본 글은 AI 기반 지식 관리 기술이 어떻게 진화해 왔는지 살펴보고, 기업용 AI가 단순한 검색 시스템에서 벗어나 자율적인 리서치 파트너로 발전해 온 과정을 보여줍니다. 엔터프라이즈 검색, 에이전틱 AI, 딥 리서치와 같은 핵심 기술을 중심으로, AI가 기업의 지식 관리 방식을 더욱 전략적이고 협업적인 인사이트 중심으로 변화시키고 있음을 강조합니다.
정보 과잉의 시대, 핵심은 ‘활용’입니다. 기업 내부에 쌓이는 문서, 이메일, 회의록, 보고서 등이 제대로 쓰이지 않으면 자산이 아닌 부담이 됩니다. 이들이 진정한 ‘자산’이 되기 위해선 ‘검색 가능성’이 전제되어야 합니다.
이번 글에서는 AI 기반 지식 관리 기술의 진화를 짚으며, 사내 정보가 전략적 자산으로 전환되는 과정을 분석합니다. 엔터프라이즈 검색부터 에이전틱 AI, 딥 리서치까지, AI가 집단 지성을 조직의 실행력으로 전환하는 과정을 살펴봅니다.
이 글을 통해 얻을 수 있는 인사이트 :
엔터프라이즈 검색, 에이전틱 AI, 딥 리서치로 이어지는 기술 발전의 흐름과 각 단계별 특징을 명확히 이해할 수 있습니다.
AI가 단순 질의응답을 넘어 실제 비즈니스 전략 수립에 기여하는 방식을 구체적인 사례를 통해 확인할 수 있습니다.
클라우드, 온프레미스, 내부 시스템 연동 등 도입 시 고려해야 할 현실적인 조건과 잠재적 과제를 점검할 수 있습니다.
분산된 사내 정보를 '검색 가능한 자산'으로 전환하기 위한 시점이 바로 지금임을 인식할 수 있습니다.
1. 서론
치열한 경쟁에서 살아남기 위해 조직의 집단적 지식을 활용하는 시스템을 갖추는 것은 중요합니다. 그러나 이러한 지식들은 대부분 여러 시스템에 분산되어 있고, 접근성과 통합 활용에 어려운 것이 현실입니다. 기업들은 수십 년 동안 구축한 방대한 데이터 저장소를 활용하여 유용한 통찰력을 얻기 위한 방법을 꾸준히 모색해 왔습니다. 이 노력의 결과, 기술은 꾸준히 발전해 왔으며, 현재는 인공지능(AI)이 우리가 지식과 상호 작용하고 활용하는 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
단순한 키워드 매칭 수준의 과거에서 벗어나, 이제는 심층 추론과 자율적 탐색이 가능한 정교한 AI 시스템으로 발전했습니다. 현재의 AI는 단순한 정보 검색을 넘어, 정보를 '이해'하고 '종합'하며, 나아가 '전략 수립'까지 담당하는 수준에 이르렀습니다. 본 글에서는 이러한 지식 관리의 진화를 가능하게 한 세 가지 핵심 기술, 즉 엔터프라이즈 검색, 에이전틱 AI, 그리고 딥 리서치의 도입에 대한 이야기가 담겨있습니다. 각 기술이 제공하는 기능과 함께 그 한계점을 분석하고, 이러한 기술적 진보가 조직의 지식 잠재력을 어떻게 확장해 나가는지 살펴보고자합니다.
2. 기반 기술: 엔터프라이즈 검색 – 디지털 데이터 속에서 핵심 정보 찾기
2.1. 배경
엔터프라이즈 검색 시스템은, 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 이는 사내 문서, 이메일, 인트라넷 등을 대상으로 하는 '사내용 Google'과 유사한 역할을 수행했습니다. 초기 목표는 명확했습니다. 대량의 비정형 및 반정형 데이터를 색인화하고, 키워드 검색을 통해 사용자가 원하는 정보를 신속하게 찾도록 지원하는 것이었습니다.
시간이 지나면서 자연어 처리(NLP) 기반의 질의 이해 기술과 검색 정확도를 향상시키는 랭킹 알고리즘 등 더욱 정교한 기술이 적용되기 시작했습니다.
엔터프라이즈 검색이 획기적으로 발전하게 된 계기는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 도입이었습니다. RAG 기술은 단순히 관련 문서를 찾는 것을 넘어, 문서의 핵심 내용을 추출한 후 LLM(Large Language Model)을 활용하여 사용자 질문에 대한 직접적인 답변을 생성합니다. 이는 문서 검색 방식에서 '정답 제시' 중심으로 패러다임이 전환되었음을 의미합니다.
2.2. 엔터프라이즈 검색의 주요 기능
중앙 집중형 접근: 여러 데이터 저장소를 통합하여 단일 검색 인터페이스 제공
정보 검색 기능: 직원들이 수작업 없이 신속하게 문서 및 정보 검색 가능
기본적인 질의응답 (RAG 기반): 자연어 질문에 대해 PDF, 워드, SharePoint 등 사내 비정형 데이터를 기반으로 요약된 답변 생성
생산성 향상: 정보 탐색 시간 단축 및 핵심 업무 집중 지원
2.3. 엔터프라이즈 검색의 한계
엔터프라이즈 검색은 유용한 도구임이 분명하지만, 기본적인 RAG 기능을 고려하더라도 다음과 같은 한계점을 가지고 있습니다.
문맥 이해 부족: 사용자의 질문이 모호하거나 숨겨진 의도를 파악해야 하는 경우, 정확한 답변을 제공하기 어렵습니다.
데이터 사일로 및 비정형 데이터 중심: 텍스트 기반의 비정형 데이터에는 효과적이지만, SQL, ERP, CRM 등 구조화된 데이터베이스의 정보를 활용하지 못하고, 데이터 유형 간의 복잡한 관계를 파악하는 데 어려움이 있습니다.
모순 및 정보 누락 처리 미흡: 문서 간 또는 문서 내에 모순되는 정보나 누락이 있는 경우, RAG는 부정확하거나 피상적인 답변을 생성할 수 있습니다.
확장성 부족: 데이터 양과 복잡성이 증가할수록 기존 RAG 기반 시스템은 정확성과 관련성을 유지하기 어렵고, 결과가 일반적 수준이거나 세부적인 뉘앙스를 놓치기 쉽습니다.
실행 불가능성: 대부분의 시스템이 정보 제공에 그치고, 실제 업무 실행이나 비즈니스 프로세스에 통합되는 기능은 부족합니다.
3. 다음 단계 : 단순 응답을 넘어서 행동하는 AI, 에이전틱 AI
3.1. 배경
엔터프라이즈 검색의 한계는 더 능동적인 접근 방식의 필요성을 부각시켰고, 그 대안으로 '에이전틱 AI'가 등장했습니다. AI 에이전트는 여전히 프롬프트에 의존하지만, 주변 환경을 인식하고 목표 달성을 위한 의사 결정 및 행동을 수행하도록 설계된 시스템입니다. 기업 지식 관리 관점는, 단순한 질의응답을 넘어 정보를 능동적으로 활용하고 실행하는 AI를 의미합니다.
에이전틱 AI는 '에이전틱 RAG'와 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 기반의 도구 사용형 에이전트라는 두 가지 핵심 기술 발전을 통해 기업의 데이터 활용 방식을 크게 확장했습니다.
3.2. 에이전틱 RAG: 복잡한 데이터를 다루고 정확성 향상
에이전틱 RAG는 기존 RAG 개념을 한 단계 발전시킨 형태입니다. 단순한 '검색-생성'의 일회성 과정을 뛰어넘어, 에이전트가 다단계 추론, 반복 검색, 자체 오류 수정 기능을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
데이터 크기 및 복잡성 대응: 방대한 기술 문서나 수년간의 프로젝트 기록과 같이 복잡한 데이터 세트를 다룰 때, 에이전트는 질문을 여러 하위 질문으로 나누고 각 항목에 대해 목표 지향적인 검색을 수행한 후 결과를 종합하여, 통합된 응답을 생성합니다.
모순 및 불완전성 처리: 여러 출처에서 상충하는 정보가 나타날 경우, 에이전트는 추가 데이터를 탐색하거나(예: 다른 데이터 소스 질의, 검토 요청 등) 정보에 신뢰도 점수를 부여하여 처리합니다. 또한 데이터가 불완전할 경우, 오류 응답을 생성하는 대신 부족한 부분을 명확히 제시합니다.
정확성 및 관련성 향상: 반복적으로 정보를 이해하고 검색 과정을 개선함으로써, 특히 단일 문서에 정리되어 있지 않은 복잡한 질문에 대해서도 더욱 정확하고 세밀한 응답을 생성할 수 있습니다.
3.3. MCP 기반 에이전트: 지식과 실행의 간극을 메우다
문서 정보뿐만 아니라 ERP, CRM, 티켓 시스템 등의 운영 데이터에 대한 접근 또한 원활한 정보 활용에 있어 필수 요소입니다. MCP(Model Context Protocol) 기반 에이전트, 즉 도구 사용형 에이전트는 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계되었습니다.
핵심 시스템 통합: 이 에이전트들은 API 또는 커넥터 형태의 '도구'를 사용하여 ERP, CRM과 같은 다양한 시스템과 직접 상호 작용합니다. 예를 들어, CRM에서 최신 매출 데이터를 조회하고, ERP에서 재고 수준을 확인하며, 헬프데스크 시스템에서 고객 지원 기록을 가져올 수 있습니다.
종합적 응답 및 인사이트: 비정형 문서 기반의 Agentic RAG와 실시간 시스템 데이터를 결합하여 '360도 관점'의 응답을 제공합니다.
예: "이번 분기 매출 상위 5개 고객사의 최근 지원 이슈 및 계약 정보는 무엇인가?"와 같은 질문에 대해 CRM, 지원 시스템, 재무 시스템 등 여러 시스템에 접근하여 필요한 정보를 제공합니다.
업무 자동화: 단순한 데이터 조회를 넘어 지원 티켓 생성, CRM 레코드 업데이트(권한 및 보안 절차 포함), 워크플로우 실행과 같은 실제 작업 수행이 가능합니다.
3.4. 에이전틱 AI의 한계
에이전틱 AI는 기업의 지식 활용 방식을 크게 발전시켰지만, 여전히 다음의 과제를 안고 있습니다.
설계 및 운영 복잡성: 다양한 도구를 활용하여 데이터를 해석하고 추론하는 정교한 에이전트를 구축하고 운영하려면 상당한 기술력과 자원이 필요합니다.
신뢰성과 보안: 중요 시스템과 연결된 에이전트에는 강력한 보안 체계, 오류 처리, 거버넌스가 필수적입니다. 그렇지 않으면 예상치 못한 문제 발생이나 민감 정보 유출 위험이 있습니다.
툴 통합 확장성: 다양한 시스템과의 연동을 지속적으로 유지하고 관리하는 것은 기술적, 운영적 부담이 될 수 있으며, 통합 범위가 넓어질수록 복잡성이 증가합니다.
선제적 사고의 한계: 에이전트가 복잡한 작업을 수행할 수는 있지만, 대규모 연구 주제를 스스로 정의하거나 전략적 요구를 자율적으로 파악하는 능력은 아직 제한적인 수준입니다.
4. 엔터프라이즈 딥 리서치 – 이제 AI는 전략 파트너입니다.
4.1. 배경
엔터프라이즈 딥 리서치는 지식 관리와 생성형 AI 기술의 최전선에 있는 개념으로, 단순히 질문에 답변하거나 업무를 실행하는 것을 넘어 "자율적이고 전략적인 연구 및 기획까지 수행하는 AI"를 목표로 합니다.
이미 올거나이즈(Allganize.ai)와 같은 기업들은 이러한 개념을 실제로 구현하고 있으며, 이는 AI를 단순한 도구가 아닌 '복잡한 비즈니스 목표를 이해하고, 목표 달성을 위한 계획을 수립하며, 조직 내 모든 지식과 외부 데이터를 통합하여 포괄적인 통찰력과 제안을 제시할 수 있는 협력자'로 인식하는 새로운 패러다임의 시작입니다.
4.2. 딥 리서치가 할 수 있는 것
엔터프라이즈 딥 리서치의 핵심은 AI가 복잡한 결과물, 예를 들어 비즈니스 전략 보고서, 시장 분석 결과, 신제품 타당성 조사 등을 도출하기 위해 계획 수립부터 실행까지 전 과정을 스스로 수행할 수 있다는 점입니다.
자율적 기획 및 실행: 예를 들어 '남미 신재생 에너지 시장 진출 타당성 평가'와 같은 상위 목표가 주어지면, AI는 이를 여러 하위 연구 질문으로 세분화하고, 내부 및 외부 데이터를 식별하여 검색 및 분석(Agentic RAG 및 도구 활용 기반)을 수행합니다. 이후 결과를 종합하여 최종 보고서 형태로 정리하는 모든 과정을 자율적으로 진행할 수 있습니다.
정보 필요성 인지: 어떤 정보가 필요한지, 어디에서 얻을 수 있는지, 그리고 현재 데이터에 어떤 부족한 부분이 있는지를 스스로 판단하고 필요한 정보를 탐색합니다.
내부 및 외부 지식 통합: 조직 내부의 상세 데이터(예: 매출 변화 추이, 고객 피드백, R&D 진행 상황 등)와 외부의 방대한 공개 데이터(시장 보고서, 경쟁사 분석 자료, 관련 규제 정보, 학술 연구 자료 등)를 결합하여, 내부 상황과 외부 환경 모두를 고려한 통찰력을 바탕으로 결과를 도출합니다.
사용자와의 능동적 협업: AI는 자율적으로 작동하지만, 사람과의 협업을 전제로 설계되었습니다. 중간 결과를 공유하고, 진행 방향에 대한 피드백을 요청하거나, 명확하지 않은 부분에 대해 질문하며, 사용자의 의견을 반영하여 작업을 수정하고 개선하는 등 상호 작용하는 연구 파트너 역할을 합니다.
실제로 Deep Research Agent는 단순 문서 검색이 아니라, 하나의 전략 보고서 수준의 결과물을 스스로 작성합니다. 아래는 AI가 도출한 실제 분석 내용 중 일부입니다.
* Allganize의 ‘Deep Research Agent’가 사용자의 질문을 분석해 자동으로 리서치 플랜을 구성한 실제 예시입니다.
4.3. 주요 활용 사례와 가치
전략 기획: 시장 진출 전략 수립, 경쟁 환경 분석, 인수 합병(M&A) 대상 발굴 등 고차원적인 의사 결정을 지원합니다.
R&D 및 혁신: 새로운 기술 트렌드를 파악하고, 특허 관련 환경을 분석하며, 신제품 개발을 위한 연구를 수행합니다.
리스크 관리 및 규정 준수: 전반적인 실사를 수행하고, 규제 변화에 대한 분석 및 영향 평가를 진행합니다.
복잡한 문제 해결: 다양한 출처에서 수집된 데이터를 종합적으로 분석하여 복잡한 운영상의 문제점을 찾고 해결 방안을 제시합니다.
실제로 Deep Research Agent는 단순 문서 검색이 아니라, 하나의 전략 보고서 수준의 결과물을 스스로 작성합니다. 아래는 AI가 도출한 실제 분석 내용 중 일부입니다.
* Allganize의 Deep Research Agent가 실제로 생성한 분석 문서 – 사용자 요청에 따라 전략 보고서 형태로 자동 구성됨
4.4. 온프레미스 도입의 중요성
규제가 엄격한 산업이나 고도의 기밀 정보를 다루는 기업에게는 이러한 고성능 AI 시스템을 온프레미스(사내 서버) 또는 프라이빗 클라우드 환경에 구축하는 것이 거의 필수적입니다. 이를 통해 다음과 같은 중요한 이점이 있습니다.
데이터 주권 및 보안: 민감한 내부 데이터가 조직 내 보안 시스템 내에 안전하게 보관되므로 외부 클라우드 서비스 이용 시 발생할 수 있는 보안 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
내부 데이터의 최대한 활용: 온프레미스 환경에서는 조직 내 다양한 데이터베이스, 지식 저장소, 기존 시스템 등에 안전하게 접근할 수 있습니다. 외부 AI 플랫폼에서는 구현하기 어려운 이러한 통합이 더욱 원활하게 이루어지며, 이는 기업 전체의 지식 자산을 활용하여 정교한 통찰력을 얻는 데 중요한 기반이 됩니다.
4.5. 엔터프라이즈 딥 리서치의 한계
가장 발전된 단계인 만큼 엔터프라이즈 딥 리서치에는 다음과 같은 과제들이 존재합니다.
막대한 연산 자원: 복잡한 연구 작업 수행, 필요에 따른 모델 학습, 대규모 데이터 처리 등을 위해 상당한 수준의 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
데이터 거버넌스와 윤리: AI의 자율성과 데이터 접근 범위가 넓어질수록 데이터 관리 기준, 전략 생성 과정에서의 편향 문제, AI 권고안에 대한 책임 소재 등 복잡한 윤리적, 법적 문제가 함께 발생할 수 있습니다.
신뢰와 설명 가능성: AI가 자율적으로 전략 보고서를 생성하려면 그 과정이 충분히 투명하고 설명 가능해야 합니다. 그렇지 않으면 조직 내에서 신뢰를 얻기 어렵습니다.
구현의 복잡성: 이러한 시스템을 구축하고 유지하려면 고도의 AI 전문성은 물론, 기존 IT 인프라와의 통합 역량이 필요합니다. 특히, 코드 없이 사용 가능한(No-code) 플랫폼을 포함하여 적절한 기능을 갖춘 공급 업체를 선택하는 것이 성공의 핵심 요소가 될 수 있습니다.
5. 세대별 비교: 엔터프라이즈 검색 vs 에이전틱 AI vs 딥 리서치
다음은 생성형 AI의 세 가지 주요 발전 단계인 엔터프라이즈 검색, 에이전틱 AI, 엔터프라이즈 딥 리서치의 기능과 한계를 비교한 내용입니다.
<AI 기술 진화 단계별 역량 비교>
기능 항목
엔터프라이즈 검색 (RAG)
에이전틱 AI (Agentic RAG & MCP)
딥 리서치 (Enterprise Deep Research)
주요 목적
문서 검색 및 색인 기반의 직접 응답
복잡한 질문 응답 및 다단계 작업 수행
복잡한 주제에 대한 자율적 리서치 및 전략 보고
데이터 소스
주로 비정형 내부 문서
비정형 내부 데이터, 구조화된 시스템 (ERP, CRM 등)
모든 내부 데이터 + 외부 공개 데이터
질의 복잡도
간단하거나 중간 수준의 자연어 질문
복잡하고 다면적인 질문, 다중 출처 필요
전략적 목적, 불분명하거나 정의되지 않은 문제
응답 형태
문서에서 발췌한 요약 또는 간단한 응답
다양한 데이터 기반 응답, 작업 완료 확인 포함
전략 보고서, 실행 계획, 고도화된 권고안
계획 수립 능력
없음 (또는 RAG에 사전 정의됨)
사전 정의 또는 유연한 작업 계획
자율적 다단계 계획 및 동적 수정
시스템 통합
데이터 색인 수준에 제한
도구/API 기반의 중~심화 통합
내부 시스템과의 폭넓은 통합, 외부 자원도 활용
자율성
낮음 (질문에 반응만 함)
중간 (지시에 따라 작업 가능)
높음 (스스로 계획 수립 및 실행 가능)
사용자 상호작용
질문 입력과 응답 확인 중심
질문, 작업 지시, 명확화 대화 포함
목표 정의, 협업 피드백, 반복적 정교화
대표 활용 사례
문서 찾기, 간단한 Q&A, 지식베이스 접근
시스템 간 데이터 조회, 자동 리포트, 티켓 처리
시장 분석, 경쟁 정보, R&D 전략, 리스크 평가
데이터 처리
기본적인 RAG 기반 검색
복잡하거나 모순된 데이터를 다루는 에이전틱 RAG
다양한 데이터의 고도 통합 및 공백 식별
도입 환경
클라우드 또는 온프레미스
클라우드 또는 온프레미스 (연동 복잡성 존재)
온프레미스/프라이빗 클라우드 선호 (보안 중시)
한계점
문맥 이해 부족, 데이터 사일로, 복잡한 데이터 처리 어려움
설계 복잡도, 도구 신뢰성, 연동 보안 이슈
연산 자원 부담, 거버넌스, 신뢰, 도입 복잡성
6. 결론: 인지형 기업(Cognitive Enterprise)의 미래
엔터프라이즈 검색에서 에이전틱 AI를 거쳐 딥 리서치에 이르기까지, 조직이 집단 지능을 활용하는 방식은 크게 변화했습니다. 각 단계는 이전 단계의 한계를 보완하며 새로운 가능성을 열었습니다.
엔터프라이즈 검색은 정보 접근성을 높이는 데 기여했으며, 에이전틱 AI는 Agentic RAG와 MCP 기반 도구 통합을 통해 AI가 데이터를 더 깊이 이해하고, 조직 내 다양한 데이터와 상호 작용하며, 실질적인 행동을 수행하도록 했습니다. 딥 리서치는 AI를 독립적이고 전략적인 파트너로 만들었으며, AI는 내부 지식과 외부 정보를 결합해 복잡한 연구와 기획을 자율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 특히, 온프레미스 환경에서의 안전한 데이터 활용은 이러한 발전을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.
물론, 기술적 복잡성, 데이터 거버넌스, 신뢰 구축 등 해결해야 할 과제는 여전히 남아 있습니다. 하지만 진화의 방향은 명확합니다. 우리는 단순한 정보 제공을 넘어 AI가 조직의 복잡한 문제를 해결하고, 전략을 수립하며, 혁신을 주도하는 미래로 나아가고 있습니다.
이러한 고도화된 AI 시스템이 스스로 계획을 세우고, 내외부 데이터를 통합적으로 활용하며, 사용자와 협력하여 정확도를 높여가는 과정은 '인지형 기업(Cognitive Enterprise)'이라는 새로운 조직 형태의 등장을 예고합니다. 이는 학습하고, 추론하며, 신속하게 대응할 수 있는 기업으로의 진화를 의미합니다.
따라서 조직의 지식 자산을 경쟁력으로 전환하고자 하는 담당자에게는 이러한 기술들의 차이점, 가치, 한계점 등을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
<추가로 궁금한 점이 있으신가요?>
저희 올거나이즈는 오일 & 가스, 에너지, 제조, 물류, 건설, 금융, 보험, 하이테크 등 다양한 산업 분야에서 300개 이상의 기업 고객과 함께하며 1,000건 이상의 생성형 AI 및 에이전틱 시스템을 온프레미스 및 클라우드 환경에 성공적으로 구축한 경험이 있습니다.
