많은 조직이 성능 좋은 LLM을 도입하고도 “그래서 이걸 어디에 쓰지?”라는 질문에 부딪히는 이유는 AI의 지능 부족이 아니라 데이터의 고립(Silo) 때문이다. AI 에이전트가 조직에서 마법 같은 순간을 만들어내는 지점은 모델이 논리적으로 추론할 때가 아니라, 아무도 알려주지 않은 슬랙 메시지 속의 맥락과 노션의 과거 견적 데이터, ERP의 현재 진행 상황을 스스로 연결하는 순간이다.
단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 ‘유능한 비서’가 되려면 에이전트에게 조직의 ‘기억’과 ‘눈’을 제공해야 한다. 유즈케이스(Use-case)를 발굴하려 애쓰기보다, 에이전트가 조직의 모든 데이터를 빨아들일 수 있는 파이프라인을 먼저 구축하는 것이 선행되어야 한다. 데이터가 흐르기 시작하면 유즈케이스는 에이전트가 스스로 제안하게 된다.
근거
조직의 파편화된 데이터가 에이전트와 결합될 때 발생하는 시너지에 대한 강조.
그것들을 셀프로 만드는 사내 ERP 및 자동화 프로그램과 연동하면 이제 마법이 펼쳐지기 시작한다. 이 정도가 딱 기본으로 보인다. 사실 나도 딱 이 정도하고, 견적서, 세금계산서 발급, 콘텐츠 제작 업무를 헤르메스에게 맡기고 있다.
연결된 생각
- 20260522-ai-native-company — 데이터 연동이 완료된 최종적인 조직의 형태.
출처
- 📎 클리핑: 20260522-josh-kim.md