생성형 AI에 대한 뜨거운 관심과 함께, 많은 기업이 맞춤형 소규모 LLM(sLLM) 형태의 Private AI 구축을 준비하고 있습니다. 이 과정에서 AI 학습을 위한 데이터 관리의 필요성이 대두되고 다양한 문서관리시스템들이 활용되고 있지만, 업무 과정에서의 문서 파편화 문제는 여전히 해결되지 않고 있습니다.
기업 내 존재하는 중복되고, 오래되고, 중요하지 않은 ROT(Redundant, Obsolete, Trivial) 데이터의 관리가 제대로 이뤄지지 않는다면 AI 생성 결과물의 신뢰도 하락은 물론 사내 업무 효율성도 떨어지기 마련입니다.
이제 사내 여러 저장소에 파편화된 데이터를 통합적으로 관리하고, 데이터 사용 히스토리까지 자산화할 수 있는 새로운 솔루션이 필요한 시점입니다.