AI를 비즈니스에, MVP를 시장에.

NDA 체결 후 실데이터·대시보드에 접근해 직접 분석합니다. 문서로 정리된 자료만 보면 잡히지 않는 실제 운영 흐름을 잡아내는 게 목적입니다. 의사결정자와 현업 실무자를 분리해 인터뷰하며, 양쪽에서 다르게 들리는 부분이 진짜 손이 가는 자리일 때가 많습니다.

이어서 가설 후보 중에서 1~3개 과제로 좁힙니다. 한 번에 너무 많은 영역을 건드리면 도입 자체로 마찰이 생기기 쉬워, 측정이 용이하면서 성과가 눈에 띌 만한 곳을 우선합니다. 영업·세일즈, 오퍼레이션의 병목, HR·재무처럼 매출과 가까운 영역에서 시작하는 경우가 많습니다.

산출물은 데이터 흐름 맵 + 과제 정의서 + 성공 기준(KPI). 현장 답사가 필요한 도메인인지는 아래 신호로 가늠합니다.

선정한 과제를 한정된 범위에서 실제 동작하는 형태로 만들어 봅니다. 2~4주 안에 직접 실행해 볼 수 있는 데모를 갖추는 게 목표입니다.

평가는 정확도·오류율·처리 시간 같은 정량 지표와 현업이 실제로 쓸 만한가라는 정성 판단을 같이 봅니다. 본 구축으로 넘어가는 게이트라서, 이 단계의 결과로 진행 또는 가설 재정의가 갈립니다.

검증이 실패해도 자료가 남습니다. 어떤 데이터·어떤 조건에서 안 됐는지가 다음 시도의 출발점이 되도록 정리해 드립니다.

검증된 결과를 기업 자산으로 만드는 단계입니다. 모델·데이터·권한이 한 곳에서 관리되는 AX 허브 위에 올려, 한 번 쓰고 끝나는 결과가 아니라 이력 추적과 확장이 가능한 시스템으로 정착시킵니다.

산출물은 프로덕션 시스템 + 운영 가이드. 이 단계의 종착점은 기업이 직접 굴리는 상태입니다.

내재화는 기존 프로세스와 병행 운영하면서 현업이 새 도구가 손에 익을 시간을 충분히 둡니다. AI 도입은 업무 변동을 동반하기 때문에, 이 기간에 저항·전환비용을 흡수하는 코칭과 월 단위 정기 운영 회의가 같이 갑니다.

교육은 같은 기간 동안 공통 과정(RAG·에이전트 오케스트레이션 등 AI 기본기) 위에 이 회사의 AX 허브 위에서 직접 만드는 법을 얹는 2층 구조로 진행됩니다.

산출물은 월 단위 정기 운영회 + 교육 커리큘럼. 컨설턴트가 사라져도 조직이 직접 굴리고 직접 새 기능을 만드는 상태가 이 단계의 종착점입니다.

04에서 정착된 패턴을 인접 부서·업무로 옆걸음 시킵니다. 영업에서 성공한 자동화가 CS·HR로, 한 도메인의 모델이 다른 데이터셋 위에서 다시 학습돼 적용되는 식입니다.

목표는 AI 네이티브 조직. AI 도구를 응용하는 수준이 아니라 업무 자체를 AI가 수행하는 조직으로 가는 마지막 단계입니다. 04에서 자체 제작 역량을 갖춘 직원들이 이 단계의 주역입니다.