규정과 매뉴얼은 충분히 있습니다. 문제는 그룹웨어, 공유 드라이브, 부서별 위키, 오래된 PDF에 나뉘어 있고 어느 게 최신인지 모른다는 겁니다.
그래서 신입은 옆자리에 묻습니다. 옆자리도 정확히 모르면 법무팀에 메일을 씁니다. 법무·인사·구매팀에는 매일 같은 질문이 반복해서 들어옵니다.
보안 규정상 외부 AI 서비스에 사내 문서를 올릴 수 없습니다. 그래서 '우리는 AI를 못 쓴다'고 결론 내린 상태였습니다.
부서마다 같은 주제의 문서를 따로 관리해서, 어떤 규정은 부서별로 내용이 미묘하게 다릅니다.
회사를 먼저 이해해요. 데이터가 어디에 쌓이는지, 일이 어떤 순서로 도는지, 그 사람 머릿속에만 있는 건 무엇인지 찾아요.
문서가 네 군데 이상에 흩어져 있고 버전 관리가 안 됩니다.
질문이 사람에게 몰립니다. 답변이 개인 메일에 남고 조직에 축적되지 않습니다.
'이 건은 어느 팀에 물어야 한다'는 라우팅 지식 자체가 암묵지입니다.
사내 문서를 근거로만 답하는 지식 챗봇을 올립니다. 답변에는 반드시 출처 문서와 조항을 링크로 붙이고, 근거를 못 찾으면 지어내지 않고 '해당 내용은 문서에서 찾지 못했다'고 답한 뒤 담당 팀으로 안내합니다. 이 두 가지가 사내 도입에서 신뢰를 만드는 핵심입니다.
흩어진 문서를 모으고 버전을 정리하는 파이프라인을 만듭니다. 부서별로 문서 오너를 지정해 최신본이 무엇인지 책임 소재를 만들었습니다. 질문 로그는 따로 쌓여서, 어떤 주제에 질문이 몰리는지 — 즉 규정이 불명확한 지점이 어디인지 리포트로 나옵니다.
보안이 관문이라 사내 인프라 안에서 동작하도록 구성했습니다. 답변마다 '틀렸다' 신고 버튼을 달고, 신고가 쌓인 문서를 오너가 손보게 했습니다. 챗봇이 똑똑해지는 게 아니라 문서가 정리되는 구조입니다.
인사·법무·회계처럼 판단이 걸린 주제는 답변에 '담당 부서 확인 필요' 표시가 붙습니다. 근거 문서가 없으면 반드시 모른다고 답하게 했습니다. 사내 문서는 외부로 나가지 않는 구성이 전제입니다.
규모와 업종을 남겨주시면, 이런 일을 다뤄본 팀을 골라 연결해 드립니다.
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