TeamAI - 팀을 위한 AI 플랫폼을 구상하다
시작은 불만에서
요즘 회사에서 ChatGPT, Claude 쓰는 사람 많다. 근데 금융권, 공공기관, 보안에 민감한 회사들은 다 막아놨다. 이유는 간단하다. 데이터가 외부로 나가니까.
그래서 뭐? 생산성 포기하라고?
몇몇 회사들은 사내 LLM을 구축하기 시작했다. 하지만 대부분 "채팅만 되는 ChatGPT 짝퉁"에 그친다. 개인이 혼자 쓰는 AI지, 팀이 함께 쓰는 AI가 아니다.
팀에게 필요한 AI는 다르다
개인용 AI와 팀용 AI는 뭐가 다를까?
| 개인용 AI | 팀용 AI |
|---|---|
| 나만 쓴다 | 팀원 모두가 쓴다 |
| 내 컨텍스트만 알면 됨 | 팀의 컨텍스트를 공유해야 함 |
| 파일 첨부 정도 | 사내 시스템(DB, 파일서버, 위키)과 연동 |
| 대화로 끝 | 실제 업무 자동화로 연결 |
ChatGPT Enterprise가 있긴 하다. 근데 비싸고, 결국 데이터는 OpenAI 서버로 간다. Azure OpenAI도 마찬가지. 벤더에 종속된다.
TeamAI를 구상하다
그래서 기획을 시작했다. TeamAI.
한 줄로 정리하면:
로컬 LLM + OpenWebUI + MCP + 코딩 에이전트 기반의 오픈소스 팀 협업 AI 플랫폼
핵심 가치는 이렇다:
| 가치 | 설명 |
|---|---|
| 프라이버시 | 로컬 LLM으로 데이터 외부 유출 없음 |
| 팀 협업 | 공유 워크스페이스, 컨텍스트 공유 |
| 시스템 연동 | MCP로 사내 DB, 파일, 위키 접근 |
| 자율 개발 | 코딩 에이전트가 필요한 기능 직접 구현 |
| 오픈소스 | 벤더 락인 없이 자체 구축 가능 |
주요 기능 구상
1. AI 채팅
기본이다. 텍스트 대화, 이미지 이해, 파일 업로드. 여기까진 OpenWebUI로 거의 커버된다.
추가로 필요한 건 팀 대화방. 같은 프로젝트 팀원들이 같은 AI와 대화하면서 컨텍스트를 공유하는 것.
2. 사내 시스템 연동 (MCP)
여기가 핵심이다. AI가 그냥 대화만 하면 뭐하나. 실제로 일을 해야지.
- Excel/Word 문서 읽고 쓰기
- 사내 DB에서 데이터 조회
- Git 저장소에서 코드 분석
- 위키(Confluence 등)에서 문서 검색
MCP(Model Context Protocol)를 쓰면 이게 가능하다. 도구들을 만들어두고 AI가 필요할 때 호출하는 방식.
3. 사용자 PC 제어
좀 더 나가보자. AI가 사용자 PC도 제어하면 어떨까?
"내 PC에서 ERP 열어서 이번 달 매출 뽑아줘"
로컬에 에이전트를 설치하고, 브라우저 확장 프로그램으로 자동화하면 된다. 리버스 터널로 재택 환경에서도 가능하고.
4. 코딩 에이전트
MCP만으로는 한계가 있다. 미리 만들어둔 도구만 쓸 수 있으니까.
"경쟁사 가격 크롤러 만들어줘"
이건 MCP에 없다. 누가 미리 만들어둘 수 있겠나.
그래서 코딩 에이전트를 붙인다. 지시를 주면 AI가 직접 코드를 짜고, 실행하고, 결과를 돌려준다. OpenCode 같은 오픈소스를 활용할 생각이다.
"MCP에 없으면 못함" → "코드로 뭐든 해결"
이게 차별점이다.
타겟은 누구인가
1차 타겟:
- 금융/보험: 데이터 보안 필수, 규제 준수 필요
- 제조/연구소: 기술 문서, 특허 보안
- 공공기관: 클라우드 AI 사용 불가
이들은 ChatGPT를 쓰고 싶어도 못 쓴다. 로컬 LLM이 필수인 고객들.
아직 기획 단계
솔직히 아직 기획 단계다. 문서만 잔뜩 쓰고 있다.
다음 단계는:
- PoC: 핵심 기능 기술 검증
- MVP: 최소 동작 제품
- Beta: 지인들한테 테스트
- 상품화: 판매 가능한 제품
언제 완성될지는 모르겠다. 본업이 있으니까. 하지만 방향은 명확하다.
회사에서 AI 못 쓰게 막아놨다고 생산성 포기할 순 없다. 팀을 위한 AI, 데이터를 지키는 AI, 실제로 일하는 AI. 그게 TeamAI가 지향하는 바다.
기획이 더 구체화되면 다시 글을 쓰겠다.