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Enterprise Knowledge Library

전사 지식을 묶어 맞춤 AI Agent로

문서, 메시지, 운영 데이터, 승인 흐름을 하나의 지식 도서관으로 모읍니다. 그 위에서 귀사 업무에 딱 맞는 AI Agent가 일합니다 — 패키지 SW가 아니라 운영에 맞춰 설계한 맞춤 구축입니다.

맞춤 구축 상담 신청30분 데모 예약사례 자료집 받기
1영업일

응답 SLA

2-3주

PoC 착수 평균 리드타임

Custom

도메인별 커스텀 빌드

OTOworks Engine 엔터프라이즈 워크스페이스 화면
Enterprise Knowledge Library

지식 도서관에 모이는 것

정책, 규정, SOP, 승인 기준
메시지, 결재, 메일, 현업 요청
운영 데이터, 예외 케이스, 담당자 판단

현장에서 일하는 AI Agent

의사결정 가능한 자동화 플로우
거버넌스가 반영된 실행 로직
모니터링과 인수인계까지 고려한 운영 전환

Enterprise AI Agents in production

다양한 산업의 전사 지식을 AI Agent로 묶고 있습니다

  • 글로벌 리셀 커머스
  • 국내 상장 이커머스
  • 글로벌 D2C 뷰티
  • 프리미엄 사교육
  • 보험 · 금융
  • 물류 · 운송
  • 전문 서비스
  • 헬스케어

실제 고객 사례

OTOworks와 함께한 실제 프로젝트들을 살펴보세요

HR 문의에 매일 15시간 쓰던 팀이 2시간으로, AI-HR 선배 도입 사례
업무 프로세스 자동화
식품 제조·유통

문서는 있었지만, 답은 늘 사람을 찾아다녔습니다

이 고객사는 식품 제조와 유통을 함께 운영하는 약 1,000명 규모의 중견기업입니다. 직원은 사무직, 공장 현장직, 외국인 근로자로 나뉘었고 휴가, 수당, 비용 처리 기준도 그룹마다 달랐습니다. 일부 항목은 ERP나 그룹웨어에서 확인할 수 있었지만, 현장과 계열사 예외는 파일, NAS, 개인 메모에 남아 있는 경우가 많았습니다. 외국인 근로자 안내는 별도 엑셀로 관리됐고요. 직원 질문이 들어오는 경로도 한곳이 아니었습니다. 회사 이메일, 사내 메신저, 사무실 전화, 자리로 직접 와서 묻는 구두 문의, 심지어 포스트잇으로 책상에 붙여 두는 메모까지 섞여 있었습니다. 답변 하나를 만들려면 최근 문의 이력, 실제 참고한 문서, 원문 규정, 오래 일한 담당자의 기억까지 다시 확인해야 했고 같은 질문도 누가 받느냐에 따라 답이 조금씩 달라졌습니다. 외부 노무사에게 넘겨야 할 사안인지 사내에서 답해도 되는지 가르는 일에도 시간이 들었습니다.

15시간 → 2시간
HR CS 하루 처리 시간
5가지 → 1곳
흩어진 상담 채널
콘텐츠를 자동화한 게 아니라, 마케팅 직원을 만든 이야기
업무 프로세스 자동화
콘텐츠 마케팅

도구는 넘치는데, 콘텐츠는 여전히 사람 손을 못 떠났어요

광고 도구, CRM, 분석 툴, 작성 보조 AI까지 마케팅 스택은 이미 충분했어요. 그런데 정작 막히는 건 늘 같은 자리였습니다. 콘텐츠요. 주제는 매번 감으로 정해지고, 작성 기준은 사람마다 달라서 톤이 흔들리고, 플랫폼마다 재가공은 전부 수작업이었어요. 초안 자동화를 붙여봐도 상황은 크게 달라지지 않았습니다. AI가 뽑아낸 초안을 사람이 다시 뜯어고치느라, 일을 줄이려고 넣은 자동화가 새로운 검수 업무를 만드는 악순환이 반복됐거든요.

반나절 → 30분
콘텐츠 1건 제작 시간
평균 7회 → 1회
초안 수정 횟수
독립한 변호사의 첫 과제 — 상담부터 수임까지 자동화
업무 프로세스 자동화
법률 서비스

전화로만 받던 상담, 머릿속으로만 관리하던 사건

법무법인에서 나와 개인 사무소를 열고 보니, 사건을 잘하는 것과 사건을 받는 건 정말 다른 일이었습니다. 상담 요청은 전화로만 들어왔고, 이력은 메모장에 적어두거나 머릿속에만 남아 있었어요. 전화 한 통 놓치면 잠재 고객을 놓치는 셈이었고, 고객 입장에서도 변호사에게 먼저 전화하는 일은 꽤 큰 부담이었습니다. 그렇다고 들어오는 상담이 다 사건으로 이어지는 것도 아니었어요. 간단한 문의에도 같은 시간을 쓰다 보니, 정작 중요한 사건에 쓸 여유가 자꾸 줄었습니다.

업무 시간 → 24시간
상담 접수 가용 시간
0건
놓치는 상담
모든 사례 보기

귀사 업무를 이해하는 AI 인프라

OTOworks Engine이란

업무 입력을 자동화 로직으로 바꾸는 과정에서 관계, 규칙, 운영 맥락을 함께 모델링합니다. 단순 문서 검색이 아니라 실제 업무가 굴러가는 방식을 시스템 안으로 가져오는 것이 핵심입니다.

01

관계를 아는 AI

개별 문서 검색이 아니라 업무 전반의 관계와 맥락을 파악합니다. 지식 그래프로 구축한 도메인 맵이 AI 판단의 근거가 됩니다.

02

맞춤 구축

오픈소스 SaaS가 아닙니다. 귀사의 프로세스·문서·시스템을 분석해 전용 온톨로지와 RAG 파이프라인을 빌드합니다.

03

운영까지 함께

구축 완료가 끝이 아닙니다. 실제 업무에 붙여서 돌리고, 현장 피드백을 반영해 점진적으로 개선합니다.

Enterprise 도입 프로세스

진단부터 운영 전환까지 끊김 없이 설계합니다

  1. 1

    01

    1~2주

    Discovery

    현장 방문해 업무 흐름과 데이터 소스를 파악합니다. 자동화 가치가 가장 큰 지점을 식별합니다.

  2. 2

    02

    4~8주

    PoC 설계 및 구축

    핵심 업무 하나를 선정해 온톨로지와 RAG 파이프라인을 빌드합니다. 실제 데이터로 검증합니다.

  3. 3

    03

    3~6개월

    본 구축

    PoC 결과를 바탕으로 전체 프로세스를 맞춤 구축합니다. 기존 시스템과 연동하고, 거버넌스 체계를 수립합니다.

  4. 4

    04

    지속

    운영 및 개선

    실제 운영에 들어간 후에도 모니터링·튜닝·확장을 함께합니다. 현장 피드백을 온톨로지에 반영합니다.

기술 구성

관계와 규칙까지 함께 모델링합니다

OTOworks Engine은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성), GraphRAG(그래프 기반 지식 추론), 그리고 도메인 특화 온톨로지(지식 구조화)를 결합합니다. 각 고객사의 데이터·프로세스·규정에 맞춰 이 레이어들을 맞춤 구성합니다.

기술 구성

관계와 규칙까지 함께 모델링합니다

RAG 파이프라인

비정형 문서·대화·기록에서 필요한 근거를 실시간으로 검색해 AI 판단에 투입합니다.

GraphRAG

문서 단위가 아닌 관계 단위 추론. 여러 엔티티 간 다중 홉 질의를 처리합니다.

도메인 온톨로지

귀사 업무의 개념·관계·규정을 구조화한 지식 그래프. AI의 판단 기준이 됩니다.

엔지니어링 노트

기술 블로그

OTOworks 팀이 외부 매체에 기고한 기술 글과 발표를 모았습니다

기술 블로그 전체 보기

정직한 Capacity 신호

맞춤 구축 특성상 동시 진행 프로젝트 수를 제한합니다. 현재는 핵심 과제를 빠르게 검증할 수 있는 팀만 선별해 진행하며, 응답 SLA는 영업일 1일 이내입니다. 문의 주시면 현재 가능 슬롯과 예상 착수 시점을 바로 안내드립니다.

맞춤 구축을 상담하세요

기술 설명보다 먼저 귀사 운영을 듣겠습니다. 30분 미팅에서 자동화 우선순위와 PoC 가능 범위를 함께 정리합니다.

Enterprise 상담 신청

문의하기 · 이메일: contract@otoworks.ai