업무의 병목을 발견
현장 인터뷰와 업무 관찰을 통해 반복 작업, 정보 탐색, 복잡한 승인 과정에서 시간과 비용이 소모되는 지점을 찾습니다.
AI 전환 전문가가 함께하는
FDE 서비스
조직에 밀착한 전담 엔지니어(FDE)가 전략 수립, 개발, 운영까지 AI 전환 전 과정을 지원해 AI 이니셔티브가 실제 성과로 이어지도록 돕습니다.
문제 발굴
AI 도입의 출발점은 현장에 있습니다. 담당자와 함께 업무 흐름, 데이터, 조직의 제약을 살펴보고 실제로 해결해야 할 문제를 정의합니다.
데이터와 시스템을 연결
흩어진 사내 문서, 데이터베이스, SaaS를 살펴보고 데이터 품질과 연동 가능성, 접근 권한을 확인합니다.
성과를 기준으로 우선순위 설정
처리 시간, 답변 품질, 수작업 부담처럼 현장에서 확인할 수 있는 지표를 정하고 효과와 실현 가능성을 함께 평가합니다.
계획 수립
비즈니스 목표를 실행 가능한 설계로 바꿉니다. 작은 범위에서 검증하되, 처음부터 본 운영에 필요한 연결과 통제를 함께 계획합니다.
- 01
목표와 범위 합의
대상 부서와 업무를 정하고 AI가 맡을 작업, 사람이 판단할 지점, 성공을 평가할 기준을 구체화합니다.
우선 과제 · 평가 지표
- 02
데이터·보안 설계
참조 데이터와 연동 시스템을 정하고 모델, RAG, MCP 구성 및 인증·권한·승인 요건을 설계합니다.
연동 구조 · 접근 정책
- 03
프로토타입 검증
실제 업무 데이터를 사용하는 시제품을 만들고 현장 담당자와 답변 품질, 실행 결과, 사용성을 확인합니다.
시제품 · 검증 결과
- 04
본 운영 전환 계획
배포 환경, 운영 담당자, 장애 대응과 사용자 교육을 정리하고 검증된 업무부터 단계적으로 확장합니다.
배포 계획 · 운영 절차
맞춤형 AI 에이전트 구축
업무 맥락을 이해하고 실제로 일을 수행하는 에이전트를 만듭니다. QueryPie AIP를 기반으로 사내 지식, 모델, 도구를 업무 흐름에 맞게 연결합니다.
사내 지식 · RAG
업무 문서, 매뉴얼, 데이터베이스에서 필요한 근거를 검색합니다.
업무에 맞는 LLM
요건에 맞춰 모델을 선택하고, 필요하면 Local LLM을 연계합니다.
QueryPie AIP
맞춤형 AI 에이전트
역할과 작업 순서, 판단 기준을 업무 단위의 워크플로로 구현
MCP · API 연동
기존 SaaS와 업무 시스템의 데이터를 조회하고 필요한 작업을 실행합니다.
사람의 확인 · 승인
중요한 판단과 변경은 담당자가 검토하도록 승인 지점을 설계합니다.
권한 · 실행 통제 · 감사 추적
데이터 접근과 도구 실행 범위를 정하고, 누가 무엇을 실행했는지 확인할 수 있도록 구성합니다.
업무에 맞춰 구현하는 활용 예시
사내 지식 검색
흩어진 문서에서 근거를 찾고, 담당자가 검토할 답변 초안을 준비합니다.
반복 업무 자동화
견적 비교, 데이터 정리, 보고서 초안처럼 반복되는 준비 업무를 연결합니다.
서비스에 AI 적용
기존 서비스의 데이터와 API를 연결해 사용자 경험 안에 AI 기능을 통합합니다.
작동하는 AI 구현
PoC의 가능성을 현장의 성과로 이어갑니다. 배포, 사용자 정착, 품질 개선까지 함께하며 실제 업무에서 지속적으로 쓰이는 AI를 만듭니다.
본 운영을 위한 준비
안전한 배포
고객 인프라에 맞춘 구성과 인증·인가, 접근 권한, 감사 로그를 점검합니다.
예외와 장애 대응
실패한 작업의 처리 방식, 담당자 알림, 수동 전환 등 운영 절차를 정리합니다.
현장 정착
사용자 교육과 운영 가이드를 마련하고, 실제 사용자의 피드백으로 업무 흐름을 다듬습니다.
운영하며 이어가는 개선
관찰
답변 품질, 처리 시간, 비용과 사용 현황을 확인합니다.
개선
실패 사례와 피드백을 바탕으로 검색, 프롬프트, 실행 흐름을 조정합니다.
확장
검증한 패턴을 재사용해 다른 업무와 부서로 적용 범위를 넓힙니다.
현장의 경험이 제품의 개선으로
반복해서 발견되는 연동 요구와 사용성 문제를 제품팀에 전달해 재사용 가능한 기능과 템플릿으로 발전시킵니다.
생각은 멈추고.
이제 전환하세요.
