AI & 데이터

이미 쓰고 계신 시스템 안에서 도는 AI — 잘 만든 데모가 아니라

데이터가 실제로 놓여 있는 곳에서 AI를 붙이는 엔지니어 조직입니다. 내부 시스템, 데이터 웨어하우스, 수년째 돌아가는 업무 프로세스. 범위가 있고 로그가 있고 인계가 있습니다.

중소기업 AI와 대기업 AI는 다릅니다

규모가 다르면 사는 것도 다릅니다 — 잘못된 쪽을 팔지 않습니다

작은 회사는 가격이 공개된 패키지 결과물을 원하고, 몇 주 안에 돌아가길 바랍니다. 큰 조직은 팀과 구축, 그리고 책임 주체가 명시된 계약을 원합니다. 이 둘을 하나의 제안으로 합치는 것이 양쪽 모두에 잘못 납품하는 가장 빠른 길입니다.

반복 업무, 영업시간 외 고객 응대, 미수금 안내, 데이터 입력 — 이미 Apus Automation에 가격이 공개된 표준 패키지가 있습니다. 프로젝트를 여는 대신 그쪽으로 안내해 드립니다.

데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고, 실제 규제 요건이 있으며, 이미 운영 중인 소프트웨어에 통합해야 합니다. 범위와 검수가 있는 엔지니어링이고, 이 페이지가 다루는 일입니다.

다섯 갈래의 일

아래 각 항목은 발표 자료가 아니라 산출물로 끝납니다.

투자를 결정해야 하는 경영진과 CTO

4~6주 동안 데이터·프로세스·시스템의 현재 상태를 점검하고, 각 기회를 가치와 난이도로 채점합니다. 기술이 아니라 문제에서 출발합니다.

여러 소스에서 숫자를 끌어모으는 데이터·IT 조직

지금 돌아가는 시스템에서 신뢰할 수 있는 한 곳으로 데이터 흐름을 만들고, 데이터 모델과 모니터링을 함께 둡니다. 이후의 모든 AI가 이 위에 서기 때문입니다.

운영·법무·고객지원

회사 문서를 근거로 자연어 질문에 답하되 출처를 밝히고 기존 권한 체계를 지킵니다. 추측하는 챗봇이 아닙니다.

데이터가 외부로 나갈 수 없는 조직

민감한 데이터는 자체 인프라에서 도는 모델로, 나머지는 클라우드 모델로 처리하고, 어떤 데이터가 어디로 갈지 정하는 정책을 함께 만듭니다.

이미 운영 중인 소프트웨어를 가진 제품 조직

판매 중인 제품에 AI 기능을 넣되 나머지와 같은 엔지니어링 기준을 지킵니다. 테스트가 있고, 모니터링이 있고, 모델이 틀렸을 때의 대체 경로가 있습니다.

APUS AI LAB

Apus AI Lab은 Apus 생태계 전반의 AI 약속을 지탱하는 내부 엔지니어링 조직입니다. 어떤 모델이 어디서 도는지, 어떤 데이터가 나갈 수 있는지, 그것을 무엇으로 측정하는지. 아무것도 팔지 않습니다.

민감한 데이터는 자체 인프라의 모델이 처리하고, 민감하지 않은 부분만 클라우드 서비스로 갑니다. 그 경계는 계약서에 있습니다.

활용 사례마다 자체 평가 세트와 기준 수치를 둡니다. 품질 논쟁이 인상이 아니라 데이터에서 끝나도록.

고객 데이터를 공용 모델 학습에 쓰지 않습니다. 웹페이지 한 줄이 아니라 계약서와 NDA에 적힙니다.

모델 호출마다 추적 가능한 기록이 남습니다. 입력, 버전, 비용, 결과 — 사고가 났을 때 실제로 되짚을 수 있도록.

Apus AI Lab은 내부 조직이며 영업 브랜드가 아니고 자체 웹사이트도 없습니다. 아직 외부에 공개한 연구는 없습니다. 공개하게 되면 이곳에 올라갑니다.

가지고 계신 데이터와 프로세스를 살펴본 뒤, 무엇이 만들 만하고 무엇이 아직 아니며 무엇은 프로젝트를 여는 대신 표준 패키지로 사는 편이 나은지 그대로 말씀드립니다.