로컬 AI 도입 전, 사내 시스템 연동부터 체크하세요!
기업의 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌 필수가 된 지금, 각종 데이터와 내부 시스템을 효율적으로 연동하는 것은 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소입니다. 하지만 많은 기업들은 여전히 부서 간 데이터 단절, 시스템 간 호환성 부족 등으로 인해 업무 비효율과 리스크에 시달리고 있습니다.
이제는 단순한 IT 시스템을 넘어, ‘데이터 기반의 통합 운영’이 가능한 AI 연동 전략이 필요합니다.
이 글에서는 기존 시스템과의 연동이 중요한 이유, 그 어려움, 그리고 이를 해결할 수 있는 AI 솔루션까지
단계별로 살펴보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. 기존 시스템과 연동이 중요한 이유
기존 시스템과의 연동은 단순한 기능 향상을 넘어서, 조직 전체의 생산성과 미래 대응력을 강화하는 전략적 움직임입니다.
주요 이점은 다음과 같습니다.
1) 데이터 일관성 확보 및 프로세스 자동화
여러 시스템(예: ERP, 그룹웨어, CRM 등)에 분산된 데이터를 AI가 종합적으로 수집·관리하면,
데이터의 불일치나 중복 문제를 크게 줄일 수 있습니다.
이렇게 일관성 있게 정제된 데이터를 바탕으로, AI는 재고 확인·보고서 작성 등 반복적이고 표준화된 업무를 자동으로 처리합니다.
그 결과, 직원들은 단순 작업에서 벗어나 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다.
★ 2) 업무 효율성 증대 및 데이터 활용 극대화
AI를 활용해 대화만으로 여러 시스템의 데이터를 자유롭게 분석할 수 있으면, 기존에는 파악하기 어려웠던
데이터 분석과 인사이트를 쉽고 빠르게 도출할 수 있습니다.
예를 들어, 고객 정보와 판매 데이터를 통합 분석해 맞춤형 마케팅 전략을 수립하거나, 업무 프로세스를 최적화하여 업무 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다.
3) 시스템 통합을 통한 새로운 비즈니스 가치 창출
각 시스템이 유기적으로 연결되면, AI가 다양한 데이터를 융합해 새로운 서비스나 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다.
예를 들어, 생산 데이터와 고객 피드백을 결합해 제품 개선 아이디어를 자동 도출하거나, 실시간 데이터 기반의 신규 서비스를 개발하는 것이 가능합니다.
4) 지속 가능한 변화 대응력 확보
기업 환경이나 업무 방식이 변화하더라도, 시스템이 유연하게 연동되어 있으면 AI가 신속하게 적응할 수 있습니다.
또한, 새로운 시스템 추가나 기존 시스템 변경 시에도 확장성과 호환성을 유지할 수 있어, 장기적으로 안정적인 시스템 운영이 가능합니다.
즉, 로컬 AI가 제대로 작동하려면 기존 시스템과의 연동이 필수적입니다.
이 연동을 통해 데이터가 통합되고, 업무가 자동화되며,
새로운 비즈니스 가치가 창출되고,변화에도 유연하게 대응할 수 있습니다
02. 기존 사내 시스템들과 연동이 어려운 이유
AI를 기존 시스템과 연동하는 과정은 생각보다 복잡하며, 여러 가지 현실적 장애물이 존재합니다. 주요 원인을 전문가적 관점에서 이해하기 쉽게 정리하면 다음과 같습니다.
1) 데이터 사일로(Data Silo) 현상
기업 내 각 부서가 데이터를 독립적으로 관리하면서, 데이터가 서로 다른 포맷과 구조로 저장됩니다.
이로 인해 마케팅, 영업, 생산 등 부서 간 데이터 통합이 어렵고, AI가 필요한 정보를 한 곳에 모아 분석하기가 매우 까다로워집니다.
결국, 데이터 사일로는 AI 도입의 가장 큰 장애물 중 하나로 꼽힙니다.
★ 2) 복잡하고 무거운 데이터베이스 구조
많은 기업의 기존 시스템은 오랜 시간에 걸쳐 여러 번 확장·변경되면서, 데이터베이스 구조가 매우 복잡하고 방대해졌습니다.
테이블과 필드가 불필요하게 많거나, 서로 중복되는 정보가 여기저기 흩어져 있어 데이터 흐름을 한눈에 파악하기 어렵습니다.
이처럼 무거운 데이터베이스 구조에서는 필요한 정보를 추출하거나, AI가 실시간으로 데이터를 분석·연동하는 데 상당한 시간이 소요됩니다.
결국, 이러한 복잡성과 비효율성은 AI 연동의 속도와 품질을 크게 떨어뜨리는 원인이 됩니다.
3) 기술 인프라와 전문 인력의 부족
AI와 기존 시스템을 연동하려면 API 개발, 데이터 파이프라인 구축 등 고도의 기술 역량이 요구됩니다.
그러나 많은 기업, 특히 중소기업은 관련 인프라나 전문 인력이 부족해 연동 프로젝트가 지연되거나 실패하는 경우가 많습니다.
내부 개발 역량 부족과 개발 비용 부담도 주요 장애 요소로 작용합니다.
4) 조직 문화와 변화에 대한 저항
AI 도입과 시스템 연동은 기존 업무 방식의 변화를 요구합니다.
이 과정에서 직원들은 자신의 역할 변화에 대한 불안감이나, 새로운 시스템에 대한 거부감을 가질 수 있습니다.
특히 변화 관리가 제대로 이루어지지 않으면, 현업에서 조용한 저항이나 실제 활용 거부가 발생해 프로젝트 성공을 저해합니다.
이처럼 데이터 사일로, 복잡한 데이터베이스 구조, 기술·인력 부족, 조직 저항 등 복합적인 요인을 해결하지 못하면, AI 도입의 효과를 제대로 누리기 어렵다는 점을 유념해야 합니다.
03. 사내 시스템과 완벽하게 연동하는 AI
하지만, 고민을 덜어줄 수 있는 대안도 분명히 존재합니다.
디피니트의 다비스 챗봇은 ERP, MES, CRM 등 기존 사내 시스템과의 연동에 있어 자연스럽고 유연한 연결성을 자랑합니다.
먼저 다양한 시스템과 연동되어,
1) 데이터를 조회하고 분석하여 시각화하는 장면을 영상을 보여드릴게요.
2) 아래 영상은 조회한 데이터를 기반으로 보고서를 생성하는 장면입니다.
3) 마지막으로 데이터의 이상을 탐지하는 기능을 보여드릴게요.
복잡한 데이터 구조나 시스템별 포맷 차이에도 불구하고,
다비스는 API 통합과 직접 데이터베이스 매핑 방식을 통해
각종 데이터를 효율적으로 추출·통합합니다.
이 과정에서 데이터 사일로를 해소하고, 실시간 데이터 연동 및 자동화가 자연스럽게 이루어집니다.
또한, 다비스는 최신 자연어 처리 기술을 활용해 사용자가 일상 언어로 질문하면 이를 자동으로 SQL 쿼리로 변환해 줍니다.
IT 부서의 지원 없이도 현업 직원이 직접 필요한 정보를 실시간으로 조회·분석할 수 있어,
시스템 연동의 진입장벽이 현저히 낮아집니다.
이처럼 다비스 챗봇은 기존 시스템과의 연동 과정에서 불필요한 복잡함이나 거부감을 최소화하고,
누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다.
실제로 다양한 산업 현장에서 실시간 데이터 통합 및 분석, 반복 업무 자동화, 데이터 기반 의사결정 등 업무 전반에 걸쳐 실질적인 혁신 효과가 나타나고 있습니다.
마무리
지금까지 살펴본 것처럼, AI가 제 역할을 제대로 하려면 기존 시스템과의 연동이 반드시 선행되어야 합니다.
연동이 잘 되어야만 원하는 데이터를 찾을 수 있고, 업무를 자동화할 수 있으며, 업무 환경의 자동화하여 생산성을 극대화할 수 있습니다.
디피니트의 로컬 AI 솔루션 ‘다비스(DARVIS)’는 이러한 연동 문제를 빠르게 해결하고,
여러분의 조직이 AI 기반 업무 혁신을 실현할 수 있도록 도와줍니다.
지금까지 디피니트였습니다.
감사합니다.
