수작업 태깅·번역을 4주 PoC로 검증하고 운영에 올렸습니다.
수작업으로 태깅·번역하던 콘텐츠 파이프라인을 4주 PoC로 검증한 뒤 운영에 올렸습니다. 사람은 예외만 검수합니다.
케이스 자세히 보기 →● AX CONSULTING
AI 전환을 성과로 연결합니다.
어디에 AI를 넣어야 효과가 큰지부터 정의하고, 슬라이드가 아니라 작동하는 PoC로 증명합니다.
4주
첫 PoC까지
100%
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.
운영으로 이어지지 않는 PoC
데모는 됐지만 운영 데이터·권한·비용 조건을 넘지 못한다.
목표 실종
AI 도입이 KPI가 되어 무엇이 개선됐는지 측정하지 않는다.
● 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 기준과 AI 거버넌스 책임, 조직 변화관리 계획까지 인계
산출물
- AI 전환 로드맵 · 우선순위 백로그
- 아키텍처 설계서
- 작동하는 PoC와 검증 리포트
- AI 거버넌스·조직 변화관리 계획과 단계별 SoW
● HOW WE WORK
작동 방식.
- 진단업무·데이터·조직 인터뷰 → 임팩트 맵2주
- 설계타깃 아키텍처 + 우선순위 백로그1주
- PoC 구현가장 임팩트 큰 1개를 운영 데이터로 검증3–4주
- 전환 결정운영 KPI와 책임자를 정해 Go/No-Go, SoW로 다음 단계 확정
● EVIDENCE — NOT COPY
실제로 출시한 기록.
엔터·미디어 그룹 · 콘텐츠 메타데이터 자동화
수만건/월
자동 처리
−70%
사람 검수
다국어
동시 처리
● RELATED INSIGHTS
진단부터 전환까지, 더 깊이 보기.
AI-DLC는 운영 유지보수에 어떻게 적용할까AX 사례 · 방법론 · 2026년 8월 24일AI-DLC를 운영 유지보수에 적용하기 전에 코드베이스 준비도, 작업 범위, 저장소 버전, 승인 권한, 검증 증적을 정하는 방법과 30일 파일럿 측정표를 제안한다.→
AI Gateway는 무엇을 통제해야 하나 — 엔터프라이즈 도입 기준과 구현 경로클라우드 / AWS 실전 · 2026년 7월 29일보안·키 유출, 부서별 비용, 가드레일, 관찰성을 한 제어면에 묶는 엔터프라이즈 AI Gateway 요구사항과 네 가지 구현 경로 비교.→
MCP 2026-07-28은 AgentCore 운영을 어떻게 바꾸나클라우드 / AWS 실전 · 2026년 7월 27일MCP의 요청 단위 구조가 AgentCore Runtime, Gateway, target의 배포와 상태 책임을 어떻게 바꾸는지 살펴보고 구·신버전 병행과 전환 조건을 정리한다.→
AI 콘텐츠 자동화는 어디까지 맡겨야 할까 — 월 수만 건의 태깅·번역을 운영에 올린 방법AX 사례 · 방법론 · 2026년 7월 24일수작업 콘텐츠 태깅·번역을 4주 PoC로 검증해 월 수만 건 규모로 운영한 사례. 자동 처리, 예외 검수, 자동화 제외의 경계와 평가 방법을 정리했다.→
AI PoC에서 운영 서비스까지 — 전환 게이트를 어떻게 설계할까AX 사례 · 방법론 · 2026년 7월 16일AI PoC를 데모로 끝내지 않고 운영 서비스로 전환하기 위한 6개 게이트를 정리했다. 가치·데이터·평가·위험·아키텍처·운영 증거로 출시 여부를 판단하는 방법론이다.→
에이전트 준비도 점수, 그대로 쫓아야 할까 — 레벨 1에서 Agent-Native까지엔지니어링 딥다이브 · 2026년 7월 16일 업데이트isitagentready.com이 지적한 10개 항목을 그대로 채우지 않고 실체 기준으로 선별했다. Content Signals, 마크다운 협상, MCP 서버, DNS-AID·DNSSEC를 직접 구축해 29점 레벨 1에서 71점 레벨 5(Agent-Native)에 도달한 과정과, 에이전트 점수가 실제로 측정하는 것에 대한 판단.→
● RELATED RESOURCE
AI 흐름의 검증·사람 승인·fallback 조건을 함께 정리하세요.
관계 중심 질문을 따라 As-Is 또는 To-Be에서 시작하고, 합의 브리프와 구현 브리프로 이어갈 수 있습니다.
지금 어디서 막혀 있는지부터 함께 봅니다.
기술 과제 검토 요청 →● STACK & DOMAIN
기술과 도메인.
LLM 오케스트레이션RAGEval 파이프라인AWS BedrockSageMaker
엔터·미디어의 콘텐츠·저작권과 헬스케어의 규제·프라이버시를 반영해 PoC가 운영에서도 작동하도록 설계합니다.
● FAQ
자주 묻는 것.
컨설팅만 받고 구축은 다른 데 맡겨도 되나요?+
됩니다. 같은 팀이 이어서 만들면 인수인계 손실이 줄어듭니다. 이것이 우리 모델입니다.
어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.+
그 정의가 1단계입니다. 업무·데이터·조직을 인터뷰해 임팩트 맵을 그리고, 효과가 큰 순서로 우선순위를 잡아 드립니다.
우리 데이터가 부족한데 가능한가요?+
진단 단계에서 데이터 성숙도부터 봅니다. 부족하면 파이프라인 정비가 선행 과제가 됩니다.
기간은 얼마나 걸리나요?+
진단·설계에 2~3주, 첫 PoC까지 보통 4주입니다. 임팩트가 큰 한 곳을 운영 데이터로 먼저 검증합니다.
PoC 비용이 매몰되지 않나요?+
PoC는 운영 코드 기준으로 만듭니다. Go가 나면 그대로 확장하고, No-Go여도 검증된 학습이 남습니다.
AI 전환의 시작점을 실행 가능한 범위로 정리합니다.
현재 환경과 과제를 먼저 검토하고 적합한 실행 범위를 함께 정합니다.
● 이미 금융·헬스케어·미디어·공공의 팀들과 함께