ShinySoftTechnologies
AI 및 데이터

어려운 것은 모델이 아닙니다. 데이터입니다.

저희가 만나는 기업 중 모델 때문에 막혀 있는 곳은 거의 없습니다. 필요한 데이터가 디바이스에 갇혀 있거나, 레거시 시스템 깊숙이 묻혀 있거나, 조회할 수 없는 형태로 저장되어 있기 때문에 막혀 있습니다. 저희는 먼저 그 길을 트고, 측정 가능한 효과가 나는 업무 흐름에 AI를 적용합니다. AI가 하는 일에 대한 책임은 여전히 사람이 집니다.

범위가 확정된 시작 패키지상담 예약

이런 상황이라면 잘 찾아오셨습니다

  • 경영진은 AI 전략을 원하지만, 챗봇이 아닌 무엇부터 시작해야 할지 아무도 모릅니다.
  • 파일럿은 데모에서 모두를 감탄시켰지만 끝내 프로덕션에 이르지 못했습니다.
  • 모델에 필요한 데이터가 서로 연결되지 않는 여러 시스템에 흩어져 있습니다.
  • 누군가 고객 데이터를 프롬프트에 붙여 넣기 전에, 무엇이 사내 네트워크 밖으로 나가는지 알아야 합니다.

저희가 시작하는 지점

모델보다 순서가 더 중요합니다.

야심보다 준비가 먼저

무언가를 만들기 전에, 어떤 데이터가 있고 어디에서 유실되며 어떤 업무 흐름이 스스로 비용을 회수할지 파악합니다.

견고한 데이터 인프라

데이터를 하나도 잃지 않고 모델이 접근할 수 있는 곳까지 전달하는 수집, 동기화, 저장 체계.

의도적으로 설계한 접근

권한, 테넌시, 감사 추적을 갖춘, 기존 시스템 위의 MCP 서버와 검색(retrieval).

프로덕션에서 측정

고객사의 실제 사례로 평가하므로, 고객이 발견하기 전에 정확도를 먼저 알 수 있습니다.

범위가 확정된 시작 패키지

관리자가 바로 승인할 수 있는 첫 단계

모든 프로젝트는 아래 패키지 중 하나로 시작할 수 있습니다. 각 패키지에는 이름이 있고, 착수 전에 문서로 확정되는 범위가 있습니다. 따라서 첫 결정은 작은 결정이 되며, 더 큰 작업을 맡기시기 전에 저희의 일하는 방식을 먼저 확인하실 수 있습니다.

2주

AI 데이터 준비도 리뷰

보유한 데이터, 버려지고 있는 데이터, 그리고 비즈니스에 중요한 질문에 답하기 위해 모델에 실제로 필요한 데이터를 파악합니다.

포함 사항

  • 데이터가 생성, 저장, 유실되는 지점의 지도
  • AI가 측정 가능한 효과를 낼 업무 흐름
  • 개인정보, 데이터 소재지, 벤더의 학습 이용에 관한 제약 사항 문서화
  • 비용이 산정된 계획 — 첫 단계가 인프라 작업인 경우가 많습니다

얻게 되는 결과

비용을 산정할 수 있는 계획, 그리고 애초에 AI가 답인지에 대한 솔직한 판단.

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4주

MCP 및 도구 파일럿

기존 시스템 하나를 의도적으로 어시스턴트에 연결합니다. 고객사가 이미 책임지고 있는 권한, 테넌시, 감사 추적을 그대로 갖춘 MCP 서버를 통해서입니다.

포함 사항

  • 기존 API 또는 데이터 소스 하나 위에 구축하는 MCP 서버
  • 도구 경계에서 적용되는 권한 및 테넌시
  • 모든 호출의 기록 및 감사 가능성
  • 고객사 팀의 실제 질문으로 평가

얻게 되는 결과

실제 시스템을 안전하게 조회하고 조작할 수 있는 어시스턴트, 그리고 다음 시스템을 연결하기 위한 패턴.

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6주

어시스턴트 가치 검증(PoV)

하나의 업무 흐름, 하나의 어시스턴트를 고객사의 실제 사례로 측정합니다. 중요한 결정은 반드시 사람이 승인합니다.

포함 사항

  • 측정 가능한 비용을 기준으로 선정한 업무 흐름 하나
  • 고객사의 자체 콘텐츠와 시스템에 기반한 어시스턴트
  • 실제 사례로 구성한 평가 세트
  • 비용, 안전, 고객이 관련된 모든 지점에 사람의 승인

얻게 되는 결과

본격 도입 전에 정확도, 절감 시간, 운영 비용 등 수치로 뒷받침되는 진행 여부 판단.

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모든 패키지는 범위를 확인한 후 고정 가격으로 견적을 드리며, 확정된 가격은 변하지 않습니다. 작업이 예상보다 길어지더라도 그것은 고객사가 아니라 저희가 감당할 몫입니다.

자주 묻는 질문

AI 데이터 준비도 리뷰란 무엇인가요?

보유한 데이터, 버려지고 있는 데이터, 그리고 비즈니스에 중요한 질문에 답하기 위해 모델에 필요한 데이터를 2주간 살펴봅니다. 결과물은 비용이 산정된 계획이며, 첫 단계가 AI가 아니라 인프라 작업이라는 유용한 결론이 나오는 경우도 많습니다.

MCP 서버란 무엇이고, 저희에게 필요한가요?

Model Context Protocol은 직접 정의한 도구를 통해 어시스턴트가 고객사 시스템을 조회하고 조작하도록 하는 표준 방식입니다. 누군가 붙여 넣은 내용이 아니라 고객사 자체 데이터로 AI가 일하기를 원하신다면, 대개 올바른 기반입니다.

어떤 AI 모델을 사용하시나요?

업무, 데이터 소재지 규정, 예산에 맞는 모델을 사용합니다. 모델은 교체 가능한 부품이고, 진짜 자산은 고객사의 데이터, 도구, 평가 체계입니다. 저희는 이것들을 이식 가능하게 유지합니다.

AI가 답이 아니라면 그렇다고 말씀해 주시나요?

네. 여전히 많은 문제는 좋은 쿼리와 더 나은 화면으로 해결됩니다. 다른 대안에 비용을 치르시기 전에 먼저 말씀드리는 편을 택합니다.

귀사의 비즈니스에서 AI가 실제로 효과를 낼 곳은 어디입니까?

무엇을 개선하고 싶으신지 알려 주십시오. AI가 답인지, 그리고 먼저 데이터가 어떤 모습이어야 하는지 말씀드리겠습니다.

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