AI로 업무를 만들고, 기업 데이터를 연결하고,
실제 업무에 배포하고 관리하는 Enterprise AI Workspace.
안녕하세요, 김민준 님
업무 · APP · 문서 검색
생산실적 조회
MES 연동 · APP
재고현황
SAP 연동 · APP
일일 생산보고
매일 09:00 · Workflow
구매 요청
전자결재
“이번 주 라인별 생산 달성률 알려줘”
Problem · 혼돈의 AI 시대
DATA
회사 데이터를 알지 못합니다.
SYSTEM
SAP · MES와 연결되어 있지 않습니다.
DOCUMENT
사내 문서와 업무 규정을 알지 못합니다.
APPROVAL
승인 · 결재 프로세스와 연결되지 않습니다.
APP
개인이 만든 AI APP을 회사가 관리하기 어렵습니다.
AI GOVERNANCE
누가 어떤 AI를 얼마나 쓰는지 관리하기 어렵습니다.
What is WORKLYNX
MAKE
만들고
CONNECT
기업 데이터와 연결하고
WORK
실제 업무에 사용하고
MANAGE
회사에서 관리합니다
오늘의 업무
WORKLYNX AI
무엇이든 물어보세요
AI를 사용하는 공간이 아니라, AI가 실제 업무를 수행하는 공간.
MCP APP
AI가 만든 결과물이 기업 데이터와 연결되어, 직원이 실제로 쓰는 업무 APP이 됩니다.
01AI와 대화해 APP 초안을 만들고
const production = await getProductionData({
date: selectedDate,
line: selectedLine,
});
render(<ProductionDashboard data={production} />);02우리 회사 데이터에 연결하고
AI로 만든 APP 초안
Production Dashboard
Connect Company Data
03직원이 쓰는 업무 APP이 됩니다
금일 생산량
1,248EA
목표
1,400EA
달성률
89.1%
라인별 생산실적
최근 생산 이력
| 시간 | 라인 | 수량 | 상태 |
|---|---|---|---|
| 14:00 | LINE 01 | 128 EA | 정상 |
| 13:00 | LINE 02 | 96 EA | 지연 |
| 12:00 | LINE 03 | 132 EA | 정상 |
| 11:00 | LINE 01 | 124 EA | 정상 |
Management
사용자·버전·실행 상태·리소스를 한 화면에서 봅니다.
DEPLOYED APPS
Version
v1.4.2
배포 완료
Status
Running
가동률 99.98%
Users
24
생산관리팀
Storage
18GB
오늘 호출 1,284회
Memory2.4GB · 52%
CPU38%
실행 로그
Workflow
반복되는 업무를 설명하거나, 필요한 기능을 Drag & Drop으로 연결해 직접 Workflow를 만들 수 있습니다.
DATA
LOGIC
ACTION
WORKSPACE · 일일 생산보고
왼쪽 블록을 끌어다 흐름 사이에 놓아보세요
전자결재 · 그룹웨어
결재 요청부터 SAP 반영까지, 별도의 그룹웨어로 옮겨가지 않습니다.
결재함
품목
벨트 B-220
수량
200 EA
금액
4,800,000 원
요청자
김담당 · 자재팀
SAP 구매이력 (자동 조회)
| 일자 | 수량 | 단가 | 거래처 |
|---|---|---|---|
| 2026.06.18 | 200 EA | 23,500 원 | 대한산업 |
| 2026.03.02 | 150 EA | 24,000 원 | 대한산업 |
결재선
김담당
담당자 · 자재팀
대기이합의
합의 · 구매팀
대기박팀장
팀장 · 생산관리팀
대기최승인
승인 · 공장장
대기RAG · Enterprise AI
문서만 검색하는 AI가 아니라, 사내 문서와 업무 데이터를 함께 활용합니다.
무엇이든 물어보세요Enter
개인 계정 사용을 회사 계정과 정책 아래로 옮기는 것이 먼저입니다. 누가 어떤 AI를 어떤 용도로 쓰는지 파악되지 않으면 데이터 관리 기준을 세울 수 없습니다.
개인 계정 사용이 늘어나는 이유는 업무에 실제로 도움이 되기 때문입니다. 따라서 사용을 막는 방식보다, 회사가 관리할 수 있는 환경을 제공해 그쪽으로 옮기도록 하는 편이 현실적입니다.
WORKLYNX는 여러 LLM을 회사 정책에 따라 사용할 수 있는 환경을 제공하고, 사용자·권한·사용 이력을 회사가 관리할 수 있도록 구성합니다.
실행 환경, 데이터 연결, 접근 권한 세 가지가 필요합니다. 코드가 완성되어도 회사 데이터에 연결되지 않으면 실제 업무에는 쓸 수 없습니다.
AI로 만든 결과물은 대부분 화면과 로직까지는 빠르게 완성되지만, 사내 시스템 연결과 권한 처리에서 멈춥니다. 이 부분은 개인이 해결하기 어렵습니다.
WORKLYNX는 AI로 만든 APP 초안을 MCP로 연결하고 MES·SAP·사내 DB 등 기업 데이터를 붙여 실제 업무 APP으로 완성한 뒤 배포하는 흐름을 제공합니다.
AI가 회사의 시스템과 데이터에 정해진 방식으로 접근할 수 있게 연결하는 것을 의미합니다. AI가 사내 데이터를 알지 못하면 일반적인 답변만 가능하고, 실제 업무 처리에는 쓸 수 없습니다.
연결할 때 중요한 것은 접근 범위를 정하는 일입니다. 어떤 데이터에 어떤 조건으로 접근할 수 있는지 정의하지 않으면, 편리해지는 만큼 통제도 어려워집니다.
WORKLYNX는 MES·SAP·사내 DB 연결을 APP 단위로 구성하고, 필요한 경우 업무용 DB를 새로 만들어 연결할 수 있도록 지원합니다.
연결 대상 데이터의 범위와 조회 조건을 먼저 정해야 합니다. 전체 데이터를 열어두는 방식은 관리가 어렵고, 필요한 업무 단위로 범위를 제한하는 편이 안전합니다.
다음으로 확인할 것은 조회 부하입니다. 운영 중인 시스템에 직접 질의가 몰리면 기간계 업무에 영향을 줄 수 있어, 조회 방식과 주기를 함께 설계해야 합니다.
마지막으로 사용자별 권한입니다. 같은 APP이라도 사용자에 따라 볼 수 있는 데이터가 달라야 하는 경우가 많으므로, 기존 시스템의 권한 체계와 연결하는 방식을 정해야 합니다.
어떤 데이터가 어떤 경로로 나가는지 통제할 수 있는 지점을 하나로 모으는 것이 기본입니다. 직원이 각자 외부 서비스에 자료를 붙여넣는 상황에서는 통제 지점 자체가 없습니다.
회사가 제공하는 환경 안에서 AI를 쓰게 하면, 어떤 데이터가 조회되었고 누가 사용했는지 기록으로 남길 수 있습니다. 데이터 유출 관리는 기록이 남는 구조를 만드는 데서 출발합니다.
WORKLYNX는 사용자·권한 관리와 실행 로그를 제공해, AI가 어떤 데이터에 접근했고 누가 사용했는지 회사가 확인할 수 있도록 구성합니다.
문서를 모으는 것보다 문서의 최신성과 범위를 정하는 일이 중요합니다. 오래된 규정과 현재 규정이 함께 검색되면 AI가 잘못된 기준으로 답변할 수 있습니다.
문서만으로 충분하지 않은 경우도 많습니다. 생산 실적이나 구매 이력처럼 수치를 물어보는 질문은 문서 검색이 아니라 업무 데이터 조회가 필요합니다.
WORKLYNX AI는 사내 문서·업무 규정·매뉴얼과 SAP·MES·DB의 업무 데이터를 함께 활용해 답변하고, 어떤 자료를 참고했는지 함께 보여줍니다.
업무를 설명하거나 필요한 기능을 연결하는 방식이면 개발 경험이 없어도 만들 수 있습니다. 업무를 가장 잘 아는 사람이 직접 만드는 것이 오히려 정확한 경우가 많습니다.
자동화에서 어려운 부분은 로직보다 예외 처리입니다. 정상적인 흐름은 쉽게 만들 수 있지만, 데이터가 없거나 승인이 지연되는 상황을 어떻게 처리할지 정해야 실제 업무에서 쓸 수 있습니다.
WORKLYNX는 대화로 업무를 설명해 Workflow를 만들거나, 데이터 조회·조건·보고서·결재·메일 같은 블록을 끌어다 놓아 직접 구성하는 방식을 모두 지원합니다.
적용할 수 있습니다. AI가 조회하는 데이터에도 사용자 권한을 그대로 반영해야 하며, 그렇지 않으면 기존 시스템에서 막아둔 정보가 AI 답변을 통해 노출될 수 있습니다.
권한 설계에서 자주 빠뜨리는 부분은 요약과 집계입니다. 개별 데이터 접근은 막았더라도 집계 결과로 내용이 유추되는 경우가 있어, 어느 수준까지 허용할지 정해야 합니다.
WORKLYNX는 APP 단위로 사용자와 권한을 관리하며, 누가 어떤 APP을 사용할 수 있는지 회사가 지정합니다.
용도별 기준을 먼저 정하고, 그 기준을 시스템에서 강제할 수 있어야 합니다. 개인이 판단해 선택하게 하면 기준이 지켜지지 않습니다.
기준을 정할 때는 데이터 민감도, 비용, 응답 품질을 함께 봅니다. 외부 공개 자료를 다루는 업무와 사내 데이터를 다루는 업무는 같은 기준으로 묶기 어렵습니다.
WORKLYNX는 회사 정책에 따라 사용할 AI를 구성할 수 있게 하고, 사용 이력을 함께 관리합니다.
배포 전 확인 절차와 버전 이력이 함께 관리되어야 합니다. 누가 언제 어떤 버전을 배포했는지 남지 않으면, 문제가 생겼을 때 이전 상태로 되돌리기 어렵습니다.
운영 중에는 실행 상태와 오류 이력도 함께 봐야 합니다. APP이 늘어날수록 어떤 APP이 실제로 쓰이고 있는지 파악되지 않는 문제가 생깁니다.
WORKLYNX는 배포된 APP의 버전, 사용자 수, 실행 상태, 리소스 사용량, 오류 이력을 한 화면에서 확인할 수 있도록 제공합니다.
결재 전후의 실제 업무까지 하나의 흐름으로 이어집니다. 결재만 전자화하면 승인 이후의 시스템 반영과 통보는 여전히 사람이 처리해야 합니다.
예를 들어 구매 요청은 기안, 관련 이력 조회, 담당자 접수, 합의, 승인, 시스템 반영, 완료 알림으로 이어집니다. 이 중 조회와 반영, 알림은 자동으로 처리할 수 있는 단계입니다.
WORKLYNX는 결재 요청부터 시스템 반영까지를 같은 흐름 안에서 처리해, 별도의 그룹웨어로 이동하지 않고 업무를 마칠 수 있도록 구성합니다.
배포와 운영을 한 곳에서 관리하는 구조로 옮기면 통합 관리가 가능합니다. 만드는 주체는 부서로 두고, 운영 기준만 회사가 관리하는 방식이 일반적입니다.
앱이 흩어지면 같은 기능이 중복으로 만들어지고, 담당자가 바뀌면 유지되지 않습니다. 사용 현황이 보이면 실제로 쓰이는 앱과 그렇지 않은 앱을 구분할 수 있습니다.
WORKLYNX는 배포된 APP 목록과 각 APP의 사용자·버전·실행 상태를 함께 관리해, 만드는 것은 자유롭게 하고 운영은 회사 기준으로 유지할 수 있도록 합니다.
가능합니다. 기존 시스템을 대체하지 않고 연결하는 방식으로 시작할 수 있습니다. 실제로 전체 시스템을 한 번에 교체하는 방식은 업무 중단 위험이 커서 선택하기 어렵습니다.
시작 범위는 반복이 많고 여러 시스템을 오가야 하는 업무부터 잡는 편이 효과를 확인하기 쉽습니다. 일일 보고, 재고 확인, 구매 요청처럼 매일 반복되는 업무가 해당합니다.
TCC INS는 한 번에 모든 업무를 바꾸기보다, 지금 가장 필요한 업무부터 연결해 확인한 뒤 확장하는 방식을 제안합니다.
AI를 도입하는 것에서 끝나지 않고, 기업의 데이터와 업무에 연결해 실제로 사용하는 AX를 함께 만들어갑니다.
BUILD YOUR AX