Enterprise AI 서비스 아키텍처 비교

대상: OpenAI ChatGPT Enterprise, Anthropic Claude Enterprise, Google Gemini Enterprise

공개 문서 기준으로 3개 Enterprise AI 서비스의 아키텍처 중심축, 커넥터/권한/데이터 연동 방식을 비교한 고객 미팅용 다이어그램입니다.

Enterprise AI 서비스 아키텍처 비교공통 패턴: 사용자 → Enterprise AI App → Admin/Governance → Connectors/RAG → Enterprise DataOpenAI ChatGPT EnterpriseAnthropic Claude EnterpriseGoogle Gemini Enterprise사용자AI 앱거버넌스커넥터데이터직원 / 부서 사용자ChatGPT Web, GPTs, Projects, ToolsChatGPT Enterprise Workspace대화·업무작성·데이터 분석범용 업무 AI 앱 중심Identity & Admin ControlsDomain verification · SSO · SCIM · RBAC워크스페이스 접근/그룹 관리Company Knowledge / AppsFile Search: search + fetchMCP custom apps 가능기존 권한 존중, citations 제공Enterprise SaaS / Knowledge문서저장소·협업툴·프로젝트 도구읽기 중심 검색/인용 기반 grounding앱별 사용자 인증 또는 admin deployment체크: Company Knowledge 플랫폼 범위, MCP 보안직원 / 개발자 / 팀 사용자Claude Web, Desktop, Mobile, Claude CodeClaude Enterprise OrganizationChats · Projects · Artifacts · Research업무·개발·분석 생산성 중심Owner/Admin ControlsSSO/Auth · roles · audit logs · retentionEnterprise custom roles / connector enablementConnectors + Remote MCPGoogle Workspace, GitHub, Slack, M365 등권한 상속, 사용자별 인증/승인Remote MCP는 Anthropic cloud에서 접속Projects Knowledge / External Apps프로젝트 파일·Drive·GitHub repo contextRAG 자동 활성화로 대용량 지식 검색write-capable connector 승인/통제 필요체크: Remote MCP 공개접근, action 승인/감사전사 지식근로자 / 현장 사용자Intranet search · assistant · agentsGemini Enterprise App검색·AI Assistant·Agentic workflowAgent Gallery / custom AI agentsGoogle Cloud / Workspace ControlsIdentity, access control, permissions-aware search엔터프라이즈 데이터 grounding·관리형 플랫폼Prebuilt Connectors + Data StoresConfluence · Jira · SharePoint · ServiceNowSaaS/CRM/productivity/legacy system 연결단일 multimodal search interfaceEnterprise Content + Business AppsGoogle Workspace, M365/SharePoint, Jira 등CRM·서비스관리·레거시 데이터까지 확장검색/응답/에이전트 실행의 공통 지식층체크: 색인·권한 동기화·Google Cloud 운영모델핵심 포지셔닝ChatGPT: 범용 업무 AI 앱 + Company KnowledgeClaude: Projects/Artifacts + Connector/MCP + 개발·분석 생산성Gemini: 전사 검색·AI assistant·agentic platform

요약 비교

구분ChatGPT EnterpriseClaude EnterpriseGemini Enterprise
중심축ChatGPT workspace와 Company KnowledgeClaude organization, Projects, Artifacts, ConnectorsIntranet search, AI assistant, agentic platform
기업 데이터 연결Apps/connectors, MCP custom apps, File SearchPre-built connectors, remote MCP, Project RAGPrebuilt connectors, data stores, enterprise search/agent grounding
권한 모델연결 앱의 기존 권한 존중, citations 제공원천 시스템 권한 상속, Owner/Primary Owner가 connector enablePermissions-aware access 기반 multimodal search
확인 포인트Company Knowledge 지원 범위, 앱별 search/fetch, MCP 보안Remote MCP 인터넷 접근, write-capable connector 통제, audit/retention커넥터·색인 범위, 권한 동기화, Google Cloud 운영/리전 정책

고객 미팅용 질의 포인트

  1. 데이터 경계: CRM, 문서저장소, 협업툴 데이터가 어떤 방식으로 검색/색인/조회되며 모델 학습에 사용되지 않는다는 계약·설정 근거는 무엇인가?
  2. 권한 동기화: 원천 시스템의 RBAC/그룹/공유 권한이 AI 응답과 citation에 어떻게 반영되는가?
  3. 커넥터 전략: Salesforce, Microsoft 365, Google Workspace, Jira/Confluence, ServiceNow 등 필수 시스템의 표준/커스텀 커넥터 가용성과 제약은 무엇인가?
  4. 에이전트 실행 통제: 읽기 전용 검색과 쓰기/실행형 action을 어떻게 분리하고 승인·감사·차단할 수 있는가?
  5. PoC 범위: 상담 스크립트 피드백, 조직별 성과 분석, 실무진 생산성, 경영진 실적 조회 중 어떤 유스케이스가 4~6주 PoC에 가장 적합한가?

공개 문서 기준 출처

  • OpenAI Help Center — Company knowledge in ChatGPT, Identity and provisioning
  • Anthropic Claude Help Center — Roles and permissions, Connectors / remote MCP, RAG for Projects
  • Google Cloud Documentation — What is Gemini Enterprise?