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AI

기술이 아니라 문제 정의부터 봅니다

AI 도입 실패의 대부분은 모델이 아니라 문제 설정에서 발생합니다. 진단부터 PoC, 구축, 이관까지 검증 가능한 단위로 끊어 진행합니다.

Problem

이런 상황에서 시작합니다

  • 01

    "AI를 도입하라"는 지시는 있는데 무엇을 개선할지는 정해지지 않은 상태

  • 02

    PoC는 잘 돌았는데 실제 업무 데이터에서 정확도가 무너지는 상태

  • 03

    모델은 붙였지만 담당자가 바뀌면 아무도 운영하지 못하는 상태

Services

제공 서비스

생성형 AI 도입 컨설팅

어디에 붙일지부터 정합니다. 효과가 나올 업무와 그렇지 않은 업무를 먼저 구분합니다.

  • 업무 진단 및 적용 후보 선정
  • 기대효과 · 비용 추정
  • 도입 로드맵 수립

LLM 기반 서비스 개발

챗봇, RAG, 문서처리를 실제 운영 가능한 수준으로 구축합니다.

  • 사내 지식 검색 (RAG)
  • 문서 요약 · 분류 · 추출
  • 상담 · 안내 챗봇

사내 업무 자동화

반복 업무를 자동화하되, 사람이 확인해야 할 지점은 남깁니다.

  • 문서 · 리포트 자동 생성
  • 데이터 정합성 점검 자동화
  • 승인 흐름 연계

데이터 파이프라인 · MLOps

모델보다 먼저 데이터가 흐르는 구조를 만듭니다.

  • 수집 · 정제 파이프라인
  • 학습 · 배포 자동화
  • 품질 · 비용 모니터링

Process

진행 절차

단계마다 확인 가능한 결과를 내고, 다음 단계로 갈지 함께 판단합니다.

  1. 01진단업무 흐름과 데이터 상태를 확인하고 적용 후보를 좁힙니다.1~2주
  2. 02PoC가장 효과가 큰 후보 하나로 실제 데이터를 써서 검증합니다.2~4주
  3. 03구축검증된 범위만 운영 수준으로 구현하고 기존 시스템에 연계합니다.
  4. 04이관 · 운영운영 주체에게 넘길 수 있도록 문서화하고 모니터링을 붙입니다.

Deliverables

산출물

  • 진단 리포트 (적용 후보 · 기대효과 · 리스크)
  • PoC 결과 보고서 (정량 지표 포함)
  • 아키텍처 및 데이터 흐름 문서
  • 운영 가이드 · 인수인계 문서

Notes

참고

PoC 단계에서 효과가 확인되지 않으면 구축으로 넘어가지 않습니다. 그 판단도 산출물로 남깁니다.

다른 사업영역

준비 중인 프로젝트가 있으신가요?

요건이 아직 정리되지 않아도 괜찮습니다. 문제를 함께 규정하는 것부터 시작합니다.

상담 요청kai@banyalab.com