기업에는 업무 매뉴얼, 사내 규정, 보고서, 이메일, 데이터베이스, 운영 자료 등 수많은 정보가 축적됩니다. 그러나 정보의 양이 많다고 해서 필요한 지식을 쉽게 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 직원이 최신 정책을 찾기 위해 여러 문서를 확인하거나, 고객지원팀이 같은 질문을 반복해서 확인하는 경우도 있습니다. 또한 중요한 업무 지식이 특정 부서나 담당자에게만 축적되면 조직 전체에서 지식을 활용하기 어려워집니다.
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이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 Knowledge AI Agent가 주목받고 있습니다. Knowledge AI Agent는 기업 내부에 분산된 문서와 데이터를 검색하고, 질문의 업무 맥락을 이해한 뒤 관련 정보를 종합하여 필요한 답변과 인사이트를 제공하는 AI 기반 시스템입니다. 단순히 문서를 저장하거나 검색 결과를 보여주는 것을 넘어, 기업의 지식을 실제 업무와 의사결정에 활용할 수 있도록 연결하는 것이 핵심입니다.
기업의 지식 관리가 어려운 이유
기업의 규모가 커질수록 관리해야 하는 지식 환경도 복잡해집니다. 제조기업에는 설비 매뉴얼, 품질 기준, 생산 절차, 유지보수 기록 등이 존재하고, 물류기업에는 배송 정책, 창고 운영 절차, 고객 계약서 및 운영 보고서 등이 축적됩니다. 이러한 정보가 문서 관리 시스템, 클라우드 저장소, 사내 포털, ERP, WMS, TMS 등 여러 시스템에 나누어져 있으면 필요한 정보를 찾는 과정 자체가 업무 부담이 될 수 있습니다.
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기존의 기업용 검색은 사용자가 정보가 저장된 위치와 적절한 검색어를 알고 있어야 하는 경우가 많습니다. 관련 문서를 찾은 후에도 직원이 직접 내용을 읽고 비교하면서 어떤 정보가 현재 기준에 맞는지 판단해야 합니다. 그 결과 정보 검색에 소요되는 시간, 부서 간 반복되는 질문, 서로 다른 자료를 기반으로 한 판단, 오래된 문서와 최신 문서를 구분하기 어려운 문제 등이 발생할 수 있습니다.
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특히 한국, 일본, 베트남 등 여러 국가에서 사업을 운영하는 기업은 언어와 업무 환경까지 달라질 수 있어 기업 지식을 통합적으로 관리하는 것이 더욱 중요합니다.
Knowledge AI Agent란 무엇인가요?
Knowledge AI Agent는 기업 내부의 문서와 데이터를 검색하고 분석하여 업무에 필요한 정보를 제공하는 AI 기반 시스템입니다. PDF, Word, Excel, 업무 매뉴얼과 같은 문서뿐만 아니라 사내 포털, 지식관리 시스템, 데이터베이스 및 ERP, CRM, WMS, TMS 등의 기업용 시스템과 연결하여 활용할 수 있습니다.
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예를 들어 직원이 “한국 시장에서 배송 지연이 발생했을 때 어떤 절차로 처리해야 하나요?”라고 질문하면 Knowledge AI Agent는 관련 업무 매뉴얼과 운영 정책을 검색하고 필요한 내용을 정리하여 답변할 수 있습니다. 여러 문서에 관련 정보가 나누어져 있다면 이를 종합하여 핵심 내용을 제공하도록 구성할 수도 있습니다.
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따라서 Knowledge AI Agent의 역할은 단순한 문서 검색이 아니라 기업 지식을 이해하고 업무에 활용할 수 있도록 연결하는 것이라고 볼 수 있습니다.
기존 검색과 Knowledge AI Agent의 차이
기존 검색 시스템은 주로 관련 문서를 찾아주는 데 초점을 둡니다. 사용자가 검색어를 입력하면 관련 문서 목록을 확인하고, 필요한 정보를 직접 찾아야 합니다.
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Knowledge AI Agent는 이러한 과정에서 한 단계 더 나아갈 수 있습니다.
질문 이해 → 관련 정보 검색 → 여러 자료 분석 → 핵심 내용 정리 → 답변 및 근거 제공
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예를 들어 관리자가 “지난달 한국 시장의 배송 성과가 감소한 이유는 무엇인가요?”라고 질문했다고 가정해 보겠습니다. 단순 검색 시스템은 관련 보고서를 보여줄 수 있지만, Knowledge AI Agent는 물류 보고서, 고객 의견, 운영 자료 및 과거 데이터를 함께 확인하여 관련 요인을 분석하도록 구성할 수 있습니다.
이처럼 Knowledge AI Agent는 여러 정보의 관계와 업무 맥락을 고려하여 직원이 필요한 지식을 보다 빠르게 활용할 수 있도록 지원합니다.
RAG, LLM, Agentic AI는 어떤 역할을 할까요?
Knowledge AI Agent를 구축할 때는 여러 AI 기술이 함께 활용될 수 있습니다.
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RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기업 내부의 관련 정보를 먼저 검색한뒤 검색된 내용을 LLM의 답변 생성에 활용하는 방식입니다. 기업의 최신 문서와 업무 자료를 답변에 활용할 수 있어 기업 내부 지식을 기반으로 한 AI 서비스를 구축하는 데 중요한 기술로 활용됩니다.
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LLM(Large Language Model)은 자연어를 이해하고 답변을 생성하는 AI 모델입니다. Knowledge AI Agent에서는 검색된 기업 정보를 이해하고 사용자의 질문에 맞는 형태로 정리하는 역할을 수행할 수 있습니다.
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Agentic AI는 여기에서 한 단계 더 확장된 개념입니다. 정보를 분석하고 작업을 계획하며, 필요한 도구나 기업 시스템을 활용해 여러 단계의 업무를 수행할 수 있습니다. 따라서 Knowledge AI Agent에 Agentic AI 기능을 결합하면 단순한 질문과 답변을 넘어 보고서 작성, 업무 추천, 시스템 조회 및 승인된 업무 실행 등으로 활용 범위를 확대할 수 있습니다.
Knowledge AI Agent의 주요 활용 분야
Knowledge AI Agent는 산업과 기업의 업무 환경에 따라 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.
- 제조 분야에서는 설비 매뉴얼, 품질 기준, 생산 절차, 유지보수 기록 등을 연결하여 현장 직원이 필요한 정보를 빠르게 찾도록 지원할 수 있습니다.
- 물류 분야에서는 배송 정책, 창고 운영 절차, 운송 정보 및 업무 매뉴얼을 연결하여 물류 담당자의 업무를 지원할 수 있습니다. WMS, TMS 등 기존 시스템과 연동하면 문서뿐만 아니라 운영 데이터까지 함께 활용하는 것도 가능합니다.
- 유통 및 이커머스 분야에서는 상품 정보, 고객지원 매뉴얼, 운영 정책 및 내부 가이드를 통합하여 고객 문의 대응과 내부 업무를 지원할 수 있습니다.
- 헬스케어 분야에서는 내부 규정, 행정 자료 및 관련 문서를 검색하고 필요한 정보를 제공하는 데 활용할 수 있습니다. 다만 민감한 정보가 포함될 수 있으므로 사용자 권한과 데이터 보안에 대한 관리가 중요합니다.
- 교육 분야에서는 교육 자료, 행정 문서, 기관 규정 및 내부 지식을 연결하여 구성원이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원할 수 있습니다.
산업은 달라도 핵심 목적은 같습니다. 직원이 정보를 찾는 데 사용하는 시간을 줄이고, 기업이 보유한 지식을 실제 업무에 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.
Knowledge AI Agent 도입 전에 준비해야 할 것
AI 시스템을 도입한다고 해서 기업의 모든 지식이 바로 활용 가능한 상태가 되는 것은 아닙니다. 오히려 AI가 활용하는 지식의 품질과 관리 체계가 결과의 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
먼저 중복되거나 오래된 문서, 서로 다른 내용을 포함한 자료를 확인하고 관리 기준을 마련해야 합니다. 또한 모든 직원이 모든 정보에 접근할 수 있는 것은 아니기 때문에 부서와 직무에 따른 접근 권한도 설정해야 합니다.
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문서의 버전 관리도 중요합니다. 동일한 업무에 대해 여러 버전의 문서가 존재한다면 어떤 자료가 현재 기준인지 판단할 수 있는 체계가 필요합니다. 이와 함께 ERP, CRM, WMS, TMS, 데이터베이스 등 기업이 사용하는 시스템과 AI를 연결할 수 있는 기술 환경도 준비해야 합니다.
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무엇보다 기업의 정책과 업무 방식은 계속 변화하기 때문에 Knowledge AI Agent가 활용하는 지식 역시 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해서는 신뢰할 수 있는 기업 지식 기반을 먼저 마련해야 합니다.
Knowledge AI Agent와 AX의 관계
Knowledge AI Agent는 단순한 문서 검색 도구에서 끝나지 않고 기업의 AX(AI Transformation) 전략과도 연결될 수 있습니다.
DX가 기업의 업무와 데이터를 디지털화하는 데 집중했다면, AX는 이러한 데이터와 업무 환경에 AI를 적용하여 의사결정과 업무 방식까지 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이를 위해서는 AI가 기업의 업무와 지식을 이해할 수 있는 기반이 필요합니다.
Knowledge AI Agent는 기업 내부에 흩어진 문서와 데이터를 AI와 연결하고, 직원의 업무를 지원하며, 나아가 의사결정과 업무 자동화로 확장할 수 있는 기반을 제공할 수 있습니다. 따라서 Agentic AI나 AX를 준비하는 기업이라면 AI 모델 도입과 함께 AI가 활용할 수 있는 기업 지식 환경을 구축하는 것도 중요한 과제가 될 수 있습니다.
GITS의 Knowledge AI Agent 및 AI 솔루션
GITS는 기업의 데이터와 업무 환경을 기반으로 AI 솔루션, AI Agent 및 디지털 전환을 지원합니다.
Knowledge AI Agent 구축에서는 기업이 이미 보유하고 있는 문서와 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 연결하고, 필요한 정보를 검색하고 분석할 수 있는 환경을 설계하는 것이 중요합니다. GITS는 기업의 업무 환경과 시스템 구조에 따라 RAG, LLM, AI Agent 및 기업용 시스템 연동을 활용한 AI 솔루션을 설계할 수 있습니다.
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이를 통해 내부 지식 검색, 업무 지원, 정보 분석, 보고서 작성 및 반복 업무 자동화 등 다양한 영역으로 AI 활용 범위를 확대할 수 있습니다. 특히 기존 ERP, WMS, TMS 등 기업 시스템과 AI를 연결하여 단순한 정보 검색을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 환경을 구축하는 것이 중요합니다.
결국 Knowledge AI Agent의 목표는 단순히 AI에게 질문하는 시스템을 만드는 것이 아닙니다. 기업이 이미 보유한 지식을 AI가 이해하고, 직원이 필요한 순간에 활용하며, 실제 의사결정과 업무로 연결할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.
기업 지식 관리에서 비즈니스 인텔리전스로
기업이 성장할수록 문서와 데이터는 계속 증가합니다. 하지만 중요한 것은 정보의 양 자체가 아니라 필요한 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 찾아 실제 업무에 활용할 수 있는가입니다.
Knowledge AI Agent는 기업 내부에 분산된 정보를 연결하고, 질문의 맥락을 이해하며, 필요한 정보를 찾아 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다. RAG, LLM, Agentic AI와 결합하면 단순한 지식 검색을 넘어 업무 지원, 의사결정 및 자동화까지 활용 범위를 확대할 수 있습니다.
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따라서 AI Transformation을 준비하는 기업이라면 AI 모델을 도입하는 것뿐만 아니라 AI가 활용할 수 있는 신뢰할 수 있는 기업 지식 기반을 구축하는 것부터 함께 고려할 필요가 있습니다.
기업이 오늘 어떻게 지식을 정리하고 활용하느냐가 앞으로 AI를 얼마나 효과적으로 활용할 수 있는지를 결정할 수 있습니다.
Knowledge AI Agent FAQ
Knowledge AI Agent란 무엇인가요?
Knowledge AI Agent는 기업 내부의 문서와 데이터를 검색하고 분석하여 업무에 필요한 정보를 제공하는 AI 기반 시스템입니다. 기업의 지식 환경과 업무 시스템에 따라 검색, 분석, 업무 지원 및 자동화까지 활용 범위를 확대할 수 있습니다.
Knowledge AI Agent와 일반 챗봇의 차이는 무엇인가요?
일반적인 챗봇은 미리 정의된 질문과 답변을 중심으로 작동하는 경우가 많습니다. Knowledge AI Agent는 기업 내부의 문서와 시스템에서 필요한 정보를 검색하고 업무 맥락에 맞게 답변하도록 구성할 수 있습니다.
RAG는 Knowledge AI Agent에서 어떤 역할을 하나요?
RAG는 기업 내부의 관련 정보를 검색한 뒤 이를 LLM의 답변 생성에 활용하는 방식입니다. 이를 통해 기업의 문서와 데이터를 기반으로 한 답변을 제공하는 데 활용할 수 있습니다.
기업 내부 문서를 AI와 연결할 수 있나요?
가능합니다. PDF, Word, Excel, 사내 문서뿐만 아니라 데이터베이스와 기업용 시스템도 업무 환경에 따라 연결할 수 있습니다. 다만 데이터 접근 권한과 보안 정책을 함께 설계해야 합니다.
Knowledge AI Agent는 어떤 산업에서 활용할 수 있나요?
제조, 물류, 유통, 이커머스, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에서 활용할 수 있습니다. 특히 내부 문서와 업무 지식이 많고 반복적인 정보 검색이 발생하는 기업에서 활용 가능성이 높습니다.
Knowledge AI Agent 도입 전에 무엇을 준비해야 하나요?
문서와 데이터의 품질, 접근 권한, 문서 버전, 데이터 보안 및 기업 시스템 연동 환경을 먼저 확인하는 것이 중요합니다. 오래되거나 중복된 정보를 정리하는 작업도 필요합니다.
Knowledge AI Agent는 AX와 어떤 관계가 있나요?
Knowledge AI Agent는 기업의 지식을 AI와 연결하는 기반이 될 수 있습니다. 이를 통해 단순한 정보 검색을 넘어 업무 지원, 의사결정 및 업무 자동화로 AI 활용 범위를 확대할 수 있습니다.
