IT 서비스 기업 S사는 AI 챗봇과 멀티모달 RAG Editor의 PoC를 성공적으로 수행해, 실무 현장에서 검증된 성과를 확보했습니다. 반복적인 대면·전화 문의의 약 90%를 자동화하며, 사람이 반복 설명에 쓰던 시간을 프로젝트로 되돌렸습니다.
같은 질문이 프로젝트 속도를 갉아먹고 있었습니다
솔루션을 만들고 공급하는 S사에는 이런 문제가 있었습니다.
- 구성원 간 프로젝트·솔루션 이해도 차이로 원활한 소통이 어려웠습니다
- 반복되는 질문과 대응에 인력이 과다 소모되며 프로젝트 진행 속도가 느려졌습니다
핵심 지식이 소수의 머릿속에만 있으면, 그 사람이 병목이 됩니다. "이 솔루션을 우리 프로젝트에 붙이려면 어떤 설정이 필요하죠?" 같은 질문이 매번 사람을 거쳐야 한다면, 조직은 딱 그 속도만큼만 움직입니다.
문서만이 아니라 '데이터의 모든 형태'를 학습
전용 AI 챗봇 — XGEN Ops 기반으로 S사만의 전용 AI 챗봇을 신속하게 구축했습니다. 자사 솔루션에 대한 궁금증을 자연어로 물으면, 환경 설정·통합 방법·API 활용까지 단계별로 안내합니다.
RAG Editor — 기업 고유 데이터를 학습해 실무자의 질문을 정확히 이해하고 즉각 처리합니다. 지식이 흩어져 있지 않고, 편집 가능한 형태로 계속 최신화됩니다.
멀티모달 지원 — 문서뿐 아니라 이미지, 데이터베이스, 표 등 다양한 형태의 데이터를 처리해 더 정확한 응답을 실시간으로 제공합니다. 실무 자료는 원래 텍스트만으로 이뤄져 있지 않기에, 다양한 포맷을 함께 읽는 것이 정확도의 관건이었습니다.
반복 설명이 사라진 자리
- 실시간 솔루션 문의 처리로 프로젝트 적응 시간이 단축되고 개발 효율성이 올라갔습니다
- 반복적인 대면·전화 문의의 약 90%를 자동화해 커뮤니케이션 비용을 절감했습니다
- 대규모 공공 프로젝트 내 커뮤니케이션 체계가 개선되며 운영 복잡성이 해소됐습니다
숫자로 보면 문의 자동화율이지만, 팀 입장에서의 변화는 "같은 설명을 다시 하지 않아도 된다"는 것이었습니다. 사람은 반복이 아니라 판단이 필요한 일에 집중하게 됐습니다.
지식이 소수에게 묶여 있다면
핵심 지식이 몇 사람에게만 있어 조직이 그 속도에 묶여 있다면, 멀티모달 RAG가 그 지식을 팀 전체의 것으로 바꿉니다. 접근 방식은 Applied AI 솔루션과 XGEN 기술에서, 관련 사례는 아래에서 확인하실 수 있습니다.
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