2025년 기업이 자동화된 워크플로우 내에서 AI 지식 베이스를 사용하는 방법

2025년 AI 지식 워크플로우가 실제로 작동하는 방식: 인사이트부터 실행까지

현대의 팀은 더 이상 지식을 흩어진 폴더에 저장된 정적 문서로 취급하지 않습니다.2025년에 가장 성과가 좋은 조직은 AI 기반 지식 워크플로우, 즉 원시 정보를 의사 결정, 조치, 자동화된 프로세스로 전환하는 시스템을 운영합니다.

내부 지식 엔진을 구축하든, 다단계 워크플로를 자동화하든, AI를 제품 개발에 통합하든, AI 지식 워크플로우가 작동하는 방식을 이해하는 것이 이제 경쟁 우위입니다.

이 가이드에서는 AI 지식 워크플로의 모습, 제너레이티브 AI가 전체 시스템을 향상시키는 방법, 지식 집약적 작업을 위해 구축된 AI 작업 공간인 Kuse의 실제 엔드-투-엔드 경험이 어떤 모습인지 자세히 설명합니다.

AI 지식 기반 (시맨틱 인덱싱, 검색, RAG 등) 의 기본 원리를 이해하려면 AI 기반 지식 시스템의 기초에 대한 이전 가이드를 살펴보세요.지식 자동화를 지원하는 전체 도구 환경을 원하신다면 2025년 최고의 AI 지식 기반 플랫폼 리뷰 생태계에 더 깊이 들어갑니다.

이 문서에서는 워크플로우 자체, 즉 인텔리전스가 조직 전체에 흐르는 방식에 대해 중점적으로 다룹니다.

AI 지식 워크플로우는 어떤 모습일까요?

AI 지식 워크플로는 정보가 수집, 해석, 구조화되어 행동으로 이어지는 연속적인 주기입니다.머신 인텔리전스와 인간의 의사 결정을 결합하여 팀이 더 적은 수동 단계로 더 빠르게 움직일 수 있도록 합니다.

전체 AI 지식 워크플로우에는 일반적으로 5가지 주요 단계가 포함됩니다.

1.지식 통합

첫 번째 단계는 형식, 채널, 사일로 전반에 걸쳐 조직이 알고 있는 모든 것을 흡수하는 것입니다.
AI 기반 통합 파이프라인 프로세스:

• 제품 사양, PDF, 아키텍처 문서
• 이메일, 채팅, 지원 티켓, CRM 노트
• 디자인 파일, 이미지, 비디오 대본
• 시장 조사, 로그, 스프레드시트
• 정책, SOP, 법률 문서

수동 분류가 필요한 기존 시스템과 달리 AI는 텍스트, 구조, 개체, 태그 및 관계를 자동으로 추출합니다.콘텐츠가 복잡하거나 구조화되지 않은 경우에도 개념, 날짜, 종속성 및 의미적 의미를 식별합니다.

이를 통해 모든 정보가 격리되지 않고 연결되는 통합된 “지식 그래프”가 생성됩니다.

2.시맨틱 인덱싱 및 임베딩 모델

수집 후에는 모든 문서와 개념이 의미를 수학적으로 표현한 벡터 임베딩으로 변환됩니다.이를 통해 키워드 검색을 훨씬 뛰어넘는 의미론적 이해가 가능해집니다.

예를 들어 다음과 같은 쿼리가 있습니다.

• “유럽에서는 청구 에스컬레이션이 어떻게 작동하나요?”
• “지난 번 제품을 재설계한 이유는 무엇이었나요?”
• “SLA 예외는 어디에 설명되어 있나요?”

일치하는 키워드가 없더라도 올바른 소스 자료에 직접 매핑합니다.

시맨틱 인덱싱은 유사한 아이디어를 클러스터링하고, 컨텍스트 문서를 연결하고, 멀티홉 검색을 가능하게 합니다. 즉, 시스템은 여러 소스에서 인사이트를 가져와 복잡한 질문에 답할 수 있습니다.

3.컨텍스트 검색 (RAG)

검색-증강 생성 (RAG) 은 답변을 생성하거나 워크플로를 실행하기 전에 올바른 지식을 선택하는 인텔리전스 계층입니다.

RAG는 다음을 결정합니다.

• 어떤 문서가 관련이 있습니까?
• 어떤 섹션이 중요한가요?
• 어떤 출처가 권위적인가
• 권한에 따라 사용할 수 있는 데이터
• 여러 참조를 하나의 일관된 응답으로 결합하는 방법

이를 통해 환각을 방지하고 AI 결과가 실제 조직 지식에 기반을 두도록 할 수 있습니다.RAG는 검증된 콘텐츠 및 액세스 제어 규칙을 준수하도록 해답을 보장하기 때문에 규제 대상 산업의 경우 필수적입니다.

4.자동 추론 및 워크플로 로직

이 단계에서 AI가 작동하게 됩니다.

시스템은 질문에만 답하는 대신 다음을 수행할 수 있습니다.

• 정책 및 과거 사례를 기반으로 솔루션 제안
• 다단계 워크플로 초안 작성
• PRD, SOP, 브리프 또는 보고서 생성
• 지식이 변경되면 알림 또는 업데이트를 트리거합니다.
• 모순 또는 누락된 정보 파악
• 팀 및 시스템 전반의 의사결정 매핑

여기에서 AI는 의사 결정 엔진처럼 작동하여 컨텍스트를 분석하고 의도를 이해하며 실행 가능한 결과를 생성합니다.

5.지속적인 학습

AI 지식 워크플로는 피드백 루프를 통해 발전합니다.
시스템은 다음을 통해 지속적으로 학습합니다.

• 콘텐츠 편집
• 문서 승인
• 사용자 수정
• 새 파일 업로드
• 제품 아키텍처 또는 정책 업데이트
• 팀 행동 및 검색 패턴

시간이 지남에 따라 워크플로가 더 정확하고 빨라지며 팀 운영 방식에 맞게 조정됩니다.

AI 지식 워크플로는 고정적이지 않습니다. 즉, 조직과 함께 성장하는 동적 시스템입니다.

제너레이티브 AI가 지식 워크플로우에 적합한 분야

제너레이티브 AI는 단순한 검색이 아니라 생성하는 계층입니다.

시스템이 지식을 이해하면 제너레이티브 AI가 이를 새로운 자산, 의사 결정 또는 조치로 변환합니다.중요한 역할을 하는 부분은 다음과 같습니다.

1.새 문서 자동 생성

제너레이티브 모델은 복잡한 멀티소스 컨텍스트를 다음과 같은 완성된 결과물로 전환할 수 있습니다.

• PRD 및 기능 요약
• 온보딩 매뉴얼
• 전략 메모
• 사용자 연구 보고서
• 문제 해결 흐름
• 정책 업데이트
• 릴리즈 노트
• 고객 응답

이러한 결과는 일반 텍스트가 아닌 실제 회사 지식을 기반으로 합니다.

2.다중 소스 정보 합성

인사이트가 여러 소스 (피드백, 로그, 아키텍처 다이어그램, 스프레드시트) 에 있는 경우 제너레이티브 AI는 이를 다음과 같이 통합합니다.

• 요약
• 내러티브
• 전략적 인사이트
• 비교 테이블
• 다이어그램
• 타임 라인

이 합성 계층은 팀이 훨씬 더 빠르게 결론에 도달하는 데 도움이 됩니다.

3.지식을 운영 자산에 적용하기

제너레이티브 AI는 원시 지식을 다음과 같이 전환할 수 있습니다.

• 순서도
• 의사 결정 트리
• 체크리스트
• 단계별 워크플로
• 다이어그램
• 캠페인 자산

이는 동일한 정보를 다양한 형식으로 제공해야 하는 부서 간 팀에 특히 유용합니다.

4.격차 감지 및 자동 제안 업데이트

제너레이티브 AI는 티켓, 제품 변경, 규정 준수 업데이트 등의 새로운 입력을 기존 문서와 비교합니다.
오래되었거나 누락된 내용이 있으면 자동으로 불일치에 플래그를 지정하고 업데이트 초안을 작성합니다.

이를 통해 조직의 가장 큰 문제 중 하나인 지식을 최신으로 유지하는 것이 해결됩니다.

예: 전체 AI 지식 워크플로 실행 (Kuse 사용)

이것이 실제 업무에서 어떻게 작용하는지 이해하기 위해 Kuse의 전체 지식 워크플로우는 다음과 같습니다.

1단계 — 프로젝트를 반영하는 작업 공간 구축

새로운 비디오 생성 기능을 계획하는 제품 관리자는 먼저 Kuse에서 프로젝트를 만듭니다.
모든 관련 파일을 업로드합니다.

• 사용자 피드백 양식
• 아키텍처 다이어그램
• 과거 PRD
• 레퍼런스 비주얼
• 스프레드시트
• 시장 조사
• 디자인 에셋

Kuse는 모든 것을 즉시 수집하고 의미론적으로 인덱싱합니다.

2단계 — 원시 데이터를 인사이트로 전환

PM은 피드백 파일을 선택하고 Kuse에게 다음과 같이 요청합니다.

“비디오 생성과 관련된 사용자 불만 사항 요약”

Kuse는 주제를 식별하고, 인사이트를 클러스터링하고, 이전 버전과 연결하고, 취할 가치가 있는 조치를 강조합니다.이제 PM은 데이터를 기반으로 한 명확한 이해를 갖게 되었습니다.

3단계 — 실제 컨텍스트를 기반으로 PRD 생성

PM은 Kuse의 분석에서 직접 얻은 주요 통찰력을 강조하여 인용하고 아키텍처 파일을 참조로 선택합니다.

그런 다음 Kuse는 다음을 생산합니다.

• 구조화된 PRD
• 목표, 제약 조건 및 수용 기준
• UX 시나리오
• 위험
• 종속성
• 롤아웃 계획

모든 것을 인라인으로 편집할 수 있으며 PM은 메모를 추가하거나 섹션을 직접 수정할 수 있습니다.

4단계 — 브랜드 스타일에 맞는 크리에이티브 자산 만들기

다음으로 PM은 새 기능에 대한 홍보 이미지를 원합니다.
이전 포스터와 새 PRD를 컨텍스트로 선택합니다.

Kuse는 다음을 즉시 생성합니다.

• 브랜드 일관성을 갖춘 비주얼
• 변형
• 온메시지 카피

이를 통해 제품 팀과 설계 팀 간의 마찰이 없어집니다.

5단계 — 멀티 파일, 크로스 컨텍스트 편집을 위한 매직 펜 사용

고급 수정을 위해 PM은 Magic Pen을 사용하여 여러 파일을 선택하고 캔버스에 변경 사항을 시각적으로 표시합니다.

쿠즈는 다음과 같이 해석합니다.

• 더 인스트럭션
• 시각적 마크업
• 참조된 파일

일관되고 업데이트된 결과물을 생성합니다.

6단계 — 모든 것이 미래를 위한 지식이 됩니다

모든 결과 (PRD, 인사이트, 포스터, 다이어그램) 는 새로운 컨텍스트가 됩니다.

나중에 팀원들은 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• “이 기능을 왜 이런 식으로 설계했을까요?”
• “결정을 내리게 한 사용자 불만 사항은 무엇입니까?”
• “비디오 생성과 관련된 모든 자산을 보여주세요.”

Kuse는 정확한 지식을 즉시 검색합니다.

이는 AI 지식 워크플로우의 전체 라이프사이클로, 수집 → 이해 → 생성 → 개선 → 저장 → 검색입니다.

결론

AI 지식 워크플로는 조직의 운영 방식을 근본적으로 변화시킵니다.
실행 속도를 저하시키는 단편화를 없애고 반복적인 문서화 작업을 줄이며 구조화되지 않은 정보를 의사 결정과 자동화를 지원하는 구조화된 인텔리전스로 변환합니다.

지식 워크플로우는 제너레이티브 AI와 결합하면 동적 시스템으로 발전합니다. 즉, 정보를 저장하는 것뿐만 아니라 정보를 지속적으로 해석하고, 이를 사용하여 전체 워크플로를 구동합니다.

Kuse는 이러한 변화의 중심에 있습니다.팀이 하나의 통합된 공간에서 자료를 업로드하고, 컨텍스트와 채팅하고, PRD를 생성하고, 자산을 설계하고, 워크플로를 구축할 수 있도록 함으로써 Kuse는 조직의 운영 메모리가 됩니다.

지식은 더 이상 저장해야 하는 대상이 아닙니다.팀이 더 스마트하게 일하고 더 빠르게 움직이기 위해 매일 사용하는 것이 됩니다.

자주 묻는 질문

1.AI 지식 워크플로우란 무엇일까요?

AI가 정보를 수집하고, 의미론적으로 이해하고, 지능적으로 검색하고, 문서화부터 의사결정까지 결과를 생성하는 자동화된 시스템입니다.정적 텍스트의 지식을 운영 인텔리전스 계층으로 변환합니다.

2.AI 지식 워크플로우는 AI 지식 기반과 어떻게 다릅니까?

지식 기반은 정보를 저장합니다.
지식 워크플로우는 이 정보를 사용하여 다음을 수행합니다. 을 (를) 만듭니다, 실행합니다, 및 자동화—지식을 행동으로 옮기다.

3.AI 지식 워크플로를 지원하는 도구는 무엇입니까?

Kuse, Guru, Zendesk AI 및 최신 엔터프라이즈 지식 플랫폼과 같은 시스템은 수집, 시맨틱 검색, RAG, 워크플로 자동화를 결합합니다.

4.제너레이티브 AI는 워크플로우에서 어디에 적합할까요?

제너레이티브 AI는 검색된 정보를 새로운 결과 (PRD, 요약, 워크플로, 시각 자료) 로 변환하고 시스템이 학습함에 따라 문서를 업데이트합니다.

5.AI 지식 워크플로우가 수동 문서화를 대체할 수 있을까요?

전부는 아니지만 수작업을 크게 줄여줍니다.팀은 처음부터 글을 쓰는 횟수를 줄이고 검증, 편집, 전략적 의사 결정에 더 많은 시간을 할애합니다.

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