uEngine 4월호 - "AI 초안 말고, 완성본을 얻는 법"

2026. 4. 30.

AI가 만든 자료, 다시 손보느라 지치셨나요?

업무 효율을 위해 AI를 도입했지만, 정작 결과물이 실무에 쓰기엔 부족해 사람이 다시 일일이 고쳐야 했던 경험 있으시죠? 혹은 AI가 어떤 근거로 이런 답을 내놓았는지 알 수 없어 답답하진 않으셨나요?

'적당히 쓸 만한' AI를 넘어, '완벽히 믿을 수 있는' AI가 필요할 때입니다.

이번 뉴스레터에서는 국내 소프트웨어 품질인증 최고 등급(GS 1등급)을 획득하며 그 실력을 검증받은 ProcessGPT와, 과정이 투명하게 보이는 Ontologic의 업데이트 소식을 전해드립니다. 사람이 다시 손댈 필요 없는 디테일을 지금 바로 확인해보세요.

ProcessGPT, 국가 공인 GS인증 1등급 획득

"이 AI 솔루션, 정말 믿고 도입해도 될까요?" 가장 확실한 답을 가져왔습니다.

국내 소프트웨어 품질인증 최고 등급인 GS 1등급을 획득했습니다. 정부 산하 공인 시험기관이 8대 품질 영역 41개 항목을 평가한 결과입니다.

8대 품질 영역 평균 99.52% 점수 달성, 기능·성능·보안·호환성·이식성 등 41개 항목 평가 완료, Critical·High급 결함 0건으로 안정성과 신뢰성을 한 번에 검증 받았습니다.

GS 1등급은 나라장터 우선구매 대상이며, 공공기관 도입 시 별도의 품질 검증 없이 즉시 도입 검토가 가능합니다.

ProcessGPT

1. 'AI가 만든 티'를 지웠습니다. 이제 PPTX생성과 스킬적용까지 한 대화로

한글(.hwpx)·워드(.docx)로 보고서를 만들어주던 ProcessGPT가 이제 파워포인트(.pptx) 슬라이드까지 채팅창 하나에서 완성해 드립니다. AI 결과물을 사람이 다시 손보던 시간이 사라졌습니다.

PPTX까지 한 대화로: 부분만 골라 다시 쓰거나, 영역에 사진을 올려 자동 합성하는 정밀 편집까지 가능합니다.

대량의 제안서도 그대로 제출 가능: 표 구조·들여쓰기·도메인별 어투까지 자동으로 정돈됩니다. 국가사업 제안서 수준의 실무급 품질이 즉시 도출됩니다.

사내에 잠든 자료를 AI가 기억해 활용 (Memento): 폴더 어딘가에 묻혀 있던 과거 보고서·이미지·차트를 AI가 스스로 찾아내 새 문서의 적재적소에 끼워 넣습니다. 부서·프로젝트 권한에 맞는 자료만 안전하게 활용됩니다.

개발자 없이 즉시 시작: '스킬(Skill)' - 원하는 기능을 에이전트에 추가하는 모듈만 얹으면 회사 전용 에이전트가 완성됩니다. IT 부서 없이도 비개발 직군이 바로 도입할 수 있습니다.

<기업의 지식 자산을 성과로 바꾸는 4가지 핵심 프로세스>

<PPTX를 생성하고 원하는 영역만 지정해 즉시 수정>

<'스킬(Skill)' 하나로 완성되는 맞춤형 보고서 에이전트>

[자세히 보기]

2. 한 번의 요청으로 완성된 결과까지, 완전자율주행 딥에이전트

기존 AI는 단계마다 사람이 다음 동작을 지시해야 했습니다. ProcessGPT의 딥에이전트는 다릅니다. 자동차의 완전자율주행처럼, 목적만 알려주면 계획 수립(Plan)부터 실행(Solve)까지 스스로 해냅니다.

동적 플랜 생성 (Plan): 메인 에이전트가 요청의 복잡도를 스스로 판단해 작업을 분해하고, 필요한 서브 에이전트를 동적으로 구성합니다. 단순 요청은 빠르게, 복잡한 요청은 더 똑똑하게 처리됩니다.

자동 스킬 매핑 & 자율 실행 (Solve): 어떤 도구·스킬을 써야 할지 일일이 지정하지 않아도, 각 서브 에이전트의 역할에 맞춰 적합한 스킬과 툴이 자동으로 연결되어 누락 없이 끝까지 수행합니다. 채팅방을 벗어나도 백그라운드에서 안전하게 마무리됩니다.

중요 작업은 사람의 승인 (Human-in-the-Loop): DB 삭제처럼 되돌릴 수 없는 작업만 사용자 승인을 거치도록 안전장치를 두어, 자율주행의 속도와 사람의 판단력이 균형 있게 결합됩니다.

<Plan: 요청을 분해하고 필요한 도구를 자동으로 선택>

<Solve: 6개 도구를 조합해 완성된 답변>

[자세히 보기]

Ontologic

'쓸 만한 결과'를 넘어 '정직한 결과'로

일상 언어로 질문하면 단 몇 초 만에 데이터 분석 결과를 보여주던 Ontologic이, 이제 통계적으로 정직하고 사용자가 끝까지 통제할 수 있는 분석 시스템으로 진화했습니다.

온톨로지 자동 생성: '온톨로지(Ontology)'란 개념과 개념 간 관계를 지도처럼 정리한 지식 구조입니다. 문서를 의미 단위(청크, Chunk)로 나눠 순차적으로 정리해 노드와 관계 수가 절반으로 줄고 KPI부터 Resource까지 5단계로 표준화된 지식 그래프가 자동 구축됩니다.

'영향도 100% 도배' 현상의 종결: 기존엔 모든 변수에서 영향도 100%로 쏠려 진짜 중요한 요인을 가려내기 어려웠습니다. 이제 데이터 성격에 맞는 인과 분석 기법이 자동으로 선택되어, 핵심 요인 78% / 중간 45% / 부수적 12% 처럼 균형 잡힌 보고서가 도출됩니다.

사용자의 진짜 질문에서 거꾸로 설계: 데이터를 만드는 '구축 모드'와 답을 찾는 '질문 응답 모드'가 분리되어, 그래프 구조를 몰라도 안전하게 탐색할 수 있습니다. 그래프(뼈대)와 본문(디테일)을 함께 활용하는 멀티 홉(Multi-hop, 여러 단계를 거치는 복합 추론) 응답으로, 어떤 질문에도 목적에 맞는 답을 도출합니다.