아티클
지식 관리, AI 활용, 업무 효율화 노하우를 전해드립니다.
Monoshiri AI에 Claude, Gemini, Codex에서 연결하기 -- MCP 연동 가이드【2026년판】
Monoshiri AI의 MCP(Model Context Protocol) 기능을 활용하여 Claude Desktop, Claude.ai, Gemini CLI, Codex, Dify, Cursor에서 사내 지식 베이스에 연결하는 방법을 안내합니다.
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고객 지원을 AI로 효율화 -- 중소기업의 문의 대응을 바꾸는 방법
중소기업의 고객 지원이 안고 있는 과제를 AI로 해결하는 방법을 설명합니다. 반복되는 동일 질문, 영업시간 외 대응, 인력 부족을 AI 채팅 위젯과 사내 지식 활용으로 개선하는 구체적인 시나리오를 소개합니다.
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지식 베이스 AI를 도입한 후 처음 30일 동안 해야 할 5가지
지식 베이스 AI를 도입한 후 30일 동안 확실히 사내에 정착시키기 위한 5가지 실행 계획을 해설합니다. '도입했는데 아무도 안 쓴다'를 방지하고, 성장하는 지식 베이스를 실현하는 구체적인 단계를 소개합니다.
読む![정보시스템 담당자가 사내 AI 도구 품의를 통과시키기 위한 체크리스트 [2026년판]](/blog/it-approval-checklist/header.jpg)
정보시스템 담당자가 사내 AI 도구 품의를 통과시키기 위한 체크리스트 [2026년판]
사내 AI 도구 도입 품의서를 통과시키기 위해 필요한 7가지 체크 항목을 해설합니다. 보안, 비용, 법령 준수, 철수 용이성까지, 정보시스템/총무 담당자가 파악해야 할 포인트와 흔한 기각 사유에 대한 대책을 소개합니다.
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전문직 사무소의 지식 관리 -- 법령/판례/절차서를 AI에 집약하여 업무 효율을 높이는 방법
세무사, 변호사, 노무사, 회계사가 안고 있는 지식 관리 과제를 AI로 해결하는 방법을 해설합니다. 법령 개정 대응, 판례 및 과거 사건 검색, 신입 교육 효율화까지, 전문직 특유의 업무를 AI 지식 베이스로 개선하는 구체적인 시나리오를 소개합니다.
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"매뉴얼은 있는데 아무도 안 읽는" 문제를 AI로 해결하는 방법
사내 매뉴얼이 활용되지 않는 3가지 이유와, AI 지식 베이스로 '읽기'에서 '질문하기'로 전환하는 구체적인 방법을 소개합니다.
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신입사원의 '선배에게 물어보기 어려운' 문제를 해결하는 법 -- AI 지식 베이스로 교육 비용을 절감하는 방법
신입사원 교육에 드는 보이지 않는 비용과 '질문하기 어려운' 문제를 AI 지식 베이스로 해결하는 방법을 소개합니다. OJT 의존의 리스크, 구체적인 도입 패턴, LINE 활용을 통한 신입사원의 자율 학습 방법을 알아봅니다.
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음식점의 정보 공유를 바꾸다 -- 메뉴/위생 관리/접객 매뉴얼을 AI로 일원화
메뉴 변경이 전달되지 않는다, 알레르기 확인에 시간이 걸린다, HACCP 매뉴얼이 활용되지 않는다. 음식점이 안고 있는 정보 공유 과제를 AI 지식 베이스와 LINE 연동으로 해결하는 방법을 해설합니다.
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"검색"에서 "질문"으로 -- AI 시대의 사내 정보 접근 새로운 상식
기존 키워드 검색으로는 찾을 수 없었던 사내 정보가, AI에 '질문'하는 것만으로 즉시 얻을 수 있는 시대. 시맨틱 검색과 RAG의 원리를 비엔지니어도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하고, 사내 정보 접근의 패러다임 전환을 소개합니다.
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사내 문서를 AI로 검색하는 방법 -- 키워드 검색과의 차이와 도입 절차
키워드 검색으로는 찾을 수 없는 사내 문서를 AI 시맨틱 검색으로 해결하는 방법을 설명합니다. RAG의 원리와 도입 절차를 비엔지니어 대상으로 소개합니다.
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사내 '암묵지'를 가시화하는 방법 -- 베테랑 퇴직 전에 해야 할 일
베테랑 직원의 퇴직으로 사라지는 암묵지를 형식지로 전환하여, 조직의 자산으로 남기는 구체적인 방법을 3단계로 설명합니다.
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사용자 수 무제한 SaaS로 전사 도입 -- 인원에 따라 요금이 변하지 않는 가치
사용자 과금형 SaaS의 전사 도입 비용을 50명, 100명, 300명 기준으로 시산하고, 사용자 수 무제한 모델의 장점을 해설합니다.
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웹사이트 문의를 AI로 자동화 -- 채팅 위젯 도입 가이드【2026년판】
웹사이트 문의 대응을 AI 채팅 위젯으로 자동화하는 방법을 2026년 최신 정보로 해설합니다. 시나리오 설계 불필요, 월 2,980엔부터 시작하는 도입 절차, RAG 대응 서비스 요금 비교, 선정 포인트를 소개합니다.
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LINE에서 사내 매뉴얼을 AI에게 묻다 -- PC를 사용하지 않는 현장 직원의 정보 접근을 바꾸는 방법
요식업・건설・소매 등, PC를 상시 사용하지 않는 현장 직원의 정보 접근을 LINE 연동으로 해결. 업종별 활용 사례, 보안, 도입 단계를 해설합니다.
読む![사내 AI 도구 사용 구분 가이드 -- ChatGPT·Gemini·Claude·NotebookLM·Notion AI·Monoshiri AI 철저 비교 [2026년판]](/blog/ai-tools-comparison-2026/header.jpg)
사내 AI 도구 사용 구분 가이드 -- ChatGPT·Gemini·Claude·NotebookLM·Notion AI·Monoshiri AI 철저 비교 [2026년판]
ChatGPT·Gemini·Claude·NotebookLM·Notion AI·Monoshiri AI 6개 도구를 2026년 최신 정보로 비교. 용도별 사용 구분, 요금, 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 정리한 실전 가이드입니다.
読む![사내 지식베이스 선택법 -- 실패하지 않는 7가지 비교 포인트 [2026년판]](/blog/knowledge-base-comparison-2026/header.jpg)
사내 지식베이스 선택법 -- 실패하지 않는 7가지 비교 포인트 [2026년판]
지식베이스 비교에서 실패하지 않기 위한 7가지 선정 포인트를 해설. 사내 FAQ 시스템 선택법부터 요금 체계·보안·연동 기능까지, 품의서 작성에도 유용한 실전 가이드입니다.
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'그건 그 사람한테 물어봐'를 끝내자 -- 사내 지식 속인화의 5가지 위험 신호
사내 정보가 특정 인물에게 집중되는 '속인화'의 위험 신호와 AI 지식 베이스를 활용한 구체적인 해결책을 소개합니다.
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