AI 도입 컨설팅은 어느 업무에 AI를 먼저 적용해야 효과가 나는지 찾고, 작은 시제품으로 확인한 뒤 실제로 쓰는 시스템까지 만드는 일입니다. 전략 보고서로 끝나지 않고 동작하는 결과물과 운영까지 이어지는 것이 핵심입니다.
| 구분 | 범용 AI 도구 구매 | 외주 개발 | 젠아이랩스 컨설팅 |
|---|---|---|---|
| 시작점 | 도구 | 요구사항 문서 | 업무 분석 |
| 효과 확인 | 써 봐야 앎 | 완성 뒤에 앎 | 작은 시제품으로 먼저 |
| 운영 | 각자 알아서 | 인수인계로 끝 | 배포 뒤 운영·개선까지 |
AI를 도입하라는 요구는 있는데, 어느 업무에 먼저 써야 효과가 있는지부터 막힙니다. 범용 도구를 사서 나눠 주면 몇 달 뒤 쓰는 사람이 줄고, 외주로 만들면 운영할 사람이 없습니다.
업무를 분석해 AI로 먼저 바꿀 지점과 단계별 계획을 정합니다.
작게 동작하는 시제품으로 효과를 먼저 확인합니다.
검증된 것을 기존 시스템과 연동해 업무에 쓰는 시스템으로 만듭니다.
배포 뒤 운영과 개선까지 맡습니다. 사내에 개발 인력이 없어도 됩니다.
반복되는 일, 문서가 쌓이는 일을 고릅니다.
작은 시제품으로 효과를 확인합니다.
효과가 확인된 것만 시스템으로 만듭니다.
배포 뒤 운영과 개선을 맡습니다.
기술 설계와 운영을 맡기고 업무 개선에 집중합니다.
문서 검색·요약·근거 찾기를 자동화합니다.
작은 시범 적용으로 효과를 먼저 확인합니다.
SW 인재 프로필 지식그래프. 여러 시스템에 흩어진 인재 프로필과 팀·강의 데이터를 하나의 지식그래프로 통합했습니다(지식그래프·온톨로지).
자주 요청받는 구축은 따로 소개합니다. 문서를 근거로 답하는 AI 챗봇, PC·NAS 문서를 찾는 MCP Agent 구축, 에이전트 보안 GuardTrail이 있습니다. 자사 서비스에 적용한 기록은 사례 연구에, 가상 컨설팅사로 지식그래프를 시연한 과정은 데모 시나리오에 있습니다.
맡길 수 있습니다. 업무 분석과 설계, 개발, 배포 뒤 운영과 유지보수까지 젠아이랩스가 맡습니다. 회사는 어떤 업무를 바꿀지 정하고 결과를 확인하는 일에 집중합니다.
아닙니다. 짧은 업무 분석과 몇 주짜리 프로토타입으로 효과를 먼저 확인하고, 효과가 확인된 것만 시스템으로 만듭니다.
여러 시스템에 흩어진 인재 프로필과 팀·강의 데이터를 하나의 지식그래프로 통합한 구축 사례가 있습니다. 문서 기반 AI 챗봇과 에이전트 보안 제품을 운영하고, PC·NAS 문서 검색 에이전트를 고객사에 구축했습니다.