네이버·엔비디아가 AI를 ‘생산하는 공장(GPU 인프라)’을 짓는다면, 우리는 그 AI를 당신의 현장에서 실제로 일하게 만드는 에이전트 자동화를 구축합니다. 거대 인프라가 아니라 ‘실행’에 집중합니다 — 우리 팀도 AI 에이전트로 시스템을 만듭니다.
사람이 반복하던 업무를 AI 에이전트가 스스로 수행하도록 설계·구축하고, 업무가 바뀌면 에이전트도 다시 찍어내듯 갱신합니다. 아래는 우리가 만드는 자동화의 예시입니다.
업무 흐름을 분석해 데이터 수집·판단·실행까지 AI 에이전트가 사람 대신 수행하는 자동화 시스템을 구축합니다. 한 번 만들고 끝나는 도구가 아니라, 업무가 바뀔 때마다 에이전트를 재구성해 계속 운영합니다.
생산 라인 카메라 영상으로 불량을 실시간 판별하고, 설비 센서 데이터로 고장을 미리 예측합니다. 신제품이 추가될 때마다 새 모델을 라인에서 즉시 재생산합니다.
거래 패턴이 빠르게 변하는 금융 환경에서, 새로운 사기 유형이 나타날 때마다 모델을 자동 재학습해 탐지율을 유지합니다.
고객 행동 로그를 기반으로 추천 모델을 주기적으로 갱신해 클릭률과 전환율을 끌어올립니다. A/B 테스트와 자동 롤백을 기본 제공합니다.
시즌·프로모션·날씨 변수를 반영해 수요를 예측하고, 변화에 맞춰 모델을 재생산하여 재고 비용과 결품을 동시에 줄입니다.
사내 문서와 매뉴얼을 학습한 상담 모델을 운영하고, 문서가 갱신되면 인덱스와 모델을 자동으로 다시 빌드합니다.
기존의 일회성 모델 개발 방식과, 파이프라인으로 자동화한 AI 팩토리 방식을 비교했습니다.
데이터·MLOps·도메인 전문가가 한 팀으로 도입을 끝까지 책임집니다.
제조·금융 AI 도입 12년. 200개 이상의 모델을 운영 파이프라인으로 전환해 온 경험으로, 비즈니스 목표에서 시작하는 AI 팩토리 설계를 이끕니다.
학습·배포 자동화와 안정적 운영을 책임집니다.
데이터 수집·정제 파이프라인을 설계합니다.
산업별 활용 사례와 도입 로드맵을 제안합니다.
AI 팩토리를 운영 체계로 받아들인 고객들의 실제 후기입니다.
“신제품이 나올 때마다 검사 모델을 새로 만드느라 2주씩 걸렸는데, 이제는 라인에서 하루면 재생산됩니다. 불량 유출이 눈에 띄게 줄었어요.”
“새로운 사기 패턴이 나와도 모델이 자동으로 따라잡습니다. 운영팀이 야근에서 해방됐다는 게 가장 큰 변화예요.”
“추천 모델을 주 단위로 갱신하니 전환율이 한 분기 만에 의미 있게 올랐습니다. A/B 테스트와 롤백이 기본이라 안심하고 실험합니다.”
데이터 한 줄로 시작해, 전사 운영까지 같은 파이프라인으로 확장하세요.
여러 모델을 본격 운영하는 팀
API로 외부 시스템까지 연결·확장
전사 표준화·보안·온프레미스
AI 팩토리 개념과 도입에 대해 가장 많이 받는 질문입니다.
데이터 현황과 목표를 알려주시면, 도입 가능성과 첫 파이프라인 설계를 무료로 진단해 드립니다.