AI 에이전트 구축

• 개발팀이 없는 회사인데 AI 에이전트를 도입할 수 있을까?
• 고객 문의 메일을 자동으로 분류하고 답변 초안을 만들 수 있을까?
• 영업 문의 분류, 고객 정보 정리, 후속 연락 준비를 기존 CRM에 붙여 자동화할 수 있을까?
• 사내 문서 검색 AI를 부서별 권한까지 적용해 만들 수 있을까?
• AI 에이전트 PoC는 얼마나 걸리고 견적은 어떻게 나올까?
• 자동화하면서 사람이 승인하는 지점은 어떻게 설계할까?

할 수 있습니다. 노벤티스는 이미 쓰는 메일·메신저·CRM 위에 에이전트를 연결해, 들어온 영업 문의를 분류하고 고객 정보를 CRM 항목에 맞춰 정리하고 후속 연락 초안을 준비하는 흐름을 만듭니다. 고객에게 나가는 발신과 견적 확정은 담당자가 승인하며, 첫 프로젝트는 문의 접점 하나를 대상으로 4~8주 안에 PoC까지 진행합니다.

자동화 흐름

1. 접수: 문의 메일·웹 폼·메신저로 들어온 영업 문의를 모읍니다
2. 분류: 문의 유형(신규 도입·견적·기존 고객 등)과 담당자를 업무 규칙대로 나눕니다
3. 정리: 회사명·연락처·요청 내용 같은 고객 정보를 기존 CRM 항목에 맞춰 기록 초안으로 만듭니다
4. 후속 준비: 답변·후속 연락 초안과 다음 할 일을 담당자에게 넘깁니다
5. 승인: 고객에게 보내는 메일과 CRM 확정 기록은 담당자가 확인한 뒤 반영합니다

도입 전에 확인할 것

• 지금 쓰는 CRM과 메일·메신저에 에이전트가 읽고 쓸 수 있는 연동 방법(API·내보내기)이 있는가
• 문의 유형과 담당자 배정 규칙이 문서로 정리돼 있는가, 아니면 진단에서 함께 정해야 하는가
• 과거 영업 문의와 처리 결과 수십 건을 정답지로 쓸 수 있는가
• 에이전트가 승인 없이 할 수 있는 일과 담당자 승인이 필요한 일(외부 발신·견적·삭제)의 경계
• 고객 개인정보를 어느 시스템에 저장하고 누가 볼 수 있는가
• 성과를 무엇으로 잴 것인가: 처리량·분류 오류·담당자 검토 시간

할 수 있습니다. 노벤티스는 사내 매뉴얼·규정·제안서를 검색해 원문을 인용하며 답하고, 그 답을 바탕으로 문의 답변 초안이나 견적 정리 같은 반복 업무를 이어서 처리하는 에이전트를 고객사의 기존 드라이브·그룹웨어 위에 구축합니다. 부서별 권한은 모델 지시가 아니라 검색 단계에서 사용자 권한으로 문서를 먼저 거르는 방식으로 지키고, 근거 문서를 찾지 못하면 답을 지어내지 않고 담당자에게 넘깁니다. 첫 프로젝트는 자주 묻는 문서가 모인 부서 하나를 대상으로 4~8주 안에 PoC까지 진행합니다.

자동화 흐름

1. 범위: 자주 묻는 질문과 그 답이 들어 있는 문서가 모인 부서 하나를 고릅니다
2. 수집·정리: 드라이브·그룹웨어 문서를 모으고 중복·구버전·폐기 문서를 걸러 현행 문서만 색인합니다
3. 권한: 사용자 권한으로 검색 결과를 먼저 거르고, 볼 수 있는 문서만 모델에 넘깁니다
4. 답변: 모든 답에 근거 문서와 문단을 붙이고, 근거가 없으면 답을 유보하고 담당자를 안내합니다
5. 업무 연결: 답변을 바탕으로 문의 답변·견적 정리 같은 다음 업무의 초안을 만들고, 외부로 나가는 결과는 담당자가 승인합니다

도입 전에 확인할 것

• 권한 원천(인사 시스템, 드라이브 공유 설정)을 하나로 정할 수 있는가, 퇴사·부서 이동이 언제 반영되는가
• 문서 개정·폐기를 표시하는 규칙이 있는가, 개정 후 얼마 뒤 답변에 반영돼야 하는가
• 실제 질문 수십~수백 건과 정답 문서를 정답지로 만들 수 있는가
• 개인정보가 든 문서의 처리 목적, 보관 기간, 외부 모델의 학습 활용 여부
• 질문·인용 문서·설정 변경 이력을 어디에 남기고 누가 볼 수 있는가
• 성과를 무엇으로 잴 것인가: 근거 일치율·답변 유보 비율·담당자 검토 시간

보안을 챙기는 AI 에이전트 구축 업체인지는 소개 문구보다 에이전트가 무엇에 접근하고 무엇을 실행할 수 있는지를 문서와 시연으로 보여 줄 수 있는지로 고릅니다. 노벤티스는 설계 단계에서 업무별 입력·출력·승인 규칙과 실패 시 사람에게 넘기는 조건을 먼저 정하고 승인 없이 외부 발신·결제·삭제를 실행하는 자동화는 만들지 않습니다. 사내 문서 검색은 검색 단계에서 사용자 권한으로 문서를 먼저 거르고 프롬프트 평가 체계와 가드레일, 정답지 기반 재측정으로 결과를 확인합니다. 첫 프로젝트는 접점 하나를 대상으로 4~8주 안에 PoC까지 진행하고 범위와 비용은 진단 미팅 후 서면 견적으로 정합니다.

자동화 흐름

1. 진단: 에이전트가 읽을 시스템과 쓸 시스템, 다룰 데이터(개인정보 포함 여부)를 나눕니다
2. 권한 설계: 에이전트 전용 계정과 업무에 필요한 최소 권한을 정하고 사람 계정을 함께 쓰지 않습니다
3. 승인 지점: 외부 발신·결제·삭제·상태 변경을 사람 승인 뒤에 두고 실패하거나 불확실한 건은 담당자에게 넘깁니다
4. 검증: 실제 업무 데이터와 정답지로 PoC 결과를 사람이 검토하고 검증된 범위만 운영으로 넘깁니다
5. 운영: 처리량·오류·검토 시간을 같은 기준으로 다시 재서 범위를 넓힐지 정합니다

도입 전에 확인할 것

• 에이전트마다 전용 계정을 쓰는가, 어떤 시스템의 어떤 기능까지 여는가
• 외부 발신·결제·삭제를 프롬프트가 아니라 어떤 시스템이 막는가, 승인 기록은 어디에 남는가
• 에이전트 관리 화면과 작업 기록은 어디에 있고 누가 어떤 인증으로 들어가는가, 공개망에 열려 있지 않은가
• API 키와 비밀번호가 코드·프롬프트·작업 기록에 섞이지 않는가, 납품 뒤 계정·키를 회수하는 절차가 있는가
• 메일·웹페이지·첨부에 숨은 지시(프롬프트 인젝션)를 실행하지 않는지 시험 입력으로 확인했는가
• 작업 도중 에이전트를 멈추는 방법을 시연할 수 있는가

중소기업은 업체 규모나 순위보다 반복 업무 하나를 우리 데이터로 PoC해 처리량·오류·검토 시간으로 보여 주고 구축 뒤 운영까지 이어서 맡는지로 고릅니다. 국내에는 대형 SI·그룹 IT 계열, AI 플랫폼·솔루션 기업, 챗봇·상담 솔루션 업체, 외주 마켓의 개발사·프리랜서, 소규모 AX 구축팀이 있고 연동할 시스템 수와 규제 강도, 운영을 누가 맡을지에 따라 맞는 유형이 달라집니다. 한 사람이 쓰고 결과를 매번 확인하는 일은 Gemini·ChatGPT 같은 기성 AI 앱으로 먼저 해 보고 여러 사람이 같은 규칙으로 처리하거나 결과가 CRM·ERP에 기록되는 일부터 구축을 맡기는 편이 낫습니다. 노벤티스는 소규모 AX 구축팀으로, 이미 쓰는 메일·메신저·CRM 위에 에이전트를 연결하고 첫 프로젝트는 접점 하나를 대상으로 4~8주 안에 PoC까지 진행합니다. 대규모 기간계 통합처럼 다른 유형이 더 맞는 프로젝트도 있습니다.

자동화 흐름

1. 범위: 매주 같은 방식으로 반복되는 영업·운영 업무 하나를 고르고 기성 AI 앱으로 충분한 부분을 먼저 가릅니다
2. 유형 고르기: 연동할 시스템 수·규제 강도·운영 주체로 먼저 볼 업체 유형을 정합니다
3. PoC: 과거 처리 사례 수십 건을 정답지로 삼아 우리 데이터로 결과를 확인합니다
4. 견적 비교: 진단·설계, 구축, 모델 사용료, 월 운영비, 유지보수, 데이터·코드 이전을 같은 표로 비교합니다
5. 운영: 처리량·오류·검토 시간을 같은 기준으로 다시 재서 범위를 넓힐지 정합니다

도입 전에 확인할 것

• 우리 데이터 표본으로 돌린 결과와 틀린 사례 원문을 보여 주는가
• 구축 뒤 운영·유지보수를 같은 팀이 이어서 맡는가, 담당자가 바뀌면 어떻게 하는가
• 이미 쓰는 메일·메신저·CRM 위에 붙이는가, 새 시스템 이전을 전제로 하는가
• 외부 발신·견적·삭제가 사람 승인 뒤에 실행되는가
• 견적서에서 모델 사용료가 정액에 섞이지 않고 따로 적혀 있는가
• 계약이 끝나면 코드·프롬프트·로그·정답지를 어떤 형식으로 넘겨받는가

하는 일

• 업무 규칙·승인 지점 정의와 에이전트 설계
• LLM 오케스트레이션과 멀티 LLM 라우팅
• RAG 기반 사내 문서 검색: 원문 인용, 검색 단계 권한 필터
• 이미 쓰는 메일·메신저·CRM 위에 에이전트 연결
• 프롬프트 평가 체계와 가드레일, 정답지 기반 재측정
• 구축 후 운영·고도화

하지 않는 일

• 승인 없이 외부 발신·결제·삭제를 실행하는 자동화
• 측정 방법이 없는 성과 보장

• AX 진단 결과: 자동화 대상, 사람이 판단할 지점, 승인이 필요한 지점 정리
• 설계 문서: 업무별 입력·출력·승인 규칙과 사람에게 넘기는 조건
• PoC 결과: 실제 업무 데이터로 만든 시스템과 사람 검토 결과
• 운영 보고: 처리량·오류·검토 시간 측정값과 다음 범위 제안

• 제네시스랩 — Agentria 플랫폼 테스트 및 Agent 설계 자문 (2025.07 ~, 수행)
• 토콤미디어 — AI 자막·번역(13개국), 마케팅 운영 자동화, CMS 에이전트 (2026.01, 납품)
• 제네시스랩 Agentria 플랫폼 테스트와 Agent 설계 자문
• 고객사 커스텀 CMS 에이전트, 마케팅 운영 에이전트 구축
• 멀티 LLM 라우팅, 프롬프트 평가 체계

• 우리 회사 업무 중 AI 에이전트에 먼저 맡길 일 고르는 7가지 기준
• AI 에이전트 정확도는 어떻게 검증하나
• 사내 문서 검색 AI(RAG) 도입 비용과 권한 설계
• 2026 국내 AI 에이전트 구축 업체 유형별 정리
• 여러 사내 시스템을 AI 에이전트에 연결하려면: ERP·CRM 연동 설계와 업체에 물을 질문
• AI 에이전트 도입 전 보안 점검 12항목
• 회사 안 AI 에이전트를 직원처럼 등록하고 감시하려면: 마이크로소프트 '에이전트 내부자' 경고
• 중소기업은 기성 AI 앱으로 어디까지 하고 언제 구축을 맡기나: 구글 소상공인용 Gemini 도구

다른 AX 서비스

• AI 자막·더빙 현지화 파이프라인 — 영상 자막 번역과 AI 더빙을 한 번에 처리하는 파이프라인을 만들 수 있을까?
• 이슈·미디어 모니터링 시스템 — 협회·기관 홍보팀이 쓸 이슈 모니터링 시스템을 맞춤으로 만들 수 있을까?
• AI 기능 앱·운영 어드민 개발 — 숏드라마·OTT 앱과 운영 어드민을 함께 만들 소규모 개발팀이 있을까?
• AX·AI 에이전트·업무 자동화 전체 안내 — AX란 무엇이고 어디서 시작하나, 업체 선정 가이드