AI 비서 '미소'
'미소'는 사내 IT 프로젝트 관련 문서와 기술 정보를 지식화하고 개인화 하여, IT 기획서/보고서/제안서 관련 업무를 지원 합니다.
로컬 환경에서 Small Language Model을 이용하여 정보보안 걱정 없이 사용 가능 합니다.
AI 비서 '미소' 프로젝트 제안서
업무 효율과 생산성 향상을 위한 새로운 사내 AI 솔루션
지능형 문서 관리
'미소'는 사내 다양한 문서와 정보를 지식화하고 검색 및 활용을 가능 하도록 합니다. RFP, 제안서, 프로젝트 보고서 등 생산된 문서를 스캔하여 효율적으로 관리하고 검색할 수 있습니다. 또한, 문서 작성을 위한 템플릿과 가이드라인을 제공하여 업무 효율을 극대화할 수 있습니다. '미소'를 통해 팀원들은 빠르게 필요한 정보를 얻고 업무에 집중할 수 있습니다.
업무 생산성 향상
'미소'는 직원들의 업무 시간을 절약해 줍니다. 이메일 분류와 응답 초안 작성, 회의 일정 조율, 프로젝트 진행상황 보고서 자동 작성 기능을 제공합니다. 개발팀은 코드 작업이 빨라지고, 마케팅팀은 콘텐츠 제작 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
데이터 보안 강화
사내 서버에 직접 설치하여 데이터 유출 위험을 방지합니다. 중요 정보는 강력한 암호화와 보안 시스템으로 보호하며, 개인정보 관련 법규를 철저히 준수합니다. 내부 감사와 외부 보안 평가에서 높은 등급을 받을 수 있는 안전한 시스템입니다. 사내 서버에 설치된 SLM 기반으로 모든 정보는 내부망에서만 처리되고 이용 됩니다.
단계별 발전 계획
1단계: 소규모 테스트 운영 후 핵심 부서에 기본 기능 적용 2단계: 전체 회사로 확대 및 부서별 맞춤 기능 추가 3단계: 고객 프로젝트 연결 및 학습 기능 향상 최종: 자동화된 업무 시스템 완성 및 고객 맞춤형 상품 개발 현재 진행 중인 프로젝트에 '미소' 기술을 시범 적용 중이며, 기존 사내 시스템과의 연결 작업도 진행 중입니다.
Executive Summary
목표
AI 비서 '미소'로 사내 문서 업무 개선
사내 문서 및 정보 검색과 질의 응답
반복 문서 작업 자동화와 사내 지식 활용으로 직원 만족도와 생산성 향상
Gemma3 등 SLM 기반 서비스로 보안 강화와 데이터 기반 의사결정 체계 구축
접근
DX 사업본부에서 시범 운영 후 확대 방향 결정
초기 '미소' 기능 테스트와 사용자 의견 수집
소규모 테스트로 AI 기술 학습 및 경험 축적
다양한 AI 서비스를 직접 사용해보며 효과 확인
고객사 보안 요건과 회사 정보 보호를 위해 공개 AI 서비스 사용에 제한 존재
핵심 효과
문서 작업시간 50% 절감, 내부 전문가 육성, 제품화 기반 조성
연간 약 12,000시간 업무 시간 절약 예상 (직원당 월 5시간)
문서 품질 향상과 표준화로 기업 이미지 개선
문서 보안 강화 및 AI 활용 능력 확보로 디지털 혁신 가속화
고객사 AI 서비스와의 시너지
고객사 AI 서비스와 '미소' 개발 간 기술 호환성을 유지해 다음과 같은 시너지 효과를 만듭니다:
기술 표준화
고객사 서비스와 '미소'의 기술을 통일해 개발 효율 높이고 유지보수 비용 절감
지식 전이
'미소' 개발로 얻은 AI 노하우를 고객 프로젝트에 직접 적용해 품질 향상
실증 기반 제안
내부 검증 사례로 고객에게 실질적 가치와 투자 효과를 보여주어 제안 경쟁력 강화
'미소'는 이러한 접근과 시너지를 통해 단순 내부 도구를 넘어 회사의 AI 역량을 강화하고 사업 확장의 기반이 될 것입니다.
배경 및 필요성
최근 업무 환경에서 문서 작업과 정보 관리의 효율성이 경쟁력의 핵심 요소로, 제안/보고 업무에서 시간과 리소스 낭비가 심각한 문제로 대두되고 있습니다. AI 비서 '미소'의 도입을 통해 다음과 같은 문제 해결과 기회 창출이 가능합니다.
현재 문제점
제안서·보고서 작성에 주 평균 12시간 소요, 동일 문서 반복 작성, 정보 산재로 검색·재활용 비효율, 부서간 소통 비용 증가, 직원 만족도 저하 및 이직률 상승이 발생합니다.
AI 기술 도입 기회
GenAI 기술 상용화 성숙 및 도입 비용 감소, 내부 도입 경험과 성공 사례 축적, 6개월 내 투자 회수 가능, 경쟁우위 확보 등 업무 혁신의 기회를 제공합니다.
보안성 확보
사내 문서의 보안 요구사항 충족을 위해 Gemma3 등 Small Language Model(SLM) 기반으로 서비스 구현, 데이터 유출 위험을 최소화하고 고객사와 사내 개발 서비스의 보안을 강화합니다.
시너지 효과
현재 진행 중인 고객사 AI 서비스와 기술적 호환성 유지, 내부 검증 기술의 고객사 솔루션 개발 활용, 고객사 프로젝트 기술 컴포넌트의 '미소' 기능 향상 재사용이 가능합니다.
초기 단계에서는 DX 사업본부에서 프로토타이핑을 진행하고, 그 결과를 전사적으로 공유하여 효과성을 검증한 후 확대 적용 방향을 결정하는 단계적 접근법을 채택할 것입니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 조직 전체의 AI 역량 강화와 디지털 혁신 문화 조성에 기여할 것입니다.
솔루션 개요: AI 비서 '미소'
인공지능 기반 업무 지원 솔루션 '미소'는 사내 문서 작업 효율화와 정보 접근성 향상을 위해 설계되었습니다. 기업 내 산재한 데이터를 통합하고 자동화된 문서 생성으로 업무 생산성을 혁신합니다.
주요 기능
  1. 문서 기반 정보 추출 (제안서, RFP, 사규 등) - 핵심 내용 자동 요약 및 분석
  1. 자동 문서 생성(초안, 보고서) - 템플릿 기반 맞춤형 문서 작성 지원
  1. 도메인 인사이트 보고 - 산업별 특화 분석 및 트렌드 보고서 생성
  1. 사내 정책·인사 정보 조회 - 맞춤형 질의응답으로 복잡한 규정 쉽게 이해
  1. 과거 제안서/RFP 검색·참조 - 유사 프로젝트 지능형 검색 및 성공 요인 추출
  1. 최신 기술 동향 수집 및 요약 - 산업별 기술 트렌드 모니터링 및 일일 브리핑
각 기능은 사용자 피드백을 통해 지속적으로 개선되며, 부서별 특화 기능으로 확장 가능합니다.
시스템 아키텍처
  • 텍스트 파이프라인: OCR → 전처리 → RAG → LLM 추론 → 결과 검증
  • UI: Slack/Teams 챗봇, Web 대시보드, 모바일 앱 인터페이스
  • 데이터 저장소: 문서 벡터 DB, 기업 지식 그래프, 로그 분석 시스템
  • 보안 계층: 역할 기반 접근 제어, 데이터 암호화, 감사 로깅
  • 통합 모듈: ERP, CRM, 그룹웨어 연동 인터페이스
사내 문서의 보안 요구사항을 충족하기 위해 Gemma3 등 SLM(Small Language Model) 기반 서비스로 구현하여 데이터가 외부로 유출되지 않도록 설계했습니다.
기대 효과
  • 업무 효율성: 문서 작업 시간 50% 이상 단축
  • 정보 접근성: 사내 지식 검색 및 활용 75% 향상
  • 의사결정 지원: 데이터 기반 인사이트로 전략적 결정 지원
  • 직원 만족도: 반복 업무 자동화로 핵심 업무 집중 환경 조성
  • 지식 관리: 암묵지의 형식지화로 조직 지식 자산 축적
부서별 맞춤형 기능 확장을 통해 전사적 디지털 트랜스포메이션의 핵심 동력으로 활용 가능합니다.
프로토타이핑 및 검증 과정
DX 사업본부에서는 현재 고객사에 제안 중인 다양한 AI 기반 서비스를 직접 사용해 보면서 그 사용성과 효과성을 검증할 수 있는 기회로 활용할 계획입니다. 이 과정에서 참여 인원들은 AI 기술을 함께 학습하고 실무 경험을 쌓으며, 특히 사내 프로젝트 정보 맥락을 기반으로 한 챗봇 서비스는 별도의 복잡한 개발 없이도 우선적으로 업무에 효과적으로 활용할 수 있는 강점이 있습니다.
중장기 개발 타임라인 및 기술 호환성
1
2025년 하반기
기반 구축 및 프로토타이핑
  • SLM 기반 아키텍처 설계
  • 문서 처리 파이프라인 구축
  • 기본 챗봇 인터페이스 개발
2
2025년 하반기
기능 확장 및 고도화
  • 사용자 피드백 기반 개선
  • 부서별 특화 모듈 개발
  • ERP, CRM 연동 확장
3
2026년 상반기
전사 확대 및 통합
  • 전사 데이터 연계 강화
  • 모바일 인터페이스 구축
  • 성과 측정 및 최적화
4
2026년 하반기
제품화 및 외부 서비스
  • 고객사 맞춤형 패키징
  • 보안 강화 제품 출시
  • 산업별 특화 모델 개발
개발 과정에서 현재 고객사에 제안 중인 AI 서비스 프로젝트와의 기술적 호환성을 유지함으로써 중요한 시너지 효과를 창출할 수 있습니다. 미소 개발 경험은 고객사 대상 컨설팅 및 솔루션 개발 역량을 직접적으로 강화하며, 반대로 고객사 프로젝트에서 얻은 기술적 인사이트와 사용자 경험 데이터는 미소의 기능 개선에 즉시 반영될 수 있습니다.
특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인, SLM 튜닝 방법론, 벡터 데이터베이스 최적화 등 미소 개발에 활용되는 핵심 기술 컴포넌트는 현재 진행 중인 고객사 AI 프로젝트에 직접 적용 가능하도록 모듈화하여 개발할 계획입니다. 이를 통해 내부 역량 강화와 외부 사업 확장이 상호 보완적으로 진행되어 기술 및 비즈니스 측면 모두에서 가속화된 성장이 가능해집니다.
초기에는 DX 사업본부 내부 사용을 중심으로 발전시키고, 점진적으로 전사 확대 및 제품화를 통한 외부 서비스로 진화시킬 예정입니다. 이러한 단계적 접근은 미소의 안정적인 발전과 함께 고객사 AI 프로젝트와의 지속적인 기술 융합을 가능하게 하여 장기적인 경쟁우위를 확보할 수 있는 기반이 될 것입니다.
실행 로드맵
AI 비서 '미소' 구축을 위한 단계별 실행 계획입니다. 각 단계는 명확한 목표와 담당 부서를 지정하여 효율적으로 관리됩니다. 고객사 프로젝트의 보안 요건과 사내 개발 정보 보호를 위해 클라우드 기반 Public AI 서비스 대신 Gemma3 등 SLM(Small Language Model) 기반 온프레미스 서비스로 구현합니다. 사내 프로젝트 정보 기반 챗봇을 우선 개발하여 업무에 활용하고, 현재 진행 중인 고객사 AI 프로젝트와 기술적으로 호환되도록 설계했습니다.
1
1
1단계: 파일럿 (2-3개월)
DX 사업본부 대상 PoC 진행
  • 핵심 사용자 그룹 선정 및 요구사항 수집
  • 문서 처리 파이프라인 프로토타입 구축
  • SLM 기반 보안 아키텍처 설계
  • 기본 챗봇 인터페이스 개발 및 테스트
  • 성과 지표 수립 및 측정 방법 확립
  • 고객사 제안 AI 서비스와 기술 호환성 검증
  • 프로토타이핑 참여자 AI 기술 학습 지원
  • 고객사 프로젝트 적용 가능 기술 모듈 개발
2
2
2단계: 검증·개선 (3-4개월)
사용자 피드백 반영, 고도화
  • 사용자 경험 데이터 분석
  • 알고리즘 정확도 향상 및 최적화
  • 문서 접근 권한 및 데이터 보안 강화
  • 추가 기능 우선순위화
  • 시스템 통합 및 보안 감사 실시
  • AI 역량 강화를 위한 내부 지식 공유
  • 고객사 AI 프로젝트와 연동 인터페이스 개발
  • 온프레미스 솔루션 보안성 검증
3
3
3단계: 전사 확대 (4-6개월)
DX 사업본부 결과 공유 후 확대 방향 결정
  • 부서별 맞춤 교육 프로그램 실시
  • 데이터 마이그레이션 및 기존 시스템 연동
  • 부서별 특화 기능 개발
  • 보안 정책 준수 점검 및 보완
  • 사용자 지원 체계 구축
  • AI 기술 경험과 노하우 전사 공유
  • '미소' 개발과 고객사 제안 간 선순환 구조 확립
  • 사내 프로젝트 정보 기반 챗봇 전사 확대
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4
4단계: 제품화 및 중장기 발전 (6-12개월)
외부 영업·패키징 및 지속적 개선
  • 시장 분석 및 경쟁사 벤치마킹
  • 온프레미스 SLM 기반 제품 패키징
  • 보안 강화 차별점 마케팅 전략 수립
  • 영업 자료 및 마케팅 콘텐츠 개발
  • 파트너십 구축 및 판매 채널 확보
  • 고객사 프로젝트 경험을 제품에 반영
  • AI 기술 트렌드에 맞춘 기능 업데이트 계획
  • 보안 특화 솔루션으로 포지셔닝
총 프로젝트 기간은 15-25개월로 계획하며, 각 단계별 성과를 평가해 다음 단계 진행을 결정합니다. DX 사업본부의 프로토타이핑 결과를 전사 공유하고 이를 기반으로 확대 방향을 결정해 리스크를 줄이고 투자 효과를 높일 계획입니다. 고객사 AI 프로젝트와 기술적 호환성을 유지하며 '미소'를 개발해 내부 역량과 외부 사업 성과를 함께 높입니다. 고객사 보안과 기술 보호를 위해 자체 온프레미스 솔루션으로 안전한 업무 환경을 제공하고, 장기적으로는 고객사 프로젝트 경험을 '미소'에 반영하고 '미소'의 기술을 고객사 제안에 활용하는 선순환 구조로 비즈니스 가치를 극대화할 것입니다.
기대 효과 및 지표
AI 기반 문서 관리 시스템은 다양한 비즈니스 가치를 창출합니다. 내부 문서의 보안을 위해 Gemma3 등 SLM(Small Language Model)을 활용하여 데이터 유출 위험을 줄입니다. 클라우드 기반 Public AI 서비스보다는 온프레미스 솔루션으로 구축하여 고객사 보안 요건과 기술 비밀을 보호합니다.
DX 사업본부는 고객사에 제안하는 AI 서비스를 내부에서 먼저 검증하고 경험을 바탕으로 더 신뢰할 수 있는 가치를 제시할 수 있습니다. 특히 사내 프로젝트 정보 기반 챗봇은 기존 지식 활용과 업무 연속성 유지에 도움을 주어 신규 제안서 작성, 유사 사례 검색, 기술 문서 참조 등에 즉시 활용할 수 있습니다.
'미소(AI 비서)' 개발은 1-2년간의 장기 계획으로, 단기 성과와 장기적 경쟁력 강화를 동시에 추구합니다. 고객사 프로젝트와 기술 호환성을 유지하여 상호 시너지를 창출합니다. '미소' 개발 경험은 고객 프로젝트에 적용되고, 고객 프로젝트에서 얻은 인사이트는 '미소' 개선에 활용되는 선순환 구조를 만듭니다.
50%
효율성
문서 작성·검색 시간 절감
업무 자동화로 직원당 주 평균 5시간의 업무 시간을 확보합니다. 반복적인 문서 처리 업무에서 특히 효과적입니다.
80%
품질
표준화된 문서 양식으로 오탈자 감소
AI 기반 문법 검사로 문서 품질이 향상되고 일관된 브랜드 이미지를 구축합니다. 고객 대응 문서의 정확성도 개선됩니다.
5명
인력
내부 AI 운영 전문가 양성
각 부서별 AI 챔피언을 지정하고 디지털 역량 강화 프로그램으로 전사적 AI 이해도를 높입니다.
3개월
ROI
초기 파일럿 투자 대비 경비 회수
문서 관리 비용 절감과 생산성 향상으로 빠른 투자 회수가 가능합니다. 장기적으로는 연간 운영비 15% 절감이 예상됩니다.
이 지표는 DX 사업본부 프로토타이핑 결과를 바탕으로 산출했습니다. 초기 프로토타이핑은 소규모로 진행하여 리스크를 줄이고 빠른 피드백을 수집합니다. 참여 인원은 AI 기술 학습과 실무 경험을 쌓는 기회를 얻고, 이런 역량은 전사 확대와 고객사 제안의 경쟁력이 됩니다. 파일럿 결과를 조직 내에 공유하고 전사 확대 방향을 결정할 것이며, 부서간 협업 프로젝트에서 큰 효과가 예상됩니다. 장기적으로는 '미소'와 고객사 AI 프로젝트 간 기술 공유로 혁신 역량을 계속 강화할 것입니다.
조직·거버넌스
성공적인 AI 비서 도입을 위한 조직 구성 및 거버넌스 체계를 다음과 같이 설계하였습니다. 핵심 요소를 단계별로 구축하여 안정적인 운영 기반을 마련하겠습니다.
운영 조직
DX 팀 주관, IT·인사·법무 협업체 구성
디지털 트랜스포메이션(DX) 사업 본부가 주도하며 먼저 Prototyping을 진행합니다. DX 사업 본부는 고객사에 제안 중인 AI 기반 서비스를 직접 사용해 보면서 검증할 수 있는 기회를 가집니다. 초기 프로토타이핑은 최소 규모로 진행하여 비용과 리스크를 관리하고, 참여 인원이 AI 기술을 함께 학습하는 과정으로 활용합니다.
데이터 거버넌스
문서 분류·접근권한·보안 정책 수립
회사 문서의 체계적 분류, 직급 및 부서별 접근 권한 설정, 개인정보 보호를 위한 보안 정책을 포함합니다. 사내 문서의 경우 높은 보안이 요구되므로 Gemma3 등 SLM(Small Language Model) 기반 서비스를 구현하여 데이터 유출 위험을 최소화합니다.
성과 관리
주간 성과 리뷰, 월간 OKR 보고
정량적·정성적 지표를 바탕으로 주간 단위로 실행 성과를 검토하고, 월간 OKR(Objectives and Key Results) 보고를 통해 경영진에게 투명하게 공유합니다. DX 사업 본부의 프로토타이핑 결과와 성과 데이터를 분석하여 단계적 확산 계획을 수립합니다.
중장기 타임라인
전체 구축 과정은 2025년 3분기부터 2026년까지 단계적으로 추진합니다:
  • 1단계(6개월): DX 사업본부 내 프로토타이핑 및 초기 모델 검증
  • 2단계(12개월): 맞춤형 학습 및 연관 부서 확산
  • 3단계(18개월): 전사 확대 및 고도화
특히 '미소(AI 비서)' 개발 과정에서 현재 진행 중인 고객사 AI 서비스 제안 및 프로젝트와의 기술 호환성을 유지하는 것이 중요합니다. 동일한 기반 기술과 아키텍처를 사용함으로써 내부 개발 경험이 외부 고객 제안에 직접 활용될 수 있으며, 이러한 선순환 구조는 기술 개발 비용 절감과 전문성 강화라는 이중 효과를 가져옵니다.
전사 확산 전략
미소 AI 비서의 전사 도입을 위한 단계별 계획입니다. 고객 프로젝트와 사내 정보 보호를 위해 클라우드 AI 서비스 사용에 제한이 있습니다. 이를 위해 Gemma3 등 소형 언어 모델(SLM)로 데이터 유출 위험을 줄였습니다. 사내 프로젝트 정보를 활용한 챗봇도 바로 업무에 사용할 수 있습니다.
DX 사업본부 시범 운영
DX 사업본부에서 먼저 시범 운영 후 결과 공유
  • 사내 보안에 맞는 AI 비서 모델 테스트
  • 실제 업무에서 성능과 보안 검증
  • 고객사용 AI 서비스 직접 사용해 효과 확인
  • 소규모로 시작해 AI 기술 학습 기회 제공
  • 시범 결과로 확대 방향 결정
성과 공유
시범 운영 결과를 전사 타운홀에서 발표
  • 부서별 성공 사례와 효율성 향상 수치 공개
  • 실제 사용자 경험 발표
  • 주요 개선점과 업무 효과 데이터 제시
교육 프로그램
AI 비서 활용 워크숍과 맞춤 교육 개발
  • 직무별 AI 활용 가이드 제작
  • 보안 준수와 데이터 취급 교육
  • 부서장 선행 교육으로 변화 관리 강화
기술 연계
고객사 AI 서비스와 기술 연계로 시너지 창출
  • 고객사 AI 프로젝트와 기술 통합
  • 미소 개발 경험을 고객 솔루션 개선에 활용
  • 사내 역량으로 맞춤형 AI 솔루션 개발
  • 공통 기술로 내외부 서비스 개발 효율화
중장기 계획
1~3년 로드맵 기반 발전 전략
  • 1년차: 기본 기능 안정화 및 핵심 부서 적용 (1-4분기)
  • 2년차: 고급 기능 개발 및 전사 확산 (5-8분기)
  • 3년차: 외부 서비스 연계 및 신규 사업 개발 (9-12분기)
  • 분기별 기술 검토로 최신 AI 기술 적용
사내 문서 보안을 최우선으로 SLM 기반 서비스를 구현합니다. DX 사업본부 시범 운영 결과로 확대 방향을 정해 안전하고 효과적인 AI 비서를 도입하겠습니다. 초기에는 소규모로 시작해 직원들이 AI 서비스를 체험하며 전문성을 키웁니다. 고객사 AI 프로젝트와 기술 호환성을 확보해 내부 역량과 외부 서비스 품질을 함께 높입니다. 미소 개발로 얻은 기술과 노하우는 고객사 솔루션에 적용해 차별화된 경쟁력을 제공하겠습니다.
결론 및 요청사항
AI 비서 '미소' 도입 검토 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론 및 요청사항을 드립니다.
결론
'미소' 도입으로 사내 업무 효율 혁신 및 신사업 기회 창출
  • 반복 업무 자동화로 생산성 30% 향상 예상
  • 직원 만족도 개선 및 업무 스트레스 감소 효과
  • 고객 응대 품질 향상으로 서비스 경쟁력 강화
보안 강화
사내 데이터 보안 요구사항 충족
  • Gemma3 등 SLM(Small Language Model) 기반 서비스 구현
  • 내부 서버 호스팅으로 데이터 유출 위험 최소화
  • 정보보안팀 검증 및 승인 프로세스 이행
인력 배정
DX 사업본부 주도 Prototyping
  • DX 사업본부 핵심 인력 3-4명 배정
  • IT 부서 시스템 구축 담당자 2명 지원
  • 각 부서별 테스트 담당자 1명씩 협업
추진 일정
중장기적 단계별 도입 전략
  • 1단계: DX 사업본부 최소 규모 Prototyping 진행 (1-2분기)
  • 2단계: 결과 공유 및 확대 방향 결정 (3분기)
  • 3단계: 부서별 단계적 확산 및 적용 (4분기-다음해 1분기)
기술 호환성 및 시너지
진행 중인 고객사 AI 서비스와의 연계
  • 고객사 AI 프로젝트와 '미소' 개발 기술 표준화로 재사용성 확보
  • 고객사 AI 서비스 제안/프로젝트의 기술 스택과 호환성 유지
  • 내부 개발 경험을 고객사 제안에 활용하여 실증 기반 컨설팅 제공
본 프로젝트의 성공적인 추진을 위해 경영진의 적극적인 지원과, DX 사업본부의 Prototyping 결과를 기반으로 한 신속한 의사결정을 요청 드립니다. 또한 Prototyping 과정은 고객사에 제안 중인 다양한 AI 기반 서비스의 사용성과 효과성을 직접 검증하는 소중한 기회가 될 것이며, 참여 인원들이 AI 기술을 공동으로 학습하고 실무 경험을 쌓아가는 자산이 될 것입니다.
특히 사내 과거 및 현재 프로젝트 정보 맥락 기반 챗봇 서비스를 우선적으로 도입하여 업무에 활용함으로써, 공개 AI 서비스 사용의 보안 한계를 극복하면서도 효과적인 업무 지원 체계를 구축할 수 있을 것입니다. 이를 통해 고객사 정보 보호와 업무 효율성 향상이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.
중장기적인 로드맵에 따라 '미소'를 개발하고 발전시킴으로써, 내부 역량 강화와 고객 가치 창출을 함께 이룰 수 있습니다. 특히 현재 고객사에 제안 중인 AI 서비스 프로젝트와 기술적 호환성을 유지하면서 개발을 진행함으로써, 내부 경험이 외부 사업으로 자연스럽게 연결되는 선순환 구조를 만들 수 있을 것입니다. 이는 회사의 AI 역량을 효과적으로 입증하고 시장에서의 경쟁력을 높이는 중요한 차별화 요소가 될 것입니다.