AI 준비도
AI Readiness
데이터, 업무 흐름 및 기존 시스템을 진단하여 실질적인 AI 적용 가능성과 구현 방향을 분석합니다.
AI 도입은 단순히 모델을 선택하는 것에서 끝나지 않습니다. 활용 가능한 데이터, 구조화된 지식, 검증 기준과 실제 업무에 연결할 수 있는 시스템이 필요합니다.
무엇을 보는가
What We Assess
AI 적용의 출발점은 현재 보유한 데이터와 업무 구조를 정확히 이해하는 것입니다.
기술 도입 자체보다 실제로 해결해야 할 문제와 측정 가능한 성과 기준을 우선적으로 검토합니다.
진단 영역
Assessment Areas
데이터
Data
데이터의 품질, 구조, 접근성 및 재활용 가능성.
업무 흐름
Workflows
반복 업무, 의사결정 과정 및 자동화 가능 영역.
지식 구조
Knowledge Structure
지식그래프, 분류체계, 메타데이터 및 정보 간 관계.
시스템
Systems
기존 인프라, 외부 연계 구조 및 배포 제약요인.
평가
Evaluation
벤치마크, 검증 데이터셋 및 성능 측정 기준.
구현 가능성
Implementation
프로토타입 범위, PoC 설계 및 실행 우선순위.
검증
Validation
모든 업무에 AI가 필요한 것은 아니며, 모든 데이터가 즉시 모델 개발에 활용될 수 있는 것도 아닙니다.
데이터셋 검토, 지식그래프 설계, 검색 성능 테스트, 평가 데이터 구축, 프로토타입 개발 및 업무 기반 성능 측정을 통해 적용 가설을 검증합니다.
적용 업무
Applied Work
지식그래프 설계 및 구축
Knowledge Graph Design
RAG 및 문서 검색 구조
RAG & Document Retrieval
AI 평가 데이터셋 구축
AI Evaluation Datasets
업무 자동화 및 프로토타입 개발
Automation & Prototyping
결과물
Outcomes
AI 준비도 진단
AI Readiness Assessment
데이터·지식 아키텍처
Data & Knowledge Architecture
프로토타입 및 PoC 계획
Prototype & PoC Plans
실행 로드맵
Implementation Roadmaps