"이거 회사 기밀인데... 입력해도 되나?"
업무 중 ChatGPT를 쓰다가 이런 생각에 손을 멈춰본 적 있으신가요? 고객 정보, 내부 매출 수치, 미공개 계약 조건을 AI에게 물어보고 싶지만, 이 데이터가 외부 서버로 전송된다는 사실이 불안합니다.
개인용 GPT와 회사용 GPT의 결정적 차이는 바로 여기에 있습니다. 개인이 일상적인 질문을 하는 것과 기업이 기밀 데이터를 다루는 것은 완전히 다른 문제입니다.
이제 기업에는 단순한 챗봇이 아니라, 우리 회사 데이터를 안전하게 읽고 정확하게 답변하는 기업 전용 인텔리전스가 필요합니다.
왜 일반 GPT가 아닌 회사용 GPT여야 하는가?
보안 리스크는 현실입니다
일반 ChatGPT에 회사 정보를 입력하면 외부 서버로 전송됩니다. 서비스 제공사가 "학습에 사용하지 않겠다"는 옵션을 제공하더라도, 데이터가 사내 망을 벗어나는 순간 전송 구간 취약점이 발생할 수 있습니다.
특히 금융권, 제조업, 공공기관처럼 민감한 정보를 다루는 업종에서는 외부 AI 사용 자체를 금지하는 경우도 많습니다. 망 분리가 의무인 환경에서는 클라우드 AI 접속이 규정 위반이 될 수 있기 때문입니다.
정보의 한계가 명확합니다
ChatGPT는 세상의 방대한 지식을 알고 있지만, 정작 "우리 회사 작년 하반기 불량률 원인"은 모릅니다. 우리 회사 내부 규정, ERP 시스템의 실시간 수치, 최신 매뉴얼은 ChatGPT의 학습 데이터에 없기 때문입니다.
이 간극을 무시하고 일반 GPT를 사용하면 할루시네이션(환각) 문제가 발생합니다. 근거 없는 답변을 자신 있게 내놓는 것이죠. 비즈니스 의사결정에서 이런 오류는 치명적일 수 있습니다.
해결책은 데이터 연결입니다
회사용 GPT의 핵심은 사내 데이터를 AI가 읽을 수 있게 만드는 것입니다. 하지만 모든 데이터를 한곳으로 모으는 전통적인 '데이터 통합' 방식은 시간과 비용이 막대하게 듭니다.
현명한 접근은 '데이터 연결'입니다. 기존 ERP, MES, HR 시스템을 그대로 두고, AI가 필요할 때 각 시스템에서 데이터를 읽어와 연결하는 방식입니다. 폐쇄망 환경에서 안전하게 작동하면서도 도입 속도가 빠릅니다.
현명한 업체 선택을 위한 3가지 기준
보안 인프라를 먼저 확인하세요
첫 번째 체크포인트는 온프레미스(사내 서버) 설치가 가능한지입니다. 데이터가 회사 밖으로 나가지 않도록 사내 네트워크 내에서만 작동하는 구조여야 합니다.
감사 로그(Audit Log) 기능도 필수입니다. 누가, 언제, 어떤 데이터를 조회했는지 투명하게 기록되어야 보안팀이 관리하고 통제할 수 있습니다. 사용자별, 직급별로 접근 권한을 세밀하게 설정할 수 있는지도 확인해야 합니다.
데이터 정확도를 검증하세요
RAG(검색 증강 생성) 기술이 제대로 구현되어 있는지 확인해야 합니다. AI가 답변할 때 사내 문서나 데이터베이스를 근거로 제시하는지, 아니면 확률적으로 단어를 조합하는지 차이가 큽니다.
특히 자연어를 SQL로 변환하는 txt2SQL 기술의 정확도가 중요합니다. "지난달 서울 지역 매출 상위 3개 제품"처럼 복잡한 질문을 정확한 데이터베이스 쿼리로 바꿔 실시간 수치를 가져올 수 있어야 합니다.
한글 문서(HWP, PDF)와 복잡한 표 구조를 제대로 인식하는지도 체크포인트입니다. 국내 기업 환경에서는 영어보다 한글 문서 처리 능력이 훨씬 중요합니다.
도입 속도와 확장성을 따져보세요
도입에만 1년씩 걸리는 프로젝트는 투자 대비 효과를 맞추기 어렵습니다. 기존 시스템을 대대적으로 개편해야 하는지, 아니면 그대로 두고 연결만 하면 되는지 확인하세요.
물리적으로 데이터를 통합하는 방식은 구축 기간이 6개월에서 1년 이상 걸립니다. 반면 논리적으로 연결만 하는 방식은 평균 1.5개월 이내에 전사 적용이 가능합니다.
특정 부서에서 시작해 점진적으로 확장할 수 있는지도 중요합니다. 인사팀, 품질팀, 영업팀 등 부서별 맞춤형 학습이 가능한지 확인하세요.
보안과 정확도를 모두 잡은 회사용 GPT, 다비스(DARVIS)
GUARDIA 보안 시스템
다비스(DARVIS)는 GUARDIA 보안 시스템을 통해 외부 유출을 원천 차단합니다. 온프레미스 방식으로 사내 서버에 직접 설치되어, 데이터가 회사 방화벽 밖으로 나가지 않습니다.
접근 권한 제어도 세밀합니다. 부서별, 직급별로 조회 가능한 데이터 범위가 다르게 설정됩니다. 사원이 임원 급여 정보를 조회하려는 시도는 즉시 차단되고 보안팀에 알림이 갑니다.
모든 조회 이력이 감사 로그로 남아, 어떤 사용자가 어떤 문서를 참고해 답변을 생성했는지 전 과정이 기록됩니다.
논리적 데이터 연결
다비스(DARVIS)는 기존 ERP, MES, HR 시스템, 내부 문서를 물리적으로 통합하지 않고 논리적으로 ‘연결’합니다. 각 시스템은 그대로 유지하면서, 필요할 때 데이터를 읽어와 연결하는 방식입니다.
"지난주 불량률이 높았던 날, 해당 라인 담당자의 근무 이력"처럼 여러 시스템을 넘나드는 복잡한 질문도 3초 이내에 답변합니다. txt2SQL 기술로 자연어를 정확한 쿼리로 변환하기 때문입니다.
한글 파일(HWP, PDF)부터 엑셀, 데이터베이스까지 다양한 포맷을 통합 처리하여, 국내 기업 환경에 최적화되어 있습니다.
검증된 효과
실제 도입 기업들은 정보 검색 시간이 평균 80% 이상 단축되는 효과를 경험했습니다. IT팀에 데이터 요청하고 며칠 기다리던 일이 자연어 질문 하나로 즉시 해결되는 것입니다.
반복적인 질의응답 업무도 90% 이상 자동화됩니다. 직원들이 단순 확인 업무에서 벗어나 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
실제 도입 기업들의 변화
서울시여성가족재단: 검색 시간 96% 단축
60개가 넘는 복잡한 내부 규정과 예산 자료를 관리하는 서울시여성가족재단은 직원들이 특정 규정을 찾는 데 평균 15분 이상 걸렸습니다.
다비스(DARVIS) 도입 후 검색 시간이 30초로 줄었습니다. 행정 인력이 부족한 상황에서 AI가 실질적인 업무 지원 역할을 하며, 담당자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
비즈니스PT: 응대 시간 4시간에서 10분으로
200개가 넘는 강의 콘텐츠를 보유한 교육 기업 비즈니스PT는 수강생들의 반복적인 질문에 답하는 데 하루 4시간을 소비했습니다.
다비스(DARVIS)가 강의 영상 내용을 학습하여 질문에 즉시 답변하면서, 응대 시간이 10분으로 단축되었습니다. 트레이너들이 수강생 개별 코칭에 집중할 수 있게 되면서 업무 몰입도가 크게 향상되었습니다.
진평회계법인: 전문 지식의 AI화
세무와 회계 분야의 방대한 전문 지식을 다루는 진평회계법인은 신입 직원 교육과 고객 상담에 많은 시간을 투입했습니다.
다비스(DARVIS)를 통해 세법, 회계 기준, 판례 등을 AI가 학습하면서, 복잡한 세무 질문에도 근거를 제시하며 정확하게 답변할 수 있게 되었습니다.
회사용 GPT 도입 체크리스트
회사용 GPT를 도입할 때 가장 먼저 확인해야 할 사항들을 정리하면 다음과 같습니다.
첫째, 데이터가 외부로 나가지 않는 온프레미스 구조인지 확인하세요. 보안은 타협할 수 없는 요소입니다.
둘째, 사내 문서와 데이터베이스를 정확하게 읽고 답변하는지 검증하세요. 환각 없는 정확한 답변이 핵심입니다.
셋째, 기존 시스템을 갈아엎지 않고도 빠르게 도입할 수 있는지 확인하세요. 시스템은 그대로, 업무는 빠르게 개선되어야 합니다.
넷째, 실제 도입 사례와 레퍼런스를 확인하세요. 유사 업종의 성공 사례가 있다면 리스크를 줄일 수 있습니다.
회사용 GPT는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 데이터는 많지만 활용하지 못하는 기업과 AI로 즉시 인사이트를 얻는 기업의 격차는 점점 벌어지고 있습니다.
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