Value flow
성과 지표와 연결되는 업무 흐름을 먼저 고르고, 사람이 판단할 지점과 AI가 처리할 지점을 나눕니다.
System architecture
업무, 모델, 데이터, 통제를 하나의 운영 구조로 설계합니다.
페이지 하나짜리 챗봇이 아니라 기존 시스템과 맞물려 돌아가는 구조를 만듭니다. 사용자 화면에서 시작해 에이전트 실행, 모델 호출, 데이터 접근, 감사 로그까지 한 흐름으로 연결합니다.
Business layer
업무 흐름과 사용자 화면
상담문서영업운영
Orchestration layer
에이전트와 승인 흐름
권한검수예외알림
Model layer
LLM, 예측 모델, 검색 엔진
RAGForecastClassifierAgent
Enterprise layer
데이터, API, 보안, 로그
ERPCRMDMSDB
Control plane
사용량, 품질, 비용, 예외, 권한 변경을 운영자가 볼 수 있는 기준으로 남깁니다.
From prototype to production
AI 모델보다 운영 체계가 성패를 가릅니다.
요구사항 정의부터 데이터 연결, 모델·에이전트 구현, 권한·보안, 모니터링까지 운영 환경을 기준으로 설계합니다.
Data boundary
데이터 위치, 권한, 보안 등급, 감사 로그를 구축 범위에 포함해 확산 가능한 경계를 만듭니다.
Model layer
생성형 AI, 에이전트, 예측 모델을 업무 목적별로 조합하고 기존 시스템의 제약 안에서 작동하게 합니다.
Run system
품질, 비용, 예외 처리, 개선 백로그를 운영 리듬으로 남겨 출시 이후에도 성능을 관리합니다.
AI at scale
한 번의 데모가 아니라 여러 업무로 확산될 시스템을 만듭니다.
솔루션은 사용자가 접하는 화면, 기존 시스템과의 연결, 운영팀이 관리할 기준까지 함께 설계될 때 규모를 얻습니다.
의사결정 속도
Knowledge systems
문서 검색, 규정 질의, 보고서 초안, 회의록 정리처럼 지식 흐름을 단축하고 재사용 가능한 조직 기억으로 만듭니다.
전환과 응답 품질
Customer systems
상담 요약, 제안서 보조, 고객 신호 분석을 CRM과 연결해 영업·서비스 현장의 다음 행동을 빠르게 만듭니다.
비용과 처리 시간
Operation systems
수요예측, 이상 탐지, 일정·재고 최적화를 운영 지표와 묶어 반복 판단을 더 정확하게 만듭니다.
자동화 확산
Agent systems
여러 시스템을 오가는 반복 업무를 권한, 승인, 예외 처리 흐름 안에서 자동화합니다.
Approach
구축 접근법은 빠르지만, 통제 기준은 처음부터 넣습니다.
단계마다 산출물을 닫고 다음 단계로 넘기는 방식이 아니라, 업무 가치와 운영 통제를 계속 맞추며 구현합니다.
01가치 단위 정의AI를 넣을 업무가 아니라, 성과가 확인될 운영 단위를 먼저 고릅니다.+
KPI, 사용자, 입력 데이터, 승인자, 예외 상황을 한 장의 흐름으로 정리해 구축 범위와 제외 범위를 선명하게 만듭니다.
02시스템 적합성 검증기존 시스템의 API, 권한, 데이터 품질, 보안 조건을 설계 초기에 확인합니다.+
현장의 사용 습관과 IT 제약을 함께 보며 새 도구를 얹을지, 기존 화면 안에 기능을 넣을지 결정합니다.
03운영형 프로토타입 구축데모 화면이 아니라 로그와 품질 기준이 있는 첫 운영 버전을 만듭니다.+
검색, 생성, 예측, 에이전트 실행을 업무 화면과 연결하고, 평가 세트와 비용 추적을 함께 심습니다.
04확산과 핸드오버운영팀이 직접 관리할 수 있도록 지표, 개선 백로그, 책임 체계를 남깁니다.+
사용량, 오류, 품질 저하, 사용자 피드백을 정기 리뷰에 올리고 다음 업무로 확산할 패턴을 정리합니다.
Proof of operation
성과는 모델 정확도가 아니라 운영 지표에서 확인합니다.
90일
첫 운영 단위
작게 검증하되 확산 가능한 데이터·권한·화면 구조로 시작합니다.
3층
운영 아키텍처
업무 흐름, 모델 계층, 관제 체계를 하나의 운영 구조로 연결합니다.
24/7
관제 관점
사용량, 비용, 품질, 오류를 출시 이후에도 추적 가능한 상태로 둡니다.
API
업무 시스템 연동
Agent
반복 업무 자동화
MLOps
운영 모니터링
Client success pattern
고객 접점과 사내 지식 업무를 하나의 운영 구조로 묶은 사례
분산된 문서, 반복 상담, 제안서 초안 업무를 검색-생성-검수 흐름으로 연결했습니다. 현업은 답변과 초안을 빠르게 만들고, 운영팀은 품질과 비용을 같은 기준으로 관리합니다.
4주
첫 현업 테스트
2개
핵심 시스템 연동
1개
공통 평가 세트
What changed
문서 권한을 반영한 사내 지식 검색
상담 요약과 제안서 초안 생성
오답 신고와 개선 백로그 운영
Responsible operation
좋은 AI는 출시 이후의 통제 기준까지 포함합니다.
책임 있는 AI는 별도 문서가 아니라 권한, 평가, 로그, 비용 관리가 실제 제품 안에 들어가는 방식입니다.
| Control | Design rule | Evidence | Owner |
|---|---|---|---|
| Data access | 역할별 권한, 문서 등급, 개인정보 마스킹 | 접근 로그와 권한 변경 이력 | IT · 보안 |
| Model quality | 평가 세트, 금칙어, 근거 문서 표시, 휴먼 리뷰 | 정답률, 재생성률, 오답 신고 | 현업 · AI 운영 |
| Cost discipline | 사용량 한도, 모델 라우팅, 캐시와 배치 처리 | 업무별 호출 비용과 처리 시간 | 운영 PM |
| Exception flow | 승인 대기, 실패 재시도, 담당자 알림 | 예외 건수와 처리 SLA | 프로세스 오너 |
| Audit trail | 입력, 출력, 참조 문서, 승인 결과 기록 | 감사 로그와 변경 리포트 | 준법 · 리스크 |
Access
사용자 역할별 화면, 승인 흐름, 데이터 접근 권한을 분리합니다.
Quality
모델 품질 기준, 평가 세트, 예외 처리 프로세스를 운영 기준으로 둡니다.
Economics
사용량, 비용, 오류, 처리 시간을 추적해 개선 우선순위를 정합니다.
Integration
API 제약, 장애 대응, 기존 시스템 변경 리스크를 설계 범위에 포함합니다.
Governance
보안 등급, 감사 로그, 책임 기준을 출시 전부터 확인합니다.
Operating assets
서비스 이후에도 개선 가능한 운영 자산으로 남깁니다.
솔루션 아키텍처
데이터, 모델, API, 사용자 접점, 보안 기준을 포함한 전체 구조를 문서화합니다.
운영 대시보드
사용량, 품질, 비용, 오류를 추적해 개선 우선순위를 확인할 수 있게 합니다.
전환 핸드오버
현업과 IT가 직접 운영할 수 있도록 운영 가이드와 개선 백로그를 제공합니다.
Explore more
솔루션 전후의 전략, 교육, 인사이트를 함께 연결합니다.
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