사내 AI 에이전트는 모델보다 데이터 구조가 먼저다 — 버즈빌 ‘아이리스’가 공개 채널에서 자리 잡은 방법

회사에서 가장 많이 새는 시간

회사에서 가장 많이 새는 시간은 회의도 보고도 아닌 ‘그거 어디 있더라’를 찾는 시간이다. 지난달 계약서 최종본, 그 기능을 그렇게 만든 이유, 광고주 담당자. 정보는 없어서가 아니라 슬랙, 컨플루언스, 깃허브에 흩어져 있어서 못 찾는다. 어디 있는지 아는 사람만 알기 때문에 담당자가 휴가를 가거나 퇴사하면 회사의 검색 기능도 사라진다. 포레스터가 에어테이블 의뢰로 2023년 진행한 조사에서 지식 노동자는 업무 시간의 약 30%를 데이터를 찾는 데 썼고, 대기업이 쓰는 소프트웨어는 평균 367개였다.

버즈빌에는 이 질문을 대신 받는 동료가 있다. 2026년 6월부터 슬랙 공개 채널에서 일하는 사내 지식 에이전트 ‘아이리스’다. 사내 AI 에이전트 도입을 고민하는 조직에 참고가 될 만한 사례다.

아이리스가 하는 일과 하지 않는 일

신입 세일즈 담당자가 “올리브영 협력광고가 뭐야? 운영 정책은 어디서 확인해?”라고 물으면, 아이리스는 답과 함께 출처 링크를 붙인다. 질문한 언어로 답한다. 슬랙, 깃허브, 리니어, 컨플루언스, 광고·정산·영업 데이터, 구성원 정보를 오가며 하나의 답으로 엮는다. 다만 모든 걸 연결하지는 않는다. 무엇을 연결하지 않을지도 설계의 일부다.

아이리스는 일을 대신하지 않는다. 흩어진 회사의 기억을 출처와 함께 꺼내 오는 데까지가 몫이고, 무엇을 할지는 다시 사람이 정한다. 그래서 바뀌는 것은 속도보다 밀도다. 회의 앞 10분을 자료 찾기에 쓰던 일이 채널에서 미리 끝나고, 회의는 ‘할까 말까’에서 시작한다.

잘 도는 이유는 모델이 아니라 구조화된 데이터

버즈빌의 10년 넘은 데이터는 슬랙 메시지, PR과 코드 리뷰, 프로젝트 회고, 광고주 히스토리까지 다 합쳐도 200GB 남짓이다. 양이 문제가 아니었다. 차이를 만든 것은 데이터마다 무엇에 관한 것인지, 어떤 데이터와 이어지는지, 언제 갱신됐는지가 붙어 있어 교차 검증이 가능하다는 점이다. 깃허브로 실제 개발 여부를, 슬랙과 컨플루언스로 결정 배경을, 조직도로 담당 팀을, 데이터레이크로 수치를 확인한다. 버즈빌은 에이전트가 필요할 때마다 시스템에 묻는 방식 대신 데이터를 파일로 만들어 두고 에이전트가 직접 접근하게 하는 방식을 택했다.

모델보다 먼저 정할 네 가지

1. 어떤 데이터를 연결할 것인가: 결정은 슬랙에, 근거는 깃허브에, 담당자는 조직도에 있으니 한 곳만 보면 반쪽짜리 답이 나온다. 연결하지 않을 것도 함께 정한다
2. 모든 답에 출처를 붙일 것인가: 출처가 있으면 원본을 바로 확인할 수 있다. 채택률은 모델이 아니라 검증 가능성에서 갈린다
3. 모르는 것을 어떻게 말하게 할 것인가: 아이리스는 “인터넷 검색은 못 해요”, “이미지는 못 봐요”라고 먼저 말한다. 그럴듯한 오답 한 번이 정확한 답 열 번보다 오래 기억된다
4. 어디서 쓰게 할 것인가: DM이 아니라 공개 채널이다. 질문과 답이 남아 다음 사람은 물을 필요가 없고, 틀린 답은 누군가 바로 바로잡는다

작게 만들어 공개하라

아이리스는 전사 프로젝트가 아니라 CTO가 예산 승인도 로드맵도 없이 직접 만든 PoC에서 출발했다. 최근 일주일간 100명 넘는 구성원이 질문했고, 그중 57.6%가 세일즈, BD, CX, 사업기획, 마케팅, 매체 운영 등 비개발 직군이었다. 개발 도구가 아니라 회사의 공용 검색창이 된 셈이다.

마케팅 조직에 주는 시사점

마케팅팀의 캠페인 히스토리, 광고주별 성과, 브랜드 가이드도 대개 사람 머릿속과 흩어진 문서에 있다. 모델을 고르기 전에 이 기억을 구조화하고 출처와 함께 꺼낼 수 있게 만드는 것이 먼저다. AI 활용을 숨기는 직원들의 문제도 공개된 자리에서 지식이 흐르게 하는 구조로 풀 수 있고, 팀이 쌓은 프롬프트와 지식의 관리는 업무 중 만든 프롬프트의 소유권과도 이어진다. 사내 에이전트가 바꾸는 것은 검색 속도가 아니라 회사가 기억하는 방식이다.