사내 데이터는 CRM에, 정산은 엑셀에, 계약서와 회의록은 또 다른 툴에 흩어져 있습니다. 막상 필요한 순간엔 "그게 어디 있더라"부터 시작하죠. ChatGPT를 붙여봐도 우리 회사 데이터를 모르니 일반론만 내놓고, 결국 사람 손이 다시 갑니다.
"데이터를 다룰 사람을 뽑자니 부담이고, 안 뽑자니 일은 그대로다"
많은 대표님들이 여기서 멈춥니다.
AXLake는 순서를 바꿉니다. 흩어진 데이터를 하나의 '호수(Lake)'에 모두 담고, 그 위에서 AI와 대화하며 일합니다. SQL도, 무거운 툴도 필요 없습니다. 평소 말하듯 시키면 됩니다.
한 호수에 모두 담습니다 — CRM·정산·교육 기록부터 계약서·회의록까지, 흩어진 사내 데이터를 한곳에 모읍니다.
대화로 업무를 자동화합니다 — 말로 시키면 AXLake가 데이터를 읽고 실무를 대신합니다.
쓸수록 똑똑해집니다 — 대화가 쌓일수록 우리 일을 더 명확하고 빠르게 처리합니다.
믿을 수 있습니다 — 없는 값은 지어내지 않고, 원본은 보호되며 모든 실행은 기록으로 남습니다.
이 글에서는 AXLake가 무엇을 바꾸는지, 도입 전 무엇을 확인해야 하는지 정리했습니다.
이 글에서는 AXLake가 실제로 어떤 반복 업무를 대신하는지,
도입 전 무엇을 확인해야 하는지 정리했습니다.
AI를 깔았는데 왜 일은 그대로일까요
ChatGPT를 도입한 회사는 많습니다. 그런데 반복 보고와 데이터 정리에 들어가는 사람 시간은 좀처럼 줄지 않습니다. 범용 AI는 똑똑하지만, 우리 회사 데이터를 모르기 때문입니다.
우리 데이터를 모르는 AI에겐 무엇을, 어디서 가져와야 하는지 매번 사람이 떠먹여야 합니다. 편해 보여도 손이 계속 가는 이유죠.
필요한 건 '더 똑똑한 챗봇'이 아니라, 우리 데이터에 직접 연결돼 맥락을 아는 도구입니다. AXLake가 하는 일이 이것입니다.
모든 데이터를, 한 호수에 담습니다
AXLake의 시작은 이름 그대로 '호수(Lake)'입니다. CRM·정산·교육 기록처럼 시스템에 흩어진 데이터도, 계약서·회의록처럼 문서 속에 잠긴 내용도 한곳에 모읍니다.
그냥 쌓아두는 창고가 아닙니다. 문서 속 내용까지 의미로 찾아주고, 없는 값은 지어내지 않습니다. 원본은 그대로 보호되고 모든 접근과 실행은 감사 로그로 남으니, 보안 때문에 미뤄둔 도입도 다시 검토할 만합니다.
데이터가 한 호수에 모이는 순간, 그 위에서 할 수 있는 일이 달라집니다.
이제, 대화로 일을 시킵니다
지금까지 데이터로 뭔가 하려면 담당자를 거치거나 도구를 배워야 했습니다. 요청 하나 하려 해도 사람을 기다려야 했죠. 이 병목이 일을 느리게 만듭니다.
AXLake는 호수에 모인 데이터 위에서, 평소 말하듯 시키면 됩니다. "이번 주 신규 계약 건을 담당자별로 정리해 공유해줘"처럼 지시하면, AXLake가 데이터를 읽고 실제 업무를 처리합니다. 코딩도, 담당자 대기도 없습니다.
사람이 데이터를 뒤지는 대신, 대화 한 번으로 일이 끝납니다.
대화할수록, 더 명확하고 빨라집니다
범용 AI는 어제 나눈 대화를 오늘 기억하지 못합니다. 매번 처음부터 설명해야 하죠. AXLake는 반대입니다.
우리 데이터와 대화가 쌓일수록 AXLake는 우리 회사의 용어와 업무 방식을 더 정확히 이해합니다. 처음엔 두세 번 되물어야 했던 일이, 나중엔 한마디로 끝납니다. 쓸수록 느려지는 도구가 아니라, 쓸수록 빨라지는 자산입니다.
그래서 AXLake는 도입 첫날보다 한 달 뒤, 한 달 뒤보다 반년 뒤에 더 강해집니다.
반복되는 일은 예약만 해두세요
매주·매달 반복되는 일은 티는 안 나지만 시간을 가장 많이 잡아먹습니다. 사람이 계속 붙어 있어야 한다면 그건 자동화가 아닙니다.
"매주 월요일 아침, 지난주 실적을 정리해 팀에 보내줘." 한 번 설정하면 AXLake가 데이터 조회부터 발송까지 알아서 반복합니다. 그 시간은 고스란히 판단과 실행으로 넘어갑니다.
여기까지 오면, 흩어진 데이터를 사람이 쫓아다니던 회사가 데이터 위에서 대화로 일하는 회사로 바뀝니다.
8월 14일까지 신청하는 팀에는 특별 혜택이 있습니다. 신청하는 팀에게 $300까지 무료 크레딧을 드리니, 도입을 검토 중이라면 지금이 가장 좋은 시점입니다.
저희는 당장 사람을 더 뽑아 급한 불만 끄려는 곳에는 큰 도움이 되기 어렵습니다.
하지만 흩어진 데이터를 자산으로 바꾸고, 반복 업무를 대화로 줄이려는 팀이라면 확실히 맞습니다. 우리 데이터에 연결하면 무엇이 한 호수에 모이고 어떤 일이 자동화되는지, 도입 전에 함께 따져 정리해드리겠습니다.