정보 종합이 가장 넓게 쓰인다 — 그런데 회사 정보는 어디에
OpenAI 논문이 60개 업무 유형으로 분류한 결과, 활성 사용자가 넓게 쓰는 용도 상위에 주제 개요, 사실·수치 확인, 시장 조사, 정보 종합이 있습니다. 임원일수록 이 비중이 높습니다.
문제는 이 용도가 회사 밖 정보에는 잘 되지만 회사 안 정보에는 안 된다는 겁니다. "작년 이 고객에게 얼마에 제안했지", "이 경우 우리 규정이 뭐지", "지난번 같은 문제 어떻게 처리했지" — AI는 모릅니다. 회사 기억이 AI 손에 없으니까요.
그래서 직원들은 문서를 복사해서 개인 계정 채팅창에 붙입니다. 논문의 발견 3(신입이 가장 깊게 씀)이 실제로 일어나는 방식이 이겁니다. 그리고 그 과정에서 고객 정보가 개인 계정으로 흘러갑니다. 연결 방식을 회사가 정하지 않으면, 직원이 정합니다.
회사 기억 목록 20종 — 어디에 뭐가 있나부터
연결하기 전에 목록부터 적습니다. 대부분의 회사가 스무 종 중 절반은 "어딘가에 있긴 한데" 상태입니다.
| 묶음 | 기억 | 보통 있는 곳 |
|---|---|---|
| 기록 (6) | 회의록 · 이메일 · 채팅 · 보고서 · 프로젝트 기록 · 일정 | 노션·구글독스·카톡·메일함 |
| 규칙 (4) | SOP(업무 절차) · 규정 · 가격표 · FAQ | 파일 서버, 담당자 머릿속 |
| 판단 (4) | 과거 결정 · 결정 근거 · 성공 사례 · 실패 사례 | 대부분 없음 (있어도 흩어짐) |
| 관계 (3) | 고객 기록 · 거래처 기록 · 계약·견적 이력 | 엑셀·CRM·메일 |
| 제품·시장 (3) | 제품 기록 · 시장·경쟁 기록 · 연구·조사 기록 | PPT, 개인 폴더 |
"판단" 묶음이 비어 있는 회사가 가장 많고, 채웠을 때 효과가 가장 큽니다. "왜 그렇게 정했나"가 남아 있으면 같은 논의를 반복하지 않습니다. 이 묶음은 12편에서 다시 다룹니다.
연결 방식 세 가지 — 뭐가 다른가
| 기준 | 복붙 (개인 계정) | 사내 검색 | RAG (권한 기반 검색 + 답변) |
|---|---|---|---|
| 동작 | 직원이 문서를 복사해 채팅창에 붙임 | 키워드로 문서를 찾음, 읽는 건 사람 | 질문 → 권한 안의 문서만 찾음 → 그 문서 근거로 답 + 출처 |
| 권한 | 없음 — 붙이는 사람이 볼 수 있는 건 전부 나감 | 있음 | 있음 — 물어본 사람이 못 보는 문서는 답에 안 섞임 |
| 출처 | 없음 | 문서 자체 | 답마다 어느 문서 몇 번째 문단인지 |
| 최신성 | 붙인 그 순간 | 색인 주기 | 문서 갱신 시 자동 반영 + 오래된 문서 표시 |
| 결과물이 남는 곳 | 개인 계정 | — | 회사 시스템 (질문·답·출처 기록) |
| 맞는 회사 | 직원 1~2명, 민감 정보 없음 | 문서는 많은데 AI는 아직 | 고객·계약·규정 정보를 AI가 다뤄야 하는 회사 |
복붙을 금지하라는 게 아닙니다. 회사가 RAG를 안 만들면 복붙이 기본값이 된다는 겁니다. 셋 중 하나를 회사가 골라야 합니다.
권한 기반 검색 — 2편의 권한표가 여기서 작동합니다
RAG의 핵심은 "찾는다"가 아니라 "누가 물었느냐에 따라 다른 문서를 찾는다"입니다.
- 인사팀 직원이 "김○○ 연봉"을 물으면 인사 폴더에서 답이 나오고, 영업팀 직원이 같은 질문을 하면 "권한 없음"이 나옵니다.
- 대표가 "이번 달 미수금"을 물으면 정산 데이터에서 답이 나오고, 인턴은 자기 담당 고객분만 나옵니다.
- 같은 질문에 같은 모델이 답해도, 결과가 다릅니다. 문서 접근 권한이 다르니까요.
이걸 하려면 2편의 권한표 중 "데이터 접근" 줄이 문서 단위로 정리돼 있어야 합니다. 폴더별로 누가 보나 — 이미 대부분의 회사에 있는 규칙입니다. 그 규칙을 AI에게도 똑같이 적용하는 겁니다.
컨설턴트 시나리오 — 제안서 초안에 과거 제안서를 꺼내오기
컨설팅 회사가 새 제안서를 씁니다. 회사 기억을 연결하면 이렇게 됩니다.
- 질문: "제조업 고객, 재고 관리 개선 제안서 초안. 비슷한 과거 사례 참고해서."
- 검색: 이 직원이 볼 수 있는 폴더 안에서 "제조·재고" 태그 제안서 3건, 그 프로젝트 결과 보고서 2건, 관련 가격 규정 1건.
- 답: 초안 + 각 문단 옆에 "2025-03 A사 제안서 §3 참조", "가격 규정 v4 2항 참조".
- 사람: 초안을 읽고 고객 맞춤으로 고침. 출처가 있으니 "이 숫자 어디서 나왔지"를 안 물어도 됨.
- 남는 것: 이 제안서와 결과가 다시 회사 기억에 들어감. 다음 제안서의 재료.
다른 팀의 비공개 제안서는 검색 결과에 아예 안 나옵니다. 권한 안에서만 찾으니까요. 고객 응대 챗봇도 같은 구조입니다 — "우리 회사 데이터로"가 곧 이 연결입니다.
신선도와 출처 — 답을 믿을 수 있게 만드는 두 가지
- 출처 표시 — 답마다 어느 문서의 어느 부분인지 붙입니다. 사람이 검토할 때 원문으로 바로 갑니다. 출처 없는 답은 확인 비용이 더 듭니다.
- 오래된 문서 표시 — 가격표 v3가 v4로 바뀌었는데 v3를 근거로 답하면 사고입니다. 문서에 날짜와 버전이 있고, 답에 "이 근거는 8개월 전 문서"가 표시돼야 합니다.
둘 다 모델의 능력이 아니라 연결 방식의 설계입니다. 같은 모델로도 출처 없이 답하게 만들 수 있고, 출처를 붙이게 만들 수 있습니다. 마음컴퍼니는 붙입니다.
출처 — 논문이 말한 것 / 마음컴퍼니의 확장
- 논문이 말한 것: 기업 사용에서 주제 개요·사실 확인·정보 종합·시장 조사가 넓게(많은 사용자가) 쓰이며 임원 비중이 높음. 문서·기술 문서 작성이 가장 넓고 깊게 쓰임. (Chatterji et al., OpenAI 2026-08-11, 원문 PDF)
- 마음컴퍼니의 확장: 회사 기억 20종, 연결 방식 3비교, 권한 기반 검색, 출처·신선도 규칙, 컨설턴트 시나리오. 논문에 없는 저희 설계 방식입니다.
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