아우디, AI 챗봇으로 구현한 조직의 지식관리 솔루션
안녕하세요,
기업의 AI 활용 전략을 소개하는 디피니트입니다.
오늘은 아우디가 도입한 지식관리 솔루션을 살펴보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. 아우디의 내부 챗봇 도입 목적
1) 아우디의 RAG 기반 AI 챗봇 구현 및 도입 배경
아우디는 글로벌 자동차 제조기업으로서 방대한 양의 기술 정보, 생산 데이터, 그리고 업무 프로세스를 보유하고 있습니다. 이러한 정보를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 경쟁력 향상에 핵심적인 요소입니다. 하지만 다음과 같은 불편함을 겪고 있었습니다.
아우디가 성장하면서 겪게 된 내부 지식 관리의 어려움을 다음과 같습니다.
1) 정보 찾기의 어려움
: 회사가 커지면서 문서와 정보가 너무 많아져 필요한 것을 찾기 힘들어졌습니다.
: 마치 도서관에 책이 너무 많아 원하는 책을 찾기 어려운 상황과 비슷합니다.
2) 정보 업데이트 문제
: 문서들을 최신 상태로 유지하기가 어려워졌습니다.
: 옛날 정보와 새로운 정보가 섞여 있어 혼란스러워졌습니다.
3) 정보의 분산
: 하나의 주제에 대한 정보가 여러 문서에 흩어져 있었으며, 마치 퍼즐 조각을 여기저기서 찾아 맞춰야 하는 것처럼 번거로워졌습니다.
4) 교육 훈련의 어려움
: 이런 문제들 때문에 직원들을 교육하고 훈련시키는 것이 더 어려워졌습니다.
5) 시간 낭비
: 개발자들이 질문할 때마다, 답변을 찾기 위해 여러 문서를 뒤져야 해서 시간이 많이 걸렸으며, 이로 인해 일의 효율성이 떨어지고, 고객 응대가 늦어지는 문제가 생겼습니다.
이러한 문제들은 회사가 커지면서 자연스럽게 발생할 수 있는 것들이지만, 해결하지 않으면 회사의 성장을 방해할 수 있는 중요한 이슈입니다.
때문에 조직내 지식과 정보를 효율적으로 관리하고 아래의 목표들을 달성하고자 도입하였습니다.
⦁ 데이터 접근성 향상
: 챗봇은 수백만 건의 사내 문서를 쉽게 검색하고 접근할 수 있게 해줍니다.
⦁ 업무 효율성 증대
: 직원들은 복잡한 시스템에 접속하는 대신, 챗봇과의 대화로 빠르게 정보를 얻을 수 있습니다.
출처 : AWS2) 아우디의 지식 관리 챗봇의 기술적 특징
아우디의 지식 관리 챗봇은 다음의 기술이 활용되었습니다.
⦁Amazon SageMaker 활용
: 이 서비스를 통해 ML 모델을 쉽고 빠르게 구축, 훈련, 배포할 수 있습니다.
⦁ RAG 기술 적용
: 대규모 언어 모델(LLM)의 답변을 사내 지식 베이스와 결합하여 정확한 답변을 제공합니다.
⦁ 외부 지식 베이스 활용
: 아우디가 특별히 정의한 외부 기반 지식 베이스에서 관련 항목을 검색하여 답변의 정확도를 높입니다.
출처 : AWS다음으로 지식 관리 챗봇이 제공하는 구체적인 기능들을 살펴보겠습니다.
02. 지식 관리 챗봇의 기능들
RAG기반의 지식 관리 챗봇은 아래 기능들을 제공합니다.
1) 신속한 정보 검색
￭ 즉각적인 응답
: 사용자가 질문을 입력하면 몇 초 내에 관련 정보를 제공합니다. 예를 들어, 특정 프로젝트의 진행 상황이나 과거 위험 평가 보고서를 요청할 경우, 챗봇은 관련 문서를 신속히 검색해 제공합니다.
￭ 다양한 정보 유형 지원
: 프로젝트 문서, 위험 평가 보고서, 직원 연락처, 기술 매뉴얼 등 다양한 형식의 데이터를 빠르게 찾아내어 업무 속도를 높입니다.
2) 정확성 중심의 응답
￭ 검증된 데이터 기반
: 챗봇은 아우디의 내부 데이터베이스와 지식 베이스를 활용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 답변만 제공합니다. 예를 들어, 생산 공정에서 발생한 특정 문제에 대한 해결책을 요청하면, 검증된 프로세스 문서나 품질 관리 데이터를 기반으로 답변합니다.
￭ 추측 배제
: 불확실하거나 모호한 정보를 제공하지 않으며, 이는 잘못된 의사결정을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.
4) 외부 데이터베이스 활용
￭ 최신 정보 통합
: 아우디가 정의한 외부 데이터베이스(예: 산업 동향 보고서, 규제 변화 자료 등)를 검색하여 최신 정보를 제공합니다. 예를 들어, 전기차 배터리 기술에 대한 질문에는 최신 연구 결과와 규제 정보를 포함할 수 있습니다.
￭ 광범위한 데이터 접근성
: 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터를 결합하여 보다 포괄적이고 풍부한 답변을 생성합니다.
5) 맞춤형 정보 소스
￭ 기업 특화 설정
: 아우디는 각 부서나 프로젝트의 필요에 따라 참조할 데이터베이스를 사전에 정의할 수 있습니다. 예를 들어, R&D 팀은 최신 특허 데이터베이스를 우선적으로 참조하도록 설정할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 설정을 통해 기업 특성에 적합한 정보를 제공하며, 직원들의 업무 효율성을 극대화합니다.
출처 : AWS03. 지식 관리 챗봇 도입 영향
그럼 지식관리 챗봇 도입을 통해 조직은 어떤한 긍정적 영향을 받고 있는지 알아보겠습니다.
1) 내부 커뮤니케이션 개선
아우디는 RAG기반 지식 관리 챗봇을 도입하여 사용자 질문의 의미를 정확히 파악해 정확한 답변을 신속하게 제공하는 환경을 구축했습니다. AI기반 의미 검색 기술을 활용하여 질문의 의미와 맥락에 따라 가장 관련성 있는 결과를 찾아내는 기술이 도입되었고 이는 부서간 커뮤니케이션의 질을 크게 향상시켰습니다.
또 직원들 간의 정보 교환 생태계를 더욱 효율적으로 구축하였으며 업무 흐름을 방해하는 요소들을 크게 개선합니다.
2) 생산성 및 효율적 의사결정 향상
챗봇의 신속하고 정확한 응답은 직원들의 생산성을 높였으며 이는 업무 결과물의 질적 향상을 이뤄내고 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 기반의 인사이트를 제공하여 의사 결정 과정에서 중요한 요소들을 제공하고 있습니다.
3) 지식 사일로 해체 및 비용 절감
조직 내 존재하는 지식 사일로를 효과적으로 제거하고 있습니다. 지식 사일로는 조직 내에서 부서나 팀들이 서로 고립되어 정보를 공유하지 않고 자신의 이익만을 추구하는 현상을 의미합니다.
과거에는 부서 간 벽으로 인해 중요한 정보가 특정 부서에 갇혀 있었다면, 챗봇을 통해 모든 직원이 회사의 지식을 자유롭게 공유하고 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 마치 회사 전체가 하나의 거대한 두뇌처럼 작동하는 것과 같습니다.
직원들은 이제 복잡한 내부 시스템을 뒤지거나 여러 동료에게 문의할 필요 없이, 챗봇 하나로 필요한 정보를 몇 초 만에 얻을 수 있게 되었습니다.
결과적으로 회사의 전체 생산성을 크게 향상시켰습니다. 불필요한 회의와 반복적인 문의 과정이 줄어들면서, 직원들은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 나아가, 프로젝트 기간 단축, 회의 시간 단축, 문서 검색 시간 단축 등은 비용 절감 효과를 가져왔습니다.
오늘 챗봇을 활용한 아우디의 지식 관리 솔루션 도입 사례를 살펴보았는데요.
혹시 여러분들의 회사에서도 지식관리가 제대로 되고 있는지 궁금하신가요?
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감사합니다.
