AI가 제품 위에 얹힌 것이 아니라, 제품에 녹아있습니다.
사용자의 제품 활용 방식을 바꾸지 않는 AI 통합은 그 노력에 대한 가치가 없습니다. 모든 프로젝트에서 측정하는 핵심 지표 세 가지입니다.
응답 시간이 8초 미만으로 단축됩니다
귀하의 데이터를 기반으로 한 검색 및 추론. 고객이 언제 어디서든 인간에게 질문하기 전에 정답을 찾을 수 있습니다.
환각(Hallucination) 발생률 2% 미만
출력물은 배포 전 고정된 평가 도구를 통해 검증됩니다. 환각 현상은 발견 즉시 점수가 매겨지고 버그로 처리됩니다.
단순 채팅이 아닌 마케팅 자동화
AI 에이전트가 아웃리치 초안을 작성하고, 통화를 요약하고, 리드를 분류합니다. 채팅 인터페이스는 하나의 접점일 뿐, 진짜 비용 절감은 백오피스 자동화에서 나타납니다.
데이터가 지능형 레이어를 거쳐 흐릅니다
AI를 기존 시스템에 무작정 붙여넣지 않습니다. 데이터 파이프라인에 직접 연결하여, 귀사가 이미 축적한 모든 지식을 학습하도록 설계했습니다.
실제 모습은 어떤가요?
고객과 운영자가 매일 사용하는 실제 인터페이스를 확인하세요. 과장된 마케팅 이미지나 가짜 데이터는 없습니다.
시연용이 아닌 프로덕션 수준의 AI
아래 각 프로젝트는 실제 평가 도구, 명확한 비용 상한선, 그리고 매일 쿼리를 실행하는 실제 사용자를 갖추고 있습니다.
AI를 사용해야 할 때와 그렇지 않을 때
모든 문제를 신경망으로 해결할 필요는 없습니다. 실제 클라이언트 프로젝트에 AI가 적합한 도구인지 판단하는 우리의 기준을 소개합니다.
커스텀 모델을 구축할까요, 사전 학습된 모델을 사용할까요?
Why
클라이언트는 800개의 라벨링된 예시를 보유하고 있었습니다. 처음부터 학습하기에는 부족하지만, 베이스 모델을 파인튜닝하기에는 충분한 양이었습니다. 파인튜닝을 통해 6개월간의 데이터 수집 대신 3주 만에 89%의 정확도를 달성했습니다.
Alternatives Considered
처음부터 학습하면 더 세밀하게 제어할 수 있지만, 10배 더 많은 데이터가 필요합니다. 이 사용 사례에서는 파인튜닝만으로 비용의 일부만 들여 정확도 목표를 달성했습니다.
클라우드 추론을 쓸까요, 온프레미스를 도입할까요?
Why
클라이언트는 하루에 500건의 문서를 처리합니다. 이 처리량 기준 클라우드 비용은 월 약 200유로입니다. 온프레미스 하드웨어를 운영하려면 초기 비용 40,000유로에 유지보수 비용까지 추가됩니다. 답은 명백했습니다.
Alternatives Considered
일일 50,000개 이상의 문서를 처리하거나 엄격한 데이터 거주권 규정이 있을 때 온프레미스가 적합합니다. 해당 클라이언트는 이러한 제약이 없었습니다.
실시간 처리가 필요할까요, 배치 처리가 충분할까요?
Why
클라이언트에게는 즉시 분류가 필요하지 않습니다. 이메일은 오전 8시와 오후 2시에 정리됩니다. 배치 처리는 실시간 추론보다 70% 저렴하고, 라우팅 전에 결과를 검증할 시간도 확보됩니다.
Alternatives Considered
실시간 처리는 고객 상담 챗이나 라이브 지원 라우팅에는 필수입니다. 내부 문서 처리의 경우, 배치가 거의 항상 더 나은 선택입니다.
경계 사례(edge cases)도 자동화해야 할까요?
Why
이 모델은 전체 케이스의 87%를 높은 신뢰도로 처리합니다. 나머지 13%는 판단이 애매한 경우입니다. 이 부분까지 자동화하려면 학습 데이터가 3배는 더 필요하고, 그래도 일부는 잘못 처리합니다. 예외 케이스는 사람이 담당하는 편이 비용도 적게 들고 정확도도 더 높습니다.
Alternatives Considered
엣지 케이스 발생량이 매우 많다면(하루 수천 건), 엣지 케이스 전용 모델에 투자하는 것도 합리적입니다. 이 클라이언트의 경우 하루 26건이었습니다. 사람 검토로 충분합니다.
작동 가능한 AI 인터페이스, 평가 도구, 그리고 지속적으로 진화할 수 있도록 교육된 팀
모델이 변경되었음에도Nobody가 눈치채지 못하면 AI 프로젝트는 실패합니다. 우리는 검증 가능한 시스템을 납품하며, 언제 다시 검증해야 하는지 아는 팀을 함께 제공합니다.
- 데이터 소스에 연결된 검색 및 추론 파이프라인
- 각 인터페이스당 최소 50개의 검증된 테스트 케이스를 포함한 평가 도구
- 모델별·고객별 비용 내역을 한눈에 보여주는 대시보드
- 비용 상한선 도달 시 작은 모델에서 큰 모델로 자동 전환하는 폴백 라우팅
- 버전 관리와 롤백이 가능한 프롬프트 레지스트리
- 프롬프트 및 리트리벌 파이프라인 개선을 위한 팀 대상 2주 트레이닝 스프린트
문서를 업로드하고 AI가 데이터를 추출하는 과정을 확인하세요
샘플 송장이나 계약서를 드롭해 보세요. 모델이 필드를 식별하고 값을 추출하며 신뢰도 점수를 부여하는 모습을 눈으로 확인하실 수 있습니다. 로그인 없이 바로 체험 가능합니다.
AI가 실제로 가져오는 변화
첫 배포 시 정확도
데이터 처리 속도 향상
수동 분류 작업 감소율
프로덕션 모델 첫 배포까지 평균 소요 시간
AI 도입을 삼가는 형태.
AI 작업은 반복적입니다. 12개월 계약 대신 2주 단위 스프린트로 시작합니다. 매트릭스별로 총상한액을 정해드립니다.
한 개의 AI 기능, 완벽하게 다듬어서
4주 이내納品
- 단일 AI 기능 (챗봇, 검색, 분류기 등)
- 리트리벌 파이프라인 + 50개 사례 평가 harness
- 비용 대시보드 + 경고 알림
- 단일 모델 폴백 단계
- 멀티テナント 배포
- 커스텀 파인튜닝
프로덕션급 AI 통합
8주 이내納品
- 최대 3개의 연동된 AI 기능 (채팅 + 에이전트 + 분류기)
- 150개 이상 사례 평가 harness + 회귀 CI
- 기존 CRM / DB / API 연동을 위한(tool calling)
- 다중 모델 폴백 + 단계별 비용 상한선
- 프롬프트 레지스트리 + 버전 관리
- 프롬프트 고도화를 위한 분기별 유지보수
다중 제품 AI 플랫폼
분기 단위 프로젝트
- 무제한 서비스 표면 및 도구 통합
- 가치 창출이 필요한 경우 맞춤형 파인튜닝 및 RLHF
- 고객별 평가 기능이 포함된 멀티테넌트 배포
- 전담 ML 엔지니어 (풀타임)
- 분기별 드리프트 및 편향 감사
- 코드 에스크로 및 탈출 조항
모델 API 비용(OpenAI, Anthropic, Google)은 별도입니다. 고객사 계정을 통해 라우팅하므로 비용을 투명하게 확인할 수 있습니다. 클라우드 + 벡터 DB 사용료는 별도 청구됩니다.
어떤 티어도 더할 수 있습니다.
AI 프로젝트는 성장 측면의 자동화와 잘 맞습니다. 아래 4가지 서비스를 간편하게 추가하세요.
회계 법인, 송장 매칭 작업의 91% 자동화 성공
매월 3,000건의 송장을 수작업으로 매칭
직원 4명이 매주 들어오는 인보이스와 미결 구매 주문(PO)을 대조하는 데 시간을 쏟고 있었습니다. 건마다 공급업체명, 금액, 품목 내역, PO 번호를 두 시스템에서 일일이 확인해야 했습니다. 매칭 오류로 인한 분쟁 비용이 월평균 8,000유로에 달했습니다.
OCR 추출 및 AI 기반 매칭 적용
어떤 형식, 어떤 언어의 인보이스에서도 핵심 필드를 추출해 미결 PO와 대조하는 모델을 학습시켰습니다. 신뢰도 점수를 기준으로, 확신이 높은 매칭은 자동 승인 처리하고 불확실한 건은 관련 맥락을 모두 첨부해 사람 검토 큐로 보냅니다.
이제 예외 처리는 4명의 직원만 담당합니다
인보이스의 91%가 자동으로 매칭됩니다. 분쟁 비용은 거의 0으로 줄었습니다. 팀은 이제 수작업 데이터 대조 대신 공급업체 협상과 재무 계획에 집중합니다.
송장 자동 매칭률 (기존 0% 대비)
AI integration cost calculator
Build cost plus monthly run cost: the full picture.
방법론 포함 전체 계산기 열기입력값
05 fields평균 단가에 영향을 미칩니다. 시니어 엔지니어는 35% 더 비쌉니다.
솔직한 답변
AI 투자 전 가장 많이 묻는 질문
모든 영업 미팅에서 자주 듣는 질문들입니다. 궁금한 점이 여기 없다면 상담을 예약하세요.
경우에 따라 다릅니다. 분류 작업에는 최소 수백 개의 라벨링된 예시가 필요합니다. 예측에는 6~12개월의 과거 데이터면 좋은 출발점입니다. 데이터가 충분하지 않으면 사전 학습된 모델을 활용해 더 작은 데이터셋으로 파인튜닝할 수도 있습니다. 계약 확정 전 첫 2주 안에 이를 평가합니다.
모든 모델에는 신뢰도 임계값이 있습니다. 임계값 아래로 떨어지면 해당 건은 사람이 처리합니다. 중요한 비즈니스 의사결정에는 항상 사람을 개입시킵니다. AI는 물량을 처리하고, 팀은 판단을 맡습니다.
배포 전에 편향을 테스트하고, 배포 후에는 드리프트를 모니터링합니다. 생성형 AI의 경우 출력을 도메인 데이터로 제한하고 알려진 정답과 대조해 검증합니다. AI가 못하는 것에 대해서는 솔직합니다. 자동화하지 말아야 할 작업도 있습니다.
네. AI를 REST API로 배포해 기존 시스템과 나란히 운영합니다. ERP, CRM 또는 커스텀 툴에서 API를 호출하면 결과를 받습니다. 플랫폼 변경은 필요 없습니다.
실제 데이터로 4주 안에 PoC를 완성합니다. 정확도 수치를 직접 확인한 뒤 프로덕션 전환 여부를 결정하시면 됩니다. 프로덕션 배포는 통합 복잡도에 따라 4~8주가 추가로 소요됩니다.
저희 경험상, 그렇지 않습니다. AI는 반복적인 대량 업무를 처리합니다. 기존에 그 업무를 담당하던 인력은 사람의 판단이 필요한 업무로 전환됩니다. 청구서 매칭을 자동화한 한 회계팀은 이제 공급사 협상과 예외 처리에 시간을 쓰고 있습니다.
새로운 것을 만들 준비가 되었다면 특별함은?
여러분의 비전을 현실로 만들어 보세요. 차이를 만드는 소프트웨어, 우리 팀이 함께 만들겠습니다.