AI 협업툴의 '생산성' 정의가 바뀌고 있다.
AI를 고르는 시대에서, AI가 스스로 고르는 업무 환경으로
� “AI를 도입했는데, 왜 일은 여전히 복잡할까?”
요즘 기업마다 생성형 AI를 도입하고 있습니다.
보고서 작성, 코드 리뷰, 마케팅 카피, 리서치 등 모든 직무에 AI를 붙여보는 시도가 이어지고 있죠.
그런데 이상하게도, AI를 쓰면 쓸수록 일은 더 복잡해졌다는 말이 나옵니다.
개발팀은 코딩에 강한 ChatGPT나 Claude Sonnet,
마케팅팀은 카피에 특화된 Gemini나 Opus,
리서치팀은 자료 탐색형 Grok이나 Perplexity…
직무마다 사용하는 모델이 다르다 보니 결국 ‘툴 관리’가 새로운 일이 되어버렸습니다.
이제 AI는 너무 많고, 업무는 오히려 더 분산되고 있습니다.
적합한 AI를 고르는 시간이, 일을 하는 시간보다 길어졌다는 말이 나올 정도예요.
� 우리 회사에는 이미 ‘답’이 있는데
문제는 여기에 그치지 않습니다.
회사 안에는 이미 수많은 지식자산이 쌓여 있습니다.
회의록, 제안서, 보고서, 매뉴얼, 노션, 드라이브 폴더들 속에는 팀의 노하우와 경험이 그대로 담겨 있죠.
하지만 대부분의 AI는 이 내부 문서를 모릅니다.
외부 데이터를 기반으로만 답변하기 때문에 ‘우리 조직의 맥락’과 동떨어진 결과를 내놓습니다.
그래서 매번 문서를 열고 → 검색하고 → 복붙하고 → 적용하는 과정을 반복합니다.
이미 있는 답을 다시 찾는 비효율이 매일 쌓이는 겁니다.
인세븐은 묻습니다.
AI 협업툴의 진짜 생산성은 어디에서 오는가?
이렇게 답할 수 있겠습니다.
AI가 스스로 연결하고, 기억할 때
인세븐 생산성 기능 1.
Auto Routing —
"AI가 스스로 가장 잘 답할 모델을 선택하다"
인세븐에는 17개의 언어모델이 탑재되어 있습니다.
Claude 4.1 Opus, Gemini 1.5 Pro, Grok 3종, GPT-4, Claude 3.5 등
각기 다른 성능과 개성을 가진 AI들이 한 공간에 모여 있습니다.
질문이 들어오면, 인세븐은 즉시 판단합니다.
“이건 분석형 질문이니까 Claude로.”
“이건 검색형이니까 Grok으로.”
“이건 기획형이니까 Gemini로.”
사용자가 직접 모델을 선택할 필요가 없습니다.
AI가 스스로 가장 적합한 언어모델로 자동 라우팅합니다.
인세븐 생산성 기능 2.
RAG —
"조직의 문서를 직접 참조하여 답한다"
AI가 진짜 똑똑해지는 순간은 ‘내부 문서’를 이해하기 시작할 때입니다.
인세븐의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기능은 조직의 문서, 보고서, 회의록을 직접 참조해 업무 맥락에 맞는 답변을 생성합니다.
더 이상 문서를 열고, 검색하고, 복사해 붙이지 않아도 됩니다.
한 번의 질문으로 ‘우리 조직의 정보’를 바로 활용할 수 있습니다.
국내에도 많은 AI 협업툴이 있지만, 17개 언어모델 자동 라우팅 + RAG + 종량제
이 세 가지를 모두 갖춘 제품은 아직 없습니다.
AI 기능을 ‘탑재’하는 시대는 끝났습니다.
이제는 AI가 ‘스스로 판단하고 연결하는 시대’입니다.
그 시작점이 바로 인세븐(IN7) 입니다.
▼인세븐 30일 무료체험하기
정리
AI 협업툴의 경쟁은 이제 기능이 아니라 ‘이해력’의 싸움입니다.
얼마나 사람의 언어를 잘 이해하고, 조직의 지식을 기억하느냐가 곧 생산성의 기준이 되죠.
인세븐이 말하는 생산성은 더 많은 기능이나 빠른 응답이 아닙니다.
“AI가 스스로 일의 맥락을 이해하고, 사람이 일에만 집중할 수 있게 하는 것.”
인세븐은 그 변화를 가장 먼저 현실로 만들고 있습니다.
AI가 스스로 연결하고 기억하는 협업, 그 시작이 인세븐 IN7 입니다.
