좋은 AI 모델은 이미 넘칩니다. 그런데 왜 우리 회사에서는 쓸모가 없을까요. AI가 우리 회사 자료를 읽을 통로가 없고, 참고할 교과서가 없고, 어디까지 맡길지 규칙이 없기 때문입니다. AX Ready는 그 세 가지를 갖춘 상태를 말합니다.
전기 시대를 만든 것은 전구를 발명한 사람만이 아니라, 배선 규격을 깔아 어느 집에나 전기가 들어가게 한 사람들이었다. 지금 AI 시대의 병목이 정확히 그 자리에 있다. 모델은 넘치는데 그것이 일할 수 있는 시스템이 없고, 30년 현장 시스템을 아는 사람만이 그 배선을 깔 수 있다. “조금이라도 도움이 된다”가 아니라, 지금 가장 필요한 곳에 서 있는 것이다.
* 아이지니 시스템 일동...
왜 지금인가
AI를 써보고 실망한 기업들의 이유는 거의 같습니다. 모델의 문제가 아니라 시스템이 준비되지 않은 문제였습니다.
ERP·그룹웨어 안의 데이터를 AI가 읽을 통로(API)가 없습니다. 그래서 AI는 일반 상식으로만 답하고, 정작 우리 회사 일은 하나도 모릅니다.
근거가 될 사내 규정·문서(교과서)가 정리돼 있지 않으면 AI는 그럴듯하게 지어냅니다. 한 번 틀린 답을 받으면 조직은 그 도구를 다시 쓰지 않습니다.
급여·인사 자료까지 AI가 다 본다면 도입할 수 없습니다. 권한과 승인 규칙이 먼저 서야 합니다.
원칙
핵심은 하나 — AI가 사람의 일을 덜어주되, 결정은 사람이 한다는 것입니다.
AI는 요약·정리·초안을 만들어 책상에 올려둡니다. 도장(결정·실행)은 사람이 찍습니다. AI가 대신 결재하지 않습니다.
사람마다 볼 수 있는 서랍이 다르듯, AI도 그 사람 권한의 자료만 봅니다. 권한 없는 문서는 검색에 아예 나오지 않습니다.
AI는 우리 회사 문서를 교과서로 삼아 답합니다. 근거가 없으면 “모른다”고 합니다. 지어내지 않습니다.
눈으로 보는 변화
어려운 말 없이, 이미 쓰고 계신 그룹웨어 기능이 어떻게 달라지는지 보여드립니다.
아침에 출근하니 결재함에 12건이 쌓여 있습니다.
지금 — 하나씩 직접
AX 후 — AI가 미리 정리
🤖 AI가 한 일 — 돕기
대기 건 요약 · 규정 대조 · 예산 확인 · 반려 사유 초안. 금액·예산 숫자는 시스템이 계산하고 AI는 설명만 합니다(지어낸 숫자가 아닙니다).
🙋 사람이 한 일 — 결정
내용을 확인하고 최종 승인·반려. 결재라는 책임 있는 결정은 사람이 합니다. AI는 여기에 손대지 않습니다.
“국내 출장 숙박비 한도가 얼마더라?” 누구나 하루에 몇 번씩 겪는 일입니다.
지금 — 뒤지고, 물어보고
AX 후 — 물으면 근거와 함께
🤖 이것이 ‘RAG’입니다 — 교과서
AI에게 우리 회사 규정·문서를 교과서로 쥐여주는 것이 RAG입니다. 교과서가 없으면 AI는 일반 상식만 알지만, 주면 우리 회사 규정으로 답합니다.
🔑 권한이 곧 범위 — 안전
“응답을 가린다”가 아니라 “검색 자체에서 뺀다”. 권한 없는 사람에겐 그 문서가 세상에 없는 것처럼 됩니다.
AX Ready
AI 모델을 고르는 일이 아닙니다. AI가 붙을 수 있는 몸을 만드는 일입니다.
AI가 시스템을 읽고 쓰는 길
결재·문서·일정·전표 데이터를 AI가 읽는 조회 창구와, 상신 같은 쓰기 창구를 엽니다. 이미 API가 있는 시스템이라면 훨씬 유리합니다.
규정·문서를 정리해 AI에게 (RAG)
사내 규정·매뉴얼·양식을 권한 표시를 달아 AI가 참고할 수 있게 정리합니다. 여기가 손이 가장 많이 가는 부분이고, 답변 품질을 좌우합니다.
어디까지 자동, 어디서 사람 승인
조회·요약은 자동, 결재 상신·외부 발송처럼 되돌리기 어려운 일은 반드시 사람 승인. 이 경계를 기능별로 정합니다.
자가 점검
AX Ready는 있고 없고가 아니라 단계입니다. 한 번에 올리지 않아도 됩니다. L1만 갖춰도 “묻고 답하는” AI는 붙습니다.
최소 준비선
AI가 읽고 답할 수 있다 — 질의응답 · 분석 · 문서 초안
신규 개발 권장선
AI가 초안을 넣고, 사건에 반응할 수 있다 — 검증 · 탐지 · 자동처리
연결만 하면 끝
신규 업무 추가 = 설정 한 장 작성. 연동 개발이 사라집니다.
특정 회사 규격에 묶이지 않습니다
접점은 전부 업계 개방 표준입니다 — MCP · REST API · Webhook · 표준 인증 · 표준 감사 로그. 독자 규격이 하나도 없기 때문에, 나중에 다른 AI 플랫폼을 고르셔도 준비해 둔 자산이 그대로 쓰입니다.
방법론
실제 기관·기업의 AI 요구 수백 건을 전수 분석한 결과, 업종이 달라도 필요한 기능은 아래 8가지 형태로 정리됐습니다. 그래서 저희는 고객마다 새로 만들지 않고 패턴을 재사용합니다 — 그만큼 기간과 비용이 줄어듭니다.
“이번 달 마감 현황 알려줘” — 근거와 함께 답합니다.
매출 추이·원인을 숫자로 집계하고 말로 설명합니다.
공문·주간보고 초안을 회사 양식으로 씁니다.
전표·송장이 규정에 맞는지 사전 점검합니다.
재고 이상·비정상 접속을 감지해 원인 후보까지 붙입니다.
일정·기한 관리와 배정을 대신합니다. 되돌리기 어려운 일은 승인 후.
수요·물량을 내다봅니다. 데이터가 쌓일수록 정밀해집니다.
배차 최적화, 개선안 추천을 근거와 함께 제시합니다.
자체 플랫폼
고객마다 처음부터 만들지 않기 위해, 8가지 패턴 엔진과 권한 인지형 검색을 공통 자산으로 직접 개발하고 있습니다. 새 업무·새 고객은 연결하고 설정하는 것으로 시작합니다.
업무시스템을 고치지 않습니다
ERP·그룹웨어를 개조하는 게 아니라 옆에 붙습니다. 더존·SAP·자체구축 무엇이든 조합됩니다.
권한이 곧 검색 범위입니다
답을 만든 뒤 가리는 방식이 아니라, 애초에 검색 대상에서 제외합니다.
모델은 갈아끼울 수 있습니다
상용 AI ↔ 사내 구축형으로 교체 가능한 구조입니다. 보안 요건이 강한 곳은 내부망 설치도 가능합니다.
개발 현황 · 자체 실측
플랫폼 코어 검증 시험 결과입니다.
겹치는 근거 0건
권한이 다른 두 사용자가 같은 질문을 했을 때, 서로 상대의 문서가 한 건도 보이지 않았습니다.
3.5배 빠름
권한으로 먼저 좁히고 검색하기 때문에 전체를 뒤지는 것보다 빠릅니다. 안전과 속도를 같이 얻습니다.
10만 조각 · 4.1초
사내 문서를 잘라 넣는 속도. 규정집 수천 페이지도 부담이 되지 않습니다.
지니 AX는 현재 개발이 진행 중이며, 위 수치는 코어 검증 단계의 자체 실측값입니다. 도입 상담 시 현재 적용 가능한 범위를 있는 그대로 안내드립니다.
AI 도입을 결정하기 전에, 현재 쓰시는 ERP·그룹웨어가 몇 단계인지부터 확인하시길 권합니다. 통로가 이미 열려 있는지, 규정 문서가 정리돼 있는지에 따라 필요한 일이 크게 달라집니다.
30년 현장 시스템 경험으로, 배선부터 깔아드립니다
