ERP가 정형 데이터의 세계라면, 그룹웨어는 비정형 업무의 보고다. 전자결재 문서, 게시판 글, 메신저 대화 — 여기에 AI를 붙이면 어떤 일이 가능할까? 이번 편은 모델 비교가 아니라 '어떤 모델을 어디에' 관점으로 풀어본다.
📋
핵심 요약
그룹웨어 업무별로 최적 모델이 다르다 — 전자결재 요약엔 Llama 3.3·DeepSeek V3, 게시판 시맨틱 검색엔 bge-m3+Qwen 2.5, 메신저 액션 추출엔 GPT-4o mini·Haiku, 공지 초안엔 Mistral Large, 사내 FAQ 챗봇엔 Gemma 2가 적합하다.
하나의 LLM으로 모든 걸 처리하려 하지 말고 역할을 나누는 것이 비용과 품질 모두에서 유리하며, AI가 틀려도 업무가 멈추지 않도록 사람 확인 단계를 남겨야 한다.
중소기업 기준 월 30~50만원으로 DeepSeek V3(메인)+Gemma 2(온프레미스 FAQ)+bge-m3(임베딩) 조합이 가능하다.
그룹웨어 업무별로 최적 모델이 다르다 — 전자결재 요약엔 Llama 3.3·DeepSeek V3, 게시판 시맨틱 검색엔 bge-m3+Qwen 2.5, 메신저 액션 추출엔 GPT-4o mini·Haiku, 공지 초안엔 Mistral Large, 사내 FAQ 챗봇엔 Gemma 2가 적합하다.
하나의 LLM으로 모든 걸 처리하려 하지 말고 역할을 나누는 것이 비용과 품질 모두에서 유리하며, AI가 틀려도 업무가 멈추지 않도록 사람 확인 단계를 남겨야 한다.
중소기업 기준 월 30~50만원으로 DeepSeek V3(메인)+Gemma 2(온프레미스 FAQ)+bge-m3(임베딩) 조합이 가능하다.
그룹웨어 × AI 시나리오별 최적 모델
| 업무 | 필요 능력 | 추천 모델 |
|---|---|---|
| 전자결재 문서 요약 | 장문 처리·정확도 | Llama 3.3 or DeepSeek V3 |
| 게시판 시맨틱 검색 | 임베딩 + 한글 | bge-m3 (임베딩) + Qwen 2.5 |
| 메신저 액션 추출 | 빠른 추론·저비용 | GPT-4o mini or Haiku |
| 공지사항 초안 작성 | 한글 자연스러움 | Mistral Large |
| 사내 챗봇 (FAQ) | 온프레미스·경량 | Gemma 2 |
핵심: 하나의 모델로 다 하려 들지 마라
그룹웨어 AI 도입의 가장 큰 함정은 '하나의 LLM이 모든 걸 다 해줄 거야'라는 생각이다. 실제로는:
- 문서 요약에는 장문 특화 모델
- 실시간 챗봇에는 저지연 경량 모델
- 시맨틱 검색에는 전용 임베딩 모델
이렇게 역할을 나누는 게 비용과 품질 모두에서 유리하다. 그리고 가장 중요한 건 — AI가 틀려도 업무가 멈추지 않도록 '사람 확인' 단계를 반드시 남겨두는 것.
실전 구성 (중소기업 기준)
월 30~50만원으로 가능한 구성:
- 메인: DeepSeek V3 API — 전자결재·보고서 처리
- 보조: Gemma 2 (온프레미스) — 사내 FAQ 챗봇
- 임베딩: bge-m3 (로컬) — 게시판·문서 검색
참고 자료
이번 편에서 비교한 모델들의 공식 스펙 문서는 다음과 같다.
- Meta Llama 3.3, DeepSeek V3 공식 모델 카드
- BAAI bge-m3 임베딩 모델 공식 문서
- Alibaba Qwen 2.5, Mistral Large, Google Gemma 2 공식 모델 카드