AI 전략 컨설팅

01

어떤 AI 권고를 내리기 전에, 귀사의 비즈니스, 시스템, 데이터 현황을 이해합니다.

산출물:

AI가 귀사의 조직에 실제로 적용되는 지점과 그렇지 않은 지점에 대한 명확한 판단.

귀사 팀의 참여:

귀사의 실제 비즈니스 맥락, 시스템, 데이터를 공유하는 작업.

02

경영진이 AI 이니셔티브가 실제로 지원하기를 원하는 구체적인 비즈니스 성과를 이해합니다.

산출물:

기술 트렌드가 아니라 비즈니스 우선순위에 근거한, 성공이 어떤 모습인지에 대한 명확한 정의.

귀사 팀의 참여:

AI 전략이 작동해야 하는 실제 비즈니스 목표와 제약사항을 공유하는 작업.

03

비즈니스 영향, 기술적 실현 가능성, 데이터 준비도에 비추어 후보 AI 기회의 순위를 매깁니다.

산출물:

순위의 근거가 문서화된, 우선순위가 매겨진 AI 이니셔티브 목록.

귀사 팀의 참여:

우선순위화를 검토하고 실제 비즈니스 우선순위를 반영하는지 확인하는 작업.

04

전체 구현에 착수하기 전에, 가장 우선순위가 높은 기회를 작동하는 프로토타입으로 검증합니다.

산출물:

단순한 데모가 아니라, 제안된 AI 역량이 실제 데이터와 워크플로에서 실제로 작동한다는 증거.

귀사 팀의 참여:

실제 비즈니스 워크플로에 비추어 프로토타입을 검토하고 직접 피드백을 제공하는 작업.

05

프로토타입을 실제 사용 조건에서 테스트하고, 앞서 정의한 성공 기준에 비추어 측정합니다.

산출물:

이니셔티브가 범위로 설정된 비즈니스 성과를 달성하는지에 대한 문서화된 증거.

귀사 팀의 참여:

검증 결과를 검토하고 전체 구현으로 진행할지 확인하는 작업.

06

다른 프로덕션 소프트웨어와 동일한 엔지니어링 규율로 타입이 명확하고 테스트되고 리뷰된 프로덕션 시스템을 구축합니다.

산출물:

안전하게 운영하는 데 필요한 모니터링과 거버넌스를 갖춘 프로덕션 수준의 AI 시스템.

귀사 팀의 참여:

동작하는 시스템과 이를 구축하는 엔지니어와의 직접 소통을 통한 가시적인 진행.

07

실제 사용을 모니터링하고 반복합니다 — AI 시스템의 요구사항은 출시되는 날 멈추지 않습니다.

산출물:

인수인계된 뒤 잊히는 정적 산출물이 아니라, 실제 사용 데이터에 기반해 계속 개선되는 시스템.

귀사 팀의 참여:

비즈니스와 우선순위가 진화함에 따라 사용 현황, 비용, 성과를 함께 검토하는 작업.