# 우리 부서라면, 어떤 AI를 어떻게 써야 할까요?

> 원문: https://secure-genie.writerun.blog/department-ai-use-guide · 발행 2026-09-28 · 기업 보안 및 AI는 시큐어지니(secure-genie)

> "옆 팀은 Claude 쓰던데, 우리 팀은 GPT를 써도 괜찮나요?"

앞서 살펴본 것처럼, 웍스 AI는 GPT·제미나이·Claude를 하나의 플랫폼에서 자유롭게 골라 쓸 수 있게 합니다.

그런데 막상 이 자유가 주어지면, 현장에서는 새로운 질문이 생깁니다.

**"그래서 우리 팀은 뭘 써야 하나요?" **

**"부서마다 다른 AI를 쓰면 오히려 혼란스럽지 않나요?"**

결론부터 말하면, 모든 부서가 같은 AI를 쓸 필요는 없습니다.

업무 성격에 따라 더 잘 맞는 모델이 있고, 중요한 건 '표준화'가 아니라 '적재적소'입니다.

## 업무 성격별로 다른 AI의 강점
같은 '텍스트 생성 AI'라도 모델마다 체감되는 강점은 다릅니다.

실무자 입장에서 참고할 수 있는 대략적인 기준은 다음과 같습니다.

- 문서 작성·정리 중심 업무 — 보고서 초안, 제안서, 사내 공지문처럼 맥락을 길게 유지하며 정돈된 글을 뽑아야 하는 업무
- 아이디어 발산·코드 작업 중심 업무 — 브레인스토밍, 기획안 초안, 간단한 스크립트·수식 작성처럼 다양한 시도가 필요한 업무
- 리서치·검색·최신 정보 중심 업무 — 시장 동향 조사, 경쟁사 자료 정리처럼 폭넓게 훑고 요약하는 업무

어떤 모델이 절대적으로 우월한 게 아니라, 업무의 '패턴'이 다르기 때문에 체감 만족도가 달라지는 것입니다.

웍스 AI는 이 차이를 인정하고, 팀 단위·개인 단위로 다른 모델을 선택할 수 있는 환경을 제공합니다.

## 부서별로 보면 이렇게 달라집니다
실제 업무에 대입해보면 그림이 더 명확해집니다.

**영업팀**

- 고객 문의 이메일 요약, 미팅 전 고객사 정보 정리
- 제안서·견적서 초안 작성
*→ 사내 데이터(과거 제안서, 고객 이력)와 결합하면, AI가 유사 사례를 참고해 초안을 먼저 만들어주는 방식으로 활용 가능*

**인사팀**

- 사내 규정·복지 제도에 대한 반복 문의 응대
- 채용 공고 초안, 면접 질문지 정리
*→ 사내 규정 문서를 연동한 에이전트가 "육아휴직 규정이 뭐예요?" 같은 질문에 직접 답변, 담당자의 반복 응대 부담 감소*

**마케팅팀**

- 콘텐츠 초안(블로그, SNS 카피) 작성
- 캠페인 성과 데이터 요약·정리
*→ 과거 캠페인 데이터와 연결하면, "지난 분기 대비 이번 캠페인 성과" 같은 질문에 즉시 데이터 기반 답변 가능*

이처럼 부서마다 필요한 AI의 역할이 다르고, 웍스 AI 안에서는 이를 하나의 로그인으로 오가며 쓸 수 있습니다.

## 핵심은 '모델 선택'이 아니라 '에이전트화'
여기서 한 가지 짚어야 할 부분이 있습니다.

단순히 "이 업무엔 이 모델이 낫다"는 선택만으로는 절반의 효과밖에 얻지 못합니다.

진짜 변화는 사내 데이터를 붙였을 때 시작됩니다.

- 범용 AI는 일반적인 답변만 줄 수 있지만, 사내 문서·데이터가 연결된 AI 에이전트는 "우리 회사 기준으로" 답하고 작업합니다.
- 담당자가 매번 자료를 찾아 붙여넣는 대신, 에이전트가 연결된 데이터를 스스로 참조해 초안을 만들고 질문에 답합니다.
- 반복되는 요청(규정 안내, 자료 정리, 데이터 요약)은 에이전트에게 맡기고, 담당자는 최종 판단과 예외 처리에 집중할 수 있습니다.

즉, 부서별 AI 활용의 완성형은 '어떤 모델을 쓰느냐'가 아니라 '그 모델에 어떤 사내 데이터를 붙여 무엇을 맡기느냐'입니다.

**웍스 AI로 시작하는 방법**

- 부서·업무 단위로 자주 반복되는 요청을 먼저 정리합니다. (예: 규정 안내, 제안서 초안, 데이터 요약)
- 해당 업무에 맞는 AI 모델을 팀 단위로 선택합니다.
- 관련 사내 데이터를 연동해, 반복 업무부터 에이전트에게 위임합니다.
- 관리자는 웍스 AI의 관리 기능으로 부서별 사용 현황을 확인하며 점진적으로 범위를 넓혀갑니다.

거창한 전사 프로젝트가 아니라, 한 팀의 반복 업무 하나에서 시작해도 충분합니다.