사내 AI 챗봇 만들기, 레거시 산업의 데이터 통합 문제 해결하기

"데이터는 많지만 제대로 활용을 못하고 있어요. AI 도구는 보안 때문에 활용하기가 어려워요. 기업용 ChatGPT 같은게 있으면 좋겠어요 "

제조업, 건설, 유통, 공공기관 등 레거시 산업에서 일하는 분들과 미팅하면 이러한 이야기를 자주 듣게 됩니다.

기업 내부에는 수많은 데이터가 있지만 사실상 이러한 데이터들이 ERP, MES, 엑셀, PDF 등 여러 시스템과 문서에 흩어져 있어 실질적으로 활용하기 어렵습니다. 일반적인 AI챗봇, ChatGPT 같은 툴은 보안 리스크 때문에 도입하기가 어려운 상황입니다.

그렇다면 내부 데이터를 안전하게 활용하면서도 AI의 혜택을 누릴 수 있는 방법은 없을까요? 답은 '사내 AI 챗봇'에 있습니다.

1. 사내 AI 챗봇 만들기, 왜 필요할까요?

많은 사람들이 AI 챗봇이라고 하면 웹사이트 한쪽에 자리잡고 있는 고객 상담용 채팅창을 떠올립니다. 하지만 사내 AI 챗봇은 이와는 본질적으로 다른 목적을 가지고 있습니다. 이는 단순한 질의응답 도구가 아니라 기업 내부에 산재된 데이터 문제를 해결하고 업무 효율을 극대화하기 위한 전략적 도구입니다.

제조업, 건설, 유통, 공공기관과 같은 레거시 산업에서는 오랜 시간 축적된 데이터가 ERP, MES, 문서, 엑셀 등 다양한 형태로 흩어져 있습니다.

임원이 중요한 의사결정을 위해 데이터를 요청하면 담당자는 여러 시스템을 오가며 정보를 수집하고 정리하느라 많은 시간을 소비합니다. 신입사원이 회사 규정에 대해 물어보면 담당자는 두꺼운 매뉴얼을 찾아 같은 내용을 반복적으로 설명해야 합니다.

사내 AI 챗봇은 이러한 비효율을 해소합니다. 기업의 여러 시스템과 문서에 흩어진 데이터를 통합하고 누구나 쉽게 자연어로 질문해 필요한 정보를 얻을 수 있게 해줍니다. 더 중요한 것은 보안 우려 없이 민감한 데이터도 안전하게 활용할 수 있다는 점입니다.

일반 AI 챗봇 vs 사내 AI 챗봇

• 목적: 고객 응대나 마케팅이 아닌, 내부 데이터 통합과 업무 효율화에 초점

• 데이터 소스: 공개 데이터나 FAQ가 아닌, 기업 내부 DB, 문서, 시스템 연동

• 보안: 클라우드가 아닌 온프레미스, 내부망 중심 구축으로 데이터 보안 강화

• 핵심 가치: 고객 경험이 아닌 내부 데이터 접근성과 의사결정 지원에 가치 제공

2. 사내 AI 챗봇이 해결하는 페인포인트

레거시 산업의 현업 담당자들은 매일 같은 문제로 고민합니다.

"필요한 데이터는 분명히 어딘가에 있는데 왜 이렇게 찾기 어려울까?"

"보안 때문에 일반 AI챗봇은 도입하기 어렵고 그런데 지금 사내 시스템은 너무 복잡하고.."

이런 고민은 직무와 부서에 따라 조금씩 다른 형태로 나타납니다.

ERP나 MES 담당자들은 보안 우려로 외부 솔루션 도입이 제한된 상황에서 여러 시스템의 데이터를 통합 분석해야 하는 어려움을 겪습니다.

현장 관리자나 공장장은 SQL 같은 전문 지식 없이도 생산, 재고, 품질 데이터를 빠르게 조회할 수 있는 방법을 원합니다. 공공기관 보안 담당자는 일반적인 AI챗봇은 사용할 수 없지만 그래도 AI 기술의 혜택은 누리고 싶어 합니다.

특히 일반 사무직들은 메일과 엑셀, 그룹웨어 중심의 반복적인 문서 작업에 많은 시간을 소비합니다. 매일, 매주, 매월 비슷한 보고서를 작성하고 같은 질문에 반복적으로 답변하는 데 지치기 마련입니다. 이들에게는 복잡한 기술이 아닌 단순히 업무를 더 쉽게 만들어주는 도구가 필요합니다.

직무별 핵심 페인포인트

• ERP/MES 담당자: 보안 우려로 외부 솔루션 도입 제약, 여러 시스템 데이터 통합 분석 필요

• 현장 관리자/공장장: SQL 없이 자연어로 생산/재고/품질 데이터 조회 원함

• 공공기관 보안 담당자: 온프레미스+접근 권한 관리+감사 로그 필수

• 일반 사무직: 반복적인 문서 작업과 보고서 작성, 메일/엑셀/그룹웨어 중심 업무

기업이 직면한 두 가지 대표적 문제

1. 데이터 활용의 어려움

• SQL 같은 전문 지식 필요

• 통합 시스템 도입에 많은 비용 소요

• 문서 기반 정보는 DB화 필요

• 실시간 분석 불가능

2. AI 도입의 장벽

• 보안 우려와 데이터 유출 리스크

• AI의 신뢰성 부족 (할루시네이션 현상 등)

• 기업 도메인 지식 부재

• 사내 시스템과 연동 어려움

사내 AI 챗봇은 이러한 두 가지 큰 문제를 동시에 해결합니다. 기업 내부에 구축되어 보안 이슈 없이 내부 데이터에 접근하면서도 자연어로 쉽게 질의할 수 있고 기업 특화 지식을 학습하기 때문입니다.

3. 사내 AI 챗봇 도입 전 고려사항

사내 AI 챗봇 도입을 고려한다면 성공적인 구축을 위해 몇 가지 중요한 사항을 미리 점검해야 합니다.

가장 먼저 확인해야 할 것은 기업 내부 데이터의 현황입니다. 데이터가 주로 DB에 저장되어 있는지, 문서 형태인지, 아니면 혼합되어 있는지에 따라 접근 방식이 달라집니다. 또한 데이터에 대한 접근 권한, 갱신 주기, 품질 등도 중요한 고려 사항입니다.

보안 요구사항도 꼼꼼히 점검해야 합니다. 특히 레거시 산업에서는 보안이 최우선 고려사항이기 때문에, 내부망 연동 가능성, 데이터 분류 체계, 산업별 규제 준수 요건, 로그/감사 요건 등을 사전에 파악해야 합니다.

마지막으로 사용자 니즈 분석도 중요합니다. 사내 AI 챗봇의 주 사용자가 누구인지(경영진, IT부서, 일반 사무직 등), 주요 사용 목적이 무엇인지(데이터 조회, 보고서 작성, 의사결정 지원 등), 사용자들의 기술 친숙도는 어떤지, 기존 업무 패턴은 어떤지 등을 면밀히 분석해야 합니다.

도입 전 체크 항목

1. 내부 데이터 현황 파악

   • 데이터 저장 방식(DB/ 문서/ 혼합)

   • 데이터 접근 권한 체계

   • 데이터 갱신 주기와 품질

2. 보안 요구사항 점검

   • 내부망 연동 가능성

   • 데이터 분류 체계

   • 산업별 규제 준수 요건

   • 로그/감사 요건

3. 사용자 니즈 분석

   • 주 사용자층 파악

   • 주요 사용 목적 정의

   • 사용자 기술 친숙도 평가

   • 기존 업무 패턴 분석

4. 성공적인 사내 AI 챗봇 만들기 프로세스

성공적인 사내 AI 챗봇 구축을 위해서는 체계적인 프로세스가 필요합니다.

먼저 명확한 목표와 활용 사례를 정의하는 것부터 시작해야 합니다. 어떤 페인포인트를 해결하려는지, 성공을 어떻게 측정할지, 그리고 구체적으로 어떤 사용 시나리오를 지원할지 명확히 해야 합니다.

다음으로 데이터 소스를 파악하고 준비해야 합니다. DB, 문서, 기타 시스템 등 주요 데이터 소스를 식별하고, 이에 접근하는 방법을 확립하며, 필요한 전처리 작업을 수행해야 합니다. AI 챗봇의 품질은 결국 데이터 품질에 직결되기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다.

대규모 도입 전에는 파일럿 프로젝트와 사용자 테스트가 필수적입니다. PoC를 통해 제한된 범위에서 기술을 검증하고 실제 사용자들의 피드백을 수집하여 개선 사항을 도출하고 반영해야 합니다.

마지막으로 전사적 활용을 위한 변화 관리가 중요합니다. 사용자 교육 및 온보딩을 통해 쉽고 직관적인 사용법을 안내하고, 초기 성공 사례를 공유하여 실제 혜택을 인식시키며, 지속적인 개선 체계를 수립해야 합니다.

구축 단계별 접근법

1. 명확한 목표와 활용 사례 정의

   • 해결할 페인포인트 명확화

   • 성공 지표 설정(시간 절약, 비용 감소 등)

   • 구체적 사용 시나리오 도출

2. 데이터 소스 파악 및 준비

   • 주요 데이터 소스 식별(DB, 문서, 시스템)

   • 데이터 접근 방법 확립

   • 전처리 작업 수행

3. 파일럿 프로젝트와 사용자 테스트

   • PoC(개념 증명) 진행

   • 핵심 사용자 피드백 수집

   • 개선 사항 도출 및 반영

4. 전사적 활용을 위한 변화 관리

   • 사용자 교육 및 온보딩

   • 초기 성공 사례 공유

   • 지속적 개선 체계 수립

5. 실제 도입 사례, 사내 AI 챗봇 만들기 성공 스토리

서울시여성가족재단, 공공기관의 성공적 AI 챗봇 도입

서울시여성가족재단은 디피니트와 함께 문서 기반 AI 챗봇 개발 프로젝트를 시작했습니다. 내부 규정집, 조례, 예산 자료 등 60개 이상의 문서를 AI가 학습하도록 했고 한글 파일(HWP)을 변환 없이 원본 그대로 처리할 수 있는 기술을 활용했습니다. 약 3주간의 PoC 과정을 통해 표 형식 데이터까지 정확히 이해하는 시스템을 구축했습니다.

서울시여성가족재단 도입 성과

• 응답 시간: 문의 후 평균 대기시간 3~4시간 → 즉시 응답(24시간 가능)

• 정보 접근성: 필요 정보 검색 소요시간 15분 → 30초로 단축

• 담당자 시간 확보: 반복적인 문의의 90%가 자동화, 월 40시간의 추가 업무 시간 확보

• 규정 해석 일관성: 담당자별 상이한 해석으로 인한 불일치 제거

더 자세한 서울시여성가족재단 사례는 관련 블로그 포스트에서 확인하실 수 있습니다.

6. 산업별 AI 챗봇 도입 ROI 비교

다양한 산업 분야에서 AI 챗봇 도입은 뚜렷한 효율 개선 효과를 보여주고 있습니다.

업종별로 다소 차이는 있지만 모든 산업군에서 시간 절약, 인력 최적화, 일관성 확보 측면에서 큰 개선을 보여주고 있습니다. 특히 규정과 지식의 일관성 측면에서는 산업군과 관계없이 높은 개선율을 보였고 교육 및 온보딩 시간도 단축되는 효과가 있었습니다.

사내 AI 챗봇 도입, 이렇게 시작하면 됩니다

사내 AI 챗봇은 단순한 질의응답 도구가 아닌 기업의 데이터 통합과 업무 효율화를 위한 필수적인 인프라가 되어가고 있습니다.

특히 레거시 산업에서는 보안을 유지하면서도 AI의 혜택을 누릴 수 있는 중요한 수단입니다. 앞으로 사내 AI 챗봇은 단순 데이터 조회를 넘어 미래 트렌드를 예측하고 정해진 규칙에 따라 의사결정을 자동화하며 업무 패턴을 학습하여 선제적 지원을 제공하는 지능형 어시스턴트로 발전해 나갈 것입니다.

이 글에서 살펴본 것처럼 성공적인 사내 AI 챗봇 구축을 위해서는 명확한 목표 설정부터 데이터 소스 파악, 파일럿 테스트, 그리고 전사적 활용을 위한 변화 관리까지 체계적인 접근이 필요합니다.

사내 AI 챗봇 도입이 막연하게 느껴지시나요?

그렇다면 먼저 PoC를 통해 가능성을 확인해보는 것은 어떨까요?

디피니트의 DARVIS는 제조업, 건설, 공공기관 등 보안에 민감한 레거시 산업을 위한 특화된 AI 솔루션으로, txt2SQL과 RAG 기술을 기반으로 기업 내부 데이터의 통합과 활용을 지원합니다.

짧은 기간 내에 여러분 회사의 실제 데이터를 활용한 PoC를 진행하여 사내 AI 챗봇이 가져올 수 있는 구체적인 가치와 ROI를 미리 확인해보실 수 있습니다.

아래 링크를 통해 DARVIS 서비스 소개서를 확인하시고 PoC 문의를 해주시기 바랍니다. 여러분의 회사에 맞는 최적의 AI 솔루션을 함께 찾아드리겠습니다.