AI 통합: 회사 시스템 속 ChatGPT, Claude, Gemini

Mesterséges Intelligencia Központ Kft.는 부다페스트의 소프트웨어 개발 회사입니다. OpenAI(ChatGPT), Anthropic(Claude), Google(Gemini)의 언어 모델을 기업의 시스템에 연결합니다. 인공지능으로 존재하는 모든 것을 연결합니다.

핵심: 언어 모델은 API를 통해 기존 시스템의 일부가 되며, 그 결과는 직원들이 작업하는 곳인 CRM, ERP, 온라인 쇼핑몰이나 이메일 프로그램에 들어갑니다. 모델은 별도의 계층에 두므로 서비스 제공업체를 교체할 수 있고, 모델에는 작업에 필요한 데이터만 전달됩니다.

AI 통합이란 무엇입니까?

직원들이 텍스트를 복사해 넣고 다시 복사해 가는 또 하나의 창을 뜻하지 않습니다. 언어 모델은 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 기존 시스템의 일부가 됩니다. 작업에 필요한 데이터를 받아 자신이 잘하는 일, 즉 추출, 요약, 분류, 번역, 문장 작성을 수행하고, 그 결과는 직원들이 작업하는 곳인 CRM, ERP, 온라인 쇼핑몰이나 이메일 프로그램에 들어갑니다. 이것이 단계별로 어떻게 구축되는지는 회사 시스템을 인공지능으로 어떻게 연결합니까? 글에서 보여 드립니다.

모델이 답변만 하는 것이 아니라 기록, 전송, 예약 같은 단계까지 실행해야 한다면, 그것은 이미 AI 에이전트입니다. 이에 관해서는 AI 챗봇과 AI 에이전트 페이지에서 다룹니다.

어디에 활용할 수 있습니까?

분야	예시
문서	청구서, 계약서, 납품서의 데이터 추출 및 대조
이메일	수신 메일의 분류와 전달, 담당 직원을 위한 답장 초안
CRM 및 ERP	고객 이력 요약, 견적서 문구 작성, 일상적인 말로 데이터에 질문하기
온라인 쇼핑몰	상품 설명, 번역, 더 정확한 검색, 고객 지원 답변
사내 지식	규정, 매뉴얼, 과거 프로젝트로 만든, 직원들이 질문할 수 있는 지식 베이스

업무 시스템에 내장된 AI에 관해서는 업무용 소프트웨어 페이지에서, 여러 시스템에 걸친 자동화된 프로세스에 관해서는 프로세스 자동화 페이지에서 보실 수 있습니다.

모델은 교체할 수 있습니다

언어 모델은 빠르게 발전합니다. 오늘 적합한 선택이 나중에도 그대로 적합하다는 보장은 없습니다. 그래서 모델을 별도의 계층에 둡니다. 프롬프트, 데이터 접근, 품질 측정은 회사의 시스템 안에 있고, 제공업체(OpenAI, Anthropic 또는 Google)는 시스템을 다시 작성하지 않고도 교체할 수 있습니다. 모든 교체는 실제 운영에 반영하기 전에 회사 자체의 사례로 측정합니다.

데이터 보호: 어떤 데이터가 어디로 갑니까?

AI 통합은 데이터 처리이기도 하므로, 설계의 첫 질문은 어떤 데이터가 회사 시스템 밖으로 나가도 되는가입니다. 저희가 주의하는 점은 다음과 같습니다.

데이터 최소화: 작업에 필요한 데이터만 모델에 전달하며, 개인정보는 가능한 한 가리거나 가명 처리합니다.
제공업체의 약관: 모델 제공업체가 비즈니스 API로 들어온 데이터를 어디에 얼마 동안 보관하는지, 그리고 이를 모델 학습에 사용하는지 확인합니다.
계약: 모델 제공업체는 일반적으로 데이터 처리자이므로 데이터 처리 계약이 필요하며(GDPR 제28조), 위험도가 높은 데이터 처리에는 데이터 보호 영향 평가도 필요합니다(GDPR 제35조).
권한과 로그: 모델은 질문한 사용자가 볼 수 있는 것만 보며, 누가 무엇을 질문했는지 추적할 수 있습니다.

이 내용은 정보 제공을 위한 것이며 법률 자문이 아닙니다. 최종적인 규정 준수 여부는 데이터 보호 책임자나 변호사에게도 확인하시는 것이 좋습니다. 규칙 원문: EUR-Lex의 일반 데이터 보호 규칙(GDPR). AI가 챗봇으로 고객과 대화한다면, 투명성 및 데이터 보호 규정은 AI Act와 GDPR: 기업용 챗봇에서 무엇에 주의해야 합니까? 글에서 체크리스트와 함께 정리합니다.

AI 통합은 어떻게 진행됩니까?

무료 첫 상담: 어떤 일을 기계에 맡기고 싶으신지, 데이터가 어떤 시스템에 있는지 확인합니다.
실제 샘플을 바탕으로 한 요구사항 분석: 필요에 따라 익명화한 회사 자체의 문서와 이메일로 모델이 무엇을 할 수 있고 어디에서 실수하는지 확인합니다.
규모 측정과 견적: 개발 규모를 COSMIC 기능점수로 측정하고, 이를 바탕으로 견적과 일정을 작성합니다.
단계별 개발: 시스템 연결, 권한, 로그 기록, 품질 측정을 정기적인 시연과 함께 진행합니다.
인도와 운영: 소스 코드와 이용 권리는 계약으로 정합니다. 인도 후에는 모델의 작동 상태 모니터링을 포함해 운영과 유지보수도 맡습니다.

저희의 사례

저희도 이렇게 일합니다. 저희 홈페이지에서는 Claude 언어 모델로 작동하는 AI 어시스턴트가 게임을 지켜봅니다. 중요한 순간에 대략 1–2초 안에 반응하고, 게임의 14개 언어로 방문자와 대화합니다. 게임의 풍경 요소와 장애물은 자체 제작 라인이 만듭니다. 언어 모델이 기획하고, 생성형 이미지 모델이 그리며, 프로그램이 결과를 검사하고, 채택 여부는 사람이 결정합니다.

자주 묻는 질문

네, 그렇게 설계한다면 가능합니다. 데이터 최소화, 데이터 처리 계약, 적절한 제공업체 약관, 권한 관리, 로그 기록을 갖추면 됩니다. 특정 데이터 처리가 규정에 맞는지는 목적과 데이터에 따라 다르며, 이 내용은 정보 제공을 위한 것이지 법률 자문이 아닙니다.

어떤 모델을 선택합니까?

작업에 따라 다릅니다. 저희의 기준은 헝가리어 텍스트의 품질, 작업의 성격(텍스트, 문서, 이미지), 속도, 사용료, 데이터 처리 조건, 가용성입니다. 후보 모델을 회사 자체의 사례로 시험해 보고, 측정된 결과를 바탕으로 제안합니다. 모델은 교체할 수 있으므로 나중에 결정을 바꿀 수도 있습니다.

AI가 자사 문서를 바탕으로 답변할 수 있습니까?

네. 이 방법을 RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)라고 합니다. 시스템이 먼저 회사 문서에서 질문과 관련된 부분을 찾고, 모델은 그 내용을 바탕으로 출처를 밝혀 답변합니다. 헝가리어 문서와 헝가리어 질문에도 작동합니다. 자세한 내용은 AI 챗봇과 AI 에이전트 페이지에서 보실 수 있습니다.

고객 측에서는 무엇을 준비해야 합니까?

명확하게 정의된 목표: 어떤 업무를 더 빠르게 또는 더 정확하게 만들고 싶은지.
실제 샘플 몇 가지(문서, 이메일, 질문), 필요에 따라 익명화한 것.
연결할 시스템의 테스트 환경이나 인터페이스에 대한 접근 권한.
프로세스를 잘 아는 담당자 한 명.
어떤 데이터를 모델에 보내도 되는지에 대한 결정.

가격은 무엇에 따라 달라집니까?

두 부분으로 이루어집니다. 개발 비용은 기능 규모에 따라 정해지며, 기능 규모는 COSMIC 기능점수(ISO/IEC 19761)로 측정합니다. 실행 비용은 모델 제공업체의 사용량 기반 요금으로, 처리한 텍스트의 양(토큰 수)에 비례합니다. 이 비용은 설계 단계에서 추정하고, 모델을 선택할 때도 고려합니다. 자세한 내용은 비용 산정 페이지에 있으며, 문의 사항이 있으시면 연락처 페이지에 안내된 연락처로 메시지를 보내 주시기 바랍니다.