할루시네이션 없는 AI, 기업에 필수인 이유: 정확성이 경쟁력이다

할루시네이션(Hallucination)은 AI가 사실이 아닌 내용을 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말합니다. 의학 용어로는 '환각'을 뜻하지만, AI 분야에서는 "존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 것"을 의미하죠.

예를 들어볼까요? "작년 3분기 우리 회사 매출이 얼마였지?"라고 ChatGPT에 물으면, AI는 실제 데이터에 접근하지 못한 채 그럴듯한 숫자를 생성할 수 있습니다. "약 50억 원으로 추정됩니다"라고 답하지만, 실제로는 30억이었을 수도, 70억이었을 수도 있습니다.

더 심각한 경우도 있습니다. 존재하지 않는 법률 조항을 인용하거나, 없는 사내 규정을 만들어내거나, 발생하지 않은 회의 내용을 요약하기도 합니다. AI는 모르면 "모른다"고 말하지 않고, 그럴듯한 답을 지어냅니다.

일반적인 생성형 AI의 한계

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 범용 생성형 AI는 방대한 인터넷 데이터로 학습되었습니다. 일반 상식, 글쓰기, 아이디어 제안에는 뛰어나지만, 기업 내부 데이터에는 접근할 수 없습니다.

우리 회사의 ERP 데이터, 사내 규정, 품질 보고서, 고객 정보를 알 수 없으니 추측할 수밖에 없습니다. 문제는 AI가 "제가 모릅니다"라고 솔직하게 답하지 않고, 마치 알고 있는 것처럼 답변한다는 점입니다.

기업 환경에서는 치명적인 리스크

개인이 ChatGPT로 여행 계획을 짜거나 이메일 초안을 작성할 때는 할루시네이션이 큰 문제가 아닙니다. 틀린 부분을 수정하면 그만이니까요.

하지만 기업 환경에서는 다릅니다. 잘못된 재무 수치가 임원 보고서에 들어가고, 없는 법률 조항이 계약서에 인용되며, 틀린 품질 기준이 현장에 전달됩니다. 이는 단순한 실수가 아니라 의사결정 오류, 법적 리스크, 경영 손실로 이어집니다.

기업이 AI 도입 시 가장 우려하는 점: "틀린 답을 말하지 않았으면 좋겠어요"

실제 기업 현장에서 AI 도입을 검토하는 담당자들이 가장 많이 하는 말이 있습니다.

"AI가 똑똑한 건 좋은데, 틀린 말을 하지 않았으면 좋겠어요."
"창의적인 답변은 필요 없어요. 정확한 답변만 주세요."
"이거 믿고 써도 되는 건지 확신이 없어서 결국 다시 확인하게 돼요."

할루시네이션 없는 AI, 없을까요? : 기업에서는 창의성보다 정확성이 핵심

기업이 AI에게 바라는 것은 창의적인 아이디어가 아닙니다. "이번 달 재고량", "A고객 계약 조건", "휴가 신청 절차"처럼 정확한 사실 정보입니다.

틀린 답변은 아무리 그럴듯해도 쓸모가 없습니다. 오히려 검증하는 시간이 더 들어 업무 효율을 떨어뜨립니다. 한 번 틀린 답을 경험하면 직원들은 AI를 신뢰하지 않게 되고, 결국 사용하지 않게 됩니다.

할루시네이션 없는 AI가 필요한 이유

할루시네이션 없는 AI는 선택이 아니라 기업 AI 도입의 최소 조건입니다. 그 이유는 크게 세 가지입니다.

1. 잘못된 정보는 의사결정 오류로 이어진다

기업 AI는 단순한 참고 도구가 아니라 업무 의사결정 시스템입니다. ERP 데이터 조회, 매출 분석, 품질 리포트 요약, 계약서 검토가 모두 AI를 통해 이루어집니다.

이때 AI가 틀린 정보를 제공하면,

• 재무 보고서 수치 오류 → 경영 판단 실패

• 계약 조건 오해 → 법적 분쟁

• 품질 기준 오적용 → 불량 발생

• 인사 규정 오류 → 노무 리스크

하나의 잘못된 답변이 수억 원의 손실로 이어질 수 있습니다.

2. 고객 응대 시 신뢰를 무너뜨린다

AI가 고객 문의에 잘못된 답변을 하면 고객 불만으로 직결됩니다. "AI가 그렇게 안내했어요"는 변명이 되지 않습니다. 고객은 회사를 신뢰하지 않게 되고, 브랜드 이미지가 손상됩니다.

특히 금융, 보험, 의료, 법률처럼 정확성이 생명인 산업에서는 한 번의 실수가 치명적입니다.

3. 내부 업무에서는 보안과 정확성이 동시에 중요하다

기업 내부 문서와 시스템 데이터는 민감합니다. 외부 AI에 입력할 수도 없고, 틀린 답변을 받을 수도 없습니다.

"우리 회사 영업 비밀을 ChatGPT에 물어볼 수 없어요."
"물어본다 해도 틀린 답을 주면 어떡하죠?"

결국 보안도 지키면서, 정확한 답변도 제공하는 할루시네이션 없는 AI가 필요합니다.

다비스(DARVIS)는 어떻게 '지어내지 않는 AI'를 구현했는가?

디피니트의 다비스(DARVIS)는 할루시네이션을 원천 차단하는 구조로 설계되었습니다. "상상하지 않고, 지어내지 않으며, 근거 없는 문장을 생성하지 않는다"는 원칙을 기술적으로 구현했습니다.

RAG(검색 증강 생성) 기반 구조

다비스(DARVIS)의 핵심은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다. AI가 답변을 생성하기 전에 먼저 기업 내부 문서와 시스템을 검색합니다.

작동 방식은 이렇습니다.

1. 사용자가 질문: "휴가 신청 절차가 어떻게 되나요?"

2. 다비스(DARVIS)가 사내 인사 규정 문서를 검색

3. 해당 문서의 내용을 근거로 답변 생성

4. 답변과 함께 출처 문서 링크 제공

AI가 머릿속에서 상상하는 것이 아니라, 실제 문서를 찾아 읽고 답변합니다. 근거가 없으면 "관련 문서를 찾을 수 없습니다"라고 솔직하게 답합니다.

내부 문서/시스템 연결

다비스(DARVIS)는 기업 내부 시스템과 직접 연동됩니다.

• ERP: "지난달 매출 TOP 5 고객" → SAP, Oracle에서 실시간 조회

• CRM: "A고객 계약 조건" → 실제 계약 데이터 확인

• 그룹웨어: "이번 주 회의 일정" → 실제 캘린더 조회

• 문서 시스템: "품질 매뉴얼" → 최신 버전 문서 검색

외부 인터넷이 아니라 우리 회사 데이터만 사용하므로, 틀릴 수가 없습니다.

답변의 '출처' 제공 기능

다비스(DARVIS)의 모든 답변에는 출처가 명시됩니다.

[예시]

• 질문: "올해 휴가 일수는 몇 일인가요?"

• 답변: "15일입니다. (출처: 2025년 인사 규정 3페이지)"

출처를 클릭하면 원본 문서로 바로 이동할 수 있습니다. 사용자는 AI 답변을 믿을지 말지 고민할 필요 없이, 근거를 직접 확인할 수 있습니다.

이는 신뢰를 만드는 가장 확실한 방법입니다. "AI가 말했으니 믿어야 한다"가 아니라 "출처가 명확하니 믿을 수 있다"로 바뀝니다.

온프레미스 기반으로 외부 유출 차단

다비스(DARVIS)는 회사 내부 서버에 설치되는 온프레미스 방식을 지원합니다. 데이터가 외부로 나가지 않고, 인터넷이 차단된 망분리 환경에서도 100% 작동합니다.

질문, 답변, 조회한 데이터 모두 회사 안에서만 처리됩니다. 외부 클라우드 AI처럼 "데이터가 어디로 가는지 모르겠어요"라는 불안이 없습니다.

실제 도입 사례: 왜 기업들은 다비스(DARVIS)를 선택했는가

다비스(DARVIS)를 도입한 기업들은 공통적으로 "정확성"을 선택 이유로 꼽습니다.

제조 대기업 W사: SAP/품질 시스템 연동

제조업체 W사는 SAP ERP와 품질관리시스템(WQMS)에 흩어진 데이터를 현장 관리자들이 조회하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. IT 팀에 요청하면 며칠이 걸리고, 직접 조회하려면 SQL을 알아야 했습니다.

다비스(DARVIS) 도입 후 변화:

• "지난주 A라인 불량률" → 3초 만에 정확한 수치 제공

• "B부품 재고 현황" → SAP에서 실시간 조회

• "C제품 품질 기준" → 최신 품질 매뉴얼 자동 검색

핵심은 정확도였습니다. AI가 추측하지 않고, 실제 시스템 데이터를 조회해 답변하니 현장 관리자들이 신뢰하고 사용했습니다.

도입 이후 업무 효율 및 정보 신뢰도 변화

• 데이터 조회 시간 80% 감소: 2시간 걸리던 작업이 10초로 단축

• 정보 정확도 96% 이상: 출처 기반 답변으로 오답률 거의 제로

• 사용률 지속 증가: 신뢰가 쌓이면서 점점 더 많은 직원이 사용

ChatGPT vs 다비스(DARVIS) 비교: 할루시네이션 제로 전략의 차별점

핵심 차이는 "상상하는 AI vs 사실만 말하는 AI"입니다.

ChatGPT는 창의적이지만 기업 업무에는 위험합니다. 다비스(DARVIS)는 창의적이지 않지만 정확합니다. 기업이 필요한 것은 후자입니다.

'정확한 AI'가 기업 경쟁력을 만듭니다

"지금 필요한 건 똑똑한 AI가 아니라, 정확한 AI다."

기업 환경에서 AI의 가치는 얼마나 똑똑하냐가 아니라, 얼마나 믿을 수 있느냐로 결정됩니다. 할루시네이션 없는 AI만이 업무 도구로 자리 잡을 수 있습니다.

데이터 조회 시간이 2시간에서 10초로 줄어드는 것도 중요하지만, 그 10초 만에 얻은 정보가 100% 정확하다는 확신이 더 중요합니다. 빠르지만 틀린 답변은 오히려 업무를 방해합니다.
 

다비스(DARVIS)가 제안하는 것은 단순한 AI 도입이 아니라, 신뢰할 수 있는 업무 인프라 구축입니다.

✅ 우리 회사 데이터만 사용하는 AI
✅ 출처를 명시하는 AI
✅ 추측하지 않고 사실만 말하는 AI
✅ 보안을 지키면서 정확성을 보장하는 AI

할루시네이션은 기업 AI의 적입니다. 그리고 다비스(DARVIS)는 그 적을 구조적으로 차단한 유일한 솔루션입니다.

정확한 AI가 기업 경쟁력을 만듭니다. 할루시네이션 없는 AI, 다비스(DARVIS)를 더 알아보시기 바랍니다. 감사합니다.