조직은 조직의 집단적 지식을 직원들이 실제로 활용할 수 있는 형태로 전환해야 합니다. 효과적인 기업 지식 관리 (EKM)는 단순한 정보 저장을 넘어, 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 더 나은 의사결정과 신속한 신입 사원 적응을 이끌어냅니다.

맥킨지의 2025년 연구에 따르면, 지식 관리는 현재 기업 전반에 걸쳐 AI를 도입하는 데 있어 상위 3대 핵심 기능 중 하나입니다. 또한 그 성과는 수치로 확인할 수 있는데, AI 기반 지식 관리를 도입하면 정보 검색 시간을 최대 35%까지 단축할 수 있습니다.1

요약: AI 기반 지식 관리는 기업이 조직의 지식을 대규모로 체계화하고, 검색하며, 이를 바탕으로 실행에 옮길 수 있도록 지원합니다. 맥킨지(2025)는 지식 관리를 AI 도입 분야 상위 3대 기능 중 하나로 꼽았으며, 이를 통해 검색 시간을 최대 35%까지 단축할 수 있다고 밝혔습니다. TextCortex 데이터 인프라를 재구축할 필요 없이 자연어 쿼리를 통해 내부 데이터(SharePoint, Google Drive, Notion)를 검색하고 맞춤형 지식 에이전트를 배포할 수 있습니다.

기업 지식 관리란 무엇인가?

기업 지식 관리(EKM)는 조직의 집단적 지식, 문서, 표준 운영 절차(SOP), 프로젝트 이력, 고객 데이터 및 조직의 전문 지식을 수집, 체계화, 공유 및 활용하는 과정으로, 이를 통해 직원들이 필요할 때 언제든지 해당 정보에 접근할 수 있도록 합니다.

제대로 작동하는 EKM 시스템이 있다면, 신입 사원은 동료의 업무를 방해하지 않고도 업무 절차에 관한 질문에 답할 수 있습니다. 영업 사원은 30초 만에 적합한 사례 연구를 찾을 수 있습니다. 또한 누군가 회사를 떠난다고 해도 조직의 노하우가 함께 사라지는 일은 없습니다.

기업이 직면한 지식 관리 과제

대부분의 지식 관리 문제는 결국 다음 3가지 문제로 귀결됩니다:

  • 정보의 사일로: 지식이 서로 다른 도구(SharePoint, Confluence, Google Drive, 이메일)에 흩어져 있어 이를 통합적으로 검색할 방법이 없다
  • 구식 콘텐츠: 문서가 오래되어도 이를 표시하거나 업데이트할 시스템이 없어, 직원들은 해당 문서의 내용을 신뢰할 수 없습니다
  • 정보 접근성 저하: 직원들은 업무보다 검색에 더 많은 시간을 할애하고 있다. 맥킨지 조사에 따르면, 근로자들은 근무 시간의 23%를 의사소통 내용을 명확히 하거나 정보를 검색하는 데 소비하는 것으로 나타났다

AI가 지식 관리를 어떻게 개선하는가

AI는 단순히 지식을 저장하는 데 그치지 않습니다. AI는 지식을 검색하고, 종합하며, 실제 행동으로 옮길 수 있게 합니다. 이것이 실제로 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.

자연어 검색

기존의 지식 기반 시스템은 사용자가 정확한 키워드를 알아야만 이용할 수 있습니다. 반면 AI 기반 지식 관리 시스템은 직원들이 일상적인 언어로 질문을 하면, 수동으로 일일이 찾아봐야 하는 링크 목록이 아닌, 여러 내부 소스에서 추출한 정보를 종합한 답변을 제공합니다.

자동화된 지식 수집

AI는 워크플로를 모니터링하여 수집할 가치가 있는 새로운 정보를 식별함으로써, 팀의 수동적인 정리 작업 없이도 회의록, 지원 티켓, 프로젝트 문서를 체계적인 항목으로 변환할 수 있습니다.

지능형 요약

긴 문서, 방대한 이메일 스레드, 상세한 보고서: AI가 필요에 따라 이를 이해하기 쉬운 형식으로 요약해 줍니다. 직원들은 모든 내용을 일일이 읽지 않고도 핵심 내용을 파악할 수 있습니다.

콘텐츠 최신화

AI 시스템은 문서의 작성 시기와 사용 패턴을 추적하여, 더 이상 유효하지 않은 콘텐츠를 자동으로 표시해 검토할 수 있도록 합니다. 이를 통해 지식 기반은 구식 파일의 무덤이 아닌 신뢰할 수 있는 정보원으로 유지됩니다.

기업 지식 관리를 TextCortex

TextCortex 기존 지식 인프라와 연동되어 자연어 쿼리를 통해 정보를 검색할 수 있게 해주는 EU 기반 기업용 AI TextCortex . 이 플랫폼은 SharePoint, Google Drive, Microsoft OneDrive, Notion, Confluence와 연동되며, 파일을 하나도 옮기지 않고도 해당 데이터를 기반으로 맞춤형 지식 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다.

다음의 결과 MAHLE글로벌 자동차 부품 공급업체이자 DAX 상장사인 MAHLE의 실적:

  • 도입 후 첫 달 내에 65%가 AI를 도입함
  • 지식 검색 속도 향상으로 직원 1인당 주당 5시간 이상을 절약
  • SharePoint에 직접 배포된 에이전트를 통해 기존 문서를 자연어 검색으로 즉시 조회할 수 있습니다

TextCortex ISO 27001 및 SOC 2 인증을 TextCortex , GDPR 및 EU AI 법규를 완벽하게 준수하고 있으며, 전 세계 포춘 500대 기업 및 DAX 40 기업 고객들에게 서비스를 제공하고 있습니다.

자주 묻는 질문

AI 기반 지식 관리란 무엇인가요?

AI 기반 지식 관리 시스템은 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용하여 조직이 조직 내 지식을 보다 효과적으로 수집, 정리 및 검색할 수 있도록 지원합니다. 직원들은 정적인 파일을 대상으로 키워드 검색을 하는 대신, 일상적인 언어로 질문을 던지면 여러 내부 정보원을 동시에 종합하여 도출된 답변을 얻을 수 있습니다.

AI는 기업 내에서 지식 검색 시간을 어떻게 단축하나요?

AI는 연결된 모든 데이터 소스를 대상으로 한 번에 자연어 검색을 가능하게 함으로써, 개별 도구를 수동으로 검색해야 하는 번거로움을 없애고 검색 시간을 단축합니다. 맥킨지(McKinsey)의 연구에 따르면, AI를 활용하면 직원이 정보 검색에 소요하는 시간을 최대 35%까지 줄일 수 있으며, 이는 직원 1인당 하루 약 1.5~2시간의 시간을 절약하는 효과를 가져옵니다.

TextCortex 어떤 지식 소스와 TextCortex 수 있나요?

TextCortex 한 번의 클릭만으로 SharePoint, Microsoft OneDrive, Google Drive, Notion 및 Confluence와 TextCortex . 또한 직원들은 문서, PDF, 표준 운영 절차(SOP) 및 기타 파일을 수동으로 업로드할 수도 있습니다. 연동이 완료되면 단일 자연어 인터페이스를 통해 모든 소스를 통합하여 검색할 수 있습니다.

AI 지식 에이전트는 어떻게 작동하나요?

AI 지식 에이전트는 기업의 데이터 중 특정 하위 집합을 기반으로 훈련된 전용 지원 도구입니다. 영업 에이전트는 제품 사양, 사례 연구, 가격 정보 등을 학습할 수 있으며, 인사 에이전트는 인사 정책 및 신입 사원 온보딩 자료를 숙지하고 있을 수 있습니다. 직원들은 일상적인 언어로 에이전트와 대화하며, 에이전트는 승인된 범위 외의 데이터를 노출하지 않으면서 관련 정보를 검색하고 종합해 제공합니다.

AI 지식 관리 시스템을 구축하는 데 얼마나 걸리나요?

초기 통합에는 보통 몇 주가 아닌 몇 시간이 소요됩니다. SharePoint나 Google Drive를 TextCortex 연결하는 것은 클릭 한 번이면 끝나는 간단한 TextCortex . 팀 전체가 시스템을 정기적으로 활용하고 그 결과를 신뢰하는 실질적인 도입 단계에 이르기까지는 체계적인 온보딩 과정을 거칠 경우 보통 4~8주가 걸립니다. MAHLE는 첫 달 만에 65%의 도입률을 달성했습니다.

AI를 활용할 때 기업의 지식 관리 데이터는 안전한가?

이는 플랫폼에 따라 다릅니다. TextCortex 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 TextCortex , 직원은 자신이 이미 열람 권한을 부여받은 데이터만 조회할 수 있습니다. 이 플랫폼은 ISO 27001 및 SOC 2 인증을 획득했으며, GDPR을 준수하고 EU AI 법규에 부합합니다. 귀하의 데이터는 공개 모델 훈련에 절대 사용되지 않습니다.

1 맥킨지 글로벌 인스티튜트. "사회적 경제." 2025. mckinsey.com