AI 에이전트, 사내 자료 검색을 이렇게 바꿉니다 – 키워드를 넘어 문맥으로

비정형 형태로 사일로에 갇혀 있는 기업 데이터 ​

​

생성형 AI 서비스에 "양자 컴퓨터가 뭐야?" 라고 물으면 방대한 양자 컴퓨터 관련 자료들을 알기 쉽게 정리한 답이 몇 초 만에 돌아옵니다. 이제 정확한 키워드를 몰라도, 자료들을 하나하나 훑지 않아도 원하는 정보를 얻을 수 있는 시대인데요.

 

회사로 돌아오면 상황이 달라집니다. 우리 팀이 지난달에 만든 견적서 하나를 찾는 데도 사내 그룹웨어, 파일 서버, 팀 공유 폴더까지 샅샅이 살펴야 하죠. 어렵게 찾았지만 최종본이 맞는지 확신이 서지 않는 경우도 많습니다.

​

실제 데이터도 이 현실을 뒷받침합니다. 일반 직장인이 하루 업무 시간 중 약 20%를 정보 검색에 소비하고 있다는 조사 결과가 있습니다. 5일 근무 기준 하루가 오롯이 자료 찾기에 사라지는 셈이죠. 최근 IT 업계 리포트들 역시 기업 데이터의 최대 90%가 비정형 형태로 사일로에 갇혀 있어 통합적 접근이 어렵다고 짚고 있는데요. 그만큼 부서·시스템별로 흩어진 자료를 사람이 일일이 뒤져야 하는 구조가 굳어져 있다는 뜻입니다.

​

이 작업을 AI가 대신해 준다면 어떨까요? 최근 기업 AI 도입 담론에서 'AI 에이전트'가 뜨거운 이유도 여기에 있는데요. 특히 기업에 필요한 건 방대한 자료 속에서 원하는 정보를 정확히 찾아오는 '전용 사서 같은 AI 에이전트' 입니다. 오늘은 이 AI 에이전트가 사내 검색을 어떻게 변화시킬지, 지금 필요한 이유는 무엇인지 함께 알아보겠습니다.

​

왜 사내 검색은 여전히 어려운가

기업이 매일 만들어내는 문서와 데이터의 양은 어마어마합니다. 그런데 정작 그 정보를 필요한 순간에 찾아 쓰는 일은 여전히 어렵죠. 사내 검색이 잘 작동하지 않는 이유는 크게 4가지입니다.

​

첫째, 부서와 시스템별로 문서가 흩어져 있습니다. HR 시스템, 그룹웨어, 파일 서버, 협업 툴, 클라우드 스토리지까지. 각 부서와 목적별로 다른 시스템에 문서가 쌓이다 보니, 정보 하나를 찾으려면 여러 시스템을 순차적으로 열어봐야 합니다.

 

둘째, 키워드 검색의 한계입니다. 기존 사내 검색은 대부분 정확한 키워드 매칭 방식이라, 문서 제목이나 본문에 들어간 특정 단어를 정확히 기억해야 결과가 나옵니다. "내용은 대략 기억나는데, 제목이 뭐였더라?" 하는 상황에서는 손을 쓸 수가 없죠.

​

셋째, 중복 문서와 구버전 구분이 어렵습니다. 같은 주제의 문서가 여러 버전으로 존재할 때, 어떤 게 최신본인지 어떤 게 폐기된 자료인지 구분되지 않습니다. 잘못된 버전을 참고해 의사결정을 내리는 사고도 종종 발생하죠.

​

넷째, 권한 통제가 반영되지 않습니다. 사용자가 볼 권한이 없는 문서까지 검색 결과에 노출되면 정보 유출 위험이 생기고, 반대로 봐도 되는 문서인데 누락되면 업무가 지연됩니다.

​

이렇게 사내 검색이 제 역할을 못 하면, 결국 직원은 필요한 정보를 제때 찾지 못해 의사결정이 늦어지고, 협업 생산성도 떨어지게 됩니다.

 

사내 자료를 문맥 단위로 이해하는 AI 검색 에이전트가 있다면?

 

사내 전담 사서, AI 에이전트가 갖춰야 할 조건

이런 문제를 해결하는 방향이 바로 사내 자료를 이해하는 AI 에이전트입니다. 마치 도서관 자료 전체를 파악하고 있는 사서처럼, 자연어로 물으면 필요한 문서를 찾아 주는 방식이죠. 다만 AI 에이전트라고 해서 다 같은 수준은 아닌데요. 실제 업무에 쓰이려면 다음 조건을 갖추고 있어야 합니다.

​

• 의미 기반 검색: 정확한 키워드가 아닌 문맥과 의도를 이해해 답을 찾아낼 수 있어야 합니다. "이번 분기 A사와 진행한 프로젝트 자료 찾아줘" 같은 자연어 질의만으로도 필요한 문서를 골라낼 수 있어야 하죠.

• 통합 지식 접근: 부서와 시스템별로 흩어진 문서를 하나의 창구에서 조회할 수 있어야 합니다. 여러 시스템을 오갈 필요 없이 사내 지식 전체에 접근할 수 있는 구조가 필요합니다.

• ACL 권한 자동 반영: 문서별 접근 권한이 자동으로 적용돼, 사용자에게 허용된 정보만 결과로 제공해야 합니다.

• 문맥 기반 답변 제공: 단순히 문서 목록을 보여 주는 데 그치지 않고, 핵심 내용을 요약하거나 관련 문서를 함께 제시할 수 있어야 합니다. 검색 결과를 바로 업무에 활용할 수 있느냐가 관건이죠.

​

이 조건을 모두 갖춘 AI 에이전트라면, '우리 회사만의 전담 사서'라 부를 수 있습니다. 외부에 데이터를 노출하지 않고 사내 지식만으로 학습하며, 권한 체계까지 반영돼 안전한 형태이니 말입니다.

 

똑똑하고 안전한 파수 AI의 검색 에이전트, Enterprise Librarian ​

​

파수 AI의 Enterprise Librarian은 이런 조건을 하나의 솔루션으로 구현한 사내 AI 검색 에이전트입니다. 파수 AI의 기업형 Private LLM인 Ellm을 기반으로, 조직 내 흩어진 문서를 문맥 단위로 이해하고 보안 정책과 권한까지 반영해 검색합니다. 그 결과 임직원은 필요한 정보에 훨씬 빠르고 정확하게 접근할 수 있게 되죠.

​

실제로 파수 AI 재무경영팀은 Ellm을 활용해 사내 '영업현황 조회' 시스템을 운영하고 있는데요. 본부별·기간별 수주, 매출, 순수주 같은 데이터를 일일이 찾아서 조회하지 않고, 자연어 질의로 즉시 답을 얻어 쓰는 방식입니다. 예를 들어 "이번 분기 B본부 수주 실적 알려줘" 라고 물으면, AI 에이전트가 흩어진 데이터가 정리해 바로 답을 내놓습니다. 문맥 기반 검색으로 사내 데이터를 다루는 방식이 이미 실무 안으로 들어와 있는 겁니다.

​

AI 시대, 검색이 곧 경쟁력입니다

사내 지식을 빠르고 안전하게 검색할 수 있는 환경이 갖춰지면, 임직원 개개인을 넘어 조직 전체의 업무 효율까지 함께 올라갑니다. 자료를 찾는 시간이 줄어든 만큼, 판단 및 실행 단계에서 더 많은 여유가 생기는 셈이죠. 이처럼 AI 검색 에이전트는 효율적이고 경쟁력 있는 협업 환경을 만들어 줍니다.

​

파수 AI는 조직 내 데이터를 문맥으로 이해하고, 권한을 반영해 안전하게 검색할 수 있는 환경을 함께 만들어 갑니다. AI 에이전트 도입을 고민하고 계시다면, 언제든 문의 주시기 바랍니다!

​

 

파수 문의하기 | Fasoo AI Contact Us