전문가의 지식과 판단을 AI 업무에 어떻게 반영할까? Dify 감사·제약 도입 사례
직답 요약
감사·제약처럼 전문성이 중요한 업무에서 AI의 역할은 전문가의 판단을 대신하는 데 있지 않습니다. 전문가가 반복해서 활용하는 지식과 판단 기준을 AI 워크플로우에 반영하고, 자료 조회·정리·시스템 작업처럼 반복되는 과정을 연결하는 데 더 적합합니다. 실제 Dify 도입 사례에서도 감사 조직은 개인에게 쌓인 실무 지식을 조직이 재사용할 수 있는 지식으로 전환했고, 제약 조직은 전문가가 내부 데이터와 업무에 맞는 모델을 선택해 직접 AI 앱을 구성하는 환경을 만들었습니다.
생성형 AI의 활용 범위는 문서 작성이나 요약을 넘어 점점 더 복잡한 업무로 넓어지고 있습니다. 이제는 반복 업무를 줄이는 수준을 넘어, 전문지식이 필요한 업무에도 AI를 어떻게 적용할 수 있을지가 중요한 과제가 되고 있는데요.
다만 전문 업무는 단순히 결과물을 빠르게 만드는 것만으로 해결되지 않습니다. 어떤 자료를 참고해야 하는지, 무엇을 추가로 확인해야 하는지, 어떤 기준으로 결과를 판단해야 하는지 등 이러한 "도메인 지식"이 더 중요하기 때문이죠. 이런 기준은 대부분 업무를 오래 해온 전문가의 경험과 조직에 축적된 지식 안에 있습니다.
그래서 전문 업무에 AI를 적용하려면 답변을 잘 만드는 모델을 도입하는 것만으로는 부족합니다. 전문가가 반복해서 사용하는 지식과 판단 기준을 AI가 활용할 수 있도록 만들고, 자료 조회·정리·반복 처리처럼 판단 전후에 이어지는 업무까지 하나의 흐름으로 연결해야 합니다.
Dify를 도입한 전문 조직들의 사례는 이런 접근이 실제 업무에서 어떻게 구현될 수 있는지 보여줍니다. 개인에게 쌓인 전문지식을 조직이 재사용할 수 있게 만들거나, 전문가가 자신의 데이터와 업무 방식에 맞는 AI 앱을 직접 구성하는 방식입니다. 이번 글에서는 전문성을 AI로 대체하지 않으면서도 전문가의 지식과 업무 방식을 조직의 AI 업무로 확장하는 방법을 살펴보겠습니다.
전문 업무에는 왜 범용 AI만으로 부족할까?
전문 업무의 품질은 원본 자료뿐 아니라 이를 해석하는 기준에 따라 달라집니다. 감사에서는 회계 기준과 내부 지침, 과거 검토 경험을 함께 참고해야 하고, 제약 연구에서는 연구 문헌부터 임상 데이터와 실험 자료까지 서로 다른 형태의 정보를 다뤄야 합니다. 같은 생성형 AI를 사용하더라도 무엇을 참고하고 어떤 순서로 처리할지 정하지 않으면 실제 업무에 필요한 결과와 거리가 생길 수 있습니다.
그래서 전문 업무의 AI 도입은 질문에 답하는 챗봇 하나를 만드는 것보다 전문가가 반복해서 사용하는 지식과 처리 과정을 AI 업무 흐름으로 옮기는 방식에 가깝습니다. 전문가는 어떤 자료를 참고하고 어떤 결과를 사용할 수 있는지 판단하고, AI는 그 사이에서 반복되는 검색·정리·확인 작업을 지원하는 구조입니다.
사례 1: 감사 실무 지식을 조직의 AI 업무에 재사용한 회계 네트워크
한 국제 회계 네트워크의 중국 멤버 펌은 Dify Enterprise를 기반으로 표준화된 감사 운영 플랫폼을 구축했습니다. 감사 업무에서는 대량의 문서를 검토하는 것뿐 아니라 기준서와 내부 지침, 과거 업무 기록, 숙련자의 경험을 함께 참고해야 합니다. 문제는 이런 전문지식이 개인이나 프로젝트별 자료에 흩어져 있으면 새로운 감사가 시작될 때마다 필요한 정보를 다시 찾고 이전 경험을 다시 확인해야 한다는 점입니다.
이 조직은 통합 지식 계층을 두어 전문 지식을 검색하고 여러 업무에서 다시 쓸 수 있게 했습니다. 특정 업무를 기억하는 담당자에게 기대야 했던 내용을 조직이 함께 쓰는 지식으로 바꾼 것입니다. 한 업무에서 효과를 본 방식이 다음 업무로 그대로 이어지면서, 전문성이 개인의 경험에만 머무르지 않고 반복해서 쓰이는 구조를 만들었습니다.
자료를 찾는 데서 끝나지 않고 실제 감사 절차도 연결했습니다. 1,000명이 넘는 회계사가 함께 쓰는 감사 운영 플랫폼에서 AI 에이전트와 RPA를 결합해 워크스루 테스트와 내부통제 검토 같은 감사 업무를 자동화했습니다. 상황에 따라 처리 방향을 정해야 하는 단계는 AI 에이전트가 맡고, RPA가 그 아래에서 구조화된 데이터를 옮겨 감사 절차가 중간에 끊기지 않고 이어지는 방식입니다. 이 조직은 감사 효율 40% 이상, 리스크 경보 적시성 60% 이상, 조회 효율 70% 이상 향상을 보고했습니다.
이 사례의 핵심은 전문가의 판단 자체를 AI에 맡긴 것이 아니라, 그 판단에 반복적으로 필요한 지식과 절차를 조직이 재사용할 수 있게 만들었다는 점입니다. 숙련자의 경험을 공통 지식으로 만들고 반복적인 자료 처리와 시스템 작업을 연결하면서, 감사 담당자는 실제 검토와 판단에 더 집중할 수 있는 구조를 만든 것입니다.
사례 2: 전문가가 업무에 맞는 AI 앱을 직접 구성한 글로벌 제약 그룹
글로벌 대형 제약 그룹은 Dify Enterprise를 기반으로 전문가용 AI 애플리케이션 개발 환경을 구축했습니다. 제약·생명과학 업무에서는 연구 문헌, 정형화된 임상 테이블, 생의학 자료, 여러 형태의 실험 데이터처럼 성격이 다른 정보를 함께 다룹니다. 연구 과제마다 필요한 데이터와 처리 방식도 다르기 때문에 하나의 범용 AI나 하나의 모델만으로 모든 전문 업무를 처리하기 어렵습니다.
이 그룹은 연구 IT, 데이터 사이언티스트, 규제 분석가 등 전문 사용자가 자신의 업무에 필요한 AI 앱을 직접 구성할 수 있도록 했습니다. 내부 데이터를 연결하고 작업 특성에 따라 40개의 모델 중 적합한 모델을 선택한 뒤, 여러 단계의 업무를 하나의 흐름으로 만들어 사용할 수 있습니다. 2026년 초 기준 1,000명 이상의 전문가 사용자가 이 환경에서 활동하고 있습니다.
예를 들어 연구 문헌에서 필요한 내용을 찾는 작업과 임상 테이블을 분석하는 작업은 필요한 데이터와 모델, 원하는 결과의 형태가 다를 수 있습니다. Dify 환경에서는 전문가가 자신이 다루는 자료와 업무 목적을 기준으로 모델과 처리 과정을 직접 선택할 수 있습니다. 이후 다른 모델이 더 적합해지더라도 업무 전체를 처음부터 다시 구축하는 대신 기존 앱의 구성을 조정해 대응할 수 있습니다. 전문가가 자신의 업무 지식을 AI 앱의 구조와 모델 선택에 직접 반영할 수 있는 환경을 만든 것입니다.
기존 Microsoft Copilot도 그대로 유지했습니다. 일반적인 문서 작성이나 일상 업무는 Copilot으로 처리하고, 내부 데이터를 연결하거나 여러 단계의 전문 작업을 구성해야 하는 업무는 Dify에서 처리했습니다. 회사의 모든 AI 업무를 하나의 도구에 맞추는 대신 업무의 전문성과 필요한 기능에 따라 범용 AI와 전문가용 AI 환경을 나눈 것입니다.
이 사례에서 중요한 것은 전문가에게 더 강력한 챗봇을 제공했다는 점이 아니라 자신의 데이터와 업무 방식에 맞는 AI를 직접 구성할 수 있게 했다는 점입니다. 어떤 데이터와 모델이 필요한지 알고 있는 전문가의 지식을 실제 AI 업무 흐름에 반영할 수 있도록 만든 것입니다.
전문 업무에 Dify를 적용하면 무엇이 달라질까?
두 사례의 공통점은 전문가의 일을 AI로 대신하려 한 것이 아니라 전문가가 가진 지식과 업무 방식을 AI가 반복 활용할 수 있도록 만들었다는 점입니다. 감사 사례에서는 개인에게 쌓여 있던 실무 경험과 기준을 공통 지식으로 만들어 여러 업무에서 다시 활용했고, 제약 사례에서는 전문가가 업무에 필요한 내부 데이터와 모델을 직접 선택해 AI 앱을 구성했습니다.
전문지식을 AI에 반영하는 방식은 다르지만 원리는 같습니다. 어떤 자료를 참고해야 하는지, 어떤 순서로 처리해야 하는지, 어떤 결과를 실제 업무에 사용할 수 있는지는 해당 업무를 아는 전문가가 결정합니다. AI는 이를 바탕으로 반복적인 자료 검색과 정리, 데이터 처리와 시스템 작업을 맡아 전문가가 검토와 판단에 더 집중하도록 지원합니다.
결국 전문 업무에서 Dify의 역할은 전문가의 판단을 자동화하는 것보다 그 판단에 필요한 지식과 반복 과정을 재사용할 수 있는 업무 시스템으로 만드는 것에 가깝습니다. 개인의 경험으로 남아 있던 전문성을 조직이 활용할 수 있게 하고, 업무에 따라 필요한 데이터와 모델을 연결해 실제 업무 흐름 안에서 사용할 수 있도록 만드는 것입니다.
우리 회사에서는 어떤 전문 업무부터 시작하면 좋을까?
처음부터 전문가의 최종 판단까지 AI에 맡길 필요는 없습니다. 같은 지식과 검토 기준을 반복해서 적용하고, 많은 자료를 찾거나 정리해야 하며, 생성된 결과를 전문가가 직접 검토할 수 있는 업무부터 시작하는 편이 적절합니다.
예를 들어 비슷한 업무를 할 때마다 이전 사례와 내부 기준을 다시 찾는다면 어떤 지식을 공통으로 활용할 수 있는지부터 정리할 수 있습니다. 자료를 확인한 뒤 반복적인 시스템 작업이 이어진다면 해당 절차를 AI나 기존 자동화 도구와 연결할 수 있는지도 살펴볼 수 있습니다. 연구처럼 데이터 형태와 작업 목적이 다양한 업무라면 어떤 자료를 다루고 어떤 결과를 얻어야 하는지를 기준으로 필요한 모델과 AI 앱을 나눠볼 수 있습니다.
전문 업무의 Dify 도입에서 중요한 것은 전문가를 AI로 대체하는 것이 아닙니다. 조직에 흩어진 전문지식을 반복해서 활용할 수 있게 만들고, 전문가가 자신의 업무에 맞는 AI를 구성해 실제 판단에 필요한 과정에 활용할 수 있도록 만드는 것이 핵심입니다.
감사·연구·규제처럼 전문성이 높은 업무에 AI를 적용해야 하는데 어디서부터 시작할지 막막하다면, 제품을 먼저 정하기보다 현재 전문가가 반복해서 참고하는 자료와 판단 기준, 사람이 직접 이어서 처리하는 절차부터 정리해보세요. 어떤 지식을 재사용할 수 있는지와 어떤 단계까지 AI에 맡길 수 있는지를 확인하면 Dify가 적합한 영역과 전문가의 판단을 남겨야 할 영역도 구체적으로 나눌 수 있습니다.
오픈네트웍시스템은 Dify 공식 국내 파트너로서 현재 업무 흐름과 전문지식, 데이터, 기존 자동화 환경을 함께 살펴보고 Dify가 실제로 도움이 될 수 있는 범위부터 검토합니다. 전문 업무에 AI를 어디까지 적용해야 할지, 기존 RPA나 범용 AI와 어떻게 나눠 사용할지, 어떤 지식과 업무 흐름부터 Dify에 연결해야 할지 판단이 서지 않는다면 도입 상담을 통해 현재 상황을 공유해 주세요. Dify Enterprise 도입 여부부터 전문 업무에 맞는 적용 범위와 구축 방향까지 함께 검토해드리겠습니다.
자주 묻는 질문
전문성이 높은 업무도 Dify로 자동화할 수 있을까?
가능합니다. 다만 전문가의 최종 판단 자체보다 자료 조회·정리, 전문지식 검색, 반복적인 처리 절차처럼 판단을 지원하는 업무부터 적용하는 편이 적절합니다. 감사 사례에서도 전문지식 재사용과 감사 워크플로우 자동화에 Dify를 활용했습니다.
전문가가 직접 AI 앱을 만들어야 할까?
모든 전문가가 직접 만들 필요는 없습니다. 다만 어떤 자료를 참고해야 하는지, 어떤 결과가 실제 업무에 적합한지를 판단할 수 있는 전문가가 앱의 업무 기준을 정의하는 과정에는 참여하는 편이 좋습니다. 제약 사례에서는 연구 IT, 데이터 사이언티스트, 규제 분석가 등이 직접 앱을 구성했습니다.
기존 RPA나 범용 AI가 있어도 Dify를 함께 사용할 수 있을까?
가능합니다. 감사 사례에서는 기존 시스템 작업을 담당하는 RPA와 AI 에이전트를 연결했고, 제약 사례에서는 Microsoft Copilot과 Dify를 서로 다른 업무에 사용했습니다. 기존 도구를 모두 교체하기보다 전문지식과 업무 흐름을 직접 구성해야 하는 영역에 Dify를 추가하는 방식으로 검토할 수 있습니다.
출처
출처
Dify, Pharma & Life Sciences
오픈네트웍시스템, Dify Enterprise 도입 안내