한 줄 요약
인사 자료를 밖으로 내보내지 않고 사내에서만 도는 AI로 문서를 만들고 문의에 답하게 했습니다
주간 소요 시간
15시간 → 2시간
87% 줄이는 것이 목표
그 숫자의 성격
목표선
계측한 실적이 아닙니다
민감 정보가 나가는 곳
없음
문서 생성은 사내에서만
그래서 무엇을 만드는가
사내 메신저에서 답하는 AI
자주 묻는 규정을 미리 정리해 두고 그 안에서만 답하게 합니다
밖으로 안 나가는 문서 생성기
계약서 초안처럼 이름과 금액이 들어가는 문서는 사내에서만 만듭니다
막지 못하는 것도 적음
구조가 막는 것과 못 막는 것, AI가 틀렸을 때의 규칙을 함께 정리했습니다
87%는 이 문서에서 목표로 내건 선이고, 실제로 도입하면 항목별로 재서 채워 넣어야 하는 값입니다.
민감 정보 유출 없는
AI 기반 HR 통합 어시스턴트 기획
노션으로 정보를 구조화하고, 실무에 적용해 본 AI 기획 경험을 바탕으로 정리했습니다.
인사 조직의 업무 효율과 데이터 보안을 함께 높이는 방안을 제안합니다.
문제 정의
인사 담당자의 업무 시간은 반복 문의 응대와 양식 문서 작성에 집중됩니다.
두 업무 모두 AI로 대체할 수 있지만,
이름·연봉 등 인사 데이터를 외부 서비스에 입력할 수 없어 도입이 막힙니다.
AI에는 빈칸 양식만 생성하게 하고 민감 정보는 담당자 단말에서 결합하는 구조를 제안했습니다.
1 문제 인식 및 해결 방향
빠르게 변화하는 게임사 HR 부서가 공통으로 고민하는 실무적 한계와 이를 개선하기 위한 융합 솔루션입니다.
🎯 HR 실무 효율화를 위한 핵심 과제
-
▪️
반복적인 사내 문의로 인한 리소스 분산:
다양한 사내 규정으로 인해 메신저를 통한 유사 문의가 꾸준히 발생하며, 이를 응대하는 과정에서 HR 실무자의 핵심 업무 집중도가 저하될 수 있습니다. -
▪️
사내 보안 가이드를 준수하는 안전한 AI 활용:
민감한 인사 데이터(이름, 연봉 등)를 다룰 때, 기업의 엄격한 보안 지침을 준수하면서도 최신 AI의 작업 속도와 편의성을 그대로 활용할 수 있는 환경 구축이 필요합니다.
💡 해결 방향: 융합 솔루션 제안
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▪️
데이터 중앙화 (노션 활용):
모든 HR 규정과 자주 묻는 질문을 노션 데이터베이스로 구조화하여, 흔들리지 않는 '단일 정보 기준점'을 구축합니다. -
▪️
보안형 로컬 AI 생성기 도입:
외부 서버 통신을 제한하고,
담당자의 브라우저 내부에서만 민감 정보를 결합하는 자체 자동화 문서 생성기를 기획하여 보안을 강화합니다.
2 기능 1: 노션 데이터베이스 및 사내 메신저 AI 답변
구성원이 자주 묻는 질문을 직관적으로 정리한 데이터 구조와, 이를 활용하여 사내 메신저에서 AI가 답변하게 만드는 프롬프트 기획안입니다.
아래 표의 행을 클릭하여 AI 답변 지침이 어떻게 변하는지 확인해 보세요.
| 카테고리 | 자주 묻는 질문 | 핵심 규정 요약 (AI 학습용) | 상세 링크 |
|---|---|---|---|
| 근태/휴가 | 반차(0.5일) 사용 시 근무 시간 기준이 어떻게 되나요? | 반차 사용 시 의무 근무 시간은 4시간이며, 코어타임(11:00~16:00) 포함 여부와 무관하게 총량만 채우면 됨. | @근태가이드 |
| 복리후생 | 게임 지원금 결제 영수증 처리는 언제까지 해야 하나요? | 매월 25일까지 사내 시스템 '복지비 청구' 메뉴에 영수증 스캔본 첨부하여 상신 필수. | @복지규정 |
| 행정/증명서 | 재직증명서 영문 발급이 가능한가요? | 사내 포털 > 인사지원 > 제증명 발급 메뉴에서 국/영문 선택 가능. 신청 즉시 PDF 자동 발급. | @포털메뉴얼 |
2. [참조 정보]의 핵심 내용만을 정확하게 요약하여 안내할 것
3. 더 자세한 확인을 위한 사내 위키(상세 링크) 주소를 반드시 포함할 것
3 기능 2: 외부 유출 없는 '로컬 기반' HR 문서 자동 생성기
실무에 직접 도입하여 성공적으로 활용했던 AI 문서 자동 생성기 기획 경험을 응용한 핵심 보안 기능입니다.
연봉 계약서처럼 민감한 문서를 작성할 때, 외부 AI 서버로는 개인정보(이름,
연봉 등)는 전송되지 않으며, 담당자의 브라우저 내부에서만 데이터가 안전하게 결합되는 과정을 체험해 보세요.
(브라우저에만 임시 저장됨)
(민감 정보 전송 차단)
담당자가 입력한 로컬 데이터를 자동 합성
체험하기: 신규 입사자 연봉 계약서 초안 생성 (보안 모드)
4 기대 효과 및 도입 시 장점
⏱️ 운영 효율화 (정량적 리소스 확보)
반복적인 사내 문의 응대와 문서 템플릿 작성에 드는 주간 소요 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
도입 시 기대 수준이며 실측치는 아닙니다.
확보한 시간은 조직 문화 개선,
채용 기획 등 다른 HR 업무에 쓸 수 있습니다.
🛡️ 개인정보 유출 경로 차단
이름, 연봉, 평가 등 민감한 인사 데이터가 외부 서버로 전송되는 경로 자체를 만들지 않습니다.
민감 정보는 담당자 브라우저 안에서만 결합되므로 외부망 유출 경로가 차단됩니다.
AI의 편리함과 속도는 취하되 보안 리스크는 줄이는 실무 환경을 만듭니다.
📚 HR 지식 자산의 중앙화
파편화되어 있던 HR 응대 히스토리와 정책을 노션 단일 채널로 자산화하여, 담당자 부재나 교체 시에도 일관된 정책 안내가 가능해집니다.
효과 수치의 산출 전제
위 차트는 주간 소요 시간을 15시간에서 2시간으로 제시합니다.
이는 87% 절감에 해당하는 강한 주장이므로,
어떤 업무를 포함해 계산한 값인지와 실측 방법을 함께 두어야 근거가 됩니다.
수치의 성격
차트의 두 값은 도입 전후 비교를 위한 추정값이며 특정 조직에서 계측한 실적이 아닙니다.
따라서 이 문서에서 87%는 목표선으로 읽는 것이 맞고,
실제 도입 시에는 아래 분해 항목을 그대로 측정해 채워 넣는 절차가 필요합니다.
이 절감이 성립하려면 필요한 전제
| 업무 항목 | 자동화 가능 여부 | 남는 작업 |
|---|---|---|
| 반복 문의 응대 | 대체 가능 — 노션에 등재된 규정 범위 내 문의 | 규정에 없는 예외 문의, 판단이 필요한 사안 |
| 양식 문서 작성 | 대체 가능 — 정형 양식의 초안 생성과 값 결합 | 내용 검수, 승인 절차, 서명 및 보관 |
| 노션 DB 갱신 | 신규 발생 — 도입 전에는 없던 업무 | 규정 개정 시 등재, 주기 검수 |
| AI 답변 품질 관리 | 신규 발생 — 도입 전에는 없던 업무 | 오답 샘플 검수, 프롬프트 수정 |
놓치면 안 되는 항
표의 아래 두 줄은 도입으로 새로 생기는 업무입니다.
절감분에서 이 신규 업무 시간을 빼야 실제 순 절감이 나옵니다.
특히 노션 DB 갱신은 없애면 시스템이 곧 오답 기계가 되므로 생략할 수 없는 고정 비용입니다.
도입 효과를 보고할 때 이 항을 빠뜨리면 절감폭이 과대 계상됩니다.
보안 구조가 막는 것과 막지 못하는 것
기능 2의 핵심은 민감 정보를 외부 AI로 보내지 않는다는 것입니다.
이 설계는 유효하지만, 보안 검토를 통과하려면 이 구조가 담당하는 범위를 명확히 그어야 합니다.
범위를 넓게 주장하면 실제 위험이 가려집니다.
이 구조가 막는 것
- • 이름 · 연봉 값 자체가 외부 API로 전송되는 것
- • 외부 서비스 로그나 학습 데이터에 인사 정보가 남는 것
- • 프롬프트 이력에 개인 식별 정보가 축적되는 것
이 구조로는 막히지 않는 것
- • 브라우저에 남는 입력값 — 임시 저장이 세션 종료 후에도 남으면 공용 단말에서 노출됩니다
- • 완성본의 전달 경로 — 결합된 문서를 메신저나 메일로 보내는 순간 새 유출 경로가 생깁니다
- • 담당자의 실수 — 값을 프롬프트 창에 직접 입력하면 구조가 무력화됩니다
- • 문서 종류 노출 — ‘연봉 계약서 양식’ 같은 요청 자체가 외부에 남습니다
보완 설계
입력값 잔존 차단
입력값을 영구 저장소가 아닌 페이지 이탈 시 소멸하는 범위에만 두고,
생성 완료 즉시 입력 필드를 비웁니다.
공용 단말 사용을 전제로 설계해야 합니다.
실수 방지 검증
양식 요청 프롬프트에 숫자나 인명으로 보이는 문자열이 포함되면 전송을 차단하고 경고를 띄웁니다.
사람의 주의에 의존하는 보안은 반드시 뚫립니다.
전달 경로 지정
완성본은 사내 문서 시스템으로만 저장되도록 동선을 고정하고,
개인 단말 다운로드와 외부 전송은 기본 차단합니다.
생성 단계만 안전해도 전달 단계에서 새면 의미가 없습니다.
이 세 가지를 함께 제시하면 “AI에 안 보낸다”에서 “문서 생애 전 구간을 통제한다”로 주장의 범위가 정확해집니다.
보안 부서 검토에서 실제로 묻는 것은 후자입니다.
AI 답변의 오답 리스크와 운영 규칙
HR 규정 안내는 근태 · 급여 · 계약과 직결되므로, 잘못된 안내가 분쟁으로 이어질 수 있습니다.
프롬프트에 “규정에 없는 내용은 지어내지 마세요”를 넣은 것은 맞는 방향이지만, 그것만으로는 부족합니다.
위험 1 · 규정이 바뀌면 AI는 옛 내용을 자신 있게 말합니다
AI는 노션 DB에 있는 내용만 답하도록 설계됐으므로, DB가 개정을 따라가지 못하면 오답이 확정적으로 발생합니다.
더 나쁜 것은 근거가 있는 형식으로 답하기 때문에 구성원이 의심하지 않는다는 점입니다.
위험 2 · 요약 과정에서 조건이 탈락합니다
프롬프트는 ‘핵심 내용만 정확하게 요약’을 지시합니다.
그런데 규정에서 중요한 것은 대개 예외 조건과 단서입니다.
요약은 그 단서를 떨어뜨리기 쉬워, 문장은 맞지만 개별 사례에는 틀린 답이 나올 수 있습니다.
운영 규칙으로 넣어야 할 것
답변 고지 문구
모든 답변 끝에 ‘참고용 안내이며 정식 기준은 규정 원문’을 붙입니다.
상세 링크를 필수 포함하도록 한 기존 지침과 결합하면 자연스럽습니다.
갱신일 표기
노션 항목마다 최종 갱신일을 두고 답변에 함께 노출합니다.
오래된 항목은 AI가 답변 전 담당자 확인을 안내하게 합니다.
에스컬레이션 경로
규정 범위를 벗어난 문의는 추측하지 않고 담당자에게 연결합니다.
‘모른다’고 답할 수 있게 만드는 것이 정확도의 핵심입니다.
답변 로그 보관
누구에게 무엇을 안내했는지 남깁니다.
분쟁 시 근거가 되고, 오답 패턴을 찾아 프롬프트를 고치는 재료가 됩니다.
규정 개정 절차에 ‘노션 DB 갱신’을 필수 단계로 넣는 것이 이 시스템의 실제 생명선입니다.
도구를 만드는 일보다 갱신 책임자와 주기를 정하는 일이 어렵고 중요합니다.
도입 후 확인할 지표와 이 기획의 한계
측정할 지표
- • 문의 건수 변화: 메신저로 인입되는 반복 문의 수 — 도입 전 4주 평균과 비교
- • 순 절감 시간: 응대 · 문서 작성 절감분에서 DB 갱신과 품질 관리 시간을 차감한 값
- • AI 답변 정확도: 주간 표본을 담당자가 검수해 오답률 산출
- • 에스컬레이션 비율: 담당자 연결로 넘어간 비율 — 너무 높으면 DB 범위가 좁고, 너무 낮으면 무리한 추측을 하고 있을 가능성
- • DB 신선도: 최종 갱신일이 기준 기간을 넘긴 항목 수
- • 문서 생성 소요: 계약서 1건 작성 시간과 검수 반송률
이 기획의 한계
- • 주간 15시간 → 2시간은 도입 전후 비교를 위한 추정값이며 계측된 실적이 아닙니다. 조직 규모와 문의 특성에 따라 크게 달라집니다.
- • 노션 · 사내 메신저 연동 방식은 사용 중인 도구와 계약 조건에 종속됩니다. 연동 가능 여부부터 확인이 필요합니다.
- • 보안 구조는 기획 수준의 설계이며, 실제 도입에는 보안 부서의 검토와 사내 지침 대조가 선행되어야 합니다.
- • 문서 생성기의 법적 효력은 다루지 않았습니다. 계약서 양식의 적법성은 법무 검토 사항입니다.
- • 표에 담긴 규정 예시(반차 4시간, 복지비 25일 등)는 구조를 보여주기 위한 예시이며 특정 회사의 실제 규정이 아닙니다.
정리
이 기획의 강점은 보안 제약을 우회하지 않고 구조로 푼 점입니다.
빈칸 양식만 외부에서 받아 로컬에서 결합하는 방식은 ‘AI를 쓸 수 없다’는 제약을 ‘이렇게 쓰면 된다’로 바꿉니다.
다만 실제 도입을 통과하려면 생성 단계뿐 아니라 저장 · 전달 · 잔존까지, 그리고 절감 시간에서 새로 생기는 관리 업무를 차감한 숫자까지 함께 제시해야 합니다.