FDE · AI를 프로덕션까지 올리는 한 팀

현업에서 쓰이는 첫 AI,
몇 주 만에 프로덕션 가동

엔지니어가 귀사 업무 현장에 들어가 모델, 통합, 온콜까지 활용 사례를 끝까지 책임집니다. 이번 분기에 이사회에 보고할 것은 로드맵이 아니라, 실제로 돌아가는 결과입니다.

  • 엔터프라이즈 출시 경력 15년 이상
  • 300개 이상 브랜드
  • 9개 언어 배포

딜리버리 방식

전략부터 프로덕션까지,
한 팀이 책임집니다

01 · STRATEGY

점수를 매기고 우선순위를 정한 활용 사례를 실제로 출시합니다

전략 어드바이저, ML 엔지니어, 플랫폼 운영이 하나의 호흡으로 움직이고, 벤더 사이에 일을 넘기는 단계가 없습니다. 활용 사례의 범위를 잡은 사람이 그것을 프로덕션에 올립니다.

활용 사례 프로덕션 전환

대출 심사 어시스턴트가 현재 프로덕션 운영 중

10주차

파일럿 가동

2개 공장 라인에서 불량 QA 라이브 운영

5주차

모델 평가 완료

트리아지 코파일럿이 임상 수용 테스트 통과

7주차

지역 확산

유럽 및 APAC 3개 추가 현지 언어 적용

14주차

  • 활용 사례 점수화 및 우선순위
  • 공수 추정 및 ROI 정의
  • 10–12주 딜리버리 로드맵

02 · ENGINEERING

노트북 한 권이 아니라, 돌아가는 시스템을 받습니다

모델 카드, 평가 모음, 온콜 로테이션이 시스템과 함께 들어옵니다. 어떤 답이 어떻게 나왔는지 읽어볼 수 있고, 새벽 2시에 장애가 나면 누가 깨어 있는지도 분명합니다.

system:loan-review-assist-v3

예시 · 문서 인텔리전스

-96%

사이클 타임

98.4%

재현율

안정

드리프트 상태

  • 문서화된 모델 카드
  • 평가 모음 및 벤치마크
  • 드리프트 모니터링

03 · SCOPE

모든 워크플로우는 살아 있는 딜리버리 브리프와 함께 갑니다

입력, 가드레일, 목표를 1주차에 글로 남깁니다. 이해관계자는 분기 보고를 기다릴 필요 없이, 원하는 날 언제든 범위와 진행 상황을 확인합니다.

헬스케어 / 트리아지

예시 · 헬스케어 트리아지

  • 입력: 차트 요약, 접수 양식, 음성 메모
  • 가드레일: 의사 감독 체계, 전체 감사 추적
  • 목표: 트리아지 시간을 18분에서 4분으로 단축
  • 명확한 입력과 가드레일
  • 설계 단계부터 human-in-the-loop 적용
  • 측정 가능한 목표

04 · DEPLOYMENT

PoC, 파일럿, 프로덕션, 그다음 확장

단계마다 수용 기준과 날짜가 붙어 있습니다. 8–12주차에 프로덕션에 올라가고, 13주차부터 지역과 언어를 넓혀 갑니다.

1–3주차

PoC

활용 사례 선정 및 데이터 범위 확정

4–7주차

파일럿

구축·평가·통합·검증

8–12주차

프로덕션

전환·모니터링·온콜 체계 구축

13주차 이후

확장

신규 지역 및 언어로 확산

  • 단계별 수용 기준
  • 모니터링 및 온콜
  • 지역 및 언어 확장

파일럿에 머물지 않고,
몇 주 만에 가동합니다.

한 팀이 활용 사례에 점수를 매기고 우선순위를 정한 뒤, 첫 번째 사례를 프로덕션까지 끝까지 가져갑니다. 중간에 벤더로 일을 넘기는 일은 없습니다.

12주

MVP 평균 출시 기간

15년 이상

디지털 프로덕트 출시 경력

600건 이상

다양한 산업 프로젝트

"조언만 하는 컨설팅사도, 만들어 놓고 떠나는 벤더도 겪어 봤습니다. Tenten은 모델과 통합, 온콜까지 직접 맡아 12주 만에 첫 활용 사례를 프로덕션에 올렸습니다."

그룹 CIO · 대만 대형 통신 그룹

엔터프라이즈 도입 사례

역량

프로덕션에 올리는 AI 역량 4가지,
한 팀이 모두 제공합니다

01

AI 코파일럿 도입

내부 지식과 도구에 연결되어 직원들이 업무 중 실제로 여는 어시스턴트입니다. 답변은 근거를 따라가 확인할 수 있습니다.

02

에이전트 워크플로우

부서 간 검토 사이클을 며칠에서 몇 분으로 줄이고, 모든 워크플로우에 살아 있는 딜리버리 브리프를 둡니다.

03

RAG 지식 시스템

기업 문서와 데이터를 가로질러 검색하되, 모든 답변이 출처를 인용합니다. 팀이 실행에 옮기기 전에 직접 확인할 수 있습니다.

04

예측 & 의사결정 모델

수요 계획부터 품질 검사까지, 운영팀이 믿고 쓸 예측을 몇 주 만에 현장에 올립니다.

성과

프로덕션에 올라간 뒤 무엇이 달라지는가.

일반적인 프로젝트에서 나타나는 대표 성과이며, 보장된 수치는 아닙니다. 실제 결과는 활용 사례와 귀사의 데이터에 따라 달라집니다.

첫 번째 AI 활용 사례 프로덕션까지 걸리는 시간(주)

전통적 컨설팅

32

사내 자체 개발

24

Tenten AI 딜리버리

12

40%

대상 프로세스 평균 비용 절감

10배

AI 보조 분석을 통한 의사결정 가속

24/7

human-in-the-loop 자동화 운영

<12주

킥오프에서 첫 번째 프로덕션 활용 사례까지

90분 워크숍

한 번의 세션으로, 백지에서 출시할 수 있는 활용 사례까지

실제 업무 프로세스를 가져오십시오. 후보 활용 사례를 찾고, 공수를 가늠하고, 10–12주 딜리버리 로드맵을 그립니다. 전략 리드와 엔지니어링 리드가 한자리에 함께합니다.

CIO와 운영팀의 이야기

몇 주 만에 AI를 프로덕션에 올리고, 그 뒤로도 오래 온콜을 지킵니다.

디스커버리 자리에 발표 자료가 아니라 엔지니어를 데려온 곳은 Tenten뿐이었습니다. 12주 뒤, 파일럿은 이미 프로덕션에서 돌고 있었습니다.

그룹 CTO

상장 반도체 그룹

진짜 차이는 MLOps에서 났습니다. 모델 카드, 평가 모음, 온콜 로테이션까지 빠짐없이 갖춰져 왔습니다. 마지막에 노트북 한 권 던져주고 끝났다고 하는 일이 없었습니다.

데이터 플랫폼 헤드

산업용 IoT 장비 제조사

엣지 비주얼 QA가 12주 만에 두 공장에서 가동됐습니다. 라인별로 순차 도입했고, 하나의 콘솔로 관리합니다. 사내에 ML 팀이 없었지만, 거기까지 가려고 팀부터 꾸릴 필요는 없었습니다.

운영 부사장

상장 정밀 제조사

세 분기가 지나니, 1년은 걸린다던 로드맵이 이미 돌아가고 있었습니다. 그 속도가 유지된 건 계획한 사람들이 그대로 만든 사람들이었기 때문입니다.

최고 혁신 책임자

옴니채널 리테일 그룹

임상의의 감독이 설계 첫날부터 시스템 한가운데 있었습니다. 덕분에 컴플라이언스팀이 90일 안에 트리아지를 승인할 수 있었습니다.

최고 의료정보 책임자

병원 네트워크

결정적이었던 건, 범위를 잡은 바로 그 사람들이 직접 만들어 프로덕션까지 올렸다는 점입니다. 한 번도 본 적 없는 다른 팀으로 일이 넘어가지 않았습니다.

AI 전략 디렉터

상장 전자제품 제조사

AI 워크플로를,
당신의 업무 안으로

FDE·FDM으로 팀에 상주하며 현업이 매일 운영하는 AI 에이전트와 워크플로를 구축합니다. 분기가 아닌 몇 주 만에 가동.