● AX CONSULTING

AI를 “도입했다”가 아니라, “성과를 낸다”로 끝냅니다.

어디에 AI를 넣어야 효과가 큰지부터 정의하고, 슬라이드가 아니라 작동하는 PoC로 증명합니다.

0주

첫 PoC까지

PoC 직접 구현

임팩트

에서 출발

● THE PROBLEM

이런 상황이라면.

아래 중 하나라도 익숙하다면, 이 서비스가 그 간극을 메웁니다.

슬라이드에서 멈춤

전략은 멋진데, 만들 사람이 없다.

PoC 무덤

데모는 됐지만 운영 데이터·권한·비용 앞에서 죽는다.

목표 실종

“AI 도입”이 KPI가 되어, 무엇이 개선됐는지 측정이 없다.

● SCOPE

무엇을, 어디까지, 무엇을 남기나.

업무·데이터·조직을 진단하고, AI가 가장 큰 효과를 낼 지점을 정의합니다. 기술이 아니라 성과 가설에서 출발합니다.

어디까지

진단 & 우선순위 — 업무 흐름·데이터 성숙도·조직 준비도를 점검하고 임팩트×난이도로 백로그를 정렬
타깃 아키텍처 — 모델·데이터·인프라를 잇는 실행 가능한 설계
PoC 설계·구현 — 우리가 직접 만들어, 운영 데이터로 검증
운영 전환 — 권한·비용·모니터링·조직 적용까지 인계

산출물

AI 전환 로드맵 · 우선순위 백로그
아키텍처 설계서
작동하는 PoC와 검증 리포트
SoW와 단계별 실행 계획

● HOW WE WORK

작동 방식.

진단업무·데이터·조직 인터뷰 → 임팩트 맵

2주

설계타깃 아키텍처 + 우선순위 백로그

1주

PoC 구현가장 임팩트 큰 1개를 운영 데이터로 검증

3–4주

전환 결정운영 KPI로 Go/No-Go, SoW로 다음 단계

● EVIDENCE — NOT COPY

실제로 출시한 기록.

엔터·미디어 그룹 · 콘텐츠 메타데이터 자동화

수만건/월

자동 처리

−0%

사람 검수

다국어

동시 처리

수작업 태깅·번역을, 4주 PoC로 검증하고 운영에 올렸습니다.

수작업으로 태깅·번역하던 콘텐츠 파이프라인을, 4주 PoC로 자동 태깅·번역까지 검증하고 운영에 올렸습니다. 사람은 예외 검수만 합니다.

케이스 자세히 보기 →

● STACK & DOMAIN

기술과 도메인.

● FAQ

자주 묻는 것.

컨설팅만 받고 구축은 다른 데 맡겨도 되나요?+

됩니다. 다만 같은 팀이 이어서 만들 때 인수인계 손실이 사라집니다 — 그게 우리 모델입니다.

우리 데이터가 부족한데 가능한가요?+

진단 단계에서 데이터 성숙도부터 봅니다. 부족하면 파이프라인 정비가 0순위 백로그가 됩니다.

PoC 비용이 매몰되지 않나요?+

PoC는 운영 코드 기준으로 만듭니다. Go가 나면 그대로 확장, No-Go여도 검증된 학습이 남습니다.

AI, 어디서 시작할지 막막하신가요?

30분 무료 상담으로 방향부터 잡아드립니다.

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