AX & System Integration

PoC에서 멈추지 않는 AI를 만듭니다.

데모로 끝나는 AI가 아니라, 실제 업무에 연결되어 계속 동작하는 AI를 만듭니다. 어느 업무부터 개선할지 진단하는 일에서 시작해, 구축한 뒤에도 안정적으로 운영되도록 관리하는 일까지 한 팀이 맡습니다.

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Since: 2012
Projects: 13
Clients: 9

공개한 프로젝트만 집계합니다. 계약상 밝힐 수 없는 건은 빠져 있습니다.

Clients

기업과 공공기관을 모두 맡아 왔습니다. 아래는 공개할 수 있는 고객사입니다.

POSCO ICT
한국클라우드산업협회
부천시
크레딧잡
롯데주류
여행대학
Nupay
Republiq
MagicCar

Why

데모는 잘 되는데, 실제 업무에는 적용되지 못합니다.

PoC까지는 대체로 성공합니다. 문제는 그다음입니다. 실제 업무에 적용하려는 순간 세 가지 문제가 나타납니다.

01
업무가 아니라 기술에서 시작한다
어떤 모델을 사용할지부터 정하면, 그 모델을 적용할 업무를 나중에 찾게 됩니다. 어느 업무의 어느 단계에서 일이 지체되고 있는지를 먼저 확인해야 합니다.
흔히 다음과 같은 순서로 진행됩니다. 평판이 좋은 기술을 먼저 고르고, 그 기술을 쓸 만한 업무를 찾고, 그중에서 적용하기 쉬운 업무를 선택합니다. 그렇게 고른 업무는 대개 원래도 급하지 않았던 일입니다. 그래서 결과물이 잘 동작해도 효과를 체감하는 사람이 없습니다.
02
기존 시스템과 연결되지 않는다
결재·인사·재고 시스템에 연결되지 않은 자동화는 결국 담당자가 결과를 다시 옮겨 적어야 합니다. 시스템끼리 연결되어야 실제로 일이 줄어듭니다.
AI가 문서에서 값을 추출해도 그 값이 결재 시스템에 입력되지 않으면, 담당자는 화면 두 개를 띄워놓고 값을 옮겨 적습니다. 일이 줄어들지 않고 오히려 하나 늘어난 셈입니다. 시스템 연동은 대개 가장 지루하고 가장 자주 미뤄지는 작업입니다.
03
배포한 뒤를 아무도 점검하지 않는다
데이터가 바뀌면 성능은 눈에 띄지 않게 서서히 떨어집니다. 배포한 뒤에 누가 상태를 점검할지 정해두지 않으면, 결국 아무도 그 기능을 사용하지 않게 됩니다.
서식이 바뀌거나 새로운 항목이 생기면 추출 정확도가 서서히 내려갑니다. 오류가 발생하는 것이 아니라 오류 없이 잘못된 값을 내놓기 때문에, 한동안 아무도 이상을 알아차리지 못합니다. 그러다 한 번 크게 틀리고 나면, 그때부터는 아무도 그 결과를 신뢰하지 않습니다.