같은 모델이라도 산업이 다르면 해야 할 일이 전혀 다릅니다. 어떤 데이터에 연결할지, 어떤 권한을 통과할지, 잘못된 답변의 대가가 얼마나 큰지가 달라집니다. 현재는 지능형 제조와 고등·직업교육 두 방향에 집중하고 있습니다.
두 방향의 공통점은 지식 집약적이고 인력 이동이 빠르며 실패 비용이 크다는 것입니다. AI는 이 세 가지에서 측정 가능한 개선을 만들 수 있습니다.
흔한 문제
우리의 접근
대표 산출물
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아래 방향도 제공 경험이 충분히 성숙해 있으며 AI 도입의 첫 파일럿으로 적합합니다.
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제조 기업이 해외 시장으로 나갈 때 가장 먼저 부딪히는 것은 기술이 아니라 컴플라이언스 데이터의 준비와 입증입니다. 이 두 가지 고빈도 상황을 플랫폼으로 만들었습니다.
ESG 데이터 수집, 검증, 증명
국경을 넘는 공급망을 가진 기업을 위한 플랫폼입니다. 설문, 이메일, 보고서에 흩어진 공급망 ESG 데이터를 AI가 자동으로 수집하고 정리하며, 핵심 데이터를 블록체인으로 증명합니다. 이제 그린 컴플라이언스가 Excel 독촉 작업에 의존하지 않습니다.
PPWR 준비도 진단과 격차 분석
EU로 수출하는 포장·소비재 기업을 위한 플랫폼입니다. PPWR 조문을 실행 가능한 체크리스트로 바꿉니다. 포장 목록과 BOM에서 출발해 재활용성, 재생원료 함량, 감량 요건을 항목별로 대조하고 격차 목록, 기술 문서, 연간 관리 대장을 출력합니다.
이 플랫폼이 제공하는 것은 데이터 정리와 격차 분석이며, 법률 자문이나 컴플라이언스 결론이 아닙니다. 공식 결론은 실제 자료를 바탕으로 전문 기관이 검토해야 합니다.
어디서 시작할지 확신이 없다면 먼저 사내 지식 어시스턴트를 권합니다. 기간이 짧고 위험이 낮으며 실제 효과를 가장 빨리 확인할 수 있습니다.
가장 안정적인 시작점입니다. 데이터는 사내에 있고 사용자는 직원이며 오류는 사람이 보완할 수 있습니다. 첫 AI 프로젝트로 가치를 검증하기에 적합합니다.
고객과 채널을 위한 Q&A와 지원입니다. 효과가 인력과 응답 속도에 직접 나타나지만 답변 정확성과 콘텐츠 안전성에 대한 기준이 더 높습니다.
기존 프로세스에 AI를 넣습니다. 자료 심사, 컴플라이언스 데이터 수집, 보고서 생성 등입니다. 효과는 가장 명확하지만 기존 시스템과의 깊은 연동이 필요합니다.
고객의 데이터와 권한 조건에서 가능한지를 먼저 판단하고 단계별 방안을 제시합니다. 지킬 수 없는 약속이나 과장은 하지 않습니다.