개인의 AI에서 조직의 AI로?! 기업은 지금 ‘사내 AI’를 만드는 중
보고서를 정리할 때도
회의 내용을 요약할 때도
아이디어가 막혔을 때도
이제 업무 중 생성형 AI를 켜는 모습은
너무나도 당연해졌어요.
오히려 요즘은
'AI를 사용하느냐'보다
'어떻게 사용하느냐'가
더 중요한 질문이 된 것 같아요.
그런데 최근 기업들의 움직임을 살펴보면
여기서 또 한 번 변화가시작되고 있습니다.
직원 개개인이 ChatGPT나
Gemini를 잘 사용하는 것을 넘어
우리 회사의 데이터와 업무 방식에 맞춰
AI가 일할 수 있는 환경을 직접 만드는 것.
이른바 ‘사내 전용 AI’가
하나둘 등장하고 있는 것이죠.
서울우유의 ‘서울우유 GPT’부터
CJ제일제당의 ‘Food AI 360’,
삼양그룹의 ‘SAMI 2.0’까지.
기업들은 왜 굳이,
자신들만의 AI를 만들기 시작했을까요?
AI를 ‘쓰는 것’에서
AI가 ‘일하게 만드는 것’으로
(출처 : unsplash 무료 이미지)
기존 생성형 AI의 활용법은
비교적 단순했어요.
“이 자료 요약해줘.”
“메일을 작성해줘.”
“아이디어 10개만 알려줘.”
사람이 정보를 입력하면
AI가 결과를 만들어주는 방식이었죠.
물론 이것만으로도
업무는 꽤 편리해졌습니다.
하지만 기업 입장에서는
몇 가지 한계가 있었어요.
사내 문서나 고객 정보처럼
민감한 데이터를 외부 AI 서비스에
그대로 입력하기 어려운 것은 물론
AI가 우리 회사의 매뉴얼이나
과거 프로젝트, 상품 데이터와
내부 시스템까지 알고 있는 것도 아니기 때문이죠.
그래서 최근 기업들은
AI를 하나의 프로그램처럼 제공하는 것을 넘어
[사내 데이터 + 업무 시스템 + AI]
를 연결한
‘우리 회사만의 업무 환경’을
만들기 시작했습니다.
01. 서울우유 GPT
회사의 정보를 안전하게 활용하는 AI
서울우유협동조합은 2026년 8월
사내 전용 생성형 AI 플랫폼
‘서울우유 GPT’를 정식 도입했다고 해요.
가장 중요한 이유 중 하나는
보안인데요.
외부 생성형 AI를 사용하는 과정에서
발생할 수 있는 정보 유출 우려를 줄이고
내부 보안 체계를 유지하면서
AI를 업무에 활용할 수 있도록
별도의 환경을 만든 것이죠.
활용 범위도
단순한 글쓰기에서 끝나지 않습니다.
문서 작성과 자료 요약은 물론
회계 시스템 연계, 데이터 분석,
연구 지원, 사내 지식 검색까지
단계적으로 확대할 계획이라고 해요.
여기서 재미있는 변화가 하나 보여요.
예전의 AI는
'내가 알려준 내용을 잘 정리해주는 도구'
였다면
앞으로의 사내 AI는
'우리 회사의 정보를 이미 이해하고 있는 동료'
에 조금 더 가까워지고 있다는 것이에요.
02. CJ제일제당 Food AI 360
AI가 신제품 아이디어까지 제안한다면?
CJ제일제당의 사례는
조금 더 적극적이에요.
자체 개발한 ‘Food AI 360’은
실시간 식품 트렌드 분석부터
마케팅, 상품 기획·개발, 소비자 반응 시뮬레이션까지
하나의 플랫폼에서 지원합니다.
특히 눈에 띄는 기능은
‘콘셉트 스튜디오’인데요.
AI가 소비자 트렌드를 분석한 뒤
신제품 아이디어와 방향성, 주요 특징을 제안하고
패키지 형태까지 시각화하는 것이
특징입니다.
이에 더해
예상 소비자 반응과 제품의 강점,
보완해야 할 부분까지
AI를 통해 사전에 살펴볼 수 있다고 해요.
실제로 지난해부터 이어진
말차 트렌드를 분석해
2026년 6월 출시한
‘말차 햇반’의 콘셉트를 구체화했고,
단백질 소비가 육류에서
수산 단백질로 다양해지는 흐름을 포착해
‘비비고 연어 스테이크’ 개발에도 활용했습니다.
즉 AI가 단순히 일
‘빠르게 처리하는 도구’를 넘어
“요즘 소비자는 무엇에 관심이 있을까?”
“그렇다면 우리는 어떤 제품을 만들 수 있을까?”
까지 함께 고민하기 시작한 셈입니다.
03. 삼양그룹 SAMI 2.0
직원마다 ‘나만의 업무 AI’를 만든다.
조금 다른 접근도 있어요.
삼양그룹은 2026년 7월
임직원 전용 AI 포털
‘SAMI 2.0’을 오픈했다고 해요.
SAMI 2.0은 자체 개발한 임직원용
생성형 AI 서비스로
국내외 모든 사업장의 임직원들이
업무 파일을 각자의 AI 데이터베이스에
업로드 해 AI를 학습시키고
본인 업무에 최적화된 맞춤형
AI를 만들 수 있다고 해요.
모든 자료는 안전한 사내 환경에서
활용되기 때문에 데이터 보안
우려도 적습니다.
SAMI 2.0 개발을 위해
임직원 80여명을 대상으로
100일간 AI 과제를 발굴하는
사내 AI 경진대회 '100일의 도전' 등을
통해 반복적인 업무와
다양한 직무에 공통적으로 필요한
13개의 AI 모듈을 구축했다고 해요.
해당 모듈을 사용하면
AI에 일일이 명령할 필요 없이
법령 분석, 거래처 주문, 원부자재 입고,
전표 심사 등의 업무를 보다
빠르게 처리할 수 있다고 합니다.
개인 일정 및 메일 관리부터
업무 파일 검색, 사업부별 종합 정보
및 맞춤형 기사 요약, 주요 경제 지표
및 원자재 가격 동향 등을
한눈에 파악할 수 있게 설계되어
과거 실적 분석은 물론
미래 환경 예측 정보까지
제공받을 수 있습니다.
여기서 눈에 띄는 점은
회사가 AI 기능을 일방적으로 정해준
것이 아니라,
“우리 직원들은 실제로
어떤 일을 반복하고 있을까?”
라는 질문에서부터
서비스가 설계된 것이에요.
사내 AI가 제대로 활용되려면
최신 기술을 넣는 것만큼
실제 업무를 얼마나 잘 이해하느냐가
중요하다는 것을 보여주는 사례라
할 수 있어요.
사내 검색부터 콘텐츠 제작까지
AI의 역할은 계속 넓어지고 있습니다.
이런 움직임이
특정 산업에만 나타나는 것은 아닙니다.
bhc와 아웃백 등을 운영하는 다이닝브랜즈그룹은
전 임직원을 위한 AI 플랫폼
‘다이나이(dinai)’를 구축했어요.
업무 질문과 문서 요약, 사내 문서 검색뿐 아니라
인사·복리후생 정보 확인, 뉴스 모니터링,
IT 문의, 이미지·영상 콘텐츠 제작까지
하나의 플랫폼 안에서 지원한다고 해요.
기업들이 직접
AI 업무 환경을 만드는 이유
사례는 조금씩 다르지만
기업들이 향하고 있는 방향은 꽤 비슷해요.
① 회사의 데이터를 안전하게 활용하고
② 흩어진 지식과 정보를
AI가 찾을 수 있게 만들고
③ 반복 업무는 자동화하고
④ 실제 업무 프로세스 안에서
AI가 함께 일하게 하는 것
결국 핵심은
‘좋은 AI 모델을 하나 도입하는 것’보다
우리 회사에서 AI가 무엇을 알고
어떤 일을 할 수 있어야 하는지
설계하는 것에 가깝습니다.
ChatGPT 하나 연결하면
사내 AI가 되는 걸까요?
여기서 한 가지
오해하기 쉬운 부분도 있어요.
사내 AI 플랫폼은
단순히 ChatGPT와
비슷한 채팅 화면을 만드는 것과는
조금 다릅니다.
가령 회사 내부에는
업무 매뉴얼도 있고,
제품 데이터도 있고,
보고서와 회의록도 있고,
ERP나 CRM 같은 업무 시스템도 있죠.
AI가 실제 업무에 도움이 되기 위해서는
필요한 데이터를 찾아 답변하고,
권한에 따라 볼 수 있는 정보를 구분하고,
때로는 다른 업무 시스템과 연결되어
다음 행동까지 수행해야 합니다.
그래서 기업용 AI에서는
AI 모델 자체보다
‘무엇과 연결되어 있는가’가
점점 중요해지고 있습니다.
결국 중요한 건
우리 회사에는 어떤 AI가 필요한가?
모든 기업이 서울우유 GPT나
Food AI 360처럼
큰 플랫폼부터 만들 필요는 없어요.
오히려 시작은
훨씬 작을 수 있습니다.
매번 사내 문서를
찾아 헤매고 있다면
사내 지식검색 AI부터,
반복해서 보고서를
만들고 있다면
리포트 자동화 AI부터,
고객 문의가
많이 쌓이는 기업이라면
상담·응대 AI부터,
마케팅 데이터를
매번 사람이 취합하고 있다면
데이터 분석과 인사이트 도출 AI
부터 시작할 수도 있어요.
중요한 것은
“요즘 AI가 유행하니까 무엇을 만들까?”
가 아니라
“우리 회사에서 가장 많은 시간이
반복해서 쓰이는 일은 무엇일까?”
를 먼저 찾는 것이에요.
우리 회사에도
‘일하는 AI’가 필요하다면
소이정은 AI를 단순한 기능이 아니라,
기업의 실제 업무와
데이터를 더 잘 연결하는 방법으로 바라봅니다.
반복되는 업무가 있다면
AI를 새로 도입하기보다
지금의 일하는 방식을 AI와
함께할 수 있도록 바꿔보는 것
부터 시작해볼 수 있어요.
기업들의 AI 활용은
앞으로 또 어떻게 달라질까요?
소이정도 계속 지켜보면서
다음에는 더 재미있는
디지털 소식으로 찾아올게요! :)
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