AI ‘딸깍’만으론 한계 분명…“인간+AI의 시너지 극대화 방법 모색....

플로우, 데이터 보관 넘어 ‘맥락 연결’ 강조…건설·원자력 현장 AX 사례 공유유민호 플로우 AI개발실장이 6월25일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 개최된 ‘플로우 AX 페스타2026’에서 발표 중이다.[사진=디지털데일리 오병훈기자][디지털데일리 오병훈기자] 비개발자도 마우스 클릭 ‘딸깍’ 한번으로 인공지능(AI)을 활용해 쉽게 업무 자동화를 할 수 있는 시대다. 기업 입장에서 AI를 활용한 인력 및 시간 비용을 최소화할 수 있는 기회로 인식되고 있다.반대로 전사적자원관리(ERP) 및 고객관계관리(CRM) 등을 기업에게 제공하는 협업툴 소프트웨어 기업에서는 최대 위기라는 분석이 나온다. 누구나 쉽게 앤트로픽·오픈AI에서 제공하는 AI로도 데이터 정제 및 업무 자동화가 가능해진 탓에 협업툴의 역할과 입지가 줄어들 것이라는 분석이다.협업툴 소프트웨어 전문 기업 플로우는 이 같은 우려에 대응하기 위한 새로운 역할 정립 전략에 집중하기로 했다. 아직까지는 오로지 AI만으로 업무가 자동화하기는 한계가 있다. 특히 공공분야의 경우 에이전트로 접근 가능한 데이터가 제한돼 있으며 내부 데이터를 AI에이전트와 결합하기 위해서는 데이터에 대한 이해가 있는 사람 손길이 여전히 필요하다는 분석이다.25일 플로우는 서울 여의도 페어몬트호텔에서 ‘플로우 AX 페스타2026’을 개최했다. 이날 행사에는 이학준 플로우 대표의 사업 전략과 더불어 플로우 고객사 협업툴 활용 사례가 발표됐다.◆데이터, 연결돼야 유의미…진짜는 문제는 ‘맥락 병목’이날 플로우는 AI 시대 협업툴 역할을 ‘데이터를 저장하는 공간’이 아니라 ‘업무 맥락을 AI와 연결하는 기반’으로 재정의했다. 기업마다 이미 많은 데이터를 보유 중이지만 보관만 하고 활용되지 않거나 연결되지 않는다면 가치가 생기지 않는다는 설명이다.유민호 플로우 AI개발실장은 기업 데이터와 AI 사이에 존재하는 핵심 개념으로 ‘컨텍스트 윈도(맥락 창문)’를 제시했다. 컨텍스트 윈도는 AI가 답변을 생성하기 위해 한 번에 받아들일 수 있는 입력 범위다. 그는 챗GPT가 처음 등장한 2022년 11월과 비교하면 이 맥락의 창이 약 250배 커졌으며 최근에는 100만 토큰 수준까지 확대됐다고 설명했다.문제는 컨텍스트 윈도우가 커졌다고 해서 기업 데이터를 모두 AI에 넘기는 방식이 현실적인 해법은 아니라는 점이다.유 실장은 “플로우 내부 업무 데이터를 기준으로 한 달치 업무 데이터만 해도 약 100만 토큰 규모에 달한다”며“AI가 좋아지고 성능과 속도가 빨라져도 결국 그 비용을 내야 하는 상황이기 때문에 모든 것을 다 넘길 수는 없다”고 지적했다.플로우는 이 지점에서 협업툴의 역할이 다시 중요해진다고 봤다. 단순히 AI와 API 또는 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 연결하는 것만으로는 실제 업무 맥락을 충분히 읽어내기 어렵다는 판단이다.예를 들어 특정 업무의 진행 상황을 파악하려면 해당 업무 본문만 보는 것이 아니라 프로젝트, 하위 업무, 댓글, 대댓글, 링크된 업무까지 함께 읽어야 한다는 것이다. 특히 업무 데이터가 복잡하게 얽혀 있는 실제 기업 환경에서는 이 관계망을 제대로 정제해 AI에 전달하는 과정이 필요하다는 설명이다.이어 무대에 오른 정아람 플로우 전략마케팅팀 실장은 플로우 내부 마케팅 조직이 AI를 활용해 행사를 준비한 과정을 공유했다.플로우 전략마케팅팀은 오늘 행사 준비 과정에서 발표자료, 영상, 언론 대상 홍보 관리 시스템, 홈페이지, 매출 파이프라인 구축까지 AI를 활용했다. 지난해 행사는 연사가 2명 뿐이었지만 올해는 연사가 15명으로 늘었고 발표자료도 1200장에 달했다. 장 실장은 클로드 등 생성형 AI 도구를 활용해 외주를 맡기면 1000만원 이상 들 수 있는 발표자료 제작을 내부에서 처리했다고 설명했다.영상 제작도 마찬가지다. 기존 행사 영상은 대부분 외주에 맡겼지만 올해는 영상 비전공자가 AI를 활용해 행사 오프닝 영상, 신제품 론칭 모션그래픽, 광고 영상을 제작했다.또 비개발자 마케터가 앤트로픽 클로드코드 등을 활용해 1000명이 함께 참여하는 단체 게임 시스템을 만들고 개발팀장과 함께 4시간만에 기자 관리 시스템도 구축했다는 설명이다.장 실장은 “AI는 못 했다가 해냈다가 또 안 되는 것 같다가 다시 되는 과정을 무한 반복한다”며 “결과물은 AI가 만들어주지만 인간이 계속 집요하게 기획하고 프롬프트를 고치고 고도화해야 압도적인 결과물이 나온다”고 덧붙였다.정아람 플로우 전략마케팅팀 실장(왼쪽부터), 허경무 HS화성 전략정보팀 책임, 서성진 한국가스공사 프로세스혁신TF 과장, 김동현 한국원자력연구원·IT인프라팀 기술원이 6월25일 '플로우 AX 페스타2026'에서 패널 토론 중이다.[사진=디지털데일리 오병훈기자]◆건설·원자력 AX 사례 공유…‘현장형 AI’ 부상이날 행사에서는 플로우 내부 사례뿐 아니라 건설·공공 분야에서 AX 적용사례 발표도 이어졌다. 플로우는 AX가 단순히 AI 도구를 도입하는 문제가 아니라 산업별 업무 구조와 규제, 보안 수준, 현장 특성에 맞춰 재설계돼야 한다고 강조했다.허경무 HS화성 전략정보팀 책임은 “건설 현장은 본사와 현장, 협력사 간 업무 정보가 여러 채널에 흩어져 있어 단순히 AI 도구를 도입하는 것만으로는 한계가 있다”며 “데이터를 현장 업무 흐름 안에서 연결해야 AX 효과를 낼 수 있다”고 말했다.건설 산업은 본사와 현장, 협력사, 발주처, 설계·시공·안전·품질 관리가 복잡하게 얽힌 대표적인 현장 중심 산업이다. 같은 기업 내부 데이터라 하더라도 공정 현황, 현장 보고, 도면, 안전 점검, 협력사 커뮤니케이션 등이 여러 시스템에 분산되기 쉽다는 설명이다.이 때문에 건설 분야 AX는 단순 문서 요약이나 챗봇 도입만으로는 성과를 내기 어렵다. 현장 업무의 흐름을 이해하고, 각종 보고와 지시, 이슈, 일정, 안전 관련 데이터를 하나의 맥락으로 연결하는 것이 핵심이다.한국원자력연구원에서는 김동현 IT인프라팀 담당이 무대에 올라 공공·고보안 환경 속 AX 문제점을 공유했다. 원자력 분야는 국가 안보, 연구 보안, 내부망, 접근 권한, 데이터 반출 통제 등으로 인해 일반 민간기업처럼 외부 AI 서비스를 자유롭게 연결하기 어렵다. AI 활용 수요가 있어도 데이터 접근 범위와 보안 정책이 먼저 정리돼야 한다.이 같은 환경에서는 AI를 ‘무조건 많이 연결하는 것’보다 어떤 업무에, 어떤 데이터까지, 어떤 권한 체계 아래에서 활용할지 정하는 일이 선행돼야 한다. 공공 AX 핵심이 기술 도입 속도보다 보안 체계와 업무 절차 안에서 가능한 활용 범위를 찾는 데 있다는 의미다.김동현 한국원자력연구원 IT인프라팀 기술 담당은 “원자력 연구 환경은 보안과 접근 권한, 데이터 반출 통제가 전제돼야 하는 영역”이라며 “AI 활용 역시 어떤 데이터를 어디까지 제공할지 내부 업무 절차와 보안 체계 안에서 어떻게 안전하게 활용할지를 먼저 정리하는 과정이 필요하다”고 강조했다.