서비스 · AI 코파일럿
AI 코파일럿 도입
실무에서 실제로 사용하는 직장 어시스턴트 — 내부 지식, 도구, 권한에 연결되어 모든 답변이 출처를 포함하고 감사 가능하며, Slack, 브라우저, 기존 업무 시스템 안에서 바로 작동합니다.
코파일럿을 데모에서 일상 업무로 전환하십시오
AI 어시스턴트를 도입한 대부분의 기업이 같은 지점에서 막힙니다. 데모는 인상적이지만, 출시 후 아무도 사용하지 않습니다. 이유는 거의 항상 세 가지입니다. 답변이 환각을 일으키고, 팀은 데이터 유출을 우려해 내부 정보를 공급하지 않으며, 직원들은 또 하나의 새로운 도구를 열어야만 합니다. 결과는 ROI가 제로인 채로 먼지만 쌓이는 시스템입니다. 진짜 문제는 모델이 충분히 스마트하지 않아서가 아닙니다. 모델이 귀사의 지식에 연결되지 않고, 권한을 존중하지 않으며, 직원들이 이미 일하는 곳에 나타나지 않기 때문입니다.
Tenten AI는 코파일럿을 조달 항목이 아닌 엔지니어링 문제로 접근합니다. 당사의 현장 배치 엔지니어(FDE)들은 귀사의 IT, 법무, 비즈니스 팀과 나란히 현장에 임베드하여, 어시스턴트를 지식 베이스, ERP/CRM, 문서 시스템, 기존 권한 모델에 연결합니다. RAG 아키텍처를 기반으로 구축하기 때문에 모든 답변에 클릭 가능한 출처 링크가 포함됩니다. 문제가 발생하면 정확한 문서와 구절까지 추적할 수 있습니다. 데이터는 귀사의 VPC 또는 지정 클라우드(Azure/AWS) 내에 유지되며, 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다.
중요한 것은, 출시가 끝이 아닌 시작점이라는 것입니다. 실제 질문, 인간 레이블링, 자동화된 점수 매기기로 구성된 지속적 평가 루프를 구축하여 적중률과 환각률을 정량화한 뒤, 매주 반복하여 출시 후에도 품질이 저하되지 않고 계속 향상되도록 합니다. 첫 번째 사용 가능한 어시스턴트를 약 5–6주 안에 출시하므로, 횡적으로 확장하기 전에 하나의 고부가가치 시나리오에서 ROI를 입증할 수 있습니다.
역량
01
지식과 권한에 연결됩니다
RAG 아키텍처를 활용하여 Confluence, SharePoint, Google Drive, Notion, ERP/CRM, 데이터베이스를 연결하고, 기존 권한 모델을 완전히 상속합니다. 사용자는 기존에 접근 권한이 있는 내용만 볼 수 있습니다. 부서 간 데이터 유출이 없습니다.
02
모든 답변은 추적 가능하고 감사 가능합니다
답변에는 클릭 가능한 출처 링크와 인용된 구절이 포함되어 직원들이 원문을 한 번의 클릭으로 확인할 수 있습니다. 백엔드는 질문과 인용의 전체 기록을 유지하여 컴플라이언스와 내부 감사를 간단하게 만들고 환각 위험을 철저히 관리합니다.
03
기존 워크플로우 안에 자리합니다
Slack, 브라우저 확장 프로그램, 내부 시스템에 직접 임베드됩니다. 새 탭을 열거나 새 인터페이스를 배울 필요가 없습니다. 코파일럿은 직원들이 이미 업무를 수행하는 정확한 위치에 나타납니다.
04
도구에 연결하고 행동을 취합니다
질문에 답변하는 것을 넘어, 주문 상태 확인, 보고서 추출, 티켓 생성, 승인 시작 등을 권한 범위 내의 안전한 도구 호출을 통해 수행할 수 있습니다. 정보 찾기에서 실제 업무 처리로 코파일럿을 확장합니다.
05
지속적 평가 및 품질 루프
평가 데이터셋, 인간 레이블링, 자동화된 점수 매기기를 구축하여 적중률과 환각률을 정량화한 뒤, 실제 사용 데이터를 기반으로 매주 프롬프트, 검색, 가드레일을 반복 개선합니다. 출시 후에도 품질이 계속 향상됩니다.
06
엔터프라이즈급 데이터 거버넌스
귀사의 VPC 또는 지정 클라우드에 배포되어 데이터가 환경 밖으로 나가지 않으며 모델 학습에 사용되지 않습니다. SSO, 감사 로그, PII 비식별화, SOC 2 / GDPR 요건을 지원하여 법무 및 보안 검토를 통과할 수 있습니다.
활용 사례
지원팀을 위한 지식 어시스턴트
지원 담당자가 Slack이나 티켓 시스템에서 '이 반품 건에 대한 정책은 무엇인가요?'라고 질문하면, 코파일럿이 제품 매뉴얼, SOP, 과거 티켓을 검색하여 출처가 포함된 일관된 답변을 제공합니다. 신입 직원의 온보딩 시간을 단축하고 에스컬레이션 비율을 낮춥니다.
영업 및 프리세일즈 지식 즉시 활용
담당자가 미팅 전에 제품 사양, 경쟁사 비교, 가격, 과거 거래 사례를 조회합니다. CRM과 내부 위키를 연결하여 프리세일즈팀이 동료에게 정보를 요청하거나 다른 부서를 기다리는 시간을 없앱니다.
현장 및 엔지니어링 조회
현장 엔지니어가 MES 오류 코드, 장비 유지보수 매뉴얼, 품질 기준을 조회합니다. 문서 시스템과 장비 데이터에 연결된 코파일럿은 숙련 기술자의 노하우를 검색 가능하고 전수 가능하게 만듭니다.
컴플라이언스 및 리스크 조회
금융 및 규제 산업에서 컴플라이언스 직원이 KYC/AML 정책, 내부 규정, 최신 지침을 조회합니다. 코파일럿은 출처가 포함된 답변을 반환하고 감사 추적을 보존하여 모든 판단에 추적 가능한 근거를 제공합니다.
HR 및 내부 IT 셀프서비스
직원들이 휴가 정책, 비용 처리 절차, 복리후생, IT FAQ를 스스로 조회합니다. HR 정책과 IT 지식 베이스를 기반으로 코파일럿이 인력 헬프데스크의 반복적인 내부 질문 부담을 줄입니다.
공급망 및 물류 현황
운영팀이 코파일럿을 사용하여 TMS/WMS에서 배송 현황, 재고, 주문 예외 사항을 조회합니다. 여러 시스템에 분산된 정보를 단 하나의 질문으로 즉시 파악할 수 있습니다.
딜리버리 일정
1주차
시나리오 범위 설정, 데이터 매핑
FDE들이 팀에 임베드하여 첫 번째 고ROI 시나리오를 선정하고, 지식 소스, 권한 모델, 보안 경계를 매핑하며, 성공 지표와 평가 방법을 정의합니다.
2–3주차
지식 연결 및 RAG 구축
데이터 연결, 권한 상속, RAG 검색을 완성하고, 출처 인용과 가드레일을 연결하여 내부 테스트 준비가 완료된 첫 번째 어시스턴트를 구현합니다.
4–5주차
워크플로우 임베딩 및 파일럿
코파일럿을 Slack, 브라우저, 내부 시스템에 임베드하고, 시드 사용자를 초대하여 실제로 테스트하며, 평가 데이터를 기반으로 검색, 프롬프트, 환각 가드레일을 조정합니다.
5–6주차
출시 및 지속적 평가
대상 팀에 공개하고, 지속적 평가 루프와 주간 반복 케이던스를 구축하며, 채택률과 ROI를 정량화하고, 다음 시나리오로의 횡적 확산 계획을 수립합니다.
5–6주
첫 번째 출시까지
100%
출처 포함 및 감사 가능한 답변
VPC
데이터가 귀사 환경 내에 유지
FAQ
AI 환각을 어떻게 처리합니까?
RAG 아키텍처를 사용하여 답변이 실제 문서에 기반하도록 하고, 모든 답변에 출처 링크를 제공하여 한 번의 클릭으로 검증할 수 있습니다. 또한 신뢰할 수 있는 근거가 없을 경우 코파일럿이 '찾을 수 없습니다'라고 답변하도록 가드레일을 추가합니다. 출시 후에는 평가 데이터셋을 기반으로 매주 환각률을 정량화하고 꾸준히 낮춰갑니다.
내부 데이터가 유출되거나 모델 학습에 사용됩니까?
그렇지 않습니다. 코파일럿은 귀사의 VPC 또는 지정 클라우드(Azure/AWS) 내에 배포되므로 데이터가 환경 밖으로 나가지 않으며 모델 학습에 사용되지 않습니다. SSO, 감사 로그, PII 비식별화를 지원하고, SOC 2 / GDPR 및 유사 컴플라이언스 요건을 충족하여 보안 및 법무팀이 완전히 승인할 수 있습니다.
이전에 구입한 도구처럼 사용되지 않을 위험이 있지 않습니까?
저희가 가장 중요하게 여기는 위험이며, 설계의 핵심입니다. 직원들이 이미 사용하는 Slack, 브라우저, 내부 시스템에 코파일럿을 임베드하여 새 도구를 열거나 새 인터페이스를 배울 필요가 없습니다. 추적 가능한 출처가 만들어내는 신뢰와 지속적 평가를 통한 품질 개선이 결합되어 실제 채택률을 높입니다.
권한은 어떻게 통제됩니까? 일반 직원이 임원 데이터를 볼 수 있습니까?
코파일럿은 기존 권한 모델을 완전히 상속하고 검색 시점에 개별 사용자의 접근 권한을 적용하여, 기존에 접근 권한이 있는 내용만 볼 수 있습니다. 누군가가 코파일럿에 질문한다고 해서 부서 간 또는 민감한 데이터가 유출되지 않으며, 모든 검색 및 인용이 감사 목적으로 기록됩니다.
얼마나 빨리 ROI를 확인할 수 있으며, 효과를 어떻게 증명합니까?
약 5–6주 안에 첫 번째 사용 가능한 어시스턴트를 출시하고, 의도적으로 하나의 고부가가치 시나리오에 집중하여 지원 응답 시간 단축, 신입 직원 온보딩 기간 단축, 내부 질문 감소 등 측정 가능하고 증거 기반의 결과를 제공합니다. 1주차부터 성공 지표를 함께 정의하고 지속적 평가 데이터로 직관이 아닌 사실로 증명합니다.
FDE 현장 딜리버리는 일반적인 컨설팅과 어떻게 다릅니까?
FDE란 실제 엔지니어가 팀에 임베드하여 코드를 작성하고, 시스템을 연결하며, 품질을 튜닝한다는 의미입니다. 슬라이드를 넘겨주고 떠나는 것이 아닙니다. 데이터 접근 및 권한이라는 가장 어려운 부분에서 IT, 법무, 비즈니스 팀과 어깨를 나란히 하며 작업하고, 코파일럿을 출시 준비 상태로 만든 후, 계속 반복 개선할 수 있는 평가 메커니즘을 남기고 갑니다.
