왜 지금 aisight인가
기업의 AI 도입 시도는 이미 대부분 시작됐지만, 그중 상당수가 PoC(Proof of Concept, 개념 검증) 또는 준비 단계에서 멈춥니다. 그 사이를 가로막는 것은 의지의 문제가 아니라 구조적인 장벽입니다.
현장의 고민과 aisight의 해결
AI 도입을 검토하는 현장에서 자주 나오는 고민을 aisight가 어떻게 해결하는지 정리했습니다.
| 현장의 고민 | aisight의 해결 |
|---|---|
| 무엇부터 시작할지, 성과가 날지 판단하기 어렵다 | 주요 업무 한두 개에 먼저 적용하고, PoC1로 효과를 확인한 뒤 넓힙니다. |
| AI 답변을 믿기 어렵고, 부서마다 숫자가 다르다 | 등록된 KPI2 수식과 SQL3을 실행한 결과로만 답하고, 같은 지표는 같은 수식으로 계산합니다. |
| 대시보드는 많지만 원인 해석은 사람 몫이다 | 질문하면 결과와 원인을 함께 설명합니다. |
| 같은 분석을 매번 처음부터 다시 한다 | 분석 결과를 대시보드와 보고서로 저장해 조직 전체가 다시 씁니다. |
| AI가 사내 문서와 노하우를 모른다 | 사내 문서를 연결해 회사 상황에 맞게 답합니다. |
| 사용자가 늘수록 AI 운영 비용이 늘어난다 | 일상 질의는 사내 모델로 처리하고, 필요할 때만 관리자가 등록한 외부 상용 모델을 사용하도록 구성할 수 있습니다. |
| 레거시 BI4 리포트가 많아 정리하기 어렵다 | 기존 BI는 그대로 두고, 그 화면 안에서 aisight Agent를 함께 사용합니다. 기존 권한 기준은 도입할 때 aisight 권한 설정으로 옮겨 적용합니다. |
기존 BI를 교체할지, 함께 쓸지
기존 BI를 한 번에 모두 교체하지 않습니다. 기존 화면 안에서 함께 사용하다가, 기업 상황에 맞춰 단계적으로 전환합니다.
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