안녕하세요 SBC Technology 입니다.
최근 많은 기업이 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 업무의 흐름을 이해하고 실행하는 AI 에이전트 도입에 박차를 가하고 있습니다. 하지만 많은 기업이 에이전트 도입 과정에서 높은 장벽에 부딪히고 있습니다. 사내 정보들이 스프레드시트, 개별 앱, 채팅창 속에 파묻혀 고립되는 ‘데이터 사일로(Data Silo)’ 현상 때문에 업무 통합이 쉽지 않기 때문입니다.
구글은 이러한 관리와 통합의 한계를 극복하기 위해 통합 데이터 기반의 AI 에이전트 플랫폼, Gemini Enterprise를 선보였습니다.
우리가 매일 사용하는 Google Workspace와 Microsoft 365는 물론, Salesforce나 SAP 같은 핵심 비즈니스 시스템에 연결하여 단순한 검색을 넘어선 깊이 있는 비즈니스 맥락(Context)을 구축합니다.
이번 글에서는 우리 회사의 내부 데이터를 기반으로 가장 지능적이고 정확한 답변을 도출하는 Gemini Enterprise의 핵심 역량에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
맞춤형 AI 에이전트 구현
저희 SBC Technology는 Gemini Enterprise를 활용해 사내 데이터를 기반으로 답변하는 맞춤형 AI 에이전트를 직접 구현해 보았습니다.
복잡한 코딩 과정 없이도 에이전트 디자이너의 직관적인 인터페이스를 통해 우리 회사의 고유한 업무 지식을 학습한 전용 에이전트를 신속하게 구축할 수 있습니다.
유연한 데이터 커넥트
관리자는 ‘Connected data stores’ 설정을 통해 기업이 사용하는 다양한 플랫폼을 에이전트와 즉시 연동할 수 있습니다.
이렇게 관리자에 의해 연결된 데이터는 실시간 채팅 화면에서도 손쉽게 제어 가능합니다. 사용자는 하단의 데이터 커넥트 아이콘을 통해 Google Drive, Calendar뿐만 아니라 SharePoint, OneDrive 등 다양한 외부 소스를 선택할 수 있습니다. 기업은 이를 통해 파편화된 사내 데이터를 안전하게 하나로 연결하고, 에이전트가 검증된 내부 문서만을 참고하도록 정교하게 제어할 수 있습니다.
내부 데이터 기반 답변 생성 및 출처 확인
실제로 “제미나이 엔터프라이즈 에디션 종류”를 질문했을 때, 에이전트는 연결된 내부 문서를 실시간으로 분석하여 정보를 체계적으로 정리합니다.
가장 주목할 점은 답변의 근거(Source)를 사용자가 직접 확인할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션(환각 현상)을 방지하고 업무의 신뢰도를 획기적으로 높여줍니다.
단순한 답변을 넘어 실제 문서의 출처까지 명확히 제시하는 신회할 수 있는 AI 에이전트는 이제 비즈니스의 필수 요소입니다.
Gemini Enterprise를 도입하여 내부 데이터를 기반으로 한 지능적인 업무 환경을 구축하고, 다가오는 AI 에이전트 시대를 누구보다 발 빠르게 앞서나가시길 바랍니다.
Comments are closed.