도입은 늘었지만 활용은 기대에 미치지 못하고 있다.
생성형 인공지능(AI)이 기업 경영의 핵심 화두로 자리 잡으면서 국내외 기업들의 AI 도입 속도가 빨라지고 있다. 그러나 실제 업무 현장에서는 기대만큼의 성과가 나타나지 않고 있다는 분석이 나온다. 기술 도입 자체는 확대됐지만 현업 적용과 조직 전반의 활용 확산 단계에서 적지 않은 기업이 한계를 경험하고 있는 것으로 나타났다.
기업 AI 활용의 가장 큰 장애물은 데이터 환경에 있다.
시장조사기관 고서치(Gosearch)가 발표한 ‘2026 엔터프라이즈 AI 지식 관리 가이드’에 따르면 올해 글로벌 기업의 생성형 AI 도입률은 80% 수준에 이를 것으로 전망된다. 반면 별도 시장 분석 자료에서는 AI를 도입한 기업 가운데 61%가 내부 데이터 준비 부족과 비정형 문서 활용 문제로 인해 조직 전체로의 확산에 어려움을 겪는 것으로 조사됐다. 이는 단순히 AI 모델을 도입하는 것만으로는 실질적인 업무 혁신이 이뤄지기 어렵다는 점을 보여주는 대목이다.
정확성과 보안은 기업 AI 도입의 핵심 과제로 부상했다.
현재 기업들이 주로 사용하는 검색증강생성(RAG) 기반 시스템은 방대한 사내 자료를 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 문서별 접근 권한이나 조직별 업무 맥락을 충분히 반영하지 못할 경우 부정확한 답변이 생성되는 환각현상(Hallucination) 문제가 발생할 수 있다. 여기에 퍼블릭 클라우드 환경을 활용할 경우 중요 경영정보나 고객 데이터가 외부 환경에 노출될 수 있다는 우려도 꾸준히 제기되고 있다.
정보 탐색에 소모되는 시간 역시 기업 생산성을 저해하는 요소로 꼽힌다.
업무 담당자들은 필요한 자료를 찾기 위해 여러 시스템과 저장소를 오가야 하는 경우가 많다. 이 과정에서 반복적인 검색과 문서 확인에 상당한 시간이 소요되며, 필요한 정보를 찾지 못해 의사결정이 지연되는 사례도 적지 않다. AI를 도입했음에도 기대했던 생산성 향상 효과가 제한적으로 나타나는 이유다.
텍스트웨이는 이러한 시장의 구조적 문제 해결에 나섰다.
국내 AI 딥테크 스타트업인 텍스트웨이는 기업 전용 문서 AI 플랫폼 ‘tB-server’를 공개하고 온프레미스 시장 확대에 본격적으로 나선다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 외부 클라우드와 연동하지 않고 기업 내부망에 독립적으로 구축되는 구조를 채택해 데이터 외부 유출 가능성을 최소화한 것이 특징이다.
‘정답 보장’ 구조를 통한 신뢰성 확보도 차별화 요소다.
tB-server는 단순 문장 단위 검색 방식을 넘어 문서의 구조와 의미 관계를 분석하는 기술을 적용했다. 이를 통해 시스템이 답변 생성 과정에서 검증된 정보만 활용하도록 설계됐으며, 기업 환경에서 요구되는 높은 수준의 신뢰성을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 회사 측은 이를 ‘정답 보장 계층(Structure & Grounding Layer)’이라고 설명했다.
비정형 문서를 기업 자산으로 전환하는 기능도 강화했다.
플랫폼은 PDF, HWP, 워드 문서 등 다양한 형식의 비정형 데이터를 업로드하는 즉시 의미 기반 태그를 자동 생성한다. 이를 통해 개별 문서를 단순 저장 자료가 아닌 검색과 활용이 가능한 지식 자산으로 전환할 수 있도록 지원한다. 기업 입장에서는 축적된 문서 자산의 활용 가치를 높일 수 있다는 장점이 있다.
보안 규정 준수와 사용 편의성도 동시에 고려했다.
tB-server는 조직과 부서 단위의 세분화된 접근 권한 관리 기능을 제공한다. 특히 대기업과 공공기관에서 요구하는 보안 정책에 맞춰 사용자별 권한을 정교하게 설정할 수 있도록 설계됐다. 또한 기존 파일 관리 환경과 유사한 Box-Folder-Content 구조를 적용해 사용자가 별도 교육 없이도 쉽게 적응할 수 있도록 했다.
출처 기반 답변 제공으로 업무 신뢰도를 높였다.
플랫폼은 단순히 결과만 제시하는 것이 아니라 답변 생성에 활용된 사내 문서 출처를 함께 제공한다. 이를 통해 사용자는 정보의 근거를 직접 확인할 수 있으며, 업무 보고나 의사결정 과정에서도 답변의 신뢰성과 재현성을 확보할 수 있다.
기업 AI 경쟁력은 이제 인프라 구조에서 결정될 가능성이 높아지고 있다.
텍스트웨이 유승민 대표는 “기업용 AI의 경쟁력은 화려한 모델 성능보다 보안을 유지하면서도 정확한 정보를 전달할 수 있는 인프라 구조에 달려 있다”며 “폐쇄형 환경에서도 기업 문서를 활용 가능한 지식 자산으로 전환할 수 있도록 지원하는 것이 핵심 목표”라고 밝혔다.
AI 도입의 다음 단계는 활용성과 신뢰성 확보로 이동하고 있다.
전문가들은 앞으로 기업 AI 시장이 단순 도입 경쟁에서 벗어나 정확성, 보안성, 데이터 활용성 중심으로 재편될 것으로 전망한다. 특히 민감한 데이터를 다루는 금융, 제조, 공공기관 분야에서는 폐쇄형 AI 인프라 수요가 더욱 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 기업들이 실질적인 성과를 창출하기 위해서는 AI 모델 자체보다 데이터를 안전하게 관리하고 활용할 수 있는 기반 환경 구축이 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다.
생성형 AI 도입률은 빠르게 증가하고 있지만 실제 업무 현장에서는 데이터 관리, 환각현상, 보안 문제로 인해 활용 확대에 한계가 나타나고 있다. 텍스트웨이가 선보인 tB-server는 폐쇄형 온프레미스 환경과 정답 기반 문서 검색 체계를 통해 이러한 문제 해결을 목표로 한다. 향후 기업 AI 시장은 도입 경쟁에서 벗어나 정확성과 보안성 중심의 인프라 경쟁으로 이동할 가능성이 높다.
AI 도입은 더 이상 차별화 요소가 아니다. 기업이 실제 성과를 얻기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터 활용 체계와 보안 환경을 갖춘 인프라 구축이 선행돼야 한다. 텍스트웨이의 tB-server는 이러한 시장 요구에 대응하는 새로운 대안으로 주목받고 있으며, 향후 기업형 AI 시장의 방향성을 보여주는 사례로 평가된다.
텍스트웨이 소개
텍스트웨이는 독자적인 RAG(검색 증강 생성) 및 초개인화 태그 기술을 보유한 AI 스타트업이다. 단순 검색을 넘어 기업의 정보와 고객을 맥락 기반으로 연결하는 ‘지식 인터랙션(Knowledge Interaction)’ 솔루션을 제공한다. 최근 MYSC 투자 유치 및 딥테크 팁스(Deep-Tech TIPS) 선정으로 기술력을 인정받았으며, 국내외 유수 기업과 협력 중이다. 기업용 폐쇄형 AI 활용 서비스 ‘태깅박스 서버(taggingBox Server, tB-server)’를 통해 누구나 쉽고 편리하게 지식을 관리하고 AI를 활용하는 경험을 제공한다. (사진제공)
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