AI에게 “이번 분기 목표 달성률을 계산해 줘”라고 해도 될까? 생성형 AI를 기업 업무에 적용하다 보면 자연스럽게 숫자를 묻게 됩니다. 예를 들어 다음과 같은 질문입니다. “이번 분기 목표 달성률은 얼마인가?” “실제로 수주 가능성이 높은 영업 파이프라인은 얼마인가?” “현재 손실 위험이 높은 프로젝트는 어디인가?” “조직별 가동률은 어떻게 되는가?” “지난달 대비 원가율이 얼마나 높아졌는가?” 생성형 AI는 이런 질문을 이해하고 자연스럽게 설명할 수 있습니다. 그렇다면 필요한 데이터를 모두 LLM에게 넘기고 계산까지 맡기면 되는 것일까요? 기업 업무에서는 조금 다르게 접근할 필요가 있습니다. 특히 매출, 원가, 손익, 목표 달성률, 가동률, 파이프라인처럼 중요한 경영 숫자는 단순한 산술문제가 아닙니다. 어떤 데이터를 사용할 것인지, 어느 시점을 기준으로 할 것인지, 어떤 항목을 포함하고 제외할 것인지, 어떤 계산식을 적용할 것인지가 함께 정의되

AI PoC를 시작할 때 가장 먼저 무엇을 정해야 할까? 기업에서 생성형 AI 도입을 검토하면 비슷한 질문이 나옵니다. “어떤 LLM을 사용해야 할까?” “RAG를 구축해야 할까?” “AI Agent까지 만들어 볼까?” “ERP와 CRM을 어떻게 연결해야 할까?” 모두 중요한 질문입니다. 하지만 기술을 정하기 전에 먼저 답해야 할 질문이 있습니다. “우리 회사에서 반복해서 묻지만 답을 얻는 데 시간이 많이 걸리는 질문은 무엇인가?” GS비즈플은 기업 AI PoC의 출발점을 여기서 봅니다. 예를 들어 경영진과 현업이 매주 다음과 같은 질문에 답하기 위해 여러 시스템을 조회하고 Excel을 취합하고 담당자에게 다시 확인하고 있다면, 그 질문 자체가 좋은 AI PoC 후보가 될 수 있습니다. 이번 분기 목표 달성이 어려운 조직은 어디인가? 실제로 믿을 수 있는 영업 파이프라인은 얼마인가? 손실 위험이 높아지고 있는 프로젝트는 무엇인가? 프로젝트 종료 후

기업에는 데이터가 많은데 왜 AI는 회사 상황을 제대로 답하지 못할까? 기업에는 이미 많은 데이터가 있습니다. ERP에는 매출, 원가, 회계 데이터가 있고 CRM에는 고객과 영업기회가 있습니다. HR 시스템에는 조직과 인력 정보가 있고 PMS에는 프로젝트 일정과 진행상태가 있습니다. 문서시스템과 그룹웨어에는 보고서, 승인문서, 회의자료와 업무기록도 쌓여 있습니다. 그런데 생성형 AI에게 다음과 같이 물어보면 상황은 달라집니다. “이번 분기 목표 달성이 어려운 조직은 어디인가?” “실제로 믿을 수 있는 영업 파이프라인은 얼마인가?” “손실 위험이 높은 프로젝트는 무엇인가?” “프로젝트 종료 후 가용 가능성이 높은 인력은 누구인가?” 이 질문들은 한 시스템의 데이터를 검색하는 것만으로 답하기 어렵습니다. ERP의 숫자와 CRM의 영업상태를 연결해야 할 수도 있고, PMS의 프로젝트 일정과 HR의 투입인력을 함께 봐야 할 수도 있습니다. 여기에 회사

기업 AI를 검토하다 보면 왜 갑자기 ‘온톨로지’가 등장할까? 기업이 생성형 AI를 도입하기 시작하면 처음에는 대개 익숙한 기술부터 살펴봅니다. 사내 문서를 검색하고 싶으면 RAG를 검토하고 개념과 데이터의 관계를 연결하려면 Knowledge Graph라는 용어를 접하게 됩니다. 상품, 조직, 문서, 업무 유형을 분류하다 보면 Taxonomy가 등장합니다. 그리고 AI가 기업의 업무와 데이터까지 제대로 이해하게 만들려다 보면 결국 Ontology, 즉 온톨로지라는 개념을 만나게 됩니다. 문제는 이 네 가지가 비슷해 보인다는 것입니다. “온톨로지는 결국 잘 만든 분류표 아닌가?” “Knowledge Graph가 있으면 Ontology도 있는 것 아닌가?” “RAG에 문서를 많이 넣으면 굳이 온톨로지가 필요한가?” 이 질문에 답하려면 각각이 무엇을 하기 위한 구조인지부터 구분해야 합니다. 핵심부터 말하면 다음과 같습니다. Taxonomy는 ‘어떻게 분

엔터프라이즈 온톨로지 AI가 필요한 이유는 분명합니다. 기업에는 이미 ERP, CRM, HR, PMS, 그룹웨어, Excel, 보고서, 규정, 프로젝트 산출물, 임직원의 경험이 존재합니다. 그러나 “이번 분기 목표 달성이 어려운 조직은 어디인가?”, “손실 위험이 높은 프로젝트는 무엇인가?”, “보고자료와 시스템 데이터가 왜 다른가?” 같은 질문에는 하나의 시스템만으로 답하기 어렵습니다. 문제는 AI 모델이 부족해서가 아니라, AI가 우리 회사의 업무와 판단기준을 모르기 때문입니다. AI 모델이 아니라 기업 지식구조가 경쟁력입니다 많은 기업이 생성형 AI를 도입하면서 먼저 챗봇, 문서검색, RAG를 검토합니다. 이 접근은 빠르게 시작할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 실제 기업 업무에서는 문서만 검색해서는 부족한 질문이 많습니다. 예를 들어 경영진은 단순히 “지난달 매출이 얼마인가”를 묻지 않습니다. “목표 대비 왜 차이가 발생했는가”, “

U.STRA Light API Gateway, 복잡한 APIM 대신 필요한 연결만 가볍고 안전하게 API Gateway를 검토하는 기업이 늘고 있습니다. 그룹웨어, HR SaaS, ERP, CRM, 외부 SaaS, AI Agent까지 업무시스템이 많아질수록 “어떤 시스템이 어떤 API를 호출할 수 있는가”, “누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는가”, “장애나 과부하가 발생했을 때 어떻게 통제할 것인가”가 중요한 문제가 되기 때문입니다. 하지만 모든 기업이 처음부터 고가의 Enterprise APIM을 도입해야 하는 것은 아닙니다. 대형 API 관리 플랫폼은 기능이 풍부하지만, 실제 현장에서는 API 라우팅, 인증, 승인, 속도 제한, 장애 대응, 모니터링, 감사 로그처럼 핵심 기능만 먼저 필요한 경우가 많습니다. GS비즈플이 주목하는 지점은 바로 이 간극입니다. 기업이 실제로 자주 사용하는 Gateway 핵심 기능은 알차게 제공하면서, 도입 부담은

AI가 회사 파일을 활용하려면, 검색보다 먼저 보안 구조가 필요합니다. AI Agent와 Custom GPT를 업무에 활용하려는 기업이 늘고 있습니다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 회사가 보유한 정책 문서, 영업 자료, 제안서, 프로젝트 문서, 매뉴얼, 계약 관련 자료, 경영보고 자료를 찾아 요약하고 분석하는 업무 파트너로 확장되고 있습니다. 하지만 기업 파일을 AI와 연결할 때 가장 먼저 생각해야 할 것은 “검색이 얼마나 잘 되는가”가 아닙니다. 더 중요한 질문은 “AI가 봐도 되는 파일만 볼 수 있는가”입니다. 회사 문서는 모두 같은 보안 수준을 갖고 있지 않습니다. 인사 자료, 계약 문서, 경영보고, 영업 제안서, 프로젝트 산출물, 기술자료, 내부 규정은 각각 접근 가능한 대상이 달라야 합니다. AI가 편리하다는 이유로 모든 문서에 접근할 수 있게 만들면, 업무 효율보다 보안 리스크가 더 커질 수 있습니다. GS비즈플이 제

고가 APIM이 부담스럽다면, API Gateway는 더 가볍게 시작할 수 있습니다. API 연동이 늘어나는 기업이라면 한 번쯤 APIM 도입을 검토하게 됩니다. 사내 시스템, 외부 SaaS, ERP, 그룹웨어, HR SaaS, 고객 시스템, 물류 시스템이 서로 데이터를 주고받으려면 API를 체계적으로 관리해야 하기 때문입니다. 하지만 막상 Enterprise APIM을 검토하면 고민이 생깁니다. 기능은 풍부하지만 비용이 높고, 구축 범위가 크며, 당장 사용하지 않을 기능까지 함께 고려해야 하는 경우가 많습니다. 특히 100명 이상 성장기업이나 중소·중견기업 입장에서는 “지금 우리에게 정말 이 정도 규모의 APIM이 필요한가?”라는 질문이 자연스럽게 나옵니다. GS비즈플이 주목하는 지점은 바로 이 질문입니다. 모든 기업이 처음부터 무거운 APIM을 도입할 필요는 없습니다. 지금 필요한 것이 API 라우팅, 인증, 승인, 모니터링, 호출 제한, 장애

기업에는 이미 많은 데이터와 지식이 쌓여 있습니다. ERP, CRM, HR, PMS와 같은 업무시스템에는 정형 데이터가 축적되고, 각종 규정과 보고서, 업무 매뉴얼, 프로젝트 산출물에는 회사의 업무지식이 담겨 있습니다. 여기에 임직원이 업무를 수행하면서 축적한 경험과 노하우까지 더해집니다. 그런데 실제 업무에서는 여전히 답을 찾기 어렵습니다. “믿을 수 있는 영업 파이프라인은 무엇인가?”, “손실 위험이 높은 프로젝트는 어디인가?”, “필요한 경험과 역량을 가진 사내 인재는 누구인가?” 이런 질문에 답하려면 여러 시스템과 문서를 다시 찾아보고 데이터를 대조해야 합니다. 기업 AI 도입에서 중요한 것은 단순히 데이터를 많이 확보하는 것이 아닙니다. 회사의 업무지식과 데이터의 의미, 계산식, 업무규칙과 판단기준을 AI가 이해할 수 있는 구조로 연결하는 것​이 핵심입니다. 기업 AI가 어려운 이유는 데이터보다 ‘업무 맥락’에 있습니다 생성형 AI나 LL