Show your screen 실제로 작동하는 소프트웨어
주요 역량
시스템이 대신 해 주는 일
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01
리드 스코어링 및 아웃리치 에이전트
잠재 고객의 웹사이트와 소셜 채널을 분석해 적합도를 평가하고 개인화된 아웃리치를 작성합니다.
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02
데이터 처리 파이프라인
이메일, 문서, 주문에서 데이터를 대규모로 추출, 분류, 요약합니다.
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03
사내 데이터 기반 어시스턴트
문서, 프로세스, 제품에 대한 질의응답을 출처와 함께 제공합니다.
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04
기존 도구에 내장
Auto Tool, CRM, 마켓플레이스, 모바일 앱 안에 AI를 탑재합니다.
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05
모델 비용 최적화
쉬운 작업은 경량 모델, 어려운 작업은 고성능 모델에 맡기고 결과를 캐싱합니다.
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06
지속적인 품질 평가
출력 테스트 세트로 품질 저하를 조기에 발견합니다.
구축 프로세스
수작업에서 자동 운영까지 네 단계
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단계 1
자동화 대상 선정
소요 시간과 반복도를 기준으로 작업의 우선순위를 정합니다.
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단계 2
신속한 프로토타입
1–2주 안에 실제 데이터로 작동하는 프로토타입을 만듭니다.
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단계 3
실운영 적용
시스템을 연결하고 승인 기준, 모니터링, 알림을 설정합니다.
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단계 4
측정 및 개선
절약된 시간, 정확도, 작업당 비용을 추적합니다.
심층 분석
이 접근 방식이 더 효과적인 이유와 선택해야 할 시점.
챗봇에서 운영하는 AI로
대부분의 기업은 여전히 AI를 채팅창으로만 사용합니다. 질문하고, 답을 받고, 다른 도구에 복사해 붙여 넣는 식입니다. 진짜 가치는 AI가 프로세스에 직접 연결될 때 나타납니다. 데이터를 읽고, 도구를 호출하고, 결과를 기록하고, 중간에 사람이 개입하지 않아도 다음 단계로 업무를 넘길 수 있을 때입니다.
AI Agents와 AI Pipelines
AI Pipeline은 정해진 처리 흐름으로, 주문 분류, 문서 데이터 추출, 템플릿 기반 콘텐츠 생성처럼 반복적인 일괄 작업에 적합합니다. AI Agent는 더 유연합니다. 목표를 받으면 스스로 단계를 계획하고, 허용된 도구를 사용하며, 새로운 상황에 적응합니다. 예를 들어 기업의 프로필을 읽고 적합도를 평가한 뒤 개인화된 아웃리치 메시지를 작성할 수 있습니다.
저희는 문제마다 적합한 아키텍처를 선택하며, 두 가지를 결합하는 경우도 많습니다.
통제, 측정, 비용 최적화
- 중요한 결정에 대한 사람의 승인 기준.
- 모든 에이전트의 작업을 추적하는 전체 로그.
- 모델 라우팅: 단순한 작업은 경량 모델, 어려운 작업은 고성능 모델.
- 품질 저하를 조기에 발견하는 출력 테스트 세트.
성과는 절약된 수작업 시간, 정확도, 작업당 비용 같은 구체적인 수치로 측정합니다.
이런 분께 적합합니다
가장 큰 가치를 얻는 곳은?
- 반복적인 데이터 업무가 많은 기업
- 대규모 개인화가 필요한 영업 및 고객지원 팀
- 크리에이티브 작업을 자동화하려는 POD 및 콘텐츠 팀
- 앱에 AI 기능을 추가하려는 제품 책임자
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
회사 데이터가 AI 학습에 사용되나요?
기본적으로 데이터가 학습에 사용되지 않는 제공업체의 엔터프라이즈 API 채널을 사용합니다. 민감한 데이터는 자체 호스팅 모델에서 처리할 수 있습니다.
AI가 직원을 대체할 수 있나요?
AI는 업무의 반복적인 부분을 대신해 팀이 의사결정과 관계 관리에 집중하도록 합니다. 중요한 결정에는 항상 사람의 승인 단계를 둡니다.
AI 운영 비용은 월 얼마인가요?
작업량과 모델에 따라 다릅니다. 파일럿 기간에 작업당 실제 비용을 측정하므로 확장 전에 정확하게 예산을 세울 수 있습니다.
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