– “대화의 질이 바뀌었다”…스프링클러가 바꾼 기업 소통의 패러다임
– 번역 장벽 해소부터 지식 베이스 RAG까지, 실무에 최적화된 AI 솔루션
-‘잔디홈’과 ‘MCP’ 로 완성하는 차세대 업무 플랫폼으로의 진화
협업툴 ‘잔디(JANDI)’를 운영하는 토스랩(Toss Lab)이 지난 3월 출시한 AI 솔루션 ‘스프링클러(Sprinkler)’가 주목받고 있다. 스프링클러는 잔디에 축적된 방대한 데이터를 AI로 분석해 업무 소통의 효율성과 정확성을 높이는 솔루션이다.
잔디는 2015년 출시된 메신저 기반 협업툴로, 개인과 조직의 생산성을 향상시키는 클라우드 기반 서비스다. ‘현지화’와 ‘사용 편의성’을 차별화 포인트로 내세워 20대 신입사원부터 60대 임원까지 누구나 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공한다. 그 결과 롯데백화점, 넥센타이어, 한샘 등 42만 개 이상 기업의 287만 사용자가 이용하는 대표적인 협업툴로 자리매김했다. 토스랩은 대만, 일본, 베트남 등 70여 개국에 잔디를 제공하면서 국내를 넘어 아시아를 대표하는 B2B SaaS 기업으로 성장했다.
스프링클러는 2년 전부터 기획되어 작년에 PoC(개념증명)를 거쳐 올 상반기에 정식 출시되었다. 스프링클러 개발을 주도한 서준호 CTO는 엠파스에서 인스턴트 메시징을 개발하고 SK커뮤니케이션즈에서 네이트온을 개발한 메신저 분야 전문가다. 2009년 모바일 패러다임 전환기에 워터베어소프트를 창업해 성공적으로 엑싯한 후, 2018년 토스랩에 합류해 ‘잔디’의 기술 발전을 이끌어왔다.
토스랩은 코로나19로 인한 재택근무 확산, MZ세대의 새로운 업무 문화, AI 기술 등장 등 변화하는 업무 환경에 맞춰 2019년 ‘잔디 드라이브’, 2021년 ‘선물하기’ 서비스, 2025년 AI 기능인 ‘스프링클러’ 등을 도입하면서 기능 개선을 꾸준히 해오고 있다.
서준호 CTO를 만나 스프링클러 출시 6개월 간의 성과와 향후 발전 방향에 대해 들어봤다.
고객의 문제를 해결하기 위해 스프링클러 개발
토스랩은 기업 커뮤니케이션 문제를 해결하기 위해 10년 전에 잔디를 출시했다. 10년이 지난 현재 토스랩은 어떤 문제를 해결하기 위해 스프링클러를 출시했을까?
스프링클러는 잔디의 성공이 낳은 새로운 문제를 해결하기 위해 탄생했다. 잔디가 기업 커뮤니케이션 툴로 자리잡으면서 이용자 수와 사용량이 급증했지만, 역설적으로 데이터 축적으로 인해 소통 효율성이 오히려 저하되는 문제가 발생했다. 토스랩은 이러한 효율성 저하 문제를 근본적으로 해결하기 위해 스프링클러를 개발하게 되었다. 스프링클러라는 이름부터가 이를 반영하고 있다. 스프링클러는 잔디가 무성하게 자라도록 적절한 시점에 필요한 만큼의 물을 뿌려준다는 의미에서 따왔다. 즉, 스프링클러는 기업 커뮤니케이션이라는 잔디에 물을 뿌려 기업 커뮤니케이션이 보다 원활하게 이루어지도록 돕는 도구인 셈이다.
“사용량이 늘면서 하루 6.7억 건 이상의 데이터가 잔디에 축적되고 있었습니다. 시간이 지날수록 데이터가 누적되면서 점차 소통 효율성이 감소하는 것을 확인했습니다. 특히 업무 담당자가 변경될 경우 소통 히스토리를 찾기 어려운 문제도 발생했습니다. 고객이 겪고 있는 이러한 문제를 어떻게 해결할지 고민하기 시작했습니다.”
2년 전의 일이다. 잔디 사용량이 늘수록 데이터가 많아지면서 정보 검색과 업무 효율성은 오히려 저하되는 일이 발생했던 것이다. 서 CTO는 고객이 겪는 이 문제를 해결해야겠다고 생각하며 생성형 AI에 주목했다.
스프링클러 개발 과정에서 토스랩이 일관되게 유지한 철학은 ‘고객 중심’이다. 토스랩은 개발 과정 내내 고객들을 만나며 피드백을 수집했고, 이를 개발에 적극 반영했다. 스프링클러를 2023년부터 개발한 후, 2024년 초부터 클로즈드 베타 테스트를 시작했다. 1년여간의 베타 테스트를 통해 실제 업무 환경에서의 사용성과 효과를 면밀히 분석했고, 이 과정에서 얻은 피드백을 바탕으로 제품을 지속적으로 개선해나갔다.
서 CTO는 거창한 문제를 해결하기 위해 스프링클러를 개발한 것이 아니라고 잘라 말했다. 스프링클러는 지금 당장 기업이 해결해야 하는 작고 구체적인 문제부터 해결하고 있다고 강조한다.
“실제 잔디 고객인 A사는 매일 다양한 언어의 인보이스를 한글 양식으로 변환하는 일을 해오고 있습니다. A사에 있어 중요한 문제는 인보이스를 한글 양식으로 변환하는 일입니다. 이러한 업무를 해결하기 위해서는 몇 명이 이 업무를 처리하는지, 어떤 순서로 작업이 이루어지는지 등 기업의 실제 업무 프로세스를 깊이 있게 이해해야만 가능합니다. 토스랩은 고객이 겪고 있는 이와 같은 문제를 실제 깊게 들여다보고 이해한 후에 솔루션을 제시하고 있습니다.”
토스랩은 고객의 목소리를 지속적으로 들어왔고 현장의 문제를 해결할 수 있도록 잔디를 개발해왔다. 일 년에 수 백번씩 업그레이드를 해왔던 이유다. 스프링클러도 마찬가지다. 지금 당장 고객이 해결하고 싶은 문제에 주목했다.
서 CTO가 스프링클러를 개발할 때 고려한 두 가지 핵심 요소가 있다. 첫째는 개인의 AI 활용을 조직의 효율성으로 연결시키는 것이다. 서 CTO는 “개인이 AI를 아무리 많이 활용해도 그것이 조직 차원에서 활용되지 않고 개인적으로만 활용된다면, 결국 조직의 효율성으로 이어지지 않습니다. 개인의 효율성이 조직 성과로 연결되는 것이 중요하다고 봤습니다.”라고 설명했다.
두번째는 환각(Hallucination) 현상의 최소화다. 서 CTO는 “기업용 AI 서비스에서 가장 중요한 것은 정확성입니다.”라고 강조했다.
개별적인 AI 도구가 아닌, 조직 전체의 협업 효율성을 높이는 통합 AI 시스템, 그리고 잔디의 토픽 기반 구조화된 정보 체계를 활용해 AI가 실제 존재하는 데이터를 기반으로 답변을 생성하도록 스프링클러를 설계한 배경에는 이와 같은 이유가 있다.
대화의 질 향상
6개월 간 스프링클러의 활용량을 분석한 서 CTO는 스프링클러가 대화의 품질을 바꿨다고 말한다.
“모든 일은 대화로 시작하고 대화로 끝날 수밖에 없는데, 거기서 발생하는 수많은 오해와 검색, 그리고 많은 비용이 듭니다. 토스랩은 그 효율을 높이는 게 조직의 경쟁력을 확보하는 것이라고 생각했어요.”
잔디 팀이 스프링클러를 사용하기 시작하면서 대화의 내용이 달라졌다는 게 서 CTO의 평가다. 스프링클러의 가장 핵심적인 기능은 대화방 요약이다. 잔디의 토픽(주제별 대화방)과 채팅에서 주고받은 메시지 내용을 AI가 분석하여 요약하고, 해당 내용을 바탕으로 질문에 답변을 제공한다. 사용자는 원하는 토픽을 지정한 후, 요약을 희망하는 기간과 함께 자연어로 질문을 입력하면 된다. 예를 들어 “최근 1주일간 업무 내용 요약해줘” 또는 “김잔디가 작성한 메시지를 기준으로 할 일 목록 만들어줘”라고 요청하면, AI가 관련된 답변을 즉시 제공한다.
이 기능의 혁신적인 점은 단순한 키워드 검색이 아니라 대화의 맥락과 흐름을 이해한다는 것이다. 과거에는 “김 과장이 마지막으로 남긴 말이 뭐지?”라고 검색하면 수십 개의 결과가 나와 일일이 확인해야 했지만, 이제는 AI가 맥락을 파악해 정확한 답변을 제공한다. 사용자들이 오래동안 축적된 데이터를 한 번에 요약해서 볼 수 있게 되면서 업무 흐름 파악 속도가 크게 향상되었고, 대화의 질도 달라지기 시작했다.
소통의 벽을 허물다
일본의 비전모바일은 스프링클러 사용 이후 소통의 장벽이 사라졌다. 기존에는 구글 번역을 복사-붙여넣기하면서 소통했지만, 이제는 메시지 입력창에서 버튼 두 번만 누르면 바로 번역이 되기 때문이다. 글로벌 패션 기업 더네이쳐홀딩스도 홍콩 지사에서 개발한 아키텍처 문서를 한국에서 검증할 때, 번역과 동시에 기술적 코멘트가 가능해져 업무 효율이 크게 향상됐다.
스프링클러는 실시간 소통을 지원한다. 메시지 입력창에서 작성한 내용을 AI가 자연스럽게 수정하거나 15개 언어로 번역해준다. 문장 개선 기능을 사용하면 어색한 표현을 자연스럽게 다듬어주고, 번역 기능을 통해서는 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 다양한 언어로 즉시 변환할 수 있다.
무엇이든 물어보세요
“우리 회사 휴가 정책이 어떻게 되지?”
직원들이 늘 궁금해하고 자주 묻는 질문이다. 인사팀은 늘 똑같은 문의에 답하느라 정작 중요한 업무에 몰입하지 못한다.
“모든 기업들은 기업에서 사용하는 용어와 문화를 각자 가지고 있습니다. 그래서 지식 베이스 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 도입하게 됐습니다. 회사의 고유한 데이터를 AI가 참조하여 맞춤형 답변을 제공합니다.”
사용법은 간단하다. 파일을 드래그 앤 드롭으로 잔디 지식 드라이브에 업로드하면, 자동으로 벡터 데이터베이스를 구축한다. 인사 정책, 업무 매뉴얼, 제품 설명서, 회사 규정 등을 업로드해두면, 365일 24시간 언제든지 궁금한 사항에 대해 정확한 답변을 받을 수 있다.
HWP(아래아한글) 파일도 지원이다. 협회나 공공기관 등에서 많이 사용하는 한글 파일을 RAG로 구축할 수 있어 한국 기업들의 실질적인 요구에 부응하고 있다.
바로 플랫폼 내에서 생성형 AI 사용
잔디 내에서 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 기능도 포함되어 있다. 메시지 입력창에서 AI 모드를 활성화하면 ChatGPT와 같은 대화형 AI와 상호작용할 수 있다. 사용자가 자연어로 질문을 입력하면 실시간 답변을 받을 수 있으며, 별도의 서비스로 이동하거나 복사-붙여넣기 과정 없이 잔디 내에서 모든 작업이 완료된다.
이 기능은 일반적인 질문 답변부터 문서 작성, 아이디어 브레인스토밍, 정보 검색까지 다양한 업무에 활용할 수 있다. 특히 AI가 생성한 답변을 바로 메시지로 활용하거나 편집해서 팀원들과 공유할 수 있어, 업무 효율성이 크게 향상된다.
토스랩은 8월 말부터 모든 플랜에서 이와 같은 스프링클러의 일부 기능을 체험할 수 있는 정책을 도입할 계획이다.
AI 기반 사용자 경험의 전환
“AI를 통해 개인이 무엇을 할 수 있을까?
기업 커뮤니케이션의 정확성과 효율을 높여주는 스프링클러를 론칭한지 6개월 된 시점에서 서 CTO는 다시 한번 근본적인 질문을 던졌다.
”잔디는 메신저를 기반으로 한 협업 도구였기 때문에, 사용자가 잔디에 접속하면 가장 먼저 “누구와 대화를 나눠야지”라는 생각부터 하게 됩니다. 즉, 대화를 찾고, 대화방을 선택하고, 메시지를 주고받는 것이 기본 워크플로우였습니다. 하지만 AI 시대에는 이런 패러다임 자체가 바뀌어야 한다고 생각합니다. 사용자는 “대화부터 해야지”라는 사고에서 벗어나 “잔디에 들어가서 업무 우선 순위에 맞게 일을 시작 할 수 있다”를 경험을 할 수 있어야 합니다.”
이에 대한 답이 바로 ‘잔디홈(JANDI Home)이다. 잔디홈의 핵심 아이디어는 ‘팀의 영역에서 개인의 영역으로’ 사용자 경험을 확장하는 것이다. 잔디홈에서는 개인의 업무를 직접 처리할 수 있는 공간을 제공한다. 예를 들어, 그동안 읽지 않았던 수 많은 메시지들을 일일이 확인하지 않아도, AI가 자동으로 요약해서 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있게 해준다. 수많은 대화방 중에서 원하는 대화방으로 빠르게 이동하거나, 개인 일정을 한눈에 볼 수 있는 기능도 제공한다.
사용자들이 원하는 것은 ‘오늘 날씨 어때’, ‘현재 대통령이 누구야?’ 같은 실시간·최신 정보에 대한 정확한 답변이다. 그런데 기존 AI는 학습 데이터의 시점 한계로 인해 이런 정보를 정확히 제공할 수 없다는 근본적인 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 토스랩은 MCP(Model Context Protocol) 기술을 활용했다. 이 기술은 특정 프로토콜을 통해 검색 엔진이나 외부 서버와 실시간으로 연동하여 최신 정보를 즉시 가져올 수 있게 해준다.
개인업무를 처리할 수 있는 잔디홈과 지식 한계점(Knowledge Cutoff: AI 언어모델이 학습한 데이터의 시간적 경계점으로 이 시점 이후의 정보는 모델이 알지 못하는 상태) 문제를 해결할 MCP기능으로 잔디가 단순한 메신저 기반 협업 도구에서 AI를 코어로 하는 종합적인 업무 플랫폼으로 전환하는 중요한 전환점이 될 것으로 보인다.
잔디홈은 8월 말 출시되며,MCP 기능은 9월에 업데이트될 예정이다.
협업툴을 넘어 AI 기업으로의 진화
스프링클러는 이제 단순한 기능을 넘어 잔디의 ‘코어 레이어’가 되고 있다.
“기존 소프트웨어의 사용자 경험이 이제 바뀌기 시작했습니다. 예전에는 메뉴를 찾아서 버튼을 누르는 방식이었다면, 이제는 자연어를 사용하기 시작했습니다. ‘몇 월 며칠에 일정을 만들어줘’, ‘어떤 보고서를 만들고 싶어’, ‘그룹 대화에서 특정 내용을 기반으로 문서를 생성해줘’ 같은 역할을 수행해야 한다고 생각합니다.”
인사 서비스, 전자결재 등 기업 업무에 필요한 다양한 기능들이 스프링클러를 중심으로 통합될 예정이다. 토스랩은 스프링클러를 단순한 추가 기능이 아닌 모든 서비스의 기반이 되는 코어 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 이러한 전환이 완성되면 토스랩은 ‘잔디를 만드는 회사’가 아닌 ‘AI, 스프링클러 기반으로 업무 플랫폼을 만드는 회사’로 거듭나게 될 것이다.
토스랩의 여정을 살펴보면, 각 시점마다 기업이 직면한 핵심 문제를 정확히 파악하고 이를 해결하기 위한 솔루션을 제시해온 일관된 철학을 발견할 수 있다.
2015년 잔디 출시는 기업 커뮤니케이션의 근본적 문제 해결에서 시작되었다. 이메일과 전화에 의존하던 기업 소통을 실시간 메신저 기반으로 전환하여 업무 효율성을 높이고자 했다. 그 결과 287만 사용자, 42만 개 기업이라는 탄탄한 기반을 구축할 수 있었다.
2025년 스프링클러 출시는 잔디 성공이 낳은 새로운 문제를 해결하려는 시도였다. 잔디 사용량이 늘수록 축적되는 데이터로 인해 오히려 정보 검색과 소통 효율성이 저하되는 역설적 상황이 발생했다. 특히 업무 담당자 변경 시 히스토리 관리가 제대로 이루어지지 않는 문제가 심각했다. 스프링클러는 AI를 통해 이 문제를 해결했으며, 단순한 검색을 넘어 대화의 맥락과 흐름을 이해하여 대화의 질 자체를 혁신했다.
토스랩은 ‘메뉴를 찾아 버튼을 누르는’ 기존 사용자 경험에서 ‘자연어로 요청하는’ 방식으로 전환하여, 인사 서비스, 전자결재 등 모든 업무 기능이 AI 기반으로 통합되는 종합 업무 플랫폼을 구현하려 한다. 이는 단순한 협업툴을 넘어 AI가 일상 업무의 중심이 되는 새로운 업무 패러다임 제시를 의미한다.
잔디홈과 MCP 출시는 AI 시대의 사용자 경험을 새롭게 할 것으로 보인다. 잔디홈은 잔디를 메신저 중심에서 개인 업무 공간으로 패러다임을 전환시켰으며, MCP로 지식 한계점을 극복하고 실시간 정보 연동을 통한 정확성을 확보하게 됐다.
이러한 진화 과정에서 토스랩이 일관되게 추구하는 비전은 명확하다. ‘기술을 위한 기술이 아닌, 고객 문제 해결을 위한 기술’이다. 서준호 CTO의 표현대로 “AI라는 키워드에 매몰되어 AI부터 시작하는 것이 아니라, B2B 소프트웨어로 고객 문제를 해결해온 경험을 바탕으로 그 문제를 더 잘 해결하기 위해 AI를 선택”한 것이다.
결국 토스랩의 비전은 ‘AI를 통한 업무의 근본적 혁신’이지만, 그 출발점이 언제나 ‘고객이 실제로 겪고 있는 문제’에서 시작된다는 점에서 다른 AI 기업들과 차별화된다.
From Collaboration Tool to AI Platform – The Growth Story of Toss Lab and Sprinkler
“The quality of conversation has changed”… Sprinkler's paradigm shift in corporate communication
From overcoming translation barriers to building a knowledge base, AI solutions optimized for practical use.
– Evolution into a next-generation business platform, completed with 'JANDI Home' and 'MCP'
Toss Lab, the company behind the collaborative tool JANDI, is garnering attention for its AI solution, Sprinkler, which was launched in March. Sprinkler uses AI to analyze the vast amounts of data accumulated in JANDI, enhancing the efficiency and accuracy of work communication.
Launched in 2015, JANDI is a messenger-based collaboration tool and a cloud-based service that enhances individual and organizational productivity. Its key differentiating factors include localization and ease of use, providing an intuitive interface accessible to everyone from new employees in their 20s to executives in their 60s. As a result, JANDI has established itself as a leading collaboration tool, with 2.87 million users across over 420,000 companies, including Lotte Department Store, Nexen Tire, and Hanssem. Toss Lab, offering JANDI in over 70 countries, including Taiwan, Japan, and Vietnam, has grown beyond Korea into a leading B2B SaaS company in Asia.
Sprinkler, conceived two years ago, underwent a proof-of-concept (PoC) last year, and was officially launched in the first half of this year. CTO Seo Jun-ho, who led the development of Sprinkler, is a messenger expert who previously developed instant messaging at Empas and NateOn at SK Communications. After founding Waterbear Soft in 2009, a time of transition for the mobile paradigm, and successfully exiting the company, he joined Toss Lab in 2018 and has since led the technological development of JANDI.
Toss Lab has been steadily improving its functions by introducing the 'JANDI' drive in 2019, the 'Gift' service in 2021, and the AI function 'Sprinkler' in 2025 to adapt to the changing work environment, such as the spread of remote work due to COVID-19, the new work culture of the MZ generation, and the emergence of AI technology.
We met with CTO Seo Jun-ho to hear about the achievements of Sprinkler in the six months since its launch and its future direction.
Developing 'Sprinkler' to solve customer problems
Toss Lab launched JANDI ten years ago to address corporate communication challenges. Now, ten years later, what problem has Toss Lab solved with Sprinkler?
'Sprinkler' was born to solve a new problem that arose from the success of 'JANDI'. As 'JANDI' established itself as a corporate communication tool, the number of users and usage rapidly increased, but paradoxically, the problem of reduced communication efficiency occurred due to data accumulation. 'Toss Lab' developed 'Sprinkler' to fundamentally solve this problem of reduced efficiency. The name 'Sprinkler' itself reflects this. 'Sprinkler' was derived from the meaning of spraying the necessary amount of water at the right time to help 'JANDI' grow lushly. In other words, 'Sprinkler' is a tool that helps corporate communication flow more smoothly by watering the 'JANDI', the 'grass' of corporate communication.
As usage grew, over 670 million data items were accumulating on JANDI daily. Over time, as this data accumulated, we observed a gradual decline in communication efficiency. In particular, when the person in charge of a task changed, it became difficult to trace communication history. We began to consider how to address these customer concerns.
This happened two years ago. As JANDI usage increased, data volumes increased, leading to a decline in information retrieval and work efficiency. CTO Seo, driven by the need to address this issue for customers, turned to generative AI.
Toss Lab's consistent philosophy throughout the development of Sprinkler was "customer-centricity." Throughout the development process, Toss Lab met with customers, collected feedback, and actively incorporated it into the development process. After developing Sprinkler in 2023, closed beta testing began in early 2024. Over the course of a year, Toss Lab meticulously analyzed the usability and effectiveness in real-world work environments, continuously improving the product based on the feedback gained.
CTO Seo bluntly stated that Sprinkler wasn't developed to solve grand problems. He emphasized that Sprinkler is solving small, specific problems that companies need to address right now.
Company A, a JANDI customer, is tasked with converting invoices in various languages into Korean format every day. A critical issue for Company A is converting invoices into Korean format. Solving this task requires a deep understanding of the company's actual business processes, including how many people are involved and the order in which tasks are performed. Toss Lab delves deeply into these customer challenges, understands them, and then proposes solutions.
Toss Lab has consistently listened to its customers' voices and developed JANDI to address their immediate needs. This is why it has been upgraded hundreds of times a year. Sprinkler is no exception. It focused on the problems customers wanted to solve right now.
CTO Seo considered two key factors when developing Sprinkler. The first was to connect individual AI use with organizational efficiency. "No matter how much AI an individual uses, if it's used solely for personal gain and not at the organizational level, it ultimately won't lead to organizational efficiency," Seo explained. "I believed it was crucial to connect individual efficiency with organizational performance."
The second is minimizing hallucinations. CTO Seo emphasized, "The most important thing in enterprise AI services is accuracy."
This is the reason why Sprinkler was designed to be an integrated AI system that improves the collaboration efficiency of the entire organization, rather than an individual AI tool, and to utilize JANDI's topic-based structured information system to enable AI to generate answers based on actual data.
Improving the quality of conversation
After analyzing Sprinkler usage for six months, CTO Seo says Sprinkler has changed the quality of conversations.
"Everything begins and ends with conversation, but that leads to countless misunderstandings, searches, and significant costs. At Toss Lab, we believe that increasing this efficiency is key to securing an organization's competitiveness."
According to the CTO, the content of conversations changed when the 'JANDI' team started using 'Sprinkler'. The most core function of 'Sprinkler' is chat room summarization. AI analyzes and summarizes the contents of messages exchanged in 'JANDI' topics (chat rooms by topic) and chats, and provides answers to questions based on that content. Users simply specify the desired topic, enter a question in natural language along with the desired period of time for the summary. For example, if you request, "Summarize my work for the past week" or "Create a to-do list based on messages written by 'JANDI' Kim," the AI will immediately provide a relevant answer.
What's revolutionary about this feature is that it goes beyond simple keyword search to understand the context and flow of a conversation. In the past, searching for "What was Manager Kim's last message?" would yield dozens of results, requiring careful review. Now, AI understands the context and provides an accurate answer. Users can now summarize long-accumulated data in one place, significantly improving their workflow and improving the quality of conversations.
Breaking down communication barriers
Japan's Vision Mobile has seen communication barriers disappear since adopting Sprinkler. Previously, communication relied on copying and pasting Google Translate text, but now translations are instantaneous with just two clicks in the message input field. Global fashion company The Nature Holdings also saw significant improvements in work efficiency when verifying architecture documents developed at its Hong Kong branch in Korea, enabling technical comments to be provided simultaneously with the translation.
Sprinkler supports real-time communication. AI naturally corrects what you type in the message input field and translates it into 15 languages. The sentence improvement feature helps smooth awkward expressions, and the translation feature instantly converts your message into a variety of languages, including Korean, English, Japanese, and Chinese.
Ask anything
“What is our company’s vacation policy?”
These are questions employees constantly wonder about and frequently ask. HR teams are constantly answering the same questions, distracting them from truly important tasks.
"Every company has its own unique terminology and culture. That's why we introduced Retrieval-Augmented Generation (RAG) knowledge base. AI references a company's unique data to provide personalized answers."
It's simple to use. Simply drag and drop files to upload them to the JANDI knowledge drive, and it automatically builds a vector database. By uploading information like personnel policies, work manuals, product descriptions, and company regulations, you can receive accurate answers to any questions you have, 24 hours a day, 365 days a year.
HWP (Hangul) files are also supported. This allows for the creation of RAG files, which are widely used by associations and public institutions, meeting the practical needs of Korean companies.
Use generative AI right within the platform
JANDI also includes generative AI capabilities that can be used directly within the app. Activating AI mode in the message input window allows users to interact with conversational AI like ChatGPT. Users can input questions in natural language and receive real-time answers, and all tasks can be completed within JANDI without having to navigate to a separate service or copy-and-paste.
This feature can be used for a wide range of tasks, from answering general questions to document creation, brainstorming ideas, and searching for information. In particular, AI-generated answers can be used directly as messages or edited and shared with team members, significantly improving work efficiency.
'Toss Lab' plans to introduce a policy that allows users to experience some of the 'Sprinkler' features in all plans starting from the end of August.
Transforming AI-Powered User Experiences
“What can individuals do with AI?
Six months after launching Sprinkler, a solution that improves the accuracy and efficiency of corporate communications, CTO Seo asked a fundamental question again.
"Because 'JANDI' was a messenger-based collaboration tool, the first thing users thought when they accessed it was, 'Who should I talk to?' In other words, the basic workflow involved finding a conversation, selecting a chat room, and exchanging messages. However, in the age of AI, I believe this paradigm itself needs to change. Users should be able to move beyond the mindset of, 'I need to start a conversation first,' and experience, 'I can go into 'JANDI' and start working according to my work priorities.'"
The answer to this is JANDI Home. The core idea of JANDI Home is to expand the user experience from the team realm to the individual realm. JANDI Home provides a space where individuals can directly handle their own work. For example, instead of having to manually check countless unread messages, AI automatically summarizes them, allowing users to quickly grasp the key content. It also provides functions to quickly jump to a desired chat room among numerous chat rooms and view personal schedules at a glance.
What users want is accurate answers to real-time, up-to-date questions like, "What's the weather today?" or "Who is the current president?" However, existing AI systems face a fundamental problem: they cannot accurately provide this information due to the limited time available in their training data. To address this, Toss Lab leveraged MCP (Model Context Protocol) technology. This technology connects in real time with search engines and external servers via a specific protocol, enabling the immediate retrieval of up-to-date information.
With the 'JANDI' home for personal work and the MCP function that solves the Knowledge Cutoff (a temporal boundary point in the data learned by the AI language model, after which the model does not know information) problem, 'JANDI' is expected to be an important turning point in transforming from a simple messenger-based collaboration tool to a comprehensive work platform with AI as its core.
The 'JANDI' home will be released at the end of August, and the MCP function will be updated in September.
Evolving beyond a collaboration tool into an AI company
‘Sprinkler’ has now gone beyond a simple function and is becoming the ‘core layer’ of ‘JANDI’.
"The user experience of existing software is starting to change. Whereas previously it involved navigating menus and pressing buttons, now it's using natural language. I believe it should be able to perform tasks like, 'Create a schedule for a certain date in a certain month,' 'I want to create a certain report,' or 'Generate a document based on specific content in a group conversation.'"
Various functions required for corporate work, such as HR services and electronic approval, will be integrated around "Sprinkler." Toss Lab plans to evolve "Sprinkler" from a simple add-on to a core platform that serves as the foundation for all services. Once this transition is complete, Toss Lab will transform from a company that "creates JANDI" to a company that "creates a business platform based on AI and Sprinkler."
A look at the journey of 'Toss Lab' reveals a consistent philosophy of accurately identifying the core issues facing businesses at each point and presenting solutions to address them.
The launch of JANDI in 2015 began with a fundamental challenge in corporate communication. The goal was to improve work efficiency by transitioning corporate communication from email and phone to a real-time messaging platform. As a result, JANDI has built a solid foundation with 2.87 million users and 420,000 companies.
The launch of "Sprinkler" in 2025 was an attempt to address a new problem created by the success of "JANDI." As JANDI usage grew, the accumulated data paradoxically reduced information retrieval and communication efficiency. A particularly serious issue was the lack of proper history management when task managers changed. "Sprinkler" addressed this issue through AI, going beyond simple search to understand the context and flow of conversations, revolutionizing the quality of conversation itself.
Toss Lab aims to transform the existing user experience from "finding a menu and pressing a button" to "making requests using natural language," creating a comprehensive work platform that integrates all business functions, including HR services and electronic approvals, with AI. This represents a new work paradigm that goes beyond mere collaboration tools and places AI at the heart of everyday work.
The launch of JANDI Home and MCP promises to revolutionize the user experience in the AI era. JANDI Home shifts JANDI's paradigm from a messenger-centric platform to a personal workspace, while MCP overcomes knowledge limitations and ensures accuracy through real-time information integration.
Throughout this evolution, Toss Lab's consistently pursued vision remains clear: "Technology for solving customer problems, not technology for technology's sake." As CTO Seo Jun-ho puts it, "Rather than being caught up in the keyword 'AI' and starting with AI, we chose AI to better address those problems, building on our experience solving customer problems with B2B software."
Ultimately, Toss Lab's vision is to "fundamentally innovate work through AI," but it differentiates itself from other AI companies in that its starting point always begins with "problems customers are actually experiencing."
「コラボレーションツールからAIプラットフォームへ」 – 「トスラップ（Toss Lab）」「スプリンクラー（Sprinkler）」成長期
– 「会話の質が変わった」… 「Sprinkler」が変えた企業コミュニケーションのパラダイム
– 翻訳バリア解消から知識ベースRAGまで、実務に最適化されたAIソリューション
– 「芝（JANDI）」ホーム」と「MCP」で完成する次世代業務プラットフォームへの進化
コラボレーションツール「JANDI」（JANDI）を運営する「Toss Lab」（Toss Lab）が、3月に発売したAIソリューション「Sprinkler（Sprinkler）」（Sprinkler）が注目されている。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は「芝（JANDI）」に蓄積された膨大なデータをAIで分析し、業務コミュニケーションの効率性と正確性を高めるソリューションだ。
「JANDI」は2015年に発売されたメッセンジャーベースのコラボレーションツールで、個人と組織の生産性を向上させるクラウドベースのサービスだ。 「ローカライズ」と「使いやすさ」を差別化ポイントとして掲げ、20代の新入社員から60代の役員まで誰でも簡単に使える直感的なインターフェースを提供する。その結果、ロッテ百貨店、ネクセンタイヤ、ハンサムなど42万社以上の企業の287万ユーザーが利用する代表的なコラボレーションツールとして位置づけられた。 「トスラップ(Toss Lab)」は台湾、日本、ベトナムなど70カ国以上に「芝(JANDI)」を提供し、国内を越えてアジアを代表するB2B SaaS企業に成長した。
「スプリンクラー（Sprinkler）」は2年前から企画され、昨年PoC（概念証明）を経て今年上半期に正式発売された。 「Sprinkler」の開発を主導したソ・ジュノCTOは、エンパスでインスタントメッセージングを開発し、SKコミュニケーションズでネイトオンを開発したメッセンジャー分野の専門家だ。 2009年モバイルパラダイム転換期にウォーターベアソフトを創業し、成功的にエクセットした後、2018年「トスラップ(Toss Lab)」に合流し、「芝(JANDI)」の技術発展を導いてきた。
「Toss Lab」は、コロナ19による在宅勤務の広がり、MZ世代の新たな業務文化、AI技術の登場など変化する業務環境に合わせて、2019年「JANDI」ドライブ、2021年「プレゼント」サービス、2025年AI機能である「S着実にやってきている。
ソ・ジュノCTOに会って「Sprinkler」発売6ヶ月間の成果と今後の発展方向について聞いた。
顧客の問題を解決するために「Sprinkler」を開発
「トスラップ(Toss Lab)」は企業コミュニケーション問題を解決するために10年前に「芝(JANDI)」を発売した。 10年が過ぎた現在、「Toss Lab」はどのような問題を解決するために「Sprinkler」を発売したのだろうか？
「スプリンクラー（Sprinkler）」は「芝（JANDI）」の成功が生んだ新しい問題を解決するために誕生した。 「芝（JANDI）」が企業コミュニケーションツールとして位置づけられて利用者数と使用量が急増したが、逆説的にデータ蓄積によりコミュニケーション効率性がむしろ低下する問題が発生した。 「Toss Lab」は、この効率性低下問題を根本的に解決するために「スプリンクラー」を開発することになった。 「スプリンクラー（Sprinkler）」という名前からがこれを反映している。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は、「草（JANDI）」が緑豊かに育つように、適切な時点で必要なだけの水を散らしてくれるという意味に従った。つまり、「スプリンクラー（Sprinkler）」は、企業コミュニケーションという「芝（JANDI）」に水をかけて、企業コミュニケーションがよりスムーズに行われるように助けるツールであるわけだ。
「使用量が増え、1日6.7億件以上のデータが「芝（JANDI）」に蓄積されていました。時間が経つにつれてデータが蓄積し、徐々にコミュニケーション効率が低下することを確認しました。
2年前のことだ。 「芝（JANDI）」の使用量が増えるほどデータが多くなり、情報検索と業務効率性はむしろ低下することが発生したのである。西CTOは顧客が経験するこの問題を解決しなければならないと考え、生成型AIに注目した。
「スプリンクラー（Sprinkler）」開発過程で「トスラップ（Toss Lab）」が一貫して維持した哲学は「顧客中心」だ。 「Toss Lab」は開発過程を通して顧客に会い、フィードバックを集め、これを開発に積極的に反映した。 「Sprinkler」を2023年から開発した後、2024年初めからクローズドベータテストを開始した。 1年余りのベータテストを通じて、実際の業務環境での使いやすさと効果を綿密に分析し、この過程で得たフィードバックをもとに製品を継続的に改善していった。
ソCTOは、途方もない問題を解決するために「スプリンクラー（Sprinkler）」を開発したわけではないとカットした。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は、今すぐ企業が解決しなければならない小さくて具体的な問題から解決していると強調する。
「実際の「JANDI」顧客であるA社は、毎日様々な言語の請求書をハングルフォームに変換することをしています。A社にとって重要な問題は、請求書をハングルフォームに変換することです。お客様が経験しているこのような問題を実際に深く覗いて理解した後、ソリューションを提示しています。」
「トスラップ（Toss Lab）」は顧客の声を持続的に取り入れ、現場の問題を解決できるように「芝（JANDI）」を開発してきた。年に数百回ずつアップグレードをしてきた理由だ。 「スプリンクラー（Sprinkler）」も同様だ。今すぐ顧客が解決したい問題に注目した。
西CTOが「Sprinkler」を開発する際に考慮した2つの重要な要素がある。まず、個人のAI活用を組織の効率性につなげることだ。ソCTOは「個人がAIをいくら活用しても、それが組織レベルで活用されず、個人的にのみ活用されれば、結局組織の効率性につながりません。個人の効率性が組織成果につながることが重要だと見ました」と説明した。
二つ目は幻覚（Hallucination）現象の最小化だ。西CTOは「企業向けAIサービスで最も重要なのは正確性です」と強調した。
個々のAIツールではなく、組織全体のコラボレーション効率を高める統合AIシステム、そして「JANDI」のトピックベースの構造化された情報体系を活用して、AIが実際に存在するデータに基づいて回答を生成するように「Sprinkler」を設計した背景にはこのような理由がある。
会話の質の向上
6ヶ月間「スプリンクラー（Sprinkler）」の活用量を分析したCTOは、「スプリンクラー（Sprinkler）」が会話の品質を変えたと言う。
「すべてのことは会話で始まり、会話で終わるしかないのですが、そこで発生する数多くの誤解や検索、そして多くの費用がかかります。 'トスラップ(Toss Lab)'はその効率を高めることが組織の競争力を確保することだと思いました。」
「芝（JANDI）」チームが「スプリンクラー（Sprinkler）」を使い始め、対話の内容が変わったというのがCTOの評価だ。 「Sprinkler」の最も重要な機能はチャットルームの要約です。 「JANDI」のトピック（テーマ別チャットルーム）とチャットで送受信したメッセージ内容をAIが分析して要約し、その内容に基づいて質問に回答を提供する。ユーザは希望のトピックを指定した後、要約を希望する期間とともに自然言語で質問を入力すればよい。たとえば、「最近1週間の業務内容を要約してください」または「キム'草（JANDI）」が作成したメッセージを基準にすることのリストを作ってください」と要求すると、AIが関連する回答をすぐに提供する。
この機能の革新的な点は、単純なキーワード検索ではなく、会話の文脈と流れを理解することです。過去には「キム課長が最後に残した言葉は何ですか？」と検索すると数十の結果が出て日々が確認しなければならなかったが、今はAIがコンテキストを把握して正確な答えを提供する。ユーザーが長時間蓄積されたデータを一度にまとめて見ることができるようになり、業務フロー把握速度が大幅に向上し、会話の質も変わり始めた。
コミュニケーションの壁を壊す
日本のビジョンモバイルは「スプリンクラー（Sprinkler）」の使用後、コミュニケーションの障壁が消えた。従来はGoogle翻訳をコピー・ペーストしながらコミュニケーションしたが、今ではメッセージ入力ウィンドウでボタンを2回押すだけですぐに翻訳になるからだ。グローバルファッション企業 ザネイチャーホールディングスも香港支社が開発したアーキテクチャ文書を韓国で検証する際、翻訳と同時に技術的コメントが可能となり、業務効率が大幅に向上した。
「Sprinkler」はリアルタイムコミュニケーションをサポートします。メッセージ入力ウィンドウで作成した内容をAIが自然に修正したり、15の言語に翻訳してくれる。文章改善機能を使えばぎこちない表現を自然に整え、翻訳機能を通じては韓国語、英語、日本語、中国語など多様な言語に即座に変換できる。
何でも聞いてください
「私たちの会社の休暇政策はどうなるの？」
スタッフがいつも気になってよく尋ねる質問だ。人事チームはいつも同じ問い合わせに答えるので、いざ重要な業務に没頭できない。
「すべての企業は、企業が使用する用語と文化をそれぞれ持っています。 だから知識ベースRAG（Retrieval-Augmented Generation）を導入することになりました。会社の固有のデータをAIが参照してカスタマイズされた回答を提供します。」
使い方は簡単です。ファイルをドラッグアンドドロップで「JANDI」知識ドライブにアップロードすると、自動的にベクターデータベースを構築します。人事方針、業務マニュアル、製品説明書、会社規定などをアップロードしておけば、365日24時間いつでも気になる事項について正確な回答を受けることができる。
HWP(下アハングル)ファイルもサポートだ。協会や公共機関などで多く使用するハングルファイルをRAGで構築することができ、韓国企業の実質的な要求に応えている。
すぐにプラットフォーム内で生成型AIを使用する
「芝（JANDI）」内ですぐに使用できる生成型AI機能も含まれている。メッセージ入力ウィンドウでAIモードを有効にすると、ChatGPTなどの対話型AIと対話できます。ユーザーが自然言語で質問を入力すると、リアルタイムの回答を受け取ることができます。
この機能は、一般的な質問回答から文書作成、アイデアブレインストーミング、情報検索まで、さまざまな業務に活用できます。特にAIが生成した回答をすぐにメッセージとして活用したり編集してチームメンバーと共有することができ、業務効率性が大幅に向上する。
「Toss Lab」は8月末からすべてのプランでこのような「Sprinkler」の一部機能を体験できる政策を導入する計画だ。
AIベースのユーザーエクスペリエンスの切り替え
「AIを介して個人が何をすることができますか？
企業コミュニケーションの正確性と効率を高める「スプリンクラー（Sprinkler）」をローンチしてから6ヶ月の時点で、CTOはもう一度根本的な質問を投げた。
「草（JANDI）」はメッセンジャーをベースにしたコラボレーションツールだったので、ユーザーが「芝（JANDI）」に接続すると、まず「誰と会話を交わすべきか」という考えからすることになります。ユーザーは「会話からしなければならない」という事故から抜け出して「「芝（JANDI）」に入り、業務優先順位に合わせて仕事を始めることができる」を経験できなければなりません。
これに対する答えがまさに「芝（JANDI）」ホーム（JANDI Home）だ。 「JANDI」ホームの重要なアイデアは、「チームの領域から個人の領域へ」ユーザー体験を拡張することだ。 「芝（JANDI）」ホームでは個人の業務を直接処理できる空間を提供する。たとえば、これまで読んでいない多くのメッセージを毎日確認する必要はありませんが、AIは自動的に要約して重要な内容をすばやく把握できます。数多くのチャットルームの中から希望のチャットルームにすばやく移動したり、個人のスケジュールを一目で見ることができる機能も提供する。
ユーザーが望むのは「今日の天気どう」、「現在の大統領は誰ですか？」同じリアルタイム・最新情報に対する正確な回答だ。ところが、既存のAIは学習データの視点限界により、このような情報を正確に提供できないという根本的な問題がある。これを解決するために、「トスラップ（Toss Lab）」はMCP（Model Context Protocol）技術を活用した。この技術により、特定のプロトコルを使用して検索エンジンや外部サーバーとリアルタイムで連携し、最新の情報を即座に取得できます。
個人業務を処理できる「芝（JANDI）」ホームと知識限界点（Knowledge Cutoff：AI言語モデルが学習したデータの時間的境界点で、この時点以降の情報はモデルが分からない状態）問題を解決するMCP機能で「芝（JANDI）」が単純なメッセンジャーベースのコラボレーションツールでAIそうです。
「芝（JANDI）」ホームは8月末に発売され、MCP機能は9月にアップデートされる予定だ。
コラボレーションツールを超えてAI企業への進化
「スプリンクラー（Sprinkler）」は、今や単純な機能を超えて「芝（JANDI）」の「コアレイヤー」となっている。
「既存のソフトウェアのユーザーエクスペリエンスが変わり始めました。以前はメニューを見つけてボタンを押す方法だったら、今は自然言語を使い始めました。「数月数日にスケジュールを作成してください」、「どのレポートを作成したい」、「グループ会話で特定の内容に基づいて文書を生成してくれ」などの役割を果たさなければならないと思います。
人事サービス、電子決済など企業業務に必要な多様な機能が「スプリンクラー（Sprinkler）」を中心に統合される予定だ。 「Toss Lab」は「Sprinkler」を単純な追加機能ではなく、すべてのサービスの基盤となるコアプラットフォームに発展させる計画だ。このような移行が完成すれば、「トスラップ（Toss Lab）」は「「芝（JANDI）」を作る会社」ではなく、「AI、「スプリンクラー（Sprinkler）」に基づいて業務プラットフォームを作る会社」に生まれ変わることになる。
「Toss Lab」の旅程を見ると、各時点で企業が直面する重要な問題を正確に把握し、これを解決するためのソリューションを提示してきた一貫した哲学を発見することができる。
2015年の「JANDI」の発売は、企業コミュニケーションの根本的な問題解決から始まった。電子メールと電話に依存していた企業コミュニケーションをリアルタイムメッセンジャーベースに切り替えて業務効率を高めようとした。その結果、287万ユーザー、42万企業という堅固な基盤を構築することができた。
2025年の「スプリンクラー（Sprinkler）」の発売は「芝（JANDI）」の成功が生んだ新しい問題を解決しようとした。 「芝（JANDI）」の使用量が増えるほど蓄積されるデータにより、むしろ情報検索と疎通効率が低下する逆説的状況が発生した。特に業務担当者変更時にヒストリー管理がきちんと行われない問題が深刻だった。 「Sprinkler」はAIを通じてこの問題を解決し、単純な検索を超えて会話の文脈と流れを理解し、会話の質自体を革新した。
「Toss Lab」は「メニューを見つけてボタンを押す」既存のユーザー体験から「自然言語で要求する」方式に切り替え、人事サービス、電子決済などすべての業務機能がAIベースに統合される総合業務プラットフォームを実装しようとする。これは、単純なコラボレーションツールを超えてAIが日常業務の中心となる新しい業務パラダイム提示を意味する。
「芝（JANDI）」ホームとMCPの発売はAI時代のユーザー体験を新たにするものと見られる。 「芝（JANDI）」ホームは「芝（JANDI）」をメッセンジャー中心から個人業務空間にパラダイムを転換させ、MCPで知識限界点を克服し、リアルタイム情報連動による正確性を確保することになった。
この進化の過程で「Toss Lab」が一貫して追求するビジョンは明確である。 「技術のための技術ではなく、顧客問題解決のための技術」だ。ソ・ジュノCTOの表現通り「AIというキーワードに埋没してAIから始まるのではなく、B2Bソフトウェアで顧客問題を解決してきた経験をもとに、その問題をよりよく解決するためにAIを選択」したのだ。
結局「Toss Lab」のビジョンは「AIを通じた業務の根本的革新」だが、その出発点がいつも「顧客が実際に経験している問題」から始まるという点で他のAI企業と差別化される。
从协作工具到人工智能平台——Toss Lab 和 Sprinkler 的成长故事
“对话的质量已经改变”……Sprinkler 的企业沟通范式转变
从克服翻译障碍到构建知识库，针对实际用途进行了优化的 AI 解决方案。
– 进化为新一代商业平台，完成“JANDI Home”和“MCP”
协作工具“JANDI”的开发公司Toss Lab，因3月推出的AI解决方案“Sprinkler”而备受瞩目。Sprinkler利用AI技术分析“JANDI”积累的海量数据，提升工作沟通的效率和准确性。
JANDI 于 2015 年推出，是一款基于即时通讯的协作工具和云端服务，旨在提升个人和组织的生产力。其关键的差异化优势在于本地化和易用性，提供直观的界面，方便从 20 多岁的新员工到 60 多岁的高管等所有人使用。JANDI 已成为领先的协作工具，拥有 287 万用户，服务于超过 42 万家企业，包括乐天百货、耐克森轮胎和 Hanssem。Toss Lab 在包括台湾、日本和越南在内的 70 多个国家和地区提供 JANDI，并已从韩国发展成为亚洲领先的 B2B SaaS 公司。
Sprinkler 的构想始于两年前，去年进行了概念验证 (PoC)，并于今年上半年正式上线。领导 Sprinkler 开发的 CTO 徐俊浩是一位即时通讯专家，曾在 Empas 和 SK Communications 开发 NateOn 即时通讯。2009 年，正值移动模式转型时期，徐俊浩创立了 Waterbear Soft，并成功退出该公司。2018 年，他加入 Toss Lab，并领导了 JANDI 的技术开发。
Toss Lab为了适应新冠疫情导致的远程办公普及、MZ世代的新职场文化、AI技术的兴起等不断变化的职场环境，于2019年推出‘JANDI’驱动、2021年推出‘Gift’服务、2025年推出AI功能‘Sprinkler’，不断提升功能。
我们与 CTO Seo Jun-ho 会面，了解 Sprinkler 自推出以来六个月来取得的成就以及未来的发展方向。
开发“Sprinkler”解决客户问题
十年前，Toss Lab 推出了 JANDI，旨在解决企业沟通难题。十年后的今天，Toss Lab 推出的 Sprinkler 解决了哪些问题？
“Sprinkler”的诞生是为了解决“JANDI”成功后产生的新问题。随着“JANDI”作为企业沟通工具的地位不断提升，用户数量和使用量也迅速增长，但矛盾的是，由于数据积累，沟通效率也随之下降。“Toss Lab”开发了“Sprinkler”，从根本上解决了效率下降的问题。“Sprinkler”这个名字本身就体现了这一点。“Sprinkler”的意思是，在适当的时间喷洒必要的水量，帮助“JANDI”茁壮成长。换句话说，“Sprinkler”是一种通过浇灌“JANDI”（企业沟通的“草”），使企业沟通更加顺畅的工具。
随着使用量的增长，JANDI 上每天积累的数据超过 6.7 亿条。随着时间的推移，我们发现沟通效率逐渐下降。尤其是当任务负责人变更时，沟通记录变得难以追溯。我们开始思考如何解决客户的这些担忧。
这是两年前发生的事情。随着JANDI的使用量增加，数据量也随之增加，导致信息检索和工作效率下降。为了帮助客户解决这个问题，CTO Seo转向了生成式AI。
Toss Lab 在 Sprinkler 的开发过程中始终秉持“以客户为中心”的理念。在整个开发过程中，Toss Lab 与客户会面，收集反馈，并积极将其融入到开发流程中。Sprinkler 于 2023 年开发完成，并于 2024 年初启动了封闭 Beta 测试。在一年的时间里，Toss Lab 仔细分析了产品在实际工作环境中的可用性和有效性，并根据收集到的反馈不断改进产品。
CTO Seo 直言，Sprinkler 并非为解决宏大问题而开发。他强调，Sprinkler 解决的是公司当前需要解决的小而具体的问题。
JANDI 的客户 A 公司每天都需要将各种语言的发票转换为韩语格式。对于 A 公司来说，将发票转换为韩语格式是一个关键问题。解决这项任务需要深入了解公司的实际业务流程，包括涉及的人员数量以及任务执行的顺序。Toss Lab 深入研究并理解这些客户挑战，然后提出解决方案。
Toss Lab 始终倾听客户心声，并开发了 JANDI 来满足他们的迫切需求。正因如此，它每年都会升级数百次。Sprinkler 也不例外，它专注于解决客户当前急需解决的问题。
首席技术官徐先生在开发 Sprinkler 时考虑了两个关键因素。首先，是将个人 AI 的使用与组织效率联系起来。“无论个人使用多少 AI，如果仅仅为了个人利益，而不是在组织层面发挥作用，最终也不会带来组织效率的提升，”徐先生解释说。“我认为将个人效率与组织绩效联系起来至关重要。”
第二是尽量减少幻觉。CTO Seo 强调，“企业 AI 服务最重要的是准确性。”
这就是为什么 Sprinkler 被设计为一个集成的 AI 系统，以提高整个组织的协作效率，而不是单个的 AI 工具，并利用 JANDI 基于主题的结构化信息系统，使 AI 能够根据实际数据生成答案。
提高对话质量
在分析了六个月的 Sprinkler 使用情况后，CTO Seo 表示 Sprinkler 改变了对话的质量。
一切始于对话，也终于对话，但这会导致无数的误解、搜索和巨大的成本。在 Toss Lab，我们相信提高这种效率是确保组织竞争力的关键。
据首席技术官介绍，自从“JANDI”团队开始使用“Sprinkler”以来，对话内容发生了变化。“Sprinkler”最核心的功能是聊天室摘要。AI会分析并汇总“JANDI”主题（按主题划分的聊天室）和聊天中交换的消息内容，并根据这些内容提供问题的答案。用户只需指定所需的主题，用自然语言输入问题以及所需的摘要时间段即可。例如，如果您请求“总结我过去一周的工作”或“根据“JANDI”Kim撰写的消息创建待办事项列表”，AI就会立即提供相关答案。
这项功能的革命性之处在于，它超越了简单的关键词搜索，能够理解对话的上下文和流程。过去，搜索“金经理最后说了什么？”会得到几十条结果，需要仔细筛选。现在，人工智能能够理解上下文并提供准确的答案。用户现在可以在一个地方汇总长期积累的数据，从而显著改善工作流程并提高对话质量。
打破沟通障碍
日本Vision Mobile自从采用Sprinkler后，沟通障碍消失了。以前，沟通依赖于复制粘贴谷歌翻译文本，而现在只需在消息输入栏中点击两下即可即时翻译。全球时尚公司The Nature Holdings在韩国香港分公司审核其开发的建筑文件时，工作效率也显著提升，能够与翻译同时提供技术意见。
Sprinkler 支持实时沟通。AI 会自然纠正您在消息输入栏中输入的内容，并将其翻译成 15 种语言。句子改进功能有助于平滑不自然的表达，而翻译功能则可以将您的消息立即转换为多种语言，包括韩语、英语、日语和中文。
问任何事
“我们公司的休假政策是什么？”
这些都是员工经常思考并询问的问题。人力资源团队总是回答同样的问题，导致他们无法专注于真正重要的任务。
每家公司都有自己独特的术语和文化。这就是我们引入检索增强生成 (RAG) 知识库的原因。AI 可以参考公司独有的数据，提供个性化的答案。
使用方法简单。只需将文件拖放上传至 JANDI 知识盘，即可自动构建矢量数据库。上传人事政策、工作手册、产品说明和公司规章制度等信息，即可全年 365 天、每天 24 小时获得准确解答。
还支持 HWP（韩语）文件。这允许创建 RAG 文件，该文件广泛用于协会和公共机构，满足韩国企业的实际需求。
在平台内使用生成式人工智能
JANDI 还包含可直接在应用程序内使用的生成式 AI 功能。在消息输入窗口中激活 AI 模式，用户即可与 ChatGPT 等对话式 AI 进行交互。用户可以用自然语言输入问题并获得实时答案，所有任务均可在 JANDI 中完成，无需前往其他服务或进行复制粘贴。
此功能可用于各种任务，从回答一般问题到创建文档、集思广益以及搜索信息。特别是，AI 生成的答案可以直接用作消息，也可以编辑并与团队成员共享，从而显著提高工作效率。
“Toss Lab”计划从8月底开始推出一项政策，允许用户在所有计划中体验“Sprinkler”的部分功能。
转变人工智能驱动的用户体验
“个人可以利用人工智能做什么？
在推出提高企业沟通准确性和效率的解决方案 Sprinkler 六个月后，CTO Seo 再次提出了一个基本问题。
“由于‘JANDI’是一款基于即时通讯的协作工具，用户访问时首先想到的是‘我应该和谁聊天？’换句话说，基本工作流程包括找到对话、选择聊天室和发送消息。然而，在人工智能时代，我认为这种模式本身需要改变。用户应该能够摆脱‘我需要先开始对话’的思维模式，体验‘我可以进入‘JANDI’并根据我的工作优先级开始工作’。”
答案就是 JANDI Home。JANDI Home 的核心理念是将用户体验从团队领域扩展到个人领域。JANDI Home 提供了一个个人可以直接处理自身工作的空间。例如，用户无需手动查看大量未读消息，AI 会自动汇总消息，快速掌握关键内容。此外，它还提供在众多聊天室中快速跳转到所需聊天室的功能，以及一目了然地查看个人日程安排的功能。
用户想要的是实时、最新的问题的准确答案，例如“今天天气怎么样？”或“现任总统是谁？”然而，现有的人工智能系统面临一个根本性的问题：由于训练数据的时间有限，它们无法准确地提供这些信息。为了解决这个问题，Toss Lab 利用了 MCP（模型上下文协议）技术。该技术通过特定协议实时连接搜索引擎和外部服务器，从而能够立即检索最新信息。
“JANDI”拥有个人工作主页和解决知识截止（AI语言模型学习的数据中的时间边界点，超过该边界点，模型将无法获知信息）问题的MCP功能，有望成为从单纯的基于消息传递的协作工具向以AI为核心的综合工作平台转型的重要转折点。
“JANDI”主页将于8月底发布，MCP功能将于9月更新。
从协作工具发展成为人工智能公司
如今，“洒水器”已经超越了简单的功能，成为“JANDI”的“核心层”。
现有软件的用户体验正在开始改变。以前，它需要浏览菜单和按下按钮，而现在则使用自然语言。我相信它应该能够执行诸如“为某个月的某个日期创建日程表”、“我想创建一份报告”或“根据群组对话中的特定内容生成文档”之类的任务。
人力资源服务、电子审批等企业业务所需的各种功能将围绕“Sprinkler”进行整合。Toss Lab 计划将“Sprinkler”从一个简单的附加组件发展成为支撑所有服务的核心平台。一旦完成这一转变，Toss Lab 将从一家“打造 JANDI”的公司转型为一家“打造基于 AI 和 Sprinkler 的业务平台”的公司。
回顾“Toss Lab”的发展历程，我们可以发现其始终如一的理念：准确识别企业在每个阶段面临的核心问题，并提出解决方案。
JANDI 于 2015 年成立，旨在应对企业沟通领域的根本性挑战。其目标是将企业沟通方式从电子邮件和电话转变为实时消息平台，从而提高工作效率。JANDI 凭借其强大的平台，已拥有 287 万用户和 42 万家企业。
2025年推出的“Sprinkler”旨在解决“JANDI”成功带来的新问题。随着JANDI的使用量增长，数据积累反而降低了信息检索和沟通效率。一个尤为严重的问题是，当任务管理器发生变化时，缺乏适当的历史记录管理。“Sprinkler”通过人工智能解决了这个问题，它超越了简单的搜索，能够理解对话的上下文和流程，彻底改变了对话本身的质量。
Toss Lab 旨在将现有的用户体验从“查找菜单并按下按钮”转变为“使用自然语言提出请求”，创建一个将人力资源服务和电子审批等所有业务功能与人工智能相结合的综合工作平台。这代表了一种新的工作模式，它超越了单纯的协作工具，将人工智能置于日常工作的核心。
JANDI Home 和 MCP 的推出有望彻底改变人工智能时代的用户体验。JANDI Home 将 JANDI 的模式从以通讯为中心的平台转变为个人工作空间，而 MCP 则通过实时信息集成克服知识限制并确保准确性。
在整个演变过程中，Toss Lab 始终追求的愿景始终清晰：“技术是为了解决客户问题，而不是为了技术而技术。” 正如首席技术官徐俊浩所说：“我们没有被‘AI’这个关键词所束缚，也没有从 AI 入手，而是选择 AI 来更好地解决这些问题，并借鉴我们利用 B2B 软件解决客户问题的经验。”
最终，Toss Lab 的愿景是“通过人工智能从根本上创新工作”，但它与其他人工智能公司的不同之处在于，它的出发点始终从“客户实际遇到的问题”开始。
D'un outil collaboratif à une plateforme d'IA : l'histoire de la croissance de Toss Lab et Sprinkler
« La qualité des conversations a changé »… Le changement de paradigme de Sprinkler dans la communication d'entreprise
Du dépassement des barrières de traduction à la création d'une base de connaissances, des solutions d'IA optimisées pour une utilisation pratique.
– Évolution vers une plateforme commerciale de nouvelle génération, complétée par « JANDI Home » et « MCP »
Toss Lab, l'entreprise à l'origine de l'outil collaboratif JANDI, attire l'attention grâce à sa solution d'IA, Sprinkler, lancée en mars. Sprinkler utilise l'IA pour analyser les vastes quantités de données accumulées dans JANDI, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des communications professionnelles.
Lancé en 2015, JANDI est un outil de collaboration basé sur la messagerie et un service cloud qui améliore la productivité individuelle et organisationnelle. Ses principaux atouts sont la localisation et la simplicité d'utilisation, offrant une interface intuitive accessible à tous, des jeunes employés d'une vingtaine d'années aux cadres d'une soixantaine d'années. JANDI s'est ainsi imposé comme un outil de collaboration de premier plan, avec 2,87 millions d'utilisateurs dans plus de 420 000 entreprises, dont Lotte Department Store, Nexen Tire et Hanssem. Toss Lab, qui propose JANDI dans plus de 70 pays, dont Taïwan, le Japon et le Vietnam, s'est développé au-delà de la Corée pour devenir un leader du SaaS B2B en Asie.
Sprinkler, conçu il y a deux ans, a fait l'objet d'une validation de principe (PoC) l'année dernière et a été officiellement lancé au premier semestre de cette année. Seo Jun-ho, directeur technique et responsable du développement de Sprinkler, est un expert en messagerie instantanée qui a précédemment développé la messagerie instantanée chez Empas et NateOn chez SK Communications. Après avoir fondé Waterbear Soft en 2009, période de transition pour le paradigme mobile, et en avoir quitté l'entreprise avec succès, il a rejoint Toss Lab en 2018 et dirige depuis le développement technologique de JANDI.
Toss Lab a régulièrement amélioré ses fonctions en introduisant le lecteur « JANDI » en 2019, le service « Gift » en 2021 et la fonction IA « Sprinkler » en 2025 pour s'adapter à l'évolution de l'environnement de travail, comme la propagation du travail à distance en raison du COVID-19, la nouvelle culture de travail de la génération MZ et l'émergence de la technologie de l'IA.
Nous avons rencontré le directeur technique Seo Jun-ho pour entendre parler des réalisations de Sprinkler au cours des six mois écoulés depuis son lancement et de son orientation future.
Développer « Sprinkler » pour résoudre les problèmes des clients
Il y a dix ans, Toss Lab a lancé JANDI pour répondre aux enjeux de communication d'entreprise. Dix ans plus tard, quel problème Toss Lab a-t-il résolu avec Sprinkler ?
« Sprinkler » est né pour résoudre un nouveau problème né du succès de « JANDI ». À mesure que « JANDI » s'est imposé comme un outil de communication d'entreprise, le nombre d'utilisateurs et son utilisation ont rapidement augmenté. Cependant, paradoxalement, l'accumulation de données a entraîné une baisse d'efficacité de la communication. « Toss Lab » a développé « Sprinkler » pour résoudre fondamentalement ce problème. Le nom « Sprinkler » reflète cette tendance. « Sprinkler » signifie pulvériser la quantité d'eau nécessaire au bon moment pour favoriser la croissance de « JANDI ». Autrement dit, « Sprinkler » est un outil qui fluidifie la communication d'entreprise en arrosant « JANDI », l'herbe de la communication d'entreprise.
Avec l'augmentation de l'utilisation, plus de 670 millions de données s'accumulaient quotidiennement sur JANDI. Au fil du temps, nous avons constaté une baisse progressive de l'efficacité des communications. En particulier, lors du changement de responsable d'une tâche, il devenait difficile de retracer l'historique des communications. Nous avons alors commencé à réfléchir à la manière de répondre à ces préoccupations.
Cela s'est produit il y a deux ans. L'utilisation croissante de JANDI a entraîné une augmentation des volumes de données, entraînant une baisse de la recherche d'informations et de l'efficacité au travail. Le directeur technique SEO, poussé par la nécessité de répondre à ce besoin pour ses clients, s'est tourné vers l'IA générative.
La philosophie de Toss Lab tout au long du développement de Sprinkler a été « axée sur le client ». Tout au long du processus de développement, Toss Lab a rencontré les clients, recueilli leurs commentaires et les a activement intégrés au processus. Après le développement de Sprinkler en 2023, la bêta fermée a débuté début 2024. Pendant un an, Toss Lab a analysé minutieusement la convivialité et l'efficacité du produit en conditions réelles de travail, améliorant continuellement le produit grâce aux retours recueillis.
Le directeur technique Seo a déclaré sans détour que Sprinkler n'avait pas été développé pour résoudre des problèmes majeurs. Il a insisté sur le fait que Sprinkler résout des problèmes mineurs et spécifiques auxquels les entreprises doivent s'attaquer immédiatement.
L'entreprise A, cliente de JANDI, doit quotidiennement convertir des factures en plusieurs langues au format coréen. Cette conversion représente un enjeu crucial pour l'entreprise. Résoudre cette tâche nécessite une compréhension approfondie des processus opérationnels de l'entreprise, notamment du nombre de personnes impliquées et de l'ordre d'exécution des tâches. Toss Lab analyse en profondeur les défis de ses clients, les comprend et propose des solutions.
Toss Lab a toujours été à l'écoute de ses clients et a développé JANDI pour répondre à leurs besoins immédiats. C'est pourquoi il est mis à jour des centaines de fois par an. Sprinkler ne fait pas exception. Il s'est concentré sur les problèmes immédiats que les clients souhaitaient résoudre.
Le directeur technique de Seo a pris en compte deux facteurs clés lors du développement de Sprinkler. Le premier était de lier l'utilisation individuelle de l'IA à l'efficacité organisationnelle. « Quelle que soit la quantité d'IA utilisée par un individu, si elle est utilisée uniquement à des fins personnelles et non au niveau organisationnel, elle ne contribuera pas à l'efficacité organisationnelle », a expliqué Seo. « J'étais convaincu qu'il était crucial de lier l'efficacité individuelle à la performance organisationnelle. »
Le deuxième objectif est de minimiser les hallucinations. Le directeur technique SEO a souligné : « L’élément le plus important dans les services d’IA d’entreprise est la précision. »
C'est la raison pour laquelle Sprinkler a été conçu pour être un système d'IA intégré qui améliore l'efficacité de la collaboration de l'ensemble de l'organisation, plutôt qu'un outil d'IA individuel, et pour utiliser le système d'information structuré basé sur des sujets de JANDI pour permettre à l'IA de générer des réponses basées sur des données réelles.
Améliorer la qualité de la conversation
Après avoir analysé l'utilisation de Sprinkler pendant six mois, le CTO Seo affirme que Sprinkler a changé la qualité des conversations.
« Tout commence et finit par une conversation, mais cela entraîne d'innombrables malentendus, des recherches et des coûts importants. Chez Toss Lab, nous pensons qu'améliorer cette efficacité est essentiel pour garantir la compétitivité d'une organisation. »
Selon le directeur technique, le contenu des conversations a évolué lorsque l'équipe JANDI a commencé à utiliser Sprinkler. La fonction principale de Sprinkler est la synthèse des conversations dans les salons de discussion. L'IA analyse et synthétise le contenu des messages échangés dans les sujets JANDI (salons de discussion par thème) et les chats, et fournit des réponses aux questions en fonction de ce contenu. Il suffit aux utilisateurs de spécifier le sujet souhaité, de saisir une question en langage naturel et de préciser la durée souhaitée pour la synthèse. Par exemple, si vous demandez « Résumer mon travail de la semaine dernière » ou « Créer une liste de tâches à partir des messages de Kim JANDI », l'IA fournira immédiatement une réponse pertinente.
La révolution de cette fonctionnalité réside dans le fait qu'elle va au-delà de la simple recherche par mots-clés pour comprendre le contexte et le déroulement d'une conversation. Auparavant, une recherche sur « Quel était le dernier message du manager Kim ? » produisait des dizaines de résultats, nécessitant une analyse minutieuse. Désormais, l'IA comprend le contexte et fournit une réponse précise. Les utilisateurs peuvent désormais synthétiser des données accumulées depuis longtemps en un seul endroit, améliorant ainsi considérablement leur flux de travail et la qualité des conversations.
Briser les barrières de communication
L'entreprise japonaise Vision Mobile a vu les barrières de communication disparaître depuis l'adoption de Sprinkler. Auparavant, la communication reposait sur un copier-coller de texte Google Traduction, mais désormais, les traductions sont instantanées en deux clics dans le champ de saisie du message. L'entreprise mondiale de mode The Nature Holdings a également constaté une amélioration significative de son efficacité lors de la vérification des documents d'architecture développés dans sa filiale de Hong Kong en Corée, permettant ainsi de fournir des commentaires techniques simultanément à la traduction.
Sprinkler prend en charge la communication en temps réel. L'IA corrige naturellement ce que vous saisissez dans le champ de saisie et le traduit en 15 langues. La fonction d'amélioration des phrases permet de lisser les expressions maladroites, et la fonction de traduction convertit instantanément votre message dans plusieurs langues, dont le coréen, l'anglais, le japonais et le chinois.
Demandez n'importe quoi
« Quelle est la politique de vacances de notre entreprise ? »
Ce sont des questions que les employés se posent constamment et fréquemment. Les équipes RH répondent constamment aux mêmes questions, les détournant ainsi de tâches véritablement importantes.
Chaque entreprise possède sa propre terminologie et sa propre culture. C'est pourquoi nous avons lancé la base de connaissances RAG (Retrieval-Augmented Generation). L'IA référence les données uniques de l'entreprise pour fournir des réponses personnalisées.
Son utilisation est simple. Il suffit de glisser-déposer des fichiers pour les importer dans le système de connaissances JANDI, et une base de données vectorielle est automatiquement créée. En y ajoutant des informations telles que les politiques du personnel, les manuels de travail, les descriptions de produits et les règlements de l'entreprise, vous obtenez des réponses précises à toutes vos questions, 24 heures sur 24, 365 jours par an.
Les fichiers HWP (Hangul) sont également pris en charge. Cela permet la création de fichiers RAG, largement utilisés par les associations et les institutions publiques, répondant ainsi aux besoins pratiques des entreprises coréennes.
Utilisez l'IA générative directement au sein de la plateforme
JANDI intègre également des fonctionnalités d'IA générative directement utilisables dans l'application. L'activation du mode IA dans la fenêtre de saisie des messages permet aux utilisateurs d'interagir avec une IA conversationnelle comme ChatGPT. Les utilisateurs peuvent saisir des questions en langage naturel et recevoir des réponses en temps réel. Toutes les tâches peuvent être réalisées directement dans JANDI sans avoir à accéder à un service distinct ni à copier-coller.
Cette fonctionnalité peut être utilisée pour un large éventail de tâches, allant de la réponse à des questions générales à la création de documents, en passant par le brainstorming et la recherche d'informations. Les réponses générées par l'IA peuvent notamment être utilisées directement sous forme de messages ou modifiées et partagées avec les membres de l'équipe, améliorant ainsi considérablement l'efficacité du travail.
« Toss Lab » prévoit d'introduire une politique qui permettra aux utilisateurs de découvrir certaines des fonctionnalités de « Sprinkler » dans tous les plans à partir de fin août.
Transformer les expériences utilisateur alimentées par l'IA
« Que peuvent faire les individus avec l’IA ?
Six mois après le lancement de Sprinkler, une solution qui améliore la précision et l’efficacité des communications d’entreprise, le CTO Seo s’est à nouveau posé une question fondamentale.
Comme JANDI était un outil de collaboration basé sur une messagerie, la première question que se posaient les utilisateurs en y accédant était : "À qui dois-je m'adresser ?" Autrement dit, le flux de travail de base consistait à trouver une conversation, à sélectionner un salon de discussion et à échanger des messages. Cependant, à l'ère de l'IA, je pense que ce paradigme doit évoluer. Les utilisateurs devraient pouvoir dépasser l'idée de « Je dois d'abord engager une conversation » et se dire : « Je peux accéder à JANDI et commencer à travailler selon mes priorités professionnelles. »
La solution est JANDI Home. L'idée principale de JANDI Home est d'étendre l'expérience utilisateur de l'équipe à l'individu. JANDI Home offre un espace où chacun peut gérer directement son travail. Par exemple, au lieu de consulter manuellement d'innombrables messages non lus, l'IA les résume automatiquement, permettant aux utilisateurs d'en saisir rapidement l'essentiel. JANDI Home offre également des fonctions permettant d'accéder rapidement à un salon de discussion parmi de nombreux autres et de consulter ses agendas personnels en un coup d'œil.
Les utilisateurs souhaitent obtenir des réponses précises et actualisées en temps réel à des questions telles que « Quel temps fait-il aujourd'hui ? » ou « Qui est le président actuel ? » Cependant, les systèmes d'IA existants sont confrontés à un problème fondamental : ils ne peuvent pas fournir ces informations avec précision en raison du temps limité dont disposent leurs données d'entraînement. Pour y remédier, Toss Lab a exploité la technologie MCP (Model Context Protocol). Cette technologie se connecte en temps réel aux moteurs de recherche et aux serveurs externes via un protocole spécifique, permettant ainsi la récupération immédiate d'informations actualisées.
Avec la plateforme « JANDI » dédiée au travail personnel et la fonction MCP qui résout le problème de la limite de connaissance (un point limite temporel dans les données apprises par le modèle de langage IA, après lequel le modèle ne connaît pas d'informations), « JANDI » devrait être un tournant important dans la transformation d'un simple outil de collaboration basé sur la messagerie en une plateforme de travail complète avec l'IA comme cœur.
La maison « JANDI » sortira fin août et la fonction MCP sera mise à jour en septembre.
Évoluer d'un simple outil de collaboration vers une entreprise d'IA
« Sprinkler » est désormais allé au-delà d’une simple fonction et devient la « couche centrale » de « JANDI ».
L'expérience utilisateur des logiciels existants commence à évoluer. Alors qu'auparavant, il suffisait de naviguer dans les menus et d'appuyer sur des boutons, elle utilise désormais le langage naturel. Je pense qu'ils devraient pouvoir effectuer des tâches telles que : "Créer un planning pour une date précise d'un mois précis", "Je souhaite créer un rapport précis" ou "Générer un document à partir d'un contenu spécifique dans une conversation de groupe".
Diverses fonctionnalités nécessaires au fonctionnement de l'entreprise, telles que les services RH et l'approbation électronique, seront intégrées autour de « Sprinkler ». Toss Lab prévoit de faire évoluer « Sprinkler », passant d'un simple module complémentaire à une plateforme centrale servant de base à tous les services. Une fois cette transition terminée, Toss Lab passera d'une entreprise « créatrice de JANDI » à une entreprise « créatrice d'une plateforme métier basée sur l'IA et Sprinkler ».
Un regard sur le parcours de « Toss Lab » révèle une philosophie cohérente consistant à identifier avec précision les problèmes fondamentaux auxquels les entreprises sont confrontées à chaque étape et à présenter des solutions pour y remédier.
Le lancement de JANDI en 2015 a débuté par un défi fondamental en matière de communication d'entreprise. L'objectif était d'améliorer l'efficacité du travail en faisant passer la communication d'entreprise des e-mails et du téléphone à une plateforme de messagerie en temps réel. JANDI a ainsi bâti une base solide avec 2,87 millions d'utilisateurs et 420 000 entreprises.
Le lancement de « Sprinkler » en 2025 visait à résoudre un nouveau problème créé par le succès de « JANDI ». Avec la croissance de l'utilisation de JANDI, l'accumulation de données a paradoxalement réduit la recherche d'informations et l'efficacité des communications. Un problème particulièrement grave résidait dans l'absence de gestion adéquate de l'historique lors des changements de gestionnaires de tâches. « Sprinkler » a résolu ce problème grâce à l'IA, allant au-delà de la simple recherche pour comprendre le contexte et le flux des conversations, révolutionnant ainsi la qualité même des conversations.
Toss Lab vise à transformer l'expérience utilisateur actuelle, passant de la recherche d'un menu et de la pression d'un bouton à la formulation de demandes en langage naturel, en créant une plateforme de travail complète intégrant toutes les fonctions métier, y compris les services RH et les approbations électroniques, à l'IA. Il s'agit d'un nouveau paradigme de travail qui va au-delà des simples outils de collaboration et place l'IA au cœur du travail quotidien.
Le lancement de JANDI Home et de MCP promet de révolutionner l'expérience utilisateur à l'ère de l'IA. JANDI Home transforme le paradigme de JANDI d'une plateforme centrée sur la messagerie à un espace de travail personnel, tandis que MCP surmonte les limites des connaissances et garantit la précision grâce à l'intégration des informations en temps réel.
Tout au long de cette évolution, la vision constante de Toss Lab est restée claire : « La technologie au service des problèmes clients, et non la technologie pour la technologie. » Comme le souligne Seo Jun-ho, directeur technique : « Plutôt que de nous limiter au mot clé "IA" et de commencer par l'IA, nous avons choisi l'IA pour mieux répondre à ces problèmes, en nous appuyant sur notre expérience de la résolution des problèmes clients avec des logiciels B2B. »
En fin de compte, la vision de Toss Lab est « d'innover fondamentalement dans le travail grâce à l'IA », mais elle se différencie des autres entreprises d'IA en ce que son point de départ commence toujours par « les problèmes que rencontrent réellement les clients ».
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