자료는 있는데 찾을 수 없습니다
제안서, 회의록, IR 자료, 리서치가 드라이브와 노션과 메신저에 흩어져 있습니다. 정작 필요한 순간에는 어느 폴더에 두었는지 아무도 기억하지 못합니다.
문제는 글쓰기 실력이 아닙니다. 회사가 이미 알고 있는 것을 필요한 순간에 꺼내 쓸 수 없는 구조에 있습니다.
제안서, 회의록, IR 자료, 리서치가 드라이브와 노션과 메신저에 흩어져 있습니다. 정작 필요한 순간에는 어느 폴더에 두었는지 아무도 기억하지 못합니다.
담당자가 바뀌고 양식이 바뀔 때마다 시장 규모도, 경쟁사 목록도, 로드맵도 조금씩 달라집니다. 문서 사이의 논리가 서서히 어긋납니다.
그럴듯한 문장은 빠르게 나오지만, 그 숫자가 어디에서 왔는지 모델은 답하지 못합니다. 검토자는 결국 처음부터 다시 확인하게 됩니다.
왼쪽은 지금 조직에 흩어져 있는 자료이고, 오른쪽은 같은 자료에서 생성된 문서입니다. 문장마다 어느 파일에서 왔는지 표시가 남습니다.
당사는 AI 온톨로지를 기반으로 기업 문서를 자동 생성하는 소프트웨어를 개발한다회사소개서 p.3
국내 기업용 문서 자동화 시장은 규제 대응과 공공 조달을 중심으로 확대되고 있다리서치 p.11
근거 추적이 가능한 문서 생성은 현재 국내에서 비교 대상이 제한적이다경쟁사 분석
각 단계마다 사람이 확인하고 고칠 수 있습니다. 자동화는 사람을 대신하는 것이 아니라, 확인해야 할 지점을 줄이는 쪽으로 설계했습니다.
드라이브, 노션, 슬랙, PDF, 스프레드시트를 연결합니다. 접근 권한은 원본 시스템의 정책을 그대로 따릅니다.
문서에서 개체와 관계를 추출해 온톨로지 스키마에 정렬합니다. 추출 결과는 사람이 검수하고 수정합니다.
중복된 개체를 병합하고 충돌하는 사실을 표시합니다. 이 단계를 통과한 결과가 LLM Wiki가 됩니다.
목표 양식을 고르면 위키를 근거로 초안이 작성됩니다. 문단 단위로 다시 생성하거나 직접 고칠 수 있습니다.
모델을 붙이는 일은 어렵지 않습니다. 어려운 쪽은 그 결과를 누가 언제 확인하고 어떻게 결재에 태울지 정하는 일입니다. 저희는 그 설계부터 함께합니다.
부서별 문서 흐름과 반복 업무를 조사해 자동화 후보를 우선순위로 정리합니다. 무엇을 하지 않을지도 함께 정합니다.
조직 전용 온톨로지와 업무 파이프라인을 설계하고, 한 부서에서 시범 과제를 먼저 돌려 봅니다.
담당자가 직접 운영하도록 운영 체계와 교육을 넘겨 드립니다. 저희가 빠져도 굴러가는 상태를 목표로 합니다.
물류에서 마지막 1마일은 전체 거리의 일부에 지나지 않지만 비용과 난이도의 대부분을 차지합니다. AI도 사정이 같습니다. 좋은 답을 만드는 일보다, 그 답을 실제 업무에서 그대로 쓸 수 있는 형태까지 옮기는 일이 훨씬 어렵습니다.
라스트마일은 그 구간을 맡습니다. 모델을 새로 만들지 않고, 조직이 이미 가진 지식을 기계가 읽을 수 있는 형태로 정리한 다음, 사람이 그대로 제출할 수 있는 문서까지 배달합니다.
출처를 댈 수 없는 문장은 만들지 않습니다.
쓰던 도구를 버리게 하지 않고 그 옆에 붙습니다.
고객이 스스로 운영하는 상태를 성공으로 봅니다.
자료를 미리 정리하지 않으셔도 됩니다. 최근에 작성한 사업계획서 한 편만 있으면 어디까지 자동으로 되는지 바로 보여 드릴 수 있습니다.