[AI 전환 인사이트 ⑨] 오피스에이전트 완벽 가이드

생성형 AI는 이제 낯선 기술이 아닙니다.

문서 초안을 작성하거나, 회의 내용을 정리하고, 데이터를 분석하는 등 다양한 업무에서 AI를 활용하는 기업이 빠르게 늘고 있습니다.

하지만 실제 기업 환경에서는 또 다른 고민이 생깁니다.

• 회사 문서를 AI에 올려도 괜찮을까?
• AI가 답한 내용은 어디까지 믿을 수 있을까?
• 우리 회사 업무에 맞는 AI를 직접 만들 수 있을까?
• 직원마다 다른 AI를 사용하면 관리가 가능할까?

기업이 AI 도입을 망설이는 이유는 단순히 기술 때문만은 아닙니다. 보안, 데이터 활용, 운영 방식까지 함께 고려해야 하기 때문입니다.

이번 글에서는 기업용 AI 서비스인 오피스에이전트(OfficeAgent)가 어떤 서비스인지, 어떤 기업에 적합한지, 기존 AI 서비스와 무엇이 다른지 살펴보겠습니다.

오피스에이전트란?

오피스에이전트는 보안 걱정 없이, 우리 회사 데이터로 일하는 AI 파트너를 목표로 개발된 기업용 생성형 AI 서비스입니다.

인터넷에 있는 일반적인 정보를 중심으로 답변하는 AI와 달리, 우리 회사의 문서와 업무 데이터를 기반으로 필요한 정보를 찾아 답변합니다.

또한 AI가 생성한 답변에는 참조한 문서와 페이지를 함께 제공하여 사용자가 직접 근거를 확인할 수 있도록 지원합니다.

왜 기업용 AI는 따로 필요할까?

1. 보안이 걱정되는 AI 사용

많은 기업이 생성형 AI를 활용하고 싶어 하지만, 외부 AI 서비스에 사내 정보를 입력하는 것에는 부담을 느낍니다.

오피스에이전트는 기업 환경에 맞게 워크스페이스 분리, RBAC 기반 접근 권한 관리, SaaS, Public Cloud, On-premise 배포 옵션을 제공합니다. DLP 기능은 지원 예정입니다.

2. 흩어져 있는 사내 지식

규정집은 PDF에 있고, 업무 매뉴얼은 Word 파일에 있으며, 회의 내용은 메신저나 이메일에 남아 있습니다.

정보는 충분하지만 필요한 순간에 찾기가 어렵습니다.

오피스에이전트는 이러한 문서를 지식 기반으로 연결해 사용자가 질문만 해도 관련 내용을 찾아 답변할 수 있도록 지원합니다.

3. 부서마다 다른 업무

인사팀이 필요한 AI와 법무팀이 필요한 AI, 영업팀이 필요한 AI는 서로 다릅니다.

오피스에이전트는 부서별 역할에 맞는 AI 에이전트를 별도로 만들 수 있도록 지원합니다. 복잡한 프롬프트를 작성하지 않아도 역할과 사용할 정보 범위를 선택해 부서 전용 AI를 생성하고 활용할 수 있습니다.

오피스에이전트 핵심 기능

Chat & Search: 복잡한 업무를 즉시 해결하는 AI 파트너

오피스에이전트는 단순 키워드 검색을 넘어, 사용자의 질문 의도와 이전 대화 맥락을 파악해 답변을 제공합니다.

사용자는 웹, 이메일, 에이전트, 문서 라이브러리 등 답변에 활용할 소스를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 정보 범위 안에서 답변을 받을 수 있습니다.

No-Code Agent Builder: 누구나 만드는 부서 전용 AI 에이전트

오피스에이전트는 IT 전문가가 아니어도 우리 회사 업무에 맞는 AI 에이전트를 만들 수 있도록 설계되었습니다.

에이전트는 사용자가 직접 생성하거나, 업로드한 문서를 바탕으로 AI가 자동 생성할 수 있습니다.

이후 에이전트의 역할, 톤, 답변 방식, 지식 베이스를 설정하면 부서별 업무에 맞는 AI 에이전트를 운영할 수 있습니다.

Knowledge Base & RAG: 사내 문서를 살아있는 지식으로

오피스에이전트는 PDF, Word, Excel, PowerPoint, HWP, HTML, TXT, CSV, Markdown, ZIP 등 다양한 문서 형식을 지원합니다.

업로드된 문서는 AI가 인덱싱하여 에이전트 대화와 검색에서 바로 활용할 수 있습니다.

라벨 기반 분류와 공개 범위 설정을 통해 업무 성격에 맞게 문서를 관리하고, 필요한 사용자에게만 공개할 수 있습니다.

Security & Admin: 기업 환경에 맞춘 보안과 관리

기업에서 AI를 운영할 때 중요한 것은 답변의 품질뿐 아니라 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지 관리하는 것입니다.

오피스에이전트는 조직도 연동, 사용자 활동 이력 및 접속 환경 관리, 문서와 에이전트의 공개 범위 설정, RBAC 기반 접근 제어를 지원합니다.

DLP 기능은 지원 예정이며, 기업의 보안 정책에 맞춰 AI를 운영할 수 있는 관리 환경을 제공합니다.

Integrations & Ecosystem: 기존 업무 환경과 자연스럽게 연결

새로운 AI를 도입한다고 해서 기존 업무 시스템을 모두 바꿀 필요는 없습니다.

오피스에이전트는 오피스챗, 오피스메일 등 업무 서비스와의 연동을 지원하며, 보안 생태계 연동과 Developer API를 통해 기존 업무 환경과 자연스럽게 연결할 수 있도록 지원합니다.

보안 생태계 연동과 Developer API는 제공 예정입니다.

다른 AI 서비스와 무엇이 다를까?

기업에서 AI를 도입할 때는 범용 생성형 AI, Microsoft Copilot, 자체 개발 등 여러 선택지를 함께 검토하게 됩니다.

오피스에이전트는 기업 업무용 맞춤 GPT로, 사내 데이터 활용과 보안 관리, 출처 기반 답변, 부서별 에이전트 운영에 초점을 둔 서비스입니다.

어떻게 도입할까?

AI는 한 번에 전사 도입하기보다 단계적으로 적용하는 것이 좋습니다. 오피스에이전트는 안정적인 도입과 성과 창출을 위해 4단계 로드맵을 제시합니다.

어떤 부서에서 먼저 활용할 수 있을까?

오피스에이전트는 부서별 업무 특성에 맞춘 전문 에이전트로 활용할 수 있습니다.

하나의 AI가 모든 업무를 처리하는 방식이 아니라, 부서별 전문 AI를 운영하는 방식이 오피스에이전트의 특징입니다.

가격 정책

오피스에이전트는 기업을 위한 전용 AI 워크스페이스인 Standard Plan을 제공합니다.

제품소개서 기준으로는 ChatGPT Business 대비 약 75% 비용 절감을 제시하고 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 어떤 LLM 모델을 사용하나요?

오피스에이전트는 하나의 모델만 사용하는 것이 아니라, 모델 라우팅(Model Routing) 기술을 통해 업무 특성에 맞는 다양한 AI 모델을 조합하여 활용합니다.

사용자의 질문을 빠르게 이해하는 단계에는 응답 속도가 뛰어난 모델을, 

문서 라이브러리에서 관련 정보를 검색하거나 최종 답변을 생성하는 단계에는 더 높은 성능의 모델을 사용하는 방식입니다.

이를 위해 글로벌 AI 기업의 최신 상용 모델과 고성능 오픈소스 모델을 함께 활용하며, 지속적으로 최신 모델을 검토·업데이트하고 있습니다. 

또한 보안이 중요한 고객을 위해 구축형(On-Premise) 환경도 지원할 예정이며, 이 경우에도 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 

필요 시에는 고객사 환경에 맞춘 모델 파인튜닝 등 성능 고도화도 지원합니다. 

Q. 우리 회사 데이터가 외부에 공유되나요?

오피스에이전트는 데이터가 철저히 격리된 환경에서 처리되며, 어떤 외부 모델의 학습 데이터로도 제공되지 않습니다.

Q. 토큰당 비용이 과금되나요?

오피스에이전트는 토큰 수에 따라 과금되지 않으며, 업무 범위 내에서 무제한 이용이 가능합니다.

Q. 권한 관리는 어떻게 하나요?

RBAC(Role-Based Access Control)을 통해 사용자별 접근 권한을 제어하며, 워크스페이스 간 격리를 통해 조직 간 데이터 접근을 원천 차단합니다.

기업용 AI를 검토하고 있다면

생성형 AI를 도입하는 기업이 늘어나면서 중요한 질문도 바뀌고 있습니다.

이제는 "AI를 사용할까?"보다 "우리 회사 데이터를 어떻게 안전하게 활용할까?"가 더 중요한 과제가 되었습니다.

오피스에이전트는 기업의 문서와 업무 데이터를 기반으로 필요한 정보를 찾고, 출처를 함께 제시하며, 부서별 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 지원합니다.

기업 환경에 맞는 생성형 AI를 검토하고 있다면, 단순히 기능만 비교하기보다 보안, 운영 방식, 확장성까지 함께 살펴보는 것이 중요합니다.

다음 편 예고

다음 글에서는 제조, 금융, IT, 유통, 교육 등 산업별 AI 에이전트 활용 사례를 소개합니다.

같은 AI라도 업종과 업무에 따라 활용 방식은 달라집니다. 우리 회사에서는 어떤 방식으로 AI를 활용할 수 있을지 실제 업무 시나리오를 중심으로 살펴보겠습니다.

기업용 AI 도입을 검토하고 있다면, 오피스에이전트가 우리 회사 업무에 어떻게 적용될 수 있을지 확인해 보세요.

AI를 실제 업무에 적용할 때 고민하게 되는 문서 정리, 사용자 경험, 운영 방식에 대한 이야기를 계속 공유합니다.

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