컨설팅 · 구축

비즈니스 환경과 업무 프로세스를 분석하고, AI를 실무에 적용합니다.

AI 준비도 진단과 과제 발굴, PoC 검증, 구축, 조직 내재화까지 단계별로 수행해 업무 자동화 · 운영 효율화 · 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

개요

개요

AI로 일하는 방식을 바꿉니다

AX(AI Transformation)는 AI를 업무 프로세스 · 의사결정 · 고객 경험 전반에 내재화하여 기업이 일하는 방식 자체를 바꾸는 변화입니다.

디지털 전환(DX)이 업무를 시스템으로 옮기는 단계였다면, AX는 축적된 데이터와 업무 지식을 바탕으로 AI가 반복 업무를 줄이고 사람의 판단을 강화하도록 만드는 단계입니다. 스카이웨어는 커머스 · 메시징 · SI 프로젝트에서 축적한 현장 이해를 바탕으로 기업의 비즈니스 환경과 업무 프로세스를 진단하고, AI가 실무에서 성과를 낼 수 있는 영역부터 빠르게 검증한 뒤 조직 전반으로 확산합니다.

AI 준비도 진단6개 영역

기업의 현재 상태를 다각도로 진단하여 AI가 실질적인 성과를 낼 수 있는 영역을 도출합니다.

01 데이터: 품질 · 적재 · 활용성
02 인프라: 시스템 · 보안 · 연동
03 인력 · 역량: AI 이해 · 실행 역량
04 거버넌스: 정책 · 권한 · 리스크 관리
05 업무 프로세스: 자동화 · 표준화 가능성
06 조직문화: 수용성 · 협업 · 변화관리

STEP 1AI 준비도 진단데이터 · 인프라 · 인력·역량 · 거버넌스 · 업무 프로세스 · 조직문화 분석
STEP 2과제 선정 및 실행 로드맵 수립기대 효과와 난이도를 기준으로 AI 적용 과제를 선정하고 단계별 실행 계획을 설계합니다.
STEP 3Quick Win에서 전사 확산으로파일럿 검증 → 확산 → AI 네이티브 운영으로 이어지는 단계적 전환을 지원합니다.

서비스 범위

진단에서 내재화까지, AX에 필요한 여섯 가지

컨설팅부터 구축까지 하나의 팀이 이어서 수행합니다.

AI 준비도 진단
데이터 품질 · 접근성, 인프라, 인력 역량, 거버넌스 · 보안, 업무 프로세스, 조직 문화를 진단해 역량 격차와 제약, 리스크를 찾아냅니다.
과제 발굴 · 우선순위
업무 · 데이터 흐름을 분석해 AI 적용 후보를 뽑고, 기대 효과와 난이도 · 리스크로 우선순위를 정해 단계별 로드맵을 만듭니다.
PoC · 파일럿 검증
우선순위가 높은 유스케이스를 실제로 돌아가는 형태로 만들어 KPI로 검증합니다. 데이터 · 보안 준비 상태도 함께 점검합니다.
구축 · 시스템 연동
생성형 AI · AI 에이전트 · 예측 모델을 기간계 · 커머스 · 메시징 시스템과 연동해 실제 업무 흐름 안에 넣습니다.
데이터 · AI 거버넌스
데이터 표준과 품질 관리, 접근 통제, 책임 있는 AI 기준(보안 · 개인정보 · 설명 가능성)과 모니터링 체계를 세웁니다.
확산 · 내재화
현업 참여형 워크숍과 교육, 운영 체계와 성과 측정으로 AI를 현업이 계속 쓰는 경영 수단으로 정착시킵니다.

AX Services

진단 · 전략

AI 준비도 진단데이터 · 인프라 · 인력 등 6개 영역
AX 컨설팅 · 로드맵
데이터 · AI 거버넌스

과제 정의 · PoC

업무 분석 · 요구사항 정의
AI 과제 발굴 · 우선순위
PoC 검증 · 결과 보고

확산 · 내재화

확산 구축
조직 내재화 · 운영 가이드
구성원 AI 활용 교육

보안 · 배포 기준

배포 방식 선택온프레미스 · 망분리 · 프라이빗 클라우드 · SaaS
개인정보 마스킹 · 학습 미사용
접근 로그 · 권한 관리

구축할 AI 제품은 AI 에이전트 · AICC 보기

적용 영역

AI가 실무에서 효과를 내는 여섯 영역

고객 접점부터 백오피스, 경영 의사결정, 개발 · IT 운영까지 적용합니다.

01고객 응대
AI 상담 에이전트가 문의에 먼저 답하고 상담원에게 맞춤 답변을 추천합니다. CX 쇼핑 에이전트가 주문 취소 · 옵션 변경 같은 작업까지 대화로 처리합니다.
AICC · CX 쇼핑 에이전트 Cura AI
02백오피스 자동화
문서 · 계약 · 정산 · 보고서 작성처럼 반복되는 사무 업무를 생성형 AI와 AI 에이전트로 자동화해 처리 시간을 줄입니다.
문서 처리 · 보고서 · 정산
03마케팅 · 커머스
고객 데이터를 세분화해 개인화 추천을 하고, 상품 설명 · 프로모션 문구를 생성하며, 판매 · 재고 데이터로 수요를 예측합니다.
AI 개인화 플랫폼 · 수요 예측
04운영 · 현장
센서 · 로그 · 운영 데이터로 이상 징후를 미리 감지하고 점검 · 알림 · 보고를 자동화합니다.
IoT 관제 · 알림 자동화
05경영 의사결정
흩어진 데이터를 모아 지표 · 대시보드 · 예측 시뮬레이션으로 판단 근거를 제공해 데이터 기반 의사결정을 돕습니다.
대시보드 · 예측 · 시뮬레이션
06개발 · IT 운영
요구분석 · 설계 · 코드 초안 · 리뷰 · 테스트 · 운영 리포팅에 AI 보조를 적용해 구축 속도와 산출물 품질을 높입니다.
AI 기반 SDLC(Software Development Life Cycle)

업종별로 보면

금융
- 상담 내용 · 심사 서류 요약
- 약관 · 상품 문의 1차 응대
- 이상 거래 · 민원 분류
공공
- 민원 응대와 담당 부서 안내
- 공문 · 보고서 초안 작성
- 규정 · 지침 검색
제조
- 구매 요청 · 견적 비교
- 품질 검사 기록 분석
- 설비 이상 징후 알림
유통 · 커머스
- 고객 상담(CS) 자동 응대
- 개인화 상품 추천
- 판매 · 재고 수요 예측

보안 · 배포

보안 요건에 맞춰 골라서 구축하는 AI

배포 방식, AI 모델, 데이터 보호를 고객사 보안 기준에 맞게 조합합니다.

배포 방식: 온프레미스, 망분리 환경, 프라이빗 클라우드, SaaS
AI 모델: 고객 선택 모델, 상용 API 모델, 설치형 오픈소스
데이터 보호: 모델 학습에 미사용, 개인정보 마스킹, 접근 로그 · 권한, 고객사 환경에만 저장
세 가지를 고객사 기준에 맞게 조합해 구축합니다.

온프레미스 · 폐쇄망 구축
고객사 서버나 망분리(폐쇄망) 환경에 설치해, 외부 인터넷 연결 없이 운영할 수 있습니다.
LLM 선택(국내 · sLLM)
국내 LLM, 경량 sLLM, 상용 API, 설치형 오픈소스 모델 중 보안 등급과 업무에 맞는 모델을 고릅니다.
고객 데이터 학습 미사용
대화 · 문서 데이터는 모델 학습에 쓰지 않고, 고객사 환경 안에만 저장합니다.
개인정보 마스킹
주민등록번호 · 연락처 · 계좌번호 같은 개인정보를 입력과 응답 단계에서 자동으로 가립니다.
감사 로그 · 접근 권한
질의 · 응답 · 관리자 작업을 기록하고, 역할별로 접근 권한을 나눠 감사에 대응합니다.
할루시네이션 통제
사내 문서를 근거(RAG)로 답하고 출처를 함께 보여 줍니다. 근거를 찾지 못한 질문은 추측해 답하지 않고, 담당 상담원에게 바로 연결합니다.