기업 내에 축적된 정형·비정형 데이터가 맥락을 잃고 고립되는 ‘침묵하는 데이터’ 현상과, 이를 해결하기 위한 3단계 프레임워크(통합 ➔ 분석 ➔ 활용)를 살펴보았다.

이러한 프레임워크가 유통, 제조, 물류 현장에서 어떻게 구체적인 업무 프로세스 혁신으로 실현되는지 다룬다. 삼성SDS의 통합 협업 솔루션 Brity Works와 생성형 AI 서비스 Brity Copilot이 실제 협업의 접점에서 어떠한 기능으로 데이터 단절을 메우고 생산성을 극대화하는지 상세히 분석한다.

1. 산업 현장별 AX 실전 유즈케이스 분석

기업 내 협업 솔루션의 진정한 가치는 단순한 소통 채널 제공에 있지 않다. 데이터가 생성되는 순간부터 실무자의 판단과 실행까지의 거리를 얼마나 줄여주는가에 달려 있다.

[현장 데이터 생성] ➔ [Brity Copilot 실시간 맥락 분석] ➔ [Brity Works 업무 연계 실행]

ㄱ. 유통 MD – 하루 업무 우선순위의 자동 재구성

유통 업계의 상품 기획자(MD)는 카테고리 기획, 시장 조사, 글로벌 소싱, 공급사 미팅, 매출 및 재고 관리, 마케팅 협의 등 수많은 업무를 동시에 수행한다. 데이터 탐색에 많은 시간을 빼앗기면 정작 중요한 의사결정의 골든타임을 놓치게 된다.

Before (기존 업무 방식):
– 출근 후 전날 수신된 수십 건의 이메일과 메신저 미확인 메시지를 일일이 읽어봄.
– ERP에서 재고 현황을 조회하고, 공급사와의 이전 계약 조건 및 논의 이력을 메일함에서 검색함.
– 어떤 업무를 먼저 처리해야 할지 판단하는 데만 매일 1~2시간 이상 소요됨.
After (Brity Works & Copilot 적용 후):
– Daily Briefing 기능: 업무 시작과 동시에 시스템이 이전 커뮤니케이션 이력과 일정을 분석하여 금일 점검해야 할 이슈와 긴급 처리 건을 요약 제시함.
– 담당자는 정보 탐색 시간을 절감하고 상품 기획 및 협상 등 핵심 판단 업무에 집중함.

ㄴ. 제조 현장 – 회의 맥락 축적과 인수인계 단절 방지

제조 현장에서는 설비 이슈, 공정 변경, 품질 관리 회의가 매일 개최된다. 그러나 구두로 전달된 논의 사항과 결정 배경이 기록으로 남지 않으면 담당자 교체 시 동일한 시행착오가 반복된다.

Before (기존 업무 방식):
– 오프라인 회의 후 수기 작성된 회의록이 개인 PC 드라이브에 방치되거나 누락됨.
– 신규 담당자 배치 시 과거 예외 처리 기준이나 설비 알람 대응 이력을 알지 못해 전임자에게 재차 문의함.
After (Brity Works & Copilot 적용 후):
– 오프라인 회의 음성 텍스트 전환 및 자동 요약: 회의 음성을 실시간 텍스트로 전환하고, 핵심 안건과 후속 조치(Action Item)를 자동으로 분류하여 회의록으로 공유함.
– 구두 노하우가 개별 인력의 기억에서 조직의 정형 데이터 자산으로 자동 축적됨.

ㄷ. 물류센터 – 긴급 상황 선별 및 즉각적 조치 지원

물류 현장에서는 복잡한 설비 알람과 배송 지연 메시지가 실시간으로 쏟아진다. 이 수많은 정보 속에서 진짜 해결해야 할 긴급 이슈를 빠르게 선별하는 것이 관건이다.

Before (기존 업무 방식):
– 무수한 설비 알람 중 우선 조치 대상이 무엇인지 판단하는 데 시간이 지체됨.
– 메뉴얼 문서와 처리 절차를 찾느라 현장 대응 및 보고 체계가 지연됨.
After (Brity Works & Copilot 적용 후):
– AI 선별 및 가이드 제시: 복잡한 상황 데이터 중 즉시 조치가 필요한 항목을 선별하고, 과거 유사 사례 기반의 조치 가이드를 우선적으로 제시하여 판단까지의 거리를 단축함

2. Brity Works & Brity Copilot의 핵심 연계 아키텍처

삼성SDS의 Brity Works는 메일, 메신저, 미팅, 드라이브 등 협업에 필요한 도구를 하나의 올인원 플랫폼으로 제공한다. 그리고 그 위에서 Brity Copilot이 생성형 AI 기술을 통해 데이터를 분석하고 판단을 지원한다.

주요 솔루션 구성 요소 및 기능 매핑

구성 요소	역할 및 상세 기능	비즈니스 제공 가치
Brity Mail / Messenger	메일, 메신저, 쪽지, 게시, 결재 등 올인원 소통 환경 제공	소통 채널 일원화 및 파편화 방지
Brity Meeting	원격 영상회의, 실시간 자막 및 통·번역 제공	글로벌 미팅 장벽 해소 및 언어 장벽 완화
Brity Drive	권한 기반 중앙 문서 보관 및 AI 분석 연동	지식 자산의 중앙 관리 및 안전한 공유
Brity Copilot	회의록 자동 생성, 메일 요약/초안 작성, Semantic Graph 검색	정보 탐색 시간 절감 및 연속적 업무 흐름 보장

3. 공백 없는 업무 경험을 만드는 4가지 세부 기능

Brity Works와 Brity Copilot은 일상 업무에서 무심코 발생하는 소통과 기록 사이의 공백을 메우기 위해 다음과 같은 기능을 제공한다.

[쪽지 기능] ➔ 메신저의 즉시성 + 메일의 공식 기록성 결합
[오프라인 회의 기록] ➔ 음성-텍스트 전환을 통한 구두 논의 자산화
[Semantic Graph] ➔ 폴더 위치가 아닌 의미·관계 기준 연관 정보 검색
[Personal Agent] ➔ 부재/이동 중에도 끊김 없는 AI 대리 대응 및 알림

ㄱ. 쪽지 기능: 즉시성과 기록성의 결합

메신저의 빠른 소통과 이메일의 정식 기록성을 하나로 결합한 기능이다. 휘발되기 쉬운 단문 대화를 업무 이력으로 남겨 향후 추적이 가능하도록 돕는다.

ㄴ. 오프라인 회의 대화 기록

온라인 미팅뿐만 아니라 회의실에서 진행되는 오프라인 대화까지 녹음 및 텍스트화하여 요약한다. 구두로 상의된 아이디어와 의사결정 맥락이 개인의 기억 속에 묻히지 않고 조직 데이터로 반환된다.

ㄷ. Semantic Graph (의미 기반 관계 연결)

기존 키워드 검색은 정확한 파일명이나 폴더 경로를 기억해야만 찾을 수 있었다. Semantic Graph 기술은 메일, 대화록, 회의록, 첨부문서 간의 관계와 의미를 계산하여, “지난달 품질 이슈 관련 협력사 미팅 결론이 뭐였지?”와 같은 질문만으로 원하는 답을 찾아준다.

ㄹ. Personal Agent (개인화 에이전트)

담당자의 부재나 이동 상황에서도 업무가 중단되지 않도록 지원한다.
– Answering Agent: 담당자 부재 시 들어온 문의에 사전 학습된 업무 데이터를 바탕으로 자동 답변 및 관련 자료를 공유함.
– Voice Agent: 이동 중에도 음성 명령으로 주요 알림을 확인하고 메일 초안 작성을 지시할 수 있음.

4. 실무 적용 프로세스 비교 (Code / Process View)

실제 데이터가 수집되고 처리되는 업무 로직을 의사 코드(Pseudo Code) 형태로 표현하면 다음과 같다.

# 기존 업무 처리 로직 (불연속적 프로세스)
def legacy_workflow(user):
mail = user.search_inbox("최종 보고서")
messenger_log = user.ask_colleague("당시 의사결정 이유가 무엇인가요?")
if messenger_log == None:
return "업무 지연 및 재설명 발생"
return "수동으로 맥락 파악 후 작성"

# AX 기반 업무 처리 로직 (Brity Works & Copilot 적용)
def ax_workflow(user_query):
# 1. Semantic Graph를 통한 관련 비정형 데이터 통합 조회
context_data = SemanticGraph.search(
query=user_query,
sources=["Mail", "Messenger", "Meeting_Transcript", "Drive"]
)

# 2. Brity Copilot 기반 요약 및 판단 가이드 생성
insight = BrityCopilot.analyze(context_data)

# 3. 업무 실행 연계 (메일 초안 생성 및 Action Item 등록)
action_item = BrityWorks.create_action(insight)

return action_item

ㄱ. 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. Brity Copilot을 도입하려면 기존 업무 시스템을 전면 교체해야 하는가?

아니다. Brity Copilot은 기존 Brity Works 플랫폼에 Add-on 형태로 유연하게 적용할 수 있으며, 사내 ERP, SCM 등 기존 레거시 시스템과도 API를 통해 연계가 가능하다.

Q2. 보안이 민감한 내부 문서나 회의록이 외부 LLM으로 유출될 우려는 없는가?

엔터프라이즈 수준의 강력한 보안 옵션을 제공한다. 사내 전용 Vector DB 기반으로 데이터를 인덱싱하며, 외부 모델로 사내 비정형 데이터가 유출되지 않도록 철저한 보안 필터링과 권한 제어를 적용한다.

Q3. AI 회의록 요약 기능의 한글 및 도메인 특화 용어 인식률은 어느 정도인가?

삼성그룹 전 세계 50만 명 이상의 사용자를 통해 검증된 한국어 및 전문 비즈니스 용어 최적화 모델이 적용되어 있어 높인 인식률과 정교한 요약 성능을 보인 다.

5. 요약

AX(AI Transformation) 시대의 협업 솔루션은 단순한 메시지 전달이나 파일 공유 채널을 넘어선다. 메일, 메신저, 회의록, 문서 등에 파편화되어 있던 ‘침묵하는 데이터’를 하나로 통합하고 맥락을 부여함으로써 실무자의 판단과 실행을 돕는 지능형 업무 플랫폼으로 진화해야 한다.

구분	Key Takeaways (핵심 요약)
AX의 본질	새 데이터를 만드는 것이 아니라, 이미 존재하는 침묵하는 데이터를 자산화하는 것.
솔루션의 역할	소통 도구를 넘어 데이터의 통합·맥락화·실행을 이어주는 지능형 플랫폼.
최종 지향점	개인의 경험을 조직의 지식으로 축적하여 담당자가 바뀌어도 인수인계 단절을 방지하는 것.

기업은 “우리의 데이터가 어디에 흩어져 있으며, 판단과 실행으로 원활히 연결되고 있는가?”라는 질문을 스스로 던져보아야 한다. Brity Works와 Brity Copilot이 제시하는 연속적인 협업 경험은 침묵하는 데이터를 깨워 기업의 지속 가능한 경쟁력으로 전환하는 실질적인 해답이 될 것이다.

AI 기반 협업 솔루션 혁신과 실전 유즈케이스: Brity Works & Brity Copilot 활용법