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