생성형 AI가 개인의 작업 도구를 넘어 조직 전체의 업무 효율에 직접적인 영향을 주기 시작했습니다. 생성형 AI(Chat GPT, 제미나이, 클로드 등)로 이메일을 작성하고, 보고서 초안을 만들고, 아이디어를 얻는 것은 이제 일상이 됐습니다. 하지만 회사에서는 다른 문제에 부딪힙니다.
"회사 데이터를 ChatGPT에 넣어도 되나요?"
"ERP 정보를 AI에게 물어볼 수 있나요?"
"보안 규정 때문에 외부 AI 서비스를 못 쓰는데 대안이 있나요?"
'기업용 GPT'라는 검색이 빠르게 증가하는 이유는 단순히 AI 기능을 원하는 것이 아니라, 보안·데이터·업무 프로세스까지 포함한 실무형 솔루션을 찾기 때문입니다. 개인용 GPT는 편리하지만, 조직에서 사용하기에는 근본적인 한계가 있거든요.
조직에서 GPT를 사용하기 전에 가장 많이 오가는 세 가지 질문이 있습니다.
기업용 GPT를 회사에서 ‘안전’하게 쓸 수 있을까?
보안팀은 외부로 데이터가 나가는 것을 허용하지 않습니다. 고객 정보, 매출 데이터, 기술 문서를 클라우드 AI에 입력하는 순간 규정 위반입니다.내부 문서·데이터와 ‘연결’할 수 있을까?
ChatGPT는 인터넷 정보만 알고 우리 회사 ERP, 매뉴얼, 보고서는 모릅니다. 진짜 필요한 정보는 사내에 있는데 AI가 접근할 수 없습니다.실제로 ‘생산성이 높아질까?
AI를 도입했지만 아무도 안 쓰는 경우가 많습니다. 기술은 화려하지만 실제 업무와 연결되지 않으면 의미가 없습니다.
이 글은 기업용 GPT 도입 시 부딪히는 현실적 문제와 해결 방법을 정리합니다.
기업용 GPT 도입 시 가장 많이 부딪히는 세 가지 문제
기업용 GPT를 도입하기 위해 고려를 하기 시작하셨다면 다음 세 가지 문제로 가장 많이 부딪히게 됩니다. 어떤 문제점이 있는지 알려드리고 그 다음에 해결책도 이어서 말씀드리겠습니다.
(1) 보안 및 규정 준수
외부 서비스 사용 제한
대부분의 조직은 외부 AI 서비스 사용을 제한하거나 금지합니다. ChatGPT에 "우리 회사 3분기 매출 분석해줘"라고 입력하면 그 데이터가 OpenAI 서버로 전송됩니다. 암호화되어 있고 학습에 사용되지 않는다고 해도, 조직 입장에서는 데이터 외부 전송 자체가 규정 위반입니다.
망분리·온프레미스 요구
금융, 제조, 공공기관은 인터넷이 차단된 망분리 환경에서 일합니다. 이런 조직은 클라우드 AI를 아예 사용할 수 없습니다. 회사 내부 서버에 AI를 직접 설치하는 온프레미스 방식이 필수입니다.
데이터 외부 전송 리스크
개인정보보호법, 금융 보안 규정, 산업 기밀 보호 규정이 강화되면서 데이터 외부 전송에 대한 내부 규정이 점점 엄격해지고 있습니다. 고객 정보, 기술 문서, 경영 데이터를 외부 AI에 입력할 수 없습니다.
(2) 기존 업무 시스템과의 연결 어려움
ERP, MES, CRM 등 데이터가 분산
조직의 핵심 데이터는 여러 시스템에 흩어져 있습니다. 매출은 ERP에, 생산 실적은 MES에, 고객 정보는 CRM에, 재고는 WMS에 있습니다. "지난달 A고객 매출과 주요 구매 품목"을 확인하려면 여러 시스템에 각각 로그인해서 데이터를 추출하고 수작업으로 정리해야 합니다.
시스템 간 연동 난이도
각 시스템이 독립적으로 구축되어 있어 통합이 어렵습니다. API가 없거나 오래된 레거시 시스템은 연동 자체가 불가능한 경우도 많습니다. ChatGPT는 이런 내부 시스템과 전혀 연결되지 않습니다.
문서·DB·업무 도구의 통합 부족
매뉴얼, 규정집, 회의록, 기술 문서가 수천 개 있지만 AI는 이를 모릅니다. 필요한 정보가 어느 폴더 어느 파일에 있는지 찾는 데만 수십 분이 걸립니다. "품질 검사 기준이 어떻게 돼?"라고 AI에게 물어도 답할 수 없습니다.
(3) 생산성 향상 효과 검증의 어려움
성과 측정 기준 부재
"AI를 도입하면 얼마나 시간이 절약되나요?", "비용은 얼마나 줄어드나요?"라는 질문에 명확히 답하기 어렵습니다. 개인이 ChatGPT로 업무 효율을 높이는 것과 조직 전체의 생산성을 측정하는 것은 완전히 다른 문제입니다.
AI 도입 후 ROI 불확실
투자 대비 효과를 입증하지 못하면 확산되지 않습니다. "정말 효과가 있나요?"라는 질문에 "있을 것 같습니다"라고만 답할 수는 없습니다. 수치화된 성과가 필요합니다.
전사 확산 전략 부족
한 부서에서 AI를 잘 쓰더라도 다른 부서로 확산되지 않습니다. 표준화된 활용 방법, 교육 프로그램, 성과 측정 체계가 없으면 AI는 일부 직원의 개인 도구로 끝납니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 필요한 네 가지 핵심 조건
이제 해결 방법을 알려드리겠습니다. 위에서 설명한 문제들을 해결하려면 기업용 GPT는 다음 네 가지 조건을 반드시 충족하면 됩니다.
(1) 기업 환경을 고려한 안전한 AI 아키텍처
온프레미스 또는 망분리 지원
AI가 회사 내부 서버에서 작동해야 합니다. 데이터가 외부로 전송되지 않고, 인터넷이 차단된 망분리 환경에서도 100% 독립적으로 운영 가능해야 합니다.
RBAC(역할 기반 접근 제어)
부서별, 직급별로 볼 수 있는 데이터를 제한해야 합니다. 영업팀은 매출 데이터만, 재무팀은 원가까지, 임원은 전체 데이터를 볼 수 있도록 권한을 세밀하게 설정할 수 있어야 합니다.
데이터 외부 전송 차단
질문과 답변이 처리된 후 데이터를 저장하지 않고 즉시 폐기해야 합니다. 모든 조회 기록은 감사 로그로 남아야 하며, 누가 언제 무엇을 조회했는지 추적 가능해야 합니다.
(2) 조직 내 시스템과 자연스럽게 연결되는 구조
ERP·DB 조회를 자연어로 수행(text-to-SQL)
"3분기 매출 상위 10개 고객과 주요 구매 품목"이라고 자연어로 물으면 AI가 자동으로 SQL 쿼리를 만들어 데이터베이스를 조회해야 합니다. SQL을 모르는 직원도 데이터를 직접 확인할 수 있어야 합니다.
문서 기반 RAG(검색 증강 생성) 검색
수천 개의 사내 문서를 AI가 학습하고, "품질 검사 절차"라고 물으면 관련 매뉴얼을 찾아 인용하며 답변해야 합니다. 출처를 명확히 표시하고, 검색 정확도는 90% 이상이어야 합니다.
기존 시스템 변경 없이 기능만 확장 가능
ERP를 교체하거나 시스템을 대대적으로 개편할 필요가 없어야 합니다. 기존 시스템 위에 'AI 레이어'를 추가하는 방식으로 리스크를 최소화해야 합니다.
(3) 반복 업무를 자동화할 수 있는 워크플로우 기능
회의록, 보고서, 요약 작업 자동화
주간 보고서를 자동 생성하고, 회의록을 요약하며, 여러 문서를 통합 분석하는 기능이 필요합니다. "이번 주 주요 이슈와 해결 방안 요약해줘"라고 하면 관련 문서와 데이터를 분석해서 보고서 초안을 만들어야 합니다.
부서별 GPT 에이전트 구축 가능
영업팀 전용 GPT, 품질팀 전용 GPT, 구매팀 전용 GPT처럼 부서별로 특화된 AI 에이전트를 코딩 없이 만들 수 있어야 합니다. 각 부서의 업무 특성에 맞춘 자동화가 가능해야 합니다.
(4) 성과 측정 및 확산이 가능한 플랫폼 구조
활용 데이터 추적
누가 얼마나 자주 사용하는지, 어떤 질문이 많은지, 어느 부서가 활발한지 데이터로 확인할 수 있어야 합니다.
업무 절감 효과 측정
보고서 작성 시간, 데이터 조회 시간, 문서 검색 시간이 얼마나 줄었는지 수치로 측정할 수 있어야 합니다. 도입 전후 비교 리포트가 자동 생성되어야 합니다.
파일럿에서 전사 확산까지 이어지는 구조
한 부서에서 2~4주 파일럿 테스트로 효과를 검증하고, 성공하면 다른 부서로 빠르게 확산할 수 있는 구조여야 합니다. 단계별 확장 로드맵이 제공되어야 합니다.
위 조건을 충족하는 현실적 해결책: 다비스(DARVIS)
앞서 설명한 네 가지 조건을 모두 충족하는 솔루션을 기업용 GPT로 도입해야 합니다. 그리고 디피니트의 다비스(DARVIS)는 바로 이 요구사항을 해결하기 위해 설계된 기업용 GPT 플랫폼입니다.
기업 환경을 위한 플랫폼 구조
‘온프레미스 환경, 망분리 대응, 조직 권한 체계’
다비스(DARVIS)는 회사 내부 서버에 직접 설치됩니다. 데이터가 외부로 전송되지 않고, 인터넷이 차단된 망분리 환경에서도 작동합니다. 부서별·직급별 접근 권한을 세밀하게 설정할 수 있으며, AI GUARDIA 보안 시스템이 민감한 질문을 자동으로 차단합니다.
금융감독원, 개인정보보호위원회 등 규제 기관의 요구사항을 충족합니다.
ERP·MES·CRM·WMS 등과의 ‘데이터 연동’
SAP, Oracle, 국산 ERP 등 다양한 시스템과 연동됩니다. API나 DB 직접 연결 방식으로 기존 시스템을 변경하지 않고 AI 기능만 추가합니다.
"지난주 B라인 생산량과 원자재 사용량, 그리고 불량률을 함께 보여줘"라고 물으면 세 개 시스템에서 데이터를 가져와 통합 분석해서 답변합니다.
문서 RAG + text-to-SQL + 업무 자동화
문서 RAG: 수천 개의 사내 문서(매뉴얼, 규정, 보고서, 회의록)를 학습합니다. "품질 검사 기준"을 검색하면 관련 문서를 찾아 인용하며 답변합니다. 검색 정확도 96%, 응답 속도 3초 이내를 보장합니다.
text-to-SQL: "3분기 매출 TOP 10 고객"이라고 자연어로 물으면 자동으로 SQL 쿼리를 생성하고 실행합니다. 정확도 99%, SQL을 모르는 직원도 데이터를 조회할 수 있습니다.
업무 자동화: 주간 보고서 자동 생성, 회의록 요약, 데이터 이상 시 자동 알림 등 반복 업무를 자동화합니다.
기존 시스템 교체 없이 ‘AI 기능을 추가하는 방식’
ERP, MES, CRM을 그대로 사용하면서 다비스(DARVIS)를 그 위에 'AI 레이어'처럼 추가합니다. 시스템 교체 비용과 리스크 없이 AI 효과를 얻을 수 있습니다.
빠른 파일럿(2~4주)로 성과 확인 후 확산
한 부서에서 2~4주 PoC(파일럿 테스트)를 진행합니다. 효과가 확인되면 다른 부서로 빠르게 확산할 수 있는 단계별 로드맵이 제공됩니다. 처음부터 큰 투자가 필요하지 않습니다.
다비스(DARVIS) 사례로 보는 기업용 GPT 도입 효과
실제 조직에서 다비스(DARVIS)를 도입했을 때, 어떤 변화가 있었을까요? 몇 가지 사례를 가져와 정리했습니다.
문서 검색 시간 단축
도입 전: 필요한 매뉴얼이나 규정을 찾는 데 평균 15분 소요. 여러 폴더를 뒤지고 담당자에게 물어봐야 함.
도입 후: "품질 검사 절차"라고 검색하면 3초 만에 관련 문서를 찾아 요약해서 보여줌. 검색 시간 95% 단축.
보고서 및 회의록 자동화로 인한 업무 절감
도입 전: 주간 보고서 작성에 매주 4~6시간 소요. 여러 시스템에서 데이터를 추출하고 정리하는 과정.
도입 후: "이번 주 생산 실적 요약해줘"라고 하면 AI가 관련 데이터를 수집해서 보고서 초안 생성. 검토와 수정만 하면 돼서 시간이 80% 단축.
ERP/DB 데이터 조회 효율 향상
도입 전: ERP 데이터 조회에 IT 팀 의존. 요청하고 며칠 기다려야 결과를 받음.
도입 후: 현장 관리자가 직접 "어제 B라인 가동률"을 자연어로 조회. 실시간 데이터 접근으로 의사결정 속도 10배 향상.
정보 비대칭 해소로 의사결정 속도 증가
도입 전: 각 부서가 보유한 정보가 공유되지 않아 중복 작업 발생. 같은 질문을 여러 사람이 반복.
도입 후: 사내 모든 문서와 데이터가 통합 검색되어 누구나 필요한 정보를 즉시 확인. 중복 문의 90% 감소, 의사결정 지연 해소.
이렇게 바로 실무에서 도움을 줄 수 있는 기업용 GPT, 바로 다비스(DARVIS) 입니다.
기업용 GPT는 단순한 챗봇이 아닙니다. 조직의 데이터 활용 방식, 업무 프로세스, 의사결정 구조를 근본적으로 바꾸는 도구입니다.
하지만 아무 GPT나 도입한다고 성공하는 것은 아닙니다. 보안, 시스템 연동, 업무 자동화, 성과 측정이라는 네 가지 조건을 충족해야 조직 내에서 안정적으로 자리 잡을 수 있습니다.
다비스(DARVIS)는 이 네 가지 조건을 모두 해결하도록 설계된 기업 환경 특화 AI 플랫폼입니다. 온프레미스 보안, 기존 시스템 연동, RAG와 text-to-SQL 기능, 그리고 파일럿에서 전사 확산까지 이어지는 검증된 경로를 제공합니다.
중요한 것은 속도입니다. 경쟁사가 데이터를 찾느라 2시간을 쓸 때, 여러분의 조직은 10초 만에 답을 얻고 다음 액션으로 넘어갑니다. 이 차이가 누적되면 시장 경쟁력으로 나타납니다.
적절한 도입 전략과 솔루션 선택이 성공의 핵심입니다. 기업용 GPT로 조직의 데이터를 활용하고, 반복 업무를 자동화하며, 의사결정 속도를 개선하세요.