.
다비스의 솔루션: 60개 이상의 내부 문서(규정집, 조례, 매뉴얼, 보고서)를 AI가 학습했습니다. 직원들은 "육아휴직 신청 절차는?"이나 "올해 예산 집행률은?" 같은 질문을 자연어로 물어볼 수 있게 되었습니다.
다비스의 도입 효과
문서 검색 정확도 96% 달성
정보 검색 시간 15분 → 30초로 단축 (96% 감소)
복지부서 반복 문의 90% 자동화
담당자 월 40시간 업무시간 확보
📌 비즈니스PT - 교육 플랫폼의 강사 지원
도입 배경: 200개 이상의 VOD 강의를 운영하는 교육 플랫폼에서, 트레이너들이 수강생 질문에 답변하는 데 많은 시간을 소비했습니다. 같은 질문이 반복되고, 강의 내용을 일일이 확인해야 했습니다.
다비스의 솔루션: 200개 강의 내용을 AI가 학습해, 수강생 질문에 자동으로 답변하거나 트레이너에게 답변 초안을 제공합니다.
다비스의 도입 효과:
질의응답 시간 4시간 → 10분으로 단축
트레이너 업무 부담 대폭 감소
수강생 만족도 향상 (빠른 응답)
📌 진평회계법인 - 전문서비스의 상담 자동화
도입 배경: 우아한형제들, 크래프톤 등 1,000곳 이상의 고객사를 보유한 대형 회계법인에서, 세무·회계 관련 반복 질문(장부 작성법, 세금 신고 일정 등)이 상담원 업무의 큰 부분을 차지했습니다.
다비스의 솔루션: 세무·회계 전문지식을 AI에 학습시켜, 일반적인 질문은 자동 답변하고, 복잡한 사안만 전문 상담원에게 연결합니다.
다비스의 도입 효과:
상담원 반복 업무 대폭 감소
전문 상담원은 고난도 상담에 집중
고객 대기 시간 단축
다비스(DARVIS)가 적합한 기업
다비스(DARVIS)는 특히 다음과 같은 조직에 최적화되어 있습니다.
제조업: 품질, 생산, 설비 등 여러 시스템의 데이터를 실시간으로 조회하고 분석해야 하는 환경
금융·공공기관: 보안이 최우선이며, 데이터가 외부로 절대 나가서는 안 되는 조직
대규모 기업: 복잡한 ERP, MES, HR 시스템을 운영하며, 부서 간 데이터 사일로 문제가 있는 조직
지식 집약형 기업: 내부 문서, 매뉴얼, 보고서가 방대하며, 직원들이 정보 검색에 많은 시간을 쓰는 조직
AI Agent는 기술이 아니라 경쟁력이다
AI Agent는 더 이상 '미래 기술'이 아닙니다. 지금 이 순간에도 수많은 기업들이 AI Agent를 통해 업무 효율을 높이고, 비용을 절감하고, 더 빠른 의사결정을 하고 있습니다.
중요한 것은 '어떤 AI Agent를 선택하느냐'입니다. 화려한 데모에 현혹되지 말고, 다음 세 가지를 냉정하게 평가하세요.
1. 우리 회사 데이터는 안전한가? 온프레미스 설치, 접근권한 제어, 감사로그가 제공되는지 확인하세요.
2. 기존 시스템과 연결되는가? ERP, CRM, 문서 시스템과의 통합 없이는 진짜 생산성 향상을 기대할 수 없습니다.
3. 우리 회사 언어를 이해하는가? 범용 AI가 아니라, 우리 업계, 우리 회사의 맥락을 이해하는 AI여야 합니다.
앞으로의 기업 경쟁력은 AI Agent 활용 수준에서 갈립니다. 단기적인 업무 자동화를 넘어, 데이터 신뢰성 + 업무 효율성 + 직원 경험 개선이라는 세 가지를 동시에 달성하는 조직이 살아남을 것입니다.
다비스처럼 기업의 맥락을 깊이 이해하고, 보안을 지키며, 흩어진 데이터를 논리적으로 연결하는 AI Agent가 진짜 경쟁력을 만듭니다. "실무는 더 빠르게, 리더는 더 정확하게, 시스템은 그대로." 이것이 다비스가 만드는 전방위 ROI입니다.
AI 정보와 다비스(DARVIS)에 대해 더 많이 알아보고 싶으시다면, ‘AI 인사이트 더 보러가기’를 눌러주세요. 유용한 정보를 제공해드리기 위해 노력하겠습니다. 감사합니다.