방법론 · FDE
첫 AI 활용 사례, 몇 주 만에 가동
사양서를 외주업체에 넘기는 대신, 엔지니어를 귀사 운영 안으로 들여보냅니다. 한 팀이 모델과 통합, 그리고 가동 후 대응까지 직접 맡습니다. 그래서 첫 활용 사례가 다음 분기 보고용 자료가 아니라 몇 주 만에 실제로 돌아가는 시스템이 됩니다.
6가지 원칙
01
귀사 현장에서 일합니다
저희 엔지니어가 귀사 운영 회의에 들어가고, 실제 데이터를 열어 보고, 내부 도구를 직접 씁니다. 요구사항을 캐물어 정리하지 않습니다. 그것이 실제로 굴러가는 현장에서, 눈으로 직접 봅니다.
02
만들기 전에 활용 사례부터 따져봅니다
후보가 될 만한 활용 사례마다 효과는 얼마나 큰지, 가동까지 얼마나 어려운지, 무엇이 어긋날 수 있는지를 따져 순위를 매깁니다. 그런 다음, 가동 후에도 현장에서 계속 쓰게 될 그 하나를 만듭니다.
03
매주 돌아가는 결과물
몇 달짜리 깜깜이 작업은 없습니다. 매주 실제로 돌아가는 버전을 직접 보십니다. 뭔가 어긋났다 싶으면 그 자리에서 말씀해 주시면 되고, 그래서 거는 판돈이 늘 작게 유지됩니다.
04
평가 체계가 시스템과 함께 들어갑니다
가동이 끝이 아닙니다. 모든 시스템은 평가 기준과 모니터링이 이미 돌아가는 상태로 넘겨드립니다. 품질을 막연한 기대가 아니라 숫자로 관리하시게 됩니다.
05
감사를 견디도록 만듭니다
답변에는 근거 출처가 붙고, 프로세스는 기록을 남기며, 모델에는 모델 카드가 따라옵니다. 규제 받는 현장에서, 감사 담당자가 들여다볼 수 없는 AI는 결국 가동할 수 없는 AI입니다.
06
역량은 귀사 팀에 남습니다
구축 과정 자체가 곧 교육입니다. 프로젝트가 끝나면 귀사 팀이 직접 운영하고, 고치고, 다음 활용 사례까지 저희를 다시 부르지 않고 스스로 따져볼 수 있습니다. 함께 만든 결과물의 주인은 귀사입니다.
한 번의 미팅에서, 프로덕션에서 돌아가는 시스템까지
0단계 · 미팅 1회
활용 사례 워크숍
미팅 한 번으로 귀사의 프로세스와 데이터를 살펴보고, 후보들의 순위를 매기고, 성공의 기준을 정합니다. 회의실을 나설 때면 첫 활용 사례가 무엇인지, 그 가치가 얼마인지, 가동까지 몇 주가 걸리는지 손에 쥐고 나가십니다.
1단계 · 2–6주
들어가서 함께 만듭니다
저희 엔지니어가 귀사 환경 안에서 일하며 매주 돌아가는 버전을 건네드립니다. 데이터 파이프라인, 평가 체계, 화면이 함께 자라나고, 그 과정을 귀사 관계자들이 매주 들여다볼 수 있습니다.
2단계 · 6주차부터
가동, 그리고 확장
모니터링과 거버넌스를 이미 갖춘 채로 사용량을 늘려가고, 효과가 검증된 방식을 다음 프로세스와 다음 부서로 옮깁니다. 개념 검증이 더 이상 연구실에서 사그라들지 않습니다.
현장에서
사양서가 놓친 진짜 요구사항이 보입니다
저희 엔지니어가 귀사 운영 회의에 들어가고, 실제 데이터를 열어 보고, 내부 도구를 직접 씁니다. 현장에서 보이는 것은 사양서에 적힌 것과 좀처럼 맞아떨어지지 않습니다. 바로 그 틈이 풀 만한 가치가 있는 문제입니다.
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함께 코딩하며
귀사 엔지니어가 함께 만듭니다
구축 과정 자체가 곧 교육입니다. 귀사 엔지니어가 저희 팀과 짝을 이뤄 처음부터 끝까지 함께 만들기에, 프로젝트가 끝나도 운영하고 고치는 역량이 컨설턴트와 함께 빠져나가지 않고 회사 안에 남습니다.
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숫자가 자라는 것을 지켜보며
경영진이 진짜로 읽게 되는 주간 브리프
처리량, 적발률, 절감된 시간까지. 워크플로우별 실시간 숫자가 한 화면에 모입니다. AI가 값을 하고 있는지 알기 위해 경영진이 분기 보고서를 기다릴 필요가 없습니다.
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